전문가 혼합 아키텍처

MoE는 모델 안에 수십~수백 개의 작은 전문가 네트워크를 두고, 토큰마다 라우터가 그중 소수만 골라 활성화시키는 구조입니다. 전체 파라미터 수는 거대하지만 한 번에 쓰는 양은 일부라서, '큰 모델의 성능과 작은 모델의 비용'을 동시에 노릴 수 있다는 게 핵심입니다. Mixtral, DeepSeek, GPT-4 계열의 일부 변형이 대표적입니다.

마케팅 관점에서 직접 다룰 일은 거의 없지만, 의미는 큽니다. MoE 덕분에 AI 추론 비용이 빠르게 떨어지고 있고, 그 결과 기업·서비스가 LLM을 더 적극적으로 임베드하는 흐름이 가속됩니다. 즉, 우리 브랜드가 노출돼야 할 AI 표면이 점점 늘어난다는 뜻입니다.

다만 MoE 모델은 라우팅 품질에 따라 답변이 들쭉날쭉할 수 있고, 일반 모델보다 메모리 요구량이 큽니다. '같은 가격으로 더 큰 모델'이라는 광고 문구의 이면을 한 번쯤 읽어둘 가치가 있습니다.