5. 토큰 비용의 늪에서 탈출: AI 두 전략의 공존

LLM 만능주의가 부른 비용 폭탄, 하이브리드 AI로 해결하는 법

청구서를 받고 나서야 깨닫는 것들

최근 생성형 AI를 도입한 기업 CFO들이 공통적으로 털어놓는 이야기입니다. LLM은 매우 강력하지만 그만큼 비용이 많이 듭니다. 질문 한 번, 요약 한 번에 토큰 비용이 발생하고 직원 수백·수천 명이 매일 수만 건의 API 호출을 하기 시작하면 비용은 순식간에 치솟습니다.

문제의 뿌리는 많은 기업이 '모든 문제를 LLM 하나로 해결할 수 있다'는 환상에 빠져 있다는 점입니다. 단순 계산, 기본 분류, 간단한 패턴 인식 같은 작업까지 비싼 모델에게 맡기는 것이죠. 작은 상자를 옮기려고 스포츠카를 동원하는 것과 다르지 않습니다.

스포츠카와 트럭을 구분해서 써야 합니다

비용 효율적인 AI 시스템을 구축하려면 역할을 정확히 나누는 것이 중요합니다.

• 생성형 AI 글쓰기, 요약, 복잡한 추론, 창의적 작업에 강합니다. 하지만 느리고 비용이 높습니다.

• 예측형 AI 분류, 예측, 이상 탐지, 패턴 분석에 최적화되어 있습니다. 빠르고 저렴하며 정확도도 높습니다.

기업이 진정으로 필요로 하는 AI는 이 둘을 적절히 조합해 활용하는 hybrid AI입니다. 하지만 시중의 대부분 솔루션은 한쪽에만 치우쳐 있지요. 챗봇만 잘 만들거나 데이터 분석만 지원하거나. 두 기술을 하나의 워크플로우 안에서 부드럽게 연결할 수 있는 플랫폼은 드뭅니다.

비용을 1/10로 줄이는 하이브리드 전략

AI Canvas 고객사인 C사의 뉴스 모니터링 에이전트 사례는 하이브리드 접근의 효과를 잘 보여줍니다. C사는 매일 약 1만 건의 뉴스를 분석해야 하는 상황이었습니다.

잘못된 방식은 명확했습니다. 1만 건의 기사 전문을 그대로 GPT-4에 넣고 "우리 회사 관련 부정 기사인지 판단해 달라"라고 요청하는 것입니다. 결과는 불 보듯 뻔합니다. 엄청난 토큰 비용과 느린 처리 속도입니다.

AI Canvas는 완전히 다른 접근을 제안했습니다.

1. 예측형 AI로 1차 정리

   임베딩과 군집화 같은 가벼운 ML 모델로 중복 기사를 제거하고 키워드 기반으로 관련 없는 기사들을 걸러냅니다. 그 결과 1만 건이 500건으로 줄어듭니다.

2. 예측형 AI로 감성 분석

   남은 500건에 대해 감성 분석을 적용해 부정 가능성이 높은 기사 50건만 추려냅니다. 이 단계까지는 비용이 거의 들지 않습니다.

3. 생성형 AI의 정밀 분석

   최종 선별된 50건에 대해서만 GPT-4에 "이 기사에서 우리 회사가 주의해야 할 리스크 요인과 대응 논리를 정리해 달라"라고 요청합니다.

이 과정을 적용한 결과 C사는 토큰 비용을 90% 이상 절감했습니다. 정확도는 오히려 더 높아졌습니다. 예측형 모델이 1차 필터 역할을 하면서 LLM의 할루시네이션 가능성을 줄였기 때문입니다.

기술 통합이 만드는 시너지

AI Canvas는 한 화면 안에서 예측형 모델과 생성형 모델을 노드 형태로 구성하고 선으로 연결할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 예를 들어 예측형 AI로 수요 예측을 수행한 뒤, 그 결과를 바탕으로 발주 보고서를 생성형 AI가 자동으로 작성할 수 있습니다. 공장 현장 설비에서는 이상 진동이 감지되면 예측형 모델이 이를 포착하고 생성형 AI가 관련 정비 매뉴얼을 찾아 작업 지시서를 만들어냅니다.

이런 흐름이 바로 기업이 기대하는 행동하는 AI의 모습입니다. 단순한 챗봇이나 텍스트 생성기에 그치지 않고 실제 업무 과정 속에서 움직이며 판단하는 AI가 우리가 진정으로 원하던 것입니다.

AI 혁신은 비용을 무시하고 진행될 수 없습니다. 유지 가능한 AI 도입을 위해서는 비용 대비 효과필수 조건입니다. 비싼 LLM을 모든 문제에 투입하는 방식은 이제 지속 가능하지 않습니다.

하이브리드 AI 구조는 기업의 비용 부담을 줄이면서도 성능을 극대화할 수 있는 가장 현실적이고 현명한 해법입니다.