AI 엔지니어링과 머신러닝 엔지니어링, 풀스택 엔지니어링의 차이 [번역글]

AI 엔지니어링 스택

1. AI 엔지니어링 스택의 3계층 구조: 모든 AI 서비스는 세 가지 핵심 계층을 기반으로 구축됨.

1.1 애플리케이션 개발 (Application Development)

• 파운데이션 모델(Foundation Model) 활용으로 누구나 빠르게 AI 앱 개발 가능.
• 서비스 차별화는 프롬프트 설계, 사용자 UI/UX, 평가 체계에 달림.
• 팀 간 유사한 모델 활용이 많아져, 사용자 친화적 인터페이스와 평가 자동화 도구가 중요.

1.2 모델 개발 (Model Development)

• 파인튜닝(Fine-tuning), 추론 최적화(Inference Optimization), 데이터셋 엔지니어링(Dataset Engineering) 등 전문화.
• 대규모 모델 사용 및 커스텀, 다양한 오픈소스 LLM·멀티모달 모델 등장.
• 신뢰성과 품질이 핵심(예: 오픈형 응답 평가, 레이블 품질관리).

1.3 인프라 (Infrastructure)

• 모델 배포, 대규모 GPU 클러스터 운영, 서비스 스케일링, 모니터링, 장애 대응.
• 인프라 혁신 속도는 상대적으로 느리지만, 성능·비용 관리에 지대한 영향.

2. AI 엔지니어링 vs ML 엔지니어링: 본질적 변화

2.1 모델 활용 방식

• 기존 ML: 자체 모델 학습(Machine Learning from scratch).
• 현대 AI: 사전 학습된 대형 모델 호출/활용(using pre-trained models)이 대세.
• 평가(Evaluation)가 모델 개발보다 중요해지는 추세(특히 open-ended 결과 처리).

2.2 자원 및 엔지니어링 스킬 변화

• 수백~수천 대 GPU 클러스터 운용 역량(Scalable GPU infrastructure).
• 실서비스 제품화 시, 대용량 데이터 관리 및 고효율 리소스 운용 필요.

2.3 평가(Evaluation) 혁신

• 단답형(closed-ended) 평가 → 오픈형 결과(open-ended output) 다루는 능력 요구.
• 자동·반자동 평가 시스템(Auto evaluation system) 개발 활발.

3. 모델 맞춤화: 프롬프트 vs 파인튜닝

3.1 프롬프트 기반(Prompt-based)

• 프롬프트 설계(Prompt Engineering)와 컨텍스트 관리로 동작 변경 (모델 내부 파라미터 변화 없음).
• 데이터 적게 필요. 빠른 실험, 저비용.
• 한계: 고난이도 작업·복잡성 증대에선 성능 저하.

3.2 파인튜닝(Fine-tuning)

• 모델 가중치 직접 변경, 대량 데이터 필요, 고성능 요구에 적합.
• 비용/시간↑, 하지만 서비스 품질·속도·비용 모두 장기적으로 개선.

4. "학습"의 세분화

• 사전 학습(Pre-training): 대형 파운데이션 모델 초기 구축, 일부 초대형 기업/기관만 수행.
• 파인튜닝(Fine-tuning): 기존 모델 가중치 기반, 특정 문제/고객 데이터 맞춤형 학습.
• 후속 학습(Post-training): 용어 혼용되나, 현실에선 파인튜닝·지속적 업데이트 모두 포함.

5. 데이터셋 엔지니어링: 데이터의 위상 변화

• 비정형 데이터(unstructured) 위주(텍스트, 이미지, 멀티모달 등)로 전환.
• 라벨링 난이도 증가: 예측 불가능한 오픈형 결과 대응에 노하우 절실.
• 서비스 차별화의 본질이 데이터로 이동: 고품질 데이터셋 확보가 곧 경쟁력.
• 데이터 품질·윤리·프라이버시 대응(Privacy/Ethics)의 중요성도 부각.

6. AI 애플리케이션 개발 트렌드

• 여러 조직이 동일 모델(Foundation Model)을 쓰면서,
  • 프롬프트 엔지니어링(입력 설계),
  • 제품 인터페이스(UI/UX, 챗봇, 웹 확장 등),
  • 사용자 피드백 루프 설계가 핵심.
• 에지(Edge)·모바일 등 경량화 AI 서비스 구현이 새로운 기회로.

개발 접근 방식 변화:

• 기존: 데이터/모델 설계 → 추후 제품화
• 현재: 제품 빠른 프로토타이핑 → 필요시 데이터/모델 투자(Product first, Model/Data later)

7. AI vs 풀스택 엔지니어링: 경계의 해체

• 프론트엔드, 웹·모바일 풀스택 개발자의 역할 확대.
  • AI와 인터페이스 결합 역량이 곧 경쟁력.
• 파운데이션 모델+플러그인 시대, 복잡한 백엔드 없이 손쉽게 AI 서비스 론칭 가능.
• 사용 패턴: 빠른 프로토타이핑 → 유저 피드백 → 반복 개선.

8. 결론 및 미래 전망

• AI 엔지니어링은 기존 ML 엔지니어링과 연속되면서도, 전례 없는 확장성과 혁신 요구.
• 파운데이션 모델과 오픈소스 AI 생태계가 변화의 핵심.
• 정보 과잉 시대, 명확한 프레임워크와 베스트프랙티스 정립의 필요성 증대.

[참고 및 요약 작성]

• 원문: Chip Huyen, 『AI Engineering』