AI 거대 모델의 종말: 마이크로프론트엔드가 만드는 확장 가능한 인지적 경계

현재 대부분의 기업들은 AI 모델을 하나의 거대한 통합 시스템(모놀리식)으로 구축하는 경향이 있습니다. 이는 개발 복잡성 증가, 배포 및 유지보수의 어려움, 그리고 특정 부분의 오류가 전체 시스템에 영향을 미치는 위험 등 여러 가지 문제점을 야기합니다. Towards AI는 이러한 접근 방식이 과거 소프트웨어 개발에서 겪었던 모놀리식 아키텍처의 실패를 반복하는 것이라고 지적합니다.

마이크로프론트엔드 아키텍처는 애플리케이션을 독립적으로 배포 가능한 작은 서비스 단위로 분할하여 구축하는 방식입니다. AI 모델에 이 개념을 적용하면, 각 모델을 특정 인지 기능(예: 이미지 인식, 자연어 처리)에 특화된 독립적인 마이크로서비스로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 개발 속도를 높이고, 개별 모델의 업데이트 및 확장이 용이해집니다.

마이크로프론트엔드 아키텍처는 AI 시스템의 '인지적 경계'를 명확하게 정의하여 확장성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 각 서비스가 독립적으로 운영되므로, 전체 시스템에 미치는 영향 없이 특정 기능을 개선하거나 새로운 기능을 추가할 수 있습니다. 또한, 다양한 팀이 서로 다른 기술 스택을 사용하여 모델을 개발하고 배포할 수 있어 유연성이 향상됩니다.