메타의 AI 모델 라마, 개발자들 실망감 속 경쟁력 저하 우려

메타의 라마 모델이 개발자들에게 실망감을 안겨주며 중요한 전환점에 서 있다. 메타는 지난달 처음으로 라마 콘퍼런스인 '라마콘'을 개최했지만, 개발자들은 기대했던 추론 모델의 발표가 이루어지지 않아 실망감을 드러냈다. 특히, 딥시크의 V3와 알리바바 클라우드의 콰웬 등 경쟁 모델들이 일반적인 사용 사례와 추론 능력에서 앞서고 있다는 점에서 실망감은 더욱 커졌다. 라마콘에서는 라마 4세대의 두 오픈 웨이트 모델, 스카웃과 매버릭이 소개되었다. 스카웃은 단일 그래픽 처리 장치에서 작동되지만 큰 모델과 비슷한 성능을 내고, 매버릭은 더 큰 버전으로 다른 기초 모델들과 경쟁하기 위해 설계되었다. 또한, 메타는 베히모스라는 더 큰 '교사 모델'도 공개했지만, 이 모델은 아직 훈련 중이다. 베히모스는 작은 특화된 모델들을 생성할 수 있는 기술인 디스틸레이션을 지원한다. 그러나 월스트리트 저널은 베히모스의 출시가 지연되고, 전체 모델군이 경쟁력을 잃어가고 있다고 보도했다. 메타는 이러한 모델들이 최고의 성능을 발휘한다고 주장하지만, 일부 개발자와 업계 관계자들은 메타의 오픈 소스 모델이 기술적 성능과 개발자들의 관심을 잃어가고 있다는 의견을 제기하고 있다. 메타는 오픈성, 생태계 구축, 혁신에 대한 약속을 계속 강조하고 있지만, 딥시크, 콰웬, 오픈AI 등 경쟁사는 추론, 도구 활용, 실제 세계 배포 등 다양한 분야에서 더 빠른 속도를 보이고 있다. 2023년에 엔비디아 CEO 젠슨 황은 라마 2 출시를 '올해 AI 분야에서 가장 큰 사건'이라고 칭했고, 2024년 7월 라마 3 출시는 오픈AI와 경쟁할 수 있는 첫 번째 오픈 소스 대형 언어 모델로 주목받았다. 라마 3 출시 이후 GPU 대여 가격이 상승하며 인기가 급증했고, 구글 검색량도 급증했다. 라마 3는 기술적으로 완벽하게는 리더보드에서 1위를 차지하지 못했지만, 영향력 있는 모델로 평가받아왔다. 그러나 최근에는 이러한 위치를 잃고 있다. 라마 4 출시 직후, 개발자들은 메타가 공개 벤치마킹에 사용한 모델과 다운로드 가능한 모델이 다르다는 사실을 발견하며, 메타가 리더보드를 조작하고 있다는 의심을 제기했다. 메타는 이에 대해 실험용 모델을 평가하는 것이 표준 절차라고 부인했지만, 이러한 논란은 이미 메타의 신뢰성을 해쳤다. 라마 4 스카웃과 매버릭은 인공지능 분석 사이트 '아티피셜 아날리시스'에서 오픈AI의 GPT-4보다는 약간 우월하지만, xAI의 그록과 안트로픽의 클로드에는 못 미치는 성능을 보였다. 오픈루터는 라마 3.3이 여전히 상위 20개 모델 중 하나로 사용되고 있지만, 라마 4는 목록에서 빠져 있다고 밝혔다. 라마 4의 실망스러운 평가는 모델 자체뿐만 아니라, 추론 모델과 도구 호출 기능 부족 때문이라는 의견이 많다. '도구 호출'은 모델이 인터넷이나 사용자의 컴퓨터에서 다른 애플리케이션을 접근하고 지시할 수 있는 능력으로, 에이전틱 AI의 핵심 요소다. 앤트로픽은 이 분야에서 선두를 달리고 있으며, 오픈AI도 이를 적극적으로 수용하고 있다. 메타는 라마 모델이 도구 호출을 지원한다고 말했지만, 일부 개발자들은 이를 실제 사용 사례에 적용하기에는 아직 부족하다고 평가한다. 예를 들어, 데이터 플랫폼 회사 스노우플레이크에서는 라마를 판매 전화 요약 및 고객 리뷰에서 구조화된 정보 추출에 사용하며, 드레미오에서는 SQL 코드 생성과 마케팅 이메일 작성에 활용하고 있다. 이러한 회사들은 대부분의 응용 프로그램에서는 모델의 차이가 크지 않다고 보고, 라마가 특정 요구사항을 충족시키는 데 충분하다고 평가한다. 개발자들은 벤치마킹이 항상 모델 선택의 주요 기준이 아니라고 강조한다. 대신, 각 회사는 자신의 문제 해결에 최적화된 모델을 선택한다. 비즈니스 인사이트의 폴 바이어는 "기업들은 오픈 소스가 지능의 중요한 부분이라는 것을 계속 깨닫고 있다"며, "오픈 모델은 복잡한 작업을 수행할 필요가 없는 경우 비용을 크게 줄일 수 있다"고 말했다. 라마는 현재로서는 직접적인 경쟁력이 약해졌지만, 다양한 응용 프로그램에서 활용될 가능성이 여전히 남아있다. 메타는 2013년 리액트 라이브러리를 출시한 이후로 오픈 소스 생태계 구축에 적극적으로 참여해왔다. 2016년에는 머신 러닝 프레임워크인 파이토치를 출시하여 구글의 유사한 노력에 앞섰다. 2022년에는 파이토치를 리눅스 재단에 이관하여 중립성을 유지했다. "메타가 또 다른 성공적인 생태계를 구축한다면, 오픈 소스 커뮤니티로부터 많은 노동력을 얻을 수 있을 것이다"라고 록커박스의 네이트 존스는 설명했다. "주커버그는 그렇지 않았다면 얻지 못했을 유리한 상황을 만들 수 있다." 이러한 상황에서도, 라마는 여전히 많은 기업과 개발자들에게 유용한 도구로 평가받고 있다. 비록 최전선에서 활약하는 개발자들에게는 실망감을 안겼지만, 실제로 AI 기반 도구를 활용하려는 대부분의 개발자들에게는 라마가 여전히 충분히 좋은 모델이라는 의견이 많다. 따라서, 라마의 잠재력은 아직 살아있으며, 메타가 이를 어떻게 개선하고 발전시킬지가 향후 주목될 점이다.