한국정보산업연합회 FKII

[원문 링크 바로가기] 기업 LLM 도입ㆍ운영을 위한 추론 최적화 기술 동향 [주간기술동향 2206호] - 정보통신기획평가원(IITP)

I. 서론

II. 기업 LLM 도입 3대 과제: 선택ㆍ비용ㆍ성능

III. 핵심 기술: 추론 성능을 높이는 최신 기술 동향

IV. 결론 및 향후 전망

최근 2~3년간 글로벌 AI 산업은 ‘더 큰 모델이 더 좋은 성능을 만든다’는 흐름 속에서 모델을 키우는 경쟁에 집중해 왔다. 그러나 기업 현장에서 AI 도입을 바라보는 관점은 다소 다르다. 이제 핵심은 모델의 크기를 더 키우는 것이 아니라, 이미 확보한 AI를 실제 업무와 서비스에 적용해 요구 수준의 품질을 안정적으로 제공하면서도 빠른 응답성과 감당이 가능한 운영비용을 함께 만족시키는 데 있다. 특히, 서비스 단계에서는 한 번의 개발ㆍ학습 비용보다, 사용자 증가와 사용량 확대로 지속적으로 누적되는 운영 비용과 응답 속도가 도입 성패를 좌우한다. 이에 따라 업계의 관심은 ‘모든 연산을 매번 수행하는 방식’에서 벗어나 필요한 연산을 더 효율적으로 수행해 속도와 비용을 동시에 개선하는 방향으로 빠르게 이동하고 있다. 본 고는 이러한 변화가 발생한 배경을 정리하고, 기업이 실무에서 적용할 수 있는 핵심 개선 방법을 제시한다. 아울러 클라우드 환경과 AI 전용 반도체 확산 등 인프라 측면의 변화를 함께 살펴보고, 이를 토대로 기업 전략과 정책적 시사점을 제안한다.​