AI 지출을 늘려도 공급망은 개선되지 않는다

Pallet은 공급망 팀마다 전용 Custom Model을 훈련시키는 서비스를 공개했다. 이 모델은 해당 기업의 운영 데이터만으로 학습하며, 습득한 지식을 지속 메모리로 내재화한다.

기존 프론티어 모델(GPT, Claude 등)을 공급망에 적용할 때 두 가지 문제가 있다. 첫째는 비용: 건당 여러 번의 모델 호출이 필요하고, 수백만 건의 화물·송장·주문에 곱해지면 토큰 비용이 운영 규모에 비례해 급증한다. 둘째는 통제권: 프론티어 모델에 업무를 학습시킬수록 기업의 고유 지식이 벤더에게 흘러가며, 요금 인상·정책 변경·지정학적 리스크에 노출된다.

공급망의 핵심 경쟁력은 특허나 브랜드가 아닌 정보에 있다. 운송사·공급업체 관계, 라우팅 로직, 고객 특성은 공개 코퍼스에 존재하지 않으므로 범용 모델은 이를 알 수 없다.

Pallet의 접근법은 다음과 같다:

• 기업별 전용 모델 훈련 → 지식이 벤더 고객군 전체에 희석되지 않고 해당 기업 내부에 축적
• 반복적인 컨텍스트 로딩 제거 → 토큰 비용 절감
• 전체 AI 스택 소유권 확보 → 외부 의존성 최소화

프론티어 모델이 불필요하다는 의미는 아니다. 문제가 불명확한 탐색 단계에서는 여전히 유효하다. 그러나 견적·화물 추적·감사 같은 고빈도 핵심 워크플로는 이미 잘 정의돼 있으므로, 범용 지능보다 정밀도·일관성·비용이 중요하다.