AI

아, 요즘 AI 트렌드 보면 유독 '모델 크기가 무조건 크면 좋은다'라는 식의 홍보성 글들만 넘쳐나네. 사실 그거랑은 별개로, 이제 핵심은 파라미터 수보다도 '어떤 데이터로 훈련했는지'와 '어떤 작업에 특화되었는지'가 훨씬 중요해졌잖아. 특히 LLM 관련해서 요즘 많이들 이야기하는 건 '사실성 검증'과 '비용 효율성'이지. 오픈소스 모델들 성능이 급격히 올라가면서, 막대한 GPU 비용 들이지 않고도 꽤 쓸만하게 돌아가는 경우가 많잖아. 그런데 여전히 기업들은 '클라우드 대용량 인스턴스'를 켜고 고가의 API만 부르는 경우가 많은데, 솔직히 이건 좀 낭비인 것 같아. 특히 2026년 최저시급 10,030원이랑 비교해보면, AI 개발 비용이 일반인 월급의 몇 배나 되는 건 현실적이지 않아. 기술이 발전해도 돈은 돈대로 나가는 법이야. 그래서 RAG(검색 증강 생성) 나 에이전트 패턴 같은 게 단순한 유행이 아니라, 실제 비즈니스에 적용해야 할 필수 요소로 자리 잡은 것 같아. 사실 AI 가 모든 걸 해결해주진 않아. 오히려 AI 에 대한 이해도가 낮거나, 데이터를 제대로 관리하지 못하면 AI 가 오히려 문제를 키울 수도 있잖아. 그래서 기술 트렌드 자체보다도, 우리 조직이 이 기술을 어떻게 소화해낼 수 있는지에 대한 고민이 더 필요할 것 같아. 요즘은 '모델 자체를 재학습'하기보다, '파인튜닝'이나 '프롬프트 엔지니어링'으로 성능을 끌어올리는 쪽으로 접근하는 게 훨씬 현실적이야. 물론 하이퍼파라미터 튜닝까지 신경 쓰면 좋겠지만, 그 전에 기본 인프라와 데이터 품질부터 챙기는 게 먼저일 거야. 결국 AI 기술은 도구에 불과하고, 진짜 중요한 건 그 도구를 어떻게 쓰느냐야. 기술은 빨리 변해도, 인간의 판단력이나 창의성은 여전히 대체 불가능한 부분이니까.