대기업 전유물이었던 LLM, 이제 중소기업도 활용 가능할까?
인공지능(AI)의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠르다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 은 데이터 분석, 자동 응답 시스템, 문서 생성, 고객 서비스 등 다양한 산업에서 혁신을 이끌어 왔다. 하지만 높은 연산 비용과 복잡한 구축 과정으로 인해, LLM은 그동안 대기업들의 전유물처럼 여겨졌다.
그런데 최근 코히어(Cohere) 가 출시한 기업용 LLM 은 이러한 판도를 바꿀 가능성이 크다. 단 두 개의 GPU만으로 구동 가능 하다는 점에서, 비용과 기술력의 부담을 크게 낮출 수 있기 때문이다. 그렇다면, 과연 중소기업도 이제 LLM을 적극적으로 활용할 수 있을까? 이 글에서는 그 가능성과 실제 적용 사례, 그리고 기업이 고려해야 할 사항들을 살펴본다.
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1. 기존 LLM의 한계: 왜 중소기업은 사용하기 어려웠나?
지금까지 AI 기술을 활용하려면 상당한 초기 투자 비용이 필요했다. 특히 LLM은 강력한 성능을 제공하는 만큼, 고성능 GPU와 대규모 서버 인프라 를 필요로 한다.
고비용: 일반적인 대형 LLM(예: GPT-4, Claude, Gemini 등)은 수백~수천 개의 GPU가 필요하며, 클라우드 사용료도 높다.
기술적 진입장벽: LLM을 활용하려면 데이터 엔지니어링, 모델 훈련 및 배포 등 복잡한 프로세스를 거쳐야 한다.
커스터마이징 어려움: 대부분의 대형 LLM은 사전 훈련된 모델을 API 형태로 제공하지만, 특정 기업 환경에 맞게 맞춤형 튜닝을 하려면 비용과 시간이 많이 든다.
이런 이유로 LLM은 주로 대기업, 빅테크 기업, 연구 기관 들이 주도해왔다. 그러나 코히어의 새로운 LLM 은 이 같은 문제를 해결하고, 중소기업도 AI를 쉽게 도입할 수 있도록 돕는다.
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2. 코히어 LLM: 중소기업도 활용할 수 있는 이유
코히어는 이번에 출시한 기업용 LLM에서 "최소한의 컴퓨팅 자원으로 최대 성능을 제공" 하는 것을 목표로 했다. 핵심적인 차별점은 다음과 같다.
1) GPU 2개만으로 구동 가능
기존 LLM은 보통 수백 개의 GPU를 필요로 하지만, 코히어의 기업용 LLM은 2개의 GPU만으로도 원활히 실행 된다. 이는 곧, 중소기업도 상대적으로 저렴한 비용으로 LLM을 활용할 수 있음 을 의미한다.
2) 클라우드·온프레미스 모두 지원
코히어 LLM은 클라우드 기반 서비스와 온프레미스(기업 내부 서버) 환경 모두에서 동작 하도록 설계됐다. 이를 통해 기업들은 데이터 보안 문제를 해결 하면서도 AI 도입이 가능하다.
3) 맞춤형 모델 튜닝 가능
기존의 대형 AI 모델은 API 호출 방식이 대부분이었지만, 코히어는 기업이 자체 데이터를 활용해 손쉽게 모델을 맞춤형으로 학습 시킬 수 있도록 지원한다. 이는 중소기업이 자신만의 고객 서비스 챗봇, 내부 문서 자동화 시스템, AI 비서 등을 구축하는 데 큰 장점이 된다.
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3. 중소기업이 활용할 수 있는 LLM 적용 사례
코히어의 새로운 LLM은 다양한 산업에서 활용될 수 있다. 특히 다음과 같은 분야에서 중소기업들이 실질적인 이점을 얻을 수 있다.
① 고객 서비스 자동화
기존에는 고객 문의 응답을 위해 수많은 상담원이 필요했지만, AI 챗봇 을 활용하면 24시간 응대가 가능하다.
기존 GPT-4 API를 활용할 경우 비용이 높았으나, 코히어의 저비용 모델을 활용하면 비용 절감 효과 를 기대할 수 있다.
② 문서 및 보고서 자동 생성
기업 내부 보고서, 계약서 초안, 마케팅 콘텐츠 등을 AI가 자동 생성해 업무 효율을 높일 수 있다.
기존 AI 솔루션보다 저렴한 비용으로 내부 문서를 자동화할 수 있다.
③ 맞춤형 데이터 분석 및 추천 시스템
전자상거래, 소매업 등에서는 AI를 활용해 고객 맞춤형 추천 시스템 을 구축할 수 있다.
데이터가 적은 중소기업도 자사 데이터 기반으로 AI 모델을 학습 시켜 정확도를 높일 수 있다.
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4. 중소기업이 LLM 도입 시 고려해야 할 점
코히어의 LLM이 중소기업에게 많은 기회를 제공할 수 있지만, 도입 전에 고려해야 할 점도 있다.
데이터 프라이버시: 클라우드 기반 AI 서비스를 활용할 경우, 고객 데이터 보호를 위한 보안 정책이 필요하다.
비용 대비 효과 분석: GPU 2개만으로 실행 가능하지만, AI 모델을 최적화하고 유지하는 데는 추가적인 비용이 들 수 있다.
직원 교육 필요성: AI 도입 후 내부 직원들이 이를 효율적으로 활용할 수 있도록 교육이 필요하다.
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결론: 중소기업도 LLM을 적극 활용할 수 있는 시대가 왔다
코히어의 새로운 기업용 LLM은 GPU 2개만으로 실행 가능하며, 맞춤형 AI 구축이 가능하다는 점에서 중소기업에게 큰 기회를 제공 한다. 이제 LLM은 더 이상 대기업만의 전유물이 아니다.
중소기업이 AI를 활용하면 고객 서비스 자동화, 업무 효율화, 데이터 분석 등에서 큰 경쟁력을 확보할 수 있다. 다만, 도입 전에 데이터 보안, 비용, 내부 교육 등의 요소를 충분히 고려 해야 한다.
앞으로 코히어의 기술이 시장에서 얼마나 빠르게 자리 잡을지는 지켜봐야 하지만, 저비용·고효율 AI 시대가 열리고 있는 것은 분명하다. 이제 중소기업도 AI 혁신을 통해 경쟁력을 높일 수 있는 시대가 온 것이다.