AI 서비스에 자체 모델을 만들어 사용하지 않는 이유

AI 솔루션을 만든다고 하면 종종 받는 질문이 있습니다. "모델은 직접 만드시나요?" 자체 모델을 보유하고 있는지가 곧 AI 기술력의 척도처럼 여겨지기 때문일 텐데요. 결론부터 말하면 바이트컴퍼니는 모델을 밑바닥부터 직접 만들지 않습니다. 역량이 부족해서가 아니라, 좋은 콘텐츠를 만드는 데 더 효율적인 방법을 선택한 것입니다.

 

모델을 처음부터 만드는 건...

💰 막대한 비용이 든다: 파운데이션 모델을 처음부터 학습시키려면 대규모 GPU 클러스터와 방대한 학습 데이터가 필요합니다. 모델을 학습시키는 데만 최소 수개월이 걸리고, 그 과정에서 발생하는 시행착오와 재학습 비용까지 더하면 필요한 자원은 크게 늘어나는데요. 웬만한 기업이 감당하기 어려운 수준입니다.

⏱️ 시간과 비용을 써도 결과는 알 수 없다: 더 큰 문제는 이렇게 많은 자원을 투입한다고 해서 좋은 모델이 만들어진다는 보장이 없다는 점입니다. 실제로 막대한 비용과 시간을 들여 자체 모델을 개발했지만 이미 공개된 오픈 웨이트 모델보다 성능이 낮은 경우도 적지 않은데요. 파운데이션 모델의 성능은 학습에 투입되는 데이터와 연산 규모에 크게 좌우되기 때문입니다.

🎯 글로벌 빅테크와 정면승부할 필요가 없다: 글로벌 빅테크들은 막대한 자본과 인프라를 AI 모델 개발에 투입하고 있습니다. 이들과 같은 방식으로 경쟁하려면 그만큼의 자원을 지속적으로 투입해야 하는데요. 결국 자체 모델 개발은 투입해야 할 자원은 확실하지만 결과는 불확실한 선택이 될 수 있습니다.

 

중요한 것은 모델 자체가 아니라 데이터와 구조

🇺🇸 이미 있는 모델을 잘 활용하는 기업들: 최근 미국에서는 AI 기업들이 모델을 처음부터 직접 개발하기보다 이미 만들어진 모델을 가져와 특정 분야에 맞게 활용하는 사례가 나오고 있습니다. 대표적인 사례가 미국의 법률 AI 기업 하비(Harvey)인데요. 하비는 오픈AI·앤스로픽·구글 등의 폐쇄형 모델을 커스터마이징해 서비스를 제공해 온 기업으로, 기업가치 155억 달러 규모의 대표적인 리걸테크 기업입니다.

🧠 하비도 모델을 처음부터 만들지는 않았다: 하비는 지난 8월 자체 모델 테넷(Tenet)을 공개했습니다. 그런데 테넷은 처음부터 새롭게 학습시킨 모델이 아니라 중국 문샷AI가 공개한 오픈 웨이트 모델 Kimi K3를 기반으로 후속 학습(post-training)한 모델인데요. 하비는 여기에 변호사들이 직접 만든 모의 분쟁 및 사건 기록 데이터를 넣고, 정교하게 설계한 보상 체계와 약 두 달간의 강화학습을 적용했습니다. 그 결과 테넷은 기반 모델인 Kimi K3보다 법률 과제 수행 능력에서 거의 두 배에 가까운 성과를 기록했습니다.

🔑 차이는 모델이 아니라 '무엇을 더했느냐': 하비의 경쟁력은 모델을 처음부터 만들었다는 데 있지 않습니다. 적절한 기반 모델을 고른 뒤 하비만의 데이터와 학습 방법, 법률 업무에 맞는 구조를 더했다는 데 있는데요. 결국 중요한 것은 어떤 모델을 가지고 있느냐보다 ​어떤 데이터로 무엇을 학습시키고, 이를 어떤 구조로 활용하느냐에 가깝습니다.

 

바이트컴퍼니의 선택: 검증된 모델에 콘텐츠 역량을 더하다

🧩 모델보다 콘텐츠에 집중: 바이트컴퍼니도 비슷한 판단을 내렸습니다. 모델을 처음부터 만드는 데 자원을 쏟기보다 이미 검증된 오픈 웨이트 모델을 기반으로 금융 콘텐츠에 특화된 기능을 더하는 방식을 택했는데요. 크게 세 가지 기술이 결합됩니다.

⚙️ 첫 번째는 양자화: 양자화는 오픈 웨이트 모델의 크기를 줄여 더 적은 컴퓨팅 자원으로 구동할 수 있도록 만드는 기술입니다. 모델을 자체 서버에서 운영할 수 있는 수준으로 최적화하면 외부 API를 호출할 때마다 발생하는 비용도 줄일 수 있는데요. 콘텐츠 생산량이 늘어나더라도 비용이 같은 비율로 늘어나지 않는 구조를 만들 수 있습니다.

📚 두 번째는 파인튜닝과 데이터 학습: 바이트컴퍼니는 5년간 경제 뉴스레터 데일리바이트를 발행하며 금융 콘텐츠와 관련된 데이터와 노하우를 축적해왔습니다. 어려운 금융 개념을 어떻게 쉽게 풀어낼지, 어떤 방식으로 정보를 구성해야 독자가 이해하기 쉬운지에 대한 경험인데요. 이 데이터를 AI에 학습시키는 것이 범용 모델과 바이트컴퍼니의 v-Byte를 가르는 중요한 차이가 됩니다.

🤖 세 번째는 Agent 구조: 좋은 모델을 사용한다고 해서 자동으로 좋은 콘텐츠가 만들어지는 것은 아닙니다. 어떤 데이터를 찾고, 무엇을 근거로 판단하고, 어떤 순서로 작업할지를 설계하는 것도 중요한데요. 바이트컴퍼니는 이를 Agent 구조로 구현했습니다. BOM DB에서 검증된 데이터만 조회하도록 설계한 Byteclaw를 통해 잘못된 정보가 생성되는 것을 줄이고, 작업을 여러 단계로 나눈 Agent 파이프라인을 적용해 콘텐츠의 품질과 속도를 함께 확보합니다.

 

자체 모델보다 중요한 건 무엇일까

💡 목적에 맞는 모델을 고르는 게 먼저: AI 서비스를 만든다고 해서 반드시 자체 모델이 필요한 것은 아닙니다. 오히려 어떤 서비스를 만들 것인지에 따라 이미 검증된 모델을 선택하고, 그 위에 필요한 데이터와 기능을 더하는 편이 효율적일 수 있는데요.

📊 결국 차이를 만드는 건 데이터와 구조: 같은 기반 모델을 사용하더라도 어떤 데이터를 학습시키고, 어떤 정보를 참고하게 하며, 어떤 순서로 작업하게 하느냐에 따라 결과는 달라질 수 있습니다. AI 서비스의 경쟁력을 단순히 '자체 모델 보유 여부'만으로 판단하기 어려운 이유입니다.

🚀 바이트컴퍼니가 집중하는 것도 이 부분: 바이트컴퍼니는 자체 모델 개발에 필요한 자원을 모델 자체보다 금융 콘텐츠 데이터와 AI 시스템을 설계하는 데 집중합니다. 5년간 축적한 금융 콘텐츠 데이터에 양자화와 파인튜닝, Agent 구조를 결합해 콘텐츠 제작에 맞는 AI 시스템을 구축하는 방식입니다.

 

자주 묻는 질문

Q. 자체 모델이 없으면 AI 기술력이 부족한 것 아닌가요?

그렇지는 않습니다. 모델을 처음부터 개발하는 것과 기존 모델을 특정 분야에 맞게 최적화하는 것은 서로 다른 기술 영역입니다. 이미 성능이 검증된 모델을 선택하고, 여기에 자체 데이터와 학습 방법, AI 시스템 구조를 더해 특정 업무에 최적화된 결과를 만드는 것도 중요한 AI 기술입니다.

Q. 오픈 웨이트 모델을 사용하면 다른 회사와 차별화하기 어렵지 않나요?

기반 모델이 같더라도 어떤 데이터를 학습시키고 어떤 구조로 활용하느냐에 따라 결과는 달라질 수 있습니다. 바이트컴퍼니는 5년간 축적한 금융 콘텐츠 데이터와 콘텐츠 제작 노하우, 이를 활용하는 Agent 구조를 차별화 요소로 삼고 있습니다.

Q. 외부 AI 모델을 API로 사용하는 것과는 무엇이 다른가요?

외부 API를 호출해 결과를 받아 사용하는 방식과 달리, 바이트컴퍼니는 오픈 웨이트 모델을 자체 환경에서 구동할 수 있도록 최적화하고 여기에 자체 데이터를 학습시킵니다. 이를 통해 외부 API에 대한 의존도를 낮추고, 콘텐츠 생산량이 늘어나도 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

바이트컴퍼니가 함께합니다

💡 AI는 모델만으로 완성되지 않습니다: 좋은 모델을 선택하는 것도 중요하지만, 어떤 데이터를 학습시키고 어떤 정보를 참고하게 할지, 그리고 어떤 순서로 작업하게 할지를 설계하는 것도 중요합니다. 바이트컴퍼니는 모델 자체보다 금융 콘텐츠에 필요한 데이터와 AI 구조를 만드는 데 집중하고 있습니다.

🏦 금융 콘텐츠에 특화된 AI 솔루션: 바이트컴퍼니는 5년간 데일리바이트를 발행하며 축적한 금융 콘텐츠 데이터와 제작 경험을 바탕으로 AI 콘텐츠 솔루션을 개발하고 있습니다. 양자화와 파인튜닝, Agent 구조를 결합해 금융 정보를 정확하게 다루고 콘텐츠 제작에 필요한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계합니다.

🚀 AI 콘텐츠 솔루션, 처음부터 함께합니다: AI를 활용해 금융 콘텐츠를 만들고 싶지만 어떤 모델을 선택하고 어떤 데이터를 활용해야 할지 막막하다면 바이트컴퍼니가 함께할 수 있습니다. 콘텐츠 기획부터 데이터 설계, AI 시스템 구축까지 필요한 과정을 함께 살펴볼 수 있습니다.

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