대규모 언어 모델(LLM)은 이미 실험 단계를 넘어 기업 운영과 사회 인프라의 일부가 되었다. 그런데 LLM의 성능이 상향 평준화될수록, 새로운 질문이 전면에 등장한다. “어떤 모델이 더 똑똑한가?”가 아니라 “어떤 모델을 선택해야 하는가?”라는 질문이다. 이 선택의 핵심 축이 바로 오픈 모델(Open Model)과 폐쇄형 모델(Closed Model)의 대비다.

LLM 생태계의 현재 트렌드

최근 LLM 시장은 두 갈래로 뚜렷이 나뉜다. 하나는 코드와 가중치, 학습 방식이 비교적 공개된 오픈 모델 중심의 확장이고, 다른 하나는 막대한 연산 자원과 데이터로 성능을 끌어올린 폐쇄형 모델 중심의 고도화다. 흥미로운 점은 두 진영 모두 “미래”를 말하지만, 그 미래의 정의는 전혀 다르다는 것이다.

오픈 모델의 진화 방향과 철학

오픈 모델의 핵심 가치는 투명성, 재현성, 통제 가능성이다. 모델 구조와 동작 원리를 이해할 수 있고, 특정 목적에 맞게 파인튜닝하거나 내부 환경에 직접 배포할 수 있다. 이 방향의 진화는 “더 많은 사람이 모델을 이해하고 개선하는 구조”로 이어진다. 기업 입장에서는 데이터 주권과 보안 측면에서 매력적이며, 특정 산업 규제나 내부 정책에 맞춘 AI를 설계할 수 있다. 다만, 최신 성능을 유지하기 위한 학습 비용과 운영 부담은 여전히 과제로 남는다.

폐쇄형 모델의 진화 방향과 전략

폐쇄형 모델은 성능, 안정성, 즉시성에 집중한다. 대규모 사용자 피드백과 방대한 데이터, 전용 인프라를 바탕으로 빠르게 진화하며, 사용자는 복잡한 설정 없이도 최상위 성능을 경험할 수 있다. 이 방향의 강점은 명확하다. 높은 언어 이해도, 다양한 작업에 대한 범용성, 빠른 기능 업데이트. 하지만 동시에 모델 내부가 블랙박스로 남아 있고, 데이터 처리 방식이나 학습 근거를 완전히 통제하기 어렵다는 한계도 함께 존재한다.

기술의 대결이 아닌 ‘운영 철학’의 차이

오픈 모델 vs 폐쇄형 모델의 논쟁은 종종 성능 비교로 축소되지만, 본질은 다르다. 이는 기술의 우열이 아니라 AI를 어떻게 조직 안에 위치시킬 것인가에 대한 철학의 차이다. 오픈 모델은 AI를 내부 시스템의 일부로 흡수하려는 접근이고, 폐쇄형 모델은 AI를 외부 인프라로 활용하는 접근에 가깝다. 전자는 통제와 맞춤화를, 후자는 속도와 범용성을 선택한다.

기업과 브랜드에 미치는 영향

기업 관점에서 이 선택은 단기 비용 문제가 아니라 장기 전략의 문제다. 오픈 모델을 선택한 조직은 내부 역량과 데이터 관리 체계를 함께 키워야 한다. 반면 폐쇄형 모델을 선택한 조직은 빠른 도입과 확장을 얻는 대신, 특정 플랫폼에 대한 의존도를 감수해야 한다. 브랜드 차원에서는 AI의 설명 가능성과 책임 소재가 점점 중요해지고 있어, 이 선택이 향후 신뢰 전략과도 직결된다.

실제 활용에서는 ‘이분법’이 무너지고 있다

현실의 많은 조직은 이미 하나의 답을 택하지 않는다. 핵심 의사결정이나 민감한 데이터 영역에는 오픈 모델을, 고객 응대나 범용 업무에는 폐쇄형 모델을 병행한다. 즉, 진화의 방향은 경쟁이 아니라 혼합과 역할 분담으로 향하고 있다.

인사이트 요약

LLM의 미래는 오픈 모델이 승리하거나 폐쇄형 모델이 지배하는 단순한 결말로 끝나지 않는다. 중요한 것은 어떤 모델이 우리 조직의 사고 방식과 운영 구조에 맞는가다. LLM의 진화는 모델 자체의 진화이기도 하지만, 동시에 우리가 AI를 신뢰하고 통제하는 방식의 진화이기도 하다. 이 질문에 대한 답을 먼저 정리한 조직만이, 다음 단계의 AI 경쟁에서 주도권을 갖게 될 것이다.