외부 LLM을 도입, 활용할 경우 데이터 투명성 부족, 새로운 지식 습득 한계, 호환성 부족 때문에모든 기업이 자체 LLM 혹은 Foundation model을 보유할 필요가 있다는 AI 석학 조경현 교수님의 말씀입니다. 백번 맞는 말씀인데요.
제 개인적인 의견은 "이렇게 하면 여러가지 좋으니 이렇게 해야 합니다"와 "실제적으로 그렇게 할 수 있는가?"의 간극이 너무 큽니다.

1. 먼저 기업의 메인 비지니스는 LLM을 만드는 것이 아니라 LLM을 통해 비즈니스 가치를 만들어 내는 것입니다.
2. 이러한 차별화 이니셔티브, 혁신적인 사용 사례는 경쟁 우위를 제공하기 위해 더 높은 비용, 복잡성, 위험 및 기술 부채의 가능성을 수반합니다.
3. 효과적인 기본 프로세스 재설계, 숙련도 향상 및 위험 관리가 이루어진다면 수익 창출 가능성은 비용을 상쇄할 수도 있습니다.
가치 실현 시간은 2년 이상으로 예상합니다.
4. 그런데 여기서 가트너의 예측은 이렇습니다. "2025년까지 기업 배포의 90%에서 비용이 가치를 초과함에 따라 GenAI의 성장이 둔화될 것" 즉 가치 실현하는 기업이 10% 정도일 정도로 스스로 운영하는 것이 어렵다라는 뜻입니다.
5. 가트너의 또 한가지 예측이 더욱 현실성 있게 느껴지는데요 "2028년까지 대규모 AI 모델을 처음부터 구축한 기업의 50% 이상이 구축 비용, 복잡성, 기술 부채로 인해 이러한 노력을 포기할 것" 입니다. 대부분의 기업이 유지하지 못한다라는 예측입니다. (https://www.gartner.com/en/articles/take-this-view-to-assess-roi-for-generative-ai )

만드는 것보다 유지하는 것, 그리고 이것을 중심으로 비즈니스 프로세스를 재편하는 것은 만드는 것에 몇 배는 비용과 노력이 더 들고 어려운 일입니다.

한 때 모든 기업이 자체 비즈니스 프로세스에 맞는 고유 ERP를 갖자고 개발을 하던 떄가 있었습니다.
또한 모든 기업이 각자의 검색엔진을 가져야 한다고 기술 인력을 다 몰아 넣었던 때도 있었죠. 결국 어떻게 되었나요?

교수님의 논리는 틀림이 없고 존중하지만, 제약회사 화이저, 정유회사 엑손, 식품회사 네슬레도 스스로의 LLM을 만들고 유지하지는 않습니다.

IT 전문 기업도 아닌 모든 기업이 비용과 시간과 노력을 중복할 필요는 없다는 생각입니다. 본인들의 업 (도메인지식+ 워크프로세스+데이터)가 잘 지원되어 가치를 만들어 줄 전문 프로바이더와 긴밀한 파트너십을 구축하는 것이 최선이지 아닐까 하는 생각입니다.

https://themiilk.com/articles/a6658636c