sLM 시장, 2034년까지 연평균 25.7% 성장해 640억달러 전망

소형 언어 모델(sLM: Small Lanuage Model)이 대규모 언어모델(LLM)의 대안으로 부각되면서 AI 시장의 새로운 이슈로 부상하고 있습니다. 시장조사기관 GMI에 따르면 sLM 시장은 2024년 65억달러에서 2024년에는 640억달러로 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

sLM은 낮은 지연 시간 응답, 감소된 인프라 비용, 향상된 적응성 등을 제공, NLP에서 중요한 역할을 수행합니다. 이러한 모델은 실시간 의사 결정이 필수적인 온디바이스 AI 애플리케이션(예: AI 기반 챗봇, 음성 비서, 콘텐츠 생성 도구)에 특히 유용합니다. 최적화된 아키텍처로 설계된 sLM은 정확성과 함께 효율적인 처리를 제공, 모바일 장치, 엣지 서버 및 클라우드 기반 AI 플랫폼에 배포하기에 적합합니다.

 2024년 3월에 OpenAI, 구글 및 메타는 엔터프라이즈 AI 솔루션을 정조주한 작지만 강력한 언어 모델의 발전을 발표한 바 있습니다. 이러한 혁신은 소량 학습, 효율적인 매개변수 조정 및 지식 증류 기술을 활용하여 효율성을 유지하면서 AI 성능을 향상시키는 데 주효합니다. 기업들은 고객 상호 작용 플랫폼, 금융 자문 시스템 및 교육 도구에 sLM을 통합하여 원활한 AI 기반 경험을 보장하고 있습니다.

하이브리드 AI 배포, 모듈형 아키텍처 및 개인 정보 보호 중심 AI 솔루션을 포함한 소형 언어 모델의 발전은 시장 환경을 더욱 변화시키고 있습니다. 기업은 AI를 대규모로 채택하고 오버헤드를 최소화하는 한편 규제 준수를 보장하여 sLM을 산업 전반에 걸쳐 AI 채택의 핵심 동인으로 활용하고 있습니다.

sLM의 채택은 비용 효율성, 낮은 계산 요구 사항 및 엣지 장치에서 효율적으로 작동하는 능력 등으로 인해 빠르게 증가하고 있습니다. 기업은 AI 접근성을 향상시키고 막대한 인프라 투자 없이 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 솔루션을 배포하기 위해 sLM을 활용하는 추세입니다.

특히 산업군별로 헬스케어, 금융, 고객 지원 및 e-러닝 전반의 조직은 자동 응답, 콘텐츠 생성 및 데이터 분석을 위해 sLM을 통합하고 있습니다. 최소한의 지연 시간으로 빠르고 상황에 맞는 출력을 제공하는 이러한 모델의 능력은 광범위한 수요를 불러모으고 있습니다.

규제 및 개인 정보 보호 문제는 기업이 더 나은 데이터 보안, 지역 AI 법률 준수 및 클라우드 기반 AI 솔루션을 효과적으로 활용하기 위해 온프레미스 및 하이브리드 배포 모델을 sLM으로 전환하고 있습니다.

산업별 AI 모델에 대한 수요 증가는 세분화된 소형 언어 모델의 성장으로 이어지고 있습니다. 기업은 법률, 의료 및 금융 AI 애플리케이션과 같은 전문 분야에서 정확성과 관련성을 향상시키기 위해 도메인 전문 지식에 맞춰 sLM을 구현하고 있습니다.

하지만 sLM은 사이버 보안 및 윤리적 AI 문제, 책임 있는 AI 거버넌스 등의 과제를 극복해야 합니다. 이에 따라 sLM 구현을 모색하는 기업들은 보안 및 개인 정보 보호를 강화하기 위해 강력한 모델 훈련, 암호화 기술 및 학습에 투자하고 있습니다.