/AI Chasm Catalyst
인공지능 모델을 실제 서비스 환경에서 운영할 때 가장 큰 과제는 성능과 비용 사이의 균형이다. 단순한 대화형 서비스에서는 비용만 고려해도 되지만, 복잡한 추론이나 에이전틱 AI, 나아가 로봇과 같은 물리적 AI 영역으로 갈수록 최적화의 중요성은 기하급수적으로 커진다.
특히 제한된 연산 자원에서 고난도 연산을 수행해야 하는 물리적 AI에서는 극도의 효율화가 필수적이라는 지적이 나온다.
◆ GPT-5, ‘생각하는 모드’가 성능 가른다
최근 공개된 GPT-5 관련 성능 지표는 이 같은 흐름을 잘 보여준다. 동일한 모델이라도 ‘Thinking’ 모드를 최소화했을 때는 정답률이 6%에 그친 반면, 고도화된 모드에서는 65.7%까지 상승했다. 전문가들은 이 수치를 두고 “추론 기능을 얼마나 활성화하느냐가 모델 크기보다 더 큰 변수”라고 해석한다.
◆ 비용 효율성, Mini 모델이 돋보여
중간급 성능대에서는 GPT-5 Mini(High) 모델이 주목받는다. 성능은 GPT-5 Medium과 비슷한 수준을 유지하면서도 가격은 절반 수준에 불과하다. Nano 모델은 성능 격차가 크지만, 사실상 무료에 가까운 가격대로 제공돼 실험적 서비스나 초경량 환경에서 활용 가능성이 크다. 업계 관계자는 “서비스 단계별로 Nano, Mini, Full 모델을 조합해 비용 대비 효과를 극대화하는 전략이 필요하다”고 설명했다.
◆ 전문가 진단: “서비스 시나리오별 맞춤 설계가 관건”
서울대 전기정보공학부 A 교수는 “단일 모델로 모든 상황을 해결하려는 접근은 이제 한계에 다다랐다”며 “고성능 추론이 필요한 법률·금융 상담과 단순 질의응답형 고객센터를 같은 모델에 태우는 것은 비효율적이다. 각각의 서비스 요구사항에 따라 최적 모델을 배치해야 한다”고 강조했다.
◆ 실제 사례, 맞춤형 모델 조합 확산
미국의 한 헬스케어 스타트업은 GPT-5 High 모델을 진단 보조 시스템에 투입하면서, 환자 예약과 일반 상담은 Nano 모델로 처리해 전체 인프라 비용을 40% 절감했다. 국내 금융기관도 내부 보고서 작성에는 Mini 모델을 활용하고, 대외 법적 검토에는 High 모드를 활용하는 식의 조합 전략을 모색 중이다.
◆ 물리적 AI 시대, 최적화는 ‘생존 전략’
향후 로봇, 자율주행, 디지털 트윈 같은 물리적 AI 영역으로 확대되면, 연산 비용 최적화는 단순한 효율화가 아니라 생존 전략이 된다. 전문가들은 “AI 모델 서빙의 성능-비용 트레이드오프를 읽는 눈이 앞으로 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 역량”이라고 입을 모은다.