ChatGPT의 응답속도가 빠른 이유

Aug 6. 2025

ChatGPT가 거대해도 빠른 이유

수조 개 파라미터의 GPT, 어떻게 이렇게 빠르지?

ChatGPT는 복잡한 질문에도 척척 답하고, 글쓰기를 도와주며, 때로는 기발한 아이디어를 제안하기도 합니다. "GPT-4처럼 수천억, 아니 수조 개의 파라미터(매개변수)를 가지고 학습된 '거대 언어 모델'입니다. 그런데 어떻게 이렇게 빠르게 답변이 올 수 있을까요?

"파라미터가 1조 개나 된다는데, 그럼 답변 하나 만들 때마다 이 모든 파라미터를 다 써야 하는 거야? 당연히 느리고 비쌀 수밖에 없잖아!"

이런 직관적인 생각은 아주 합리적입니다. 보통 컴퓨터 프로그램이나 시스템은 처리해야 할 데이터가 많을수록, 또는 동원해야 할 자원이 많을수록 느려지고 비용도 많이 들기 마련입니다. GPT-4처럼 어마어마한 규모의 AI 모델이라면, 당연히 답변 하나를 생성하는 데에도 엄청난 시간이 걸릴 것으로 보입니다. 상식적으로는 수조 개의 '뇌세포'를 매번 풀가동해서 정보를 찾아내고 문장을 만드는 데에는 상당한 시간이 소요될 것이라고 예상하게 됩니다.

하지만 우리가 이미 체감하듯이, ChatGPT는 놀랍도록 빠른 응답 속도를 자랑합니다. 가끔 네트워크 상황 등으로 지연되는 순간도 있지만, 그 방대한 규모를 고려하면 오히려 "이렇게까지 빠르다고?" 하고 의문을 가질 때가 더 많습니다. 과연 AI는 모든 질문에 답하기 위해 자신의 거대한 두뇌를 매번 풀가동하는 것일까요?

이 궁금증에 대한 해답이 바로 오늘 우리가 파헤쳐 볼 AI 두뇌 속 '전문가 팀'의 비밀, 즉 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처에 있습니다.

거대 AI의 고정관념 깨기

우리는 보통 '똑똑한 뇌'라고 하면 모든 부분이 활발하게 작동하는 모습을 상상합니다. GPT가 응답을 만들어내는 컴퓨터도 마찬가지입니다. 더 복잡한 작업을 할수록 CPU와 메모리가 풀가동되는 게 당연하다고 생각합니다. 하지만 GPT 같은 거대 AI는 우리의 이런 고정관념을 깨뜨리는 '의외의' 아이디어를 사용합니다. 바로 '일하지 않는 뇌'가 오히려 효율과 속도를 만든다는 발상입니다.

이 비밀의 핵심은 MoE(Mixture of Experts), 즉 '전문가 혼합'이라는 아키텍처에 있습니다. AI 모델의 거대한 두뇌 속에 마치 여러 명의 '전문가 팀'이 숨어있는 것과 같습니다.

전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)

일반적인 거대 AI 모델은 모든 계산을 하나의 거대한 신경망이 수행합니다. 모든 질문이 들어오면, 이 하나의 거대한 뇌가 모든 뉴런을 동원하여 답을 찾아내려고 노력합니다. 반면 MoE 모델은 다릅니다. 이 모델은 미리 학습된 수많은 '전문가' 네트워크(소규모 신경망)들을 가지고 있습니다. 각 전문가는 특정 종류의 정보나 패턴에 특화되어 있습니다.

예로 어떤 전문가는 '코딩'에 능하고, 다른 전문가는 '시 쓰기'에, 또 다른 전문가는 '역사'에 대해 박식하다고 가정해 볼 수 있습니다. 이 MoE 구조는 마치 거대한 백과사전이 아니라, 다양한 분야의 전문가들이 모여 있는 컨설팅 회사와 비슷합니다.

"질문 왔습니다!" — 필요한 전문가만 깨우는 AI의 영리한 방식

그럼 AI는 어떻게 이 '전문가 팀'을 활용할까요? 바로 '라우터(Router)' 또는 '게이트(Gate)'라고 불리는 또 다른 작은 네트워크가 핵심적인 역할을 합니다.

질문이 들어옵니다. (예: "2024년 파리 올림픽 축구 우승팀이 어디야?")

라우터가 분석합니다. 이 라우터는 질문의 내용을 분석하여, 이 질문에 가장 적합한 소수의 '전문가'들을 선별합니다. 마치 회사의 접수원이 고객의 문의를 듣고, 해당 분야의 가장 적합한 전문가(예: 스포츠 전문가)에게 연결해 주는 것과 같습니다.

선택된 전문가만 깨어납니다. 놀랍게도, AI의 거대한 두뇌 속에 있는 수많은 전문가들 중, 오직 선택된 몇 명의 전문가만이 활성화되어 연산에 참여합니다. 나머지 대부분의 뉴런은 잠들어 있는 상태를 유지합니다.

전문가들이 협력하여 답변을 만듭니다. 선택된 전문가들이 각자의 지식과 연산 능력을 활용하여 답변을 만들어내고, 라우터는 이 전문가들의 답변을 취합하여 최종 응답을 사용자에게 전달합니다.

'부분 활성화'의 마법

이러한 '부분 활성화(Sparsity)' 방식은 AI의 효율성을 혁신적으로 높입니다.

거대한 모델이지만 가볍게 작동할 수 있습니다. 파라미터가 수조 개에 달하더라도, 실제로 하나의 질문에 응답할 때는 이 중 극히 일부의 파라미터(선택된 전문가들의 파라미터)만 사용됩니다. 마치 수만 명의 직원이 있는 대기업이 특정 프로젝트를 수행할 때, 모든 직원을 동원하는 대신 소수 정예 팀만 집중적으로 가동하는 것과 같습니다.

모든 뉴런을 계산할 필요가 없으니, 필요한 계산량이 훨씬 줄어들어 응답 속도가 빨라집니다. 또한 계산량이 줄어드는 만큼 GPU 같은 컴퓨팅 자원 소모도 줄어들어 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

이처럼 MoE는 '거대한 모델은 느리다'는 우리의 직관을 깨뜨리며, AI가 필요한 부분만 영리하게 활용하여 놀라운 속도와 효율성을 달성하게 하는 핵심 기술입니다.

MoE, 단순히 빠르기만 할까?

MoE(전문가 혼합) 아키텍처가 거대한 AI 모델을 더 빠르게, 더 효율적으로 움직이게 한다는 사실을 이제 이해했습니다. 그런데 여기서 또 다른 궁금증이 생길 수 있습니다. "아니, 그럼 모든 뉴런을 다 쓰지 않고 일부 전문가만 깨운다는 건데... 단순히 속도만 빨라지는 거 아니에요? 답변 품질은 떨어지는 거 아닌가요?"

이런 의문은 아주 합리적입니다. 보통 우리는 '줄인 만큼 어딘가 손해가 있다'고 생각하니까요. 하지만 MoE는 단순히 '절약'하는 것을 넘어, 오히려 답변의 품질까지 향상시키는 놀라운 비결을 가지고 있습니다.

선택적으로 학습/추론하여 오히려 더 똑똑해지는 이유

MoE 모델은 처음부터 '부분 활성화'를 염두에 두고 학습됩니다. 즉, 각 '전문가' 신경망은 특정 유형의 데이터나 특정 작업에 더욱 특화되도록 훈련됩니다.

예를 들어, AI 모델이 코딩 관련 질문을 받으면 코딩 전문가들이 활성화되고, 의료 관련 질문을 받으면 의료 전문가들이 활성화됩니다. 각 전문가는 자신의 분야에만 집중해서 훨씬 깊이 있고 정확한 지식을 습득하고 처리할 수 있습니다. 마치 한 사람이 모든 분야를 어설프게 아는 것보다, 각 분야의 최고 전문가들이 모여 협력하는 것이 훨씬 더 정확하고 깊이 있는 결과물을 내는 것과 같습니다.

일반적인 거대 모델에서는 서로 다른 종류의 지식들이 하나의 거대한 신경망에 뒤섞여 학습됩니다. 이 과정에서 때로는 서로 간섭하거나, 비효율적인 연결이 생겨날 수 있습니다. 하지만 MoE에서는 질문의 특성에 따라 관련 없는 전문가들은 아예 비활성화되기 때문에, 불필요한 간섭이 줄어들어 더 명확하고 집중된 추론이 가능해집니다.

이는 새로운 정보나 특정 분야의 전문 지식을 모델에 추가할 때도 유리합니다. 특정 전문가 네트워크만 집중적으로 학습시키거나, 새로운 전문가를 추가하는 방식으로 전체 모델을 건드리지 않고도 유연하게 능력을 확장할 수 있습니다.

이처럼 MoE는 단순히 연산량을 줄이는 효율성만을 추구하는 것이 아니라, AI 두뇌를 '모듈화'하고 각 모듈의 '전문성'을 극대화하여 오히려 더욱 정확하고 통찰력 있는 답변을 생성할 수 있도록 돕습니다. AI가 '필요한 지식만 선택적으로 학습하고 추론'함으로써 더욱 똑똑해지는 것이죠.

거대 AI 모델의 효율을 극대화하면서도 성능까지 유지하는 기술의 시너지

MoE 아키텍처의 진정한 가치는 '효율'과 '성능'이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡는다는 점에 있습니다.

속도와 비용 절감: 이전 섹션에서 설명했듯이, 필요한 전문가만 활성화하므로 연산량이 줄어들어 응답 속도가 빨라지고, 모델 운영 비용이 절감됩니다.

높은 성능 유지/향상: 동시에 각 분야의 전문가들이 깊이 있는 지식을 바탕으로 추론하므로, 답변의 정확성과 품질은 유지되거나 오히려 특정 분야에서는 더 향상될 수 있습니다. 전체 모델이 모든 것을 다 아는 것보다, 전문가들이 각자의 역할을 하는 것이 결과적으로 더 뛰어나다는 의미입니다.

이는 LLM 개발의 오랜 난제였던 '성능'과 '효율' 사이의 트레이드오프를 해결하는 핵심 열쇠로 주목받고 있습니다. MoE는 거대한 AI 모델이 엄청난 지식을 품고 있으면서도, 매번 모든 지식을 끌어낼 필요 없이 가장 적합한 부분을 빠르게 꺼내 활용하는, 그야말로 '똑똑한 효율성'을 가능하게 합니다.

이러한 MoE의 시너지 효과 덕분에, 우리는 더욱 빠르고 정확하며 비용 효율적인 LLM을 경험할 수 있습니다.

MoE의 가치와 제한요소

MoE의 가치

MoE 모델의 가장 큰 매력은 '거대한 잠재력'을 가진 AI를 '경제적이고 빠르게' 운영할 수 있다는 점입니다.

일반적인 대규모 모델은 답변 하나를 생성할 때마다 모델 전체의 모든 파라미터를 활성화해야 합니다. 이는 엄청난 컴퓨팅 자원(주로 GPU)을 소모하며, 곧바로 높은 운영 비용으로 이어집니다. 하지만 MoE는 질문에 필요한 소수의 '전문가'만 활성화하기 때문에, 실제 연산량이 훨씬 적습니다. 이는 곧 GPU 사용량 감소로 이어져 클라우드 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

연산량이 줄어들면 당연히 결과를 얻는 시간도 짧아집니다. 사용자 질문에 대한 AI의 응답이 빨라진다는 것은, 고객 만족도를 높이고 서비스의 사용성을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

또한 MoE를 활용하면, 기존에는 너무 커서 학습이나 배포 자체가 엄두도 나지 않던 초거대 모델을 만들고 운영할 수 있는 가능성이 열립니다. 이는 더 방대한 지식과 더 복잡한 추론 능력을 가진 AI를 구현할 수 있다는 의미가 됩니다.

LoRA, 양자화 등 다른 경량화 기술과 MoE의 관계

MoE가 AI 모델을 효율적으로 만드는 유일한 방법은 아닙니다. LoRA(Low-Rank Adaptation), 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning) 등 다양한 경량화(Lightweighting) 기술들이 존재합니다. 흥미로운 점은 이 기술들이 서로 경쟁하는 관계가 아니라, 함께 사용될 때 시너지를 낼 수 있다는 것입니다.

LoRA (LoRA for LLMs)

모델의 모든 파라미터를 학습시키는 대신, 소수의 '어댑터' 파라미터만 추가 학습시켜 특정 작업에 최적화하는 기술입니다. MoE가 내부 구조를 효율화한다면, LoRA는 특정 작업에 대한 '추가 학습'을 가볍게 만듭니다.

양자화 (Quantization)

모델의 파라미터 정밀도(예: 32비트 부동소수점에서 8비트 정수로)를 낮춰 모델 크기와 연산량을 줄이는 기술입니다. MoE가 '덜 계산'하게 한다면, 양자화는 '계산을 더 가볍게' 하는 방식입니다.

이처럼 MoE는 모델의 '아키텍처' 단에서 효율성을 높이는 근본적인 방법이며, LoRA나 양자화는 이 MoE 모델을 더욱 압축하고 최적화하여 효율을 극대화하는 보완적인 기술로 활용될 수 있습니다.

MoE의 제한점

MoE가 가진 명확한 장점에도 불구하고, 모델링에 도입할 때는 몇 가지 고려해야 할 점들이 있습니다.

MoE 모델은 일반 밀집 모델보다 학습시키고 관리하는 것이 더 복잡할 수 있습니다. 적절한 전문가 라우팅(Routing) 전략을 찾는 것이 중요합니다.

실제 활성화되는 파라미터는 적더라도, 모델 전체의 파라미터를 GPU 메모리에 올려두어야 하므로, 총 메모리 사용량은 여전히 클 수 있습니다.

어떤 전문가를 활성화할지 결정하는 라우터의 성능이 전체 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 라우터가 잘못된 전문가를 선택하면 답변 품질이 저하될 수 있습니다.

Q. MoE는 학습에 사용되나요? 아니면 추론에 사용되나요?

MoE(Mixture of Experts)는 학습(Training)과 추론(Inference) 모두에 사용됩니다. 그리고 이 두 과정에서 각기 다른 방식으로 효율성과 성능 향상에 기여합니다.

MoE의 학습(Training)에서의 역할

MoE 모델은 기존의 '밀집(Dense)' 모델과는 다른 방식으로 학습됩니다. MoE 모델을 학습시킬 때는 각 '전문가' 네트워크가 특정 유형의 데이터나 패턴에 더욱 능숙해지도록 훈련됩니다. 게이트(라우터) 네트워크는 입력 데이터의 특성에 따라 어떤 전문가가 가장 적합한지를 학습합니다.

MoE는 파라미터 수를 엄청나게 늘리면서도 학습 비용은 비례해서 증가하지 않도록 하여, 훨씬 더 큰 모델을 만들 수 있는 길을 열어줍니다.

MoE의 추론(Inference)에서의 역할

MoE의 효율성이 가장 직접적으로 체감되는 부분이 바로 추론(Inference), 즉 모델이 실제 질문에 답변을 생성하는 단계입니다.

추론 시에도 학습 시와 마찬가지로 입력 데이터(질문)가 들어오면 게이트 네트워크가 가장 적합한 소수의 전문가를 선별하여 활성화합니다. 나머지 수많은 전문가들은 비활성화된 상태를 유지하죠. 따라서 실제로 연산되는 파라미터의 수가 현저히 줄어들어, 답변이 훨씬 빠르게 생성됩니다.

특정 전문가들이 각자의 분야에 특화되어 있기 때문에, 필요한 부분만 선택적으로 활성화하여 추론하더라도 답변의 품질은 유지되거나 특정 분야에서는 오히려 향상될 수 있습니다.

Q. chatgpt, claude, gemini 등 대부분의 주요 LMM은 MoE 모델을 채택하고 있나요?

최근 출시되는 대부분의 최신 및 고성능 LLM은 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 채택하고 있거나, 채택했을 가능성이 매우 높습니다.

ChatGPT (OpenAI의 GPT-4 및 이후 모델)

GPT-4는 공식적으로 아키텍처를 공개하지 않았지만, 업계에서는 MoE 모델이라는 것이 널리 알려진 사실로 받아들여지고 있습니다. 여러 보고서와 분석에 따르면 GPT-4는 16개의 '전문가'를 가지고 있으며, 추론 시에는 그중 2개의 전문가만 활성화하는 MoE 구조를 사용하는 것으로 추정됩니다.

이러한 MoE 아키텍처 덕분에 GPT-4는 방대한 파라미터 수(추정치 약 1.8조 개)에도 불구하고 효율적인 추론이 가능하다고 알려져 있습니다.

Gemini (Google)

Google은 MoE 연구의 선구자 중 하나이며, 실제로 Gemini 1.5 Pro 모델부터 MoE 아키텍처를 사용하고 있다고 공식적으로 발표했습니다. Gemini 1.5 Pro는 MoE 덕분에 효율적인 학습과 높은 품질의 응답을 제공하며, 특히 엄청나게 긴 컨텍스트 윈도우(최대 100만 토큰 이상)를 처리할 수 있는 능력으로 주목받고 있습니다.

Claude (Anthropic)

Anthropic 역시 Claude 모델의 아키텍처를 상세히 공개하지는 않지만, 최신 Claude 모델들도 MoE를 사용하고 있을 가능성이 매우 높다고 업계 전문가들은 추정하고 있습니다. 최고 수준의 성능과 효율을 달성하기 위해서는 MoE가 필수적인 요소로 간주되기 때문입니다. 특히 Claude 3 시리즈와 같은 최신 모델들은 성능과 응답 속도 면에서 뛰어난 모습을 보이는데, 이는 MoE와 같은 효율적인 아키텍처 덕분일 수 있습니다.

Mixtral, Switch Transformer 등 '핫한' MoE 모델들

MoE(전문가 혼합) 아키텍처가 LLM의 성능과 효율을 혁신하는 핵심 기술이라는 것을 이제 명확히 이해했습니다. 중요한 기술이다 보니, 관련 연구 논문과 오픈소스 모델들이 쏟아져 나오고 있습니다. GShard, Switch Transformer, Mixtral 등 다양한 이름들이 등장하고 있습니다.

MoE 연구는 비교적 오래전부터 존재했지만, Transformer 아키텍처와 결합되면서 그 잠재력이 폭발적으로 커졌습니다. 특히 최근 몇 년간 LLM의 급성장과 함께 MoE는 '거대하면서도 효율적인' 모델을 만드는 핵심 열쇠로 재조명되고 있습니다. 복잡한 용어지만 각 모델이 MoE의 어떤 측면을 강조했는지에 주목하면 쉽게 이해할 수 있습니다.

주요 MoE 모델들의 탄생과 흐름

MoE 모델의 역사를 간략하게 훑어보면 그 발전 과정을 이해하기 쉽습니다.

GShard (Google, 2020): MoE의 '거대한' 시작

Google은 Transformer 모델을 더 크게 만들고 싶었지만, 너무 커서 학습시키기가 어려웠습니다. 이때 MoE 아이디어를 활용하여 모델을 샤딩(sharding, 분할)하고, 각 샤드에 전문가를 할당하는 방식을 제안했습니다.

GShard는 MoE를 '기가(Giga) 스케일'로 확장할 수 있음을 보여주며, 엄청난 수의 파라미터를 가진 모델을 효율적으로 학습할 수 있다는 가능성을 증명했습니다. MoE의 대규모 적용 가능성을 연 선구자입니다.

Switch Transformer (Google, 2021): MoE의 '효율' 최적화

GShard의 아이디어를 이어받아, MoE의 효율성을 더욱 극대화하는 데 초점을 맞췄습니다. '하나의 입력 토큰이 오직 하나의 전문가 블록만 방문하도록' 하는 간단한 규칙(Switch)을 도입하여 계산 효율을 높였습니다.

이 모델은 1조 6천억 개의 파라미터를 가지면서도, 비슷한 성능의 밀집 모델보다 4배 빠르게 학습하고 더 적은 연산량으로 추론할 수 있음을 보여주었습니다. MoE가 단순한 아이디어를 넘어 실제적인 효율성 혁명을 가져올 수 있음을 증명한 모델입니다.

Mixtral 8x7B (Mistral AI, 2023): MoE의 '오픈소스 대중화'

앞선 Google의 MoE 연구들이 거대 스케일에서 MoE의 잠재력을 보여줬다면, Mistral AI는 '오픈소스' 커뮤니티에서 MoE를 대중화하는 데 큰 기여를 했습니다.

Mixtral 8x7B는 총 467억 개의 파라미터를 가지고 있지만, 추론 시에는 오직 129억 개의 파라미터만 활성화됩니다. 이는 70억 개 파라미터를 가진 Llama 2 모델보다 빠른 추론 속도를 보이면서도, 340억 개 파라미터를 가진 Llama 2 모델보다 더 좋은 성능을 보여주는 놀라운 결과를 냈습니다.

Mixtral은 일반적인 GPU로도 비교적 쉽게 구동할 수 있으면서도, GPT-3.5에 버금가는 성능을 보여주어 MoE가 실용적이고 접근 가능한 기술임을 입증했습니다. 이 모델의 출현으로 많은 기업과 개발자들이 MoE에 대한 관심을 더욱 높이게 되었습니다.

마치며: AI의 미래를 바꾸는 '똑똑한 효율성'

지금까지 우리는 ChatGPT 같은 거대 AI 모델이 어떻게 그렇게 빠르고 효율적으로 작동하는지에 대한 흥미로운 비밀을 파헤쳐 봤습니다.

우리는 AI 모델의 거대한 '뇌'가 모든 질문에 대해 모든 파라미터를 총동원하는 것이 아니라는 의외의 사실을 알게 되었습니다. 대신, 질문의 특성에 맞춰 가장 적합한 소수의 '전문가'들만 활성화하여 연산에 참여시키는 영리한 방식을 사용한다는 것을 이해했습니다. 마치 거대한 컨설팅 회사가 고객의 문제에 가장 적합한 소수 정예 팀을 투입하듯이요.

이러한 MoE의 '부분 활성화' 전략은 AI 기술의 여러 난제를 동시에 해결합니다.

비용 절감: 실제 연산량이 줄어들어 AI 모델 운영에 드는 막대한 컴퓨팅 비용을 획기적으로 낮춥니다.

속도 향상: 불필요한 계산을 줄여 AI의 응답 속도를 비약적으로 빠르게 만듭니다.

성능 유지/향상: 각 전문가가 특정 분야에 특화되어 오히려 더 깊이 있고 정확한 지식을 바탕으로 추론하며, 불필요한 간섭을 줄여 전반적인 답변 품질을 유지하거나 특정 분야에서 향상시킵니다.

GShard와 Switch Transformer를 통해 MoE의 거대한 확장 가능성과 효율성을 확인했고, Mixtral을 통해 MoE가 오픈소스 생태계에서도 실용적이고 강력한 대안이 될 수 있음을 보았습니다. 이제 MoE는 단순히 연구실의 개념을 넘어, 실제 서비스와 제품에 AI를 통합하려는 개발자와 기업에게 필수적인 고려 사항이 되고 있습니다.

결국 MoE는 AI가 '더 크고', '더 똑똑해지는' 동시에 '더 효율적이고', '더 경제적으로' 작동하도록 돕는 핵심 열쇠입니다. 이는 앞으로 우리가 만나게 될 AI 모델의 표준이 될 가능성이 매우 높으며, 더 많은 사람들이 AI의 혜택을 누릴 수 있는 길을 열어줄 것입니다.