트랜스포머(transformers)는 현재 시장의 모든 주요

10,000단어 길이의 문서를 처리할 때 5,000만 번의 곱셈 연산을 수행해야 하는 트랜스포머의 연산 부하는 전력 소모를 급증시킨다. 밀집 어텐션 구조가 컨텍스트 윈도우 확장을 근본적으로 제한하며, 이는 곧 하드웨어 자원의 비효율적인 사용으로 이어진다. OpenAI의 사장 그레그 브록만(Greg Brockman)이 올해 컴퓨팅에 500억 달러를 지출할 예정이라고 밝힌 것은 이러한 구조적 연산 비용을 감당하기 위한 막대한 투자가 필요함을 보여준다.

국제에너지기구(International Energy Agency)는 2030년까지 데이터 센터의 총 전력 소비량이 두 배로 증가할 것으로 예측한다. 모델의 파라미터 수가 늘어날수록 전력 소비와 냉각 비용이 동시에 폭증하며 데이터 센터의 운영 부담을 가중한다. 전력 소비의 급격한 증가는 단순한 비용 문제를 넘어 AI 모델의 물리적 확장 가능성을 결정짓는 실질적인 제약 조건으로 작용한다.

9년이 지난 지금, 트랜스포머(transformers)는 시장의 모든 주요 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 핵심 엔진이다. AI 스타트업 Subquadratic의 공동 창업자이자 CEO인 저스틴 당겔(Justin Dangel)은 AI 산업 전체가 트랜스포머를 기반으로 구축되었다고 정의한다. 컴퓨터 과학 역사상 가장 중요한 혁신 중 하나로 평가받는 이 아키텍처는 현재 모든 상용 AI 서비스가 작동하는 표준 설계도로 자리 잡았다.

최근 LLM의 발전은 트랜스포머의 근본적인 결함을 보완하기

단어별로 텍스트를 처리하는 방식은 한 번에 유지할 수 있는 정보량에 물리적 제약을 만든다. 이 방식은 모델이 동시에 추적하는 정보의 범위인 컨텍스트 윈도우(context window)를 충분히 확장하지 못하게 하는 직접적인 원인이 된다. 라이브러리 전체나 코드 베이스 같은 대규모 데이터를 한꺼번에 처리해야 하는 고난도 작업에서 이러한 정보 유지 능력의 한계가 명확히 드러난다. 특히 에이전트가 다른 LLM의 출력물을 입력값으로 받아 처리해야 하는 환경에서도 동일한 제약이 발생하며, 이는 더 복잡한 과업 수행을 가로막는 결정적인 요소가 된다.

최근 등장한 추론 모델의 개발이나 대량의 입력 처리 능력은 핵심 기술의 정교한 확장이라기보다 결함을 메우는 우회 방법(workarounds)으로 작동한다. 는 이러한 차세대 모델을 LLMs+(트랜스포머의 한계를 보완한 확장 모델)라고 명명했다. 이는 트랜스포머 구조가 가진 근본적인 결함을 완전히 해결한 것이 아니라, 부족한 부분을 덧대어 보완한 결과다. 최근 LLM의 발전은 이처럼 핵심 기술의 진화보다는 임시방편적인 성격이 강하며, 기존 구조의 한계를 우회하는 방식으로 성능을 유지하는 양상을 띤다.

확인해야 할 핵심 지점

10,000단어 길이의 문서를 처리할 때 트랜스포머는 약 5,000만 번의 곱셈 연산을 수행한다. 이러한 연산 규모는 LLM(대규모 언어 모델)이 막대한 전력을 소모하게 만드는 주된 원인이 된다. 텍스트 길이가 길어질수록 연산량과 전력 소모가 급격히 증가하는 구조이며, 이는 입력 데이터의 양이 늘어날수록 인프라 운영 비용이 가파르게 상승하는 결과로 이어진다.

밀집 주의(dense attention) 메커니즘은 텍스트 블록의 의미를 일련의 숫자로 인코딩하는 과정을 담당한다. 텍스트 내의 모든 단어 또는 토큰을 다른 모든 단어와 곱셈 형태로 비교하는 방식을 사용한다. 모든 토큰을 서로 곱하여 의미를 인코딩하는 특성 때문에 텍스트의 길이가 늘어날수록 처리해야 할 계산 횟수가 빠르게 누적되며 시스템 전체의 연산 부하를 높인다.

현재의 긴 컨텍스트 처리나 추론 기능 강화는 아키텍처의 근본적 개선이 아닌 임시방편이다. 연산 효율을 획기적으로 낮춘 대안 모델의 등장 신호를 포착해 아키텍처 교체 시점을 결정해야 한다.