젠스파크(Genspark AI), 인공지능 세계의 숨은 실력자 알아보기

요즘 AI 얘기 안 하는 사람 있나요? 오픈AI, 안트로픽, 구글 같은 대형 AI 기업들이 뉴스를 장식하는 요즘인데, 우리 사이에서만 말하자면 사실 눈여겨봐야 할 곳은 따로 있습니다. 바로 '젠스파크(Genspark AI)'에요.

 

저는 지난달 테크 콘퍼런스에서 우연히 젠스파크 부스를 지나치다가 발길이 멈췄습니다. 왜냐고요? 다른 AI 데모들과는 뭔가 달랐거든요. 뭔가... 더 자연스러웠달까?

젠스파크 AI가 뭐길래?

젠스파크는 2022년에 설립된 AI 스타트업으로, 대형 언어 모델(LLM)을 개발하는 회사입니다. 근데 다른 회사들과 다르게 기업 맞춤형 AI 솔루션에 초점을 맞추고 있어요. 이들의 모토는 "범용 AI가 아닌, 당신의 비즈니스만을 위한 AI"라고 하네요.

 

솔직히 처음엔 '또 하나의 AI 회사구나' 싶었어요. 클로드, GPT, 제미나이 같은 유명한 모델들이 이미 시장을 점령하고 있는데 무슨 차별점이 있을까 의심스러웠거든요.

 

근데 이게 웬걸...

젠스파크의 차별화 포인트

젠스파크가 다른 회사들과 다른 점은 '도메인 특화 학습'이라는 접근법이에요. 대부분의 AI 회사들은 범용 모델을 만들어서 모든 분야에 적용하려고 하는데, 젠스파크는 반대에요.

 

특정 산업이나 비즈니스에 완전히 최적화된 작은 모델을 만드는 거죠. 그래서 법률 분야면 법률, 의료 분야면 의료에 특화된 모델을 따로 학습시킵니다.

 

진짜 충격적인 건, 이 '작은' 모델들의 성능이에요. 법률 문서 이해 테스트에서 젠스파크의 법률 특화 모델은 GPT-4보다 38% 높은 정확도를 보였다고 하네요. 게다가 연산 비용은 1/5 수준이라고요.

 

이게 가능한 이유는 뭘까요?

젠스파크의 핵심 기술

젠스파크의 핵심은 '하이브리드 메모리 구조'라는 특허 기술에 있습니다. 제가 이해한 바로는 (컴퓨터 전공자는 아니라서 완벽하진 않아요), 기존 트랜스포머 모델에 외부 지식베이스를 연결해 필요할 때마다 참조하는 구조래요.

 

마치 사람이 모든 걸 외우려고 하기보다, 중요한 개념만 이해하고 나머지는 책을 찾아보는 것과 비슷한 원리인 거 같아요.

이게 왜 중요하냐면, 이 방식으로 모델 크기를 작게 유지하면서도 특정 분야에 대한 깊은 전문성을 확보할 수 있거든요. 우리 사이에서만 얘기지만, 이건 AI 업계에서 정말 게임 체인저가 될 수 있는 접근법이에요.

실제 사용 사례: 금융 산업

지난 9월, 젠스파크가 어떤 대형 금융 기관과 파트너십을 맺었다는 뉴스가 있었습니다. 은행 이름은 공개되지 않았지만, 이 은행은 젠스파크의 금융 특화 모델을 도입한 후 고객 문의 응대 시간이 72% 줄었다고 합니다.

 

특히 인상적인 건, 복잡한 모기지 관련 질문에 대한 정확도가 94%에 달했다는 점이에요. 이전에 사용하던 챗봇은 50%대였다고 하니, 정말 엄청난 발전이죠.

 

저도 직접 금융 관련 데모를 테스트해봤는데, 용어 설명부터 투자 전략까지 정말 자연스럽게 대화가 이어지더라구요. 마치 베테랑 금융 어드바이저와 대화하는 느낌이었어요.

젠스파크의 아쉬운 점

물론 젠스파크가 완벽한 건 아닙니다. 아직 스타트업이다 보니 몇 가지 한계가 있어요.

 

첫째, 현재 지원하는 언어가 영어와 중국어로 제한되어 있어요. 한국어 지원은 내년에나 가능하다고 하니, 국내 기업들이 당장 도입하긴 어렵겠죠.

 

둘째, 아직 모델의 크기가 작다 보니 범용 지식에서는 GPT-4나 클로드 같은 대형 모델에 비해 성능이 떨어집니다. 역사나 일반 상식 같은 질문에는 약한 편이에요.

 

하지만 젠스파크 측은 이런 단점들이 오히려 강점이 될 수 있다고 말합니다. 특정 도메인에 집중하는 전략이니까요.

진짜로 고민되는 부분은, 대기업들이 이 접근법을 따라하기 시작하면 젠스파크같은 작은 회사가 살아남을 수 있을까 하는 점이에요.

젠스파크를 어떻게 활용할 수 있을까?

만약 여러분이 특정 산업에 속한 기업을 운영하고 계시다면, 젠스파크 같은 특화 AI 솔루션이 범용 AI보다 더 효율적일 수 있습니다. 특히 다음과 같은 분야에서요:

1. 금융 및 법률 서비스
2. 의료 및 헬스케어
3. 제조업 및 공급망 관리
4. 특수 소매업

실제로 젠스파크 홈페이지에 따르면, 기업별 맞춤 학습을 통해 평균 65%의 비용 절감과 82%의 정확도 향상을 이룰 수 있다고 해요. 물론 회사가 자체적으로 발표한 수치라 100% 믿기는 어렵지만, 그래도 상당한 효과가 있는 건 분명해 보입니다.

 

저도 프리랜서로 일하면서 이런 특화 AI 툴이 있으면 정말 좋겠다고 생각했어요. 제가 전문성이 부족한 분야에서도 도움을 받을 수 있으니까요.

젠스파크의 미래는?

AI 분야는 정말 변화가 빠른 시장이라, 젠스파크의 미래를 확실히 예측하긴 어려울 것 같아요. 하지만 몇 가지 가능성은 생각해볼 수 있습니다.

 

첫째, 대형 AI 기업에 인수될 가능성이 높아 보입니다. 젠스파크의 도메인 특화 기술은 큰 회사들에게도 매력적일 테니까요.

 

둘째, 틈새시장에서 독자적으로 성장할 수도 있습니다. 특정 산업에 완전히 특화된 서비스로 충성 고객을 확보하는 전략이요.

 

셋째, 기술 제공업체(B2B)로 방향을 전환할 수도 있겠죠. 다른 AI 회사들에게 도메인 특화 기술을 제공하는 방식으로요.

어떤 길을 가든, 젠스파크가 AI 생태계에 가져온 '맞춤형 특화 모델'이라는 접근법은 분명 가치 있는 혁신이라고 생각합니다.

 

여러분은 어떻게 생각하세요? 범용 AI와 특화 AI 중 미래에 더 빛날 것은 무엇일까요? 아니면 두 가지 접근법이 공존하게 될까요? 댓글로 의견 나눠주세요!