돈 못벌면 서비스 고도화 '언감생심'···수익모델 창출이 관건

챗GPT, 답변 한번에 수십원 비용
매개변수 최적화로 연산 비용↓
전문영역 개발해 수익 담보해야

[서울경제]

GPT-3.5는 1750억 개의 파라미터(매개변수)를 바탕으로 단순 병렬연산에 적합한 그래픽처리장치(GPU) 1만여개를 가동해 답변을 내놓는다. 키워드 검색 중심인 기존 검색 대비 답변 도출에 상당량의 연산이 필요한 구조다. 오픈AI 측에 따르면 답변 도출에 소요되는 전력비용은 질문 하나당 2~5센트가량이다. 한화로 약 25~65원 정도다. 오픈AI 측이 지난달 월 20달러의 챗GPT 유료모델을 선보였지만 1인당 질문이 월 100개만 넘어서도 오픈AI가 손실을 보는 구조인 셈이다. 오픈AI가 이달 14일(현지 시간) 내놓은 GPT-4는 파라미터 수가 이전 버전 대비 2~3배가량되는 약 3500억~6000억 개 수준으로 추정되는 만큼 그만큼 더 많은 전력이 소모될 것으로 보인다.

전문가들은 이 같은 비용문제 때문에 챗GPT와 같은 초거대언어모델(LLM) 기반의 생성형 인공지능(AI) 생태계가 자리잡으려면 확실한 유료모델 구축이 필수라고 지적한다. 또 파라미터 개수를 최적화하는 이른바 ‘미세조정(파인튜닝)’을 통해 연산에 드는 비용을 낮춰야 한다고 입을 모은다. 초거대AI 서비스 고도화와 상용화 과정에서 수익모델을 함께 만들어야 막대한 비용을 충당할 수 있다는 것이다.

마이크로소프트 등 글로벌 빅테크에 비해 자본력이 열세인 국내 정보기술(IT) 기업들은 정면승부 대신 LLM 기반 AI의 수익모델 발굴 작업을 본격화하며 틈새시장을 공략한다는 전략이다. LG AI연구원이 선보인 초거대 AI ‘엑사원’은 현재 ‘엑사원 디스커버리’라는 모델을 통해 논문특허 관련 데이터를 1억개가량 확보했으며 향후 과학 등 전문분야를 파고든다는 방침이다. 배경훈 LG AI리서치 원장은 “LG는 전문영역 중 생활과학 중심의 AI모델을 우선 공개할 예정이며 비용 효율화를 위해 파라미터 수를 줄여 AI 모델 자체를 경량화하는 전략도 지속적으로 추진하고 있다”고 밝혔다.

생성형 AI 시장이 아직 초창기인만큼 유료화 모델이 본격 나타나기에는 시간이 필요하다는 지적도 나온다. 이세영 뤼튼 대표는 “현재 텍스트, 이미지, 비디오 등은 생성형 AI가 충분히 활용되고 있으며 일부 업무 초안은 생성형 AI에 맡기는 것이 훨씬 편리하다”며 “생성형 AI 생태계는 조만간 초기 사업성 검증 단계를 지나 ‘AI를 통한 비즈니스 등장 단계’를 거친 후 인터넷 웹페이지나 모바일앱을 AI가 직접 만드는 ‘시장 확장 단계’까지 진화할 것”이라고 전망했다.

결국 업계에서는 생성형 AI가 변호사·의사·웹개발자·교수 등과 맞먹는 수준의 전문 서비스를 제공해야 지속 가능한 비즈니스를 영위할 수 있을 것으로 보고 있다. 한 IT 업계 관계자는 “챗GPT 열풍이 일어난 배경은 AI의 가파른 기술 고도화 측면도 있지만 코딩 등 컴퓨터 언어를 모르는 일반인들도 쉽게 사용할 수 있는 접근성이 보다 크게 작용한 것으로 보인다”며 “노트북이나 스마트폰을 이용한 엣지컴퓨팅 단계에서도 초거대 AI가 답변을 내놓을 수 있도록 파인튜닝 기술을 고도화할 경우 생성형 AI 관련 수익이 훨씬 늘어날 것"이라고 예상했다.

양철민 기자 chopin@sedaily.com허진 기자 hjin@sedaily.com