Thinking Machines, 대규모 모델 "Inkling" 공개

전 OpenAI CTO인 미라 무라티가 설립한 Thinking Machines Lab이 "Inkling"이라는 대규모 AI 모델을 공개했다. Inkling은 텍스트와 이미지를 동시에 다루는 멀티모달 모델로, 파라미터 수(모델 학습에 사용되는 조정 가능한 변수의 수)는 9750억에 달한다. 가중치를 공개하는 오픈웨이트 형식으로 제공되며, 누구나 모델의 내부 구조를 참조하고 활용할 수 있다.

오픈웨이트 모델이란 학습된 모델 데이터를 외부에 공개하는 형식으로, 기업이나 연구자가 자사 데이터로 추가 학습(파인튜닝)을 하기 쉽다는 특징이 있다. 이러한 공개 모델의 보급은 폐쇄된 API만 제공하는 주요 모델에 대한 의존성을 줄이는 선택지로서 개발자 커뮤니티에서 일정한 수요가 있다. Thinking Machines Lab이 기초 모델로서의 활용을 전면에 내세우고 있는 것도 이러한 흐름에 부합하는 전략이라 볼 수 있다.

성능 측면에서는 AI 모델의 종합적인 능력을 측정하는 지표인 "Artificial Analysis Intelligence Index"에서 미국의 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 다만 중국의 주요 오픈 모델과 비교하면, 일부 작업에서는 뒤처진다는 결과도 나왔다. 즉, 국내 비교에서는 1위에 올랐지만, 글로벌 경쟁에서는 중국 기업들이 여전히 우위를 점하고 있는 분야가 남아 있는 상황이다.

이용 요금은 입력 100만 토큰당 1.87달러로 제공된다. 토큰이란 AI 모델이 텍스트를 처리할 때의 최소 단위로, 대체로 영문 단어 1개가 약 1~2 토큰에 해당한다. Thinking Machines Lab은 이러한 가격 책정에 대해 최고 성능을 목표로 하는 단일 모델이라기보다는, 기업이 자사 용도에 맞춰 맞춤화하기 위한 토대로 위치지으며 홍보하고 있다.

Thinking Machines Lab은 무라티가 OpenAI를 퇴사한 후 설립한 스타트업이다. OpenAI에서 CTO(최고기술책임자)를 역임한 경력을 가진 동인이 창업했다는 점에서 업계의 주목을 받아왔다. Inkling의 공개는 동사로서 처음 외부에 공개한 주요 모델이 될 것으로 보인다.

이번 공개가 가진 의미는 단일 모델의 성능 비교에 그치지 않는다. 미국의 오픈웨이트 모델이 중국 기업에 성능 면에서 뒤처지고 있는 상황은 AI 개발에 있어서의 지정학적 경쟁의 일면을 반영하고 있다. Inkling이 중국의 상위 모델을 따라잡을 수 있는지, 그리고 향후 파인튜닝 활용 사례가 어디까지 확산될 것인지가 Thinking Machines Lab의 존재감을 측정하는 지표가 될 것이다.

오픈웨이트 모델 시장은 현재 다양한 플레이어가 참입하면서 경쟁이 활발해지고 있는 영역이다. Inkling이 기초 모델로서 개발자에게 채택될 것인지는 가격 경쟁력만이 아니라 실제 파인튜닝 후의 성능과 사용 편의성에 달려 있다. 앞으로 기업 사용자의 실운영에서의 평가가 쌓이면서 Inkling의 위치가 더욱 명확해질 것이다.