오픈소스 AI vs 폐쇄형 AI: Oumi CEO가 말하는 '리눅스 모먼트'와 DeepSeek 충격

핵심 메시지

• 전 구글·메타·마이크로소프트 출신으로 PaLM을 제품화한 마노스 쿠쿠미디스는, 파운데이션 모델의 개방이 과학·산업·인류 전체에 이롭다는 신념에서 오픈소스 AI 플랫폼 Oumi를 창업했다.
• 그는 오픈소스가 폐쇄형을 이길 '승리 전략'이라 본다. 리눅스가 유닉스를, PostgreSQL이 오라클을 넘어선 역사가 AI에서도 반복되리라는 것이다.
• 품질 격차가 작아지면 기업은 자기 데이터로 커스터마이즈하고 프라이버시·규제·비용을 통제할 수 있는 오픈 모델을 선호하며, 그 격차는 점점 빠르게 좁혀지고 있다.
• DeepSeek는 '최종 학습 약 560만 달러' 주장으로 과장된 충격을 줬지만, 그는 이를 미국이 오픈소스에 더 투자해야 한다는 긍정적 경고로 해석한다.
• Oumi는 사전학습·사후학습·평가를 아우르는 엔드투엔드 플랫폼으로, 설정만 바꿔 어떤 오픈·폐쇄 모델이든 통일된 API로 학습·평가하고 노트북에서 수천 GPU까지 배포하도록 돕는다.

쉽게 이해하기

진행자 제이 샤가 초대한 마노스 쿠쿠미디스는 구글에서 자연어 AI 서비스와 PaLM 제품화를 이끌었고, 그 이전에는 메타의 대화형 AI와 마이크로소프트 클라우드에서 일했다. 그는 이미 2016년 마이크로소프트에서 LSTM 기반의 멀티모달 챗봇과 초기 형태의 검색 증강(RAG)을 만들었다고 회고한다. 당시에도 사람들이 감탄했지만 품질이 충분치 않아 접었던 경험이, ChatGPT 등장 전부터 '텍스트-투-텍스트 모델을 세상에 내놓고 안전하게 다듬자'는 그의 주장으로 이어졌다.

그가 폐쇄형을 떠나 오픈소스로 향한 이유는 세 가지다. 첫째, 재료과학·기후·의료 등 온갖 분야가 의존하는 '파운데이션' 모델이 닫혀 있으면 과학과 인류에 나쁘다는 철학적 판단. 둘째, 엔비디아·AMD·클라우드 사업자와 마크 저커버그처럼 특정 기업에 종속되기 싫은 거대 플레이어들의 이해가 오픈소스와 일치한다는 점. 셋째, 개방형 개발이 소수 인력이 갇힌 폐쇄 조직보다 더 낫고 안전한 모델·생태계를 만든다는 확신이다.

그는 리눅스와 유닉스의 역사를 반복해서 인용한다. 유닉스가 벨연구소 최고 엔지니어들의 작품이라며 아무도 따라올 수 없다던 시절, 리눅스는 처음엔 뒤졌지만 오픈이었기에 사용자들이 필요에 맞게 고쳐 결국 생태계 전체를 앞질렀다. 오픈 모델도 지금은 근소하게 뒤지지만 커스터마이즈하면 오히려 더 좋아지고, 프라이버시·보안·낮은 비용까지 얻는다는 것이다. 실제로 그가 만나는 기업과 연구자들은 점점 Qwen·DeepSeek·Llama 같은 오픈 모델을 자기 데이터에 맞춰 쓰며, 이 전환이 가속하고 있다고 말한다.

DeepSeek 사태에 대해 그는 '지진'에 비유하면서도 과장됐다고 본다. '최종 학습에 약 560만 달러'라는 수치가 총비용으로 오해되며 엔비디아 주가까지 흔들렸지만, 실제로는 수많은 실험을 포함해 훨씬 큰 비용이 들었을 것이라는 지적이다. 효율이 좋아질수록 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'을 들어 주가 하락은 비합리적이라고도 말한다. 그럼에도 그는 이 사건이 메타를 제외하면 대부분의 자원을 폐쇄형에 쏟아온 미국에 좋은 경종이 됐다고 평가한다.

그가 세운 Oumi는 이 흐름을 뒷받침하려는 플랫폼이다. 연구자들이 모델을 평가·학습하려면 저장소마다 다른 방식과 충돌하는 라이브러리를 일일이 통합해야 하는 마찰을, 통일된 API 하나로 없애는 것이 목표다. 설정과 자격 증명만 바꾸면 오픈이든 폐쇄든 어떤 모델도 같은 방식으로 평가·학습할 수 있고, 미리 준비된 레시피, 데이터 합성과 LLM 심사, 표준화된 데이터셋을 제공한다. 노트북에서 AWS·GCP·애저·자체 HPC까지 배포 설정만 바꿔 옮길 수 있으며 이미 수천 GPU에서 검증했다. 그는 이를 컴퓨터 비전 분야의 MONAI에 빗댄다.

주요 인사이트

• 오픈소스의 진짜 힘은 '충분히 많은 눈이 있으면 모든 AI 문제가 얕아진다'는 데 있다. 편향 감사·보안 강화·재현성 모두 커뮤니티가 있을 때 빨라진다.
• 폐쇄형이 앞서는 이유는 근본 우위가 아니라 '선점 효과'에 가깝다는 것이 그의 진단이다. 따라서 격차는 지속되지 않는다.
• 기업이 오픈 모델을 택하는 결정적 이유는 성능이 아니라 통제권이다. 규제·프라이버시 탓에 데이터를 외부 API로 보낼 수 없는 곳이 많다.
• AGI 수준의 미지의 모델이라면 즉시 개방을 주저할 수 있다고 그는 인정한다. 다만 지금 개방해야 커뮤니티가 성숙해 훗날의 보호장치를 갖출 수 있다는 논리다.
• 연구자에게 그는 '화려함'이 아니라 '영향력'을 좇고, 기술이 워낙 빨라 끊임없이 배우려는 내적 동기를 유지하라고 조언한다.

자주 묻는 질문

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