결국 대부분의 회사가 로컬 모델을 운영하게 될 가능성이 큼
그렇지 않으면 LLM을 쓰는 모든 회사가 Anthropic 등에 완전히 종속되고, 의존 관계가 굳어지는 순간 터무니없는 수준까지 수익을 뽑아낼 것이기 때문임
한 분야에 강력한 경쟁자가 많을수록 경쟁사 자신을 제외한 모두에게 유리하지만, 경쟁사들은 가능한 한 수가 적기를 원함

NVIDIA는 도구를 판매하므로 모델이 많을수록 이익임
Microsoft와 Meta는 현재 후발 주자이며, 따라잡으려면 자사 인프라와 개방형 모델을 활용하는 것이 최선일 가능성이 큼

NVIDIA는 중국 대상 GPU 수출 제한을 받음
이에 중국 연구소들은 제한이 없는 미국 호스팅 업체가 자사 오픈 웨이트 모델을 운영하도록 했고, 유럽에서도 Scaleway와 Hetzner가 중국 모델용 추론 호스팅 시장에 진입하고 있음
NVIDIA로서는 원래 서비스할 수 없던 여러 중국 모델을 더 많은 추론 사업자가 운영할수록 이익임

정부 관계자들이 OpenAI와 Anthropic 로비의 논리를 반복하는 모습을 봤고, 이 회사들은 곧 닥칠 규제 포획의 징후를 알아볼 만큼 영리함
냉소적으로 보면 현 미국 행정부도 상황에 도움이 되지 않음

회사마다 동기는 다르며 일부는 진심이겠지만, 상당수는 OpenAI·Anthropic·Google과의 경쟁에서 패해 더는 승산이 없다고 보고 전략을 바꾼 것일 수 있음
Microsoft도 과거에 이런 전환을 여러 번 해왔음

중국 모델의 최적화 기법이 Claude와 Codex에 얼마나 반영됐는지 궁금함

중국 연구소가 직접 논문으로 공개한 최적화가 많지만, 각 연구소가 내부적으로 무엇을 하는지는 알기 어려움

추론 모델을 DeepSeek가 처음 선보였다고 기억했지만, 확인해 보니 o1이 먼저였음

DeepSeek는 좋은 논문을 여러 편 공개했고, 최근에는 서빙 비용을 대폭 낮추는 기술을 강하게 추진 중임

의도하지 않더라도 어느 정도는 피할 수 없는 흐름임
모든 모델이 공개된 무료 정보를 소비하는 동시에 새로운 공개 정보를 만들어 같은 웅덩이의 물을 마시고 다시 흘려보내고 있음 죽은 인터넷 이론이 맞다면 현실에서 직접 얻거나 독창적으로 만든 정보보다 LLM이 기존 정보를 보간·외삽해 생성한 정보가 훨씬 많아질 것임
결국 모델들은 비슷한 데이터로 수렴하고 행동만 조금씩 달라지는 거대한 생성형 피드백 순환에 들어갈 가능성이 큼

이용할 수 있는 기술을 최대한 가져다 쓰지 않는다면 투자자들이 경영진을 교체해야 할 정도임

이 서한에 NVIDIA·Meta·Microsoft가 서명한 것도 의미심장하지만, Google과 Amazon이 서명하지 않은 것도 마찬가지임