데이터·AI 솔루션 전문 기업 로이드케이(대표이사 김대훈)가 미국 MIT와 손잡고 ‘고효율 LLM (대규모 언어모델) 추론 스택’ 개발에 나선다고 10월 23일 밝혔다. 이번 연구는 AI 모델의 운용 비용과 시간을 줄이고, 산업 현장 활용을 높여 글로벌 시장 진출을 가속화하는 데 초점을 맞추고 있다.
이번 과제는 중소벤처기업부가 추진하는 2025년 『글로벌협력형 R&D 지원사업(예비연구형)』에서 전국 3대 과제 중 하나로 선정됐다. 로이드케이는 산업 적용 경험을 내세워, MIT 측은 연구 역량을 바탕으로 협업한다는 점에서 의미가 크다.
공동연구의 주요 내용은 ▲4비트 양자화(quantization) ▲LQ-LoRA 기반 경량 미세조정(fine-tuning) 등을 이용해 저자원(low-resource) 환경에서도 고성능 언어모델을 배포할 수 있는 기술 플랫폼 구축이다. 이를 통해 모델 운용에 필요한 비용·자원을 획기적으로 낮춰 산업 현장에서 AI 도입 장벽을 낮추고 시장 확산을 앞당기겠다는 전략이다.
또한, 전력 소모가 줄어드는 만큼 AI 산업이 직면한 에너지 비용과 ESG(환경·사회·지배구조) 대응 측면에서도 기여할 수 있다는 평가다.
MIT 측에서는 양자화 알고리즘 분야에서 권위 있는 김윤형 교수 연구실(MIT Kim Lab)이 해외 책임기관으로 참여한다. 해당 연구실은 FLUTE, LQ-LoRA 등 최신 효율화 논문을 발표하며 글로벌 AI 커뮤니티에서도 주목받고 있다. 국내에서는 로이드케이가 총괄을 맡아 연구 성과를 자사의 상용 AI 플랫폼인 DO Solution 및 Global-RAG Suite 등에 빠르게 탑재할 계획이다.
로이드케이와 MIT가 구축하려는 ‘고효율 LLM 추론 스택’이 상용화될 경우, 산업 현장에서의 AI 활용 진입장벽이 상당 부분 낮아질 수 있다. 이는 비용·자원 부족으로 AI 도입이 어려웠던 중소·중견기업에게 기회를 제공할 수 있다는 점에서 긍정적이다. 또한, 연구 결과가 국제 성능 시험인 MLPerf 및 ISO/IEC 표준화까지 연계될 예정으로 한국이 AI 기술 표준에서 주도권을 확보할 가능성도 열린다.
반면 장밋빛 전망만 있는 것은 아니다. 기술이 상용제품으로 이어지기까지는 설계된 대로 성능이 나와야 하고, 실제 산업 환경에서의 적용성도 검증해야 한다. 경량화된 모델이 ‘실사용 환경’에서 충분한 품질을 유지할 수 있는지, 보안·프라이버시·윤리적 측면은 어떻게 담보할 것인지 등이 관건이다. 정부 지원사업이긴 하지만 연구개발(R&D) 단계에서 산업화까지 이어지는 ‘기술 이전(Technology Transfer)’의 실패 리스크도 존재한다.
AI 업계 한 관계자는 “4비트 양자화나 LoRA (저용량 미세조정) 같은 기법은 최근 거대언어모델에 적용이 활발해지고 있는 흐름”이라며 “산업 현장에 맞춘 경량화는 기술력 확보뿐 아니라 실제 비즈니스 모델과의 연계가 중요하다”고 말했다.
다만 또 다른 전문가는 “표준화·성능시험까지 연계한다는 것은 기술 신뢰성 확보 측면에서 긍정적이지만, 표준이 기술 변화 속도를 따라잡을 수 있느냐는 숙제가 남아 있다”고 지적했다.
로이드케이와 MIT의 협업은 국내 기업이 국제 연구기관과 손잡고 기술 상용화를 노리는 사례로 중요한 의미를 가진다. 다만 앞으로 연구단계에서 산업화·시장화로 이어지는 ‘구간’을 얼마나 빠르게, 얼마나 안정적으로 넘느냐가 진정한 성패의 갈림길이 될 것으로 보인다.
김대훈 대표는 “MIT와의 공동연구는 로이드케이가 가진 산업 적용 경험과 MIT의 세계적 원천기술을 결합해 연구 성과가 곧바로 산업 혁신으로 이어지는 새로운 모델을 제시한다”며 “국내 산업은 물론 글로벌 시장에서도 AI 활용의 판도를 바꾸는 전환점이 될 것”이라고 밝혔다.
산업계와 학계 양쪽의 기대가 모이는 가운데, 향후 발표될 연구성과와 적용사례가 과연 이러한 기대를 충족시킬지 주목된다.
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