세계 생성형 인공지능(AI) 시장이 성장 둔화 조짐을 보이고 있다.
메타의 차세대 대형 언어 모델(LLM) ‘라마 4 비헤모스’ 출시가 당초 계획보다 수개월 연기되면서 업계 전반에 기술적 한계 논의가 확산되고 있다.
앤트로픽 등 주요 AI 기업들도 신모델 공개를 미루며 데이터 품질과 성능 개선에 집중하고 있다.
AI 발전 속도가 느려지고 있다는 우려 속에서 업계는 새로운 돌파구를 모색하고 있다.
18일 IT 업계에 따르면 메타의 고성능 기초 언어모델 ‘라마 4 비헤모스’ 출시가 올해 가을 이후로 연기됐다.
메타는 당초 지난달 AI 개발자 콘퍼런스에서 라마 4 스카우트, 라마 4 매버릭과 함께 비헤모스를 공개할 계획이었다.
하지만 내부 테스트에서 기대에 미치지 못하는 성능이 확인되며 출시 일정이 조정됐다.
업계 관계자에 따르면, 라마 4는 추론 능력과 수학적 작업에서 오픈AI의 GPT-4o에 뒤처졌으며, 특히 음성 대화에서 정확성에서 기대치를 밑도는 것으로 나타났다.
메타 내부에서도 모델이 자사 기준을 충족하지 못했다는 평가가 우세하다.
특히 라마 4는 부정확한 응답을 생성하는 빈도가 높은 것으로 알려졌다.
메타는 이를 해결하기 위해 추가 학습과 최적화 작업에 나섰지만, 단기간 내 성능 개선이 어려운 상황이다.
차세대 생성형 AI 모델의 성능 저하는 메타만의 문제가 아니다.
오픈AI가 지난달 16일 공개한 최신 모델 GPT-o3와 GPT-o4 mini의 할루시네이션(오류 응답) 확률은 PersonQA 벤치마크에서 각각 33%, 48%에 달한다.
이는 이전 모델인 o1(16%)과 o3 mini(14.8%)보다 두 배 이상 높은 수치다.
오픈AI는 두 모델의 추론 능력이 강화되며 복잡한 문제 해결 능력이 향상됐으나, 이 과정에서 할루시네이션 확률이 증가했다고 밝혔다.
이와 함께 GPT-5의 출시도 당초 상반기에서 하반기로 연기됐다.
앤트로픽과 퍼플렉시티 역시 신모델 개발에 속도를 내지 못하며 품질 개선에 주력하고 있다.
지난해 말 예정됐던 앤트로픽의 클로드 3.5 오퍼스 출시는 무기한 연기됐으며, 올해 1분기 출시로 예상됐던 클로드 4의 일정도 공개되지 않았다.
업계는 이러한 지연이 생성형 AI의 기술적 한계와 관련 있다고 분석한다.
지난 2~3년간 AI는 대규모 데이터 학습으로 비약적으로 발전했지만, 이제는 데이터의 양보다 질이 더 중요해졌다.
AI 성능이 향상될수록 할루시네이션 확률도 증가하면서 고품질 학습 데이터 확보가 과제로 떠올랐다.
이에 따라 주요 AI 기업들은 데이터 선별에 힘쓰고 있다.
오픈AI는 뉴스코프, 레딧 등 언론사 및 데이터 플랫폼과 제휴해 고품질 데이터를 확보하고 있다.
앤트로픽은 학술 데이터와 전문 콘텐츠를 활용해 모델 신뢰도를 높이고 있으며, 퍼플렉시티는 검색 엔진 통합을 통해 실시간 데이터 품질을 개선하고 있다.
메타 역시 오픈소스 커뮤니티와 협력해 데이터 선별 기준을 강화하고 있다.
그러나 글로벌 데이터 표준이 없는 상황에서 이 과정은 쉽지 않다.
각 기업이 독자적으로 고성능 생성형 AI를 개발하기 위해 데이터 소스를 구축하는 데 드는 비용과 시간도 증가하고 있다.
시장조사기관 가트너는 지난 3월 발표한 ‘2025년 데이터 및 분석 핵심 트렌드’ 보고서에서 “데이터 및 분석 리더들은 제한된 자원을 효율적으로 활용해 더 많은 성과를 창출해야 한다”며 데이터 플랫폼의 보편화와 AI 중심의 데이터 활용이 시장 성장을 이끌 것이라고 밝혔다.
한 국내 AI 기업 관계자는 “앞으로는 학습 데이터의 양보다 질이 생성형 AI 성능을 결정할 것”이라며 “이를 위해 고품질 데이터와 개인정보 활용이 필수다.
국내에서도 언론사와 데이터 플랫폼이 협업을 활발히 하고 있지만, 개인정보 활용 면에서는 크게 뒤처져 있다”고 말했다.
김성현 기자 minus1@ajunews.com
<본 콘텐츠의 저작권 및 법적 책임은 아주경제(www.ajunews.com)에 있으며, 뽐뿌는 제휴를 통해 제공하고 있습니다.>
