파운데이션 모델(Foundation Model)은 단순한 하나의 AI 모델을 넘어, 다양한 분야에 적응할 수 있도록 사전 학습된 대규모 모델을 말합니다. GPT, Claude, Gemini, LLaMA 같은 거대 언어모델들이 대표적이며, 이들은 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 입력을 이해하고 생성할 수 있는 범용성을 갖추고 있죠. 이 글에서는 파운데이션 모델의 정의, 기술적 기반, 그리고 '왜 이토록 AI가 거대해지고 있는가'라는 질문에 대해, 기술적 분석과 함께 내가 직접 체감한 변화를 바탕으로 서술했습니다. 단순히 성능 향상 이상의 의미를 담고 있는 이 구조가 어떤 변화를 만들고 있는지, 지금 그 현장을 함께 들여다봅니다.
파운데이션 모델이란? – ‘범용성’을 위해 설계된 AI의 바닥 구조
파운데이션 모델(Foundation Model)은 말 그대로 '기반을 이루는 모델'이다. 특정한 하나의 업무에 맞춰 훈련된 좁은 AI와 달리, 다양한 문제에 적응 가능한 범용성(generality)을 목표로 한다. GPT-4나 Claude 3 같은 모델이 한 가지 용도(예: 번역, 요약, 질문응답)에만 쓰이지 않고, 다양한 포맷의 작업(프롬프트 생성, 코드 디버깅, 창작 등)을 수행할 수 있는 이유도 여기에 있다. 나도 처음엔 "왜 이렇게 큰 모델이 필요한 걸까?" 하는 의문을 가졌지만, 실제로 사용해보며 느낀 건, 이 모델들이 단지 더 똑똑한 게 아니라, 더 ‘융통성 있는 사고’를 한다는 점이다. 그 유연함이 곧 파운데이션 모델의 핵심 가치다. 기술적으로 보면, 파운데이션 모델은 대규모 데이터셋을 기반으로 사전 학습(pretraining)을 거친 후, 특정 작업에 맞게 소량의 데이터로 파인튜닝(fine-tuning) 되거나 프롬프트를 통해 조정되는 구조다. 이 점에서 GPT-3 이후의 모든 거대 언어모델은 사실상 파운데이션 모델의 철학을 따르고 있다. 나는 이 방식이 굉장히 ‘인간 중심’이라는 느낌을 받는다. 인간도 다양한 상황을 겪으며 경험을 쌓고, 그걸 바탕으로 새로운 문제를 유연하게 해결한다. 파운데이션 모델은 그런 인간형 학습 구조를 모사하려는 시도이기도 하다. 특히 멀티모달(multimodal) 처리 능력이 강화되면서, 파운데이션 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상까지 아우르며 진짜 범용 인공지능(AGI)에 가까워지고 있다. GPT-4o나 Gemini 1.5 Pro는 하나의 모델로 말하고 듣고, 보고 이해한다. 나 역시 이를 사용하면서, AI가 마침내 '단일 도구'가 아닌 '범용 조력자'로 진화하고 있다는 걸 실감했다. 파운데이션 모델은 단순한 기술적 확장이라기보다, ‘모든 문제 해결의 뼈대’를 갖추기 위한 전략적 구조로 봐야 한다.
왜 AI는 거대해지는가 – 성능 그 이상을 위한 ‘규모의 철학’
요즘 AI를 보면 ‘파라미터 수’가 일종의 경쟁 지표처럼 느껴지기도 한다. GPT-4는 수천억, Gemini는 몇 조 단위의 파라미터를 갖췄다고 한다. 처음엔 그 숫자 자체에 위압감을 느꼈지만, 사용하면서 깨달은 건 ‘크기’보다 ‘확장성’이었다. 즉, AI가 더 많은 상황과 문맥, 사용자 요구를 수용하기 위해선 구조적으로 더 큰 모델이 필요하다는 것. 내가 GPT-3.5에서 GPT-4로 넘어가며 느낀 건 정확한 지식의 양뿐 아니라, 문장 속 숨겨진 뉘앙스나 사용자 의도를 더 정교하게 읽어내는 능력이었고, 그것은 결국 모델의 규모가 주는 가능성이었다. AI가 거대해지는 이유는 단순히 연산력을 과시하려는 것이 아니다. 지금 이 시점에서 우리가 원하는 AI는 단순한 도구가 아니라, 복잡한 사회적 맥락 속에서 맥락을 파악하고 행동할 수 있는 ‘디지털 동료’이기 때문이다. 예컨대 사용자의 감정을 파악하고 그에 맞는 어조로 글을 쓰거나, 복잡한 요청을 스스로 나누어 처리하는 능력은 단순한 규칙 기반 AI로는 구현이 불가능하다. 나 역시 글쓰기 작업이나 블로그 운영 중, GPT-4가 맥락에 맞는 문장을 제안하거나 누락된 논리를 보완하는 걸 보며, ‘이건 확실히 단순한 툴이 아니라 파트너’라는 감정을 느낀 적이 많다. 물론 거대 모델은 비용과 자원 측면에서 부담이 크다. 학습 과정에서 발생하는 탄소 배출량, 고가의 GPU 인프라, 높은 유지비는 지속가능성 측면에서 분명 고민해야 할 요소다. 하지만 나는 이 기술이 궁극적으로 '한 번 훈련된 후 여러 작업에 적응 가능한 구조'라는 점에서, 장기적으로는 오히려 비용 효율성이 높아질 수도 있다고 본다. 실제로 파운데이션 모델을 경량화하거나, SLM(Small Language Model)과 조합해 유연한 구조를 만드는 시도들도 이미 시작됐다. 결국 AI의 거대화는 '모든 것을 한 번에 해결하려는 욕심'이 아니라, '더 나은 시작점을 만들기 위한 전략'이라는 시선이 필요하다.
파운데이션 모델의 미래 – AI 생태계를 다시 쓰는 중심축
파운데이션 모델은 단지 대규모 모델의 형태를 의미하는 게 아니다. 이는 AI 개발의 패러다임을 완전히 바꾸는 사고방식의 전환이다. 예전엔 특정 용도에 맞는 모델을 따로따로 개발했지만, 이제는 하나의 모델로 수많은 작업을 ‘적응’하게 만든다. 나도 이 구조의 매력을 처음 체감한 건, 다양한 툴을 오가던 시간이 줄어들었을 때였다. 예전엔 번역은 DeepL, 요약은 SummarizeBot, 창작은 별도 에디터를 썼다면, 지금은 GPT-4 하나로 모두 가능해졌다. 파운데이션 모델은 그런 통합적 경험을 제공하는 기술적 허브다. 앞으로 이 모델은 산업의 경계를 지우고, 다양한 분야에서 핵심 도구가 될 가능성이 크다. 교육에서는 맞춤형 튜터로, 의료에서는 진단 보조 시스템으로, 금융에서는 투자 전략 분석 도구로 활용될 수 있다. 특히 나는 정부와 공공기관이 파운데이션 모델 기반 AI를 활용해 공공 서비스를 혁신하는 모습을 상상해본 적이 있다. 예를 들어, 민원응대, 법률 상담, 정책 해설 등 다양한 행정 서비스가 하나의 모델로 통합된다면, 훨씬 더 친절하고 유연한 공공 서비스가 가능해질 것이다. 이건 단지 기술 발전을 넘어서, 사회 구조 자체를 바꿀 수 있는 잠재력이 있다. 동시에 우려도 존재한다. 모델이 너무 거대화되면 특정 기업이나 국가에 집중되는 위험이 있고, 그에 따라 기술적 종속이나 알고리즘 편향 문제가 발생할 수 있다. 그래서 나는 파운데이션 모델이 ‘공공적 가치’를 담을 수 있는 구조로도 발전해야 한다고 본다. 오픈소스 모델의 확산, 투명한 학습 데이터 관리, 윤리적 가이드라인 정립이 동반되어야 진짜 의미 있는 기술이 된다. 결국 이 기술은 단지 ‘AI를 만드는 법’이 아니라, ‘우리가 어떤 세상을 만들고 싶은가’라는 질문과 연결되어 있다. 파운데이션 모델은 그 질문을 가장 근본적으로 묻는 기술이다.
Foundation Model, 기술을 넘어 ‘질문’을 설계하는 구조
파운데이션 모델은 단지 거대한 AI가 아니다. 그것은 인간처럼 유연하고 적응력 있는 사고 구조를 갖춘 시스템이며, 동시에 수많은 문제 해결의 중심 플랫폼이다. 나는 이 모델을 단순히 '큰 모델'이라고 부르기보다는, '생각을 구조화하는 도구'라고 부르고 싶다. 지금 우리가 직면한 문제들은 단순하지 않다. 다양한 분야, 다양한 언어, 다양한 문화가 얽혀 있고, 그 안에서 AI는 단순한 자동화가 아닌 '이해와 해석'의 기술로 자리 잡아야 한다. 파운데이션 모델은 그 복잡한 세상을 해석하기 위한 가장 진지한 시도이며, 앞으로 AI 기술이 어떤 방향으로 성장할지를 가늠하게 해주는 핵심 개념이다.