이는 텔아비브 대학의 유발 네만 과학, 기술, 보안 컨퍼런스 회원인 로이 체자나의 의견입니다. 연구자에 따르면 비록 그 격차가 좁아 보일지 몰라도, 인공지능(AI)의 발전 속도로는 이 격차를 줄이기 쉽지 않을 것이라고 한다.

"지난 2년 반 동안 매년 AI의 힘은 큰 변화를 겪었습니다. 그래서 1년이라는 차이가 크지 않다고 느낄 수 있지만, 여전히 상당한 차이입니다."라고 체자나는 말했습니다.

중국 AI 스타트업 모델베스트의 공동 창립자이자 CEO인 리다하이도 같은 의견을 공유합니다. 따라서 연도로 측정한 거리 수치는 단지 사람들의 인식에 따른 것일 뿐이며 "별 의미가 없다". 가장 확실한 증거는 중국의 어떤 온라인 LLM도 GPT-4 모델에 도달하거나 이를 능가하지 못했다는 것입니다. OpenAI의 최신 o1 모델은 더더욱 그렇습니다.

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중국에는 OpenAI의 GPT-4에 상응하는 LLM이 없습니다. 사진: SCMP

샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업의 최신 모델은 과학, 코딩, 수학을 포함한 추론 집약적 과제에서 다른 LLM보다 우수한 성과를 보인다고 합니다. 이 회사는 강화 학습이라는 기술 덕분에 "사고 사슬을 사용하여 효율적으로 생각하는 방법"을 알고 있다고 말합니다.

이 새로운 기술은 AI에 있어 중요한 변화로 볼 수 있는데, 모델이 부족한 유기적 데이터에만 의존하는 것이 아니라 생각을 복제하고 데이터를 생성할 수 있게 해주기 때문입니다.

따라잡을 기회

츠자나에 따르면, 이러한 사고 연결 기술은 제대로 수행되면 컴퓨팅 성능을 크게 높이지 않고도 좋은 결과를 낼 수 있습니다. 이는 워싱턴의 수출 제한으로 인해 첨단 칩에 대한 접근성이 부족한 중국 기업에 유용할 수 있습니다.

그는 "이를 통해 중국이 첨단 칩 부족으로 인해 겪고 있는 어려움 중 일부가 완화될 것"이라고 말했다. "그러므로 중국의 컴퓨팅 파워 부족이 이 분야에서 더 나은 혁신으로 이어질지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다."

전문가들은 중국이 텍스트 모델에서는 뒤처져 있지만 생성적 AI의 다른 분야에서는 더 앞서 있는 것으로 보인다고 말합니다.

리에 따르면, 엣지 AI 모델 부문(클라우드에서 수행되는 ChatGPT와 같은 주류 모델이 아닌 사용자 기기에서 로컬로 수행되는 AI 작업을 의미)에서는 중국과 미국 간에 큰 격차가 없습니다.

한편, 텍스트-비디오 변환 분야 역시 중국 기업들이 빠르게 진전을 이루고 있으며 현재 선두를 달리고 있는 것으로 보인다고 제자나는 덧붙였다.

지난 몇 달 동안 중국의 주요 기술 기업과 스타트업은 OpenAI가 2월에 Sora를 선보인 후 텍스트-비디오 AI 도구를 발표하는 데 앞장섰습니다. "그들은 오랫동안 약속했던 Sora를 출시하지 않음으로써 OpenAI를 부끄럽게 만들고 있습니다."

(SCMP, 야후 테크에 따르면)

ChatGPT와 DALL-E를 개발한 회사 OpenAI가 비영리 모델에서 영리 사업으로 구조 조정을 발표했으며, 대부분의 임원 권한은 샘 알트먼에게 넘어갔습니다.