[이강훈 칼럼] 딥시크 충격, 소형 범용 모델이 AI 산업 이끈다

이강훈(사단법인 한국인공지능연구소 소장 및 (주)퀀텀아이 대표) 기고, 데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 곽중희 기자 편집 | 최근 AI 산업 전반에 걸쳐 언어 모델의 크기와 성능에 대한 논의가 활발하다. 24B 정도의 모델만으로도 GPT-4o-mini나 Deepseek R1 수준에 근접하는 성능과 빠른 속도를 구현할 수 있다면, 산업계에서는 이러한 방향에 더욱 집중해야 한다고 판단된다. 24B에서 B는 billion(10억)을 의미한다. 즉, 24B는 240억 개의 매개변수(파라미터, parameters)를 가진 모델을 뜻한다. 딥러닝 기반의 대규모 언어 모델에서는 일반적으로 모델 크기를 파라미터 개수로 표현하며, 단위로 M(Million, 백만), B(Billion, 10억), T(Trillion, 1조) 등을 사용한다. GPT-3: 약 175B(1750억 개의 파라미터) GPT-4: 정확한 파라미터 수는 공개되지 않았지만, 훨씬 더 크다고 추정 Deepseek R1: 약 16B(160억 개의 파라미터) 범용 모델의 새로운 패러다임 현재 AI 분야에서는 거대 모델(100B 이상) 개발에 대한 관심이 높지만, 기업 현장에서 요구되는 것은 반드시 거대