[25/05/13] AI 추론 모델, 성능 향상 속도 느려진다? : 글로벌소프트웨어캠퍼스

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AI 산업의 핵심으로 꼽히는 추론 기반 대규모 언어 모델(LLM)이 기술 발전 정체기에 접어들 수 있다는 분석이 나왔다. 비영리 연구기관 Epoch AI는 최근 보고서를 통해 현재의 연구 개발 속도가 유지될 경우, 1년 내 모델 성능 향상이 둔화될 가능성이 높다고 경고했다.

보고서에 따르면 OpenAI의 최신 고성능 모델 ‘o3’는 강화학습(RLHF)을 통해 성능을 끌어올렸지만, 이전 모델 대비 10배 이상의 컴퓨팅 자원을 소모했다. 특히 전체 연산 자원의 대부분이 사전학습이 아닌 강화학습 과정에 집중됐다는 점에서 장기적인 지속 가능성에 의문이 제기된다.

Epoch는 “추론 모델은 초기에는 급속한 성능 개선이 가능하지만, 시간이 지날수록 확장성과 경제성 측면에서 구조적인 한계에 봉착할 수 있다”고 지적했다. 실제로 모델 실행 비용 증가, 환각(hallucination) 현상, 출력 신뢰성 저하 등은 여전히 AI 산업이 풀지 못한 과제로 남아 있다. 이 보고서는 “지금처럼 추론 성능 향상에만 집중하는 전략은 머지않아 한계에 이를 수밖에 없다”며 “산업 전반이 기술의 다음 단계로 도약하기 위한 새로운 접근법과 패러다임 전환을 모색해야 할 시점”이라고 강조했다. 단순한 연산 능력의 경쟁을 넘어, 효율성과 신뢰성을 모두 갖춘 AI 개발 전략이 필요하다는 설명이다.

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