안녕하세요! AI 기술의 발전 속도가 너무 빨라 가끔은 숨이 턱 끝까지 차오르는 기분이 들지 않으신가요? 엊그제까지만 해도 ‘트랜스포머(Transformer)’ 아키텍처가 세상을 영원히 지배할 것 같았는데, 이제는 그 너머의 새로운 패러다임을 고민해야 하는 시점이 왔어요.
오늘은 우리가 흔히 사용하는 GPT나 Claude의 뿌리인 트랜스포머 아키텍처의 한계를 극복하고, 2026년 현재 가장 주목받고 있는 리퀴드 뉴럴 네트워크(Liquid Neural Networks, LNN)와 상태 공간 모델(State Space Models, SSM)에 대해 깊이 있게 이야기해 보려고 합니다. 개발자로서 이 변화의 파도를 어떻게 타야 할지, 제가 친절하게 가이드해 드릴게요.
1. 왜 지금 ‘포스트 트랜스포머’를 말해야 할까요?
우리가 사랑하는 트랜스포머는 ‘어텐션(Attention)’ 메커니즘을 통해 문맥을 파악하는 데 탁월한 능력을 보여주었습니다. 하지만 치명적인 약점이 하나 있죠. 바로 데이터가 길어질수록 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 복잡도 문제입니다.
이걸 조금 더 쉽게 설명해 볼까요? 트랜스포머를 ‘사진첩’이라고 생각해보세요. 새로운 사진(데이터)이 들어올 때마다, 이전에 찍은 모든 사진과 대조하며 관계를 찾아야 합니다. 사진이 100장일 때는 괜찮지만, 100만 장이 되면 대조하는 데만 엄청난 시간이 걸리겠죠?
이런 비효율성 때문에 우리는 더 긴 컨텍스트를 처리하거나, 전력 소모가 적은 온디바이스 AI를 구현할 때 한계에 부딪히게 됩니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 ‘유연하게 흐르는’ 차세대 구조들입니다.
2. 살아있는 데이터의 흐름, 리퀴드 뉴럴 네트워크(LNN)
리퀴드 뉴럴 네트워크(Liquid Neural Networks)는 MIT에서 처음 제안된 개념으로, 이름처럼 ‘액체’와 같은 유연함을 가졌습니다. 기존 신경망이 고정된 수식을 바탕으로 학습한다면, LNN은 데이터가 들어오는 시점의 물리적 환경이나 시간의 흐름에 따라 네트워크의 파라미터가 실시간으로 변합니다.
전문 용어 체크: 상미분 방정식 (ODE)
LNN은 뉴런의 상태 변화를 ‘상미분 방정식’이라는 수학적 도구로 설명해요. 말이 너무 어렵죠? 쉽게 말해, “입력 데이터에 따라 뇌 세포 사이의 연결 통로 굵기가 실시간으로 변하는 것”과 비슷하다고 이해하시면 됩니다.
LNN이 개발자에게 주는 이점
- 지속적 학습(Continuous Learning): 모델을 새로 학습시키지 않아도, 들어오는 시계열 데이터에 맞춰 스스로 적응합니다.
- 압도적인 가벼움: 고정된 데이터 구조가 아니기에 훨씬 적은 수의 파라미터로도 복잡한 작업을 수행할 수 있어요. 자율 주행이나 로봇 제어처럼 실시간 응답이 중요한 분야에서 빛을 발하죠.
3. 선형적 효율성의 끝판왕, 상태 공간 모델(SSM)과 Mamba
최근 LLM 업계에서 가장 뜨거운 감자는 단연 상태 공간 모델(SSM), 그중에서도 ‘Mamba’ 아키텍처입니다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘이 $O(N^2)$의 복잡도를 가졌다면, SSM은 이를 선형적(O(N))으로 줄여버렸습니다.
이게 우리에게 왜 중요할까요?
트랜스포머는 입력값이 2배 늘어나면 계산량은 4배가 늘어납니다. 하지만 SSM은 입력값이 2배 늘어나면 계산량도 딱 2배만 늘어납니다. 덕분에 우리는 무한대에 가까운 컨텍스트 윈도우를 훨씬 적은 비용으로 운영할 수 있게 된 것이죠.
Mamba 아키텍처의 핵심 원리
- 선택적 스캔(Selective Scan): 모든 데이터를 다 기억하는 게 아니라, 중요한 정보만 골라서 ‘상태(State)’에 저장합니다. 마치 요약 노트를 아주 잘 쓰는 학생과 같아요.
- 하드웨어 최적화: 최신 GPU 아키텍처에 최적화되어 있어, 기존 모델보다 훨씬 빠른 추론 속도를 자랑합니다.
4. 실무 적용: 트랜스포머를 버려야 할까요?
“그럼 이제 트랜스포머는 끝인가요?”라고 물으신다면, 제 대답은 “아니요”입니다. 현재의 트렌드는 ‘하이브리드(Hybrid)’입니다.
문맥의 정교한 이해가 필요한 부분은 트랜스포머 구조를 유지하고, 방대한 데이터를 빠르게 처리하거나 실시간 스트리밍이 필요한 부분은 SSM이나 LNN을 섞어서 사용하는 방식이 대세가 되고 있어요.
여러분이 준비해야 할 단계:
- 시계열 데이터 프로젝트: 주식 예측이나 센서 데이터 분석을 하신다면 LNN 라이브러리를 먼저 검토해보세요.
- 롱 컨텍스트 LLM 구축: 수천 페이지의 문서를 요약하는 대형 모델을 기획 중이라면, Mamba 기반의 백본(Backbone) 모델을 테스트해보는 것이 좋습니다.
- 효율성 최적화: 토큰당 비용을 획기적으로 낮춰야 하는 서비스라면 SSM 도입이 필수적인 선택지가 될 거예요.
5. 결론: 유연한 사고가 미래의 AI 개발자를 만듭니다
기술의 패러다임이 변할 때는 항상 혼란스럽기 마련입니다. 저도 처음 이 논문들을 접했을 때 “수식이 너무 복잡해!”라며 머리를 싸매기도 했거든요. 하지만 중요한 건 수식 자체가 아니라, “AI가 데이터를 처리하는 방식이 정적인 사진에서 동적인 흐름으로 바뀌고 있다”는 본질을 이해하는 것입니다.
트랜스포머가 AI의 대중화를 이끌었다면, LNN과 SSM은 AI를 우리 삶의 모든 구석, 심지어 아주 작은 센서 안으로까지 스며들게 할 것입니다. 이 유연한 흐름에 몸을 맡기고 새로운 아키텍처들을 하나씩 실험해보시길 권합니다.
요약 및 핵심 포인트
- 트랜스포머의 한계: 데이터 길이에 따른 연산량의 기하급수적 증가(Quadratic Complexity).
- LNN (리퀴드 뉴럴 네트워크): 실시간 데이터 흐름에 따라 파라미터가 변하는 유연한 구조로, 시계열 데이터와 온디바이스 AI에 최적화.
- SSM (상태 공간 모델): 선형적 복잡도로 무한한 컨텍스트 처리를 가능하게 하며, 대표적으로 Mamba 아키텍처가 있음.
- 향후 전망: 두 모델의 장점을 결합한 하이브리드 아키텍처가 주류가 될 것임.