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최근 AI 산업에서는 오픈소스 기반의 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 확산과 발전이 두드러지고 있습니다. 지금까지는 구글, 알리바바, 메타와 같은 글로벌 대기업들이 막대한 자본과 인프라를 앞세워 독자적인 LLM을 개발하며 시장을 주도해왔습니다. 하지만 자원이 제한적인 중소기업 입장에서는 자체적인 LLM 개발이 현실적으로 어렵기 때문에, 이미 잘 만들어진 공개 LLM을 적극 활용하는 방향으로 전략을 전환하고 있습니다.

이에 따라 중소기업에서는 공개 LLM을 기반으로 AI 기술을 효율적으로 운영하고 관리하는 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)가 보다 현실적이고 효과적인 비즈니스 전략으로 주목받고 있습니다.

Deepseek, Gemma, Llama, Qwen과 같은 고성능 오픈소스 모델이 공개되면서, AI 기술 접근 장벽이 크게 낮아졌습니다. 이에 따라 AI 산업 전반이 기존의 독점적이고 폐쇄적인 모델 개발 중심에서, 공개된 모델을 실질적으로 활용하고 관리하는 MLOps 및 AIOps 중심의 운영과 관리 단계로 전환되는 흐름이 가속화되고 있습니다.

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과거에는 뛰어난 성능의 AI 모델을 자체적으로 개발하고 운영하기 위해서는 엄청난 비용과 대규모 인프라, 그리고 고도의 전문 인력이 필요했습니다. 하지만 구글의 Gemma, 메타의 Llama, 중국 알리바바의 Qwen, 딥시크(Deepseek)의 R1, V3 같은 고품질의 공개 LLM이 잇따라 등장하면서, 많은 기업들이 더 이상 모델 개발에만 집중할 필요가 없어진 것입니다.

이제 중소기업과 스타트업은 거대 기업과 직접적으로 경쟁하기보다는 이미 개발된 우수한 모델을 이용하여 비즈니스 요구에 맞게 빠르게 최적화하고 적용하는 방향으로 전략을 바꾸고 있습니다. 이는 특히 AI의 비즈니스적 활용에 초점을 맞추는 MLOps와 AIOps의 중요성을 극적으로 증가시켰습니다.

최근 AI 산업의 큰 변화 중 하나는 공개 LLM(Large Language Model)의 확산과 발전입니다. Deepseek, Gemma, Llama, Qwen과 같은 고성능 오픈소스 모델이 공개되면서, AI 기술 접근 장벽이 크게 낮아졌습니다. 이에 따라 AI 산업 전반이 기존의 독점적이고 폐쇄적인 모델 개발 중심에서, 공개된 모델을 실질적으로 활용하고 관리하는 MLOps 및 AIOps 중심의 운영과 관리 단계로 전환되는 흐름이 가속화되고 있습니다.

과거에는 뛰어난 성능의 AI 모델을 자체적으로 개발하고 운영하기 위해서는 엄청난 비용과 대규모 인프라, 그리고 고도의 전문 인력이 필요했습니다. 하지만 구글의 Gemma, 메타의 Llama, 중국 알리바바의 Qwen, 딥시크(Deepseek)의 R1, V3 같은 고품질의 공개 LLM이 잇따라 등장하면서, 많은 기업들이 더 이상 모델 개발에만 집중할 필요가 없어진 것입니다.

이제 중소기업과 스타트업은 거대 기업과 직접적으로 경쟁하기보다는 이미 개발된 우수한 모델을 이용하여 비즈니스 요구에 맞게 빠르게 최적화하고 적용하는 방향으로 전략을 바꾸고 있습니다. 이는 특히 AI의 비즈니스적 활용에 초점을 맞추는 MLOps와 AIOps의 중요성을 극적으로 증가시켰습니다.

먼저 MLOps 관점에서 보면, 공개 LLM의 확산은 모델 자체를 개발하는 과정이 아닌, 이미 존재하는 모델의 학습, 배포, 모니터링 및 최적화를 관리하는 역량의 중요성을 부각시키고 있습니다. 기업들은 사내 데이터와 요구사항에 맞게 오픈소스 모델을 빠르게 파인튜닝하고, 이를 운영 환경에 지속적으로 배포하며 모델의 성능을 유지하거나 개선하는 능력을 경쟁력으로 삼게 되었습니다. 이 과정에서 MLOps가 제공하는 모델 버전 관리, 지속적인 재학습, 자동화된 배포 프로세스는 필수적인 요소가 되었습니다.

반면 AIOps 관점에서는 공개 LLM 활용이 IT 운영 및 관리 전반에서 AI 기반 자동화 및 인사이트 제공을 촉진합니다. AI 모델이 모든 기업의 일상적인 운영 도구로 자리 잡으면서, 이를 활용한 효율적인 인프라 모니터링, 이상 탐지, 장애 예측 및 자동 대응 등이 더욱 중요해졌습니다. 기존의 IT 시스템 관리 방식으로는 복잡하고 대규모의 AI 시스템을 관리하는 데 한계가 있기 때문에, AIOps 기술을 통한 AI 기반 운영 자동화는 이제 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.

이러한 변화는 AI 산업에 몇 가지 중요한 시사점을 제시합니다. 첫째, AI의 경쟁력이 더 이상 모델 자체의 성능만으로 결정되지 않고, 모델을 얼마나 잘 활용하고 운영하는지에 따라 좌우됩니다. 둘째, AI 기술이 보다 민주화되어 다양한 산업과 기업으로의 확산 속도가 빨라지며, 중소기업도 충분히 AI 기술을 활용해 비즈니스 혁신을 이끌 수 있게 되었습니다. 마지막으로, 기업들의 역량 개발 및 인력 양성 방향 역시 모델 연구보다는 운영과 최적화, 자동화 및 모니터링 역량 확보 쪽으로 재조정될 필요가 있습니다.

다음은 MLOps와 AIOps의 차이점을 명확하게 정리한 표입니다.

이처럼 MLOps는 모델 자체의 생애주기 관리를 중점적으로 다루는 반면, AIOps는 IT 운영 시스템 전반의 안정성과 효율성을 확보하는 데 초점을 둡니다.

국내에서도 공개 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 활용한 성공 사례가 점차 늘어나고 있습니다. 대표적으로 허깅페이스(Hugging Face)는 메타의 ‘Llama’, ‘Mistral’과 같은 고성능공개 LLM을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 개방적인 플랫폼을 제공하고 있습니다.

한편, 중국에서는 딥시크(DeepSeek)와 알리바바가 오픈소스 전략을 적극 활용하여 글로벌 AI 시장에서 영향력을 확대하고 있습니다. 딥시크는 비용 효율성을 극대화한 ‘R1’, ‘V3’와 같은 AI 모델을 공개했고, 알리바바 역시 ‘큐원(Qwen)’ 시리즈 등 다양한 공개 LLM을 연이어 출시하며 생태계를 활발하게 확장하고 있습니다.

이러한 공개 LLM의 활성화는 AI 기술의 민주화를 앞당기고 있습니다. 덕분에 다양한 기업들이 높은 비용과 기술적 장벽 때문에 어려웠던 자체 모델 개발 대신 오픈소스를 활용하여 효율적이고 신속하게 AI 역량을 확보할 수 있게 되었습니다. 특히 중소기업들은 공개 LLM을 기반으로 AIOps를 도입함으로써 AI 기술을 경제적이면서도 효과적으로 활용하여 경쟁력을 강화할 수 있게 되었습니다.

이러한 변화는 다양한 산업에서 혁신적인 서비스와 애플리케이션이 등장할 수 있는 토대가 되고 있으며, 국내외에서 공개 LLM을 활용한 다양한 구체적인 사례들이 지속적으로 늘어나고 있습니다.

1. 코드 생성 및 소프트웨어 개발 지원
   • • • CodeZen 활용 사례: CodeZen은 코드 생성에 특화된 공개 LLM으로, 개발자들에게 고품질의 코드 스니펫을 제공하고, 디버깅 지원 및 코딩 교육에 활용되고 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 개발 과정의 효율성을 높이고 있습니다.
2. 교육 도구 및 개인화된 학습
   • • MIXTRAL 활용 사례: MIXTRAL 모델은 텍스트 분류와 감정 분석에 뛰어난 성능을 보여, 학습자의 진도와 선호도에 따라 콘텐츠를 조정하는 개인화된 학습 경험을 제공하는 교육 도구 개발에 활용되고 있습니다.
3. 연구 개발 및 데이터 분석
   • • Falcon 모델 활용 사례: Falcon은 효율성과 속도가 뛰어난 모델로, 연구자들이 실험과 가설 검증을 수행하는 데 활용되고 있습니다. 이를 통해 새로운 이론을 시험하고, 방법을 탐구하는 과정에서 연구 개발의 효율성을 높이고 있습니다.
4. 보안 분야에서의 활용
   • • Google Project Zero 팀의 ‘Naptime’ 프로젝트: Google Project Zero 팀은 LLM을 활용한 퍼징 프레임워크인 ‘Naptime’을 개발하여, 소프트웨어의 취약점을 효과적으로 발견하고 있습니다. 이를 통해 보안 연구자들은 취약점 발견 과정을 구조화하고, 벤치마크 결과의 신뢰성을 높이고 있습니다.
5. 기업 내 맞춤형 AI 시스템 구축
   • • 기업 데이터와 업무 흐름을 반영한 전용 AI 시스템 개발: 기업들은 공개 LLM을 활용하여 내부 데이터와 업무 흐름을 반영한 맞춤형 AI 시스템을 구축하고 있습니다. 이를 통해 특정 도메인이나 부서의 니즈에 맞춰 업무를 자동화하거나 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, 제조업체의 품질 관리 데이터를 학습하거나, 유통업체의 고객 피드백을 분석하는 등의 방식으로 활용되고 있습니다. 뉴닉

이처럼 오픈소스 LLM의 활용은 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 창출하고 있으며, 기업들은 이를 통해 비용 효율적이면서도 고도화된 AI 솔루션을 구축하고 있습니다.

결론적으로 Deepseek, Gemma, Llama, Qwen 등과 같은 공개 LLM의 발전과 보급은 AI 산업의 중심을 모델 개발에서 모델 운영과 관리 중심(MLOps, AIOps) 으로 이동시키고 있습니다. 이는 AI를 더욱 실용적이고 널리 보급된 기술로 만들어 가며, AI 기술의 민주화와 실제 비즈니스 가치 창출을 촉진하는 중요한 전환점이 될 것입니다.

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