이개복, AGI 추구 중단: 링이완우 전략 조정

링이완우의 전략적 변화: 대형 모델 추구 중단

링이완우의 CEO 이개복은 최근 '晩点LatePost'와의 인터뷰에서 회사의 전략적 조정에 대해 상세히 설명했습니다. 핵심적인 변화는 링이완우가 더 이상 슈퍼 대형 모델 훈련을 추구하지 않고, 대신 매개변수가 적절하고 더 빠르며 경제적인 모델 개발에 집중하고 이를 기반으로 상업적 응용 프로그램을 구축한다는 것입니다. 이러한 변화는 중국 대형 모델 유니콘 기업이 처음으로 발전 방향을 대폭 조정한 것으로, 지난 2년간의 대형 모델 열풍의 중요한 전환점을 반영합니다.

이개복은 링이완우가 매각을 모색하지 않으며, 계속해서 사전 훈련을 진행할 것이라고 강조했습니다. 회사는 이미 알리바바 클라우드와 '산업 대형 모델 공동 연구소'를 설립했으며, 링이완우의 대부분의 훈련 및 AI 인프라 팀은 이 연구소에 합류하여 알리바바 직원이 될 것입니다. 이러한 협력 모델은 대기업의 자원을 활용하여 더 큰 모델을 훈련하고, 이를 통해 링이완우 자체의 작은 모델의 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

중국 대형 모델 스타트업의 도전 과제

이개복은 중국 대형 모델 스타트업이 직면한 몇 가지 주요 과제를 요약했습니다:

칩 제한: 중국 기업은 칩 확보에 제한을 받고 있어, 미국 경쟁사보다 자금 조달액과 가치 평가액이 훨씬 낮습니다.
스케일링 법칙 둔화: 스케일링 법칙(규모의 법칙)의 효과가 감소하고 있으며, 믿음에서 의심으로 바뀌는 데 불과 1년밖에 걸리지 않았습니다.
대기업과의 경쟁: 스타트업은 모델 규모에서 대기업과 경쟁하며, 결국 성공하기 어렵습니다.
상업화 난제: 어떻게 기술을 상업적 가치로 전환하여 수익을 창출할 것인지가 모든 대형 모델 기업이 직면한 근본적인 질문입니다.
시장 난관: B2B, B2C, 국내, 해외 시장 모두 극복하기 어려운 병목 현상이 존재합니다.

링이완우의 대응 전략

이개복은 2025년이 응용 프로그램 폭발과 상업화 퇴출이 공존하는 한 해가 될 것이라고 믿습니다. 링이완우의 기회는 B2B 대형 모델의 제품-시장 적합성(PMF)을 발굴하는 데 있습니다. 그는 일부 세분화된 분야에서 대형 모델이 고객의 매출을 두 배로 늘리는 데 도움을 줄 수 있으며, 이것이 진정한 PMF라고 지적했습니다.

링이완우는 전략 조정 후 다음과 같은 분야에 집중할 것입니다:

더 빠르고 저렴한 모델 훈련, 예를 들어 MoE(혼합 전문가 시스템 모델).
AI 인프라 및 추론 엔진 분야의 강점을 활용하여 훈련 및 추론 비용 절감.
산업 회사와 공동 창업하여 합작 회사를 설립하고, 함께 세분화된 산업 모델과 솔루션 개발.

AGI 추구 포기의 배경 이유

이개복은 링이완우가 AGI(범용 인공 지능) 추구를 일찍 포기했다고 솔직하게 밝혔습니다. 그는 AGI를 추구하려면 막대한 자원 투입이 필요하며, 링이완우의 현 단계 최우선 과제는 자체 역량을 강화하고 상업화 수익을 실현하는 것이라고 설명했습니다.

그는 작년 5월 링이완우가 Yi-Large 모델을 출시했던 경험을 회상하며, 당시 모델 속도가 느리고 비용이 많이 든다는 것을 깨달았다고 말했습니다. 이것이 링이완우가 슈퍼 대형 모델 훈련에 더 이상 돈을 낭비하지 않고, 대신 구현 가능하고 수익을 창출할 수 있는 상업화 모델 개발에 집중하기로 결정한 이유입니다.

알리바바와의 협력

알리바바 클라우드와 공동 연구소를 설립한 것은 링이완우의 전략 조정에서 중요한 단계입니다. 이개복은 이러한 협력 모델이 양측의 강점을 충분히 활용하여 기술, 플랫폼, 응용 프로그램 분야에서 공유 및 공동 구축을 가속화하고, 중국의 '대기업 + 스타트업' 협력의 새로운 패러다임을 열 수 있다고 말했습니다.

일부 사전 훈련 및 AI 인프라 팀이 알리바바에 합류하지만, 링이완우는 여전히 소규모의 훈련 팀과 인프라 팀을 유지하여 모델 개발을 계속할 것입니다. 이개복은 링이완우가 사전 훈련을 중단하지 않겠지만, 더 이상 슈퍼 대형 모델에 집착하지 않을 것이라고 강조했습니다.

스케일링 법칙의 둔화

이개복은 스케일링 법칙(규모의 법칙)이 둔화되고 있다고 지적했습니다. 이는 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터를 투입하는 데 따른 수익이 감소하고 있다는 것을 의미합니다. 그는 예를 들어, 한 장의 카드에서 열 장의 카드로 늘리면 9.5장의 카드 가치를 얻을 수 있지만, 10만 장의 카드에서 100만 장의 카드로 늘리면 30만 장의 카드 가치밖에 얻을 수 없을 것이라고 설명했습니다.

또한 인터넷 데이터 자원은 화석 연료처럼 점차 고갈되고 있다고 언급했습니다. 이로 인해 슈퍼 대형 모델의 훈련 비용이 점점 더 높아지고, 수익은 점점 더 낮아지고 있습니다.

슈퍼 대형 모델의 역할

스케일링 법칙이 둔화되었음에도 불구하고, 이개복은 슈퍼 대형 모델이 특히 교사 모델로서 여전히 중요한 역할을 한다고 믿습니다. 그는 Anthropic의 Opus 모델이 더 작은 모델을 훈련하는 데 사용된다고 지적했습니다.

슈퍼 대형 모델은 다음과 같은 방식으로 작은 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다:

결과를 표시하여 후속 훈련 효과 향상.
새로운 모델 훈련에 사용할 합성 데이터 생성.

상업화의 근본적인 질문

이개복은 대형 모델 시대에 모든 것이 가속화되고 있으며, 상업화 질문이 더 빨리 다가오고 있다고 믿습니다. 그는 AI 회사가 기술을 상업적 가치로 전환하고 수익을 창출하는 방법에 대한 핵심 질문에 답해야 한다고 강조했습니다.

그는 AI 회사가 다음과 같은 사항을 이해해야 한다고 제안했습니다:

비즈니스 운영 이해.
수익 증대 실현.
비용 통제.

이개복은 또한 지속적인 자금 투입과 손실을 감수해야만 업계 지위를 유지할 수 있는 B2C 응용 프로그램이나, 높은 비용이 들지 않고 핵심 가치를 창출하지 못하는 B2B 입찰 프로젝트와 같이, 수익을 보장할 수 없는 상업화 방향에 많은 투자를 피해야 한다고 강조했습니다.

링이완우의 상업화 경로

링이완우는 B2B 시장을 적극적으로 확장하고 있으며, 게임, 에너지, 자동차, 금융 등의 분야에서 시도하고 있습니다. 그들은 산업 회사와 공동 창업하여 합작 회사를 설립하고, 함께 세분화된 산업 모델과 솔루션을 개발할 것입니다.

이개복은 링이완우의 2024년 실제 매출이 1억 위안을 초과했으며, 2025년 매출은 몇 배로 증가할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

AI-First 응용 프로그램의 미래

이개복은 혁신적인 AI-First 응용 프로그램이 반드시 탄생할 것이라고 믿습니다. 그는 이러한 응용 프로그램이 다음과 같은 핵심 특성을 가져야 한다고 지적했습니다:

자연어로 상호 작용.
범용 추론 및 이해 능력 보유.

그는 또한 응용 프로그램이 대형 모델 없이는 성립할 수 없다면, 그것은 분명히 AI-First 응용 프로그램이라는 판단 방법을 제시했습니다.

이개복의 창업 소감

이개복은 AI 시대의 기회를 잡고 자신의 경험과 능력을 가치로 전환하기 위해 AI 창업에 뛰어들었다고 말했습니다. 그는 창업 과정에서 어려움에 직면할 수밖에 없지만, 좋은 CEO는 쉽게 후회해서는 안 된다고 생각합니다.

그는 자신의 창업 소감을 다음과 같이 요약했습니다:

불가능한 목표에 맹목적으로 투자하지 마십시오.
기회를 잡고 과감하게 결정하십시오.
미래에 대한 명확한 예측을 하고 미리 조정하십시오.

2025년 전망

이개복은 2025년에 대한 큰 기대를 갖고 있습니다. 그는 다음과 같이 예측합니다:

수많은 B2C 응용 프로그램이 폭발적으로 성장할 것입니다.
B2B 대형 모델의 PMF가 발굴되고, 세분화된 산업 모델이 많이 등장할 것입니다.

그는 또한 링이완우가 에이전트(지능형 에이전트) 응용 프로그램을 탐색하고 있으며, 수직적 분야에서 파트너와 함께 산업 모델 + 에이전트를 공동으로 개발할 것이라고 밝혔습니다.