[이강훈 칼럼] 초거대 AI 시대, 지속 가능한 모델.. 최선은 '오픈랩'

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[이강훈 칼럼] 초거대 AI 시대, 지속 가능한 모델 필요.. 최선은 '오픈랩'

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 이강훈(사단법인 한국인공지능연구소 소장 및 주식회사 퀀텀아이 대표) 기고, 곽중희 기자 편집 | 인공지능(AI)이 비약적으로 발전하면서, 초거대 언어 모델이 빠르게 등장하고 있다. 이는 과거에는 상상하기 어려웠던 수준의 성능을 보여주지만, 막대한 학습 비용과 이후에도 끊임없이 드는 추론(운영) 비용이라는 거대한 부담을 함께 가져왔다.

이제는 단순히 모델을 크게 만드는 것만으로는 부족하며, 지속 가능한 방식으로 모델을 운영해야 할 필요성이 더욱 부각되고 있다.

학습 뒤에도 끝나지 않는 비용 문제

과거에는 대규모 자원을 투입해 모델을 학습하고, 이를 API 형태로 서비스하는 것이 일종의 정석으로 여겨졌다. 그러나 초거대 모델이 더욱 커질수록 다음과 같은 문제들이 심화되고 있다.

학습 이후의 추론 비용: 한 번 거대한 모델을 학습했다고 해서, 그 비용 문제가 모두 해결되는 것은 아니다. 모델이 복잡해질수록 실시간 질의응답(추론) 시 GPU 리소스가 기하급수적으로 소모되며, 이는 운영 부담으로 이어진다.

서비스 확장 시 리소스 폭증: 사용자 요청이 늘어날수록 추론 횟수도 많아지고, GPU 인프라 및 전력 사용량이 크게 증가한다. 이에 따른 유지 비용이 기업이나 기관에 막대한 부담을 준다.

이처럼 학습 단계를 지나고 나서도 지속적으로 발생하는 추론 비용이 초거대 AI 모델의 장기적 운영을 가로막는 주요 요인이 되고 있다.

최적화 기술로 학습과 추론 모두 잡기

최근에는 이러한 높은 비용 문제를 해결하기 위해, 모델 최적화 기술이 각광받고 있다.

학습 효율 개선: Moonshot AI의 Moonlight 프로젝트에서 발표된 Muon Optimizer는 기존 Adam Optimizer 대비 학습 속도를 2배로 향상시킨 사례다. 이를 통해, 같은 비용으로 더 빠르게 모델을 학습할 수 있게 되어 학습 비용을 상당 부분 절감할 수 있다.

추론 비용 저감: 모델을 경량화하거나, 메모리 사용량을 최소화하는 기법(예: 스파스(Sparse) 훈련, FlashAttention 등)이 꾸준히 연구되고 있다. 이런 기술들은 모델 성능을 유지하면서도 운영 비용을 줄일 수 있게 하여, 추론 비용 문제에도 해결책을 제시한다.

그러나 개별 기업이나 연구소가 독자적으로 이 문제를 해결하기에는 한계가 크다. 따라서, 다양한 이해관계자가 함께 협업해 최적화 기술을 공유·개발하는 오픈랩(OpenLab) 방식이 주목받고 있다.

오픈랩, 지속 가능한 AI 운영의 협력 기반

기존에는 대기업이나 연구소가 폐쇄적으로 연구를 진행해 왔지만, 초거대 AI 시대에는 오픈랩을 통한 집단지성이 비용 절감과 기술 발전을 동시에 이끌어낼 수 있다.

지속적 모델 업그레이드

초거대 언어 모델은 한 번 학습했다고 끝나지 않는다. 새로운 데이터와 기술을 적용해 지속적인 최적화가 이뤄져야 한다. 오픈랩에서는 여러 연구자가 동시에 아이디어를 내고 실험하여, 더 빠른 속도로 개선안을 도출할 수 있다.

협업을 통한 운영 비용 절감

추론 비용을 획기적으로 줄이려면, 각종 기법(Efficient Transformer, LoRA, 양자화 등)을 실제 환경에 적용해 보며 시행착오를 거쳐야 한다. 오픈랩은 이런 실험을 공개적으로 공유함으로써 연구 효율을 높이고, 누군가 이미 해결한 문제를 반복 연구하지 않도록 만들어 준다.

투자 대비 효율성 증대

정부나 대기업이 초기 인프라를 구축하더라도, 이후에는 오픈랩 방식으로 전환해 연구 성과를 공유함으로써 투자 비용을 빠르게 회수할 수 있다. 거대 모델이 특정 조직에만 독점되지 않고, 다양한 참여자가 협업함으로써 지속 가능한 AI 생태계가 만들어진다.

'크기'보다 '효율'을 추구할 때

초거대 언어 모델은 AI의 새로운 가능성을 열어 주었지만, 동시에 학습과 추론 비용이라는 거대한 숙제를 남겼다.

이 숙제를 풀기 위해서는 무작정 모델을 크게 만들기보다, 비용 대비 성능을 최적화하는 연구가 절실하다. Muon Optimizer 사례처럼 학습 속도를 높이는 기술부터, 추론 시 필요한 자원을 절약하는 다양한 시도가 이미 활발히 진행 중이지만, 이를 한두 조직이 독자적으로 해결하기에는 역부족이다.

따라서, 지금이야말로 오픈랩(OpenLab) 방식의 가치가 빛을 발할 시점이다. 각국의 연구자, 기업, 정부가 협력해 최적화 기술을 공유한다면, 효율과 기술 혁신의 두 마리 토끼를 모두 잡는 AI 생태계를 조성할 수 있을 것이다.

결국 '크게'만이 답이 아닌, '효율'과 '지속 가능성'을 함께 추구하는 것이야말로 초거대 AI 시대의 올바른 방향성이라 하겠다.

■ 기고 l 이강훈 (사단법인 한국인공지능연구소 소장 및 주식회사 퀀텀아이 대표)

기고인 이강훈은 사단법인 한국인공지능연구소의 소장으로 활동하고 있다. 한국인공지능연구소는 2018년 4월 19일에 설립되어, 인공지능 기술의 연구와 대중화를 목표로 다양한 활동을 전개하고 있다. 또한, 이 소장은 인공지능 전문 기업인 주식회사 퀀텀아이도 운영하고 있다.

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