모델 중립성: AI 벤더 종속을 피해야 하는 이유

소프트웨어 산업은 클라우드에서 AI 에이전트로 넘어가는 거대한 세대 교체기를 맞이하고 있다. 이번 변화는 과거 클라우드 전환기보다 훨씬 빠른 속도로 진행되고 있다.

클라우드 시대의 교훈은 명확하다. AWS나 GCP 같은 하이퍼스케일러들은 저장소나 컴퓨팅 같은 범용 제품(Commodity) 자체보다, CloudFormation이나 ARM templates 같은 **툴링 레이어(Tooling Layer)**를 통해 고객을 종속시켰다. Terraform은 이러한 종속을 해결하기 위해 중립적인 추상화 계층을 제공하며 성공했다.

현재 AI 모델 시장에서도 동일한 전략이 반복되고 있다. 모델 제공사들은 token 가격을 낮추는 대신, Claude Agent SDK, OpenAI Agents API, Vertex AI Agent Builder와 같은 하네스(Harness) 또는 오케스트레이션 레이어를 통해 고객을 묶어두려 한다. 하네스에 비즈니스 로직이 담기게 되면 모델 자체를 바꾸는 것보다 훨씬 더 강력한 종속이 발생한다.

모델 중립성은 클라우드 중립성보다 훨씬 더 중요하다. 그 이유는 다음과 같다.

• 압도적인 변화 속도: 모델은 몇 달 단위로 성능이 급변하며, 특정 벤더에 종속되면 기술적 도약을 놓칠 위험이 크다.
• 선택적 범용화: 모델 간 성능 격차가 줄어들고 있지만, 코딩이나 멀티모달 등 특정 영역에서는 여전히 모델별 강점이 다르다.

결국 각 작업에 가장 적합한 모델을 유연하게 교체하며 사용할 수 있는 중립적 하네스를 확보하는 것이 핵심이다.