OpenAI의 o1, DeepSeek-R1, Google의 Gemini 2.5와 같은 추론 모델들이 AI 지능 벤치마크에서 경쟁하면서, AI를 통합하려는 기업들은 "모델 비대화(Model Bloat)"라는 현상에 대해 점점 더 우려하고 있습니다. 모델 비대화란 모델이 불필요하게 크거나 복잡해져 계산 비용과 훈련 시간이 증가하고, 기업이 필요로 하는 응답 속도가 감소하는 현상을 의미합니다.

OpenAI의 o1과 DeepSeek-R1은 CoT(Chain of Thought) 추론을 사용하여 복잡한 문제를 단계별로 나눠 처리하며, 이전 모델들보다 뛰어난 성능과 정확도를 달성했습니다. 그러나 CoT는 추론 시 상당한 계산 자원을 요구하며 긴 출력과 높은 지연 시간을 초래한다고 Volkmar Uhlig IBM AI 인프라 포트폴리오 리드 부사장이 IBM Think 인터뷰에서 밝힌 바 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 프롬프트 기술들이 등장했습니다. 예를 들어, AoT(Atom of Thought)와 CoD(Chain of Draft)와 같은 기법들은 CoT의 효율성과 정확성을 높여 모델이 문제를 더 빠르게 해결하도록 돕고, 비용과 지연 시간을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다.

구글은 1:5000 축척의 고정밀 지리 데이터를 해외 데이터센터로 이전해 구글 지도의 핵심 기능을 구현하려 하고 있습니다. 이는 한국에서 세 번째 요청인데요. 과거 정부는 보안 우려로 데이터센터 설치와 군사시설 가림 처리를 조건으로 제시했으나, 구글이 이를 거부하며 요청이 불허된 바 있습니다. 국내 디지털 지도 시장은 네이버가 1위로, 월간 활성 이용자 수(MAU)가 2650만 명에 달해 티맵과 카카오맵을 합친 것보다 많습니다. 네이버 지도는 장소 정보와 블로그 리뷰 등 다양한 콘텐츠로 올인원 플랫폼을 구축하며 사용자 편의를 강화하고 있습니다. 국내 지도 서비스는 API를 통해 다양한 산업으로 확장 가능하며, 특정 API에 의존하게 되면 전환이 어려워 독점적 수익 구조를 만들 수 있다는 것이 특징입니다.