LLM 경량화 경쟁 폭발… 클라우드보다 ‘로컬 최적화’가 먼저다

한동안 AI는 “클라우드=정답” 같은 분위기가 있었는데, 요즘 흐름 보면 완전히 반대 방향으로 가는 느낌임. 모델 크기 키우는 경쟁이 계속되긴 하는데, 실제 시장에서는 오히려 경량화가 훨씬 뜨거움.

특히 중소 스타트업들이 이 흐름을 더 민감하게 타고 있음. 클라우드 비용이 너무 비싸지고, 트래픽 늘 때마다 폭탄처럼 튀어나오니까 내부적으로 “이거 계속 유지 가능한 구조냐?” 고민하는 곳이 많아짐. 그러다 보니 자연스럽게 경량 모델로 돌아서는 중.

요즘 가장 많이 언급되는 건 로컬 최적화. 예전처럼 ‘얇은 버전’으로 성능 희생하는 게 아니라, 아예 처음부터 모바일·엣지·저전력 기기 기준으로 학습 구조 자체를 설계하는 사례가 점점 늘고 있음. 그래서 최근에 보면 작은 모델들이 의외로 성능 잘 나오는 이유가 여기 있음.

기업들이 말하는 공통된 장점도 명확함:

• 서버 비용 폭감
• 반응 속도 체감 상승 (네트워크 없이도 바로 처리)
• 개인정보 클라우드 이동 지양 → 보안성 상승
• 배포·업데이트 부담이 줄어듦

그중에서도 반응 속도는 진짜 압도적임. 예전에는 7B 언저리 모델만 해도 기기에서 굴리기 버거웠는데 요즘은 최적화 잘된 3B~5B 정도면 꽤 넓은 범위 커버 가능하더라. NPU 있는 기기면 더 말할 것도 없고.

로컬 기반 모델들이 많아진다는 건 앞으로 AI가 ‘환경 의존형’으로 갈 가능성이 크다는 뜻이기도 함. 기기 성능 + 경량 모델 + 최적화 조합이 점점 중요해질 거라 결국 사용자는 “클라우드 AI”와 “온디바이스 AI”를 따로 체감하게 될지도.

아직은 과도기지만, 지금 속도 보면 경량 모델 경쟁은 더 치열해질 듯. 특히 스마트폰 제조사나 칩셋 회사들이 여기 적극적으로 뛰어드는 걸 보면 AI가 앞으로 어디서 실행될지 방향성이 꽤 선명해지는 느낌임.

혹시 실제로 작은 모델 써본 사람 있음? 생각보다 더 쓸만하고, 또 생각보다 더 허점 있는 부분도 있어서 사용자들 경험 궁금하더라.