서방 학자의 중국 AI 연구실 현장 탐방 기록: 겸손하고 개방적이며 철학은 언급하지 않고, 단지 더 나은 모델을 훈련시키는 데 집중
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서방 학자의 중국 AI 연구실 현장 탐방 기록: 겸손하고 개방적이며 철학은 언급하지 않고, 단지 더 나은 모델을 훈련시키는 데 집중
전체적인 분위기는 샌프란시스코와 놀라울 정도로 유사하며, 연구자들은 극도로 온라인 상태이며, 트위터(Twitter)와 샤오홍슈(소홍서)에서 대량의 콘텐츠를 소비한다. 특히 후자는 점점 더 인기를 끌고 있다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰저자: 플로리안 브란트(Florian Brand)
번역·편집: TechFlow
TechFlow 서문: 본 기사는 SAIL(Software and AI Labs)이 주관한 중국 AI 연구실 탐방 프로그램을 바탕으로 작성된 글이다. SAIL은 서브스택(Substack)에서 활동하는 최고 수준의 AI 전문 작가들을 결성한 미디어 연합으로, 네이선 램버트(Nathan Lambert), 세바스티안 라슈카(Sebastian Raschka), 차이나톡(ChinaTalk) 등이 회원으로 참여하고 있다. 저자인 플로리안 브란트는 월아이드(월지암면), 샤오미, 미니맥스(MiniMax), 지푸(智谱), 메이투안(美团), 알리바바, 앤터(蚂蚁), 마다(魔搭), 영원일물(零一万物), 유수(宇树) 등 10여 개 기업을 방문한 후 이에 대한 소감을 정리했다.
플로리안 브란트는 독일 트라이어 대학교(Trier University) 및 독일 인공지능연구센터(DFKI)의 박사과정 학생으로, 대규모 언어 모델(LLM)의 응용 및 평가를 전공한다.
그는 ‘매우 유명한’ 인물은 아니지만, 오픈소스 AI 커뮤니티 내에서는 일정한 인지도를 갖추고 있으며, 외국 AI 종사자의 시각에서 바라본 중국 AI 생태계는 흥미로운 관찰 자료가 된다.
본문
지난 약 10일간, 나는 SAIL 동료들과 함께 중국의 AI 연구실들을 방문할 수 있는 영광을 누렸다. 6개월 만에 중국과 미국을 처음 방문한 나로서는 양국 간의 차이점이 매력적이었지만, 그보다 더 흥미로웠던 것은 오히려 유사점이었다.
가장 강렬한 인상을 남긴 점은 내가 만난 AI 연구자들이 모두 매우 겸손했다는 것이다.
그들은 다른 연구실과 동료 연구자들을 높이 평가했다. 딥시크(DeepSeek)는 자주 언급되었는데, 아마도 우리가 방문하기 며칠 전에 새로운 모델을 공개했기 때문일 것이다. 사람들은 딥시크 논문을 진심 어린 존경심을 담아 이야기했다.
많은 연구자들은 서로 친밀한 친구 사이였으며, 같은 대학 출신이거나 고향이 같았다. 그들은 자신의 연구를 솔직하게 공유했고, 관련 성과는 몇 달 후에 논문으로 발표될 예정이었다.
이는 서방권 AI 커뮤니티와 가장 큰 차이 중 하나이다. 미국에서는 분위기가 종종 ‘제로섬 게임(zero-sum game)’처럼 느껴진다. 연구실들은 자신들의 위치를 신중히 조정하려 하며, 연구자들은 경쟁을 의식하고, 일부는 자신을 지나치게 높이 평가하기도 한다. 리더들조차 유출된 비공식 메모에서 서로를 모욕하거나 공격한다. 이러한 차이를 설명할 수 있는 한 가지 사실은, 미국의 선도적 연구실들이 대부분 폐쇄형(closed-source)인 반면, 중국의 많은 연구실들이 개방형(open-source)이라는 점이다. 중국 연구실들은 바이트댄스(ByteDance)의 챗봇 ‘두바오(豆包)’를 어느 정도 경계하고 있는데, 두바오는 사용자 수가 가장 많고 폐쇄형이며, 기술적 우위가 상당하다.
한편 전체적인 분위기는 샌프란시스코와 놀라울 정도로 유사했다. 연구자들은 극도로 온라인 상태였다. 트위터와 샤오홍슈(소홍서)에서 꾸준히 정보를 습득했는데, 특히 후자는 점점 더 인기를 끌고 있었다. 그들은 클로드 코드(Claude Code)나 자체 CLI 도구를 활용해 다음 세대 모델을 구축하고 있었다. 우리 회의 중에도 일부 연구자들은 모델 학습 진행 상황을 실시간으로 모니터링하며 보상 곡선(reward curve)의 상승을 지켜보고 있었다. 그들은 규모 확장을 계속 고민하고 있었고, 컴퓨팅 파워 부족을 이유로 불만을 토로하기도 했다. 현재 벤치마크 테스트의 현 상태에는 실망감을 표하기도 했다.
그들의 주요 관심사는 ‘더 나은 모델을 훈련시키는 것’이었다. 이는 샌프란시스코의 연구자들과 명확히 대비되는 지점인데, 미국 연구자들은 AI의 정치적 또는 철학적 영향을 고민한다. 대규모 실업, 영구적인 하층 계급의 출현, 혹은 자신의 모델이 의식을 갖는지 여부 등을 고민하지 않는다. 단지 뛰어난 모델을 훈련시키고 싶을 뿐이다.
당신이 그들의 모델을 사용했다고 들었을 때, 그들의 눈빛은 반짝였다. 그들은 차세대 모델에서 현재 모델의 모든 결함을 바로잡고 싶어 한다. 모델 출시를 위해 밤을 새우고, 출시 후에도 여전히 사무실에 나타난다.
내가 만난 대부분의 연구자들은 젊었고, 20대 초반 혹은 25세 정도가 많았다. 학부생도 있었지만, 더 흔한 경우는 박사과정 재학생이면서 동시에 산업계에서 일하고 있었다. 이들의 공통된 인식은, 학계보다 산업계가 지금 더 흥미롭다는 것이었고, 나는 이 의견에 깊이 공감한다. 왜냐하면 나는 동일한 길을 이미 걸어왔기 때문이다. 연구실들은 이러한 인재 확보를 매우 중요하게 여기며, 인턴과 대학원생을 적극적으로 채용하고 있다. 이는 서방권 연구실에서는 찾아보기 힘든 행태이다.
연구자들의 낙관주의는 일반 시민들에게까지 전파되어, 그들은 기술 및 AI·로봇의 미래에 대해 훨씬 더 긍정적인 태도를 보이고 있었다. 여행 중 한 사람이 자신의 부모님과 조부모님이 두바오와 딥시크를 활용해 수학 정리까지 논의하는 이야기를 들려주기도 했다. 이는 일반 시민들이 AI를 혐오하는 서방권과 명백히 대비되는 모습이다.
전반적으로 이번 여행은 이 거대한 생태계에 대한 나름의 통찰을 제공해주었다. 그러나 짧은 기간 내에 이렇게 방대한 문명의 문화를 완전히 이해하는 것은 불가능하다. 나는 개방형 AI 생태계와 개방형 연구를 확고히 지지하는 입장이며, 양자의 미래에 대해 매우 낙관적이다. 앞으로 국제적인 협력이 풍부하게 이루어지기를 기대한다.
월아이드, 샤오미, 미니맥스, 지푸, 메이투안, 알리바바, 앤터링시(蚂蚁灵犀), 마다, 영원일물, 유수 등 다양한 기업에서 만난 훌륭한 모든 분들께 진심 어린 감사를 전한다. 여러분의 소중한 시간과 따뜻한 환대에 감사드린다. 또한 이번 일정을 주관한 SAIL과, 참여한 모든 작가 및 기자분들께도 깊이 감사드린다. 이렇게 짧은 시간 안에 수많은 뛰어난 인재들과 뜻깊은 만남을 가질 수 있어 정말로 감사하다.
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