AI '백만 토큰 시대' 돌입…거대 모델 vs RAG, 진짜 승자는?

초대형 언어 모델(LLM)의 ‘백만 토큰 시대’가 본격화되면서, 이를 둘러싼 기술적·경제적 논쟁이 AI 업계 전반을 뜨겁게 달구고 있다. 오픈AI, 구글 딥마인드, 미니맥스 등 선두 기업은 수백만 토큰을 동시에 처리할 수 있는 대형 모델로 독해력과 연산 능력을 극대화하려는 경쟁에 돌입했지만, 이런 확장이 실질적인 비즈니스 혁신으로 이어지는지에 대해선 회의론도 고개를 들고 있다.

미니맥스의 MiniMax-Text-01은 최대 400만개 토큰, 구글(GOOGL)의 Gemini 1.5 Pro는 200만개 토큰을 한 번에 처리할 수 있는 능력을 자랑한다. 이들은 대형 코드베이스, 수천 페이지짜리 법률 문서 분석, 수년치 연구 데이터를 통합 처리할 수 있다는 점에서, 기존 모델들의 한계를 뛰어넘는 것처럼 보인다. 하지만 모델의 ‘맥락 처리 능력(context window)’이 커질수록 AI의 연산 효율성과 실제 업무 활용도 역시 이에 비례해 향상된다는 보장은 없다.

기술적 관점에서 보면, 더 긴 컨텍스트 윈도우는 데이터 분할 없이 원문 그대로의 정보를 처리할 수 있다는 이점이 있다. 특히 문서 요약, 복잡한 계약 검토, 소스코드 디버깅 등 특정 작업에서 인공지능의 맥락 유지 능력은 핵심 성과 요인으로 작용한다. 예컨대 400만 토큰이면 약 1만 쪽에 달하는 책 한 권 분량을 한 번에 분석할 수 있어, 검색 정확도 제고나 헛다리 짚기 오류(일명 헛소리 감소)에 효과적일 수 있다.

하지만 이를 뒷받침할 현실적인 성능과 효율성 지표는 온전히 따르지 않고 있다. JPMorgan Chase의 연구에 따르면, LLM이 전체 입력 텍스트의 약 75%에서 적절한 성능을 구현하지 못했으며, 복잡한 금융 분석 과제에서는 3만2,000개 토큰을 넘으면 성능이 급격히 하락하는 현상이 관측됐다. 이유는 명확하다. 현재 모델들이 긴 맥락을 기억하거나 중요도를 판단하는 데 한계를 보이기 때문이다.

이런 상황에서 주목받는 대안이 바로 ‘검색 증강 생성(RAG)’ 모델이다. RAG는 외부 문서나 데이터베이스로부터 실시간으로 필요한 정보를 가져와 응답을 생성하기 때문에, 상대적으로 짧은 입력으로도 높은 정확도를 보일 수 있다. 모델이 수백만 토큰을 직접 분석하지 않더라도, 핵심 정보만 뽑아내는 방식으로 비용과 메모리 사용 면에서 효율을 극대화할 수 있다.

실제로 대형 모델과 RAG 방식의 경제성을 비교한 사례들이 잇따라 공개되고 있다. 구글의 연구에 따르면, 12만8,000 토큰 기반 예측 모델은 10년치 실적 발표 자료를 분석했을 때 RAG보다 29% 높은 성능을 보였다. 반면 마이크로소프트(MSFT) 산하 깃허브의 내부 실험에서는 모노레포 마이그레이션 작업 속도에서 대형 모델이 RAG보다 2.3배 빠르다는 결과도 나왔다. 즉, 용도에 따라 편익이 극명하게 엇갈린다는 뜻이다.

문제는 비용이다. 수백만 토큰을 한 번에 처리하는 시스템을 운영하려면 고성능 GPU와 대용량 메모리 인프라가 필수적이다. 이는 곧 높은 추론 비용과 레이턴시(지연 시간)로 이어진다. 반면, RAG는 필요한 데이터만 불러와 처리하므로 응답 속도와 비용 측면에서 상대적으로 자유롭다. 결과적으로 대규모 분석이나 문서 일괄 처리에는 대형 모델이 유리하고, 실시간 검색이나 비용 민감한 환경에서는 RAG가 적합하다는 분석이 가능하다.

최근에는 이 둘의 장점을 혼합한 하이브리드 접근이 주목받고 있다. ‘GraphRAG’처럼 지식 그래프와 벡터 검색을 결합한 기술은 응답의 연관성 및 문맥 정확도를 35% 이상 향상시켰고, 실적은 전통 방식 대비 최대 80%의 정확도 개선을 보여 성능과 비용 효율의 균형점을 제시한다.

결론적으로, 기업 입장에서 중요한 것은 ‘모델의 크기’가 아니라 ‘문제 해결 능력’이다. 데이터 분석 복잡성, 비용 예산, 실시간 처리 요건 등을 종합적으로 고려해 맥락 확장형 모델과 RAG 중 적합한 수단을 전략적으로 선택해야 한다. 한 AI 업계 전문가는 이를 다음과 같이 요약했다. “조향 능력 없이 고속도로를 넓히는 것처럼, 추론 능력이 부족한 초대형 모델 확장은 허상일 뿐이다.” AI 기술이 진정한 가치를 창출하려면, 더 똑똑한 구조와 목적 지향적 활용이 필수다.