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🤖 IT 트렌드 <반사신경을 키우는 AI, 실시간 추론의 미래>
🗒️ Tech리포트 <기업들이 AI를 ‘비밀병기’로 삼는 진짜 이유는?> |
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AI 기술의 중심이 변화하고 있습니다. 과거에는 얼마나 많은 데이터를 학습했는지가 중요했다면, 이제는 얼마나 빠르고 정확하게 추론할 수 있는가가 핵심이 되고 있습니다.
생성형 AI는 방대한 데이터를 학습한 후, 입력된 질문이나 요청에 가장 적절한 답을 제시하는 방식으로 작동합니다. 반면 추론형 AI는 단순한 데이터 반복이 아니라 논리적인 사고 과정을 거쳐 새로운 해결책을 도출할 수 있습니다. 마치 사람이 수학 문제를 풀 때 여러 단계를 거쳐 답을 찾는 것처럼, AI도 기존 정보를 바탕으로 논리를 형성하고 문제를 해결하는 능력을 갖추고 있습니다.
이러한 변화는 AI가 단순한 정보 제공을 넘어, 실시간으로 복잡한 문제를 분석하고 해결하는 지능형 시스템으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 앞으로 AI는 창의적인 사고와 문제 해결 능력을 갖춘 기술로 자리 잡으며, 다양한 산업에서 더욱 실용적으로 활용될 것입니다. 인간과 AI가 협력해 혁신적인 결과를 만들어가는 새로운 시대가 열리고 있습니다. |
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AI의 새로운 기준, 빠른 추론
예전에는 AI 모델의 크기가 클수록 더 우수하다고 여겨졌습니다. 하지만 초거대 모델은 운영 비용이 높고 응답 속도가 느려 상용 서비스에 적합하지 않았습니다. 이런 한계를 극복하기 위해 최근 AI 모델들은 빠른 추론을 최우선으로 설계되고 있습니다.
대표적으로 OpenAI의 o3, 구글의 Gemini 1.5, 마이크로소프트의 Phi-3, 메타의 LLaMA3, LG EXAONE Deep 등이 있습니다. 이들은 단순한 데이터 분석을 넘어 실시간 추론 능력을 강화하는 방향으로 개발되고 있습니다. 특히, OpenAI의 o3 모델은 이미지를 인식한 후 텍스트를 읽고, 수학 계산을 수행하며, 그 결과를 바탕으로 자연어 응답을 생성하는 멀티모달 추론 기능을 갖추고 있습니다. |
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AI 모델의 최적화, 가볍지만 강력하게
에이전틱 AI의 핵심은 목표 설정, 계획 수립, 실행이라는 세 가지 단계입니다. 기존 AI는 사용자가 요청한 작업을 수행하는 단순한 프로세스였다면, 에이전틱 AI는 다음과 같은 방식으로 더 능동적으로 움직입니다.
과거에는 AI 모델이 복잡할수록 더 뛰어난 성능을 보였지만, 최근엔 가벼운 모델이 더 효율적이라는 인식이 확산되고 있습니다. 예를 들어 Phi-3 모델은 7B(70억) 이하의 파라미터를 가지면서도 GPT-3.5 수준의 성능을 보여줍니다. 이는 모델 크기를 줄이면서도 실시간 추론 성능을 극대화한 사례입니다.
또한, 구글의 Gemini 2.5 플래시 모델은 사용자가 응답 속도와 정확도를 조절할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 뉴스 요약, 문서 자동 분류, 회의록 정리 같은 즉시성이 중요한 작업에 최적화된 성능을 제공합니다. |
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기업들이 AI를 ‘비밀병기’로 삼는 진짜 이유는? |
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인공지능 생성 모델은 최근 몇 년간 급격한 발전을 이루어 다양한 산업 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 트랜스포머 기반 언어 모델, 변분 오토인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN), 그리고 확산 모델(Diffusion Models)은 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 다양한 데이터 유형에 걸쳐 다음과 같은 진화를 거듭하며 놀라운 성능을 보여주고 있습니다.
첫째, 트랜스포머 기반 언어 모델은 구글의 Gemini 2.5 Pro와 오픈AI의 GPT-4.1가 시장을 주도하며, 1조 개 이상의 파라미터를 처리해 텍스트, 이미지, 음성, 동영상을 포함한 멀티모달 생성을 지원합니다. 오픈소스인 라마 4 Maverick은 128개의 전문가를 가지는 MoE(Mixture of Experts전문가 혼합) 방식을 도입하여 질문의 유형에 따라 필요한 AI모델만 선택적으로 활성화함으로써 대규모 AI 모델의 효율성과 성능을 극대화합니다. 이는 다양한 작업에 특화된 고품질의 답변을 제공하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
둘째, 변분 오토인코더(VAE)는 다양한 VAE 기반 기술들이 의료 이미징 분야에서 데이터 부족 문제를 극복하는 데 어떻게 기여하였습니다. 또한, NVIDIA의 NeRF-VAE는 NeRF의 3D 렌더링 능력과 VAE의 생성 능력을 결합하여, 소수의 2D 이미지 입력만으로 새로운 3D 장면을 추론하고 렌더링할 수 있습니다. 특히, 실시간 3D 객체 생성을 가능케 하여 효율성과 확장성을 크게 향상시켰습니다. MI-VAE(Motion-invariant VAE)는 확산 MRI 데이터에서 추출된 뇌 연결체를 분석하는 데 있어 스캔 중 머리 움직임으로 인한 데이터 왜곡 문제를 해결합니다.
셋째, 생성적 적대 신경망(GAN)은 텍스트 설명, 스케치, 스타일 변환을 통해 2D 이미지를 생성하거나 변형하여 예술, 디자인, 의료 영상 복원에 활용되고, 시간적 데이터(비디오) 예측 및 생성과 3D 모델 설계를 통해 자율주행, 게임, 영화 제작 등 동적 콘텐츠 제작에 기여하며, 자연스러운 텍스트와 음성을 생성하여 교육, 마케팅, 음성 비서, 접근성 향상 등 언어 기반 응용에 사용됩니다.
넷째, 확산 모델(Diffusion Models)을 활용한 Google Veo2는 4K 해상도로 약2분 길이의 영상을 생성합니다. Stability AI의 Stable Video 4D는 Stable Video Diffusion과 Stable Video 3D를 결합한 혁신적인 모델로, 단일 비디오 입력을 통해 8개 뷰의 5프레임 비디오를 약 40초 만에 생성하며, 4D 최적화를 20~25분 내에 완료합니다.
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[표1] 생성형 인공지능 기술 구현을 위한 주요 기술 동향 |
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생성형 인공지능은 기술적 진보와 함께 다양한 산업 현장에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히, 기업들은 업무 효율성 제고, 비용 절감, 사용자 경험 개선 등 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위해 생성형 인공지능을 적극적으로 도입하고 있으며, 그 활용 분야는 마케팅 전략, 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 교육 등 전 산업 영역으로 빠르게 확장되고 있습니다.
생성형 인공지능 산업별 적용 분야
첫째, 마케팅 전략 분야에서는 맞춤화, 창의성, 연결성, 인지 비용 절감 측면에서 효과를 발휘합니다. Carvana는 생성적 AI를 활용하여 수백만 개의 고유한 비디오를 생성하여 고객의 참여를 유도하고, Unilever는 콘텐츠의 품질과 독창성을 향상시킬 수 있었습니다. 콘텐츠의 품질과 독창성을 향상시킬 수 있도록 AI를 활용하여 광고 콘텐츠를 생성하고 있으며, Coca-Cola는 AI를 이용하여 NFT 컬렉션을 제작하여 단기간에 상당한 수익을 올렸습니다. Virgin Voyages은 소비자가 브랜드 서사에 적극 참여할 수 있도록 브랜드가 소비자와 연결될 수 있는 새로운 방식을 제공하는 Jen AI 캠페인을 통해 소비자 참여율을 150% 향상시켰습니다.
둘째, 고객 서비스 분야에서는 아마존은 생성형 인공지능 챗봇 '루퍼스'를 통해 2024년 7월 아마존 프라임데이 역대 최대 20조원(약 140억 달러) 매출에 따른 고객 문의를 처리하였습니다. 루퍼스는 고객의 제품 문의에 답변하고, 비교를 도와주며, 제품 추천 등 다양한 기능을 제공합니다.
셋째, 소프트웨어 개발 분야에서는 코드 작성, 작업 완료 시간 단축, 사용자 경험 개선을 지원해 생산성을 높입니다. Github Copilot 사례에서 보면 새 코드를 작성할 때 Copilot은 작업 속도를 34%, 단위 테스트를 작성할 때는 38% 향상시킵니다. 개발자의 96%는 Copilot 덕분에 일상 업무 속도가 향상되었다고 답했습니다.
넷째, 교육 분야에서는 Khan Academy는 AI 기반의 튜터링 시스템인 Khanmigo를 도입하여 학생들에게 개인 맞춤형 학습 문제를 제공하고 있습니다. 이 시스템은 학생의 학습 스타일과 필요에 맞춰 문제를 생성하고, 학습을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.
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