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딥시크 오픈소스가 장벽 낮춰
2015년 창업한 국내 인공지능(AI) 스타트업‘라이너’는 학술 논문 등 전문 자료에 특화된 생성형 AI 검색 서비스를 운영하고 있다.국내외에 나온 방대한 양의 논문을 AI에 학습시키고,그 오타쿠한테 칼 맞고 싶어요사용자가 질문을 하면 AI가 관련 논문들을 탐색해 적합한 답을 내놓는다.이 업체는 최근 이 서비스에 접목할‘추론 검색 모드’를 개발 중이다.기존의 단답형이나 정보 검색 수준을 넘어,AI가 인터넷과 논문을 탐색하며 수많은 정보를 분석하고 종합해 전문가 수준의 답변을 내놓는 기능이다.라이너 관계자는 “원래 추론형 AI는 막대한 양의 데이터 처리를 기반으로 만들어지는 만큼 많은 개발 비용이 든다”면서 “하지만 최근 오픈 소스를 통해 빅테크 모델과 견줄 만한 저비용·고성능 추론 모델이 공개되면서 우리도 본격적인 개발에 나섰다”고 말했다.오픈 소스는 소프트웨어의 설계도라 할 수 있는‘소스 코드’를 대외적으로 공개해 누구나 수정·배포할 수 있게 하는 것을 말한다.

국내 AI 업계에‘추론형 모델’바람이 불고 있다.추론형은 그간 개발비가 많이 투입된 대형 AI 모델에서 주로 구현되다 보니 빅테크의 전유물로 여겨졌다.하지만 중국의 저비용·고성능 AI‘딥시크’를 비롯해 작은 모델에서도 뛰어난 추론 성능을 끌어낼 수 있는 방식이 공유되면서 국내 업체들도 이 시장에 뛰어들고 있다.

그래픽=이진영

추론 모델 개발 나선 K스타트업

국내 대표 AI 스타트업인‘업스테이지’는 최근 추론형 AI 개발에 본격 착수했다.업스테이지는 기존 AI 모델‘솔라’를 바탕으로 기업 고객에게 AI 서비스를 제공해 왔다‘솔라’는 학습한 데이터를 기반으로 답을 내놓지만,개발 중인‘추론형 AI 모델’은 학습한 데이터 범위를 넘어선 답도 내놓을 수 있다.이활석 업스테이지 최고기술책임자(CTO)는 “추론형 AI는 활용 범위가 훨씬 넓다”며 “추론 능력 극대화를 위해 모델 구조부터 데이터 처리 과정,온라인 카지노 사이트 빠학습 방법 등을 종합적으로 개선하고 있다”고 설명했다.거대언어모델(LLM)‘하이퍼클로바X’를 보유한 네이버 역시 지난 20일 대규모 모델 업데이트를 진행하며 “추론 능력을 고도화해 사용자가 요청한 작업을 체계적·종합적으로 수행할 수 있는 기술을 개발하고 있다”고 밝혔다.

AI 기업들이 최근 추론 모델에 집중하는 것은 비용 효율화가 이뤄졌기 때문이다.지금까지 추론형 모델은 오픈AI·구글·메타 같은 빅테크들이 주도해 왔다.한 대당 수천만 원에 달하는 AI용 GPU(그래픽 처리장치)가 적어도 수천 개는 필요하고,그 밖에 전력·데이터 비용과 인건비,운영 비용으로 막대한 투자비가 투입되는 탓에 스타트업이 접근하기 어려웠다.하지만 지난달 20일 중국 스타트업 딥시크가 추론 모델‘R1’을 공개하면서 이런 인식이 달라졌다.모델 크기를 키우거나 컴퓨팅 자원을 늘리지 않고,추론 과정에서 AI가 스스로 학습하는‘강화 학습’에 집중하는 식으로 고성능 AI 모델을 개발해냈다.국내 스타트업‘리턴제로’의 김동우 AI 개발팀장은 “딥시크는 AI 추론 모델을 누구나 할 수 있다는 가능성을 보여줬다”고 말했다.

수익성 좋아진 추론형 AI

여러 스타트업이 개발한 추론형 AI가 보급되면,각 서비스에 특화된 AI 모델을 만드는 스타트업의 수익성이 더욱 확대될 전망이다.가령,여행 스타트업에서 많이 운영하는 고객 센터용 AI 챗봇에 추론 기능이 탑재되면,포커 패 보는법매뉴얼에 따른 단순 응대가 아닌 맞춤형 여행 상품 추천이 가능해진다.

특히 국내 스타트업들은 최근 몇 년간 장기화된 투자 시장 한파로 자금줄이 말라붙으면서 가성비(가격 대비 성능) 높은 추론 모델이 가져올 수익성 확대에 더 큰 기대를 걸고 있다.한 스타트업 관계자는 “성능 좋은 추론 모델이 오픈 소스로 풀리기 시작하면서 AI 산업의 수익화 전망이 더욱 밝아졌다”고 말했다.

☞강화 학습(Reinforcement Learning)

기계 학습(머신 러닝)의 한 영역으로 사람이 개입해 정답을 가르치는‘지도 학습’과 달리 AI가 스스로 학습을 반복해 답변의 정확도를 높이는 방식을 말한다.

추론 모델(Reasoning model)

사전 학습된 데이터 기반의 단순 정보 제공이 아닌,논리적인 사고 과정을 통해 학습 데이터에 없는 새로운 답까지 내놓을 수 있는 AI 모델.