‘말 안 하는 AI’ 열풍… 초저가·고속 ‘판단’으로 판 흔든다 작성일 10-19 50 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tqEZ6h8BZv"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="41135550c5dcae364b35747e2ef8b0524095b90951d8c57063cb84142a1c1ace" dmcf-pid="FBD5Pl6bHS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="의사결정 AI '제브(Jev)'를 개발한 타입세이프 AI 로고. /타입세이프 AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/chosun/20261019151041150fbjq.jpg" data-org-width="1921" dmcf-mid="1IO0eWRf5T" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/chosun/20261019151041150fbjq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 의사결정 AI '제브(Jev)'를 개발한 타입세이프 AI 로고. /타입세이프 AI </figcaption> </figure> <p contents-hash="e1f880e792e95a8d73179f022bb1d0acad9d0af983cf30cba5e32297b58c2f3e" dmcf-pid="3bw1QSPKGl" dmcf-ptype="general">수많은 이메일 중 스팸과 업무 메일을 구분하고, 쏟아지는 고객 불만을 급한 순서대로 추려낸다. 최근 미국 기업들이 잇따라 도입 중인 ‘의사 결정 인공지능(decision AI)’이 하는 일이다. 인간의 언어로 글을 쓰거나 대화하는 생성형 AI와 달리, 정해진 보기 중 답을 고르거나 점수를 매겨 줄 세우는 것이 특기다. 이용 가격도 저렴해 빠르게 기업 시장에 파고들고 있다. 미국 스타트업 타입세이프AI가 지난달 ‘제브(Jev)’를 선보이며 시장 개척에 나섰고, 오픈AI와 마이크로소프트(MS) 등 빅테크도 잇따라 경쟁에 가세했다.</p> <p contents-hash="3345b61f9175ff3c7e08e0bbaf1652853ad87ca08ceb4f29df82df98c08ed0eb" dmcf-pid="0KrtxvQ9Hh" dmcf-ptype="general">제브는 지난달 15일(현지 시각) 출시돼 약 보름 만에 미국 AI 플랫폼 버셀에서 9월 사용 횟수 1위에 올랐다. 버셀은 여러 AI 모델을 한곳에서 사용하게 하는 서비스를 운영하는데, 신생 모델이 오픈AI·앤스로픽·구글 등 선두 모델을 제치고 가장 많이 사용된 것이다. 출시 첫 2주 동안 버셀 유료 사용자의 35.3%가 제브를 사용할 만큼 확산세가 빠르다. 버셀은 “자사 서비스 역사상 어떤 모델보다도 빠른 도입 속도”라고 했다.</p> <p contents-hash="5169b0cd7f1b807595d2e2a73ad548007cbd2a64b1fc3d82b7c0e53f9920a8d4" dmcf-pid="p9mFMTx25C" dmcf-ptype="general">제브는 챗GPT처럼 답을 문장으로 작성하지 않는다. 대신 이용자가 정한 기준에 따라 입력 내용을 분류하거나 점수를 매긴다. 예컨대 메일을 ‘정상·스팸’으로 나누도록 설정하면, 제브가 내용을 읽고 어느 쪽에 해당하는지 판단한다. 고객 불만의 긴급성을 점수로 매겨 처리 순서를 정하는 데도 활용할 수 있다. 분류·평가에 기능을 집중해 처리 속도를 대폭 높였다.</p> <p contents-hash="548f61d3ab6a37ba400e974e33219d4d1836bc3cf83b2fb4a949f68fb37d9d9a" dmcf-pid="U2s3RyMVYI" dmcf-ptype="general">타입세이프AI는 “자체 평가에서 제브가 기존 거대언어모델보다 최대 194배 빠르게 판단 작업을 처리했다”고 밝혔다. AI가 글을 읽고 처리하는 단위인 ‘토큰’ 100만개당 입력 요금은 0.042달러로, 앤스로픽의 ‘클로드 페이블 5.1’의 약 240분의 1이다.</p> <p contents-hash="f7a01c178d2ea49120bb6f471cf3c04a22016ffbbe40cf2e831a2916eb5420db" dmcf-pid="uVO0eWRf1O" dmcf-ptype="general">제브가 각광받는 것은 기업의 AI 활용이 늘면서 반복적인 업무를 저렴하게 처리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. 문의 한 건을 분류할 때는 미미한 비용 차이도 수십만·수백만 건을 처리하면 부담이 커진다. 복잡한 추론은 고성능 AI에 맡기고, 단순한 분류·평가는 저렴한 전문 모델로 처리해 전체 운영 비용을 낮추려는 수요를 파고든 것이다.</p> <p contents-hash="de15524ae8cfe427e0a1e3c0d712828c816cb673bf9b818fb67c7b7f96a5b5c5" dmcf-pid="7fIpdYe4Ys" dmcf-ptype="general">실제 비용 절감 사례도 잇따르고 있다. 채용 중개업체 잭앤질은 후보자 6000명 중 2000명을 추리는 1차 평가에 제브를 도입해 구글 제미나이를 쓸 때보다 비용을 88% 줄였다고 밝혔다. 데이터 분석 업체 마더덕은 뉴스 기사 10만건을 주제별로 분류하는 실험에서 제브가 40초, 0.5달러에 작업을 끝냈다고 밝혔다. 비교 대상인 범용 AI는 30분 넘게 걸렸고 비용은 37달러였다.</p> <p contents-hash="4c01034869edf96c2a8e7b158a33723d20d2218d9ff49ae9f7aa8b7235837c3c" dmcf-pid="zaFQmBrNXm" dmcf-ptype="general">선두 AI 기업들도 잇따라 의사 결정 모델을 공개하고 있다. 오픈AI는 지난 6일 분류·선택용 ‘디시전스 API’를 공개 시험 서비스로 내놨고, 마이크로소프트(MS)는 9일 ‘디시전-1’을 출시했다. MS의 게임 브랜드 엑스박스는 이용자 의견과 리뷰 1만건 이상을 주제별로 분류하는 데 디시전-1을 사용해 속도를 14배 이상 높였다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="c7e1fc859dad1edea3038515812034f72226bce182f4291211a2971adabb6508" dmcf-pid="qN3xsbmjGr" dmcf-ptype="general">다만 초저가 전략을 지속하며 수익을 키우는 것은 과제다. 제브는 9월 버셀에서 가장 많이 호출됐지만, 단가가 워낙 낮아 전체 이용자 지출에서 차지한 비율은 0.15%에 그쳤다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [동아게임백과사전] 우주에서 처음 즐긴 게임은 무엇이었을까? 10-19 다음 한 장에 빌딩 한 채? 수십억 원짜리 게임 카드는 어떻게 감정할까? [게임 인더스트리] 10-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
