전 OpenAI CTO 미라 무라티(Mira Murati)가 설립한 AI 스타트업 씽킹 머신 랩(Thinking Machines Lab)이 첫 자체 AI 모델 '잉클링(Inkling)'을 공개했습니다. 이 모델은 OpenAI, 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google)의 주력 모델들과 달리 가중치가 공개된(open-weight) 형태로, 외부 개발자와 기업이 직접 다운로드하여 수정할 수 있습니다. 이는 '모든 것을 아우르는(one-size-fits-all)' 범용 AI 모델 대신, 조직이 자체적으로 AI를 맞춤화할 때 더 뛰어난 성능을 발휘할 것이라는 씽킹 머신의 핵심 전략을 보여줍니다.
잉클링은 총 9,750억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 시스템이지만, 특정 작업에는 약 410억 개의 매개변수만 활용하여 대규모 모델의 실행 속도와 비용 효율성을 높였습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 45조 개의 토큰으로 학습되었으며, 이 네 가지 양식을 모두 기본적으로 추론할 수 있습니다. 현재 출력은 코드, 스타일링된 아티팩트, 구조화된 데이터를 포함한 텍스트로 제한됩니다. 씽킹 머신은 잉클링이 '현재 가장 강력한 모델은 아니지만' 균형 잡힌 성능과 뛰어난 맞춤화 가능성을 제공한다고 강조합니다. 특히 불확실성을 명확히 표시하고, 사용자가 '사고 노력(thinking effort)'을 조절하여 속도와 정확도를 선택할 수 있는 것이 특징입니다.
씽킹 머신은 잉클링을 완제품보다는 기업이 자사의 모델 맞춤화 플랫폼인 팅커(Tinker)를 통해 미세조정(fine-tuning)할 수 있는 '시작점'으로 마케팅하고 있습니다. 이는 고객이 자체 전문 지식을 AI에 통합하여 특정 비즈니스 요구사항에 최적화된 모델을 만들 수 있게 합니다. 마이크로소프트(Microsoft) CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)와 허깅 페이스(Hugging Face) CEO 클렘 들랑그(Clem Delangue) 역시 기업이 독점 AI 모델에 비즈니스 지식을 제공하며 이중으로 비용을 지불하는 문제점을 지적하며, 맞춤형 또는 오픈소스 AI의 중요성을 강조한 바 있습니다. 세계 최대 헤지펀드인 브리지워터 어소시에이츠(Bridgewater Associates)와의 프로젝트에서 기존 오픈소스 모델을 브리지워터의 금융 전문 지식으로 추가 학습시킨 결과, 금융 추론 테스트에서 84.7%의 점수를 기록하며 최고 수준의 독점 AI 모델을 능가하고 실행 비용은 14분의 1에 불과했다는 점은 이러한 접근 방식의 잠재력을 보여줍니다.
이러한 전략은 기업들이 자신들의 고유한 데이터와 전문성을 활용하여 경쟁 우위를 확보하려는 니즈에 부합합니다. 범용 AI 모델은 광범위한 작업에 유용하지만, 특정 산업이나 기업의 복잡하고 고유한 문제 해결에는 한계가 있습니다. 잉클링과 같은 개방형 맞춤형 모델은 기업이 외부 의존도를 줄이고, 데이터 주권을 확보하며, AI 시스템의 투명성과 제어력을 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 AI 기술이 특정 기업의 요구에 맞춰 진화하는 새로운 패러다임을 제시하며, AI 시장의 다양성과 혁신을 촉진할 것으로 기대됩니다.