안녕하세요, 돈 밝히는 머니 엔지니어입니다.
이전 포스팅에서 빅테크가 AI에 거대한 규모의 돈을 쏟아붓고 있다고 말씀드렸습니다. 그리고 방대한 투자를 통해 개발한 거대 AI 모델이 아직까지는 수익을 내지 못하고 있다고 했습니다.
그러면서 AI 모델을 통해 돈을 버는 '편법'에 대해 언급했었는데요.
결론부터 말씀드리자면 그 '편법'이란 SLM을 개발하는 것입니다. SLM이란 LLM(Large Language Model, 거대 언어모델)에 대비되는 개념으로 소형 언어모델(Small Language Model)을 말합니다.
이 SLM이 AI 수익화 개시의 중요한 키워드로 부상하고 있습니다. 오늘은 이 SLM에 대해서 공부한 내용을 여러분들께 쉽게 전달해 드리도록 하겠습니다.
SLM이란 무엇인가?
SLM이란 위에서 말씀드렸다시피 LLM과 대비되는 소형 언어모델을 말합니다. 그렇다면 뭐가 '소형'인 걸까요? 바로 이전 포스팅에서 말씀드렸던 '매개변수'입니다.
LLM의 경우 매개변수가 최소 1천억 개 이상에서 수조 개 미만인 데 비해, SLM은 1천억 개 미만 정도로 그 수가 상대적으로 매우 적습니다.
앞선 포스팅에서 매개변수가 높을수록 AI의 성능이 좋아진다고 말씀드렸습니다. 그렇다면 SLM의 성능도 좋지 못할 것이라 예상할 수 있습니다. 하지만 꼭 그렇지만은 않습니다. 그 이유는 학습 범위를 한정하기 때문입니다.
즉, LLM이 세상 모든 분야의 모든 지식을 다 학습한 천재를 표방한다면, SLM은 특정 분야에 통달한 전문가를 표방합니다. 그래서 매개변수가 적어도 성능은 LLM에 뒤처지지 않는 것이지요.
이 SLM은 매개변수가 적기 때문에 그만큼 추론비용도 적게 발생합니다. 또한 컴퓨팅 자원 역시 LLM만큼 높은 성능이 요구되지 않죠. 즉 LLM의 최대 부담 요인이었던 운영 비용이 SLM에서는 대폭 절감된다는 뜻입니다.
SLM이 돈을 벌 수 있는 이유
그럼 이 SLM이 수익을 낼 수 있는 이유는 뭘까요?
첫 번째로, SLM은 소비자에 맞춤형 서비스를 제공할 수 있기 때문입니다.
앞에서 SLM은 특정 분야에 한정해서 학습을 한다고 말씀드렸습니다. 그렇기 때문에 LLM보다 적은 비용으로 해당 분야에 대한 깊이 있는 학습이 가능합니다. 그래서 고객이 누구든 법률, 의학, CS 등 전문화된 서비스를 제공할 수 있습니다.
두 번째로, SLM은 상대적으로 낮은 성능의 장치로도 구동이 가능하기 때문입니다.
LLM은 엔비디아의 AI 가속기를 통해서 작동됩니다. 하지만 저를 포함한 여러분들은 AI 가속기를 실제로 구경해 본 적이 없으실 겁니다. 하지만 SLM은 PC 또는 모바일과 같은 기기를 통해서도 작동이 가능합니다.
이 말은 무엇을 의미할까요? SLM은 대중에게 친숙한, 누구나 가지고 있는 장치로 표출되는 서비스라는 뜻입니다.
이렇게 소형 기기를 통해 표출되는 AI 서비스를 온디바이스 AI라고 합니다. 이 온디바이스 AI의 B2C(Business to Consumer) 확산의 핵심으로 평가받고 있습니다.
클라우드 기반 AI에서 벗어나 온디바이스 AI로
온디바이스 AI와 클라우드 기반 AI의 가장 큰 차이점은 앞에서도 말씀드렸다시피 '컴퓨팅 인프라'에 있습니다.
기존 클라우드 기반 AI는 거대 AI 모델이 갖고 있는 모든 데이터를 데이터센터와 클라우드에 저장하고, 이를 통해 AI 모델을 컴퓨팅하여 구동되는 방식입니다.
반면에 온디바이스 AI의 경우 그러한 데이터 속에서 필요한 정보만 추려내 다시 소형 AI 모델을 만듭니다. 그리고 그 데이터를 디바이스 내에 저장하여 컴퓨팅 및 구동하는 방식입니다.
기존 AI가 구동되려면 데이터센터와 클라우드와의 통신이 필요하지만, 온디바이스 AI의 경우 디바이스 자체에 전문화된 데이터가 내재되어 있습니다. 그래서 연산이 간단하고 답변 속도가 훨씬 빠릅니다.
SLM을 만나 더 똑똑해지는 '챗봇'
국내외 기업들은 이미 작년 말부터 SLM을 통한 소형 AI 모델 개발에 투자해 왔습니다. 그중 눈에 띄는 것이 엘지유플러스의 '익시젠'이라는 서비스입니다.
우리가 지금까지 알던 챗봇은 시나리오에 정해져 있는 질문을 선택하면, 미리 입력된 답변을 산출하는 방식입니다. 그런 챗봇에 SLM을 통해 개발된 생성형 AI가 적용된다면 어떨까요?
실제로 엘지유플러스에서는 자체 개발한 '익시젠'이라는 SLM을 통해 생성형 인공지능 챗봇 서비스를 출시했습니다. 익시젠은 기존 챗봇과 달리 사람이 작성한 질문을 이해하고 능동적으로 답을 낸다고 합니다.
즉, 기업이 속한 분야에 대한 지식을 학습시켜, 챗봇이 더 이상 기계적인 답변을 내놓는 것이 아니라 전문가와 상담하듯 풍부한 답변을 해주는 것이죠.
이런 식으로 기업 등이 보유한 서버에 AI 서비스를 표출하는 것을 온프레미스 AI라고 합니다. 독립된 서버 내에서만 AI 서비스가 제공되므로 보안성이 뛰어나다는 장점이 있습니다.
SLM에 어떻게 투자해야 할까?
그렇다면 우리도 SLM을 통해 돈을 벌어야 합니다. 과연 어떤 방법이 있을까요? SLM을 통해 개발한 AI 서비스로 돈을 버는 기업에 투자해야 할까요? 그 서비스가 해당 기업 매출의 대부분을 차지하는 게 아니라면 좋은 방법이 아닙니다.
핵심 인사이트는 온디바이스 AI의 가장 높은 진입장벽 중 하나인 발열과 전력 문제에서 찾을 수 있을 것 같습니다. 아니면 '디바이스'라는 키워드 자체로 눈을 돌려봐도 좋습니다. 애플은 아이폰이 전체 매출의 50%를 차지합니다.
그런 아이폰에 온디바이스 AI가 채용되는 건 시간문제일 텐데요, 그런 관점에서도 충분히 투자 인사이트를 발견할 수 있을 것 같습니다.
이와 관련된 핵심 아이디어를 SK증권 리서치센터에서 발간한 한 리포트에서 발견할 수 있었습니다. 그 내용을 내일 공부하고 여러분들께 쉽게 소개해드리도록 하겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.
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