GPT-4.5 이후 AI 산업의 전략적 양극화와 새로운 패러다임

 | 2025년 3월 20일

인공지능 기술의 최전선에서 중요한 변화의 바람이 불고 있다. OpenAI가 출시한 GPT-4.5는 단순한 기술적 진보를 넘어 AI 개발의 근본적인 방향성 전환을 알리는 신호탄으로 평가받고 있다. 이번 모델은 자연어 처리와 감성 지능 측면에서 눈에 띄는 발전을 이루었지만, 동시에 기존 대형 모델 개발 방식의 한계점도 명확히 드러냈다.

대형 모델 개발의 종착점에 선 GPT-4.5

업계 관계자들에 따르면, GPT-4.5는 OpenAI가 출시하는 기존 방식의 마지막 GPT 모델로 평가된다. 월 200달러의 구독료와 일반 모델보다 70배 높은 API 호출 비용은 대형 AI 모델이 직면한 경제적 한계를 여실히 보여준다. 모델 크기가 커질수록 학습과 운영에 필요한 자원은 기하급수적으로 증가하지만, 성능 향상은 점점 미미해지는 '스케일링 법칙'의 한계에 도달한 것이다.

"더 크게 만드는 방식은 이제 효율성 측면에서 의미가 없습니다. 같은 비용으로 더 나은 성능을 내려면 근본적인 패러다임 전환이 필요합니다." OpenAI의 한 관계자는 이번 모델이 추론(사고력) 기능이 없는 마지막 GPT 모델이 될 것이라고 언급했다.

테스트 타임 스케일링: AI의 새로운 도약

AI 개발의 새로운 방향성으로 부상하고 있는 것이 '테스트 타임 스케일링(Test-Time Scaling)'이다. 이 접근법은 모델을 훈련하는 과정이 아닌, 테스트(추론) 시점에서 추가적인 연산을 수행하여 성능을 향상시키는 기법이다.

이 방식의 핵심은 AI가 마치 인간처럼 단계적으로 생각하고 문제를 해결해 나가는 '체인 오브 소트(Chain of Thought)' 기술이다. 복잡한 문제에 직면했을 때 단번에 답을 내리는 것이 아니라, 여러 단계를 거쳐 정확도를 높이는 방식으로 기존 모델보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다.

최근에는 이를 더 발전시킨 '체인 오브 드래프트(Chain of Draft)' 기술도 등장했다. 이 기술은 인간이 문제를 해결할 때처럼 필수적인 정보만 간결하게 메모하는 방식을 AI에 적용한 것으로, 기존 방식과 비슷하거나 더 나은 정확도를 유지하면서도 토큰 사용량을 최대 92%까지 줄일 수 있다고 연구진은 밝혔다.

효율성과 전문화로 향하는 AI 개발 전략

이제 AI 개발은 단순히 더 큰 모델을 만드는 것이 아니라, 효율성과 전문화를 중시하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 흐름 속에서 주목받는 기술들은 다음과 같다.

MOE(Mixture of Experts)

하나의 거대 모델 대신 여러 개의 전문화된 작은 모델들이 협업하는 방식으로, 각 전문가 모델은 특정 도메인이나 작업에 특화되어 있다. 입력에 따라 가장 적합한 전문가 모델을 선택하거나 여러 모델의 출력을 결합하여 최종 결과를 생성함으로써 계산 효율성을 높이면서도 다양한 작업을 수행할 수 있는 유연성을 제공한다.

디스틸레이션(Distillation)

대형 AI 모델(Teacher Model)이 학습한 내용을 보다 작은 모델(Student Model)에 전이하여 훈련하는 방식이다. 이를 통해 작은 모델이 큰 모델의 핵심 기능을 유지하면서도 더 빠르게 작동하고, 개발 비용을 대폭 줄일 수 있다. 2024년 이후 AI를 활용한 서비스가 급격히 확산되면서 고비용 대형 AI 모델을 운영하기 어려운 기업들 사이에서 각광받고 있는 기술이다.

퀀타이제이션(Quantization)

모델의 정밀도를 낮추어 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 방법으로, AI 모델이 요구하는 메모리와 컴퓨팅 파워를 줄여 더 빠른 응답 속도와 비용 절감을 가능하게 한다. 이는 특히 모바일 기기나 임베디드 시스템과 같은 자원이 제한된 환경에서 AI 모델을 배포할 때 유용하게 활용된다.

RAG(Retrieval Augmented Generation)

외부 검색을 통해 최신 정보를 활용하는 기술로, 대형 언어 모델(LLM)이 응답을 생성하기 전에 정보 검색 단계를 추가한다. 이는 LLM이 정적인 훈련 데이터에만 의존하지 않고, 데이터베이스, 업로드된 문서 또는 웹 소스에서 관련 텍스트를 가져와 활용할 수 있게 한다. 이 방법은 AI의 환각 현상(hallucination)을 줄이고, 지속적인 재훈련 없이도 최신 정보를 제공할 수 있게 해준다.

AI 산업의 전략적 양극화 심화

이경일 솔트룩스 대표는 AI 시장의 미래에 대해 '전략적 양극화'가 불가피하다고 전망한다. 이는 단순히 부의 양극화를 넘어 기업과 국가의 생존 전략에 관한 것이다.

서비스 양극화

AI 사용 비용이 크게 낮아지면서, 다양한 산업 분야에 AI를 접목한 신규 서비스가 폭발적으로 증가할 것으로 예상된다. 이는 "전기를 꽂아 쓰듯" AI를 활용한 혁신적인 비즈니스 모델이 등장하는 계기가 될 것이다. 업무용 AI 에이전트는 특히 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 업무를 자동화하고, 대량의 데이터를 빠르게 분석하여 필요한 정보를 제공함으로써 업무 효율성을 높이는 데 큰 역할을 하고 있다.

"AI 기술이 점점 더 접근성이 높아지면서, 이제는 어떻게 활용하느냐가 경쟁력의 핵심이 될 것입니다." 한 IT 컨설팅 회사의 CEO는 말한다.

전문화 양극화

모든 것을 다루는 범용 AI 개발은 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 일부 거대 기업들의 영역이 되겠지만, 특정 도메인에 특화된 전문 AI 개발은 중소 기업들의 새로운 기회가 될 것이다. 법률, 의료, 금융 등 각 국가나 지역의 특수성을 반영한 전문 AI 개발이 이에 해당한다.

"우리는 모든 것을 다 할 수는 없습니다. 무엇을 포기하고 무엇에 집중할지를 결정하는 것, 그것이 전략입니다." 이경일 솔트룩스 대표는 강조한다.

국내 기업들의 대응 전략

국내 기업들도 이러한 변화에 적극적으로 대응하고 있다. SK텔레콤, KT, 네이버, 카카오와 같은 대기업들은 자체 AI 모델 개발에 대규모 투자를 진행하는 한편, 효율성을 높이기 위한 기술 개발에도 힘쓰고 있다.

중소 기업과 스타트업들은 특정 산업에 특화된 AI 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있다. 의료 AI 스타트업 루닛은 의료 영상 분석에 특화된 AI를 개발하여 글로벌 시장에서 인정받고 있으며, 법률 AI 스타트업 인텔리콘은 국내 법률 환경에 맞춘 AI 법률 비서 서비스를 선보이며 주목받고 있다.

"우리는 범용 AI와 경쟁하기보다는, 한국 시장에 특화된 법률 AI를 개발하는 데 집중하고 있습니다. 이것이 글로벌 대기업들과 차별화될 수 있는 우리만의 경쟁력입니다." 인텔리콘의 김민수 대표는 말한다.

기업과 개인의 미래 준비 전략

AI 기술은 앞으로도 계속 발전할 것이지만, 그 방향은 단순히 더 큰 모델을 만드는 것이 아니라 더 효율적이고, 더 전문화되며, 더 깊이 생각하는 AI를 개발하는 쪽으로 흘러갈 것으로 보인다.

기업들은 자신의 역량과 목표에 맞는 AI 전략을 세워야 한다. 범용 AI와 경쟁하기보다는 특정 도메인에 특화된 전문 AI 개발에 집중하거나, 기존 AI 기술을 자신의 비즈니스에 효과적으로 접목하는 방식을 고려해야 한다. 또한, 디스틸레이션이나 퀀타이제이션과 같은 기술을 활용하여 AI 운영 비용을 절감하고 효율성을 높이는 방안도 고려할 수 있다.

개인들도 이러한 변화에 대비해야 한다. 단순 작업은 점점 더 AI에 의해 대체될 가능성이 높아지고 있으므로, 창의성, 비판적 사고, 문제 해결 능력, 감성 지능과 같은 AI가 쉽게 대체하기 어려운 역량을 키우는 것이 중요하다.

결론: 새로운 AI 시대를 위한 준비

GPT-4.5는 단순한 성능 향상을 넘어, AI 개발 방식의 근본적인 변화를 알리는 신호다. 더 이상 모델 크기를 키우는 것만으로는 의미 있는 성능 향상을 기대하기 어려우며, 테스트 타임 스케일링과 같은 새로운 접근법이 주목받고 있다.

AI 산업의 전략적 양극화가 심화되면서, 기업들은 자신의 위치를 명확히 하고 적절한 전략을 수립해야 한다. 범용 AI는 대기업이 주도하겠지만, 특정 도메인에 특화된 AI나 AI를 활용한 혁신적인 서비스는 중소기업들에게 새로운 기회가 될 것이다.

경영학의 대가 피터 드러커의 말처럼, "미래를 예측하려고 하지 마세요. 예측은 불가능합니다. 대신 이미 시작된 미래가 무엇인지 관찰하세요." AI 혁명은 이미 시작되었다. 이 기회를 포착하고 적극적으로 활용할 수 있는 준비가 필요한 시점이다.

본 기사는 AI 기술 동향 분석과 업계 관계자 인터뷰를 바탕으로 작성되었습니다. 구체적인 기업 전략은 해당 기업의 공식 발표를 참고하시기 바랍니다.

 

http://insipress.com/strategic-polarization-and-new-paradigms-in-the-ai-industry-after-gpt-4-5/