대형 언어 모델의 한계 극복... '소형 언어 모델(sLM)' 부상.
마이크로소프트가 2024년 인공지능 시장의 주요 트렌드로 '소형 언어 모델(Small Language Model, sLM)'의 부상을 첫 번째로 꼽았다. 마이크로소프트 연구소의 최신 보고서 '2024 AI 혁신의 방향성(Directions of AI Innovation 2024)'에 따르면, 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 언어 모델(LLM)에서 10억 개 이하의 파라미터로 구성된 소형 모델로의 전환이 가속화되고 있다.
마이크로소프트 AI 연구소의 수석 과학자 마이클 테일러 박사는 "GPT-4나 클로드와 같은 거대 모델이 놀라운 성능을 보여주었지만, 비용과 컴퓨팅 자원 측면에서 심각한 한계가 있다"며 "sLM은 특정 작업에 최적화된 설계를 통해 거대 모델의 1/100 수준의 자원으로도 유사한 성능을 달성할 수 있다"고 설명했다. 실제로 마이크로소프트가 개발한 'Phi-3 Mini'는 3.8B(38억) 파라미터로 구성되었지만, 코드 생성, 수학 문제 해결 등 특정 작업에서는 GPT-4와 비슷한 수준의 성능을 보여주는 것으로 확인됐다.
소형 모델의 장점은 단순히 비용 효율성에만 있지 않다. 마이크로소프트는 소형 모델이 기업 내부 데이터로 미세 조정(fine-tuning)하기 용이하고, 특정 산업이나 도메인에 특화된 AI 솔루션을 개발하는 데 더 적합하다는 점을 강조했다. 또한 거대 모델에 비해 추론 과정이 더 투명하고 예측 가능하여 AI 시스템의 설명 가능성(explainability)을 높이는 데도 기여한다. 마이크로소프트는 2024년 하반기까지 다양한 분야에 특화된 소형 모델 라인업을 대폭 확대할 계획을 밝혔다.
개인정보 보호와 실시간 응답성 높인 '온디바이스 AI' 확산.
마이크로소프트가 주목한 두 번째 트렌드는 클라우드 기반 AI에서 사용자의 기기에서 직접 AI 모델을 실행하는 '온디바이스 AI(On-device AI)'로의 전환이다. 윈도우 및 디바이스 부문의 퍼니카 라시드 부사장은 "클라우드 기반 AI가 강력한 성능을 제공하지만, 데이터 프라이버시와 네트워크 의존성 측면에서 한계가 있다"며 "온디바이스 AI는 사용자의 데이터가 기기를 떠나지 않고 처리되어 개인정보 보호를 강화하고, 인터넷 연결 없이도 일관된 AI 경험을 제공할 수 있다"고 설명했다.
마이크로소프트는 이미 윈도우 11의 '코파일럿+'를 통해 온디바이스 AI 기능을 도입했으며, 특히 최신 퀄컴 스냅드래곤 X 시리즈와 인텔 루너 레이크 프로세서가 탑재된 PC에서 최적화된 성능을 제공하고 있다. 이러한 온디바이스 AI는 텍스트 생성, 이미지 편집, 음성 인식 등의 작업을 클라우드 연결 없이 처리할 수 있어 응답 지연 시간을 크게 줄이고, 네트워크 대역폭 사용을 최소화한다.
기업 환경에서 온디바이스 AI의 중요성은 더욱 두드러진다. 마이크로소프트의 기업 고객 설문조사에 따르면, 응답 기업의 78%가 "민감한 기업 데이터가 외부 서버로 전송되는 것에 대한 우려"를 AI 도입의 주요 장애물로 꼽았다. 온디바이스 AI는 이러한 우려를 해소하면서도 직원 생산성을 높일 수 있는 해결책으로 주목받고 있다. 또한 의료, 법률, 금융 등 데이터 규제가 엄격한 산업에서도 규제 준수를 유지하면서 AI 혁신을 추진할 수 있는 방안으로 평가받고 있다.
온디바이스 AI와 소형 언어 모델의 결합은 AI의 민주화를 가속화할 것입니다. 지금까지 AI는 클라우드 인프라와 엔터프라이즈 솔루션을 갖춘 대기업 중심으로 발전해왔지만, 이제는 중소기업과 개인 사용자도 자신의 데이터를 안전하게 보호하면서 강력한 AI 기능을 활용할 수 있게 됩니다. 이는 AI 활용의 폭발적 확산을 이끌 것이며, 특히 프라이버시와 비용이 핵심 고려사항인 영역에서 혁신적인 애플리케이션이 등장할 것입니다. - 마이크로소프트 AI 플랫폼 책임자 케빈 스콧
산업별 특화 AI 생태계 확장... '수직적 AI' 시대 도래.
마이크로소프트가 제시한 세 번째 트렌드는 '수직적 AI(Vertical AI)'의 부상이다. 이는 특정 산업이나 업무 영역에 깊이 특화된 AI 솔루션을 의미한다. 마이크로소프트의 기업 전략 및 혁신 부문 책임자 줄리아 화이트는 "범용 AI 시스템이 다양한 작업을 처리할 수 있지만, 특정 산업의 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 해당 분야의 전문 지식과 규제 환경을 깊이 이해하는 특화된 AI가 필요하다"고 설명했다.
마이크로소프트는 이미 의료(Microsoft Cloud for Healthcare), 금융(Microsoft Cloud for Financial Services), 제조(Microsoft Cloud for Manufacturing) 등 주요 산업에 특화된 AI 솔루션을 제공하고 있다. 특히 의료 분야에서는 임상 문서 분석, 진단 지원, 의료 이미지 해석 등을 위한 특화 모델을 개발하여 병원과 의료 기관의 업무 효율성을 높이고 있다. 금융 분야에서는 사기 탐지, 투자 분석, 규제 준수 관리를 위한 AI 솔루션이 큰 주목을 받고 있다.
이러한 산업별 특화 AI는 단순히 기술적 측면만이 아닌 비즈니스 프로세스와 규제 환경을 포함한 종합적인 접근을 요구한다. 마이크로소프트는 각 산업의 선도 기업들과의 파트너십을 통해 실제 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춘 AI 솔루션을 개발하고 있다. 예를 들어, 제약 분야에서는 노바티스, 금융 분야에서는 모건스탠리, 제조 분야에서는 지멘스 등과 협력하여 산업 특화 AI 모델과 워크플로우를 구축하고 있다. 마이크로소프트는 2024년에만 10개 이상의 새로운 산업 특화 AI 솔루션을 출시할 계획이며, 이를 통해 AI의 실질적인 비즈니스 가치를 극대화하는 데 집중하고 있다.