들어가며

최근 전 세계를 강타한 'GenAI'는 기술 혁신의 최전선에서 높은 관심을 받고 있습니다. GenAI는 그 잠재력과 영향력으로 세상을 바꾸어 놓을 것이라는 기대를 한 몸에 받고 있죠. 이러한 변화의 물결 속에서, 특히 기업의 최고정보책임자(CIO)들께서는 GenAI의 도입 여부와 그 방안을 두고 깊은 고민에 빠져 계실 겁니다.

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CIO 입장에서 GenAI 도입은 단순한 기술적 선택이 아니라, 기업의 미래를 좌우할 전략적 결정이라고 할 수 있습니다. GenAI를 도입해야 할지, 도입한다면 어떤 방식으로 접근해야 할지, 그리고 이를 통해 기업이 얻을 수 있는 구체적인 이점은 무엇인지에 대한 고민은 피할 수 없을 것입니다.

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이번 글에서는 GenAI 도입이 왜 어려운지 확인하고, 기업이 GenAI를 잘 활용할 수 있는 방안에 대해 다룹니다.

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LLM? FM? GenAI?

먼저 GenAI의 구분과 개념에 관해 설명하겠습니다. GenAI는 다양한 형태와 기능으로 존재하며, 이를 이해하기 위해서는 LLM(Large Language Models), FM(Foundation Models), GenAI의 관계를 명확히 하는 것이 중요합니다.

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LLM은 대규모 언어 모델을 의미하며 주로 텍스트 데이터를 기반으로 훈련된 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 통해 자연어 처리 능력을 극대화하여 문장을 생성하거나 문맥을 이해하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 예를 들어, GPT-3와 같은 모델들이 LLM의 대표적인 사례입니다.

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이 LLM을 포함하는 더 큰 개념이 바로 FM, 즉 Foundation Models입니다. FM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 학습하여 여러 가지 인공지능 작업에 활용될 수 있는 기본 모델을 의미합니다. FM은 다목적 인공지능 모델로서, 특정 작업에 특화된 모델들보다 더 광범위한 적용 가능성을 가지고 있습니다.

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마지막으로 가장 큰 개념인 GenAI는 이러한 FM을 포함하면서 다양한 생성적 인공지능 기술을 아우릅니다. GenAI는 텍스트 생성뿐만 아니라 이미지 생성, 음악 작곡, 코드 작성 등 다양한 창의적 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 즉, GenAI는 LLM과 FM의 기능을 모두 포함하며, 그 이상의 능력을 발휘하는 종합적인 인공지능 개념입니다.

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이렇듯 LLM, FM, GenAI는 각각의 개념이 종속관계를 이루며 점차 확대되는 구조로 되어 있습니다. 이러한 구분과 종속 관계를 이해하면 기업이 필요로 하는 인공지능 기술을 더욱 정확하게 선택하고 활용할 수 있습니다.

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도입하기에는 아직 어려움이 많은 GenAI

GenAI 도입에는 여러 어려움이 따릅니다. 첫째, 데이터 또는 모델을 제어할 수 없기 때문에 데이터 유출에 대한 우려와 제어 및 소유권의 부족 문제가 발생합니다. GenAI 시스템은 방대한 양의 데이터를 필요로 하지만, 이러한 데이터를 어떻게 안전하게 관리하고 보호할 것인지에 대한 명확한 해법이 필요합니다. 데이터 유출은 기업의 신뢰도와 직접적으로 연관되므로 이 부분은 큰 걸림돌이 될 수 있습니다.

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둘째, GenAI를 실제 운영 환경에 도입하는 것은 매우 어렵습니다. 예측할 수 없는 성능 문제와 함께 자동화 및 확장성에 대한 요구가 높습니다. GenAI 모델은 개발 및 테스트 단계에서 뛰어난 성능을 보일 수 있지만, 실제 운영 환경에서는 다양한 변수로 인해 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 고도의 기술적 역량과 지속적인 모니터링 및 튜닝이 필요합니다.

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셋째, GenAI 도입은 규모에 비해 너무 비쌉니다. 특히, Foundation Models(FM)은 규모에 따라 막대한 비용이 들며 Large Language Models(LLM) 역시 구축 비용이 많이 소요됩니다. 이는 특히 중소기업에 큰 부담이 될 수 있으며 비용 효율적인 대안을 찾는 것이 필수적입니다.

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GenAI 도입에 필수적인 요소

GenAI 도입에는 좋은 모델 그 이상이 필요합니다. 첫째로, 모델과 데이터에 대한 완전한 소유권과 제어가 필수적입니다. 이는 데이터 유출 및 보안 문제를 해결하고, 기업이 데이터와 모델을 완전히 관리할 수 있게 합니다.

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둘째로, 여러 사용 사례에서 더 빠르고 안정적인 배포를 가능하게 하는 일관된 운영 환경의 품질이 중요합니다. GenAI 모델은 다양한 환경에서 안정적으로 작동해야 하며 이를 위해 고도의 기술적 지원과 관리가 필요합니다.

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마지막으로, 비용 효율적으로 대규모 LLM을 구축할 수 있는 합리적인 비용 구조가 필요합니다. 이는 특히 중소기업들에 중요한 요소로, 고성능의 GenAI 시스템을 적정한 비용으로 구축하고 운영할 방안을 마련해야 합니다.

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이 세 가지 요소를 더 자세히 살펴보겠습니다.

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1. 완전한 제어: 모델과 데이터에 대한 완전한 소유권, 제어 및 보안 유지

GenAI 도입에서 중요한 점은 모델과 데이터에 대한 완전한 소유권과 제어, 그리고 보안 유지입니다. 이는 기업이 GenAI를 효과적으로 활용하고, 데이터 유출 등의 위험을 최소화하기 위해 필수적인 요소입니다.

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먼저, 자체 데이터로 모델을 안전하게 보관하고 미세 조정 및 사전 학습을 할 수 있어야 합니다. 기업은 민감한 데이터를 외부에 의존하지 않고 내부에서 안전하게 관리하며, 필요한 경우 모델을 미세 조정하거나 사전 학습시킬 수 있어야 합니다. 이를 통해 데이터 유출의 위험을 줄이고, 보다 높은 보안 수준을 유지할 수 있습니다.

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두 번째로, 데이터와 모델 모두에 대한 소유권이 중요합니다. 기업이 데이터를 소유하고 제어함으로써 데이터의 활용 범위를 명확히 설정하고 필요한 경우 이를 수정하거나 업데이트할 수 있습니다. 또한, 모델에 대한 소유권을 가짐으로써 기업은 AI 솔루션의 방향성과 개발 속도를 스스로 조절할 수 있습니다.

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세 번째로, 데이터에서 모델에 이르는 통합 권한 및 거버넌스가 가능해야 합니다. 이는 데이터와 모델의 일관성을 유지하고, 모든 단계에서 데이터의 흐름을 통제할 수 있도록 도와줍니다. 통합 권한과 거버넌스를 통해 기업은 데이터의 품질을 관리하고, 정책에 맞는 데이터를 사용하며, 규제 요구사항을 준수할 수 있습니다.

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2. 운영 환경 품질: 더 빠르고 안정적인 배포를 위한 향상된 LLMops

GenAI 도입에서 중요한 점 중 하나는 더 빠르고 안정적인 배포를 위한 향상된 LLMops 운영 환경 품질입니다. 이를 통해 GenAI의 성능과 효율성을 극대화할 수 있습니다.

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먼저, 정확하고 안전한 모델 결과 보장이 필요합니다. GenAI 모델이 정확한 예측과 결과를 도출할 수 있도록 데이터 품질 관리와 지속적인 모델 검증이 중요합니다. 이를 통해 기업은 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.

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두 번째로, 모니터링 기능이 내장되어 있어야 합니다. 모델의 성능과 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능은 GenAI 운영의 핵심입니다. 이를 통해 모델의 예기치 않은 오류나 성능 저하를 신속히 감지하고 대응할 수 있습니다.

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세 번째로, 단일 플랫폼에서 전체 LLM 사이클을 관리할 수 있어야 합니다. 데이터 수집, 모델 구축, 배포, 재학습 등 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써 운영 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 이러한 통합 관리 환경은 일관된 데이터 흐름과 효율적인 워크플로우를 보장합니다.

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3. 합리적인 비용: 저렴한 비용으로 빠르게 모델 학습

저렴한 비용으로 빠르게 모델을 학습하는 능력은 기업의 경쟁력을 강화하는 핵심입니다.

먼저, 사전 학습을 통해 최적화된 스택으로 자체 LLM을 구축할 수 있는 능력이 필요합니다. 기업은 사전 학습된 모델을 활용하여 최적화된 인프라와 결합함으로써 보다 효율적으로 LLM을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 초기 투자 비용을 절감하고 신속하게 AI 솔루션을 도입할 수 있습니다.

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두 번째로, 수십억 파라미터 모델을 단 며칠 만에 학습할 수 있는 능력이 중요합니다. 최신 기술을 활용하면 방대한 데이터를 빠르게 처리하고 학습할 수 있어 모델 구축 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이는 기업이 변화하는 시장에 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다.

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세 번째로, 훈련 비용 절감이 가능해야 합니다. 효율적인 모델 학습 프로세스와 최적화된 인프라를 통해 기존의 고비용 훈련 과정을 대폭 줄일 수 있습니다. 이로써 AI 도입의 경제적 부담을 크게 완화할 수 있습니다.

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마지막으로, 배포 비용 절감을 위한 최적화된 LLM 제공이 중요합니다. 배포 과정에서 발생하는 비용을 최소화하기 위해 최적화된 모델을 사용하여 효율적으로 운영할 수 있어야 합니다. 이는 지속 가능한 AI 운영을 가능하게 하고, 장기적으로 비용 절감 효과를 가져옵니다.

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GenAI를 잘 활용하기 위한 필수 요소, 데이터 관리

GenAI를 잘 활용하기 위해서는 양질의 데이터를 잘 관리하고 쌓으며, 쉽게 접근할 수 있는 데이터 레이크하우스를 구축하는 것이 필수적입니다. 데이터 레이크하우스는 다양한 데이터를 통합하여 분석 및 AI 모델 학습에 활용할 수 있는 개방적이고 통합된 아키텍처를 제공합니다.

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먼저, 데이터 레이크하우스는 모든 원천 데이터를 통합적으로 저장할 수 있는 오픈 데이터 레이크를 기반으로 합니다. 로그, 텍스트, 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 하나의 통합된 플랫폼에서 관리할 수 있게 됩니다.

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또한, 데이터 레이크하우스는 안정성과 공유를 위한 통합 데이터 스토리지를 제공합니다. 델타 레이크와 같은 솔루션을 통해 데이터를 안정적으로 저장하고, 필요에 따라 쉽게 공유할 수 있는 환경을 조성합니다. 이는 데이터 일관성을 유지하고, 다양한 팀 간의 협업을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

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통합 보안, 거버넌스 및 카탈로그 관리를 위해 유니티 카탈로그가 활용됩니다. 이를 통해 데이터의 보안과 거버넌스를 강화하고, 체계적인 데이터 관리가 가능합니다. 데이터 접근 권한을 세부적으로 설정하고, 데이터 사용 이력을 추적하여 보안을 유지할 수 있습니다. 이 체계적인 데이터 관리는 데이터의 신뢰성을 확보하고 규제 준수를 보장하는 데 필수적입니다.

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ETL 및 실시간 분석을 위해 델타 라이브 테이블이 사용됩니다. 이는 실시간 데이터 처리와 분석을 가능하게 하여, 최신 데이터를 기반으로 한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

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오케스트레이션을 위해 워크플로우가 제공됩니다. 데이터 파이프라인을 자동화하고, 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이는 복잡한 데이터 처리 과정을 간소화하여, 보다 신속하게 데이터를 활용할 수 있게 합니다.

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마지막으로, 데이터 웨어하우스를 위한 데이터브릭스 SQL이 포함됩니다. 이는 구조화된 데이터를 효율적으로 쿼리하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 대규모 데이터를 빠르게 처리하고, 유의미한 통찰을 얻을 수 있습니다.

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MIT Technology Review Insights에 따르면, 2020년 데이터 레이크하우스 아키텍처를 개척한 데이터브릭스는 오늘날 글로벌 기업의 74%가 도입하고 있는 중요한 솔루션입니다. 이를 통해 기업들은 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고, GenAI 모델 학습에 최적화된 환경을 구축할 수 있습니다. GenAI의 성공적인 도입과 활용을 위해 데이터 레이크하우스를 통한 양질의 데이터 관리와 접근성 확보는 매우 중요합니다.

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데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼

데이터 레이크하우스와 GenAI의 결합은 단순한 시너지 효과를 넘어, 기업의 데이터 활용과 인공지능 적용 방식에 혁신을 가져옵니다. 데이터 레이크하우스는 모든 데이터를 위한 개방적이고 통합된 아키텍처를 제공하며, 이를 통해 다양한 원천 데이터(로그, 텍스트, 오디오, 비디오, 이미지 등)를 효율적으로 관리하고 저장할 수 있습니다. 데이터 레이크하우스는 안정성과 공유를 위한 통합 데이터 스토리지, 실시간 분석 및 ETL, 그리고 통합 보안과 거버넌스를 가능하게 합니다.

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여기에 GenAI가 더해지면 상황은 더욱 진화합니다. GenAI는 데이터와 인공지능의 손쉬운 확장 및 사용을 지원합니다. GenAI는 데이터를 단순히 저장하고 관리하는 것을 넘어서 데이터를 활용한 실제 인사이트와 혁신적인 솔루션을 창출할 수 있도록 돕습니다.

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이 두 요소가 결합하여 탄생하는 것이 바로 데이터 인텔리전스 플랫폼입니다. 데이터 인텔리전스 플랫폼은 조직 전체에서 데이터와 AI의 대중화를 실현합니다. 이는 단순한 데이터 관리와 분석을 넘어 실시간으로 데이터를 활용하고, AI를 통해 즉각적인 인사이트를 도출하며, 조직 내 모든 부서와 팀이 데이터를 기반으로 한 의사결정을 할 수 있도록 지원한다는 의미입니다.

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데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통해 GenAI를 효과적으로 도입해 보세요!

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