애플, 오픈AI에 도전장? 1500억 매개변수 AI 모델 개발 중!

 

애플의 AI 행보, 지금 어디까지 왔을까?

 

애플이 내부적으로 오픈AI의 최신 모델과 맞먹는 수준의 초거대 언어모델(LLM)을 개발하고 있다는 소식이 전해졌습니다.

 

블룸버그 보도에 따르면, 애플은 매개변수 수 기준 30억(3B), 70억(7B), 330억(33B), 그리고 무려 1500억(150B)에 이르는 LLM을 이미 개발해 내부 테스트에 활용하고 있습니다.

 

이번 내용은 6월 10일 열리는 ‘WWDC(세계개발자회의)’를 앞두고 AI 업계의 눈길을 끌고 있는 주제입니다.

 

지금까지 애플이 AI에 비교적 조심스러운 접근을 해왔다면, 이번에는 전혀 다른 양상입니다.

 

 

150B 모델, 성능은 오픈AI ‘o3’급

 

애플이 개발 중인 가장 큰 모델은 1500억 개의 파라미터를 가진 LLM입니다.

 

이 모델은 ‘추론이 가능한 수준’이라고 평가되며, 오픈AI의 GPT-4 기반 ‘o3’ 모델과 성능이 유사한 것으로 알려졌습니다.

 

특히 애플은 이를 내부의 플레이그라운드 도구를 통해 벤치마크하고 있으며, AI 챗봇보다는 아이폰의 기능 향상과 통합을 염두에 둔 연구로 보입니다.

 

 

WWDC에서 공개되는 것은 ‘3B’ 모델

 

가장 작은 3B 모델은 이번 WWDC에서 외부 개발자들에게 공개됩니다.

 

이 모델은 기기 내(on-device)에서 작동할 수 있어, 아이폰, 아이패드 등에서 개인화된 기능을 위한 기반이 될 것으로 보입니다.

 

애플은 이를 통해 새로운 앱 생태계를 유도하고, 개발자들이 맞춤형 기능을 구현할 수 있도록 할 계획입니다.

 

 

150B 모델, 왜 비공개일까?

 

그렇다면 애플은 왜 이처럼 강력한 AI 모델을 공개하지 않기로 했을까요?

 

그 이유는 크게 두 가지로 분석됩니다.

 

 

첫째, 환각 문제입니다. 고성능 LLM일수록 사실과 다른 정보를 생성하는 ‘환각(hallucination)’ 위험이 높아집니다.

 

이는 애플처럼 품질과 신뢰성을 중시하는 기업 입장에서 큰 리스크로 작용할 수 있습니다.

 

 

둘째, 철학적 접근입니다. 애플은 아직까지도 AI 챗봇이나 자율형 에이전트 도입에 신중한 입장을 유지하고 있습니다.

 

고객의 프라이버시와 보안을 우선시하는 애플의 정책상, 성능이 아무리 좋아도 대중에게 공개할 준비가 되지 않았다면 선뜻 발표하지 않는 방식입니다.

 

 

AI 시리의 진화, 하지만 2026년 출시 예정

 

애플은 시리의 LLM 버전을 개발 중이지만, 이 역시 일정이 지연되고 있습니다.

 

당초 2025년 출시가 예상됐지만, 기술적 난관으로 인해 2026년으로 미뤄졌습니다.

 

이 LLM 시리는 단순한 음성비서가 아니라, 사용자의 앱 조작, 정보 수집, 맞춤 기능 추천까지 가능한 ‘개인화 AI 에이전트’로 구상되고 있습니다.

 

 

AI보다 중요한 건 ‘운영체제’?

 

이번 WWDC에서 애플은 AI보다는 iOS 18 등 새로운 운영 체제 업데이트에 집중할 예정입니다.

 

AI 기능은 배터리 관리, 개발자 도구 일부로만 제한될 가능성이 큽니다.

 

이는 지난해 ‘애플 인텔리전스’ 기능을 조기 발표했다가 출시 일정이 불투명해지면서 신뢰도에 타격을 입었던 전례를 피하려는 전략입니다.

 

올해는 실제 제품에 적용 가능한 기능만을 공개해, 실속 있는 업데이트를 보여주겠다는 계획입니다.

 

 

AI 생태계 경쟁에서 뒤처지나?

 

하지만 업계에서는 애플의 ‘느린 AI 전략’에 우려를 나타내고 있습니다.

 

오픈AI, 구글, 메타 등이 실험적이지만 빠르게 진화하는 반면, 애플은 여전히 내부 테스트에 머무르는 상황입니다.

 

블룸버그는 “올해 WWDC는 애플이 AI 경쟁에서 얼마나 뒤처져 있는지를 보여주는 무대가 될 수도 있다”고 평가했습니다.

 

 

애플의 다음 행보, 관건은 타이밍

 

애플이 어떤 타이밍에 어떤 형태로 이 150B 모델을 공개할지는 여전히 미지수입니다.

 

하지만 한 가지 분명한 사실은, 애플이 결코 AI 레이스에서 손을 놓고 있지 않다는 점입니다.

 

지금은 다소 느리게 움직이고 있지만, 고성능·고신뢰 AI의 구현이라는 목표에 더 가까이 다가가고 있는지도 모릅니다.

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