신문은 선생님

최근 메타가 내놓은 에이전트 앱 '뮤즈'를 소개한 적이 있었죠. 뮤즈의 두뇌로는 메타가 직접 만든 대규모 언어 모델(LLM) '뮤즈 스파크'가 쓰이는데, 챗GPT나 클로드에 견줄 만한 실력을 갖췄다는 평가를 받는다고 했죠. 그렇다면 메타는 언제부터 이렇게 LLM을 잘 만들게 됐을까요?

사실 메타가 LLM을 만든 역사는 결코 짧지 않습니다. 오픈AI가 챗GPT를 세상에 내놓은 게 2022년 11월인데, 석 달 뒤인 2023년 2월 메타도 LLM을 바로 내놓았거든요. 이름은 라마(LLaMA)예요. '메타 AI의 대규모 언어 모델(Large Language Model Meta AI)'을 줄인 말이죠. 그런데 메타는 오픈AI와 다른 길을 택했어요. 챗GPT처럼 이용자가 요구한 결과만 내놓는 식의 서비스를 제공할 뿐 아니라, LLM이 그 결과를 도출하기 위해 그간 학습해 온 모든 과정(모델 파일)도 다른 개발자들이 내려받아 쓸 수 있도록 한 겁니다.

챗GPT가 음식만 팔고 레시피는 비밀로 하는 식당이라면, 라마는 레시피를 통째로 공개한 셈이에요. 이렇게 설계도를 모두에게 공개해 함께 쓰고 고칠 수 있게 하는 방식을 '오픈소스', '공개형 AI'라고 해요.

그렇다면 메타는 왜 라마를 다른 개발자들도 가져다 쓸 수 있게 했을까요? 좋은 것을 나눠 쓰겠다는 착한 의도만 있었던 건 아닙니다. 라마를 쓰는 개발자가 늘면 관련 프로그램과 기술도 함께 발전하고, 결국 라마가 AI 세계의 표준으로 자리 잡을 수 있기 때문이었죠.

그런데 챗GPT를 턱밑까지 쫓아가던 라마가 2025년 4월 공개된 '라마 4'에서 크게 흔들렸어요. 여러 차례 출시를 미룬 끝에 나왔지만 성능이 기대에 한참 못 미쳤거든요.

결국 메타는 AI 조직을 재편하고 새 모델에 '라마' 대신 '뮤즈'라는 이름을 붙였습니다. 올해 공개된 '뮤즈 스파크'는 처음에는 모델 파일을 내놓지 않고 일부 이용자에게만 제공했어요. 이 때문에 메타가 공개형 AI에서 물러났다는 관측도 나왔었지요.

그사이 공개형 AI의 중심은 중국으로 크게 기울었습니다. 딥시크를 비롯해 알리바바의 '큐원', 지푸AI의 'GLM', 문샷AI의 '키미' 등 지금 성능이 가장 뛰어난 오픈소스 LLM은 대부분 중국에서 나와요. 미국의 대형 AI 회사들이 최고 모델을 꽁꽁 감춰 두는 사이, 중국 모델이 전 세계로 퍼져 나가고 있는 거예요.

하지만 공개된 모델을 앞으로도 계속 자유롭게 쓸 수 있다고 장담할 수는 없어요. AI가 국방과 정보 분석에도 쓰이는 중요한 기술이 됐기 때문입니다.

그래서 여러 나라는 자기 나라의 LLM을 개발하고 있습니다. 우리나라가 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 추진하는 이유도 여기에 있어요. 앞으로의 오픈소스 AI 경쟁은 성능뿐 아니라 어느 나라가, 어디까지 기술을 공개하느냐에 따라서도 달라질 것으로 보입니다.