AI의 심장, '주의(Attention)'가 전부는 아니라고? 새로운 도전장

상상해보세요. 우리가 친구와 대화를 나눌 때, 상대방의 모든 단어를 똑같은 비중으로 듣지는 않습니다. 중요한 단어에만 ‘집중(Attention, 주의)’해서 문맥을 파악하죠. 2017년, 구글 브레인(Google Brain) 팀은 이 원리를 인공지능에 적용한 Attention Is All You Need라는 혁신적인 논문을 발표했습니다. 이 논문이 소개한 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 구조는 오늘날 우리가 매일 사용하는 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI의 두뇌가 되었습니다. [Source 5, Source 9, Source 18]

그런데 최근, AI 학계에서 흥미로운 움직임이 포착되었습니다. “과연 ‘주의(Attention)’가 AI에게 유일한 정답일까?”라는 근본적인 질문을 던지는 새로운 모델들이 등장하고 있는 것이죠.

이게 왜 중요한가요?

트랜스포머는 분명 AI를 비약적으로 발전시켰지만, 해결하기 어려운 근본적인 한계도 존재합니다. 문장이 길어질수록 계산량이 기하급수적으로 늘어나는 문제 등이 대표적이죠. 만약 트랜스포머와는 다른 방식으로 정보를 처리하는 더 효율적인 구조를 찾게 된다면, AI는 지금보다 훨씬 적은 자원으로 더 똑똑하게 생각할 수 있게 됩니다. 이는 AI 사용 비용이 낮아지고, 우리가 매일 쓰는 스마트폰 같은 일상 기기에서도 더 강력한 AI를 돌릴 수 있다는 것을 의미합니다.

쉽게 이해하기: 실타래인가, 흐름인가?

기존의 트랜스포머는 단어와 단어 사이의 관계를 파악하기 위해 ‘어텐션 메커니즘’을 사용합니다. 쉽게 비유하자면, 문장이라는 지도 위에서 중요한 목적지(단어)들을 잇는 실을 무수히 많이 연결하는 방식입니다. 문장이 길어지면 이 실타래가 너무 복잡해져서 처리하기가 힘들어지죠. 마치 아주 많은 사람이 동시에 대화할 때 누구의 말을 먼저 들어야 할지 결정하는 데 큰 에너지가 드는 것과 비슷합니다. [Source 13]

반면, 최근 제안된 ‘그래스만 흐름(Grassmann flows)’이라는 방식은 접근법 자체가 완전히 다릅니다. [Source 3] 어텐션이 단어 사이의 관계를 하나하나 따지는 ‘연결의 예술’이라면, 그래스만 흐름은 정보를 기하학적인 공간(매니폴드, Manifold) 위의 한 점으로 보고, 이 정보가 공간 위에서 어떻게 움직이는지 추적합니다. [Source 4]

쉽게 말해, 복잡하게 실을 연결하는 대신, 정보라는 점들이 매끄러운 곡선을 그리며 흘러가는 ‘길’을 찾는 방식이라고 생각하면 됩니다. 이렇게 하면 단어들을 하나씩 일일이 비교하지 않아도 전체적인 흐름을 훨씬 더 효율적으로 파악할 수 있게 됩니다. [Source 3, Source 4]

현재 상황: 트랜스포머의 독주와 새로운 도전

트랜스포머는 여전히 AI의 표준입니다. 데이터를 한꺼번에 계산하는 병렬 처리 능력이 뛰어나, 과거의 순차적인 방식인 RNN(Recurrent Neural Networks, 순환 신경망)보다 훨씬 빠르고 강력한 성능을 보여주기 때문이죠. [Source 10, Source 13] 연구자들은 여기서 멈추지 않고 ‘플래시 어텐션(FlashAttention)’이나 ‘전문가 혼합(Mixture of Experts)’ 같은 다양한 최적화 기법을 더해가며 트랜스포머의 한계를 끊임없이 돌파하고 있습니다. [Source 11]

그럼에도 불구하고 트랜스포머의 독주 체제에 ‘어텐션이 없는 모델’이라는 새로운 대안이 나타났다는 점은 매우 의미가 큽니다. 그래스만 흐름과 같은 모델들은 이제 막 걸음마를 뗀 단계지만, 시퀀스 모델링 분야에서 기존 틀을 깨는 새로운 가능성을 보여주고 있습니다. [Source 3]

앞으로 어떻게 될까?

앞으로 AI 모델은 단순히 ‘얼마나 더 큰 데이터를 학습하느냐’를 넘어, ‘얼마나 더 효율적인 구조를 찾아내느냐’는 방향으로 발전할 것입니다. 지금 연구되는 이러한 기하학적 접근법이 상용화 수준으로 완성된다면, AI는 훨씬 적은 전력으로도 더 빠르고 정확하게 데이터를 이해할 수 있게 될 것입니다. 우리가 지금 ‘주의(Attention)’라고 부르는 기술이, 훗날에는 AI 기술 역사의 한 페이지를 장식하는 고전적인 기술이 될 수도 있겠죠.

기술의 발전은 결코 한곳에 머물지 않습니다. ‘어텐션’이라는 거대한 벽을 넘어, 또 다른 효율적인 길을 찾으려는 과학자들의 노력이 우리를 더 놀라운 미래로 안내하고 있습니다.

참고자료

1. Abstract page for arXiv paper 1706.03762:AttentionIsAllYouNeed

2. [AttentionIsNotWhatYouNeed

   alphaXiv](https://www.alphaxiv.org/overview/2512.19428v1)

3. [AttentionisNotWhatYouNeed

   Aelias](https://aelias.dev/reading-log/attention-is-not-what-you-need/)

4. Attentionisn’t allyouneed: The wanderer’s algorithm
5. AttentionIsNOTAll That WENeed
6. AttentionIsAllYouNeed— на русском — IRI Lab
7. AttentionIsAllYouNeed：關於Transformer你所需要知道的關鍵論文
8. AttentionisAllYouNeed: статья, изменившая AI — AI-Uchi
9. 3 Lessons from the paper “AttentionIsAllYouNeed” as a Beginner
10. AttentionisAllYouNeed