오픈소스 AI 모델, 왜 공짜로 풀까 — 수십억 달러짜리 모델을 무료로 내주는 전략의 논리
메타, 알리바바, 심지어 폐쇄 전략의 상징이던 오픈AI까지 최고 성능 모델을 무료로 뿌립니다. 자선이 아닙니다. "보완재를 공짜로 만들어 본진에서 돈을 번다"는 40년 된 실리콘밸리 전략이 AI 시대에 다시 작동하고 있습니다.
AI 용어
파라미터 — 70B, 405B… 이 숫자가 뭔데요?
모델 이름 뒤에 붙은 B는 성적표가 아니라 설치 사양표에 가깝습니다. 이 숫자를 성능 순위로 읽는 순간, 모델 선택은 거의 반드시 틀립니다.
멀티모달 AI란? 글자만 읽던 AI가 눈을 뜬 날 — 원리와 2026 실전 활용법
AI가 이미지를 "볼 수 있게" 된 것은 성능이 좋아져서가 아니라, 입력을 처리하는 구조 자체가 바뀌었기 때문입니다. 그리고 이 변화는 모델의 점수보다 우리가 질문하는 방식을 먼저 바꿨습니다.
프롬프트 — 같은 질문인데 답이 달라지는 이유 (LLM 비결정성과 프롬프트 민감도 실전 대응법)
어제 완벽했던 프롬프트가 오늘은 엉뚱한 답을 내놓습니다. 원인은 대개 둘 중 하나인데, 둘의 처방이 정반대입니다. 하나는 내가 손댈 수 없는 서버 쪽 무작위성이고, 다른 하나는 내가 만든 프롬프트의 문제입니다.
AI 할루시네이션이란?
할루시네이션은 AI가 "고장 난" 결과가 아니라, 지금의 학습·평가 방식이 모른다고 말하는 것보다 그럴듯하게 찍는 쪽에 점수를 더 주기 때문에 나타나는 구조적 부작용에 가깝습니다. 원리를 알면 대응법도 달라집니다.
2. 컨텍스트 윈도우 — AI가 아까 한 말을 까먹는 이유
"방금 전에 말씀드렸잖아요." AI에게 이 말을 해본 적 있다면, 컨텍스트 윈도우를 만난 것입니다. AI는 기억력이 나쁜 게 아니라, 애초에 기억이라는 걸 하지 않습니다. 왜 이런 일이 벌어지는지 정리했습니다.
1. 토큰(Token) — AI 요금은 글자 수로 안 매겨집니다
AI 요금표에 적힌 단위는 '글자'도 '단어'도 아닌 '토큰'입니다. 이 차이 때문에 같은 내용을 한국어로 쓰면 영어보다 비싸지고, 가격표는 그대로인데 실제 청구액만 오르는 일도 벌어집니다. 2026년 8월 기준 실제 요금표와 함께 정리했습니다.