지난주에 업로드된 ‘실무 AI 개념 정리’에서는 AI 인프라와 학습 설계 관점에서 핵심 개념들을 살펴봤다면, 이번에는 실제 운영 단계에서 주목받고 있는 기술들을 중심으로 소개해드리고자 합니다. 모델의 안정성, 실시간 응답성, 그리고 미래 확장성까지- 지금 실무에서 중요한 AI 기술 흐름은 무엇일지 함께 확인해보시죠.
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모델을 설계하고 학습시키는 것을 넘어, 실제 환경에서 안정적으로 작동시키고 운영 효율을 확보하는 것이 AI 도입의 완성 단계라고 할 수 있는데요. 성능과 보안, 비용의 균형을 고려한 운영 전략이 핵심 이슈로 부상하고 있습니다.

MoE(Mixture of Experts): 입력 특성에 따라 소수의 전문가 모델만 선택적으로 활성화하는 분산형 LLM 아키텍처

MoE는 하나의 거대 모델이 아니라 다수의 전문가 서브모델(Experts) 중 일부만 연산을 수행하는 구조를 뜻합니다. 추론 시에도 입력에 따라 소수 Expert만 동작하므로 연산 자원을 절반 이상 절감할 수 있으며, 성능 저하 없이 비용과 속도를 최적화합니다. 비용과 처리 속도가 병목인 대규모 다국어 서비스나 고객 대응 모델에서 특히 유용합니다.

2021년 구글과 메타 연구팀이 MoE 아키텍처를 발표한 이후, 최근에는 주요 CSP들이 MoE 기반 인스턴스를 상용화하며 대규모 LLM 운영의 비용 효율을 획기적으로 개선하고 있습니다. 예를 들어 다국어 번역 시스템에서는 언어별·도메인별 전문가를 분리해 활용하고, 고객상담 AI에서는 문의 유형에 따라 응답 전문가가 달라지는 방식으로 처리 속도와 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

HITL(Human-in-the-Loop AI): 자동화와 검증을 동시에 실현하는 AI 설계 방식

AI의 예측 결과에 사람이 직접 개입해 검토하는 구조인 HITL은 고위험 산업에서 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 2022년 유럽연합과 미국이 의료, 금융 등 고위험 분야에 대해 ‘사람의 최종 확인 절차’를 권고하면서, AI 시스템 내에 인간 검토 단계를 포함하는 것이 강조되기 시작했는데요. HITL 기능은 AI 모델이 생성한 예측과 추천 결과를 자동으로 전문가 확인 단계로 전달하는 것을 의미합니다.

예컨대 의료 영상 보조 판독에서는 AI가 초기 소견을 제시한 뒤 방사선 전문의가 결과를 확인하고, 금융 신용평가에서는 AI가 위험 점수를 산출한 뒤 심사 담당자가 편향 여부를 검토하는 등의 절차를 통해 오류와 편향을 조기에 발견할 수 있습니다. HITL 설계는 AI 자동화의 효율성과 인간 검증의 신뢰성을 함께 확보할 수 있는 방법으로, 현재 AI 시스템의 핵심 안전장치로 각광받고 있습니다.

Vector DB: 의미 기반 검색을 위한 고차원 벡터 인덱싱 기술

Vector DB는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 비정형 데이터를 고차원 벡터로 임베딩하여, 벡터 간의 유사도를 계산해 가장 관련성 높은 결과를 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. RAG(검색 증강 생성)와 추천 시스템에서 사용자의 질문이나 행동 패턴을 더 정확히 이해하고 대응하려는 수요가 급증하면서, 고속 유사도 검색을 지원하는 벡터 DB 도입이 확산되었는데요. 주요 클라우드 기업에서 애저 벡터 검색, AWS 오픈서치 벡터 같은 관리형 서비스가 출시되어 구축 및 운영 부담을 크게 낮췄습니다.

비정형 문서 검색, FAQ 챗봇, 상담 기록 요약 등에서 빠른 도입이 가능한데요. 단순한 검색 DB를 넘어, AI가 정확하고 맥락 있는 응답을 생성하는 데 필수적인 요소로 각광받고 있는 중입니다.

맘바(Mamba): 실시간 처리에 최적화된 차세대 시퀀스 모델

맘바는 기존 트랜스포머의 한계를 해결하기 위한 대안으로 떠오른 차세대 시퀀스 모델인데요. 시퀀스 모델이란 시간 순서가 중요한 데이터를 처리하는 AI 모델로, 최근까지는 트랜스포머가 대표적인 역할을 맡아왔습니다. 그런데 트랜스포머는 문장의 모든 단어 관계를 동시에 고려해 높은 정확도를 자랑하지만, 문맥의 길이가 길어질수록 연산량과 메모리 사용이 급격히 늘어나죠. 따라서 모바일이나 IoT 환경에서는 적용이 어렵습니다.

맘바는 인접한 입력끼리만 연산하는 슬라이딩 윈도우 로컬 어텐션(Sliding Window Local Attention)과 전체 입력에서 핵심 정보만 뽑아 활용하는 선택적 글로벌 요약(Selective Global Summary)을 결합, 긴 시퀀스도 효율적으로 처리가 가능합니다. 이에 따라 짧은 시간 내 응답이 필요한 환경에서 고성능과 경량화를 모두 만족시키는 전략적 모델로 부상하고 있는 중이죠.

VFM(Vision Foundation Model): 범용 비전 작업을 위한 사전학습 기반 대형 모델

VFM은 이미지·비디오 등 시각 데이터를 처리하기 위해 사전학습(Pretraining)을 거친 범용 대형 모델을 의미합니다. 언어 모델 분야의 LLM처럼, 다양한 시각 인식 태스크(분류, 탐지, 세분화 등)에 범용적으로 전이 학습(Fine-tuning) 가능하다는 점이 특징입니다.

최근 국내외 여러 AI 기업에서 VFM을 발표해 많은 눈길을 끌고 있는데요. 현재 VFM은 단일 이미지 분석뿐 아니라, 텍스트와 이미지의 통합 이해(Cross-modal Understanding), 멀티태스크 수행, 프롬프트 기반 시각 제어(Vision Prompting) 등 다양한 고도화된 응용 분야에 활용되고 있습니다.

뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing): 뇌를 모방한 차세대 연산 아키텍처

뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌처럼 뉴런과 시냅스 구조를 모방해 정보를 처리하는 방식으로, 전통적인 연산 방식과는 다른 패러다임을 제시하는 차세대 하드웨어 기술입니다. AI 연산의 전력 효율성과 반응 속도를 동시에 개선할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다.

연산이 지속적으로 발생하는 기존의 GPU와 달리, 실제 뇌의 구조처럼 스파이크라고 뿔리는 짧은 신호가 발생할 때만 연산이 이루어져 전력을 큰 폭으로 절감합니다. 기술적으로는 이벤트 드리븐(event-driven) 처리와 시냅스 가중치 가변 메커니즘을 결합해, 연산 지연은 줄이고 반응 속도는 높이는 것이 특징입니다. 현재 배터리 제약이 큰 드론, 웨어러블 센서 네트워크 등 임베디드 AI 환경의 핵심 연산 인프라로 활용되고 있습니다.

AI 도입은 이제 단순히 ‘모델을 잘 만드는 것’을 넘어서 어떤 기준으로 설계하고 어떤 방식으로 검증하며 어디까지 책임질 수 있는가를 묻는 단계로 진입하고 있습니다. 이번 섹션에서는 바로 이러한 흐름 속에서 주목받는 ‘AI의 다음 세대’를 구성하는 미래지향 기술 키워드들을 소개합니다. 지금 당장은 전면에 드러나지 않지만, 앞으로 실무에 큰 변화를 가져올 결정적 개념들이니 마지막까지 꼭 읽어주세요!

체화 AI(Embodied AI): 환경과 상호작용하며 학습하는 ‘몸이 있는 AI’

체화 AI(Embodied AI)는 센서와 몸체를 통해 실시간으로 외부 환경과 상호작용하면서, 그 경험을 바탕으로 스스로 인지하고 판단하며 행동까지 수행하는 AI 기술을 의미합니다. 2022년 오픈AI가 로봇 팔에 GPT-4를 적용해 물체를 조작하는 실험을 공개한 이후, 구글이나 메타에서도 엣지 AI 기반 감각 처리 기술을 발표하며 관련 기술 진화에 속도를 내고 있습니다.

단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않고, 물리 세계에서 실제로 움직이고 반응하는 AI라는 점에서 주목받고 있는데요. Embodied AI는 이벤트 기반 촉각 센서(Spiking Tactile Sensor), CNN 기반 비전 모듈, PID 및 RL 제어 알고리즘을 결합해 로봇 팔의 섬세한 조립 작업이나 자율주행차의 보행자 궤적 예측에 쓰입니다. IoT, 로보틱스, 스마트 팩토리 분야에서 ‘센서 기반 적응형 시스템’을 도입하려는 기업에 특히 중요하게 여겨지는 기술이죠. 최근 물류 창고 로봇의 SLAM 기반 자율 경로 계획과 의료용 수술 로봇의 포지션 제어 워크플로우에도 도입되며, 복잡한 실환경에서도 높은 정밀도와 안정성을 확보할 수 있게 해줍니다.

양자 머신러닝(QML, Quantum Machine Learning): 양자 컴퓨팅으로 학습 한계를 확장하는 AI 기술

QML은 양자 컴퓨팅의 병렬성과 기하학적 특성을 활용해 AI 모델의 학습 효율성과 처리 한계를 극복하려는 시도입니다. 고차원 공간의 탐색이나 복잡한 확률 계산 등 기존 머신러닝이 한계를 느끼는 영역에서, 양자역학적 원리를 통해 이론적인 성능 우위를 확보하려는 것인데요. 2023년 구글, IBM 등이 양자 하드웨어 프로토타입과 텐서플로우 퀀텀(TensorFlow Quantum), 페니 레인(PennyLane) 같은 프레임워크를 연동하며 QML 연구를 본격화했습니다.

금융 포트폴리오 최적화나 신약 후보 물질 스크리닝, 복잡한 분자 시뮬레이션 등에서 초기 성과를 보였으며 아직 하드웨어의 안정성 및 큐비트 수의 한계 등 해결 과제가 남아있는 상황입니다. 금융이나 제약, 물리 시뮬레이션 등 고차원 탐색이 필요한 특수 영역에서의 PoC 및 전략적 R&D 기술로 적합하며, 특히 AI와 물리 기반 연산을 함께 고려해야 하는 업계에 종사한다면 중장기 트렌드로 알아두면 좋을 기술입니다.

헌법적 AI(Constitutional AI): 윤리적 기준을 스스로 판단하도록 설계된 AI 구조

헌법적 AI는 AI 모델이 스스로의 판단 기준을 갖도록 ‘헌법(Constitution)’을 부여하는 방식으로, AI가 부적절한 콘텐츠 생성이나 편향된 판단을 내리는 것을 완화하는 구조를 의미합니다. 2022년 오픈AI가 LLM의 부적절한 응답이나 편향된 판단 문제 해결을 위해서, 가치 기준과 윤리적 원칙을 사전 정의된 정책 프롬프트로 제공하는 방식을 제안했고요. 이후 기업용 챗봇과 콘텐츠 검열 시스템에 혐오 발언 금지, 개인정보 보호 등 핵심 원칙을 주입해 일관된 자율 검열을 구현하는 표준 기법으로 자리잡았습니다.

높은 비용을 들여 데이터를 라벨링하거나 사후에 필터링하지 않아도 된다는 장점이 있고요. 미디어 모니터링이나 고객 지원, 내부 문서 검수 등에서 사람이 직접 개입하지 않아도 사전 정의된 윤리 기준을 준수하도록 돕는 필수 AI 안전 장치로 활용되고 있습니다.

오늘은 실제로 AI를 운영하고 확장하려는 실무자라면 한 번쯤은 마주하게 될 기술들을 짚어내는 시간이었습니다. 오늘의 베스픽을 읽고 또 함께 일하는 동료에게 공유하며, 어떤 기술이 지금 우리 조직에 의미 있을지 고민해보면 어떨까요? 조직의 워크플로우에 가장 적합한 AI 기술과 그 변화가 궁금하시다면 언제든 베스핀글로벌에 문의해주세요.