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생성형 AI는 왜 ‘전문가’를 나누기 시작했을까?
생성형 AI의 성능은 최근 몇 년 사이 놀라울 정도로 발전했습니다. 과거에는 간단한 질문에 답하거나 짧은 문장을 생성하는 수준이었다면, 이제는 복잡한 코드를 작성하고, 논문을 요약하며, 이미지까지 이해하는 수준에 이르렀습니다. 이러한 성능 향상의 배경에는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 개발하려는 AI 기업들의 노력이 있었습니다. 실제로 최신 대규모 언어 모델(LLM)은 수백억 개에서 수천억 개에 이르는 매개변수(Parameter)를 학습하며 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.
하지만 모델이 계속 커질수록 새로운 문제가 나타나기 시작했습니다. 모델이 거대해질수록 더 많은 GPU와 메모리, 전력이 필요하고, AI가 답변을 생성하는 데 필요한 비용도 함께 증가하는 것입니다. 사용자가 한 명이라면 큰 문제가 아닐 수 있지만, 전 세계 수억 명이 동시에 AI 서비스를 이용한다면 이야기가 달라집니다. 사용자의 질문 하나마다 거대한 모델 전체를 실행해야 한다면 서버 비용은 기하급수적으로 증가하게 됩니다.
예를 들어 대학교에서 학생 한 명이 간단한 질문을 했다고 가정해 보겠습니다. “학식 메뉴가 뭐예요?“라는 질문 하나를 해결하기 위해 총장, 학장, 교수, 행정직원, 조교가 모두 회의실에 모인다면 매우 비효율적일 것입니다. 이 질문은 학생식당 담당 직원 한 명만 답해도 충분합니다. 반대로 학교의 장기 발전 계획처럼 중요한 문제라면 여러 전문가가 함께 논의하는 것이 적절합니다. 사람들은 상황에 따라 필요한 전문가만 참여시키는데, AI도 같은 방식으로 동작하면 훨씬 효율적이지 않을까요?
이러한 아이디어에서 등장한 구조가 바로 MoE(Mixture of Experts) 입니다. 이름 그대로 여러 명의 전문가를 조합해 사용하는 방식이며, 필요한 전문가만 선택하여 계산하기 때문에 높은 성능과 효율성을 동시에 얻을 수 있습니다. 최근 생성형 AI가 빠르게 발전할 수 있었던 이유 중 하나도 이러한 새로운 모델 구조 덕분이라고 할 수 있습니다.
MoE는 어떻게 동작할까?
MoE를 이해하기 위해서는 먼저 Expert(전문가) 와 Gate(게이트) 라는 두 가지 핵심 요소를 알아야 합니다. 먼저 Expert는 특정한 특징이나 문제를 잘 처리하도록 학습된 작은 신경망입니다. 하나의 거대한 AI 모델 안에는 수십 개에서 많게는 수백 개의 Expert가 존재할 수 있으며, 각각은 조금씩 다른 역할을 수행합니다. 어떤 Expert는 프로그래밍과 같은 기술적인 질문을 잘 처리하고, 어떤 Expert는 번역이나 글쓰기, 또 다른 Expert는 수학 계산이나 논리적인 추론에 강점을 가질 수 있습니다.
하지만 모든 Expert를 항상 동시에 실행하는 것은 아닙니다. 사용자의 질문이 입력되면 먼저 게이트 네트워크(Gating Network) 가 질문의 특징을 분석합니다. 그리고 “이 질문은 어떤 전문가가 가장 잘 해결할 수 있을까?“를 판단하여 가장 적합한 Expert 몇 개만 선택합니다. 이후 선택된 Expert만 실제 계산에 참여하여 답변을 생성합니다. 즉, 거대한 모델 전체를 실행하는 것이 아니라 필요한 부분만 활성화하는 방식입니다.
예를 들어 사용자가 “Spring Boot에서 JWT 인증을 구현하는 방법을 알려 주세요.“라고 질문했다면 코딩과 백엔드 관련 Expert가 선택될 가능성이 높습니다. 반대로 “파리에서 3박 4일 여행 일정을 추천해 주세요.“라는 질문이라면 여행이나 일반 상식에 강한 Expert들이 활성화될 수 있습니다. 질문의 종류에 따라 참여하는 전문가가 달라지는 것입니다.
이러한 구조는 사람들의 협업 방식과도 매우 비슷합니다. 회사에서도 디자인 문제는 디자이너가, 회계 문제는 회계 담당자가, 법률 문제는 변호사가 해결합니다. 모든 직원이 모든 업무를 동시에 처리하지 않는 것처럼, MoE도 문제에 맞는 전문가만 선택하여 효율적으로 답을 만들어 냅니다. 덕분에 모델의 전체 규모는 매우 크더라도 실제 계산량은 크게 줄일 수 있으며, 성능과 속도를 모두 만족시키는 구조를 구현할 수 있습니다.
왜 AI 기업들은 MoE를 선택할까?
최근 OpenAI, Google, Anthropic, Meta와 같은 AI 기업들은 단순히 모델의 크기를 키우는 것보다 더 효율적인 모델 구조를 만드는 것에 많은 투자를 하고 있습니다. 그 이유는 생성형 AI 서비스가 폭발적으로 성장하면서 운영 비용이 중요한 경쟁 요소가 되었기 때문입니다. 사용자가 AI에게 질문을 입력할 때마다 모델은 답변을 생성하기 위해 수많은 계산을 수행하는데, 만약 거대한 모델 전체를 매번 실행해야 한다면 GPU 사용량과 전력 소비는 물론 서비스 운영 비용까지 크게 증가하게 됩니다.
MoE는 이러한 문제를 해결할 수 있는 효과적인 방법입니다. 모델 전체는 매우 큰 규모를 유지하면서도 실제 추론(Inference) 과정에서는 필요한 Expert만 활성화하기 때문에 계산량을 크게 줄일 수 있습니다. 쉽게 말해 100명의 전문가를 고용해 놓았더라도 매번 100명 모두를 일시키는 것이 아니라, 상황에 맞는 2~4명만 투입하는 방식입니다. 이렇게 하면 높은 성능을 유지하면서도 불필요한 연산을 줄일 수 있고, 응답 속도와 비용 효율도 함께 개선됩니다.
또한 Expert마다 서로 다른 분야를 담당하기 때문에 특정 영역에 대한 전문성을 더욱 높일 수 있다는 장점도 있습니다. 모든 지식을 하나의 거대한 신경망이 학습하는 것보다 역할을 분담하는 구조가 학습 효율을 높일 수 있기 때문입니다. 실제로 최신 AI 모델들은 프로그래밍, 수학, 번역, 일반 상식 등 다양한 유형의 질문에 뛰어난 성능을 보여주는데, 이러한 발전에도 MoE와 같은 효율적인 아키텍처가 중요한 역할을 한 것으로 평가받고 있습니다.
물론 모든 AI 모델이 반드시 MoE 구조를 사용하는 것은 아닙니다. 모델의 목적과 설계 방식에 따라 Dense Model(모든 매개변수를 사용하는 구조)을 선택하는 경우도 있으며, 일부 최신 모델은 MoE와 다른 최적화 기술을 함께 적용하기도 합니다. 중요한 점은 AI 업계가 더 큰 모델만 만드는 경쟁에서 벗어나 더 효율적인 구조를 만드는 경쟁으로 점점 이동하고 있다는 사실입니다. MoE는 이러한 흐름을 대표하는 핵심 기술 중 하나라고 할 수 있습니다.
앞으로 MoE는 어떻게 발전할까?
앞으로 생성형 AI는 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다. 단순한 질문에 답하는 수준을 넘어 문서를 분석하고, 코드를 작성하며, 음성과 이미지를 이해하고, 사용자를 대신해 여러 작업을 수행하는 AI 에이전트 시대로 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 환경에서는 하나의 AI가 처리해야 하는 작업의 종류가 훨씬 많아지기 때문에, 모든 기능을 하나의 거대한 신경망이 담당하는 방식은 점점 비효율적이 될 수 있습니다.
이러한 이유로 앞으로는 각 분야에 특화된 Expert를 더욱 세분화하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다. 예를 들어 프로그래밍 전문가, 의료 전문가, 금융 전문가, 법률 전문가처럼 특정 영역에 강점을 가진 Expert들이 하나의 모델 안에서 협력하는 구조가 더욱 정교해질 수 있습니다. 사용자는 하나의 AI와 대화하고 있지만, 내부에서는 질문의 종류에 따라 가장 적합한 Expert들이 선택되어 답변을 생성하는 방식입니다.
또한 MoE는 멀티모달 AI와도 자연스럽게 연결됩니다. 앞으로 AI는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등 다양한 형태의 정보를 동시에 처리해야 합니다. 이때 이미지를 이해하는 Expert, 음성을 분석하는 Expert, 텍스트를 생성하는 Expert처럼 역할을 나누면 훨씬 효율적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 구조는 AI가 더 다양한 작업을 수행하면서도 응답 속도와 비용을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
결국 MoE는 단순히 AI 모델을 크게 만드는 기술이 아니라, 필요한 전문가를 적절한 순간에 선택하여 사용하는 효율적인 구조입니다. 생성형 AI가 점점 더 똑똑해지고 복잡한 문제를 해결할 수 있게 된 배경에도 이러한 아키텍처의 발전이 있습니다. 앞으로 새로운 AI 모델을 접하게 된다면 단순히 “매개변수가 몇 개인가?“만 보는 것이 아니라, 어떤 구조로 동작하는 모델인지도 함께 살펴본다면 AI 기술을 더욱 깊이 이해할 수 있을 것입니다.
마무리
생성형 AI는 이제 단순히 모델의 크기를 늘리는 경쟁에서 벗어나 더 적은 연산으로 더 높은 성능을 만드는 방향으로 발전하고 있습니다. MoE는 이러한 변화의 대표적인 기술로, 모든 매개변수를 항상 사용하는 대신 필요한 Expert만 선택하여 계산하는 효율적인 구조를 제공합니다. 덕분에 AI는 높은 성능을 유지하면서도 응답 속도를 높이고 운영 비용을 줄일 수 있습니다.
앞으로 AI 에이전트와 멀티모달 AI가 더욱 발전할수록 MoE와 같은 효율적인 모델 구조의 중요성은 계속 커질 것입니다. 생성형 AI를 공부하고 있다면 LLM이나 RAG 같은 개념뿐 아니라 MoE와 같은 최신 모델 아키텍처도 함께 이해해 두는 것이 좋습니다. 이러한 기술은 앞으로 등장할 새로운 AI 모델의 핵심 기반이 될 가능성이 매우 높기 때문입니다.