왜 지금 기업은 sLLM과 SLM에 주목하는가 [AI도입 실전 가이드 #2]

 

최근 생성형 AI 도입 논의가 본격화되면서, 기업들은 단순한 API 호출 방식의 LLM을 넘어서 sLLM(specialized/small LLM) 또는 SLM(Small Language Model) 도입으로 관심을 옮기고 있다. 이는 단순히 비용이나 기술 트렌드 때문만이 아니라, 실제 기업 업무 환경과 요구사항을 충족시키기 위한 전략적 판단에서 비롯된 흐름이다.

이번 글에서는 기업들이 왜 지금 sLLM과 SLM에 집중하고 있는지, 그 배경과 트렌드를 산업별 사례와 함께 정리해본다.

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1. LLM의 확산이 만든 AI 인식 전환

ChatGPT가 등장한 이후, 기업은 AI에 대한 막연한 기대에서 실제 활용에 대한 고민으로 전환되었다. 다음과 같은 질문이 기업 실무자들 사이에서 빈번하게 등장한다.

• "우리가 지금 API 호출만으로 충분한가?"
• "비용이 너무 빨리 올라가는데, 내부에 넣는 게 더 나은 거 아닐까?"
• "보안·규제 이슈가 있는 데이터를 밖에 보내도 되는 걸까?"

이런 질문들이 바로 sLLM과 SLM에 대한 관심으로 연결된다.

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2. sLLM에 대한 관심이 커지는 이유

① 데이터 보안 및 프라이버시 요구 증가

기업이 다루는 데이터에는 개인정보, 기밀 정보, 계약서 등 민감한 정보가 포함되어 있다. LLM API를 사용할 경우, 기업 내부 데이터를 외부 API로 전송하는 구조이기 때문에 보안 위험과 법적 책임이 발생할 수 있다.

✅ sLLM은 기업 내부망에 설치하거나 클라우드 VPC 기반으로 독립 운영이 가능하여 보안 요구사항 충족이 용이하다.

② 도메인 특화 요구의 증가

기업은 범용적인 답변이 아니라, 자사 업무 맥락에 맞는 AI 응답을 원한다. 법률, 금융, 의료, 제조, 유통 등 도메인 특화 AI에 대한 수요가 급증하고 있다.

✅ sLLM은 사내 문서, ERP, 업무 DB 등과 연결되어 실제 맥락을 반영한 정밀한 응답이 가능하다 (예: RAG 기반 연동).

③ API 과금 모델에 대한 우려

OpenAI 등 LLM API는 토큰 사용량 기반으로 과금되며, 실제 업무 자동화/고객 서비스에 활용할 경우 호출 비용이 예측 이상으로 빠르게 증가할 수 있다.

✅ 자체 인프라에서 운영되는 sLLM은 고정비 또는 예측 가능한 GPU 자원 운영으로 장기적 비용 절감이 가능하다.

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3. SLM에 대한 관심이 커지는 이유

① 엣지 컴퓨팅 및 오프라인 AI 수요 확대

물류창고, 제조라인, 모바일 단말기 등 네트워크가 불안정하거나 민첩성이 중요한 환경에서는 온디바이스 AI 수요가 증가하고 있다.

✅ SLM은 경량화된 모델로 CPU 단말기나 엣지 환경에서도 빠른 응답이 가능하다.

② 빠른 응답성과 초저지연 응답 필요성

모바일 챗봇, IoT 장치, 사내 퀵헬프 시스템 등에서는 실시간 응답이 성패를 좌우한다. GPT-4 수준의 무거운 모델은 응답 지연이 발생할 수 있다.

✅ SLM은 작은 규모의 모델로 구성되어 초저지연 응답 구현이 가능하다.

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4. 산업별 도입 트렌드 사례

산업적용 유형도입 목적

금융	sLLM	내부 보고서 요약, 컴플라이언스 대응, 문서 검색
의료	sLLM	진료 기록 요약, 내부 의료 데이터 기반 응답
제조	SLM	현장 단말기 기반 오류 코드 설명, 부품 검색
물류	SLM	창고 내 무선장비에 모델 탑재, 라벨 판독 지원
법률	sLLM	계약서 분석, 판례 검색, 내부 DB 연동 RAG 모델 구축

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5. 정책 및 규제 환경도 한몫

• 국내외 모두 AI 관련 법안 및 데이터 보호 규제가 강화되고 있다.
• 공공기관 및 금융기관은 외부 LLM 사용에 대한 제약이 있어 sLLM, SLM이 대안으로 부상
• 2024년 이후 한국정부도 민감정보 처리 가이드라인을 구체화하면서 사내 AI 모델 운영의 정당성 확보가 더욱 중요해졌다.

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결론: 이제는 "우리만의 LLM" 시대

2023년은 LLM을 "경험"한 해였다면, 2024년 이후는 기업이 자신의 환경에 맞는 AI를 구축하고 운영해야 하는 시대다.

• 범용 LLM → 특화된 sLLM/SLM으로
• 외부 호출 → 내부 인프라 또는 엣지 기반 운영으로

이제는 조직과 데이터에 딱 맞는 AI 설계가 필요한 시점이다. 다음 편에서는 LLM/sLLM/SLM의 기술적 구조와 처리 방식의 차이를 좀 더 깊이 들여다보자.

 

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - LLM vs sLLM vs SLM – 기술·운영 방식 비교 분석 [AI도입 실전 가이드 #3]

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📌 참고 자료 및 출처

1. Gartner AI 트렌드 리포트 2024: https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-generative-ai-for-2024
2. AI 도입 규제 및 프라이버시 이슈 분석 (MIT Tech Review): https://www.technologyreview.com
3. OpenAI Pricing: https://openai.com/pricing
4. Hugging Face SLM Index: https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-generation&sort=downloads
5. Microsoft Phi-2: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models