50달러로 AI 최강자에 도전? 's1' 모델이 보여준 혁신의 가능성

📌 AI 모델 개발, 이제는 소규모 팀도 가능하다?

2025년, 인공지능(AI) 시장이 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 기존 AI 모델보다 저렴한 비용으로도 강력한 성능을 낼 수 있는 연구가 속속 등장하고 있기 때문이죠.

특히, 스탠퍼드대학교, 워싱턴대학교, 앨런인공지능연구소, 컨텍스트 AI가 공동 연구한 ‘s1’ 모델이 주목받고 있습니다. 이들은 단 50달러의 비용으로 오픈AI의 최신 추론(reasoning) 모델과 경쟁할 수 있는 AI를 만들었다고 발표했는데요.

어떻게 소규모 데이터와 적은 자원으로도 강력한 AI가 탄생할 수 있었을까요? 이번 블로그에서는 ‘s1’ 모델의 핵심 기술과 AI 시장에 미칠 영향을 살펴보겠습니다.

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🚀 ‘s1’ 모델이란?

‘s1’은 **알리바바의 오픈소스 모델(Qwen 2.5)**을 기반으로 개발된 AI 모델입니다. 또한, 구글의 ‘제미나이 2.0 플래시 싱킹 실험(Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental)’ 모델을 활용해 추론 능력을 강화했습니다.

특히, ‘s1’은 소규모 데이터셋과 저렴한 비용으로도 최첨단 AI 모델과 비슷한 성능을 내도록 설계되었습니다.

💡 주요 특징:

• 소량의 데이터로도 고성능 AI 구현: 1,000개의 고품질 데이터(s1K)만으로도 기존 모델보다 뛰어난 성능을 발휘
• 저비용 훈련: 단 **50달러(약 7만 2천 원)**의 클라우드 컴퓨팅 비용으로 훈련
• 16개의 NVIDIA H100 GPU만 사용: AI 개발에 필요한 하드웨어 비용을 대폭 절감

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🔍 ‘s1’ 모델의 핵심 기술 분석

1️⃣ 지식 증류(Knowledge Distillation) – 작은 모델도 강력하게!

‘s1’ 모델은 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 활용했습니다.

👉 지식 증류란?

• 대형 AI 모델이 학습한 내용을 더 작은 모델에 압축하여 전달하는 방식
• 기존의 거대 모델을 모방하면서도 가볍고 빠른 AI 모델을 개발 가능
• 학습 데이터를 효율적으로 활용해 비용을 절감

즉, 기존 AI의 성능을 유지하면서도 훨씬 저렴하고 가벼운 모델을 만들 수 있는 기술입니다.

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2️⃣ 테스트 타임 스케일링(Test-Time Scaling) – AI가 더 깊이 생각하도록!

‘s1’ 연구진은 테스트 타임 스케일링(Test-Time Scaling, TTS) 기법을 적용했습니다.

👉 테스트 타임 스케일링이란?

• AI가 답변을 생성하기 전에 더 많은 계산 시간을 갖도록 유도하는 기술
• 추가적인 연산을 통해 더 정교한 답변 생성 가능
• 오픈AI의 ‘o1’ 모델에서도 사용된 방식

연구진은 이 기술을 이용해 AI가 답변을 빠르게 내놓는 것이 아니라, 충분한 시간 동안 생각하도록 유도했습니다.

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3️⃣ ‘Wait’ 기법 – AI가 스스로 답을 수정하도록 유도

‘s1’ 모델에서는 추론 정확도를 높이기 위해 간단하지만 효과적인 방법을 적용했습니다.

👉 핵심 원리:

• AI가 답변을 내기 전에 **“잠시 기다려(Wait)”**라는 단어를 추가
• 이를 통해 AI가 성급한 결론을 내리는 것을 방지하고 더 깊이 생각하도록 유도

이 방법은 단순하면서도 AI의 답변 정확도를 높이는 데 큰 도움을 주었습니다.

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🔥 AI 업계의 반응과 논란

✅ 긍정적인 전망: AI 개발의 민주화?

• 기존에는 AI 모델을 훈련하려면 수천억 원의 투자가 필요했지만, ‘s1’ 모델의 연구는 적은 비용으로도 강력한 AI가 가능함을 입증
• 스타트업 및 연구기관도 AI 개발에 뛰어들 수 있는 기회 확대
• AI 시장의 독점 구조 변화 가능성

❌ 부정적인 반응: AI 지적재산권(IP) 문제?

하지만 AI 업계 대기업들은 ‘s1’ 연구에 대해 우려를 표하고 있습니다.

• 오픈AI: 딥시크(DeepSeek)가 자사 AI API 데이터를 무단으로 사용했다며 법적 조치를 검토 중
• 구글: 제미나이 모델을 기반으로 경쟁 AI를 개발하는 것을 금지하고 있어, ‘s1’ 연구가 약관 위반인지 논란

즉, AI 모델을 효율적으로 모방하는 기술이 발전하면서 AI의 지적재산권(IP) 문제도 새로운 국면에 접어들고 있습니다.

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💡 미래 전망 – AI 시장은 어디로 갈 것인가?

AI 시장은 이제 거대 기업 중심에서 소규모 연구팀까지 참여하는 시대로 변하고 있습니다.

🛠️ 기대되는 변화:

• AI 개발 비용 절감 → 더 많은 기업과 연구팀이 AI 개발 가능
• 소형 AI 모델 증가 → 경쟁 구도 변화 및 혁신 가속화
• AI 지적재산권 분쟁 심화 → 새로운 규제 및 법적 논의 필요

그러나 AI 증류 기법은 기존 모델을 모방하는 데 강점이 있지만, 완전히 새로운 AI 개발에는 한계가 있습니다. 여전히 최첨단 AI를 만들기 위해서는 막대한 자금과 연구 인력이 필요하다는 점도 간과할 수 없습니다.

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AI의 패러다임이 바뀌고 있다

‘s1’ 모델은 소규모 연구팀도 강력한 AI 모델을 개발할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다.

그러나,

• AI 개발의 비용 절감과 혁신 가능성
• AI 지적재산권 및 대기업과의 법적 분쟁

이 두 가지 문제는 앞으로도 지속적으로 논의될 것입니다. 과연 AI 혁신이 대기업 중심으로 계속될 것인지, 개방형 연구가 AI 발전을 주도할지 지켜볼 필요가 있습니다.

🔎 AI 업계의 새로운 패러다임 전환이 다가오고 있습니다. 앞으로의 변화에 주목해보세요! 🚀

https://github.com/simplescaling/s1

GitHub - simplescaling/s1: s1: Simple test-time scaling