‘작고 빠르고, 현명한 AI.’ 이건 이제 단순한 슬로건이 아니라 현실이 되고 있다. 최근 AI 기술의 화두는 ‘크기’가 아니다. 오히려 SLM(Small Language Model), 즉 초경량 AI 모델이 더 주목받고 있다. GPT-4나 Claude 3 같은 초거대 모델의 시대에서, 왜 갑자기 작은 모델에 이목이 집중되고 있을까? 이 질문에 답하기 위해 삼성과 퀄컴, 그리고 다양한 글로벌 기업들이 SLM 시장에 진입하고 있는 흐름을 주목할 필요가 있다. 이번 글에서는 단순 기술 소개가 아닌, 실제 필자의 관점에서 SLM이라는 트렌드가 왜 중요한지, 어떤 미래를 그리고 있는지를 풀어보려 한다.
SLM이란 무엇인가 – 작지만 똑똑한 모델의 반란
요즘 AI 분야에서 ‘작은 모델’이 더 주목받는 건 아이러니처럼 보일 수 있다. GPT-5, Claude Opus처럼 매번 매스컴에서 떠드는 건 수천억 개 파라미터를 가진 초거대 모델이니까. 그런데 실사용 입장에서 보면 이야기가 다르다. 우리가 스마트폰으로 메모를 정리하고, 이메일을 빠르게 요약하고, 간단한 일정 정리를 하는 데 GPT-4급 모델이 꼭 필요할까? 아니, 오히려 너무 크고 무거워서 부담스럽기까지 하다. SLM은 바로 그런 사용자 현실에서 출발한 개념이다. 수억 개에서 수십억 개 수준의 파라미터만을 가진 이 모델들은 연산량이 적고, 로컬 환경에서 작동하며, 속도는 빠르면서도 충분히 똑똑하다. 나는 최근에 Mistral과 Gemma 같은 오픈소스 SLM을 테스트해보면서 이런 생각이 들었다. “이 정도면 일상 업무엔 차고 넘친다.” 무엇보다 로컬에서 바로 돌릴 수 있다는 게 가장 크다. 인터넷 없이도 작동하고, 데이터가 외부로 나가지 않는다는 점에서 프라이버시 측면에서도 매우 강점이 있다. 특히 기업 내 문서 요약, 이메일 자동 응답, 간단한 코드 보조 등에는 클라우드 기반 LLM보다 훨씬 실용적이었다. 물론 대규모 지식 응답이나 창의적 문장 구성에선 여전히 한계가 있다. 하지만, ‘생산성 도구’로서의 역할은 오히려 SLM이 더 이상적이라고 느꼈다. 나는 이제부터는 “AI가 얼마나 똑똑하냐”보다 “AI가 얼마나 가까이 있냐”가 더 중요한 시대가 될 거라 본다. 그 관점에서 SLM은 단순한 트렌드가 아니라, AI의 방향을 완전히 바꾸는 신호탄이라고 생각한다.
삼성·퀄컴이 뛰어드는 이유 – 하드웨어 중심에서 AI 중심으로
개인적으로 이번 MWC와 Computex, 그리고 삼성의 Unpacked 키노트를 보면서 가장 흥미로웠던 포인트는 바로 ‘SLM 기반 AI 처리’를 하드웨어 회사들이 앞장서고 있다는 점이었다. 사실 이건 단순히 기술 경쟁을 넘어, 산업 구조가 전환되고 있다는 걸 보여주는 징후라고 생각한다. 예전에는 ‘더 빠른 CPU’, ‘더 얇은 디바이스’가 핵심 키워드였다면, 이제는 ‘디바이스 내 AI 처리’가 중심축으로 이동하고 있다. 삼성은 갤럭시 S24부터 자체 AI 모델을 탑재해 문자 요약, 통화 중 실시간 번역, 이미지 생성까지도 스마트폰 내부에서 처리한다. 이 과정에 활용되는 것이 바로 SLM이다. 대규모 클라우드 서버 없이도 디바이스 안에서 AI가 스스로 판단하고 반응한다는 점은, 사용성 측면에서 큰 변화를 예고한다. 퀄컴도 마찬가지다. 스냅드래곤 8 Gen 3와 차세대 SoC에 SLM 최적화를 넣었고, 로컬 음성 인식, 카메라 보정, 맞춤형 명령어 수행 등을 가능하게 하고 있다. 여기서 내가 주목하는 건 ‘속도’와 ‘보안’이다. 로컬에서 즉시 처리하니 반응이 빠르고, 클라우드로 데이터를 보내지 않으니 사생활 노출 우려가 줄어든다. 내가 생각하는 SLM의 가장 큰 가치는 이 ‘개인화된 처리 경험’에 있다. 대기업이 서버에서 판단하는 게 아니라, 내 손 안의 기기가 판단하는 구조는 AI 신뢰도 측면에서도 훨씬 설득력을 갖는다. 결국 삼성이나 퀄컴이 뛰어드는 이유는 명확하다. 디바이스의 가치가 하드웨어 사양에서 ‘스마트한 AI 처리 능력’으로 전환되고 있기 때문이다. 그 중심에 SLM이 있다. 앞으로 모든 스마트 디바이스는 하나의 SLM을 기본 탑재하게 될 거라고 나는 확신한다.
초경량 AI의 진짜 가능성 – 우리의 일상 속으로
SLM이 흥미로운 이유는 단지 작아서가 아니다. 오히려 작은 만큼 우리 삶에 자연스럽게 스며들 수 있다는 점에서다. 초거대 모델은 클라우드에 묶여 있고, 자원도 많이 먹는다. 반면, SLM은 아주 가볍게 일상 속을 파고든다. 예를 들어, 나는 요즘 스마트워치에서 간단한 질문을 하거나 운동 로그를 요약할 때 SLM 기반 앱을 쓰고 있는데, 반응 속도가 빠르고 전력 소모도 적다. 이건 단순히 편의성을 넘어서 사용자 경험 자체를 바꾼다. 키보드를 치지 않아도 되고, 어시스턴트를 따로 부르지 않아도 된다. 상황을 판단하고, 문맥을 파악하고, 그 자리에서 바로 응답한다. 이러한 실시간 반응성은 사실상 웨어러블이나 IoT 기기에 AI가 본격 탑재되는 시점을 앞당기고 있다. 예전에는 상상만 했던 ‘AI 안경’, ‘AI 이어폰’ 같은 것들이 이제 기술적으로 가능해졌고, 실제 삼성, 샤오미, 퀄컴 모두 이런 기기들을 준비 중이다. 게다가 에너지 소비도 훨씬 적다. 작은 모델이기 때문에 배터리 소모가 적고, 열 발생도 낮다. 지속 가능한 기술이라는 측면에서도 의미가 크다. 나는 앞으로 1~2년 내에, SLM은 스마트홈, 웨어러블, 자동차 인포테인먼트, 심지어는 키보드와 마우스 같은 주변기기까지도 영향을 줄 것이라고 본다. 요약하자면, SLM은 단순히 ‘AI를 소형화’한 것이 아니다. AI를 ‘생활 속으로 이식한 기술’이다. 그리고 이건, 기술의 방향성 그 자체를 바꾸는 혁신이다.
SLM의 시대, AI 대중화의 핵심이 되다
결국 SLM은 AI의 본질을 다시 생각하게 만든다. AI가 거대해야만 좋은가? 아니면 적절하게 작고 효율적인 것이 더 현실적인가? 나는 후자가 점점 더 설득력을 갖는 시대라고 본다. 삼성과 퀄컴이 본격적으로 이 시장에 뛰어든 것은 결코 단순한 트렌드가 아니다. 이는 곧 모든 디바이스가 하나의 지능을 갖추는 방향으로 진화한다는 신호다. 스마트폰, 노트북, TV, 심지어는 전구와 냉장고까지도 ‘생각하는 장치’가 된다면, 그것은 SLM이 만드는 미래일 것이다. AI가 거대한 서버가 아닌, 내 손안의 작은 칩에서 작동하는 세상. 나는 그 시대가 이미 시작됐다고 믿는다. 그리고 그 중심에 SLM이 있다. 작지만 강한, 그리고 무엇보다 현실적인 AI. 그것이 우리 일상을 바꿔갈 것이다.