오픈 소스 AI는 메타의 LLAMA 4 릴리스와 싸우고 있습니다

최근 몇 년 동안 AI 환경은 공개 협력 영역에서 독점 시스템이 최고를 통치하는 영역으로 변모했습니다. 이름으로 "Open"으로 시작한 회사 인 Openai조차도 2019 년 이후 가장 강력한 모델을 랩 아래로 유지하는 것으로 바뀌 었습니다. Anthropic과 Google과 같은 다른 플레이어는 API 벽 뒤에 최첨단 AI를 구축하여 용어에만 접근 할 수 있습니다. 이러한 변화는 종종 안전 및 비즈니스 이익에 대한 우려로 정당화되었지만 AI 커뮤니티에서 많은 사람들이 오픈 소스 동지애 시대에 향수를 불러 일으켰습니다.

이제 조수가 돌고 있습니다. Open-Source AI의 정신은 Meta의 Llama 4 모델의 출시로 이끄는 컴백을하고 있습니다. 이 움직임은 오픈 소스 AI를 최전선으로 되돌려 놓기위한 대담한 시도이며, 전통적으로 비밀스러운 사람들조차도 주목을 받고 있습니다. Openai의 CEO 인 Sam Altman은 최근 회사가 Open Models와 관련하여 "역사의 잘못된 측면에 있었다"는 것을 인정하고 GPT-4의 새로운 "오픈-가이트"변형에 대한 계획을 발표했습니다. 분명히, 오픈 소스 AI는 부흥을 준비하고 있으며 "오픈"의 의미가 발전하고 있습니다.

(출처 : 메타)

라마 4 : GPT-4O, Claude 및 Gemini에 대한 메타의 공개 도전자

Meta의 라마 4를 공개하면 AI Giants의 최신 모델에 대한 직접적인 도전이되어 개방형 대안으로 배치됩니다. Llama 4는 오늘날 두 가지 버전으로 제공됩니다 - Llama 4 Scout과 Llama 4 Maverick - 각각 인상적인 기술 사양이 있습니다. 둘 다 MOE (Mix-of-Experts) 모델이므로 쿼리 당 매개 변수의 일부만 활성화하여 런타임 비용이 급등하지 않고 총 크기가 크게 나타납니다. 스카우트와 매버릭은 각각 주어진 입력에 대해 170 억 개의 "활성"매개 변수를 사용하지만 스카우트는 16 명의 전문가 (총 109b 매개 변수)에 걸쳐 이들을 배포하는 반면, 매버릭은 128 명의 전문가 (총 400B)에 걸쳐 전파합니다. 그 결과 LLAMA 4 모델은 일부 폐쇄 모델조차도 일치 할 수없는 독특한 장점과 함께 최고 수준의 성능을 제공합니다.

예를 들어, Llama 4 스카우트는 천만 개의 토큰의 컨텍스트 창을 자랑하며 대부분의 경쟁자를 훨씬 능가합니다. 이를 통해 단일 패스로 거대한 문서 나 코드베이스를 처리하고 분석 할 수 있습니다. 스케일에도 불구하고 스카우트는 고도로 양자화 될 때 단일 H100 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있으므로 개발자는 슈퍼 컴퓨터가 필요하지 않음을 시사합니다.

반면에 Llama 4 Maverick은 피크 성능에 최적화되었습니다. 초기 테스트에 따르면 Maverick은 추론, 코딩 및 비전 작업에서 주요 폐쇄 모델과 일치하거나 성능을 발휘할 수 있습니다. 메타는 이미 더 큰 모델 인 Llama 4 Behemoth에서 이미 훈련 중이며, “여러 STEM 벤치 마크에서 GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet 및 Gemini 2.0 Pro를 능가하는 것으로 알려졌다. 메시지는 명확합니다. 개방형 모델은 더 이상 두 번째 바이올린을 재생하지 않습니다. 라마 4는 정상을 목표로하고 있습니다.

또한 Meta는 Llama 4를 즉시 다운로드하고 사용할 수 있도록 만들었습니다. 개발자는 LLAMA 4 커뮤니티 라이센스에 따라 공식 사이트에서 스카우트와 매버릭에 액세스 할 수 있습니다. 이는 솔로 개발자부터 대기업에 이르기까지 모든 사람이 모델에 뛰어 들어 특정 요구 사항에 미세 조정하여 자체 하드웨어 또는 클라우드에서 실행할 수 있음을 의미합니다. 이것은 OpenAi의 GPT-4O 또는 Anthropic 's Claude 3.7과 같은 독점 모델과는 대조적으로, 이는 기본 무게에 대한 접근없이 유료 API를 통해서만 액세스 할 수 있습니다.

Meta는 Llama 4의 개방성이 사용자에게 권한을 부여하는 것에 관한 것이라고 강조합니다. “우리는 Llama 4 Herd에서 첫 번째 모델을 공유하고 있으며,이를 통해 사람들이보다 개인화 된 멀티 모드 경험을 구축 할 수 있습니다.” 본질적으로 Llama 4는 전 세계 개발자와 연구원의 손에 달려 있도록 설계된 툴킷입니다. Meta는 GPT-4 및 Claude와 같은 모델을 발표 할 수있는 모델을 출시함으로써 최상위 AI가 Paywall 뒤에 잠겨 있지 않아야한다는 생각에 새로운 삶을 불어 넣고 있습니다.

(출처 : 메타)

진정한 이상주의 또는 전략적 놀이?

메타는 라마 4에 이상주의와 이타주의의 감각을 제시합니다. Mark Zuckerberg의 CEO는 최근에 “우리의 오픈 소스 AI 모델 인 LLAMA는 100 억 번 이상 다운로드되었습니다 . 이 묘사는 Meta를 민주화 된 AI의 챔피언으로 자리 매김합니다. 회사는 크라운 유전자 모델을 더 큰 선을 위해 공유 할 의사가 있습니다. Llama Family의 인기는이 이야기를 뒷받침합니다. 모델은 놀라운 속도 (단 몇 개월 만에 6 억 5 천만에서 10 억으로 총 다운로드)로 다운로드되었으며 Spotify, AT & T 및 Doordash와 같은 회사에서 이미 사용 중입니다.

메타는 개발자가 자신이 실행할 수있는 개방형 모델을 갖는“투명성, 사용자 정의 성 및 보안”에 감사하는데, 이는 블랙 박스 API의 불투명 한 특성에 비해 “새로운 수준의 창의성과 혁신에 도달하는 데 도움이됩니다 . 이것은 Community의 분명한 승리 인 AI에 적용된 클래식 오픈 소스 소프트웨어 정신 (Linux 또는 Apache)처럼 들립니다.

그러나 메타의 개방성에는 전략적 각도가 있습니다. 메타는 자선 단체가 아니며,이 맥락에서 "오픈 소스"에는 문자열이 첨부되어 있습니다. LLAMA 4는 표준 허용 라이센스가 아닌 특별 커뮤니티 라이센스에 따라 릴리스됩니다. 따라서 모델 가중치는 자유롭게 사용할 수 있지만 제한 사항이 있습니다 (예 : 특정 고급 소스 사용 사례에는 허가가 필요할 수 있으며 라이센스는 META에 의해 제작된다는 점에서 라이센스가 “독점적” 입니다). 이는 오픈 소스 이니셔티브 (OSI) 승인 된 오픈 소스 정의와 일치하지 않으므로 일부 회사는이 용어를 오용하고 있다고 주장합니다.

실제로, Meta의 접근 방식은 종종 "오픈-가이트"또는 "소스 이용 가능"AI로 표시됩니다. 코드와 가중치는 공유되지만 메타는 일부 제어를 유지하고 모든 것을 공개하지 않습니다 (교육 데이터와 같은). 이것은 사용자의 유용성을 줄이지 않지만 Meta는 전략적으로 개방되어 있음을 보여줍니다. 자체를 보호하기에 충분한 제어 (및 경쟁 우위). 많은 회사들이 "오픈 소스"라벨을 AI 모델에 적용하면서 주요 세부 사항을 원천 징수하여 진정한 개방성의 정신을 훼손합니다.

왜 메타가 전혀 열릴까요? 경쟁 환경은 몇 가지 답변을 제공합니다. 강력한 모델을 무료로 출시하면 프랑스 신생 기업 인 Mistral AI는 광범위한 개발자 및 엔터프라이즈 사용자 기반을 신속하게 구축 할 수 있습니다.

Meta는 LLAMA와 함께 시장을 침수함으로써 AI 생태계에서 기술이 기초가되도록하여 장기 혜택을 제공 할 수 있습니다. 그것은 고전적인 포용 및 확장 전략입니다. 모든 사람이 "오픈"모델을 사용하는 경우 표준을 간접적으로 설정하고 사람들을 플랫폼으로 안내 할 수도 있습니다 (예 : Meta의 AI Assistant Products LLAMA). PR과 포지셔닝 각도도 있습니다. 메타는 자비로운 혁신가의 역할, 특히 OpenAI와는 대조적으로 폐쇄 된 접근 방식에 대한 비판에 직면 해 있습니다. 실제로, Openai의 개방형 모델에서의 마음의 변화는 메타의 움직임이 얼마나 효과적인지 부분적으로 강조합니다.

1 월에 획기적인 중국 오픈 모델 DeepSeek-R1이 등장한 후 Altman은 OpenAi가“역사의 잘못된 측면”에 남겨두고 싶지 않다고 밝혔다. 이제 Openai는 향후 강한 추론 능력을 가진 개방형 모델을 약속하여 태도의 변화를 나타냅니다. 그 변화에서 메타의 영향을보기는 어렵습니다. 메타의 오픈 소스 자세는 진정으로 AI 액세스를 넓히고 경쟁자를 능가하고 메타의 용어에 대한 시장의 미래를 형성하기위한 전략적 플레이를 목표로합니다.

개발자, 기업 및 AI의 미래에 대한 시사점

개발자에게는 Llama 4와 같은 개방형 모델의 부활이 환영받는 변화입니다. 단일 공급 업체의 생태계와 수수료에 잠겨있는 대신 이제 자체 인프라에서 강력한 AI를 실행하거나 적합한대로 사용자 정의 할 수있는 자유가 있습니다.

이는 기밀 데이터를 다른 사람의 블랙 ​​박스에 공급하는 데 신중한 민감한 부문 (금융, 의료 또는 정부 또는 정부)의 기업에게 중요한 이점입니다. LLAMA 4를 사용하면 은행이나 병원은 자신의 방화벽 뒤에 최첨단 언어 모델을 배치하여 외부 엔티티와 토큰을 공유하지 않고 개인 데이터로 조정할 수 있습니다. 비용 혜택도 있습니다. 상위 모델의 사용 기반 API 요금은 빠르게 에스컬레이션 될 수 있지만 오픈 모델에는 사용 통행료가 없습니다. 컴퓨팅 전력에 대해서만 비용을 지불합니다. 무거운 AI 워크로드를 확장하는 비즈니스는 사내에서 관리 할 수있는 열린 솔루션을 선택함으로써 상당히 절약 할 수 있습니다.

기업이 개방형 모델에 더 많은 관심을 보이는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 많은 사람들이 Open-Source AI가 제공하는 통제 및 보안이 1 개의 크기에 맞는 폐쇄 서비스보다 자신의 요구를 더 잘 충족한다는 것을 깨닫고 있습니다.

개발자는 또한 혁신 증가로부터 혜택을받습니다. 모델 내부에 액세스 할 수 있으므로 폐쇄 된 API가 결코 충족하지 못할 수있는 방식으로 틈새 영역 (법, 생명 공학, 지역 언어-이름)의 AI를 미세 조정하고 향상시킬 수 있습니다. 의료 지식에 대해 미세 조정 된 챗봇에서 미니어처 버전을 실행하는 취미 스마트 폰 앱에 이르기까지 초기 LLAMA 모델 주변의 지역 사회 중심 프로젝트의 폭발은 개방형 모델이 어떻게 실험을 민주화 할 수 있는지를 보여주었습니다.

그러나 개방형 모델 르네상스도 중요한 질문을 제기합니다. "민주화"가 상당한 컴퓨팅 리소스를 가진 사람들 만 400B 패러마 미터 모델을 실행할 수 있다면 실제로 발생합니까? Llama 4 Scout과 Maverick은 Monolithic 모델에 비해 하드웨어 장벽을 낮추고 있지만 여전히 헤비급은 클라우드 지원없이 PC가 처리 할 수없는 일부 개발자에게는 손실되지 않습니다.

희망은 모델 압축, 증류 또는 소규모 전문가 변형과 같은 기술이 LLAMA 4의 힘에 더 접근 할 수있게 해줄 것입니다. 또 다른 관심사는 오용입니다. Openai와 다른 사람들은 강력한 모델을 공개적으로 공개하면 악의적 인 행위자가 가능할 수 있다고 주장했다 (정보, 악성 코드 등을 생성하기 위해).

이러한 우려는 여전히 남아 있습니다. 회사가 API에 대해 집행하는 안전 필터없이 오픈 소스 클로드 또는 GPT가 오용 될 수 있습니다. 반면에, 지지자들은 개방성을 통해 지역 사회가 문제를 식별하고 해결할 수 있으며, 비밀 시스템보다 시간이 지남에 따라 모델을보다 강력하고 투명하게 만듭니다. 개방형 모델 커뮤니티가 안전을 심각하게 받아들이고 자체 가드 레일을 개발하고 모범 사례를 공유한다는 증거가 있지만 지속적인 긴장입니다.

점점 더 분명한 것은 우리가 개방형 모델이 공존하는 하이브리드 AI 환경으로 향하고 있다는 것입니다. OpenAi, Anthropic 및 Google과 같은 폐쇄 된 공급 업체는 여전히 절대 성능을 유지하고 있습니다. 실제로, 2024 년 후반, 연구에 따르면 오픈 모델은 최대의 닫힌 모델보다 약 1 년 뒤를 따랐습니다. 그러나 그 차이는 빨리 닫히고 있습니다.

오늘날의 시장에서 "Open-Source AI"는 더 이상 취미 프로젝트 나 구형 모델을 의미하지 않습니다. 이제는 기술 거인과 신생 기업을위한 AI 전략의 핵심입니다. Meta의 Llama 4 발사는 진화하는 개방성 가치를 강력하게 상기시켜줍니다. 그것은 민주화 기술을위한 철학적 입장이며, 고도의 산업 전투에서 전술적 움직임입니다. 개발자와 기업의 경우 새로운 트레이드 오프로 결정을 복잡하게하더라도 혁신과 자율성에 대한 새로운 문을 열어줍니다. 그리고 더 넓은 생태계의 경우, 오픈 소스 정신이 근거가 될 수 있다면 AI의 혜택이 몇몇 기업의 손에 갇히지 않을 것이라는 희망을 제기합니다.