2025-2026
LLM 기술 트렌드
추론 모델, Inference Scaling, 멀티모달 — 지금 일어나고 있는 변화를 이해합니다.
2025-2026 4대 핵심 트렌드
지금 LLM 기술에서 가장 중요한 변화들
추론 모델 혁명
"생각하는 AI"의 등장
추론 모델 vs 일반 LLM
12×10=120, 12×5=60
120+60=180"
추론 모델은 답을 내기 전에 "생각 과정(Chain of Thought)"을 명시적으로 거칩니다
주요 추론 모델 비교
| 모델 | 개발사 | 공개 방식 | 특징 |
|---|---|---|---|
| o1 | OpenAI | Closed | 최초의 상업용 추론 모델 (2024년 9월) |
| o3 | OpenAI | Closed | o1의 후속, 더 강력한 추론 능력 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | Open | $6M으로 o1 수준 달성, RLVR 기반 |
| Gemini Deep Think | Closed | 수학 대회 금메달 수준 달성 |
Reinforcement Learning with Verifiable Rewards의 약자. DeepSeek R1의 핵심 학습 방법으로, 수학 문제처럼 정답을 검증할 수 있는 문제에서 강화학습을 통해 추론 능력을 키우는 방식입니다.
Inference-time Scaling
"학습"이 아닌 "추론" 시점에 투자하기
기존에는 모델 성능 향상 = 더 큰 모델 + 더 많은 학습 데이터였습니다. 하지만 2025년부터는 추론 시점에 더 많은 연산을 투입하는 방식이 주목받고 있습니다.
📚 Training-time Scaling (기존)
더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 긴 학습 시간.
비용: 수십억~수천억 원
한 번 학습하면 고정됨
⚡ Inference-time Scaling (신규)
응답 생성 시 더 오래 "생각"하게 함.
비용: 질문별로 조절 가능
같은 모델로도 성능 향상
- 더 많은 토큰 생성 — 추론 과정을 길게 작성하게 함
- Multiple Sampling — 여러 답변을 생성하고 가장 좋은 것 선택
- Self-Verification — 모델이 자신의 답을 스스로 검증
- Tree Search — 여러 추론 경로를 탐색
"우리는 inference-scaling 곡선의 아주 초기 단계에 있으며,
능력은 빠르게 향상될 것입니다."
— OpenAI, 2025
비용의 급격한 하락
오픈 모델이 가져온 가격 혁명
2023년에는 최고 성능을 위해 비싼 API를 사용해야 했습니다. 하지만 2025년, 오픈 모델들이 동등한 성능을 1/10 가격에 제공하고 있습니다.
약 90% 비용 절감, 동등한 성능
기업에 미치는 영향
대규모 AI 도입 비용 장벽 대폭 하락. 스타트업도 AI 서비스 구축 가능.
개발자에 미치는 영향
로컬에서 강력한 모델 실행 가능. OpenAI 의존도 감소.
산업에 미치는 영향
AI 민주화 가속. 더 많은 혁신과 경쟁.
2026년 전망
앞으로 어떻게 될까?
더 많은 영역에서 추론 모델 적용
40% 기업 앱에 AI Agent 통합
Transformer + Mamba 등 혼합
- Inference-time Scaling이 Training Scaling보다 더 중요해짐
- 소형 전문 모델과 모델 플리트 전략이 기업 표준이 됨
- 컨텍스트 윈도우는 현 수준(~1M 토큰)에서 크게 늘지 않을 것
- Diffusion 기반 텍스트 모델이 소비자용으로 등장할 가능성
핵심 요약
- 추론 모델은 "생각하는 AI"로, 복잡한 문제 해결 능력이 크게 향상됨
- DeepSeek R1은 $6M으로 o1 수준 달성, AI 민주화의 상징
- Inference-time Scaling은 추론 시점에 더 많은 연산을 투입하는 새로운 패러다임
- 오픈 모델 덕분에 API 비용이 90% 이상 하락
- 2026년은 Agentic AI와 하이브리드 아키텍처의 해가 될 전망