MS, 딥시크 50분의 1 크기로 성능 추월...AI ‘가성비’ 전쟁

작성일 09-09

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bf8e64c8edab54a6b5c043916c1f191d9f7adf1951d82ec8b59d4a7ef775d20a" dmcf-pid="uOn7RH9HZ9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="마이크로소프트가 공개한 'rStar2-Agent'의 성능. 중국 딥시크 모델과 비교해 높은 성능(세로축)을 짧은 훈련 횟수(가로축) 만에 달성했다. /아카이브" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/chosun/20250909104549300tcba.jpg" data-org-width="944" dmcf-mid="pUFwXnCnYV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/chosun/20250909104549300tcba.jpg" width="658"></p>
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            마이크로소프트가 공개한 'rStar2-Agent'의 성능. 중국 딥시크 모델과 비교해 높은 성능(세로축)을 짧은 훈련 횟수(가로축) 만에 달성했다. /아카이브
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          <p contents-hash="38496c0437720e809961c2e15f7daf18dd88047362186aa322bf57c864b409a5" dmcf-pid="7TA2o3P3XK" dmcf-ptype="general">마이크로소프트(MS)가 지난달 말 공개한 인공지능(AI) 논문 하나가 업계의 관심을 끌고 있다. 논문에서 공개된 AI 모델의 이름은 ‘rStar2-Agent’. 주요 AI 모델들이 수천만~1조개에 달하는 매개변수(AI가 학습 시 데이터를 서로 연결하는 규모)를 갖춘 데 반해, 매개변수 140억개 규모의 AI로 더 좋은 성능을 낸 것이다. 학습에 들어간 그래픽처리장치(GPU)는 64개에 불과하고 훈련 기간도 1주일밖에 걸리지 않았다. 아직 상용화 단계에 이르지는 못했지만 AI 개발 효율성을 대폭 늘릴 것으로 주목받고 있다.</p>
          <p contents-hash="ee06b93d24b993c5509a95777aa4c80b24b359814bd9f280269aa5eaeb5c0d19" dmcf-pid="zycVg0Q0tb" dmcf-ptype="general">지난 1월 중국산 저비용·고성능 AI가 글로벌 테크 업계를 놀라게 한 ‘딥시크 쇼크’ 이후 미국 빅테크 기업들도 학습과 추론 효율을 높이는 방안을 강구하고 있다. 최대한 저렴한 비용, 적은 GPU, 짧은 시간 안에 선두급 성능을 갖춘 AI를 개발하는 ‘가성비’ 전쟁이 벌어지는 것이다.</p>
          <p contents-hash="90eeb9a69180546cdce0d7bffd9fb45c7ecf8f7342992e5e53ec81c2f0665ab8" dmcf-pid="qWkfapxp1B" dmcf-ptype="general">◇MS, AI 새 학습법 개발</p>
          <p contents-hash="e36515bbc45447acb494f4da183cb0598a9e6265b0ea471b9ae1edac65c9f88e" dmcf-pid="BYE4NUMUZq" dmcf-ptype="general">rStar2-Agent는 인간 뇌에서 학습과 기억·연산을 담당하는 시냅스 역할을 하는 매개변수가 140억개에 그친다. 6710억개의 매개변수를 갖춘 딥시크 R1의 50분의 1 수준이지만, 성능은 더 월등했다고 MS 연구진은 밝혔다. 논문에 따르면, 이 모델은 AI 성능을 평가할 때 활용되는 미국 수학경시대회(AIME) 2024에서 80.6%의 정확도를 기록해 딥시크 R1(79.8%), 오픈AI o3 미니(79.6%)보다 좋은 성적을 기록했다.</p>
          <p contents-hash="568521ca0d9d837d8b6dace596d48bb2a427cf746cfd7d66e832d49f86055b84" dmcf-pid="bGD8juRuZz" dmcf-ptype="general">적은 매개변수로 높은 성능을 낸 비결은 무엇일까. MS는 새로운 AI 학습 방법을 개발해 효율을 높였다. 기존 AI 모델들은 외부 도구를 효율적·안정적으로 활용하지 못했지만, MS 모델은 프로그래밍 언어인 파이썬을 계산기처럼 활용하며 학습을 진행했다. 일반 학생들은 혼자 오랫동안 고민하면서 공부할 때, MS 모델은 계산기를 두고 중간중간 참고하며 공부한 셈이다. MS는 4만5000개의 파이썬 코드를 동시에 실행할 수 있는 환경을 만들었다. 이 결과 rStar2-Agent는 64개의 AMD GPU로 510회에 불과한 짧은 훈련 과정만 거쳐서 선두급 계산 성능을 갖추게 됐다.</p>
          <p contents-hash="d60976c64ad9fea7188c1891e7cc87c8cebe58e9cb39c13786e4f41701d7b52d" dmcf-pid="KHw6A7e7Y7" dmcf-ptype="general">연구팀은 “이번 연구는 ‘길게 생각하는 모델’에서 ‘더 똑똑하게 생각하는 모델’로 전환을 보여준다”며 “도구를 능동적으로 활용하고 성공 사례를 선별하는 방식만으로도 대규모 모델에 맞먹는 성능을 얻을 수 있다는 것”이라고 했다.</p>
          <p contents-hash="b9fe1ddd3403c58c6c8a6cf0199a5dce3725934014745ec5d245ae5f4734832e" dmcf-pid="9XrPczdzXu" dmcf-ptype="general">◇‘나노 모델’까지</p>
          <p contents-hash="af9daad50a3980a289489474de45f0b36ca8170d425931a18ae245421f0e8f1b" dmcf-pid="2ZmQkqJqYU" dmcf-ptype="general">여타 빅테크들도 비용과 효율성을 우선한 ‘미니’ AI 모델들에 힘을 쏟고 있다. 수억 달러 이상, 수개월 학습이 필요한 대형 모델 대신, 운영 비용을 줄이면서도 대규모 서비스에 적합한 가성비 모델을 잇따라 공개하는 것이다. 구글은 지난 7월 ‘제미나이 2.5 플래시-라이트’ 모델을 출시했다. 구글이 이 모델에서 강조한 것은 가격과 효율이다. 구글은 “입력 토큰 100만개당 0.1달러의 가격으로 요청을 처리할 수 있다”며 “품질 저하 없이 성능과 비용의 균형을 맞췄다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="e51bc3ac081f30fd4cd52fb1113d5baedbc43b483399d7d1f55050acad797eb1" dmcf-pid="VmJUxYbYGp" dmcf-ptype="general">오픈AI는 지난 4월 출시한 GPT-4.1부터 ‘나노(Nano)’ 버전을 공개하고 있다. 기존의 미니 모델보다 더 빠르고 가벼운 것이 특징이다. 테크 업계 관계자는 “딥시크 사태 이후 학습에서 추론에 이르기까지 비용 효율성을 높이는 것이 AI 업계의 우선순위로 올라섰다”며 “대규모 인프라 투자로 압도적 AI 성능을 유지하는 것 외에도 가벼운 버전을 개발해야 하는 과제가 생긴 것”이라고 했다.</p>
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