경량화 AI 모델의 부상: LLM과의 차이, 빅테크·국내 기업 경쟁, 시장 전망
최근 빅테크 기업들은 AI 모델의 경량화 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있습니다. 경량화 AI 모델은 대규모 언어 모델(LLM) 대비 적은 연산 자원, 메모리, 전력으로도 높은 성능을 내도록 설계되어 스마트폰, IoT, 자동차, 온디바이스 AI 등 다양한 환경에서 활용도가 빠르게 높아지고 있습니다. 이 글에서는 경량화 AI 모델의 특성, LLM과의 차이, 주요 빅테크 및 국내 기업들의 최신 경량화 모델, 그리고 시장 전망을 살펴봅니다.
경량화 AI 모델의 특성
경량화 AI 모델(소형 언어 모델, SLM/sLLM)은 파라미터 수와 모델 크기를 대폭 줄여, 적은 컴퓨팅 자원(CPU, RAM, 배터리)에서도 빠르고 효율적으로 동작합니다. 대표적인 경량화 기술로는 프루닝(불필요한 신경망 가지치기), 양자화(저비트 정수로 파라미터 변환), 지식 증류(대형 모델의 지식 전수), 하드웨어 최적화 등이 있습니다. 경량화 모델은 메모리와 전력 소모가 적고, 실시간 응답이 필요하거나 네트워크 연결이 어려운 환경(스마트폰, 자율주행차, 엣지 컴퓨팅, 헬스케어 기기 등)에서 특히 유용합니다.
sLLM(경량화 AI 모델)과 LLM(대규모 언어 모델)의 차이
• 규모와 활용성
LLM은 수십억~수천억 개 파라미터로 방대한 데이터와 복잡한 문맥 이해, 범용적 작업에 강점을 갖지만, 연산 자원과 비용이 매우 큽니다. 반면 경량화 모델은 수백만~수십억 파라미터로, 특정 작업에 최적화되어 빠른 응답과 저비용 운영이 가능합니다.
• 성능과 용도
LLM은 복잡한 질의응답, 창의적 생성, 다양한 언어·도메인에 강점을 보이지만, 경량화 모델은 특정 도메인, 단순 명령 처리, 실시간 반응 등에서 효율적입니다. 경량화 모델은 모바일과 온디바이스 AI에 적합하고, LLM은 클라우드 기반 대규모 서비스에 적합합니다.
• 비용과 접근성
경량화 모델은 저렴한 비용과 빠른 속도로 AI의 대중화, 산업 현장 확산에 기여하고 있습니다.
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빅테크 기업들의 경량화 AI 모델
• 오픈AI
챗GPT를 개발한 오픈AI는 2025년 4월 GPT-4.1 미니와 GPT-4.1 나노를 공개했습니다. GPT-4.1 미니는 저렴하고 빠른 실험용, 나노는 오픈AI 모델 중 가장 작고 빠르며 저렴한 모델로, 최대 100만 토큰의 문맥을 처리할 수 있습니다. 실제 사용성과 개발자 접근성을 크게 높이고, 코딩·지시수행·장문 맥락 이해 등에서 성능이 향상됐습니다.
• 구글
스마트폰용 ‘제미나이 나노’에 이어, 2025년 4월 ‘제미나이 2.5 플래시’를 공개했습니다. 이 모델은 기존 LLM 대비 응답 지연을 줄이고 연산 비용을 절감하며, 입력 복잡성에 따라 처리 시간을 자동 조정하는 기능이 특징입니다. 실시간성과 비용 효율성에 초점을 맞췄습니다.
• 마이크로소프트(MS)
파이-4 미니(Phi-4 Mini)는 3.8억 파라미터의 경량 모델로, 스마트폰·IoT·자동차 등 엣지 디바이스에서 코딩, 함수 호출, 명령 실행 등 다양한 작업을 빠르고 효율적으로 처리합니다. 파이-4 멀티모달은 텍스트·음성·이미지 등 복합 입력을 동시에 처리할 수 있습니다.
국내 기업들의 경량화 AI 모델
• LG AI연구원
‘엑사원 3.5’ 모델은 온디바이스용 초경량(2.4B), 범용 경량(7.8B), 고성능(32B) 등 다양한 규모로 공개됐습니다. 추론 처리 시간, 메모리 사용량, 구동 비용을 크게 줄이면서도 성능을 유지합니다. LG유플러스와 협력해 스마트폰 특화 sLM ‘익시젠’, AI 통화 에이전트 ‘익시오’ 등도 선보였습니다.
• 네이버
‘하이퍼클로바 대시(HCX-DASH)’는 기존 모델 대비 5분의 1 비용, 더 빠른 속도로 한국어 등 다양한 산업 현장에 적용되고 있습니다. 맞춤형 챗봇, 보고서 작성 등 단순 업무부터 복잡한 작업까지 다양한 용도에 활용됩니다.
• LG유플러스
LG AI연구원과 협력해 온디바이스 sLM을 개발, 전력 소모와 CPU 사용률을 크게 낮춘 모델을 통신 서비스에 특화해 적용 중입니다.
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경량화 AI 모델의 전망
글로벌 시장조사기관 가트너는 2027년까지 특정 작업에 특화된 소형 언어모델(SLM, sLLM) 사용량이 범용 LLM보다 최소 3배 이상 많아질 것으로 전망합니다. 이는 LLM이 범용성은 뛰어나지만, 특정 산업·업무의 전문성, 응답 속도, 비용 효율성 등에서 SLM/sLLM이 더 적합하기 때문입니다. 기업들은 앞으로도 자체 데이터와 업무에 맞춘 경량화 모델을 적극 도입해 새로운 수익원과 생태계를 만들 것으로 보입니다.
결론
경량화 AI 모델은 빠른 속도, 낮은 비용, 엣지·온디바이스 활용성, 특정 작업 최적화 등에서 강점을 가지며, 빅테크와 국내 기업 모두 이 분야에 집중 투자하고 있습니다. 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 등은 각각 GPT-4.1 미니·나노, 제미나이 플래시, 파이-4 미니 등 경량화 모델을 선보이며 경쟁을 가속화하고 있습니다. 국내에서는 LG AI연구원의 엑사원 3.5, 네이버의 하이퍼클로바 대시, LG유플러스의 익시젠·익시오 등 다양한 경량화 모델이 산업 현장과 일상에 적용되고 있습니다. 앞으로 AI의 실용성과 산업별 특화는 경량화 모델을 중심으로 더욱 가속화될 것으로 보입니다.