2026년 Tech Stack을 위한 LLM vs generative AI 이해하기

Source: Dev.to

Introduction

AI 버즈워드의 바다에서 길을 잃은 적이 있나요? 어느 날엔 모두가 챗봇에 대해 이야기하고, 다음 날엔 AI 아트에 집착합니다. 7년 이상의 경력을 가진 시니어 엔지니어인 저는 LLM vs generative AI에 대해 끊임없이 질문을 받습니다. 2026년 1월 현재 이 용어들은 어디에나 있지만, 아직도 많은 사람들이 혼동하고 있습니다.

저는 PostFaster와 ChatFaster 같은 제품을 이러한 기술을 활용해 만들었고, Dior와 IKEA와 같은 브랜드를 위한 대규모 시스템에도 참여했습니다. 제 경험을 통해 차이를 아는 것이 단순한 잡학이 아니라, 프로젝트에 맞는 기술 스택을 선택하는 데 큰 도움이 된다는 것을 배웠습니다. **[my engineering blog]**에서는 창업자와 개발자 모두가 이해하기 쉬운 방식으로 이 복잡한 주제를 풀어내는 데 집중하고 있습니다.

이 가이드에서는 핵심 차이점을 정리하고, 어떤 것이 여러분의 특정 요구에 맞는지 보여드리며, 실제 사용자에게 AI 제품을 출시하면서 얻은 교훈을 공유합니다. 2026년에 멋진 무언가를 만들고 싶다면 LLM vs generative AI를 이해하는 것이 가장 좋은 출발점입니다.

Source: …

LLM과 생성 AI의 실제 차이점은 무엇인가요?

툴박스를 생각해 보세요. **Generative AI**는 전체 툴박스와 같습니다—새로운 콘텐츠(이미지, 음악, 비디오, 텍스트 등)를 만들 수 있는 모든 AI를 의미합니다. **LLM(대규모 언어 모델)**은 그 박스 안에 들어 있는 하나의 특정 도구로, 텍스트에 특화되어 있습니다.

핵심 포인트: 모든 LLM은 생성 AI의 한 종류이지만, 모든 생성 AI가 LLM은 아닙니다.
예시: 로고를 만드는 도구는 LLM이 아니지만 생성 AI입니다.

내 엔지니어링 블로그를 활용하여, 개발자들이 기획 단계 초기에 이러한 구분을 명확히 이해하도록 돕습니다.

알아두면 좋은 주요 내용

• Generative AI는 모든 “창의적인” AI를 포괄하는 넓은 범주입니다.
• LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습한 모델입니다.
• LLM은 ChatGPT나 Claude와 같은 제품에 사용됩니다.
• Generative AI에는 이미지용 Midjourney와 같은 모델도 포함됩니다.
• 두 경우 모두 시퀀스에서 다음에 올 것을 예측하기 위해 딥러닝을 사용합니다.

어느 것을 선택해야 할까요: LLM vs 생성 AI?

• 문서를 요약해야 하나요? → LLM을 사용하세요.
• 스토어용 제품 사진이 필요하나요? → 시각 생성 모델을 사용하세요.

저는 LLM을 활용해 몇 초 만에 블로그 게시물을 작성하는 SEO 도구를 구축했으며, Al‑Futtaim과의 전자상거래 작업에서는 보다 넓은 범위의 생성 AI를 활용해 시각 콘텐츠를 만들었습니다. 대부분의 스타트업은 실제로 두 가지를 모두 혼합해서 사용합니다.

2026년 LLM vs 생성 AI로 빌드하는 방법

이 도구들을 사용해 빌드하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. Vercel AI SDK 를 좋아하는 이유는 모델을 빠르게 교체할 수 있기 때문입니다. Mindio 를 만들 때 데이터 흐름을 어떻게 처리할지 결정해야 했습니다. 대부분의 경우 모델에 연결하기 위해 API를 사용합니다—모델을 처음부터 학습시킬 필요는 없습니다.

검증된 프로세스

1. 출력 형식 정의 (텍스트 vs. 이미지).
2. 제공자 선택 (OpenAI, Anthropic 등).
3. Node.js 또는 Fastify를 사용해 백엔드 설정.
4. GitHub에서 오픈소스 템플릿 찾기.
5. 실제 데이터로 프롬프트 테스트.
6. API 비용을 매일 모니터링 (대부분 스타트업이 토큰 비용을 과다 지출함).

적절한 모델 크기를 선택하고 프롬프트를 최적화함으로써 팀이 청구서 비용을 ≈ 40 % 절감하는 것을 보았습니다.

일반적인 LLM vs Generative AI 실수 피하기

나는 많은 실수를 해왔습니다. 큰 오류 중 하나는 금융 앱에서 복잡한 수학을 처리할 수 있다고 LLM을 가정한 것이었는데, 결과는 형편없었습니다. LLM은 단어 예측기이며 계산기가 아닙니다. LLM vs generative AI의 한계를 파악한 뒤에야 코드를 고객에게 배포할 수 있습니다.

주의해야 할 함정

• 100 % 사실 정확성이 필요한 작업에 LLM을 사용하지 마세요.
• 간단한 작업에 가장 비싼 모델을 사용하지 마세요.
• 프런트엔드 코드에 API 키를 절대 노출하지 마세요.
• 과도하게 긴 프롬프트를 피하세요 (비용이 낭비되고 앱이 느려집니다).
• Redis와 같은 저장소로 일반적인 응답을 캐시하세요.

제가 Chanel 같은 브랜드와 작업할 때 데이터 보안이 최우선이었습니다. 민감한 고객 데이터를 공개 모델에 그대로 보내서는 안 되며, 보안 게이트웨이 또는 로컬 배포를 사용해야 합니다.

오늘 바로 AI 프로젝트를 시작하세요

우리는 LLM vs 생성 AI에 대해 많은 내용을 다뤘습니다. 2026년까지 이 도구들은 우리가 사용하는 모든 앱의 일부가 될 것입니다. 작은 SaaS를 만들든, 대규모 엔터프라이즈 시스템을 구축하든 기본 원칙은 동일합니다:

1. 작업에 맞는 올바른 도구를 선택하세요.
2. 사용자를 항상 염두에 두세요.

이 주제에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 왜냐하면 제가 직접 기업이 어떻게 변모하는지 보았기 때문입니다. 저는 기업이 주당 10시간을 콘텐츠 제작에 절감하도록 도왔고, 창업자들이 절반의 시간 안에 제품을 출시하도록 도왔습니다. React나 Next.js에 도움이 필요하면 언제든지 연락 주세요—흥미로운 프로젝트에 대해 논의하는 것을 언제나 환영합니다.

AI와 함께 구축하는 것은 흥미진진한 여정입니다. 실험하고 실패를 두려워하지 마세요—그것이 제가 모든 것을 배운 방법입니다. 🚀

저는 오늘도 알고 있습니다. 제 작업을 더 보고 싶거나 프로젝트에 협업하고 싶다면, 저에게 연락하세요. 함께 연결해요.

자주 묻는 질문

LLM과 생성 AI의 주요 차이점은 무엇인가요?

생성 AI는 이미지, 음악, 코드 등 새로운 콘텐츠를 만들 수 있는 인공지능의 광범위한 범주입니다. 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트를 이해하고 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데만 초점을 맞춘 생성 AI의 특정 하위 집합입니다.

비즈니스에 LLM을 선택해야 할까요, 아니면 생성 AI를 선택해야 할까요?

선택은 원하는 출력물에 따라 달라집니다:

• LLM – 고객 서비스 자동화, 문서 요약, 텍스트 중심 작업에 이상적입니다.
• 생성 AI – 시각 자료, 합성 음성, 비디오 콘텐츠 등 텍스트가 아닌 미디어가 필요할 때 필요합니다.

2026년까지 LLM과 생성 AI를 활용하는 방식은 어떻게 변할까요?

2026년까지 업계는 텍스트와 다른 미디어 간의 경계가 흐려지는 멀티모달 “에이전시” 워크플로우로 전환될 것입니다. 개발자는 독립적인 모델보다 LLM을 “두뇌”로 활용해 다양한 생성 AI 도구를 조정하는 통합 시스템에 더 집중하게 될 가능성이 높습니다.

이러한 기술을 구현할 때 가장 흔한 실수는 무엇인가요?

• 특수한 이미지 렌더링이나 복잡한 데이터 합성 등 특정 분야에 필요한 생성 AI 대신 일반 목적의 LLM을 사용하는 경우.
• 각 모델 유형에 따른 장기 API 비용 및 데이터 프라이버시 위험을 제대로 계산하지 않는 경우.

생성 AI가 LLM 없이 존재할 수 있나요?

네. 생성 AI에는 언어 처리를 필요로 하지 않는 많은 기술이 포함됩니다, 예를 들어:

• 이미지 생성을 위한 생성 적대 신경망(GAN).
• 비디오 생성을 위한 확산 모델.

LLM이 오늘날 가장 유명한 예시이지만, 이는 넓은 생성 AI 생태계의 한 갈래에 불과합니다.