로컬 LLM의 재발견: 개인용 AI 시대가 오고 있다

클라우드 기반 AI 서비스가 주류를 이루던 시기에, 조용히 다른 흐름이 자라나고 있습니다. 바로 로컬 LLM입니다.

왜 로컬인가?

클라우드 AI는 편리합니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 서비스는 강력한 성능을 제공하죠. 하지만 몇 가지 걸림돌이 있습니다.

1. 프라이버시
민감한 문서나 코드를 클라우드에 보내기 찜찜한 경우가 많습니다. 기업 환경에서는 더욱 그렇죠.

2. 비용
API 호출이 쌓이면 생각보다 큰 비용이 됩니다. 특히 개인 개발자나 스타트업에는 부담스럽습니다.

3. 인터넷 의존
오프라인 환경에서는 아예 사용할 수 없습니다.

4. 속도
응답을 기다리는 시간이 아쉬울 때가 있습니다.

하드웨어의 진화

로컬 LLM이 가능해진 건 하드웨어 발전 덕분입니다.

• Apple Silicon Mac: 통합 메모리 구조로 LLM 추론에 최적
• 고성능 GPU: 16GB+ VRAM이 보편화
• 양자화 기술: 모델 크기를 1/4로 줄여도 품질 유지

Ollama, LM Studio 같은 도구 덕분에 설치도 간단해졌습니다. 이제 터미널 명령 몇 개면 됩니다.

실제 사용 경험

제가 로컬에서 자주 쓰는 모델들입니다:

Qwen 2.5 (7B/14B)
중국 Alibaba가 만든 모델인데, 코딩과 한국어 모두 훌륭합니다. 특히 14B는 M3 Pro에서도 쾌적하게 돌아갑니다.

Llama 3.2 (3B)
가볍고 빠릅니다. 간단한 작업에 딱입니다. 배터리 소모도 적어요.

DeepSeek R1 (Distill)
추론 능력이 뛰어납니다. 복잡한 문제 해결에 유용합니다.

언제 클라우드, 언제 로컬?

클라우드가 좋을 때:

• 가장 성능 좋은 모델이 필요할 때
• 복잡한 멀티모달 작업
• 긴 컨텍스트가 필요할 때

로컬이 좋을 때:

• 프라이버시가 중요한 작업
• 반복적인 간단한 작업
• 오프라인 환경
• 비용 절감이 필요할 때

개인용 AI의 미래

앞으로는 "내 AI"를 가지는 시대가 될 것 같습니다.

• 개인 데이터로 파인튜닝된 모델
• 내 작성 스타일을 학습한 어시스턴트
• 로컬에서 돌아가는 에이전트

클라우드 AI와 로컬 AI가 공존하는 하이브리드 구조가 표준이 될 겁니다. 중요한 건 "나를 위한 AI"를 선택할 수 있는 자유죠.

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여러분은 로컬 LLM 써보신 적 있으신가요? 어떤 모델을, 어떤 용도로 쓰시나요?