최근 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 논의는 토큰 소모량이나 추론 속도와 같은 거시적 지표에 지나치게 집중되어 있다. 그러나 단순히 모델의 규모를 키우는 대신 구조적 지능을 추구해야 한다는 주장이 설득력을 얻고 있다. 복잡한 문제를 하나의 거대한 프롬프트로 해결하려 하기보다, 작은 단위로 나누어 생각하는 방식이 더욱 효율적이다.

요리에 비유하자면 모든 재료를 믹서기에 한꺼번에 넣는 대신, 채소를 다듬고 고기를 굽는 등 각 과정을 독립적으로 수행하는 것과 같다. 이를 AI 분야에서는 모듈형 설계 혹은 Agentic AI라고 부른다. 방대한 작업을 구체적이고 관리 가능한 단위로 분해하면 각 단계마다 훨씬 가볍고 효율적인 모델을 활용할 수 있기 때문이다.

이러한 방식은 단순한 비용 절감을 넘어 출력 결과의 신뢰성을 크게 향상시킨다. 거대 모델은 복잡하고 모호한 지시를 받을 때 성능이 저하되거나 환각 현상을 겪기 쉽지만, 목표가 명확한 작은 단위로 작업을 나누면 각 단계에서 결과물을 검증할 수 있다.

이제 우리는 AI를 무엇이든 답해주는 '오라클'로 여기던 시대에서 벗어나야 한다. 대신 전체 워크플로우를 설계하는 건축가로서, 작은 요소들을 적절히 조합하는 능력이 필요하다. 이는 무조건적인 규모 확장이 아닌, 설계의 우아함을 통해 지능을 구현하는 방식이다.

이 철학은 논리를 단계별로 전개하게 유도하는 Chain-of-Thought와 맥을 같이 한다. 모델이 스스로 논리적 과정을 세분화할 때 복잡한 추론 작업에서 더 높은 성능을 보이는 원리도 이와 동일하다. 결국 AI 경제의 진정한 승자는 가장 큰 모델을 가진 곳이 아니라, 복잡한 문제를 단순한 해결 단위로 구조화하는 기술을 가진 곳이 될 것이다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 논의는 토큰 소모량이나 추론 속도와 같은 거시적 지표에 지나치게 집중되어 있다. 그러나 단순히 모델의 규모를 키우는 대신 구조적 지능을 추구해야 한다는 주장이 설득력을 얻고 있다. 복잡한 문제를 하나의 거대한 프롬프트로 해결하려 하기보다, 작은 단위로 나누어 생각하는 방식이 더욱 효율적이다.

요리에 비유하자면 모든 재료를 믹서기에 한꺼번에 넣는 대신, 채소를 다듬고 고기를 굽는 등 각 과정을 독립적으로 수행하는 것과 같다. 이를 AI 분야에서는 모듈형 설계 혹은 Agentic AI라고 부른다. 방대한 작업을 구체적이고 관리 가능한 단위로 분해하면 각 단계마다 훨씬 가볍고 효율적인 모델을 활용할 수 있기 때문이다.

이러한 방식은 단순한 비용 절감을 넘어 출력 결과의 신뢰성을 크게 향상시킨다. 거대 모델은 복잡하고 모호한 지시를 받을 때 성능이 저하되거나 환각 현상을 겪기 쉽지만, 목표가 명확한 작은 단위로 작업을 나누면 각 단계에서 결과물을 검증할 수 있다.

이제 우리는 AI를 무엇이든 답해주는 '오라클'로 여기던 시대에서 벗어나야 한다. 대신 전체 워크플로우를 설계하는 건축가로서, 작은 요소들을 적절히 조합하는 능력이 필요하다. 이는 무조건적인 규모 확장이 아닌, 설계의 우아함을 통해 지능을 구현하는 방식이다.

이 철학은 논리를 단계별로 전개하게 유도하는 Chain-of-Thought와 맥을 같이 한다. 모델이 스스로 논리적 과정을 세분화할 때 복잡한 추론 작업에서 더 높은 성능을 보이는 원리도 이와 동일하다. 결국 AI 경제의 진정한 승자는 가장 큰 모델을 가진 곳이 아니라, 복잡한 문제를 단순한 해결 단위로 구조화하는 기술을 가진 곳이 될 것이다.