AI 모델의 '3가지 경계선'이 바꾸는 비즈니스 게임

45분 걸려도 최고 vs 즉시 답변 vs 무제한 확장

구글 클라우드의 제품 VP 마이클 거스텐하버가 던진 질문이 실리콘밸리를 관통하고 있다. "AI 모델을 어떻게 분류해야 할까?" 그의 답은 기존 관점을 뒤집는다. 단순히 '똑똑한 모델 vs 덜 똑똑한 모델'이 아니라, 3가지 서로 다른 경계선에서 경쟁하고 있다는 것이다.

Vertex AI 플랫폼을 운영하며 기업들의 실제 AI 사용 패턴을 관찰해온 그는 흥미로운 발견을 했다. 기업들이 원하는 건 '가장 똑똑한 모델'이 아니었다. 상황에 따라 전혀 다른 기준으로 모델을 선택하고 있었다.

첫 번째 경계선: 순수한 지능

"코드를 작성할 때는 45분이 걸려도 상관없어요. 유지보수해야 하고, 프로덕션에 올려야 하니까 그냥 최고를 원하죠."

Gemini Pro 같은 모델들이 겨루는 첫 번째 전장이다. 시간은 중요하지 않다. 오직 결과의 질만이 승부를 가른다. 복잡한 분석, 창작, 전략 수립처럼 '한 번 잘하면 되는' 작업들이 여기에 속한다.

한국 기업들도 이미 이 영역에서 실험 중이다. 삼성전자는 반도체 설계에, 현대자동차는 차량 개발에 최고 성능 모델을 투입하고 있다. 비용보다는 정확성이 우선이다.

두 번째 경계선: 응답 속도

"고객 지원에서 정책을 적용하려면 지능이 필요해요. 하지만 45분 걸리면 아무 소용없죠. 고객이 전화를 끊어버리니까요."

실시간 상호작용이 필요한 영역이다. 고객 서비스, 의료 진단, 금융 거래처럼 '지금 당장' 답이 나와야 하는 상황들. 여기서는 완벽함보다 적당한 수준에서의 즉시성이 승부를 가른다.

카카오톡의 AI 상담사나 네이버의 실시간 번역이 대표적이다. 100% 정확하지 않아도 3초 안에 답을 주는 게 더 가치 있다.

세 번째 경계선: 무제한 확장성

"Reddit이나 Meta는 인터넷 전체를 모더레이션해야 해요. 예산은 크지만, 오늘 독성 게시물이 얼마나 올라올지 모르니까 확장 가능한 비용 구조가 필요하죠."

가장 흥미로운 세 번째 경계선이다. 지능도 속도도 중요하지만, 예측 불가능한 대규모 처리가 가능해야 한다. 소셜미디어 모더레이션, 스팸 필터링, 대량 문서 처리 같은 영역이다.

여기서는 '가성비'가 왕이다. 적당히 똑똑하되, 갑자기 10배 늘어나는 요청에도 비용 폭탄 없이 대응할 수 있어야 한다.

에이전트 AI가 늦는 진짜 이유

"기술은 2년 됐는데, 인프라가 없어요. 에이전트가 뭘 하는지 감사할 패턴도, 데이터 접근 권한을 관리할 패턴도 없죠."

거스텐하버의 진단은 명확하다. 에이전트 AI가 늦어지는 건 모델 성능 때문이 아니라 운영 체계 때문이다. 소프트웨어 개발에서는 빠르게 도입되고 있다. 개발 환경에서 실수해도 안전하고, 코드 리뷰 같은 검증 프로세스가 이미 있기 때문이다.

하지만 다른 분야는 다르다. 의료진이 AI 진단을 믿고 처방을 내릴 수 있을까? 변호사가 AI가 작성한 계약서에 도장을 찍을 수 있을까? 기술은 준비됐지만 신뢰 시스템이 없다.

한국 기업들의 선택

국내 기업들은 어떤 경계선을 선택해야 할까? LG CNS는 세 영역 모두에 투자하고 있다. 고도의 분석이 필요한 제조업에는 지능 우선 모델을, 고객 서비스에는 속도 우선 모델을, 대량 처리에는 비용 효율 모델을 적용한다.

흥미로운 건 한국 기업들만의 네 번째 경계선이 보인다는 점이다. 바로 '규제 적응성'이다. 개인정보보호법, 신용정보법 등 복잡한 국내 규제를 자동으로 준수할 수 있는 모델에 대한 수요가 급증하고 있다.