AI 모델은 무조건 크고 비싸야 할까요? 핀터레스트가 ‘아니오’라고 답했습니다. 모두가 최고 사양의 거대 모델(LLM)을 외칠 때, 이들은 오픈소스 AI를 적극 활용해 오히려 성능을 높이고 비용은 획기적으로 줄이는 데 성공했습니다. 그 놀라운 전략의 핵심을 자세히 들여다봅니다.
🤔 ‘AI는 비싸다’는 공식을 깬 핀터레스트
최근 포르투갈 리스본에서 열린 '웹 서밋(Web Summit)'에서 핀터레스트의 CEO 빌 레디(Bill Ready)는 업계의 통념을 깨는 발언을 했습니다. 많은 기업이 GPT-4와 같은 강력하지만 값비싼 독점 AI 모델에 의존하는 것과 달리, 핀터레스트는 오픈소스 AI 모델을 통해 ‘엄청난 성능’과 ‘비용 절감’을 동시에 달성했다는 것입니다.
그는 "더 크고 비싼 모델이 항상 더 나은 것은 아니다"라고 강조했습니다. AI 도입 초기에 많은 기업이 가장 복잡한 모델을 모든 작업에 사용하려는 경향이 있지만, 이는 비효율적이라는 지적입니다. 핀터레스트는 이 함정을 피했습니다.
🎯 작업별 최적화, ‘AI 우측 핸들’ 전략
핀터레스트의 핵심 전략은 ‘우측 핸들(Right-Sizing)’입니다. 모든 작업에 최고급 모델을 쓰는 대신, 각 작업의 성격에 맞는 최적의 AI 모델을 선별해 사용하는 것입니다.
예를 들어, 핀터레스트는 메타(Meta)의 ‘라마 3(Llama 3)’와 같은 강력한 오픈소스 모델을 광고 관련성이나 콘텐츠 추천 시스템에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하여 사용합니다. 물론 GPT-4 같은 독점 모델도 사용하지만, 이는 아주 복잡하고 무거운 작업에 한정됩니다.
이처럼 작업을 세분화하고 그에 맞는 ‘적절한 크기’의 AI를 배치함으로써, 핀터레스트는 불필요한 비용 낭비 없이 사용자에게 더 빠르고 정확한 맞춤형 콘텐츠(시각적 검색, 추천 핀 등)를 제공할 수 있게 되었습니다.
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📈 비용은 줄이고 성능은 높인 비결
빌 레디 CEO는 이 전략이 단순히 비용을 아끼는 차원이 아니라고 말합니다. 오히려 성능 면에서도 오픈소스 모델이 더 나은 결과를 가져왔다고 밝혔습니다.
오픈소스 모델을 직접 미세 조정하면, 범용으로 만들어진 독점 모델보다 핀터레스트의 특정 서비스(예: 시각적 검색, 신체 유형 기술)에 더 깊이 있게 최적화할 수 있습니다. 이는 곧바로 사용자 경험 향상으로 이어졌고, 광고주들에게는 더 정확한 타겟팅을 제공하는 선순환을 만들었습니다. ‘AI 비용은 비싸다’는 편견을 깨고, 효율성과 성능을 모두 잡은 것입니다.
💡 오픈소스 AI, 거대 모델의 대안이 될까?
핀터레스트의 이번 발표는 AI 시장의 흐름이 바뀌고 있음을 보여주는 중요한 사례입니다. 한때는 ‘누가 더 큰 모델을 만드나’의 경쟁이었다면, 이제는 ‘누가 더 효율적으로 AI를 활용하는가’의 경쟁으로 넘어가고 있습니다.
라마(Llama), 미스트랄(Mistral) 등 고성능 오픈소스 AI가 연이어 등장하면서, 기업들은 더 이상 값비싼 독점 모델에만 의존할 필요가 없어졌습니다. 핀터레스트의 성공은 AI 도입을 고민하는 많은 기업에게 ‘우리 회사에 맞는 AI는 무엇인가’라는 근본적인 질문을 던지게 합니다.
핀터레스트의 사례는 AI 시대의 경쟁력이 단순히 가장 비싼 기술을 소유하는 데 있지 않음을 명확히 보여줍니다. 자사의 비즈니스 목적에 맞게 기술을 선별하고 ‘우측 핸들’(right-sizing)하는 현명함이야말로 진짜 경쟁력입니다. 여러분의 서비스에 맞는 AI 전략을 다시 한번 점검해 보는 것은 어떨까요?
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