이번 주에도 회전목마(carousel) 농담이 다시 돌았는데, 그 농담이 건너뛰는 부분, 즉 실제로 이 모든 비용을 누가 지불하고 있는가에 대해 궁금해졌습니다. 벤치마크 대신 자금 조달 구조를 읽으며 저녁 시간을 보냈습니다. 거친 메모이니 틀린 부분이 있다면 바로잡아 주세요.

DeepSeek — 약 1,000억 위안(¥100B) 규모를 운영하는 퀀트 펀드인 High-Flyer에서 성장했으며, Liang Wenfeng가 대부분을 보유하고 있습니다. 이들의 전략은 아키텍처 효율성(architecture efficiency)에 거는 도박이며, 공개 방식이 가장 깔끔합니다. 가중치(weights)와 논문을 같은 날 공개하며, MIT(mitigation/mitigating?) 방식처럼 "곧 출시 예정" 같은 말도 없습니다. 이들은 올해 초 첫 외부 투자 라운드를 마감했는데, 약 500억 위안(¥50B), 대략 70억 달러($7B) 규모였으며, 기업 가치는 포스트 머니(post-money) 기준으로 약 520억 달러($52B)였습니다. 제가 찾아보기 전까지 인지하지 못했던 세부 사항은 다음과 같습니다: 보도에 따르면 Liang이 그중 200억 위안(¥20B)을 직접 투입했으며, 이는 Tencent의 100억 위안(¥10B), CATL의 50억 위안(¥5B)을 앞선 라운드 내 최대 단일 수표였습니다. 그는 또한 라운드가 마감되기 전에 지분 구조를 재편하여 통제권을 유지했습니다. 즉, 그는 자금을 조달한 뒤 그중 충분한 금액을 다시 사들여서, 가중치의 향방을 다른 누구도 결정할 수 없도록 만든 것입니다.

Qwen — Alibaba Cloud. 이들의 전략은 확장성(breadth)에 거는 도박입니다. 모든 크기, 모든 모달리티(modality)를 갖추어 생태계를 포화시킴으로써, 사람들이 파인튜닝(fine-tune)할 때 기본적으로 사용하는 모델이 자신들의 것이 되게 만듭니다. 가중치는 클라우드 비즈니스를 위한 고객 획득(customer acquisition) 수단이며, 이것이 소형 모델들이 항상 인기를 끄는 이유입니다.

Z.ai / Zhipu — 상장 기업이며, 코딩 및 엔터프라이즈(enterprise)에 집중합니다. 오픈 가중치(Open weights)는 엔터프라이즈 판매를 위한 신뢰도 구축 전략입니다.

Moonshot — 매우 큰 모델, 에이전틱(agentic) 모델, 그리고 그 밑단에 소비자용 앱을 보유하고 있습니다. K3는 현재 사람들이 가정용 하드웨어에 억지로 구동시키려 노력 중인 모델입니다.

MiniMax — 소비자 제품 우선 전략이며, 비디오 및 멀티모달(multimodal)을 다룹니다. H3는 HF(Hugging Face)에 있지만, 스튜디오 소송 이후 라이선스에서 미국, EU, 영국 및 한국을 제외했습니다. 이는 그들의 상업적 노출(commercial exposure)이 어디에 위치하는지를 정확히 보여줍니다.

inclusionAI — 제가 가장 잘 몰랐던 곳이지만, 결과적으로 가장 흥미로운 곳이었습니다. 이곳은 Alipay를 운영하는 Ant Group의 연구 부문입니다. 따라서 자금은 LLM 추론(inference)을 수익화할 이유가 전혀 없는 결제 기업으로부터 나옵니다.

그들의 2.5 및 2.6 세대 모델은 1T(1조 파라미터) 모델을 포함하여 MIT 라이선스로 HF(Hugging Face)에 올라와 있으며, 이들은 단순히 결과물(artifacts)뿐만 아니라 훈련 인프라(training infrastructure)까지 오픈 소스로 공개합니다. 그들의 비동기 강화학습(RL) 트레이너인 AReaL은 칭화대학교 IIIS와 함께 구축되었으며 이 또한 그곳에 올라와 있습니다. Ling-3.0-flash는 오늘 MIT 라이선스로 출시되었으며, 출시와 함께 제공된 무료 API 윈도우(window)는 6일까지 계속 운영됩니다. 이 모든 것을 종합해 보면, 연구소가 이러한 행보를 지속할 수 있게 해주는 메커니즘은 정확히 두 가지로 보입니다. 하나는 자신의 라운드를 직접 자금 조달할 만큼 충분히 부유하고, 통제권을 유지할 만큼 고집스러운 창업자가 있는 경우입니다. 그것이 DeepSeek이며, 이는 구조적인 기반 없이 개인의 결정에 의존하기 때문에 한계에 부딪히기 직전까지만 작동합니다. 다른 하나는 추론(inference)과는 전혀 무관한 곳에서 돈을 버는 모기업이 있는 경우입니다. 클라우드 점유율, 결제 규모, 혹은 소비자용 앱 같은 것들 말입니다. 이들 기업의 누구도 가중치(weights)를 보며 API 수익 손실을 계산하지 않는데, 왜냐하면 API 수익은 애초에 계획에 없었기 때문입니다. 그렇기에 제가 실제로 주목하고 있는 것은 지난 7월 보도된 DeepSeek의 IPO 준비 과정입니다. IPO는 창업자의 재량권이 종료되는 바로 그 사건입니다. Liang은 원칙에 따라 80% 이상의 지분을 보유하며 모든 것을 오픈 웨이트(open-weight)로 공개할 수 있지만, 상장된 주주들은 결국 왜 자산을 공짜로 나누어 주느냐고 묻게 될 것이며, "원칙"은 실적 발표(earnings call)에서 살아남을 수 있는 답변이 아닙니다. 만약 이 구도가 뒤집힌다면, 이 회전목마는 모두가 가장 신뢰하는 참가자를 잃게 될 것이며, 결국 남게 될 곳은 오픈 웨이트가 애초에 희생이 아니었던 연구소들뿐일 것입니다. 이는 외부에서 제가 해결할 수 없는 별개의 문제입니다. 23일 Ling-3.0-flash, 31일 DeepSeek-V4-Flash, 3일 MiniMax-H3, 그리고 이번 주 Qwen3.8 발표가 이어졌습니다. 누구도 8일 만에 프런티어 모델(frontier model)을 훈련시키지는 않으므로, 이 순서가 누군가의 대응을 의미하는 것은 아닙니다. 하지만 출시 타이밍은 분명히 대응을 의미합니다. 다른 누군가가 한 주를 점유하고 있는 동안 완성된 모델을 쥐고만 있지는 않을 테니까요.

그중 어떤 것이 앞당겨졌고 어떤 것이 지연되었는지는 벤치마크 (benchmarks)보다 훨씬 더 흥미로운 질문이며, 외부에서는 이를 알 수 없다고 생각합니다. 이 두 가지 메커니즘 (two-mechanism) 이론이 지나치게 깔끔하다고 생각하는 분이 계실지 궁금하네요. 이것은 저녁 시간에 읽을 만한 글일 뿐, 하나의 논문 (thesis)은 아닙니다. /u/niacolhealth 에 의해 제출됨 [link] [comments]