LLM이 나의 자비스까지 되려면 필요한 것들 - 왜 GPT만으로는 ‘자비스’를 만들 수 없는가

누구나 꿈꾼다: “나만의 자비스”

토니 스타크가 헬멧 안에서 부르는 “자비스!”
그러면 곧바로 그의 음성 어시스턴트가 날씨를 읽고, 무기를 제어하고, 스케줄을 조정한다.

2025년 지금, ChatGPT나 Claude와 대화해본 사람이라면 한 번쯤 이렇게 생각했을 것이다:
“이제 진짜 자비스도 가능한 거 아니야?”

하지만 현실은 조금 다르다.
GPT-4o나 Claude 3.5가 아무리 뛰어난 성능을 자랑해도, 우리는 아직 ‘진짜 자비스’를 갖지 못했다.

왜일까?
그리고 그 격차를 메우기 위해선 무엇이 필요할까?

LLM은 뇌일 뿐, 자비스는 ‘전체 시스템’이다

가장 중요한 전제는 이것이다:

LLM은 ‘지능’이지만, 자비스는 ‘시스템’이다.

LLM은 인간처럼 말하고 추론할 수 있는 언어 모델일 뿐이다.
자비스는 그 언어 능력을 현실 세계에 연결하는 모든 기능의 집합이다. 이를 구조적으로 나눠 보면 다음과 같다:

자비스가 되려면 필요한 7가지 기술 요소

1. 1. 지속 가능한 기억 (Persistent Memory)

• 사용자의 이름, 취향, 스케줄, 과거 대화 등을 기억

• 단순 벡터DB가 아니라, 시간 순, 맥락적, 프라이버시 보존된 기억 체계 필요

2. 멀티모달 감각

• 음성, 이미지, 위치, 환경 소리 등 다양한 입력

• 즉시 반응할 수 있는 ‘감각 기반의 인터페이스’ 필요

• 예: “밖에서 누가 초인종을 눌렀어” → 자동 카메라 분석 후 응답

3. 행동을 수행하는 능력 (Actuator)

• 단순한 답변이 아닌 작업 수행 필요

• 파일 저장, 이메일 보내기, 앱 실행, IoT 제어 등

• 예: “회의 녹음을 팀에 공유해줘” → 자동 슬랙 전송

4. 상시 대기 상태 (Always-on)

• ‘대화가 끝나면 사라지는’ 방식은 자비스가 아님

• 지속적으로 대기하고 있다가, 적절한 타이밍에 반응하는 Context Awareness 필요

5. 보안 및 권한 제어

• 모든 것을 제어할 수 있는 AI일수록, 강력한 인증과 제한이 필요

• 사용자에 따라 허용되는 수준을 달리하는 Role-based 접근 제어 필수

6. 성격과 일관된 인격 (Persona)

• 자비스가 자비스다워지려면 ‘성격’이 있어야 한다

• 단순한 답변이 아니라, 톤, 말버릇, 기억 기반 농담 등이 포함된 ‘캐릭터 UX’ 필요

7. 에이전트 프레임워크

• 여러 기능을 연결하고, 순차적으로 판단하고 실행하는 능력

• CrewAI, AutoGen, LangGraph 등이 이를 구현하고 있음

왜 지금까지 ‘진짜 자비스’는 없었나?

그 이유는 단순하다: 너무 많은 것이 동시에 필요하기 때문이다.

• LLM 성능이 아무리 높아도 기억이 없으면 자비스가 될 수 없다

• 센서가 있어도, 추론이 없으면 의미 없는 알람 기계일 뿐이다

• 모든 기능이 있어도, ‘나를 위한 것’이 아니라면 단순 자동화 도구일 뿐이다

즉, 자비스는 기술 하나가 아니라 모든 기술이 유기적으로 통합되어야만 완성되는 AI 경험이다.

핵심 전제부터 정리하면: 1년에 1TB는 필요하다.

자비스급 AI를 만들려면 "기억해야 할 정보량"은 수백~수천만 개의 단위 정보를 벡터화해서 저장할 수 있어야 합니다.
이때 필요한 메모리는 저장방식과 전략에 따라 수 GB에서 수 TB까지 갈 수 있다.

기억하려는 정보의 유형부터 분류해보면

핵심 질문: 자비스처럼 일하려면 하루에 얼마나 많은 데이터를 쓸까?

아래는 현실적인 사용 시나리오 기준으로 1일치 데이터 발생량 추정입니다

텍스트 기반만 저장해도 1일 평균 100~300MB,
음성+이미지까지 포함하면 1~3GB 이상/일에 이를 수 있습니다.

단순한 용량보다 중요한 건 구조화와 압축

자비스가 되려면 단순히 기억만 쌓는 게 아니라, 다음이 필수입니다:

1. 1. 기억의 계층화

• 최근 대화는 고정 RAM/Session memory에

• 오래된 건 요약 후 저장소로

• 중요도 따라 자동 우선순위 조절

2. 유사도 검색 + 시간 필터

• 단순히 전체를 검색하는 게 아니라
  “비슷한 상황 + 최근 + 자주 언급된 것”을 골라야 자비스처럼 반응 가능

3. 정보 정제 및 리프레이징

• 동일한 기억을 여러 형태로 저장하지 않도록

• "중복 제거", "의미 요약", "요약체 업데이트"가 주기적으로 이루어져야 함

그래서 필요한 건 단순 저장이 아니라 ‘지능적 아카이빙’

자비스급 시스템은 단순히 저장하지 않습니다.
“필요할 때만 꺼내 쓸 수 있도록 요약하고 압축해서 저장”하는 방식입니다.

방법 1: 시점 기반 요약 저장

하루치 메모리 → 중요도 기준 요약 → 요약만 저장
→ 원본은 삭제 또는 클라우드 보관

방법 2: 벡터 + 메타데이터만 저장

PDF 문서 전체 대신 → 요약 + 벡터 + 제목 + 태그만 저장
→ 검색 효율↑, 용량↓, 개인정보 노출↓

방법 3: 시간별 스냅샷 + 증분 저장

오전 / 오후 / 저녁 단위로 요약하고 변화만 추적
→ “기억”을 압축한 타임라인화

결론: “자비스 기억은 뇌가 아니라 아카이브다”

• 단순히 저장만 하면 금세 수 TB를 넘깁니다.

• 자비스가 되려면 “중요한 기억만 요약하고, 빠르게 검색하고, 오래 보관할 것”이 핵심입니다.

• 기억을 쌓는 것보다, 기억을 ‘관리하는 능력’이 자비스의 핵심 기술입니다.