엔비디아, SLM이 AI의 미래라고 생각한다.

AI 투자, 앞으로는 소형 언어 모델(SLM)이 대세가 될까?

최근 엔비디아 연구진이 발표한 보고서는 인공지능(AI) 산업의 미래가 대형 언어 모델(LLM)이 아닌 소형 언어 모델(SLM)에 달려 있다고 단언하며 투자자들의 관심을 집중시키고 있다. 현재 대부분의 투자금은 LLM 기반 기업에 집중되고 있지만, SLM이 비용 효율성과 특정 업무에 특화된 성능으로 AI 산업의 성장 동력으로 부상할 가능성이 크다는 것이다.

소형 언어 모델(SLM)이 주목받는 이유

엔비디아 연구에 따르면, SLM은 최대 400억 개의 파라미터로 훈련되며 특정 업무에 최적화되어 있어 자원 소모가 매우 적고 비용도 훨씬 저렴하다[1][3]. 반면, LLM은 수십억 달러 규모의 데이터센터와 막대한 전력 소모를 필요로 하며, OpenAI CEO가 공개한 ChatGPT 운영비용만 해도 수천만 달러에 달한다. SLM은 고객 지원 챗봇과 같이 특정 분야에 한정된 역할을 수행하는 데 적합하며, 이로 인해 운영 비용과 인프라 투자 부담을 크게 줄일 수 있다.

또한 LLM은 SLM을 훈련시키는 데 활용되어 SLM이 처음부터 모든 데이터를 학습하지 않아도 빠르고 효율적으로 특정 작업을 수행할 수 있게 돕는다. 가장 작은 SLM은 10억 개 파라미터 수준으로, 일반 CPU에서 구동 가능할 정도로 경량화되어 있다. 이는 스타트업이나 중소기업도 AI 에이전트를 쉽게 도입할 수 있는 환경을 조성한다는 점에서 투자 매력도가 높다.

AI 산업과 경제에 미치는 영향

미국 AI 산업은 2024년에만 1,090억 달러의 투자금을 유치했으며, 올해 인프라 구축에 4,000억 달러를 쏟아붓는 등 막대한 자본이 집중되고 있다. Morgan Stanley는 2029년까지 AI 기업들이 데이터센터 구축에 3조 달러를 투자할 것으로 전망한다[1]. 그러나 데이터센터 건설과 운영에 필요한 전력 공급 문제, 고금리 환경, 무역 분쟁 등 외부 변수로 인해 AI 산업이 성장에 제동이 걸릴 위험도 상존한다.

특히 LLM 중심의 인프라가 과도하게 팽창하면서 반도체 칩의 빠른 노후화와 재활용 불가능성은 투자 리스크로 작용한다. 이러한 상황에서 엔비디아는 SLM 중심의 AI 생태계 전환을 제안하며, 비용 절감과 효율성 향상을 통해 AI 산업의 지속 가능성을 확보해야 한다고 주장한다

가상화폐 투자에 주는 시사점

가상화폐 및 블록체인 기업들도 AI 기술을 적극 활용해 운영 효율화와 의사결정 고도화를 꾀하고 있다. 하지만 현재 대규모 투자와 전력 소비가 요구되는 LLM 중심 AI에 집중하는 경향은 장기적으로 비용 부담과 성장 한계를 초래할 수 있다. 따라서 가상화폐 투자자들은 AI 기술 트렌드 변화에 주목할 필요가 있다.

특히, SLM이 제공하는 비용 효율성과 특정 업무 특화성은 블록체인 생태계 내 다양한 응용 분야에 적합하다. 예를 들어, 고객 서비스 자동화, 스마트 컨트랙트 검증, 거래 데이터 분석 등 특정 기능에 최적화된 AI 에이전트 도입은 비용 절감과 서비스 품질 향상을 동시에 기대할 수 있다. 또한, SLM은 엣지 컴퓨팅 환경에서 운영 가능해 프라이버시 보호와 빠른 응답 속도 측면에서도 강점을 가진다

이러한 변화는 AI 인프라에 대한 대규모 투자 부담을 줄이고, 가상화폐 프로젝트의 경쟁력을 높이는 방향으로 작용할 것이다. 따라서 투자자들은 AI 기술의 진화 방향을 면밀히 관찰하며, SLM 기반 솔루션을 채택하거나 개발하는 기업에 주목할 필요가 있다.

디지마이너의 생각 

엔비디아의 최신 연구는 AI 산업에서 소형 언어 모델(SLM)이 대형 모델(LLM)을 대체하며 미래를 이끌 것임을 분명히 하고 있다. 비용 절감, 효율성, 특정 업무에 대한 최적화라는 강점을 가진 SLM은 AI 기술의 대중화와 산업 전반의 혁신을 촉진할 잠재력을 지녔다. 가상화폐 투자자 역시 이러한 기술 변화에 주목하여, AI와 블록체인 융합의 미래를 대비해야 할 시점이다.

향후 AI 산업이 지속 가능하고 안정적으로 성장하기 위해서는 LLM에 대한 과도한 의존을 줄이고, SLM 중심의 모듈화된 에이전트 시스템 개발이 필수적이다. 이는 투자 리스크를 줄이고, 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 중요한 전략이 될 것이다.