1. 메타가 꺼낸 AI 비장의 카드, LLaMA 4 공개
2025년 4월 5일, 메타(Meta)는 자사의 최신 인공지능 모델군 LLaMA 4(Large Language Model Meta AI)를 공개했습니다. LLaMA 시리즈는 Meta가 오픈소스 AI 생태계를 주도하기 위해 만든 핵심 기술입니다. 참고로, Meta는 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱을 운영하는 글로벌 IT 기업입니다. 최근에는 메타버스와 함께 인공지능(AI) 기술에 공격적으로 투자하고 있습니다.
이번에 발표된 모델은 성능과 활용도를 기준으로 3가지로 구성되어 있습니다.
- LLaMA 4 Scout: 소형 경량 모델로, 단일 GPU(NVIDIA H100)에서도 고성능을 발휘합니다.
기존 GPT-4 대비 일부 벤치마크(코딩, STEM 문제 등)에서 우수한 결과를 보였으며, 10M 토큰 길이의 문맥 처리가 가능합니다. - LLaMA 4 Maverick: 중형 모델로, GPT-4 수준의 텍스트 생성 능력과 멀티모달(텍스트 + 이미지 + 소리) 처리 성능을 갖춘 상업용 수준 모델입니다.
적은 파라미터 수로 유사 성능을 내도록 최적화된 구조를 채택했습니다. - LLaMA 4 Behemoth: 현재 개발 중인 초대형 AI 모델로, 총 2조 개의 파라미터 중 활성 파라미터는 2880억 개를 사용하며,
Meta는 이 모델이 GPT-4.5나 Claude 3 Sonnet보다 STEM 기준에서 더 뛰어나다고 주장하고 있습니다.
이 중 Scout와 Maverick은 오픈소스 형태로 무료 배포되며, 개발자와 연구자가 직접 다운로드해 사용할 수 있습니다.
단, 아래와 같은 제한이 있습니다.
- 유럽연합(EU) 지역에서는 사용 및 배포가 불가능
- 월간 사용자 수가 7억 명을 초과하는 기업은 Meta의 사전 허가가 필요
이번 발표는 단순한 기술 공개를 넘어, 고성능 AI 모델의 개방화와 상용화 간 경계를 다시 그은 사례로 평가받고 있습니다.
2. 이 기술이 왜 중요할까요?
LLaMA는 Meta가 만든 AI 언어 모델 시리즈의 이름입니다. 쉽게 말해서 우리가 쓰는 챗GPT처럼 사람처럼 글을 쓰고 대답하고 요약하고 번역하는 AI를 만드는 핵심 기술입니다. 이번에 나온 LLaMA 4는 그 네 번째 버전으로 이전보다 확실히 달라진 점이 많습니다. 특히 다음 세 가지가 주목할 만합니다.
① 글, 사진, 음성, 영상까지 다루는 '멀티모달' 능력
LLaMA 4는 텍스트는 물론, 이미지, 오디오, 영상까지 함께 처리할 수 있는 멀티모달 모델로 진화했습니다. 예를 들어, 사진을 보고 설명해 주고 음성 내용을 텍스트로 바꾸고 영상 내용을 요약하거나 설명하는 AI도 가능해졌다는 의미입니다.
② 혼합 전문가(MoE) 구조로 더 똑똑하고 효율적
LLaMA 4는 MoE (Mixture of Experts) 구조를 사용합니다. 다시 말해, AI 내부에 여러 명의 전문가 팀이 있고 상황에 맞게 필요한 전문가만 불러 쓰는 방식입니다. 예전에는 AI가 늘 모든 지식을 동시에 사용하려다 느려지고 비효율적이었는데, 필요한 분야에만 계산 자원을 집중하게 되어 더 빠르고 정확해졌습니다.
③ GPU 한 대로도 가능한 고성능 AI
보통 고성능 AI를 돌리려면 수천만 원짜리 서버 여러 대가 필요합니다. 그런데 LLaMA 4 Scout는 단 하나의 NVIDIA H100 GPU만 있어도 충분합니다. 즉, 개발자나 연구자, 소규모 스타트업도 고급 AI 모델을 부담 없이 실험해 볼 수 있다는 뜻입니다. 이는 GPT-4처럼 클라우드 기반 API로만 쓸 수 있는 AI보다 확실한 장점입니다.
3. 사용자와 업계에 어떤 영향이 있을까?
이번 LLaMA 4 공개는 AI 업계의 기술 향상을 넘어, 일반 사용자, 개발자, 스타트업, 대기업 모두에게 현실적인 변화를 불러올 수 있습니다.
일반사용자에게는 고객 상담, 학습 도우미, 일정 정리 등에서 더욱 똑똑한 AI를 만나게 됩니다. SNS와 메신저에 AI 기능이 더해질 수 있습니다. Meta는 페이스북, 인스타그램, 메신저, 왓츠앱을 운영 중입니다. 앞으로 사진에 자동 설명을 달거나, DM에서 AI가 답장을 써주는 기능이 자연스럽게 들어올 수 있습니다. AI의 비서 역할이 더 현실화됩니다. 일정 정리, 문서 요약, 이메일 응답, 영상 요약 등 복잡한 작업이 손쉽게 가능해질 수 있습니다.
개발자와 기업에는 GPT급 AI를 직접 서버에 돌릴 수 있게 됩니다. 클라우드에 돈을 내지 않고, GPU 한 대만 있으면 LLaMA 4 Scout로 내부용 AI 챗봇이나 문서 분석기 등을 직접 구현할 수 있습니다. 빠른 프로토타이핑과 커스터마이징이 쉬워집니다. 오픈소스 기반이므로 기업마다 업무용 AI에 최적화된 자체 튜닝이 가능합니다. AI 기술 개발 진입장벽이 낮아집니다.
제약은 유럽연합(EU) 지역에서는 사용이 금지되어 있다는 것입니다. 이는 개인정보 보호 등 규제 환경을 반영한 조치입니다. 월간 사용자 7억 명 이상인 대형 플랫폼은 Meta의 사전 승인 필요합니다. 이는 Meta의 기술이 틱톡, 유튜브, 구글 등과 같은 대형 경쟁자에게 바로 흡수되는 걸 방지하려는 제한입니다. 결론적으로 말하면, LLaMA 4는 AI 기술을 보다 많은 사람과 조직이 직접 활용할 수 있는 길을 열었고, 이는 AI 생태계의 주도권이 '소수 기업'에서 '많은 사용자'에게로 확산될 수 있다는 의미입니다.
4. GPT와 비교
Meta의 LLaMA 4와 GPT-4, 두 모델 모두 최신 대형 언어 모델(LLM)이지만, 접근 방식과 활용 범위에서 뚜렷한 차이가 있습니다.
| 항목 | LLaMA 4 | GPT-4 |
| 접근성 | 오픈소스 공개 (Scout, Maverick)일반 개발자도 다운로드 및 로컬 실행 가능 | 비공개 모델API 또는 ChatGPT 웹/앱을 통해서만 사용 가능 |
| 성능 | 일부 벤치마크(코딩, STEM 등)에서는 GPT-4.5 수준을 능가하지만, 전체적 일관성과 정답률은 낮음 | 종합적 성능에서는 여전히 업계 최고 수준복잡한 추론, 긴 맥락 유지에 강점 |
| 멀티모달 기능 | 이미지, 소리, 영상까지 확장 가능한 멀티모달 아키텍처 기반단, Behemoth는 개발 중 | GPT-4는 이미지까지 처리 가능음성, 영상상은 GPT-5에서 본격화될 전망 |
| 확장성 및 자율성 | 직접 서버에서 구동 가능커스터마이징, 튜닝, 폐쇄망 실행 가능 | 모든 연산은 OpenAI 서버에서 처리사용자는 결과만 전달받는 구조 |
접근성을 보면, GPT-4는 클라우드 기반 API 또는 ChatGPT 앱/웹에서만 접근할 수 있습니다. 모델 내부 구조나 데이터에는 접근할 수 없으며, 이용량에 따라 비용도 발생합니다. 반면 LLaMA 4는 코드와 모델 가중치가 공개되어 있어, 직접 다운로드해 로컬에서 실행하거나, 원하는 방식으로 수정할 수 있습니다. 단, 유럽연합(EU)에서는 사용 금지, 월 사용자 7억 명 이상 기업은 별도 라이선스 필요 등 일부 제한은 존재합니다.
성능 면에서 GPT-4는 고정밀도 언어 이해, 창의적 글쓰기, 논리적 추론 등에서 여전히 최고의 성능을 보여줍니다. LLaMA 4는 효율적인 구조 덕분에 코딩, 수학, 문제 해결과 같은 특정 영역에서는 GPT-4.5와 비슷하거나 더 나은 성능을 보이기도 하지만, 문맥 유지 능력이나 복잡한 대화 일관성은 GPT-4가 우위입니다
두 모델 모두 멀티모달 기능을 지향합니다. GPT-4는 이미지 분석이 가능하며, 음성·영상은 GPT-5에서 확장될 예정입니다.
LLaMA 4는 아예 처음부터 멀티모달을 염두에 두고 설계되었으며, 일부 모델은 텍스트 + 이미지 + 오디오를 처리하고,
Behemoth는 향후 영상까지 포함한 완전한 멀티모달을 목표로 개발 중입니다.
GPT-4는 사용자가 모델 자체에 손댈 수 없습니다. 모든 연산은 OpenAI의 서버에서 이뤄지고, 결과만 전달받는 구조입니다. LLaMA 4는 로컬 서버 실행이 가능해 보안, 규제 준수, 네트워크 단절 환경에서도 AI 적용이 가능하며, 자체 데이터를 활용한 모델 튜닝이나 파인튜닝도 자유롭게 할 수 있다는 점에서 확장성에서 우위에 있습니다
GPT-4는 완성도 높은 '제품형 AI', LLaMA 4는 자유롭고 유연한 도구형 AI'에 가깝습니다. GPT-4는 아무 설정 없이도 뛰어난 성능을 보여주지만, 사용자는 내부를 알 수 없습니다. LLaMA 4는 직접 손보고 수정해야 하지만, 원하는 대로 쓸 수 있는 자유와 제어권이 사용자에게 있습니다.
정리
Meta의 LLaMA 4 시리즈 공개는 단순한 신제품 발표가 아닙니다. 이것은 AI 기술의 소유권과 접근권이 바뀌고 있다는 신호입니다. 지금까지 고성능 AI는 OpenAI, Google, Anthropic 같은 거대 기업의 독점적인 API 형태로만 제공되었고, 일반 사용자나 소규모 기업은 비싼 요금을 감수하거나 기술적으로 제약된 상황에서만 활용할 수 있었습니다. 하지만 LLaMA 4는 그 벽을 흔들고 있습니다. 효율적인 구조와 함께 사용은 (부분적이지만) 자유롭고 직접적입니다. 특히 Scout 모델은 단일 GPU만으로 고성능 AI를 구현할 수 있다는 점에서 의미가 큽니다. 이는 곧, 스타트업, 대학 연구실, 개발자 개인이 내 손으로 GPT급 AI를 다뤄볼 수 있는 시대가 왔다는 것을 의미합니다. AI 기술은 계속해서 고도화되고 있습니다.
