최근 'bootgpt'라는 흥미로운 프로젝트가 공개되어 기술 커뮤니티의 이목을 끌고 있습니다. 이 프로젝트는 운영체제(OS)나 C 런타임 없이 386 프로세서의 16비트 리얼 모드에서 직접 실행되는 언어 모델로, PC 부팅 시 가짜 리눅스(Linux) 부팅 로그를 생성하는 것이 특징입니다. 단 512바이트의 마스터 부트 레코드(MBR) 코드와 11.5KB의 모델 데이터만으로 이 모든 것을 구현해냈습니다.
bootgpt는 손으로 작성된 어셈블리(assembly) 코드로 MBR을 구성하고, 이어서 23개 섹터에 저장된 11.5KB 크기의 int8 양자화 모델을 읽어 실행합니다. 이 모델은 8글자 문맥과 단일 은닉층을 사용하는 문자 단위 신경망(character-level neural network)으로, 범용적인 이야기 생성보다는 특정 작업인 '부팅 로그 생성'에 맞춰 학습되었습니다. 추론 엔진과 바이오스(BIOS) 연동 코드를 510바이트 안에 담기 위해 문자열, 가중치, 어휘 테이블은 별도의 데이터 섹터에 분리하여 저장하는 극단적인 경량화를 달성했습니다. 학습 스크립트 역시 어셈블리의 정수 연산을 정확히 모사하여 파이썬(Python) 출력과 부트 섹터 출력이 글자 단위로 일치하도록 정교하게 설계되었습니다.
이 프로젝트는 실용적인 목적보다는 저수준(low-level) 프로그래밍과 인공지능(AI) 모델 경량화의 한계를 탐구하는 기술적 도전의 의미가 큽니다. 운영체제 없이 하드웨어에 직접 접근하여 AI를 구동하는 방식은 임베디드 시스템(embedded system)이나 극도로 제한된 환경에서의 AI 적용 가능성을 시사합니다. 또한, 이러한 '엉뚱하지만 멋진' 공학적 시도는 기술 커뮤니티에 영감을 주고, 개발자들이 경제적 가치나 실용성을 넘어 순수한 재미와 호기심으로 새로운 것을 만들어내는 문화를 상기시켜 줍니다. bootgpt는 과거 512바이트 부트 섹터에서 체스 게임이나 운영체제를 구현했던 선행 프로젝트들의 정신을 이어받아, 현대 AI 기술을 극도로 제약된 환경에 접목한 창의적인 사례로 평가받고 있습니다.