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[IT뉴스]딥시크가 쏘아올린 작은 공…네이버도 뛰어든 '가성비 AI' 경쟁

온카뱅크관리자

2025-02-22 10:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 네이버 하이퍼클로바X 업데이트…파라미터 수 기존보다 40%로 줄여 성능은 고도화…크기 줄여 주요 서비스 AI 도입 속도낼 듯 카카오·LG도 실용성 위해 경량화한 LLM 개발 
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 <img alt="[서울=뉴시스] 하이퍼클로바X 로고 (사진=네이버 제공) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014539cmsr.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="54KRGkwMzw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014539cmsr.jpg" width="658">
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 [서울=뉴시스] 하이퍼클로바X 로고 (사진=네이버 제공) *재판매 및 DB 금지
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 [서울=뉴시스]윤정민 기자 = 네이버가 저비용·고효율 인공지능(AI) 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 많은 이용자에게 AI 서비스를 안정적으로 제공하고자 거대언어모델(LLM) 매개변수(파라미터) 수를 절반 이상 줄이면서도 성능을 한층 더 끌어올렸다. LG, 카카오 등도 같은 목적으로 모델을 경량화에 나섰다.
 22일 업계에 따르면 네이버는 지난 20일 하이퍼클로바X 플래그십 모델 업데이트를 마치고 사내에 공개했다. 동시에 새 모델을 기반으로 다양한 AI 서비스 개발에 착수했다.
 이번 업데이트 특징은 파라미터 수를 기존 대비 약 40%로 줄였다는 점이다.
 국내·외 빅테크나 개발자들은 그동안 파라미터 수를 가지고 우리 AI 모델이 학습할 수 있는 양을 앞다퉈 강조했다. 최수연 네이버 대표도 지난 2023년 하이퍼클로바X를 공개한 자리에서 파라미터에 대해 "언어모델의 핵심 노하우"라고 강조했다.
 하지만 딥시크가 급부상하면서 얼마나 더 저렴한 비용으로 고성능 모델을 개발했는지에 대한 관심이 쏠리고 있다. 파라미터 중요성을 강조한 네이버도 '온 서비스 AI(검색, 커머스 등 네이버 주요 서비스에 AI 도입)' 전략을 빠르게 추진하고자 파라미터 수를 과감히 줄였다.
 네이버는 파라미터 수를 줄였지만 성능은 더 좋아졌다고 설명했다. 주요 학습 데이터인 한국어, 영어, 코딩·수학에 대해 19개 벤치마크로 종합적인 성능을 비교한 결과 모든 분야의 평균 점수가 기존 모델을 앞질렀다.
 특히 이들 중 전 세계적으로 통용되는 벤치마크인 'MMLU'에서는 정답률 79.6%를 기록해 유사한 규모의 해외 빅테크 AI 모델에 필적하는 언어 이해 능력을 보였다고 말했다.
 아울러 텍스트뿐만 아니라 이미지 데이터도 동시에 처리할 수 있었던 기존 모델의 시각적 질의응답, 차트·도표 이해 등 역량을 글로벌 최고 수준 모델의 성능까지 끌어올렸으며 이미지 뿐만 아니라 영상까지 이해할 수 있는 기능도 새롭게 추가됐다. 이에 네이버 사내에서도 새롭게 개선된 하이퍼클로바X에 대한 긍정적인 평가가 이어진 것으로 전해졌다.
 운영 비용이 절반으로 줄었다는 점도 특징이다. 네이버 측은 초거대 모델 연구도 지속할 가운데 AI 적용 확대에 더욱 속도를 낼 수 있도록 효율적인 구조로 모델을 설계했다고 설명했다. 
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 <img alt="[서울=뉴시스] 카카오 초경량 인공지능 모델 '카나나 나노' 벤치마크 성적 (사진=카카오 테크 블로그 캡처) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014761uopv.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="1cRAuSyjpD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014761uopv.jpg" width="658">
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 [서울=뉴시스] 카카오 초경량 인공지능 모델 '카나나 나노' 벤치마크 성적 (사진=카카오 테크 블로그 캡처) *재판매 및 DB 금지
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 카카오도 최근 모바일 환경에서도 쉽게 적용할 수 있는 초경량 AI 모델 '카나나 나노' 성과를 공개한 바 있다. 이 모델은 기존 중형급 모델과 유사한 수준의 높은 한국어 성능을 유지하면서도 카카오가 보유한 중소형 언어 모델과 비교했을 때도 한국어 성능에서 큰 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 메타, 구글 등 빅테크와의 경쟁에서도 카나나 성적은 이들 모델과 비슷하거나 우위를 보였다.
 예를 들어 '카나나 나노-3.1B'는 MMLU 부문에서 정답률 56.3%를 기록한 반면 메타 라마 3.2 3.2B는 56.4%, 구글 젬마2 2.6B는 52.9%를 기록했다.
 카카오 측은 "모든 작업에 LLM이 꼭 필요하지 않다. 언어모델이 많이 활용되는 챗봇 쿼리 대부분은 LLM 수준의 고도화된 추론 능력이 필요하지 않다"며 "일반적인 작업은 소형언어모델(SLM)로 처리하고 복잡한 작업만 LLM을 활용해 속도를 단축하면서도 성능을 유지할 수 있다"고 말했다. 
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 <img alt="[서울=뉴시스] LG AI연구원은 지난해 말 파라미터 수 320억개에 불과한 엑사원 3.5 32B를 공개했다. 엑사원 1.0(약 3000억개) 대비 약 10% 수준이다. (사진=LG) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014893atpo.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="tSU4loNf7E" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/22/newsis/20250222103014893atpo.jpg" width="658">
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 [서울=뉴시스] LG AI연구원은 지난해 말 파라미터 수 320억개에 불과한 엑사원 3.5 32B를 공개했다. 엑사원 1.0(약 3000억개) 대비 약 10% 수준이다. (사진=LG) *재판매 및 DB 금지
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 LG AI연구원도 지난해 말 파라미터 수 320억개에 불과한 엑사원 3.5 32B를 공개했다. 엑사원 1.0(약 3000억개) 대비 약 10% 수준이다.
 이 가운데 배경훈 LG AI 연구원장이 최근 간담회에서 이 모델 개발비가 70억원에 불과하다 밝혀 화제가 됐었다. 딥시크가 주장하는 'V3' 개발비(557만 6000달러, 약 80억원)보다 저렴하기 때문이다.
 최근 AI 개발 비용이 증가하는 추세 속에서 상대적으로 적은 비용으로 경쟁력을 확보하자 엑사원 3.5가 세계에서 주목할 만한 AI 기술 중 하나로 선정됐다.
 엑사원 3.5 32B는 최근 미국 비영리 AI 연구·조사 기관 '에포크AI'의 '주목할 만한 AI' 목록에 등재됐다. 한국 기업 단독으로 개발한 AI 모델이 이 목록에 등재된 건 지난 2022년 11월 이후 약 2년 만이다.
 이처럼 딥시크보다 적은 학습 비용을 투입하고도 경쟁력 있는 모델을 만들어내면서 국내 AI 기술 개발 패러다임이 가성비 측면으로 바뀔 전망이다.
 업계 한 관계자는 "국내 기업이 글로벌 빅테크 수준으로 AI 모델 크기를 늘리는 경쟁에는 투자금 등 한계가 있다. 실용적인 AI 모델 개발로 방향을 바꾸면서 AI를 접목한 서비스 출시도 속도를 붙을 것으로 보인다"고 말했다.
 ☞공감언론 뉴시스 alpaca@newsis.com 
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