국산 AI가 포털 검색을 바꿨다…줌, LG AI연구원 ‘K-엑사원’ 전면 도입

이번 사례는 스타트업들에게 매우 고무적인 신호입니다. 그동안 많은 국내 기업들이 GPT-4와 같은 글로벌 모델의 높은 비용과 한국어 처리 한계 사이에서 고민해 왔는데, K-엑사원과 같은 국산 모델이 상용화 수준의 성능과 2배에 달하는 비용 절감 효과를 입증했기 때문입니다. 이는 특정 도메인을 타겟으로 하는 AI 스타트업들에게 강력한 기술적 기반이자 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다.

하지만 주의해야 할 트레이드오프도 명확합니다. 국산 모델의 성능이 우수하더라도, 글로벌 빅테크가 거대한 자본력을 바탕으로 업데이트하는 생태계의 속도를 따라잡지 못할 경우 기술적 종속성이 다시 발생할 위험이 있습니다. 따라서 창업자들은 모델 자체의 성능에만 매몰되기보다, 이스트에이드처럼 검색 엔진과의 결합을 통한 할루시네이션 억제나 캐싱 기술 같은 '서비스 최적화 레이어'를 구축하여 모델의 한계를 보완하는 전략적 접근이 필요합니다.