LLM Economics – A Guide to Generative AI Implementation Cost
우리가 ‘ChatGPT 시대’에 처해 있을 때, LLM은 변혁적인 파도의 중심에 서 있습니다. 이로 인해 산업 리더들은 이 발전을 ‘비용을 줄이고 이익을 늘리는’ 강력한 도구로 여기게 됩니다. 그러나, 시장은 그 홍보만큼 펼쳐지고 있지 않아 보입니다. 이 새로운 분야의 잠재력을 극대화하기 위해 필요한 인프라에 대한 포괄적인 이해는 아직 불투명한 상태입니다. 이에는 비용-편익 비율, 관련 사용 사례 및 조직이 이러한 도구를 채택하려는 동기에 대한 통찰력이 포함됩니다.
게다가, Gartner의 최근 연구에 따르면 일반 AI 분야에서 기업 배포가 크게 둔화될 것으로 예상됩니다. 연구에서 강조한 바와 같이, 다음 두 해 동안 엄청난 비용이 생성될 가치를 초과할 것으로 예상되며, 이로 인해 2028년까지 대기업의 약 50%가 대규모 AI 모델 개발을 포기할 것으로 보입니다.
실제의 핵심을 이해하기 위해 AIM 연구는 이 분야에서 일하는 여러 AI 리더들로 구성된 라운드테이블 토론을 주최했습니다. 여기에는 몇 가지 주요 통찰이 나타났습니다:
- 계량화 가능한 비즈니스 혜택과 함께 적절한 사용 사례를 식별하는 것이 중요합니다. 기술의 능력을 이해하고 비즈니스 목표와 맞추는 것을 포함합니다.
- POC로 시작하면 기업이 확대하기 전에 잠재적 영향을 평가할 수 있습니다. 클라우드 및 API 사용 비용을 포함한 확대 관련 비용을 인식하는 것도 중요합니다.
- 예산 집행에 대한 현명한 접근 방식은 AI 통합을 통해 초기에 운영 효율성을 개선하여 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 서비스 수준을 향상시키는 데 더 많은 자금을 할당하는 것입니다. 시스템이 성숙하게 되면 AI를 사용하여 개인화와 참여를 향상시키는 고객 획득 전략으로 자금을 점차 이동시킵니다.
- AI의 성공을 위해 조직은 표적 통찰력을 위한 신속한 엔지니어링 개선에 중점을 둬야 하며, 정확하고 유용한 정보를 얻기 위해 다양한 데이터 소스를 결합하는 데이터 융합에서 뛰어나야 합니다. 이는 조직 내 협업과 통합을 촉진합니다.
- AI의 미래는 에이전트 기술로 기울어 보입니다. 여기서 여러 AI 에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 협력하는 것이지, 단일 AI 엔터티가 모든 작업을 처리하는 것이 아닙니다. 이러한 기술은 특정 산업에 특화되어 있으며 인간의 마음과 비슷하게 협력하게 될 것이지만, 이런 종류의 통합과 기능을 달성하는 것은 아직 멀리 떨어진 목표입니다.
- 조직은 AI 통합을 위한 API 및 오픈소스 옵션을 평가하고 있으며, 출시 속도, 맞춤화 및 규제 요구사항과 같은 요인을 고려합니다. API는 빠른 배포로 인해 파일럿 프로젝트에 선호될 수 있지만, 완전한 생산을 위해 오픈소스가 선택될 수 있으며, 더 나은 감사 시설과 맞춤화 옵션을 제공합니다.
따라서 이러한 보고서는 이 과정에서 중요한 도구로 활용될 수 있습니다. 이는 이해당사자들이 API 또는 오픈소스 경로를 통한 다양한 구현 전략과 관련된 잠재적 비용 및 혜택을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 직접적인 비용과 간접적인 비용의 복잡성을 명확히 할 수 있으며, 빠른 배포 및 맞춤화 옵션과 같은 요인을 고려한 더욱 현명한 결정을 촉진할 수 있습니다.
결국, 보고서는 조직이 AI 통합을 위한 가장 적합하고 비용 효과적인 솔루션을 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이 가이드에서는 생성형 AI 프로젝트의 비용-편익 분석을 어떻게 진행하는지에 대한 개요를 제공하겠습니다. 다음과 같은 주제를 다룰 예정입니다:
- MarTech 라이프사이클에서의 생성형 AI에 대한 사례 연구 접근법
- 비용 분석
- 비용을 줄이는 방법
- 구현을 위한 로드맵
번역 시 문맥과 자연스러움을 고려하여 일부 단어나 문장 구조를 조정하였습니다.
Introduction
기업 솔루션에서의 생성형 AI의 매력은 부인할 수 없지만, 구현의 실제 비용을 둘러싼 불확실성의 구름이 있습니다. 많은 기업들이 AI를 사용하는 데 있어서 구체적이지 않은 부분, 예를 들면 복잡한 기술을 이해하는 것, 생성 모델의 예측할 수 없는 특성, 그리고 데이터 개인 정보와 통제와 관련된 문제들에 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 주요한 걱정거리는 재무적인 측면에 관한 것입니다.
생산 시스템에 AI를 통합하는 데 관련된 직접적이고 간접적인 비용들은 모호하며, 이로 인해 종종 잘못된 개념이 생기게 됩니다. 특히 중소기업(SMEs)과 같은 기업들에게 이러한 비용을 해독하는 것은 초기 배포부터 장기 유지보수, 업데이트, 데이터 관리, 그리고 보안에 이르기까지 중요합니다. AI 기술의 빠른 발전은 이 도전을 더욱 복잡하게 만듭니다. 왜냐하면 모델들은 효과적으로 유지하기 위해 자주 모니터링, 업데이트 및 재교육이 필요하기 때문입니다.
이러한 모호성은 생성형 AI를 구현하는 데 드는 비용에 영향을 주는 다양한 구성 요소를 명확히 하는 종합적인 연구가 필요하게 합니다. 외부 API부터 클라우드에서의 오픈 소스 모델 자체 호스팅에 이르는 수많은 요소를 분석함으로써, 더 명확한 그림이 나타날 수 있으며, 오해를 풀고 조직들에게 더 탄탄한 이해를 제공할 수 있습니다. 이러한 연구는 자주 인용되는 수많은 숫자들에 대한 현실 점검을 제공하고, 기업들이 AI에 대한 노력을 더 정확하고 확신을 갖고 진행할 수 있도록 안내할 것입니다.
생성형 AI를 구현하는 비용은 굉장히 다양할 수 있으며, 대개 특정 산업의 사용 사례, 모델의 방식, 그리고 다양한 다른 요소들에 의해 좌우됩니다. 예를 들면, 정밀도가 최우선이며 오류가 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료 애플리케이션을 위해 설계된 AI 모델은 블로깅 플랫폼에서 텍스트를 생성하는 데 사용되는 모델보다 더 엄격한 교육, 더 높은 품질의 데이터, 그리고 특수한 전문 지식을 요구할 수 있습니다. 따라서 AI 구현 비용을 이해하기 위한 연구의 범위를 먼저 정의하는 것이 중요해집니다.
Scope of the Report
해당 연구는 MarTech 기능에서 일반적으로 관찰되는 사용 사례들을 깊게 다룰 것입니다. 또한, 텍스트, 이미지, 비디오, 심지어 음성까지 생성할 수 있는 모델의 카테고리가 있지만, 이 보고서는 텍스트 기반의 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에만 초점을 맞출 것입니다.
MarTech는 “Marketing Technology”의 줄임말로 디지털 시대의 마케팅 활동을 지원하거나 자동화하기 위한 기술 및 도구를 의미합니다. MarTech는 다양한 영역을 포함하며, 여기에는 이메일 자동화, 웹 분석, 광고 자동화, 고객 관계 관리 (CRM) 시스템, 그리고 소셜 미디어 분석 도구 등이 포함됩니다.
MarTech의 주요 기능과 특징은 다음과 같습니다:
- 데이터 수집 및 분석: 고객의 온라인 행동, 구매 이력, 소셜 미디어 활동 등의 데이터를 수집하고 분석하여 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
- 고객 세분화: 고객 데이터를 분석하여 특정 타겟 그룹을 세분화하고, 맞춤형 마케팅 캠페인을 구현합니다.
- 자동화: 이메일 캠페인, 광고 배치, 고객 대응 등의 반복적인 작업을 자동화하여 마케팅 팀의 효율성을 향상시킵니다.
- 콘텐츠 관리: 마케팅 콘텐츠를 관리하고 최적화하는 데 도움을 주는 도구를 포함합니다.
- 고객 경험 최적화: 사용자의 온라인 경험을 최적화하기 위해 웹사이트 디자인, 랜딩 페이지 최적화, A/B 테스팅 등의 도구를 사용합니다.
- 다채널 마케팅: 여러 플랫폼과 채널(예: 이메일, 소셜 미디어, 웹사이트 등)을 통해 일관된 메시지와 브랜드 경험을 제공합니다.
이러한 기능들은 디지털 마케팅 전략의 효과를 극대화하고, 고객과의 관계를 강화하며, 최종적으로는 기업의 수익을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니다. MarTech 도구와 기술의 발전은 기업들에게 전례 없는 기회를 제공하며, 이를 효과적으로 활용하는 기업들은 시장에서 경쟁 우위를 차지할 수 있습니다.
Methodology
이 연구의 연구 설계는 사례 연구 방법을 사용합니다. MarTech 라이프사이클 내에서 다른 산업의 네 가지 사용 사례를 고려하고, 다양한 구현 시나리오에서의 예상 비용을 계산할 것입니다. 이 연구는 이후 보조 연구, 산업 전문가와의 상담, 그리고 포커스 그룹을 통해 검증될 것입니다. 이 다면적 접근법은 이론적 추정과 기업용 사용 사례로 이러한 모델을 개발하는 실제 현실 사이의 간극을 연결합니다. 또한, 각 사용 사례에 대해, 챗봇으로 개발하는 데 드는 비용을 추정할 것입니다.
Research Objectives
- 생성 AI를 생산 시스템에 구현하는데 따른 비용 영향을 평가한다.
- 인프라, 데이터 수집, 인재 획득, 교육, 유지 보수를 포함한 주요 비용 구성 요소를 식별한다.
- 소비자 기업이 기존 작업 흐름에 생성 AI를 통합할 때 직면하는 도전과 장애물을 조사한다.
- 비용을 최적화하면서 지속 가능한 생성 AI 솔루션을 구축하기 위한 전략과 모범 사례를 탐구한다.
- 생성 AI의 채택 및 관련 비용에 대한 산업 동향과 패턴을 분석한다.
How to read this report
생성 AI의 평균 비용을 결정하는 것은 간단한 일이 아닙니다. 따라서 이 보고서는 다음과 같은 방식으로 이 미묘한 주제를 점진적으로 안내하도록 구성되어 있습니다:
섹션 1: 사용 사례 정의 – 우리는 다양한 실제 세계 응용 프로그램에 대한 정보를 제공하는 설명적인 사례 연구를 통해 기본 토대를 마련합니다. 이것은 각 사용 사례에 대해 얼마나 많은 토큰이 생성되는지 현실적인 추정을 내릴 수 있도록 하기 위함입니다.
섹션 2: 비용 분석 – 다음으로, API와 클라우드 GPU 경로 모두에 중점을 둔 자세한 비용 분석을 수행하여 균형 잡힌 시각을 제공합니다. 각 분석의 끝에서는 간단한 통합 이상의 비용에 대한 시각적 표현을 볼 수 있습니다.
섹션 3: 비용 절감 전략 – 이 섹션에서는 출력 품질을 저하시키지 않고 비용을 효과적으로 줄일 수 있는 잠재적 전략을 탐구합니다.
섹션 4: 지속 가능한 구현을 위한 로드맵 – 마지막으로, 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 생성 AI 구현을 위한 전방위적인 로드맵을 제안합니다. 또한 우리는 특정 사용 사례에 대한 대략적인 비용을 쉽게 추정할 수 있도록 비용 계산 도구도 개발하였습니다. 이 도구는 [여기]에서 접근할 수 있습니다.
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