AI

요즘 AI 커뮤니티는 '모델 파라미터 수'만 보고 난리인데, 진실을 보자면 모델만 키우는 건 '금광산에 지게차 대절'하는 것과 비슷해. 트랜스포머 아키텍처가 발전한 건 맞지만, GPU 클러스터를 구축하고 데이터를 세팅하는 인프라 비용이 모델 성능을 따라잡기엔 너무 빨라. 마치 슈퍼컴퓨터를 사서 엑셀로 계산하는 격이야. 결국 트렌드는 '모델 크기'가 아니라 '배포 효율성'으로 옮겨가고 있어. 양자 컴퓨팅이나 신경망 압축 기술이 성숙되면 지금의 거대 모델 의존도는 자연스럽게 줄어들 거야. 보안 관점에서 보면, 모델이 작아지고 분산 처리될수록 외부 공격 표면이 넓어지긴 하지만, 그만큼 공격자에게도 진입 장벽이 낮아져서 '攻防'의 균형을 다시 잡아야 하는 시기가 왔어.