AI를 만든다는 것, 빵 굽기와 무엇이 다를까?

AI가 빵을 굽는다고요?

상상해보세요. 우리가 매일 사용하는 인공지능(AI) 서비스가 사실은 갓 구워낸 빵과 비슷하다면 어떨까요? 우리가 즐겨 먹는 빵이 밀가루, 효모, 물을 정교하게 섞고 뜨거운 오븐에서 인내의 시간을 거쳐 탄생하듯, 현대의 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)도 아주 비슷한 과정을 거칩니다.

사람들은 흔히 AI가 스스로 생각하거나 ‘배운다’는 표현을 쓰곤 합니다. 하지만 기술적 관점에서 AI 모델이 학습한다는 것은 사실 아주 정교한 ‘레시피’를 따르는 과정에 가깝습니다. 오늘은 AI라는 거대한 기술이 우리 식탁 위의 빵처럼 어떤 과정을 거쳐 완성되고 우리에게 전달되는지, 그 흥미로운 여정을 살펴보겠습니다.

이게 왜 중요한가요?

AI 기술이 눈부시게 발전하면서, 이제는 누구나 AI 모델을 활용해 자신만의 서비스를 만들 수 있는 시대가 되었습니다. 놀랍게도 12명의 작은 스타트업 팀이 70B(700억 개의 파라미터, 즉 매개변수) 규모의 거대한 모델을 학습시키는 사례도 등장했습니다(출처 8).

우리가 이 과정을 ‘빵 굽기’라는 비유로 이해해야 하는 이유는 분명합니다. 모델을 만드는 과정(학습)과 그 결과물을 사용하는 과정(추론) 사이의 차이를 알면, 왜 특정 AI 서비스가 비싸고 느린지, 혹은 왜 우리가 원하는 대로 튜닝하기 어려운지를 명확하게 파악할 수 있기 때문입니다. 비유를 통해 이해하면 복잡한 기술도 훨씬 친숙하게 느껴지죠.

쉽게 이해하기: AI의 ‘빵 굽기’ 비유

쉽게 말해서 AI 학습은 정교한 반죽을 만드는 과정입니다.

1. 반죽하기 (학습, Training): 깊은 기계 학습 모델(Deep Machine Learning Model)을 훈련시키는 것은 여러 재료를 섞어 레시피대로 반죽을 만드는 일과 같습니다(출처 2). 이 과정에서 모델은 ‘기반 모델(Base Model)’로서의 기초를 닦습니다. 구체적으로는 문서의 절반을 읽고 나머지 절반이 무엇일지 맞히는 게임을 반복하며, 정답에 가까울수록 보상을 얻는 방식으로 성능을 높여갑니다(출처 6).
2. 빵 굽기 후 서비스 (추론, Inference): 학습이 완료되면 모델은 잘 구워진 빵(가중치, Weights)이 됩니다. 이제 우리가 AI에게 질문을 던지는 것은, 완성된 빵을 슬라이스해서 고객에게 빠르게 전달하는 과정입니다(출처 3). 빵을 굽는 시간은 아주 오래 걸리지만, 일단 빵이 나오면 잘라서 내놓는 것은 상대적으로 빠르죠. 이 ‘잘라서 내놓는’ 과정이 우리가 일상에서 느끼는 AI의 응답 속도를 결정합니다.

물론 이 과정에도 한계는 있습니다. 모든 재료를 한데 섞어 특정 레시피대로만 구운 빵(학습된 모델)은 만들기 쉽고 접근성도 좋지만, 일단 구워지고 나면 다른 맛의 빵으로 바꾸기가 무척 어렵다는 단점이 있습니다(출처 2).

현재 상황: 어디까지 왔나

현재 기술은 모델을 더 작고, 더 빠르게 학습시키는 단계로 나아가고 있습니다. 과거에는 거대한 자본이 있어야만 학습이 가능했다고 생각했지만, 이제는 최적화 기술과 클라우드 자원을 활용해 1만 달러 수준의 비용으로도 강력한 모델을 학습시키는 사례가 늘고 있습니다(출처 8).

하지만 여전히 AI 모델 학습은 엄청난 양의 계산 자원을 필요로 합니다. 2025년 기준으로 GPU(그래픽 처리 장치) 클라우드 시장은 AI 및 LLM 학습을 위한 자원 경쟁으로 매우 뜨겁습니다(출처 9). 우리는 이제 막 AI라는 거대한 오븐을 효율적으로 다루는 법을 깨닫기 시작한 셈입니다.

앞으로 어떻게 될까?

기술자들은 이제 학습 중 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 더 똑똑한 학습 방식을 연구하고 있습니다(출처 7). 미래에는 빵을 굽는 오븐(학습 인프라)이 훨씬 더 정교해지고, 사용자의 필요에 따라 빵의 맛을 즉석에서 살짝 바꾸는 ‘파인 튜닝(Fine-Tuning)’ 기술도 더욱 대중화될 것입니다.

여러분도 머지않아 나만의 입맛에 딱 맞는 AI 모델을 집에서 직접 ‘굽는’ 경험을 하게 될지도 모릅니다. 단지 기억해야 할 점은, AI가 우리처럼 실제로 ‘이해’하는 것이 아니라, 방대한 데이터 속에서 패턴을 맞히는 고도의 학습 과정을 거친 모델이라는 사실입니다(출처 5).

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

AI를 ‘학습한다’고 표현할 때 우리는 종종 인간의 지능과 착각하곤 합니다. 하지만 모델은 빵을 굽듯 철저히 계산된 결과물입니다. AI가 내놓는 답변을 마법으로 여기기보다, 정교하게 구워진 논리의 산물로 이해할 때 우리는 비로소 AI를 더 똑똑하게 활용할 수 있습니다. 기술은 마법이 아니라, 정교한 레시피의 결과임을 기억하세요.

참고자료

1. A Theory Guided Scaffolding Instruction Framework for …
2. The Cake that is Intelligence and Who Gets to Bake it: An AI Analogy and its Implications for Participation
3. What Is LLM Inference, Really? A Deep Technical Walkthrough - Karthika Raghavan
4. Metaphors - GenLaw

5. [Understanding large language models demands distinguishing human projection from machine cognition

   Communications Psychology](https://www.nature.com/articles/s44271-026-00508-6)

6. Author, assistant, and persona: the metaphors I use for …
7. LLMTrainingBottleneck Breakthrough 2026: Subquadratic Stealth…

8. [LLMTrainingGuides: Fine-Tuning & LoRA

   Spheron](https://www.spheron.network/blog/topics/llm-training/)

9. [GPU Cloud Market Share2025

   Zhiwei Li](https://lzwjava.com/notes/2025-07-26-gpu-cloud-ai-2025-en)