AI 경쟁의 중심이 성능에서 토큰 비용과 효율로 이동
미국은 공개 여부와 관계없이 중국의 최고 공개 모델과 비슷하거나 낮은 성능의 자국 AI 모델을 허용하는 기준을 검토하고 있다. 다른 모델의 답을 이용해 더 작고 싼 모델을 만드는 지식 증류도 정책 논쟁을 키우고 있다. Anthropic은 Alibaba가 대규모로 자사 모델을 복제했다며 연간 60억 달러 규모의 피해를 주장하지만, 이를 과장된 위협으로 보는 시각도 있다.
를 오픈소스로 공개한 Zhipu는 장벽을 세우는 것보다 여러 사람이 개발에 참여하는 편이 안전하다고 맞섰다. 한편 주요 AI 기업들의 경쟁 기준은 단순한 성능에서 사용 비용으로 이동하고 있다. 은 토큰을 적게 쓰고 대화가 이어져도 이전 추론 내용을 유지하며, 는 효율이 두 배로 높아졌다고 소개됐다.
의료용 모델 은 임상 과제 525개에서 보다 좋은 결과를 내면서 비용은 7분의 1이었다.
핵심 포인트
- 은 을 줄이고 여러 차례의 대화에서도 이전 추론을 이어가도록 설계됐다.
- 는 이전보다 효율이 두 배 높아졌다고 소개됐다.
- 은 임상 과제 525개에서 을 앞섰고 비용은 7분의 1이었다.
- 미국은 중국의 최고 공개 모델 성능을 기준으로 자국 모델 허용 범위를 정하는 방안을 검토하고 있다.
- 지식 증류와 모델 복제 논쟁은 저렴한 공개 모델의 공급과 규제에 영향을 줄 수 있다.