원문 보기
대체재와 보완재. 먼저이 개념부터 한번 얘기를 해 볼게요. 대체제는 말 그대로 서로 대체할 수 있는 관계입니다. 우리가 고깃집을 갔을 때 식당에 갔는데 소고기가 너무 비싸면 아, 그냥 돼지고기나 먹자 이렇게 되잖아요. 그러니까 하나가 비싸지면 다른 하나로 갈아타는 관계. 이게 이제 전형적인 바로 대체제인 거죠. 한대로 보완제는 서로 짝을 이루어야만 하는 관계입니다. 예를 들어서 전기차는 전기 충전소가 있어야만 돌아가고 iOS에는 그 앱스토어의 앱들이 있어야만 전반적으로 쓸모가 생기는 거죠. 그래서 짝이 있어야만 완전체가 되는 관계인 거죠.
이제 여기서 대체제와 보완제와 관련된이 비즈니스 업계 아주 오래된 공식 하나가 등장을 하는데 그게 뭐냐면 당신의 보완재를 상품화입니다. 이게 무슨 말이냐면 그니까 내 제품과 쌍을 이루고 있는이 보완재만 시장이 엄청 풀어서 가격 경쟁을 시켜 버리는 겁니다. 그럼이 보완제 가격이 엄청나게 떨어지겠죠. 그러면 어떤 일이 벌어지냐? 충전수를 무료로 풀어서 전체 시장의 전기 충전값이 엄청나게 싸집니다. 또는 앱을 무료로 풀어서 앱 가격에 대한 부담이 없어진 상태가 되는 거죠. 그럼 어떻게 되겠어요?이 전기차라는 완전체 그리고이 스마트폰이라는 완전체 제품에 대한 체감 총 비용이 내려가게 되겠죠.
그럼 비용이 내려가고 진입 장비력이 낮아지니까 제품 자체에 대한 수요는 늘어나게 되고 그런데 수요는 늘어났는데 전기차감 그리고이 iOS의 값은 그대로입니다. 그니까 나머지는 다 싸지는 와중에 이들의 가치는 이제 상대적으로 오히려 더 올라가게 되는 거죠. 그래서 결과적으로이 시장 전체 파일을 전기차를 만드는 기업 그리고 iOS를 만드는 기업이 대부분을 가져가게 되는 구조가 되는 거죠. 그래서 이러한 보완제를 시장에서 경쟁시키는 가장 대표적인 방법 중에 하나가 바로 오픈 소스화시키는 겁니다. 공짜로 뿌리면 그 제품군 근군축만큼은 순식간에 이제 차별화가 사라지게 되는 상품군이 되는 거죠.
최근 이제 중국의 오픈소스 모델들이 이제 활약하면서이 LM 시장에 경쟁이 거의 가속화가 되고 있죠. 그리고 그와 동시에 팔란티어와 엔비디아가이 경쟁에 어떤 기름을 붙는 파트너십을 발표를 했습니다. 팔란티어의 온톨로지와 엔비디아의 칩에이 리모트론 LLM 모델을 얹어서 하나의 세트 상품으로이 엔터프라이즈 AI 스택을 출시를 한 거죠. 여기서이 리모트론이라는 LM 모델이 바로 오픈소스입니다. 이것과 관련된이 인터뷰 내용을 한번 보실게요. 네. M비디와의 파트너십이 지닌 진정한 목적은 고객에게 단순히 모델 간의 선택권만 제공하는 것이 아니라 실제로 그것을 실행할 수 있는 역량까지 제공하는 것입니다.
현재 고객들은 자신의 모델을 가져올 수도 있고 여러 프론티어 모델들 중 어떤 것이든 사용할 수도 있습니다. 제가 주권을 생각할 땐 그것은 단순히 선택권만을 의미하진 않습니다. 자신의 아키텍처와 환경 안에서 그러한 선택을 실제로 구현할 수 있는 역량까지 의미하죠. 따라서 이번 파트너십은 오픈 소스 모델과 오픈 웨이트 모델을 가져와 활용할 수 있게 해주는 영량 측면을 제공하는 것입니다. 팔란티어는 리모트럼과 같은 엔비디아의 모델 제품과 같은 오픈 웨이트 모델을 실제로 훈련할 수 있는 인프라를 제공할 것이고요. 즉 자신이 소유하는 자신만의 지식 재산을 실제로 미세 조정하고 훈련할 수 있게 될 것입니다.
네, 정확합니다. 엔비디아는 당연히 자사의 칩을 제공합니다. 구체적으로는 블랙웰 칩과 그에 관련된 인프라 니모트 모델과 일부 훈련 인프라를 제공합니다. 그리고 저희는 정부이든 상업 고객이든 팔란티어 생태계를 활용해 자신의 비즈니스 프로세스를 모델의 사후 훈련 또는 미세 조정 과정에 투입할 수 있도록 해주는 일종의 하네스를 제공합니다.이를 통해 해당 모델을 특정 업무의 특화된 모델로 만들 수 있죠. 이렇게 하면 고객의 조직 지식이 자신들이 소유한 모델의 가중치 안에 실제로 반영되고 고객들은 그 모델로 자신들이 원하는 무엇이든 할 수 있습니다.
네. 일부사 사례에 관해서는 구체적으로 말씀드릴 수 없습니다. 하지만 얼마 전 진행한 인터뷰에서도 이야기했듯이 미국 정부 영역의 몇몇 주요 고객이 실제로 미세 조정된 이모트론 모델로 이전하고 있습니다. 따라서 여러 구체적인 사용 사례에서 실제 도입이 이루어지고 있고요. 흥미로운 것은 이러한 사용 사례의 상당수에서 고객들에게 실제로 최신 프론티어 모델을 필요로 하지 않는 경우가 많았다는 것입니다. 에이전트를 적절하게 설계하고 올바른 도구와 한네스에 접근할 수 있도록 해 준다면 비용과 속도 효과성 측면에서 보통 N2 수준의 모델만으로도 이러한 업무를 실제로 실행하기 충분합니다.
따라서 생각해 보면 오픈 웨이트 모델이 반드시 최신 프론티어 페이블 수준의 모델일 필요는 없는 거죠. 제가 필요로 하는 것은 제 업무와 제 데이터로 훈련해 더 효율적으로 만들 수 있는 N2 수준의 모델입니다. 이것은 오픈소스 관점에서 매우 중요합니다. 현재 여러 AI 랩들에서 제공하는 최신 버절 모델을 보면 고객 데이터의 안전을 지원하지 않는 경우가 많습니다. 그렇다면 제 잠재적인 지식 재산을 그들에게 넘겨 줘서 AI 랩들이 그것을 이용해 저와 경쟁하게 되며 그일 나겠죠. 그래서 팔란티어는 본질적으로 이러한 오픈소스 모델을 통해 고객이 그것을 실현할 수 있는 도구와 영향을 제공합니다.
네. 이것은 결국 기본적인 문제로 돌아갑니다. 토큰 소비를 늘려서 더 많은 매출을 발생시키는 것이 기업의 인센티브가 되며 그 토큰이 고객에게 만들어내야 하는 결과와 기업의 이해 관계가 어긋나게 되죠. 최근 뉴스에서 보아온 것처럼 얼마나 많은 토큰을 사용하고 있는가를 따지는 행동이 나타났습니다. 누가 가장 많은 토큰을 사용하는지를 보여주는 순위표까지 등장했고 이렇게 완전히 잘못된 행동을 유도했죠. 기업의 워크플로우나 미국 정부 워크플로에서도 이런 일이 많이 나타납니다. 처음에는 어떻게든 이것이 작동하게 만들기 위해서 최선을 다하죠. 그래서 막대한 토큰을 소비하면서 프론티어 모델을 사용합니다.
그렇게 해서 작동되는 것이 입증되고 그다음 더 확장을 해야 되는데 그런데 그때가 되면 와 이거 정말 엄청나게 비싸구나라는 생각이 들게 되는 거죠. 그러나 그 타이밍에는 그 비용을 정당화할 수 있는지는 모르는 상황에 마주치게 되는 거죠. 그래서 저희는 몇 가지 도구를 구축했습니다. 예를 들어 이볼라는 도구를 만들었는데이 도구는 고객이 올바른 모델과 프롬프트 아키텍처의 조합이 무엇인지 이해하도록 돕습니다. 그리고 이러한 조합의 경우의 수는 매우 많아질 수 있죠. 이볼는 더 저렴하고 비용이 낮은 모델을 사용하면서도 프론티어 모델과 동일한 결과와 효과를 얻을 수 있도록 적절한 구성을 찾아줍니다.
그것은 오픈 소스 모델일 수도 있고 GPT 경량 모델일 수도 있습니다. 결국 고객은 결과에 집중하게 되고 높은 가치를 얻는데 포커스를 맞추게 되죠. 그리고 결과에 집중하면 전혀 다른 행동이 유도됩니다. 제가 사람들이 에이전트 환경에서 프론티어 모델을 사용하는 모습을 보면서 자주 두는 비유가 있는데 식료품점에 가기 위해 페라리를 타고 있다는 것입니다. 정말로 그 일을 하기 위해서 페이블이 필요할까요? 카프의 비판은 모두가 가장 최신, 가장 주목받는 모델에만 집중한다는 것입니다. 어떤 모델이 뉴스에 등장하면 사람들은 곧바로 그것을 자신의 모든 도구에 구현하려 하죠.
하지만 나중에 청구서를 받아보면 이야기가 달라집니다.이 논문의 목적은 로드맵과 실행 방법을 제공하는 것입니다. 어떤 질문을 해야 하는지 그리고 LM이 새로운 위협을 가져오는 상황에서 자신의 아키텍처와 조지 안에서 무엇을 살펴봐야 하는지를 알려주는 것이죠. 모델 가중치를 기반으로 출론을 수행하려면 나의 중요한 데이터를 모델에 전달해야 하고 그런데 그 과정에서 누군가가 그 데이터를 볼 수 있죠. 그렇다면 어떻게 그것으로부터 자신을 보호하면서 자신의 주권을 실질적으로 확보하고 소유할 수 있습니까? 어떤 부분은 계약을 통해 보호해야 하고 어떤 부분은 기술적으로 시스템을 구축해 보호해야 할까요?
그 사이에는 하나의 스펙트럼이 존재합니다. 여기서 중요한 점은 모든 사용 사례와 모든 워크플로가 동일한 수준의 주권이나 보안을 필요로 하는 것이 아니라는 점입니다. 예를 들어이 워크플로는 그렇게 민감하진 않아라고 판단할 수 있겠죠.이 경우에는 AI 랩의 모델을 사용해도 괜찮고 그렇게까지 높은 수준의 보안을 적용하거나 폐쇄할 필요도 없을 겁니다. 하지만 다른 워크플로에는 나만의 극비 제조법이나 중요한 정보가 있을 수 있겠죠. 그러한 데이터는 네트워크 밖으로 절대 나가지 않으며 내가 직접 훈련하고 소유한 모델에서 실행됩니다. 저희는 이러한 스펙트럼이 존재한다고 봅니다.이 LRM 오픈소스와가 주된 흐름이 되면 그래서 가격이 떨어지게 되면 어떻게 될까요?
상대적으로 칩과 온톨로지의 가치가 더 올라가게 되고 결국 칩과 온톨로지가이 시장 파일을 결정짓는 존재가 되겠죠. 그런데 여기서이 LM이 오픈 소스화가 될 것이라는 것에는 한 가지 전제가 있습니다. 그니까이 클로드 같은 프론티어 폐쇄형 모델들이이 오픈 소스와 더 이상 격차가 나지 않아야겠죠. 뭐 일시적으로 차이가 나더라도 몇 개월 만에 오픈 소스에게 따라잡힌다거나 그런 상황이 지속되어야 될 겁니다. 현재는 그런 상황이죠. 근데 만일 그런 상황이 펼쳐지지 않게 된다면 그러니까 이클로드 같은 프론티어 모델들이 더 뛰어나게 돼서 오픈 소스와 격차가 더 벌어지게 된다면 그래서 오픈소스가 이들을 따라잡지 못하게 된다면 그때는 LRM이 더 이상 상품이 아니게 되겠죠.
그럼 뭐가 상품화가 되느냐? LM으로 만들 수 있는 모든 것들이 상품이 되고 말 겁니다. 그리고 이게 가장 두려운 상황이겠죠. 왜냐면 우리의 역할도이 상품들 중 하나가 될 거니까요. Ja.
Comments 0