2030년까지 AI가 글로벌 경제에 약 1조 4천억 달러의 가치를 더할 것으로 예상된다는 걸 알고 계셨나요?
이는 현재 중국의 GDP보다 많은 금액입니다!

미국에서 중국까지, 기술 거대 기업들은 AI 혁명을 선도하기 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. 

그리고 이 경주의 핵심은 무엇일까? 

대규모 언어 모델(LLM)은 ChatGPT와 글쓰기, 채팅, 번역, 심지어 코딩까지 가능한 다른 스마트 어시스턴트와 같은 도구의 핵심입니다.

OpenAI가 서구 AI의 성공을 상징하는 반면, 동양도 빠르게 따라잡고 있습니다. 

특히 큰 파장을 일으키고 있는 이름 중 하나가 바로 Alibaba Group입니다.

알리바바는 자체 LLM을 통해 OpenAI와 같은 기업에 도전장을 내밀고 있습니다.

이 블로그에서는 다음 내용을 살펴보겠습니다.

• Alibaba LLM이 OpenAI와 비교되는 방식
• 이 비교가 중요한 이유
• 전 세계 AI의 미래에 대한 정보입니다.

시작해볼까요.

대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇입니까?

LLM(대규모 언어 모델)은 문장의 다음 단어를 예측하여 사람처럼 읽고, 쓰고, 응답할 수 있는 일종의 AI입니다. 

책, 기사, 웹사이트 등 방대한 양의 텍스트로부터 학습하고 패턴을 사용하여 똑똑하게 들리는 답변을 생성합니다. 

LLM은 ChatGPT와 같은 강력한 도구를 제공하여 글쓰기, 채팅, 코딩 등에 도움을 줍니다.

간단한 비유를 통해 이를 이해해 보겠습니다.

집에서 수다스러운 앵무새를 키운 적이 있나요? 

어느 날, "배고파요. 뭔가 먹어야 해요..."라고 말했는데, 앵무새가 갑자기 "비리아니!"라고 소리친다고 상상해보세요.

재밌죠? 그런데 좀 똑똑하기도 해요.

앵무새가 "비리아니"라고 말하고 "자전거"나 "책"과 같은 무작위적인 말을 하지 않은 이유는 무엇일까요?

앵무새가 여러분의 대화를 꽤 오랫동안 듣고 있었기 때문입니다. 

그리고 당신이 말하는 모든 것을 토대로, 당신이 배고프면 비리아니, 피자, 밥 같은 음식을 언급할 가능성이 더 높다는 것을 학습했습니다. 

그래서 이전에 들은 내용을 토대로 다음 단어를 추측합니다.

기본적으로 언어 모델은 이런 식으로 작동합니다.

실제로는 단어의 의미를 이해하지 못합니다. 

단지 패턴을 보고 다음에 무슨 일이 일어날지 똑똑하게 추측합니다. 

과거 데이터와 어느 정도의 무작위성에 기초한 이런 종류의 추측을 "확률론적" 행동이라고 합니다. 

따라서 이런 모델을 종종 확률론적 앵무새라고 부릅니다. 확률에 따라 일을 반복하는 앵무새를 뜻합니다.

이제 이 앵무새가 초능력을 얻었다고 상상해보세요.

이제 여러분의 대화뿐만 아니라 이웃집, 학교, 사무실, 대학, 심지어 다른 나라 사람들이 하는 말도 들을 수 있습니다! 

이 모든 정보를 바탕으로 이 앵무새는 이제 다음을 수행할 수 있습니다.

• 문장을 완성하세요
• 영양에 대한 조언을 해드립니다
• 시를 쓰는 데 도움을 드립니다
• 심지어 역사 주제를 설명해 보세요!
  

정말 멋진 일이죠?
이것이 바로 대규모 언어 모델(LLM)이 하는 일입니다.

엄청난 양의 텍스트를 학습한 매우 똑똑한 컴퓨터 프로그램입니다.

• 위키피디아
• 뉴스 웹사이트
• 서적
• 온라인 포럼 등. 

이 모든 데이터를 통해 학습한 후 문장의 다음 단어가 무엇인지 예측합니다.

LLM은 내부적으로 신경망이라는 기술을 사용하는데, 이는 수십억(때로는 수조!) 개의 매개변수로 구성됩니다. 

이러한 요소는 모델이 속어, 어조, 문법, 맥락 등 언어의 복잡한 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 채팅GPT GPT-3 또는 GPT-4라고 불리는 대규모 언어 모델을 사용하는 앱입니다.

이제 마지막으로 앵무새에게로 돌아가 보겠습니다.

2살짜리 아들에게 "아들아, 바나나를 너무 많이 먹지 마. 그렇지 않으면..."이라고 말한다고 가정해 보겠습니다. 그러자 앵무새가 뛰어들어 "철봉으로 너를 벌주겠다!"라고 말합니다.

와! 이건 안 돼요.

당신은 당신의 앵무새가 어딘가 유독한 곳에서 이 가혹한 문장을 배웠다는 것을 깨달았습니다. 

그러니 바로잡기 시작하세요. 

뭔가 잘못된 말을 할 때마다, 당신은 부드럽게 더 나은 대응 방법을 가르쳐줍니다. 

시간이 지나면서 무슨 말을 해도 되고, 무슨 말을 하면 안 되는지 알게 됩니다.

이는 OpenAI가 ChatGPT를 다음과 같은 것을 사용하여 훈련한 방식과 유사합니다. RLHF—인간 피드백을 통한 강화 학습.

기본적으로 실제 사람들이 좋은 답변과 나쁜 답변을 지적하여 모델을 안내하고, 모델이 더 안전하고 도움이 되는 방식으로 응답할 수 있도록 도왔습니다.

LLM은 엄청나게 똑똑하지만 인간처럼 감정이나 의식이 없습니다.
그들은 우리를 진정으로 이해하지 못합니다. 그저 데이터에 기반해 예측할 뿐입니다.

그리고 그것이 바로 LLM의 경이로움(이자 한계)입니다.

OpenAI LLM과 그 글로벌 영향력

ChatGPT의 이름인 OpenAI에 대해 이야기해 보겠습니다.

ChatGPT를 사용해 이메일을 작성하거나, 시를 초안하거나, 심지어 까다로운 코딩 문제를 해결한 적이 있다면 OpenAI의 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇을 할 수 있는지 이미 알고 있을 것입니다.

OpenAI는 다음과 같은 가장 강력한 LLM을 구축했습니다.

• GPT-3
• GPT-4
• Codex(코드 작성에도 도움이 됨) 

이러한 모델은 특히 미국, 캐나다, 유럽과 같은 서구 시장에서 AI 세계를 강타했습니다. 

기업에서 학교에 이르기까지 모두가 이런 도구를 업무에 활용하려고 노력하고 있습니다.

OpenAI의 성공을 이끈 가장 큰 이유 중 하나는 무엇일까요?

마이크로소프트. 

그들은 OpenAI와 긴밀히 협력했으며, ChatGPT를 Microsoft Word, Excel, Bing과 같은 도구에 통합하기도 했습니다. 

따라서 이러한 앱 중 하나라도 사용하고 있다면 OpenAI의 작업이 실제로 어떻게 진행되는지 본 적이 있을 것입니다.

이러한 강력한 모델, 스마트 기능, 강력한 파트너십 덕분에 OpenAI의 영향력은 오늘날 엄청납니다. 

더 이상 단순한 기술 도구가 아닙니다. 전 세계적으로 우리가 일하고, 배우고, 소통하는 방식을 바꾸고 있습니다.

이제 Alibabba의 LLM을 살펴보겠습니다.

Alibaba LLM: 동양이 AI 경쟁에서 뒤처지는 이유

OpenAI가 서구에서 화제를 모으고 있는 가운데, 중국의 기술 강자인 알리바바는 인공지능 분야의 주요 기업으로 빠르게 부상하고 있습니다.

모든 것은 Alibaba의 미래 기술을 위한 전담 연구실인 DAMO Academy에서 시작되었습니다.

• 일체 포함
• 로봇공학
• 양자 컴퓨팅. 

2023년에는 통이첸웬(Tongyi Qianwen)을 공개했는데, 이는 중국어로 "천 가지 질문으로 진실을 밝히다"라는 뜻입니다. 

꽤 시적이죠? 

이는 인간과 유사한 반응을 이해하고 생성하도록 설계된 LLM인 ChatGPT에 대한 Alibaba의 답변입니다.

하지만 흥미로운 점은 다음과 같습니다.

알리바바는 그저 모델을 만들어서 선반에 놓아두지 않았습니다.
그들은 그것을 바로 일에 적용했습니다.

이제 Tongyi Qianwen이 다음과 같은 앱에서 스마트 기능을 제공하는 것을 볼 수 있습니다.

• DingTalk(알리바바의 Slack 버전)는 이메일 초안 작성, 회의록 작성, 메시지 답장을 돕는 앱입니다.
• Tmall Genie(Amazon Alexa와 유사)를 사용하면 음성 명령이 더 자연스럽고 직관적으로 느껴집니다.
  

그리고 가장 좋은 점은?
오픈 소스이며 Hugging Face에서 사용할 수 있으므로 누구나 실험해 볼 수 있습니다.

그뿐만 아니라 알리바바는 AI 투자를 두 배로 늘리고 있습니다. 

그들은 단지 서구를 따라잡는 것만을 바라는 것이 아닙니다. 그들은 앞서 나가기를 원합니다. 

중국과 함께:

• 대규모 사용자 기반
• 심층적인 데이터 풀
• AI에 대한 정부 지원

알리바바는 빠르게 움직일 수 있는 규모와 생태계를 갖추고 있습니다.

따라서 OpenAI가 선두를 달리고 있는 반면, Alibaba는 빠르게 격차를 줄이고 있습니다.

동쪽은 좋은 속도로 따라잡고 있습니다.

지금 LLM 경쟁에서 실제로 선두를 달리고 있는 사람은 누구인가요? 

알아보도록 하자.

언어 이해와 AI: 알리바바 그룹의 Tongyi Qianwen 대 OpenAI의 GPT-4

특징	알리바바(Tongyi Qianwen)	오픈AI(GPT-4)
언어 강점	중국어, 지역 방언	영어 + 글로벌 언어
완성	알리바바 생태계	마이크로소프트 생태계
시장 초점	아시아 최초	글로벌 퍼스트
오픈 액세스	제한된	프리미엄/공개 API

이를 통해 다음 사실이 분명해집니다. OpenAI는 글로벌 시장에서 활동하는 반면, Alibaba는 여전히 지역적인 측면이 강합니다. 

하지만 도달 범위만이 문제가 아닙니다. 속도, 전략, 그리고 실제 도입을 촉진하는 요인에 대해 이야기해 보겠습니다.

OpenAI는 그저 따라잡는 것이 아니라, 속도를 설정하고 있습니다.

GPT-4 Turbo 출시부터 음성, 비전, 실시간 도구와 같은 새로운 멀티모달 기능 구축까지 OpenAI는 누구도 따라올 수 없는 속도로 혁신을 거듭하고 있습니다. 

제품 주기가 짧고, 피드백 루프가 실시간이며, 매주 개선 사항이 눈에 띄게 나타납니다.

이는 단순한 연구를 위한 실험이 아닙니다. 즉각적인 효과를 가져오는 진정한 혁신입니다.

개방성, 접근성 및 실제 적용

OpenAI의 강점은 연구실에서만 끝나지 않습니다. 

이 기술이 정말 강력한 이유는 기술이 얼마나 개방적이고 접근하기 쉬운가에 있습니다.

• 전 세계 개발자를 위한 API 액세스
• Microsoft Copilot과 같은 제품과의 원활한 통합
• 매일 수백만 명의 사용자가 ChatGPT에 적극적으로 참여하고 있습니다.
• 투명한 업데이트 및 모델 문서
  

이러한 수준의 개방성은 신뢰, 도입, 반복적 개선을 촉진합니다. 실제 사용은 더 나은 제품으로 이어지기 때문입니다.

사람들이 이를 통해 구축하고, 테스트하고, 신뢰할 수 있게 되면 LLM은 단순한 모델 이상이 됩니다. 

이것이 인프라가 됩니다.

동양이 빠르게 따라잡는 이유(하지만 여전히 OpenAI보다 뒤처진 이유)

여러분은 궁금하실 겁니다. 동양, 특히 중국과 같은 나라들은 어떻게 AI 분야에서 그렇게 빨리 따라잡을 수 있을까요?

우선, 중국과 다른 아시아 국가들은 AI 연구 개발에 막대한 자금을 투자하고 있습니다. 

우리는 차세대 기술을 구축하기 위해 수십억 달러가 투자되고 있다는 이야기를 하고 있습니다.

그리고 재능이 등장합니다. 

아시아에는 다음과 같은 방대한 자원이 있습니다.

• 숙련된 엔지니어
• 과학자들
• AI 연구자들 중 다수는 최고의 대학과 연구실에서 최첨단 프로젝트를 이끌고 있습니다.

또 다른 큰 이유는? 

정부 지원. 

중국과 같은 국가에서는 정부가 다음과 같은 방법으로 AI 성장을 적극적으로 지원합니다.

• 자금 조달 프로젝트
• 정책 생성
• AI 모델을 훈련하는 데 중요한 대규모 데이터 세트에 대한 보다 쉬운 액세스를 제공합니다.

마지막으로, 기술의 자립을 추구하는 추세가 커지고 있습니다. 

많은 아시아 기업과 정부는 서구의 도구와 플랫폼에 의존하기보다는 칩부터 소프트웨어, AI 모델까지 자체 기술을 구축하고 있습니다.

하지만 야망만으로는 충분하지 않습니다. 

이러한 노력도 인상적이기는 하지만, OpenAI의 꾸준한 혁신과 글로벌 접근성은 여전히 OpenAI를 앞서가게 하는 핵심 차별화 요소입니다. 

OpenAI의:

• 대중을 대상으로 하는 개발 주기
• 피드백에 대한 개방성
• 빠른 반복은 따라잡기 어려울 뿐만 아니라 글로벌 AI 리더십에 필수적인 표준을 설정합니다.

동부는 따라잡고 있는 것은 사실이지만, 특히 다음과 같은 분야에서는 여전히 따라잡기 위해 노력하고 있습니다.

• 개방 상태
• 글로벌 협업
• 투명도. 

이러한 요소가 없다면 OpenAI가 가능했던 방식으로 확장하기 어려울 것입니다.

알리바바 LLM의 투명성 격차

알리바바는 풍부한 자원과 인재 풀에도 불구하고 LLM 분야에서는 여전히 상당히 폐쇄적인 생태계에서 운영되고 있습니다.

• 모델 성능이나 아키텍처에 대한 글로벌 가시성이 제한됨
• 부족한 문서와 불분명한 업데이트 주기
• 특정 지역 또는 파트너십 외부에서는 접근성이 제한됨
  

글로벌 투명성과 접근성이 부족하기 때문에 이러한 모델을 대규모로 평가, 채택 또는 신뢰하는 것이 어렵습니다. 

이론적으로는 강력해 보일지 몰라도 AI 개발의 불투명성은 명예의 상징이 아니라 방해 요소입니다.

오늘날 침묵 속에 건설을 한다면 뒤처질 것입니다.

이것이 글로벌 AI 환경에 미치는 영향

지금 우리가 목격하고 있는 것은 미국과 중국이라는 두 강력한 AI 강국의 부상입니다. 

마치 기술계가 두 개의 진영으로 갈라지는 것 같습니다. 한쪽에는 OpenAI와 실리콘 밸리가 있고, 다른 한쪽에는 알리바바와 중국의 AI 추진이 있습니다.

이런 종류의 AI 양극화는 한 가지 큰 의미를 가질 수 있습니다. 경쟁이 심화되고, 이는 보통 혁신의 속도 향상으로 이어집니다. 

두 측은 서로를 앞지르기 위해 경쟁하고 있으며, 이는 전 세계 사용자에게 더 나은 도구, 더 스마트한 모델, 더욱 진보된 AI 기능을 제공한다는 것을 의미합니다.

하지만 기술만이 중요한 것은 아닙니다. 

정치 그리고 데이터 개인 정보 보호 큰 역할을 하기도 합니다. 

각국은 자국의 데이터가 어디로 가는지, 누가 AI 시스템을 구축하는지, 그리고 외국 플랫폼에 얼마나 의존하는지에 대해 점점 더 신중해지고 있습니다.

그리고 이제 트럼프가 중국 상품에 대한 엄청난 145% 관세를 제안하면서 긴장은 더욱 심화될 수 있습니다. 

이러한 움직임은 무역에만 영향을 미치는 것이 아니라 경쟁을 부추기고, 국가들이 자립을 더욱 강화하도록 만들며, 경쟁을 그 어느 때보다 더 치열하게 만들 수 있습니다. 

이미 타오르고 있는 불에 더 많은 기름을 붓는 것과 같습니다.

이러한 현상이 AI 분야에서의 글로벌 협력으로 이어질까요? 아니면 장기적인 경쟁으로 이어질까요? 

말하기 어렵네요. 

하지만 확실한 것은 AI 경쟁이 훨씬 더 치열해졌다는 것입니다.

동서양 - 누가 앞서나갈까?

글로벌 AI 경쟁에 있어서 OpenAI가 확실히 선두에 있습니다. 

• 더 쉽게 접근 가능
• 끊임없이 혁신하다
• 이미 전 세계 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 

반면 알리바바는 특히 아시아에서 빠르게 따라잡고 있습니다. 이는 DAMO 아카데미를 통한 강력한 연구 활동과 자체 플랫폼과의 스마트한 통합 덕분입니다. 

Tongyi Qianwen이 중국어와 지역 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 보이는 반면, GPT-4는 글로벌 사용 사례에서 훨씬 더 유연하고 확장성이 뛰어납니다. 

OpenAI의 프리미엄 모델, 사용하기 쉬운 API, 정기적 업데이트(GPT-4 Turbo 등) 덕분에 기술에 익숙하지 않은 사용자에게도 인기가 많습니다. 

비교해 보면 알리바바의 LLM은 좀 더 폐쇄적이고 지역에 특화된 느낌이 듭니다. 

따라서 글로벌 도달 범위와 일상적인 사용 편의성을 살펴보면 OpenAI가 여전히 우위를 점하고 있습니다. 

하지만 아시아 시장에 초점을 맞춘다면 알리바바는 꼭 주목해야 할 기업입니다.

결론

솔직히 말해서 OpenAI는 단순히 선두를 달리는 게 아니라 게임의 판도를 정의하고 있습니다.

Alibaba LLM과 다른 동양의 경쟁자들이 인상적인 발전을 이루고 있지만, 혁신 격차는 여전히 크며 점점 벌어지고 있습니다.

OpenAI의 모델은 기술적으로 진보했을 뿐만 아니라, 실전 테스트를 거쳤고, 여러 산업에 통합되었으며, 수백만 명이 이용할 수 있습니다.

OpenAI를 다른 회사와 차별화하는 것은 기술만이 아니라 생태계입니다.

• 투명한 개발
• 개발자 우선 API
• 지속적인 업그레이드(GPT-4 Turbo 등)
• 수백만 명의 커뮤니티가 AI의 미래를 적극적으로 형성하고 있습니다.
  

알리바바의 통이첸웬은 접근성이 제한적이고, 영향력이 주로 지역적으로 미치며, 출시에 신중한 입장이다.

LLM의 미래는 다국어와 다극화가 될 것입니다. 하지만 지금 당장 OpenAI는 그저 앞서가는 것이 아니라, 그 경계를 정의하고 있습니다.

알리바바 그룹과 오픈AI 간의 경쟁이 치열해짐에 따라, 앞으로 몇 년 동안 언어 이해가 AI 개발의 주요 경쟁장이 될 것임이 분명해졌습니다. 

두 회사 모두 각자의 모델에서 한계를 뛰어넘고 있기 때문에 AI는 이러한 혁신을 통해 기술과 상호 작용하는 방식을 재정의할 수 있는 흥미로운 시기를 맞이하고 있습니다.
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