Gartner, IBM을 도메인별 언어 모델 지원 분야에서 최고의 회사로 선정

Gartner는 최근 보고서에서 도메인별 언어 모델(DSLM)의 신흥 시장을 조사하고 IBM® Granite 모델과 watsonx 포트폴리오를 주요 차별화 요소로 언급하면서 2025년 12월 8일을 기준으로 DSLM 지원 분야에서 IBM을 '최고의 기업'으로 선정했습니다.

보고서에 따르면 "IBM의 엔터프라이즈급 Granite 모델과 watsonx 플랫폼 기능의 조합은 소규모 모델 효율성, 배포 유연성을 위한 개방성, 고품질 AI 지원 도메인 데이터의 가용성 및 모델 거버넌스와 같은 DSLM 생성 및 채택의 핵심 문제를 해결합니다. 이로써 IBM은 현재 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 DSLM을 구현하기 위한 DSLM 경쟁의 선두 주자로 자리매김하고 있습니다."

IBM은 2026년이 조직이 특정 도메인에 맞게 구축, 맞춤화, 관리되는 모델을 점점 더 우선시함에 따라 엔터프라이즈 AI의 전환점이 될 것이라고 믿습니다. IBM® Granite와 같은 소규모 언어 모델(SLM)은 기업이 광범위한 도메인별 사용 사례에 맞게 AI를 효율적으로 사용자 지정할 수 있도록 이러한 접근 방식의 기반을 제공합니다.

Gartner는 DSLM을 '특정 산업, 비즈니스 기능 또는 문제 클래스의 요구에 맞게 생성되거나 최적화된 생성형 AI 모델'이라고 정의합니다. 이러한 모델은 정확도를 높이고 가치가 높은 사용 사례의 범위를 좁혀 고급 프롬프트 엔지니어링에 대한 의존도를 줄이도록 설계되었습니다.

Gartner는 "일반적인 만능 LLM은 다재다능하지만 비용 효율적으로 확장하지 않으며 기업이 필요로 하는 정확성, 신뢰성 및 제어 문제를 해결하지 못한다"고 지적합니다.

AI 이니셔티브가 성숙해짐에 따라 기업은 비즈니스 프로세스를 일반적인 모델에 맞게 조정하는 방식에서 벗어나고 있습니다. 대신, 데이터, 워크플로 및 규제 환경에 맞는 모델을 전문화하고 있습니다.

프론티어 모델은 광범위한 작업에 걸쳐 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 매개변수 수가 방대하기 때문에 강력하지만 운영 비용이 많이 들고 배포가 어렵고 사용자 지정이 비효율적입니다.

IBM은 엔터프라이즈 AI를 효율적이고 책임감 있게 확장하도록 설계된 Granite 소규모 언어 모델(SLM) 제품군을 사용하여 다른 접근 방식을 취합니다. Granite는 최대 규모에 맞게 최적화하는 것이 아니라 작고 효율적이며 개방적으로 설계되어, 한 도메인에 대해 사전 구축 모델 없이도 모든 도메인의 데이터를 훨씬 쉽고 비용 효율적으로 사용자 지정할 수 있습니다.

광범위한 Granite 제품군을 통해 조직은 각 사용 사례에 적합한 모델을 선택할 수 있으며, 사용자 정의 시 이러한 모델은 적은 비용으로 엔터프라이즈 작업을 위한 프론티어 모델의 성능과 동등하거나 그 이상의 성능을 제공할 수 있습니다.

최신 Granite 4.0 모델은 이러한 이점을 더욱 확장합니다. 하이브리드 아키텍처는 높은 효율성과 확장성을 제공하여 긴 컨텍스트, 다중 세션 시나리오에서 메모리 요구 사항을 70% 이상 줄이면서 빠르고 반응성을 유지합니다. Granite 4.0 모델은 명령 따르기, 도구 호출, 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기업에 중요한 작업에서 동급 동급의 많은 모델과 훨씬 더 큰 규모의 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

또한 Granite는 업계 최고의 신뢰 및 투명성 표준에 따라 설계되었습니다. 이 제품은 개방형 모델 제품군 최초로 ISO 42001 인증을 획득한 제품으로, 책임감 있고 관리되는 AI에 대한 IBM의 노력을 강화합니다. 이 제품군은 또한 최근 스탠퍼드 대학교의 파운데이션 모델 투명성 지수에서 95%의 투명성 점수를 기록하여 역대 최고 점수를 받은 반면, 대부분의 다른 모델 개발사는 전년 대비 점수가 하락했습니다.

DSLM은 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 실제 워크플로에 배포되고 라이프사이클 전반에 걸쳐 관리될 때 가치를 제공합니다.

watsonx는 모든 클라우드, 애플리케이션, 모델, 에이전트 또는 데이터 유형에서 작동하는 IBM의 AI 포트폴리오로, 조직이 기존 기술 투자물을 대체하지 않고 그대로 사용하여 DSLM을 구축하고 배포할 수 있도록 합니다.

DSLM의 성능은 그 기반 데이터에 따라 달라집니다. 90% 이상의 기업 데이터가 비정형화되어 있는 상황에서 watsonx는 조직이 해당 데이터에 액세스하고 AI를 위해 준비하도록 지원하여 특정 작업에 맞게 Granite와 같은 모델을 맞춤화할 수 있도록 합니다. 이러한 맞춤형 모델은 이후 운영화되어, 기업 전반에 걸쳐 업무를 수행하는 에이전트를 구동할 수 있습니다. 이 라이프사이클 전반에 걸쳐 watsonx는 데이터, 모델 및 에이전트가 확장됨에 따라 보안을 유지하고 규정을 준수하는 데 필요한 거버넌스를 제공합니다.

Granite와 watsonx는 함께 도메인별 AI를 위한 개방적이고 하이브리드 방식이고 책임 있는 통합 기반을 제공하여, 기업이 DSLM을 대규모로 사용자 지정, 배포 및 관리할 수 있도록 합니다.

IBM은 데이터와 AI를 활용하여 운영 방식을 혁신하는 과정에서 산업 전반에 걸쳐 수천 개의 조직과 협력해 왔습니다. 대부분의 경우 이러한 작업은 특정 작업을 위한 모델을 전문화하고 watsonx로 모델을 운영하는 데 중점을 두었습니다.

한 예로, 한 대형 통신 회사는 매일 수십만 건의 고객 서비스 통화 기록을 분석해야 했습니다. 처음에는 대규모 프론티어 모델에 의존하여 운영 비용이 많이 들었습니다. 회사 고유의 데이터로 맞춤화된 더 작은 Granite 모델로 전환함으로써 이 조직은 대규모 전사 분석에 필요한 성능을 유지하면서 비용을 크게 절감할 수 있었습니다.

마찬가지로 UFC 는 Granite와 watsonx를 활용한 도메인 특화 콘텐츠를 기반으로 한 RAG 파이프라인을 사용해 Insights Engine을 구동합니다. 이 플랫폼은 사용자가 통합된 대화 인터페이스를 통해 경기와 파이터에 대해 복잡한 질문을 할 수 있게 합니다.

각각의 경우에 맞춤형 Granite 모델과 watsonx의 조합을 통해 조직은 일반 AI 능력에서 프로덕션용으로 설계된 도메인별 시스템으로 이동할 수 있었습니다.

앞으로 Gartner는 “모델 AI 경쟁의 다음 단계는 모델의 원시적 성능이나 규모가 아니라, 공급업체가 DSLM을 통해 특정 도메인 지식과 추론, 강력한 거버넌스, 배포 유연성을 일관된 에코시스템 내에서 얼마나 효과적으로 융합할 수 있는지에 달려 있습니다.”라고 말합니다.

2026년에 접어들면서 도메인 전문화가 엔터프라이즈 AI 이니셔티브의 성공 여부를 결정짓는 요소가 점점 더 많아질 것입니다. IBM은 성공이 독립형 모델이 아니라, AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 맞춤형 설정, 하이브리드 환경 전반의 유연한 배포 및 거버넌스를 가능하게 하는 시스템에 달려 있다고 믿습니다.

엔터프라이즈급 데이터, 오케스트레이션 및 거버넌스와 결합된 작고 효율적인 개방형 모델은 2026년 이후 성공적인 AI 이니셔티브에 매우 중요할 것입니다.

IBM Granite 자세히 알아보기

watsonx 포트폴리오 살펴보기

Gartner 고객은 여기에서 보고서에 액세스할 수 있습니다