🔎 #612. OpenAI를 퇴사한 CTO는 무엇을 만들었을까?

안녕하세요?
매일 사람이 쓰는 뉴스레터 Daily Prompt입니다.

오늘은 OpenAI의 전 CTO, 미라 무라티가 창업한 회사 'Thinking Machines Lab'을 소개합니다.

Thinking Machines Lab의 첫 제품

OpenAI CTO로 재직했던 미라 무라티가 퇴사한 뒤 'Thinking Machines Lab'이라는 스타트업을 창업하였는데요, 제품이 공개되지 않은 상태에서 20억 달러의 자금을 유치받으며 평가 가치가 120억 달러로 평가받았습니다. 그리고 최근 첫 제품을 런칭했다고 합니다.

Thinking Machines Lab 소개

Thinking Machines Lab은 폐쇄적으로 발전하는 상업적 AI 모델 환경에 대한 대안으로 개방성과 연구자 지원을 핵심 가치로 삼습니다. 무라티는 2025년 2월 존 슐만 등 OpenAI 출신 연구자들과 회사를 설립했으며, 제품 공개 전에 20억 달러를 유치해 기업가치 120억 달러를 인정받았습니다. 미라 무라티는 '더 많은 연구자와 개발자가 프론티어 AI 모델을 다룰 수 있도록 돕겠다'고 강조하며, 연구자들이 자유롭게 실험하고 상업적 경쟁과 무관하게 협업하는 생태계를 구축하려 합니다.

Tinker와 핵심 기술

Thinking Machines Lab에서 처음 선보인 제품은 'Tinker'입니다. Tinker는 Llama, Qwen 같은 오픈소스 대규모 언어 모델을 연구자가 자신만의 데이터로 미세조정할 수 있게 해주는 도구(Python 기반 API)입니다. 예를 들어 수학 증명이나 화학 추론 같은 특정 연구 과제를 위해 모델을 효율적으로 개선할 수 있습니다. 쉽게 말해 특정 목적으로 AI 모델을 맞춤화하는 과정을 용이하게 만들었다고 보시면 됩니다.

왜 Tinker가 중요한가?

Tinker의 가장 큰 가치는 AI 연구의 민주화입니다. 기존에는 대규모 모델을 조금만 수정하려 해도 막대한 GPU 자원과 전문 지식이 필요했지만, Tinker는 웹 서비스처럼 간단하게 모델을 선택하고 데이터를 입력하면 원하는 기능으로 맞출 수 있도록 도와줍니다. 특히 프린스턴 대학과 스탠퍼드 연구실 등이 LoRA와 Tinker를 활용해 수학 증명, 화학 추론 등 다양한 실험을 진행해 성과를 냈고, 베타 사용자들은 강화학습(RL)을 처음부터 구현하는 것보다 훨씬 간단하다고 평가했습니다.

Tinker를 통해 개인 연구자나 소규모 기업도 자신만의 기준과 규칙을 가진 AI를 제작할 수 있게 되며, 이는 AI의 공정성과 안전성을 높이는 데 기여합니다. 앞으로 사용량 기반 요금제가 도입되면 더 많은 사람들이 이 플랫폼을 활용해 독창적인 AI 응용을 개발할 것으로 보입니다.

*LoRA: 이미 만들어진 큰 모델을 완전히 다시 훈련하지 않고도, 간단한 추가 부품을 붙여서 새로운 작업에 맞도록 빠르게 조정하는 방법
*강화학습(RL): AI가 환경에서 여러 행동을 시도하면서 보상을 주거나 벌을 주는 방식으로 학습해 가장 적합한 행동을 스스로 찾도록 하는 훈련 방법

마무리

1. ​종종 소버린 AI에 대해 어떻게 생각하느냐는 질문을 받습니다. AI가 모든 분야에 적용될 것이므로, 국방과 같이 민감한 분야에 외부 API를 가져다 쓸 수는 없을 것입니다. 결국 국내 상황에 대해 잘 아는 자체 모델 개발이 필요하다고 보고, 이러한 ‘주권형 AI’ 방향 자체는 맞다고 생각합니다.
2. 이렇게 생각하는 이유는 모델을 만들고 훈련하는 것이 앞으로 더욱 쉬워질 것이라고 보기 때문입니다. Tinker가 보여주듯 미라 무라티의 회사는 분산 인프라 관리와 자원 할당을 자동으로 처리해 연구자가 손쉽게 모델을 미세조정할 수 있는 환경을 제공합니다. 뿐만 아니라 과거 수개월·수억 원이 들던 작업이 소수 GPU와 적은 비용으로도 가능해지고 있습니다. 이러한 흐름으로 인해 각국이나 기업은 언젠가 자립적인 AI 시스템을 구축하게 될 것입니다.
3. Thinking Machines의 개방성 비전이 의아할 수 있으나, GPT처럼 투명하게 공개되지 않는 모델만 남는다면 디스토피아적 상황을 초래할 수 있습니다. 극단적으로, 몇몇 대형 회사가 AI 기술과 데이터를 독점해 사회 전반의 정보 흐름과 의사결정을 좌우할 수 있고, 그 과정에서 특정 문화나 언어가 소외되거나 편향이 바로잡히지 못할 위험이 있습니다. 개방형 모델과 투명한 연구를 추진하는 것은 이러한 위험을 줄이고 균형을 맞춰가는 과정이라고 볼 수 있습니다.

오늘의 Midjourney Prompt & Music

아래 Midjourney 이미지를 음악과 함께 감상해보세요:)

Cocoon

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프롬프트 (by @jae_hong__an) :

cocoon-like enveloping space, warm amber edge lighting, softly curved walls, felt & linen microtextures, ample negative space for breath, high bokeh, foggy volumetric light, pastel beige-amber, no figures --chaos 5 --ar 2:1 --raw --stylize 150

교과서 같은 영상 생성 AI 가이드북

영상 전공자이자 Runway CPP인 재홍님의 신간 <AI 영상×미드저니·런웨이·소라·클링·하이루오>가 나왔습니다. 영상 생성하는 법만 다루는 것이 아니라 AI 서비스가 업데이트 되더라도 변하지 않을 지식을 프롬프트로 입력하는 법을 알려줍니다. 즉, 영상 전공자의 지식을 프롬프트로 활용하는 법을 다루고 있어 매우 유익합니다.