![확장 가능하고 비용 효율적인 모듈형 AI 아키텍처를 시각적으로 표현한 이미지.[사진 = 코리아비즈니스리뷰 DB] 소규모의 전용 서버들이 병렬로 연결되어 중앙 서버로 데이터를 전송하며, 이는 SLM(소규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성)를 기반으로 한 분산형 AI 시스템을 상징한다.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fepzvqcvbpcduaglyoici.supabase.co%2Fstorage%2Fv1%2Fobject%2Fpublic%2Fnews-images%2Flegacy-cgi%2F2025%2F11%2F21%2F1763684974_57807.jpg&w=1200&q=75)
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 인공지능(AI) 기술 혁신을 주도해 왔지만, 기업 환경에 적용될 때 비용, 성능, 그리고 거버넌스(Governance) 측면에서 시스템적인 한계를 드러내고 있다.
단일 모델에 모든 인텔리전스를 집중시키는 '거대 블랙박스' 방식으로는 예측 불가능한 출력, 통제 불가능한 컴퓨팅 비용 증가, 실시간 응답을 저해하는 지연 시간(Latency) 문제 등을 해결하기 어렵다는 지적이 지배적이다.
이러한 배경 속에서, 인텔리전스를 작고 특화된 구성 요소에 분산시키는 모듈형 AI(Modular AI) 접근 방식이 엔터프라이즈 아키텍처의 새로운 표준으로 급부상하고 있다. 특히, 소규모 언어 모델(SLM, Small Language Model)과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)을 결합한 시맨틱 레이어(Semantic Layer) 기반의 구조가 핵심 대안으로 주목받고 있다.
이 접근 방식은 기존 LLM 중심의 AI가 가진 근본적인 난제를 해소하며, 기업이 통제력과 신뢰성을 확보한 상태에서 AI를 책임감 있게 확장할 수 있는 경로를 제시한다.
기존의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 아키텍처는 기업의 운영 현실과 맞지 않는 세 가지 주요 압력점에 직면하고 있다. 기업의 AI 채택을 가로막는 이러한 장애물은 단순히 기술적 문제를 넘어, 비즈니스 전략 및 위험 관리의 영역에 걸쳐 있다.
대규모 언어 모델(LLM) 중심 아키텍처의 구조적 한계: 비용 폭증, 성능 저하, 거버넌스 공백
1. 통제 불가능한 비용(Cost) 증가와 지속 가능성 문제