OpenAI와 Anthropic 같은 기업들이 AI 시스템을 설계하는 방식

저는 사람들이 API 문서나 블로그 포스트를 보고 OpenAI나 Anthropic 같은 기업들이 어떻게 AI 시스템을 설계하는지 역공학(Reverse-engineer)하려고 시도하는 대화에 참여해 왔습니다. 하지만 그 결론은 종종 오해를 불러일으키곤 했는데, 그 이유는 모델이나 엔드포인트(Endpoint)와 같은 표면적인 구성 요소에만 집중했기 때문입니다. 정작 모델을 실제 환경에서 사용 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 확장 가능하게(Scalable) 만드는 근본적인 시스템은 간과되었습니다.

현실은 이 기업들이 단순히 모델만 구축하는 것이 아니라, 모델을 중심으로 한 전체 생태계(Ecosystem)를 구축하고 있다는 점입니다. 데이터 파이프라인(Data pipelines), 학습 인프라(Training infrastructure), 추론 시스템(Inference systems), 안전 계층(Safety layers), 그리고 관측성(Observability)이 모두 상호작용하며, 이를 독립적인 AI 제품이 아닌 대규모 분산 시스템(Large-scale distributed systems)으로 생각하지 않는 한 그 가치를 온전히 이해하기 어렵습니다.

만약 이들의 시스템을 "단순히 더 나은 모델"로 접근한다면, 성능과 신뢰성을 실제로 정의하는 아키텍처 결정(Architectural decisions)을 놓치게 될 것입니다. 왜냐하면 OpenAI와 Anthropic 같은 기업을 차별화하는 것은 모델의 능력뿐만 아니라, 모델이 어떻게 학습되고, 배포되며, 제약이 가해지고, 긴밀하게 통합된 피드백 루프(Feedback loops)를 통해 지속적으로 개선되는가 하는 방식이기 때문입니다.

이러한 시스템이 어떻게 설계되었는지 이해하려면, AI를 단일 구성 요소로 생각하는 관점에서 벗어나, 각 계층(Layer)이 제약 사항을 도입하고 이를 특히 이 기업들이 운영하는 규모에서 세심하게 관리해야 하는 계층화된 시스템(Layered system)으로 바라보는 관점의 전환이 필요합니다.

시스템은 모델이 아니다

OpenAI나 Anthropic 같은 기업을 연구할 때 얻을 수 있는 가장 중요한 깨달음 중 하나는 모델 자체가 훨씬 더 큰 시스템의 일부일 뿐이라는 점입니다. 모델은 가장 눈에 띄는 구성 요소이긴 하지만, 시스템의 동작을 결정하는 유일한 요소는 아닙니다.

이러한 규모의 프로덕션 AI 시스템 (production AI system)에는 데이터 수집 파이프라인 (data ingestion pipelines), 학습 인프라 (training infrastructure), 평가 프레임워크 (evaluation frameworks), 추론 서빙 레이어 (inference serving layers), 안전 및 정렬 메커니즘 (safety and alignment mechanisms), 그리고 모니터링 시스템 (monitoring systems)이 포함되며, 이 모든 요소는 일관된 성능을 제공하기 위해 원활하게 함께 작동해야 합니다.

다음 표는 전형적인 대규모 AI 시스템의 주요 레이어와 각 레이어가 전체 아키텍처에 어떻게 기여하는지를 설명합니다.

레이어 (Layer)	책임 (Responsibility)	주요 과제 (Key Challenges)
데이터 파이프라인 (Data Pipeline)	학습 데이터 수집 및 전처리	품질, 편향, 규모
...

여기서 분명해지는 점은 모델이 시스템의 나머지 부분과 깊게 뒤얽혀 있다는 것입니다. 이는 한 레이어의 개선이 종종 다른 레이어의 변화에 의존함을 의미하며, 신중하게 관리되어야 하는 복잡한 의존성 네트워크를 형성합니다.

대규모 학습 시스템 (Training systems at scale)

OpenAI나 Anthropic과 같은 기업들이 개발하는 모델의 학습 과정은 그들의 시스템에서 가장 자원 집약적인 측면 중 하나로, 수천 개의 GPU 또는 특화된 하드웨어 가속기 (hardware accelerators)에 걸쳐 있는 대규모 데이터셋과 분산 컴퓨팅 인프라 (distributed computing infrastructure)를 포함합니다.

이를 특히 어렵게 만드는 것은 단순히 계산의 규모뿐만 아니라, 동기화 (synchronization), 결함 허용 (fault tolerance), 데이터 처리량 (data throughput)이 핵심 요소가 되는 분산 시스템 전반에서 일관성과 효율성을 보장해야 한다는 점입니다.

학습 파이프라인은 지속적인 데이터 스트림을 처리하도록 설계되었으며, 종종 사전 학습 (pretraining) 데이터셋과 미세 조정 (fine-tuning) 데이터를 모두 포함합니다. 이 데이터들은 일반화 (generalization)와 특정 작업 성능 사이의 균형을 맞추기 위해 신중하게 큐레이션되어야 합니다.

학습이 일회성 프로세스일 수 있는 소규모 시스템과 달리, 이 기업들은 지속적인 학습 패러다임 (continuous training paradigm) 내에서 운영됩니다. 여기서는 새로운 데이터와 피드백을 기반으로 모델을 반복적으로 개선하며, 이를 위해 실험 관리, 성능 추적, 업데이트 배포를 위한 견고한 인프라가 필요합니다.

정렬 및 안전 시스템의 역할 (The role of alignment and safety systems)

OpenAI 및 Anthropic과 같은 기업들의 결정적인 특징 중 하나는 정렬 (Alignment) 및 안전 (Safety)에 대한 집중입니다. 이는 단순한 콘텐츠 필터링을 넘어, 복잡하고 종종 모호한 시나리오에서 모델의 행동을 유도하는 시스템을 설계하는 것을 포함합니다.

예를 들어, Anthropic은 모델이 응답을 안내하는 일련의 원칙을 따르도록 훈련하는 Constitutional AI와 같은 접근 방식을 강조해 왔으며, OpenAI는 인간의 평가를 사용하여 모델의 행동을 형성하는 인간 피드백 기반 강화학습 (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)에 집중적으로 투자해 왔습니다.

이러한 접근 방식은 피드백을 수집, 라벨링 및 통합하기 위한 정교한 파이프라인을 필요로 하며, 이는 시스템에 또 다른 복잡성을 더합니다. 정렬 (Alignment)은 정적인 속성이 아니라 모델과 사용 사례가 변화함에 따라 진화하는 지속적인 과정이기 때문입니다.

아래 표는 대규모 AI 시스템에서 사용되는 몇 가지 주요 정렬 (Alignment) 전략을 비교합니다.

전략	설명	강점	과제
RLHF	인간 피드백 기반 강화학습 (Reinforcement learning with human feedback)	고품질의 정렬 (Alignment)	비용이 많이 들고 시간이 소요됨
...

이 비교를 통해 드러나는 점은 단일 접근 방식만으로는 충분하지 않다는 것이며, 이것이 바로 이 기업들이 더 견고한 정렬 (Alignment)을 달성하기 위해 여러 전략을 결합하는 이유입니다.

실제 사용을 위한 추론 시스템 설계 (Designing inference systems for real-world usage)

모델이 훈련되면, 다음 과제는 성능 기대치를 충족하는 방식으로 사용자에게 모델을 서비스하는 것입니다. 여기에는 낮은 지연 시간 (Latency)과 높은 가용성 (Availability)을 유지하면서 높은 요청량을 처리할 수 있는 추론 (Inference) 시스템을 설계하는 것이 포함됩니다.

이러한 규모의 추론 (Inference) 시스템은 매우 최적화되어 있으며, 효율성을 높이기 위해 배치 (Batching), 캐싱 (Caching), 모델 양자화 (Model Quantization)와 같은 기술을 자주 사용하며, 신뢰성을 보장하기 위해 부하 분산 (Load Balancing) 및 결함 허용 (Fault Tolerance) 메커니즘을 통합합니다.

주요 과제 중 하나는 지연 시간 (Latency)과 처리량 (Throughput) 사이의 트레이드오프 (Trade-off)를 관리하는 것입니다. 한쪽을 최적화하면 종종 다른 쪽에 영향을 미치기 때문에, 사용 패턴과 시스템 제약 조건에 따른 세심한 튜닝 (Tuning)이 필요합니다.

다음 표는 추론 (Inference) 시스템에서 사용되는 몇 가지 핵심 기술과 그것이 성능에 미치는 영향을 개략적으로 보여줍니다.

기술 (Technique)	지연 시간 (Latency)에 미치는 영향	처리량 (Throughput)에 미치는 영향	트레이드오프 (Trade-offs)
배치 (Batching)	약간의 증가	상당한 증가	큐잉 (Queueing) 필요
...

분명해지는 점은 추론 최적화가 단일 기술에 관한 것이 아니라, 성능과 비용 사이의 원하는 균형을 달성하기 위해 여러 전략을 결합하는 것에 관한 것이라는 점입니다.

대규모 환경에서의 관찰 가능성 (Observability) 및 디버깅 (Debugging)

이 기업들이 운영하는 규모에서는 관찰 가능성 (Observability)이 선택 사항이 아니라 필수적입니다. 시스템 동작을 이해하려면 데이터 파이프라인 (Data Pipelines)부터 모델 출력에 이르기까지 아키텍처의 모든 계층에 대한 가시성이 필요하기 때문입니다.

여기에는 지연 시간, 오류율, 리소스 활용도 및 사용자 상호 작용에 대한 상세한 메트릭 (Metrics) 수집뿐만 아니라, 엔지니어가 시스템을 통한 요청의 경로를 추적할 수 있도록 하는 트레이싱 (Tracing) 시스템 구현이 포함됩니다.

AI 시스템을 디버깅하는 것은 출력이 결정론적 (Deterministic)이지 않기 때문에 특히 어렵습니다. 이는 문제의 근본 원인을 식별할 때 개별 사례보다는 패턴을 분석해야 하는 경우가 많음을 의미합니다.

저는 적절한 관찰 가능성의 결여로 인해 모델 관련 문제와 인프라 관련 문제를 구분하기 어려워졌고, 이로 인해 문제 해결 및 개선 노력이 크게 지연되는 시스템들을 목격해 왔습니다.

피드백 루프 (Feedback Loops)를 통한 지속적인 개선

이러한 시스템의 가장 중요한 측면 중 하나는 시간이 지남에 따라 개선될 수 있는 능력이며, 이는 사용자 상호 작용에서 데이터를 수집하고, 모델 성능을 평가하며, 해당 정보를 다시 학습 프로세스에 반영하는 피드백 루프 (Feedback Loops)를 통해 달성됩니다.

이러한 피드백 루프 (Feedback Loops)는 모델이 잘못된 답변을 하거나 안전하지 않은 응답을 하는 등 성능이 저하되는 영역을 식별하도록 설계되었으며, 해당 정보를 추가 학습 또는 미세 조정 (Fine-tuning)을 통해 모델을 개선하는 데 사용합니다.

이를 통해 시스템이 시간이 지남에 따라 더욱 견고해지고 사용자의 요구 사항에 부합하도록 만드는 순환 구조가 형성되지만, 피드백이 정확하고 대표성을 가지며 학습 프로세스에 효과적으로 통합되도록 보장하기 위해서는 세심한 관리가 필요합니다.

책임감 있는 시스템 확장 (Scaling systems responsibly)

이 정도 수준에서 AI 시스템을 확장 (Scaling)하는 것은 단순히 용량을 늘리는 것뿐만 아니라 복잡성을 관리하는 것을 포함합니다. 시스템이 성장함에 따라 조정 (Coordination), 일관성 (Consistency), 신뢰성 (Reliability)과 관련된 새로운 과제들이 발생하기 때문입니다.

이는 분산 시스템 (Distributed systems)에서 직면하는 과제와 유사하며, 확장이 종종 실패 모드 (Failure modes)의 증가와 운영 오버헤드 (Operational overhead)로 이어지기 때문에 신중한 설계와 견고한 인프라를 통해 이를 해결해야 합니다.

OpenAI와 Anthropic 같은 기업들은 용량을 확장하기 전에 시스템의 동작을 이해하고 병목 현상 (Bottlenecks)을 해결하는 데 집중하며 점진적으로 확장에 접근하는데, 이는 안정성과 성능을 유지하는 데 도움이 됩니다.

종합 (Bringing it all together)

OpenAI나 Anthropic 규모의 AI 시스템을 설계하려면 데이터와 학습부터 추론 (Inference) 및 안전 (Safety)에 이르기까지 시스템의 모든 측면을 고려하는 총체적인 접근 방식이 필요합니다. 각 계층이 전체적인 동작과 성능에 기여하기 때문입니다.

이러한 시스템의 복잡성은 단일 구성 요소가 아니라 구성 요소 간의 상호작용에서 비롯됩니다. 즉, 성공 여부는 지연 시간 (Latency), 비용 (Cost), 정확도 (Accuracy)와 같은 상충하는 제약 조건들 사이에서 균형을 맞추는 동시에 이러한 상호작용을 효과적으로 관리할 수 있는 능력에 달려 있습니다.

이 기업들 전반에 걸쳐 나타나는 일관된 패턴이 있다면, 그것은 AI 시스템을 정적인 제품이 아닌 진화하는 실체로 취급한다는 점입니다. 실세계의 사용 사례와 피드백을 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선하고 발전시키며, 이를 통해 궁극적으로 대규모에서도 강력하면서도 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있게 됩니다.