Speaker A
가장 고객한테 느껴지기에 엄청 다가오는 차이는 어떤 부분인가요? 저는 사실의 해비 유저인데 알잘 깔이 더 잘 됩니다. 그리고 계속해서 업데이트 정말 많이 해 주거든요.
유료 AI와 오픈소스 AI 경쟁 현황과 각 기업의 전략, 지원 사업 정보를 다루는 AI 산업 분석 영상입니다.
Key Takeaways
- 오픈소스 AI는 코드 공개와 튜닝 가능성이 강점이나, 유료 AI는 지속적 업데이트와 성능 면에서 우위.
- 메타, 구글 등 대기업들은 오픈소스 AI를 통해 명성 확보와 인재 유치 전략을 병행 중.
- 정부의 GPU 및 NPU 지원 사업은 AI 스타트업과 연구자에게 큰 도움이 되고 있음.
- 오픈소스 AI 모델의 라이선스와 상업적 사용 조건은 기업별로 다르며 지속적으로 변화하고 있음.
- AI 시장은 유료 서비스와 오픈소스 모델 간 경쟁이 치열하며, 사용자 요구에 맞춘 다양한 모델이 공존.
What the video covers
- 유료 AI 서비스와 오픈소스 AI 모델의 차이점과 경쟁 구도를 설명.
- 메타, 구글, 알리바바, 미스트랄 등 주요 기업들의 오픈소스 AI 전략과 라이선스 변화 소개.
- 오픈소스 AI 모델의 성능 발전과 상업적 활용 가능성에 대한 논의.
- 오픈AI와 클로드, 구글 잼마 등 클로즈드 AI와 오픈소스 AI의 포지션 비교.
- 오픈소스 AI 모델의 장단점과 유료 서비스 대비 고객 체감 차이 분석.
- AI 개발자 및 스타트업을 위한 정부의 GPU, NPU 지원 사업 안내.
- 오픈소스 AI 생태계의 빠른 변화와 기업들의 전략적 대응 상황 설명.
- 오픈소스 AI 모델의 활용 사례와 서비스 구축 시 고려사항 공유.
- 유료 AI 서비스의 가격 정책 변화와 사용자 경험 개선 사례 소개.
- AI 산업 내 경쟁 심화와 미래 전망에 대한 전문가 의견 포함.
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Speaker A
그래서 업데이트가 됐을 때 예전에 안 됐던게 요즘 되는 그런 느낌이 있는데 사실 오픈소스 모델로 그런 거를 구축을 하면 내가 뭔가를 바꿔 주지 않으면 그 친구가 갑자기 진화하는 모습은 좀 보기가 힘들죠.
Speaker A
안녕하세요. 안 될 과학입니다. 오늘도 AI 업계의 총학 김태 과학 커뮤니케이터 모시고 오픈 소스에 대해서 한번 이야기하는 시간을 가져보겠습니다.
Speaker A
안녕하세요. 안녕하세요. 김현입니다. 네. 오픈 소스 LRM 모델들이 클로즈도 있지만 계속해서 나오고 있기 때문에요. 네. 또 최근에 나온 친구들도 또 있어서 제가 얘기를 해 보려고 합니다.
Speaker A
이쪽에서 뭐 가장 좀 강한 진영이라 하면은 보통은 메타 많이 얘기하잖아요. 아, 맞습니다. 강했었어요. 과거였군요.
Speaker A
어쨌든 오픈소스 시장을 열어 준게 매고 엄청 중요한 역할을 해 줬었습니다. 그 정도군요. 근데 워낙 업계가 또 빨리 변하니까 어떻게 될지는 또 모르죠. 일단은 가장 최근에 나온 거는 얘기 안 할 수가 없을 것 같습니다.
Speaker A
이거 되게 화재 많이 됐어요. 왜 화제가 되냐면 성능이라는 거는 사실 요즘은 크면 클수록 좋거든요.
Speaker A
스마트폰도 생각해 보면은 기본 모델 막 플러스 뭐 프로맥스 막 이런 거 있잖아요. 그래서 좀 애매하긴 해요.
Speaker A
왜냐면 더 비싼 걸로 갈수록 성능이 좋기는 하잖아요. 그런데 이번에 질보는 조금 더 반응이 좀 있었고 그리고 무엇보다도 제가 저 위에 써 둔 것처럼 아파치 라이센스 2.0이라고 했는데 쪽에 개발자들 문화에서는 되게 중요한게 다 오픈했다는 거 하나도 감추지 않고 다 오픈했다.
Speaker A
아, 맞아요. 그리고 저기서 제일 중요한게 감추고 안 감추고도 있었지만 이번에는 상업적으로 써라. 너는 서비스에 우리 거 마음껏 써도 돼.
Speaker A
이렇게 풀었습니다. 네. 왜 그랬을까요? 구글이 항상 강자이기는 한데 저희가 지난번에 배웠을 때도 제가 클로드를 얘기했었고 오픈 AI와 엔트로피 클로드 그리고 구글이 재미나이가 강력하긴 하지만 그 세 개 안에서 포지션이 애매하긴 하거든요. 제가 봤을 때는. 그래서 이번에 좀 전략적으로 이걸 푼게
Speaker A
아닌가 추측기를 하고 있습니다. 메타가 라마를 그렇게 좀 오픈으로 한게 정확히 아파츠 라이센스 2.0은 아닌데 상업적 사용에 약간의 조건을 걸고 오픈을 했던게 메타거든요.
Speaker A
그런데 제 4는 이번에 완전 풀면서이 모델 완전 공개를 하면 정말 다운이 가능하기 때문에 모델을 내려받아서 쓰는 그 숫자를 좀 기대하고 있지 않을까 싶고요. 무엇보다 요즘에는 모바일에서 쓰려는 그러한 서비스가 좀 많아졌기 때문에 거기에도 쓸 수 있게 그 모바일을 고려한 모델들도 라인업에
Speaker A
있어서 좀 전략을 엿볼 수가 있습니다. 아, 일단 지난번에 클로드 코드 유출된 거에 대해서 댓글들을 너무 잘 써 주셔서 너무 감사하고 또 제가 설명했던 부분들이 댓글 안에서 다 해결이 되고 있더라고요. 그리고 그 중에 제가 좀 재밌게 봤던게 가장 오픈한 AI가 된 클로드라고
Speaker A
사실 이제 모델에 대해서는 클로드가 오픈 정책을 하고 있지는 않지만 어쨌든 그 CLI 쪽에 서비스 단에서 어떻게 자기들의 모델을 더 좋게 만들고 있는지 그 소스가 샜기 때문에 알 수 있었거든요. 우리가 생각해 보면 오픈 소스라는 거는 오픈 AI랑은 당연히 다르고 오픈 AI가
Speaker A
대표적으로 클로즈 AI 중에 하나입니다. 유료화를 되게 빨리 성공을 했었고 월 2, 3만 원 정도의 한국인이 결제하는 숫자가 인구 대비 거의 1위에 가깝다고 저 들었었는데 돈을 받는 것들은 기본적으로 대부분 오픈 소스가 아니라고 보시면 되고요. 오픈 소스는 정말로 코드를 다 공개를 하고 제가
Speaker A
어떤 서비스를 만들 때 그 코드를 가져다 쓸 수 있는 물론 아까 상업적 사용의 제한이 있는 경우도 있다고 말씀은 드렸지만 서비스에 어쨌든 녹일 수 있는 겁니다. 그러면 그게 어떻게 다르냐고 하면 오픈 AI를 쓰면 저희가 유료로 일반적인 사용자들이 챗으로 대화하는 거 말고도 API라는
Speaker A
걸 쓸 수가 있어요. 그러면 API는 내가 인풋을 API의 대답을 저희 서비스에 올릴 수 있는 그런 식으로 유료를 쓰는 건데 사실 그런 것도 오픈은 아니죠.
Speaker A
오픈 소스라는 건 우리가 코드 단을 건드릴 수가 있고 뭐 추가적으로 좀 튜닝도 할 수 있고 그래서 살짝 다른 개념이라는 걸 말씀을 드리고요. 오픈 소스는 사실 성능만 보는 세계는 아니라고 할 수 있습니다. 왜냐하면 클로즈 소스들이 유료 서비스로 성공할 수 있는 이유는 더 좋기 때문이겠죠.
Speaker A
오픈소스 모델이 더 좋다면 그 누구도 사실 유료 서비스를 텐데. 그런데 어쨌든 성능만 보는 세계는 아니지만 또 성능도 중요하기는 합니다. 왜냐하면 더 작아졌는데 원래 이전에 컸던 모델보다 더 좋기도 하고 시대가 가면서 메탈마가 주목을 받았던게 제 기억에 2023년 정도거든요. 거기서 뭐 3년이여밖에
Speaker A
되지 않았지만 오픈소스 세계가 계속 생태계가 발달을 하면서 빌리언이 10억 단이거든요. 8미 개수로 생각을 하시면 되는데 7빌리언 모델이 이전에 30빌리언 모델을 이긴다던 그게 막 1년 안에 일어나기도 합니다. 성능이 클로즈 모델만큼 최고는 아니지만 이번에 나온 모델은 이전 버전 모델보다 이만큼
Speaker A
좋아졌습니다라는 얘기를 보통 하거든요. 구글이 실제로 이게 용량 대비 가장 강력한 성능이라고 되어 있죠. 음규대비 강력해요라고 하고 있는 겁니다.
Speaker A
저잼마가 아까 말씀드렸던게 아파치 2.0이라는 라이선스는 상업종 이용해도 돼 요런 느낌인데 원래 구글의 잼마는 아파치 2.0이 아니었어요. 그런데 이번에 달라졌다는 거를 좀 말씀을 드리고 싶은 거고 다 오픈소스로 공개하면은 구글이 얻어가는 거는 명성 이거 말고 또 어떤 걸 얻어가요? 사실 명성인데요.
Speaker A
인재들을 모시려는 그런 생각도 있을 거고 포지셔닝을 우리가 어떻게 할까라는 생각도 있을 텐데 재미나이의 어떤 유료 서비스 유료 서비스 중에 최고의 성공을 거뒀냐 이건 아니거든.
Speaker A
절대 강좌도 없는 상황이고 구글의 이전 IT 기업으로서의 명성에 비하면은 조금 약하죠. 오픈소스에서의 신의 한수를 좀 두려고 하는게 아닌가? 그렇게 저도 추측만 할 수 있을 뿐입니다. 이게 4월 2일이니까. 또 알리바바의 Q&이라는 이전에 적이라는 서비스를 한국 회사뿐만이 아니라 글로벌하게 되게 많이 썼어요. QN
Speaker A
같은 경우는 이전에 더 오픈이었다가 3.6플러스라고 이제 프리뷰를 공유를 했는데 그러면서 이제 닫아버립. 인지도를 좀 얻었으니까 이제 좀 유료로 갈래.이 이 오픈 소스 생태계 쪽에 강좌인 메타에 대해서 좀 그 역사를 말씀드리자면 어 메타는 원래 라마라는 그 오픈소스 lm을 출시를
Speaker A
해 왔어요. 그런데 처음부터 다 열어 주려고 했던 건 아니고요. 23년 2월에 원래 연구용으로만 쓰고 비상업적으로만 써라 이렇게 오픈을 했는데 일주일 만에 적용지가 유출이 된 강제 오픈 울면 겨자 먹기인지는 모르겠으나 얼마 가지 않아서 2023년 7월에 라마 2를 내놓으면서 상업적 허용을 해 줍니다.
Speaker A
MA 상한이라는게 월간 활성자수 뭐 이런 건데 제 기억에 한 7억 명 이하는 괜찮아. 근데 7억 이상일 때는 우리한테 보고해 느낌으로.
Speaker A
되게 특이하죠. 이렇게 약간의 제한을 둔 LM을 오픈을 했었는데 어쨌든 저 시장을 열어 준게 매화입니다. 근데 2023년 8월에 이제 알리바 쪽에 QN1이 제한적 레이슨스로 나왔었고 그리고 미스트랄은 제가 알기로 회사 이름도 미스트랄이에요. 저 7빌리언도 이제 아파치 2.0 라이센스로 나왔던게 제 기억에 저게 아마 최초일
Speaker A
겁니다. 그래서 LRM으로 아파 2.0 라이선스라고 하는 이게 첫 출시가 된 거는 사실 2023년 정도다. 그런데 각 회사들의 전략에 따라 계속 바뀌어 왔다. 저도 메타에서 발표한 적이 있어서 네.
Speaker A
본인이요? 아네. 좀 달라 볼 순 있는데요. 네. 살짝 넣었고요. 이게이 뒤로 계속 바뀝니다. 구글이 안타깝게도 재미나이는 정말 강력한데 오픈 소스에 신경을 엄청 많이 썼냐? 그건 아닙니다. 오픈 AI도 GPT OS라고 하는 오픈소스 모델을 따로 출시를 했어요. 2025년에 발표를 했으니까 서비스를 이미 잘 하고 있는
Speaker A
동안에 나중에 그냥 한번 싹 해 준 거죠. 근데 사실 오픈 AI의 명성이 있잖아요. 제 주책이지만 오픈을 해 주기는 하는데 우리 노하우가 너무 나가진 않았으면 좋겠는데 또 평가는 잘 받아야 되는데 이런게 있잖아요.
Speaker A
그런 느낌이 있어요. 그리고 라마 3.1에 405빌리언 좀 되게 크죠. 프론티라고 하면 SKT 정해 우리는 한국 최초로 수백비를 하겠다 요런 거를 하신 적이 있어서 굉장히 큰데 오픈으로 내놓았다라는 의미가 좀 있고요.
Speaker A
그리고 2024년 9월에 나온 QN 2.5 같은 경우는 2.5에서 약간 반향이 또 왔어요. 계속 서비스를 저도 만드는 입장이니까 저 당시 느낌을 그대로 갖고 있는데 사람들이 마구을 넣기 시작하던 때 2025년 딥식 R1이 이제 오픈소스 출론 모델인데 우리는 돈을 이만큼 적게 들여서 이만큼 좋은 성능을 냈어
Speaker A
공개를 했던게 충격이었죠. 네. 이렇게 역사가 쭉 오고 있다는 거를 말씀을 드립니다. 그런데 메타의 라마가 정말 오픈 소스인가? 재현한적 오픈 소스. 예를 들어서 라마 베이스로 만든 서비스나 모델에 파생된 거는 뒤에 라마를 붙여 줘야 됩니다.
Speaker A
라마가 어쨌든 생태계를 만들어 준 건 맞지만 메타가 처음 얘기했던 우리 완전 오픈으로 갈게라고 했던 거에 비해서는 애매한 부분들이 있었던 거죠. 그러한 가운데 Q&는 사실 이전까지는 오픈으로 쫙 해 줬기 때문에 서비스에 많이 들어갔고 이렇게 다양화하면서 저희도 서비스에 저런 것들을 굉장히 많이 실험을 해봤던
Speaker A
회사들에서 뒷단은 Q&인 경우가 굉장히 많아요. 저희 분야도 마찬가지인데 중국의 어떤 발견과 기술들은 중국에서 나온 어떤 결과를 다 신뢰할 수 있냐? 신뢰 못 해요. 근데 나온게 다 별로냐?
Speaker A
그렇지 않습니다. 의심은 가. 근데 걔중에 대단한 것들이 하나씩 튀어나온단 말이에요. 이것도 그런 사례인가 보죠. 휴앤도 그런 것 같습니다. 397빌리언저 모델은 굉장히 또 반향이 컸었고 그리고 이제 잘못 세팅하면 옛날에 중국 모델들이 하네스 이런 거를 잘 못 해두면 중국어가 나와 버리는 물론
Speaker A
개발자 하기 나름이지만 그런 것들이 많이 개선이 돼 가지고 서비스를 많이 들어가 있었다. 괜히 이전까지는 다 오픈하고 인지도를 올리는데 좀 썼다면 최근에 3.6플러스 플러스 프리뷰가 아마 3월 30일쯤 공개된 걸로 제가 기억을 하는데 그거는 오픈이 아닙니다. 지금 프리뷰 기간이 무료예요. 그
Speaker A
데이터 수집하는데 좀 쓰려고 이제 전환을 할 텐데 그때는 호출할 때도 돈을 내고 써라. 프리뷰 기간이라는 것도 너무 똑똑한게 우리 3.6플러스 나왔는데 써 봐. 조칭. 좀 있으면 유료가 될 거야.
Speaker A
저는 저런게 약간 자기들도 간을 보는 느낌이지 않을까? 생태계가 계속 변하니까 유료로 하고 싶은데 프리뷰 기간 동안 데이터 수집하고 얼마나 월간 사용자 들어오는지 좀 보고 싶잖아요.
Speaker A
네. 그러면 아, 우리 입지가이 정도 되는구나. 오픈이 아닌 거는 거의 확실하겠지만 뭐 유료를 할 때도 가격 정책이나 이런 거를 어떻게 할지는 사실 모르는 거죠. 슬로드도 그렇고도 그렇고 제일 비싼 프로맥스 뭐 이런 것들이 있는데 그 플랜의 가격을 최근에 좀 내렸습니다. 이제 토큰을
Speaker A
쓰면 쓸수록 그게 물론 가격이 올라가긴 하지만 클로드 같은 경우는 경험치 두 배 이벤트, 다섯 배 이벤트 뭐 이런게 있거든요. 똑같이 프로를 쓰더라도 너네 이제 110달러 낼래? 220달러 될래? 하면은 110달러에서 220달러로 가면 두 배 더 쓰게 해 주는게 아니라 한 뭐
Speaker A
다섯 배에서 열배 더 쓰게 해 주거든요. 그런 거에 하한값을 내려버려. 계속 변하고 있어서. 경쟁이니까 뭐 너무 좋은 거죠. 구글 잼마는 이번에 전격으로 열었잖아요.
Speaker A
E2비 뭐 E4B 뭐 이런 거는 모바일이나 가벼운 네, 맞습니다. 온디바이스를 고려한데 우리는 충분히 효율적으로 잘했어. 뭐 이런 느낌의 조그한 모델들이고요.
Speaker A
그리고 26빌리어 뭐 31빌리언 댄텐스 요런 것들은 너네가 서비스하려고 하는 거 충분히 다 될걸 하는 느낌으로 내놓았다고 보시면 될 것 같고 이전에는 100빌리언 이상 모델들이 할 수 있었던 거를 우리는 두 자릿 수 빌리언 모델로도 할 수 있어. 그걸 보여주고 있고 저희 회사
Speaker A
안에서 이거를 써보면서 하는 얘기들은 확실히 좋아지긴 했다. 제마포에 대해서는 제가 말을 좀 줄이려고 하는 이유는 쓰는 사람마다 평이 좀 갈려요. 나 오픈 클로 같은 거 구축하고 싶어 하시는 분들 그러면 나 최츠pdt 3만 원짜리 안 쓰고 그냥 얘네로 할래 하시는 분들
Speaker A
좀 계시고요. 플로드 유료자들은 내가 한 달에내는 결제를 별로 이제 금액을 안 따지는 분들 예를 들어 회사 같은 경우는 일단 다 쓰게 해주잖아요.
Speaker A
그랬을 때는 그것들을 마 4가 대체할 수 있냐 그거는 좀 애매하죠. 유료 모델과 이런 오픈 소스 모델간에 지금 상황에서 많은 차이들이 있겠지만 가장 고객한테 느껴지기에 엄청 다가오는 차이는 어떤 부분인가요?
Speaker A
저는 사실 클로드의 헤비 유저인데 알잘갈센이 더 잘 됩니다. 그리고 계속해서 업데이트 정말 많이 해 주거든요.
Speaker A
그래서 업데이트가 됐을 때 예전에 안 됐던게 요즘 되는 그런 느낌이 있는데 사실 오픈소스 모델로 그런 거를 구축을 하면 내가 뭔가를 바꿔 주지 않으면 그 친구가 갑자기 진화하는 모습은 좀 보기가 힘들죠. 규모 대비를 앞에서 뺄 수가 없잖아.
Speaker A
그니까 우리는 돈이 들더라도 그냥 최고의 모델을 원해 하면 어쨌든 유료 서비스를 아직은 쓸 수밖에 없는 거죠. 네. 구글도 유료 서비스가 있으니까요. 오픈 소스에서이 정도로 많이 올라온 거는 대단하기는 하지만 여튼이 정도의 포지션이다. 그래서 오픈 소스 모델들은 서비스를 만들었을 때 사용자가 많아질수록 그리고 그
Speaker A
사용자의 쿼리를 많이 날릴수록 유료 서비스는 내가 부담해야 되는 돈이 늘어나죠. 어쩔 수가 없죠. 그러면은 그거를 규모의 경제로 내가 돈을 벌려면 사용자가 또 기아급수적으로 많아져야 하는데 서비스를 처음에 출시했을 때 그러기는 쉽지는 않잖아요. 그럴 때 이렇게 모델들을 잘 선택해서 넣으실 수 있다. 저희도
Speaker A
그렇고 QN 3.5 베이스인 서비스가 여전히 많다는 거. 그런데 저희 서비스에서도 일단 최고의 답을 하게 해 주려면 397비를 넣습니다. 저에 빌리언이 크면 GPU도 많이 필요해요. 자원이 너무 많이 필요한데 자원을 준비하는 것도 돈이잖아요.
Speaker A
그게 어려운 경우에는 좀 조그만 모델들로도 내가 원하는 서비스들을 만들어 낼 수 있다라는 얘기를 드리면서 그러면은 좀 영세한 그리고 혹은 나 개인이 혼자 팀은 있는데 서비스를 어떻게 만들 수 있을까 생각을 해 보면 어 이런 것들도 가능하다.
Speaker A
네. 자, 그런 분들이 있어서 이런 지원 사업이 있습니다. 요즘 또 AI 개발하신 분들 GPU 비용 때문에 막히는 경우가 많습니다.
Speaker A
정부에서 직접 GPU랑 MPU 자원을 지원해 주는 사업이 있습니다. 그래서 소개해 드린데요. 두 가지 트랙이 있습니다. GPU 트랙은 중소기업, 벤처 기업, 창업 기업 같은 민간 기업 전용이고요. A100, H100, H200 중에 선택해서 쓸 수 있습니다. 청년 기업. 그러니까 대표자가 많세 이하면 자부당금이
Speaker A
절반으로 줄어들고요. 참고로 대학이나 공공 기관에서 GPU가 필요하신 분들 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 사업이라는 별도 사업이 또 있습니다.
Speaker A
근데 지금 MP 트랙은 좀 다릅니다. 자부단금이 아예 없습니다. 완전 무료고 민간 기업은 물론 대학교 대학 병원까지 신청할 수 있습니다. AI 추론 서비스 개발에 특화돼 있어서 서비스 상용화를 목표로 하는 팀한테 특히 잘 맞고요. 개인적인 생각으로는 GPU랑 MPU 둘 다 신청
Speaker A
가능하거든요. GPU, MPU 둘 다 받으면 학습부터 추론까지 개발한다는 걸 어필할 수 있으니까 GPU 선정 가능성도 올라가지 않을까 싶습니다.
Speaker A
이거 제 개인적인 의견입니다. 아무튼 신청은 나이파 사업 관리 시스템 NXT.n이f파.kr에서 MKR에서 4월 23일 수요일 오후 3시까지 가능하니까요. 자세한 내용은 고정 댓글과 더 보기 확인 부탁드리겠습니다.
Speaker A
정부에서 저런 지원 사업을 계속 해 주신다는게 저희도 썼었습니다. GPU를 직접 쌓려면 수천만 원 드니까 최소. 그래서 쉽지 않은 그런 팀들도 이렇게 월에 한 수십만 원 정도를 내면 쓸 수가 있거든요.
Speaker A
그래서 굉장히 괜찮고 그리고 NPU 같은 경우는 돈을 안 으실 수도 있는 걸로 알아요. NPU는 국산 반도체라서 사실 GPU를 좀 이제 좀 더 싸게 그리고 대체해 보자. 그리고 우리도 비디아처럼 한번 떠보자 하면서 정부에서도 좀 밀어주는게 MPU 회사들이 있거든요. MP를 쓰시면은
Speaker A
또 금점적인 부담을 더 쓸 수가 있으니까 우리 회사가 큰 돈을 들리지 않으면서 직접 AI 서비스를 되게 되게 유용하죠. 요즘에는 심지어 코딩을 몰라도 서비스를 만들 수 있잖아요. 아 물론 이제 GPU를 도입한 다음에 최소한 서비스를 구축할 때는 뭘 해야 하는지를 살짝 공부를
Speaker A
하시긴 해야겠지만 그런 공부마저도 LRM으로 할 수 있기 때문에 도입하시면 아마 자신만의 우리 회사만의 우리 팀만의 서비스를 충분히 만드실 수 있지 않을까 싶습니다.
Speaker A
그래서 누구나 서비스를 만들 수 있는 시대 오픈소스 모델로 정말 감사하게 또 아파 2.0 라이센스로 풀어 주시니까 어 현재 오픈 소스와 클로즈드 소스가 혼제되어서 계속 출시가 되고 그런데 너무 신기한 건 명확하게 딱 비교를 하지는 않았지만 7에서 9빌리엄 모델이 이전에 27B에서 32B
Speaker A
모델을 이긴다는 거는 말도 안 되는 거거든요. 사실 그거보다 더 많이이기도 합니다. 계속해서 혁신이 일어나고 있고 사실식이 보여줬던 것도 말도 안 되는 돈을 들여서 모델을 만들지 않더라도 성능이이 정도 나오던데 칩에서도 계속 혁신이 일어나고 있지만 소프트웨어적으로도 충분히 만들 수 있다 하는게 너무너무
Speaker A
재밌는 부분이고 우리가 뭔가를 계속 해야 할 이유와 의가 있다는 거죠. 생각해 보시면 정말 은총이 아니면 이걸 오픈을 해 줄 리가 없습니다.
Speaker A
저는 조그만 회사를 하는 입장에서 도대체 어떻게 저걸 오픈 소스로 어떻게 공개해 줬을까 이런 생각이 듭니다. 알겠습니다. 오늘 오픈 소스 이야기를 해 봤는데 앞으로도 또 오픈 소스 쪽에서 좀 재미난 뉴스 나오면은 소개 부탁드리겠습니다.
Speaker A
저도 재밌는 소식 있을 때마다 또 찾아뵐 수 있도록 하겠습니다.네 알겠습니다. 지금까지 안 될 거 학약 김태현이었습니다. 감사합니다.
Speaker A
감사합니다.
Topics:오픈소스 AI유료 AIAI 모델메타 라마구글 잼마클로드AI 라이선스GPU 지원 사업AI 생태계AI 산업 전략
