범용 LLM 한계 드러나자 데이터·정확성 중심

범용 LLM 한계 드러나자 데이터·정확성 중심 범용 LLM 한계 드러나자 데이터·정확성 중심 기술로 이동…법률·재무·커머스 현장 적용 확대인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)을 중심으로 확산되던 흐름에서 벗어나 산업 맞춤형 '버티컬 AI'로 전환되는 흐름이 빨라지고 있다. AI의 범용성이 오히려 현장 적용을 방해하는 요인으로 지적되면서 특정 산업 문제를 정확히 풀 수 있는 특화형 모델 수요가 높아지는 추세다.10일 업계에 따르면 국내외 AI 기업들은 최근 범용 모델 대신 산업별 정밀화를 앞세운 버티컬 AI 개발에 집중하고 있다. 의료, 금융, 법률, 커머스 등 도메인 특화형 AI가 실제 계약 체결, 리스크 예측, 비용 절감 등 실질적 성과를 입증하며 LLM을 그대로 쓰는 전략의 한계를 드러내고 있다는 판단에서다.이같이 버티컬 AI가 주목받는 배경에는 세 가지 축이 자리한다. ▲도메인 최적화로 인한 문제 해결력 ▲데이터 중심의 경량화 전략 ▲정확성 향상을 통한 규제 산업 대응력이다. 이미 LG AI연구원, 코히어 등의 파운데이션 모델 기업들은 기존처럼 모델 파라미터를 키우기보단 양질의 산업 데이터로 성능을 끌어올리는 방식에 주력하고 있다.인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)을 중심으로 확산되던 흐름에서 벗어나 산업 맞춤형 '버티컬 AI'로 전환되는 흐름이 빨라지고 있다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)범용 AI 빈틈 메우는 버티컬 AI…"정확성·가성비서 차이 난다"오픈AI '챗GPT', 앤트로픽 '클로드' 등의 범용 LLM은 다양한 주제를 빠르게 학습할 수 있다는 장점이 있다. 다만 각 산업이 요구하는 맥락 이해력·정확성·규제 대응력에서는 취약하다는 지적이 나온다.특히 문서 구조나 용어가 고정된 법률·세무 분야는 일반 LLM에게는 문맥이 과도하게 추상적이거나 관련성이 낮은 정보를 만들어낼 위험이 높다. '챗GPT'가 사실과 다른 판례를 생성하거나 존재하지 않는 조항을 제시하는 사례는 그 대표적이다.이러한 한계는 성능 문제가 아니라 학습 데이터의 범용성과 과적합 위험, 도메인에 특화된 개념 계층구조 부족에서 기인한다. 이에 따라 전문가가 직접 구축한 정제된 데이터셋 기반의 산업 특화형 AI가 정확도·신뢰성·업무 호환성에서 실효성을 증명하고 있다. 단순히 답을 생성하는 것을 넘어 특정 산업의 '실제 문서'를 구조적으로 이해하고 '작동 가능한 결정'을 내릴 수 있는 수준까지 도달 중이다.지난달 LG CNS AX 세미나에 초청된 에이단 고메즈 코히어 CEO는 경량화 AI를 통한 버티컬 전문화의 중요성에 대해 강조했다. (사진=범용 LLM 한계 드러나자 데이터·정확성 중심 기술로 이동…법률·재무·커머스 현장 적용 확대인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)을 중심으로 확산되던 흐름에서 벗어나 산업 맞춤형 '버티컬 AI'로 전환되는 흐름이 빨라지고 있다. AI의 범용성이 오히려 현장 적용을 방해하는 요인으로 지적되면서 특정 산업 문제를 정확히 풀 수 있는 특화형 모델 수요가 높아지는 추세다.10일 업계에 따르면 국내외 AI 기업들은 최근 범용 모델 대신 산업별 정밀화를 앞세운 버티컬 AI 개발에 집중하고 있다. 의료, 금융, 법률, 커머스 등 도메인 특화형 AI가 실제 계약 체결, 리스크 예측, 비용 절감 등 실질적 성과를 입증하며 LLM을 그대로 쓰는 전략의 한계를 드러내고 있다는 판단에서다.이같이 버티컬 AI가 주목받는 배경에는 세 가지 축이 자리한다. ▲도메인 최적화로 인한 문제 해결력 ▲데이터 중심의 경량화 전략 ▲정확성 향상을 통한 규제 산업 대응력이다. 이미 LG AI연구원, 코히어 등의 파운데이션 모델 기업들은 기존처럼 모델 파라미터를 키우기보단 양질의 산업 데이터로 성능을 끌어올리는 방식에 주력하고 있다.인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)을 중심으로 확산되던 흐름에서 벗어나 산업 맞춤형 '버티컬 AI'로 전환되는 흐름이 빨라지고 있다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)범용 AI 빈틈 메우는 버티컬 AI…"정확성·가성비서 차이 난다"오픈AI '챗GPT', 앤트로픽 '클로드' 등의 범용 LLM은 다양한 주제를 빠르게 학습할 수 있다는 장점이 있다. 다만 각 산업이 요구하는 맥락 이해력·정확성·규제 대응력에서는 취약하다는 지적이 나온다.특히 문서 구조나 용어가 고정된 법률·세무 분야는 일반 LLM에게는 문맥이 과도하게 추상적이거나 관련성이 낮은 정보를 만들어낼 위험이 높다. '챗GPT'가 사실과 다른 판례를 생성하거나 존재하지 않는 조항을 제시하는 사례는 그 대표적이다.이러한 한계는 성능 문제가 아니라 학습 데이터의 범용성과 과적합 위험, 도메인에 특화된 개념 계층구조 부족에서 기인한다. 이에 따라 전문가가 직접 구축한 정제된 데이터셋 기반의 산업 특화형 AI가 정확도·신뢰성·업무 호환성에서 실효성을 증명하고 있다. 단순히 답을 생성하는 것을 넘어 특정 산업의 '실제 문서'를 구조적으로 이해하고 '작동 가능한 결정'을 내릴 수 있는 수준까지 도달 중이다.지난달 LG CNS AX 세미나에 범용 LLM 한계 드러나자 데이터·정확성 중심