소규모 언어 모델(Small Language Model, SLM)은 파라미터 수가 상대적으로 적은 컴팩트한 인공지능 언어 모델로, 일반적으로 수십억 개 이하의 파라미터를 가지는 모델을 일컫는다. 이들은 대규모 언어 모델보다 적은 연산 자원과 메모리로 작동하면서도 자연어 이해 및 생성 능력을 유지해, 다양한 경량형 애플리케이션에 최적화되어 있다.

특히 에지 디바이스나 클라우드 환경에서의 저지연 처리, 비용 절감을 요구하는 기업들에게 주목받고 있다. 주요 적용 분야로는 인공지능 교육, 챗봇 및 가상 비서, 콘텐츠 생성, 언어 번역, 코드 개발, 의료 진단 및 치료, 그리고 교육 등이 있다. 이러한 산업 전반에서 텍스트 기반 의사결정이나 상호작용이 필요한 모든 영역에 활용될 수 있어, 기술적 파급력이 크다.

시장 전망

시장 조사기관 밸류에이츠 리포트(Valuates Reports)가 발표한 ‘글로벌 SLM  시장(Global Small Language Model Market)’ 보고서에 따르면, 소규모 언어 모델 시장은 2024년 기준 약 64억 3,000만 달러 규모에서 2030년에는 약 1,718억 달러까지 성장할 것으로 전망된다. 이는 예측 기간 동안 연평균 17.8%의 높은 성장률을 기록할 것으로 분석된다.

보고서는 SLM 기술의 다변화된 사용 사례, 비용 효율성, 그리고 클라우드 및 에지 기반의 유연한 배포 방식이 이러한 성장을 견인한다고 밝히고 있다.

시장 성장을 견인하는 핵심 요인

소규모 언어 모델 시장의 급성장은 기술적 효율성과 실용성에 기반한 산업 수요 증가에 기인한다. 기업과 기관은 지속적으로 증가하는 텍스트 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 방안을 모색 중이며, 대규모 인프라 없이도 빠르고 정확한 분석이 가능한 SLM을 채택하고 있다. 특히 50억 개 미만의 파라미터를 가진 모델은 경량화된 아키텍처 덕분에 엣지 장치나 저전력 시스템에서도 성능 저하 없이 작동할 수 있어 도입 문턱이 낮다. 이는 중소기업이나 예산 제약이 있는 조직에서 빠른 채택을 유도한다.

반면 50억 개 이상의 파라미터를 가진 모델은 보다 정교한 언어 이해와 분석 능력을 제공하여 고급 분석, 도메인 특화 서비스, 고난도 질의 대응이 필요한 금융, 의료, 법률 분야에 매력적인 솔루션을 제공한다. 이러한 이원화된 구조는 다양한 수요층을 만족시킬 수 있으며, 시장 확대의 기반이 된다.

또한 챗봇 및 가상 비서의 도입 확대도 시장을 견인하는 주요 요인이다. 이들 서비스는 고객 지원을 자동화하면서도 개인화된 응답이 가능해 사용자 경험을 향상시키고, 동시에 운영비용을 절감하는 장점을 제공한다. 이는 고객 만족도와 기업 생산성 모두를 제고시킬 수 있어 도입이 가속화되고 있다.

기술적 측면에서는 클라우드 및 엣지 컴퓨팅과의 결합이 큰 역할을 하고 있다. 기업은 엣지에서 경량 모델을 실행하거나, 클라우드 기반으로 배포함으로써 유연한 운영과 지연 최소화, 비용 효율화를 동시에 달성하고 있다. 클라우드 기반 SLM은 업데이트가 용이하고 유지보수 부담이 적으며, 데이터 보안 및 개인정보보호 요구사항을 충족할 수 있는 다양한 기능을 추가할 수 있어 채택이 확산되고 있다.

이 외에도 강화된 데이터 개인정보 보호, 책임 있는 AI 윤리 기준 강화, 하이브리드 및 다중 배포 방식, 지역화된 애플리케이션에 대한 수요 증가 등은 SLM 시장의 성장을 구조적으로 뒷받침하고 있다.

시장의 주요 과제

소규모 언어 모델 시장이 성장하고 있음에도 불구하고, 해결해야 할 과제는 여전히 존재한다. 첫째는 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제다. 특히 의료, 금융 등 민감한 정보를 다루는 분야에서는 모델 배포 방식과 데이터 저장 방식에 대한 규제 준수가 필수적이다. 둘째, 소규모 모델의 한계로 인해 특정 고난이도 언어 작업에서 성능 저하가 발생할 수 있으며, 이로 인해 전환을 망설이는 기업도 존재한다. 또한, 기술 표준 부재와 호환성 부족, 상용화 과정에서의 인프라 부족 문제도 지속적으로 제기되고 있다.

시장 현황

유형별로는 50억 개 미만의 파라미터를 가진 경량형 모델이 가장 높은 수요를 보이며, 엣지 장치나 모바일 환경에서 활용도가 높다. 반면, 50억 개 이상 파라미터 모델은 복잡한 언어처리 작업에 적합하여 대기업 및 전문 기관에서 주로 채택하고 있다. 이 두 유형은 각기 다른 고객층을 대상으로 시장을 양분하고 있으며, 기술 발전과 함께 상호 보완적으로 진화 중이다.

지역별로는 북미 시장이 가장 큰 점유율을 차지하고 있다. 이는 메타, 마이크로소프트, 세일즈포스 등 주요 기술기업의 본사가 위치해 있으며, 인공지능 연구개발에 대한 민간 및 공공의 투자가 활발하기 때문이다. 유럽은 GDPR과 같은 강력한 개인정보 보호 규제를 기반으로 보안 중심의 SLM 도입이 활발하며, 공공기관과 금융 산업이 주요 수요처다. 아시아 태평양 지역은 지역화된 언어 솔루션에 대한 수요와 스타트업 붐으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 특히 인도, 중국, 한국 등은 기술 내재화와 AI 인력 양성을 통해 시장 영향력을 확대하고 있다.

분야별로는 교육, 의료, 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 번역, 코드 개발, 가상 비서 등 다양한 산업에서 SLM 기술이 채택되고 있다. 교육 분야에서는 맞춤형 튜터링과 자동 평가 시스템에 활용되며, 의료 분야에서는 진단 보조 및 환자 커뮤니케이션 개선에 기여하고 있다. 고객 서비스 분야에서는 챗봇과 상담 자동화가 중심이며, 콘텐츠 산업에서는 기사 생성, 문서 요약, 마케팅 콘텐츠 개발 등에서 두각을 나타낸다.

시장을 이끄는 주요 기업

소규모 언어 모델 시장에서는 글로벌 테크 기업들이 기술 개발을 주도하고 있다. 메타 AI는 라마 2(LLaMA 2) 및 안정된 벨루가 7B(Beluga 7B) 모델을 통해 고성능 SLM을 제공하고 있으며, 마이크로소프트는 피-2(Phi-2) 및 올카(Orca) 모델을 통해 고급 언어 처리 역량을 확보하고 있다. 세일즈포스는 X젠(XGen) 모델로 기업용 언어 모델 시장을 겨냥하고 있으며, 알리바바는 웬(Wen) 모델을 통해 아시아 시장에서 경쟁력을 강화하고 있다.

또한, 모자익 ML(Mosaic ML)의 MPT, 허깅 페이스(Hugging Face)의 제피(Zephyr), UAE의 기술혁신연구소(TII)의  팔콘 7B(Falcon 7B )등도 주목할 만한 기업 및 모델이다. 이들 기업은 오픈소스와 상용 모델을 병행하며 다양한 시장 요구를 충족시키고 있다.