리퀴드 AI, '추측적 디코딩'으로 VLM 추론 3배 가속

(aitimes.com)

AI타임스2026년 9월 28일AI 모델

리퀴드 AI가 텍스트 중심의 추측적 디코딩 기술을 비전-언어 모델(VLM)로 확장한 '디스파크(DSpark)'를 공개하며, 멀티모달 모델의 추론 속도를 최대 3배까지 가속화하는 기술적 돌파구를 마련했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1리퀴드 AI, VLM 추론 속도를 3배 가속하는 '디스파크(DSpark)' 공개
2소형 초안 모델이 토큰을 예측하고 대형 모델이 검증하는 '추측적 디코딩'을 멀티모달 영역으로 확장
3LFM2.5-VL-3B 모델을 위한 실험용 초안 모델 'LFM2.5-VL-3B-디스파크' 발표
4초안 모델 구현을 위해 2억 8,000만 개의 매개변수 추가 활용
5텍스트 중심의 기술을 시각 정보 처리가 결합된 멀티모달 영역으로 확장하여 기술적 의미 확보

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

VLM과 같은 멀티모달 모델은 막대한 연산 비용과 지연 시간(Latency)이 발생하며, 이는 실시간 서비스 적용의 가장 큰 장애물입니다. DSpark는 모델의 크기를 무작정 키우지 않고도 추론 속도를 3배나 높일 수 있는 효율적인 알고리즘적 해법을 제시했다는 점에서 매우 중요합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

기존의 추측적 디코딩 기술은 주로 텍스트 생성 모델의 효율화에 집중되어 있었습니다. 하지만 최근 AI 트렌드가 텍스트를 넘어 이미지와 영상을 동시에 이해하는 멀티모달로 급격히 이동함에 따라, 시각 정보 처리까지 포함된 고효율 추론 기술에 대한 수요가 급증하고 있는 시점입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

모델 파라미터 수 경쟁을 넘어 '추론 효율성'이 AI 모델의 핵심 경쟁력으로 부상할 것입니다. 특히 온디바이스 AI나 에지 컴퓨팅을 지향하는 스타트업들에게는 고성능 모델을 저사양 하드웨어에서도 구동할 수 있게 만드는 핵심적인 기술적 지표가 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

고가의 GPU 인프라 확보에 어려움을 겪는 국내 AI 스타트업들에게 이러한 추론 가속 기술은 서비스 운영 비용(OPEX)을 절감할 수 있는 결정적인 기회입니다. 단순히 모델을 학습시키는 것을 넘어, 서비스 도메인에 최적화된 경량 모델과 메인 모델 간의 정교한 파이프라인을 구축하는 역량이 중요해질 것입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

DSpark의 등장은 AI 모델의 성능 지표가 '정확도'를 넘어 '추론 효율성'이라는 새로운 패러다임으로 이동하고 있음을 보여줍니다. 멀티모달 모델의 무거운 연산량을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 이 기술은, AI 서비스를 상용화하려는 창업자들에게 비용 절감과 사용자 경험(UX) 개선이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 강력한 무기가 될 것입니다.

하지만 기술 도입 시 반드시 고려해야 할 트레이드오프가 존재합니다. 초안 모델(Draft Model)을 별도로 관리하고 운영해야 하는 시스템 복잡성이 증가하며, 만약 초안 모델의 예측 정확도가 낮아 검증 단계에서 오류가 빈번해진다면 오히려 전체적인 추론 오버헤드가 발생하여 속도 이득을 상쇄할 위험이 있습니다. 따라서 스타트업은 단순히 기술을 도입하는 것에 그치지 않고, 자사의 특정 데이터 도메인에 최적화된 초안 모델을 얼마나 정교하게 튜닝하여 메인 모델과 동기화하느냐에 집중해야 합니다.

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