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오늘날 AI는 기업 경쟁력을 높이는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 다양한 분야의 기업들이 AI 기술을 도입하여 서비스를 선보이며, 고객에게 개선된 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 AI 기술 도입 시 가장 큰 고려 사항 중 하나는 비용입니다. 도입 방법에 따라 초기 투자와 유지 보수 비용이 크게 달라질 수 있으며, 각 접근 방식마다 명확한 장단점이 존재합니다.
상용 API를 사용한 AI 도입은 비용면으로 효율적이며 빠르게 AI 기능을 구현할 수 있습니다. ChatGPT나 Claude와 같은 대표적인 AI 서비스 API는 이미 고도화된 모델을 제공하므로, 고도의 개발 전문성이 없어도 프론트엔드나 백엔드 개발자가 API를 연결하기만 하면 AI 기능을 손쉽게 도입할 수 있습니다. 또한, API 제공사에서 모델을 지속적으로 업데이트하므로 관리 부담이 적다는 장점도 있습니다.
다만, 상용 API를 통해 얻을 수 있는 AI는 회사 고유의 데이터나 높은 정확성이 요구되는 분야에는 한계가 있을 수 있습니다. 의료나 법률 분야 등 높은 신뢰성과 정확성이 필수적인 영역에서는 미세 조정(Fine-Tuning)을 통한 커스터마이징이 필요합니다.
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상용 모델을 자체 서비스에 맞게 미세 조정하면, 보다 정교한 AI 기능 구현이 가능합니다. 미세 조정은 초기 비용이 더 소요될 수 있지만, 장기적으로는 AI 모델이 더 정확하고 효율적으로 운영될 수 있어 비용 절감 효과가 있습니다. 특히, 내부 데이터를 참조하여 튜닝하면 최신성과 정확성이 강화되어 사용자 경험이 개선됩니다.
미세 조정에 소요되는 비용은 프로젝트의 복잡도에 따라 달라질 수 있으며, 일반적으로 약 1,200만 원의 인력 비용과 2~3개월 이상의 개발 기간이 소요됩니다. 그러나 명확한 요구사항을 바탕으로 작업할 경우, AI 히어로즈의 사례를 통해 이 비용을 50% 이상 줄일 수 있었습니다.
생성형 AI의 비용은 보통 문자 또는 토큰 단위로 청구됩니다. 예를 들어, Google의 Vertex AI(PaLM 2)나 OpenAI의 GPT 모델들은 다음과 같은 가격 구조를 가집니다.
고객 서비스 챗봇을 운영하는 경우를 예로 들면, 월 10,000회 상담을 처리하는 비용은 모델에 따라 월 $3에서 $52.5까지 차이가 날 수 있습니다. 필요한 정확성과 최신성을 기준으로 모델을 신중히 선택하는 것이 중요합니다.
상용 API를 사용할 때 출력 텍스트의 길이를 최적화하거나 중복 응답을 캐싱하여 약 20% 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다. 또한, 악의적 사용자나 비정상 패턴을 감지하는 기능을 추가하면 예상치 못한 비용 초과를 방지할 수 있습니다.
상용 모델을 선택할 때는 서비스 목적에 맞는 정확성과 비용 효율성을 고려해야 합니다. 성능이 뛰어난 GPT-4는 비용이 높기 때문에, GPT-3.5 Turbo와 같은 모델을 선택하여 미세 조정과 RAG 기법을 적용함으로써 효율적인 비용으로 높은 성능을 구현할 수도 있습니다.
출력 길이 최적화는 비용 절감에 큰 도움이 됩니다. 알체라라의 소프트웨어 개발 서비스를 통해 AI 기술을 도입한 A 기업 사례를 예시로 들어보자면, 는 불필요한 출력 내용을 제거하고, 질문에 맞는 정확한 답변만을 출력하도록 미세 조정하여 30% 이상의 비용 절감 효과를 보였습니다.
AI 도입 방법은 기업의 서비스 목적, 예산, 정보의 민감도 등에 따라 다양하게 선택할 수 있습니다. 상용 API를 사용하는 것은 빠르고 편리하지만, 보다 복잡하고 맞춤화된 서비스 구축을 원한다면 미세 조정이나 내부 데이터 반영을 통한 커스터마이징이 필요합니다.
알체라는 약 1천 개의 인공지능 협력사를 통해 최적의 AI 도입 비용을 제안합니다. 단순한 기술 도입을 넘어 고객 비즈니스를 깊이 이해하고 프로세스를 개선하여 지속 가능한 경쟁력 강화를 목표로 합니다. 특히 알체라는 AI 전문 기업으로서, 기술과 솔루션에 대한 높은 이해도를 바탕으로 인공지능 도입을 위한 최적의 컨설팅을 지원하고 있습니다.
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