"분산 컴퓨팅" 태그가 붙은 하나의 게시물

우리는 종종 더 큰 모델, 더 큰 컨텍스트 윈도우, 더 많은 파라미터에 대해 이야기합니다. 하지만 진정한 돌파구는 크기에 관한 것이 아닐 수도 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 어시스턴트가 주변 세계와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이는 지금 일어나고 있습니다.

AI 어시스턴트의 진짜 문제​

모든 개발자가 아는 시나리오가 있습니다: 코드 디버깅을 돕기 위해 AI 어시스턴트를 사용하고 있지만, 그것이 당신의 저장소를 볼 수 없습니다. 또는 시장 데이터를 물어보지만, 그 지식은 몇 달 전의 것입니다. 근본적인 한계는 AI의 지능이 아니라, 실제 세계에 접근할 수 없는 것입니다.

대형 언어 모델(LLM)은 훈련 데이터만 가지고 방에 갇힌 뛰어난 학자와 같았습니다. 아무리 똑똑해져도 현재 주가를 확인하거나 코드베이스를 보거나 도구와 상호작용할 수 없습니다. 지금까지는 말이죠.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 등장​

MCP는 AI 어시스턴트가 외부 시스템과 상호작용하는 방식을 근본적으로 재구상합니다. 점점 더 큰 파라미터 모델에 더 많은 컨텍스트를 집어넣으려는 대신, MCP는 AI가 필요에 따라 정보를 동적으로 액세스할 수 있는 표준화된 방법을 만듭니다.

아키텍처는 우아하게 단순하면서도 강력합니다:

• MCP 호스트: Claude Desktop과 같은 프로그램이나 도구로, AI 모델이 다양한 서비스와 상호작용하는 곳입니다. 호스트는 AI 어시스턴트를 위한 런타임 환경과 보안 경계를 제공합니다.

• MCP 클라이언트: MCP 서버와의 통신을 시작하고 처리하는 AI 어시스턴트 내의 구성 요소입니다. 각 클라이언트는 특정 작업을 수행하거나 특정 리소스에 액세스하기 위해 전용 연결을 유지하며 요청-응답 주기를 관리합니다.

• MCP 서버: 특정 서비스의 기능을 노출하는 경량의 전문 프로그램입니다. 각 서버는 Brave를 통한 웹 검색, GitHub 저장소 액세스, 로컬 데이터베이스 쿼리 등 한 가지 유형의 통합을 처리하도록 설계되었습니다. 오픈 소스 서버가 있습니다.

• 로컬 및 원격 리소스: MCP 서버가 액세스할 수 있는 기본 데이터 소스 및 서비스입니다. 로컬 리소스에는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스가 포함되며, 원격 리소스는 서버가 안전하게 연결할 수 있는 외부 API 및 클라우드 서비스를 포함합니다.

이를 AI 어시스턴트에게 API 기반의 감각 시스템을 제공하는 것으로 생각하십시오. 훈련 중에 모든 것을 암기하려고 하는 대신, 이제 필요한 정보를 쿼리할 수 있습니다.

왜 이것이 중요한가: 세 가지 돌파구​

1. 실시간 인텔리전스: 오래된 훈련 데이터에 의존하는 대신, AI 어시스턴트는 이제 권위 있는 출처에서 최신 정보를 가져올 수 있습니다. 비트코인의 가격을 물어보면, 작년의 숫자가 아닌 오늘의 숫자를 얻습니다.
2. 시스템 통합: MCP는 개발 환경, 비즈니스 도구 및 API와의 직접적인 상호작용을 가능하게 합니다. AI 어시스턴트가 코드에 대해 채팅하는 것뿐만 아니라, 실제로 저장소를 보고 상호작용할 수 있습니다.
3. 디자인에 의한 보안: 클라이언트-호스트-서버 모델은 명확한 보안 경계를 만듭니다. 조직은 AI 지원의 이점을 유지하면서 세밀한 액세스 제어를 구현할 수 있습니다. 보안과 기능 중 하나를 선택할 필요가 없습니다.

보는 것이 믿는 것이다: MCP의 실제 적용​

Claude Desktop App과 Brave Search MCP 도구를 사용하여 실용적인 예제를 설정해 보겠습니다. 이를 통해 Claude가 실시간으로 웹을 검색할 수 있습니다:

1. Claude Desktop 설치​

2. Brave API 키 얻기​

3. 구성 파일 생성​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

그런 다음 파일을 다음과 같이 수정합니다:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App 재실행​

앱의 오른쪽에 Brave Search MCP 도구를 사용한 인터넷 검색을 위한 두 개의 새로운 도구가 표시됩니다(아래 이미지의 빨간 원으로 강조 표시됨).

구성 후, 변환은 원활합니다. Claude에게 맨체스터 유나이티드의 최신 경기에 대해 물어보면, 오래된 훈련 데이터에 의존하는 대신 실시간 웹 검색을 수행하여 정확하고 최신 정보를 제공합니다.

더 큰 그림: MCP가 모든 것을 바꾸는 이유​

여기서의 함의는 단순한 웹 검색을 넘어섭니다. MCP는 AI 지원의 새로운 패러다임을 만듭니다:

1. 도구 통합: AI 어시스턴트는 이제 API가 있는 모든 도구를 사용할 수 있습니다. Git 작업, 데이터베이스 쿼리, Slack 메시지를 생각해보세요.
2. 현실 기반: 현재 데이터를 액세스함으로써 AI 응답은 훈련 데이터가 아닌 현실에 기반을 두게 됩니다.
3. 확장성: 프로토콜은 확장을 위해 설계되었습니다. 새로운 도구와 API가 등장하면, 그것들은 MCP 생태계에 빠르게 통합될 수 있습니다.

MCP의 다음 단계​

우리는 MCP로 가능한 것의 시작을 보고 있습니다. AI 어시스턴트가 다음을 할 수 있다고 상상해보세요:

• 실시간 시장 데이터를 가져오고 분석
• 개발 환경과 직접 상호작용
• 회사의 내부 문서를 액세스하고 요약
• 여러 비즈니스 도구 간의 워크플로우 자동화

앞으로의 길​

MCP는 AI 기능에 대한 사고방식을 근본적으로 변화시킵니다. 더 큰 모델을 만들고 더 큰 컨텍스트 윈도우를 만드는 대신, 기존 시스템과 데이터와 상호작용하는 더 스마트한 방법을 만들고 있습니다.

개발자, 분석가 및 기술 리더에게 MCP는 AI 통합의 새로운 가능성을 열어줍니다. AI가 무엇을 아는지가 아니라, 무엇을 할 수 있는지가 중요합니다.

AI의 진정한 혁명은 모델을 더 크게 만드는 것이 아닐 수 있습니다. 그것은 더 연결되게 만드는 것일 수 있습니다. 그리고 MCP와 함께, 그 혁명은 이미 시작되었습니다.

DeepSeek의 오픈 소스 혁명: 비공개 AI 정상 회담에서 얻은 통찰​

DeepSeek는 AI 세계를 강타하고 있습니다. DeepSeek-R1에 대한 논의가 채 식기도 전에, 팀은 또 다른 폭탄을 투하했습니다: 오픈 소스 다중 모드 모델, Janus-Pro. 속도는 현기증을 일으킬 정도로 빠르고, 야망은 분명합니다.

이틀 전, 최고 AI 연구자, 개발자, 투자자들이 Shixiang이 주최한 비공개 토론에 모여 DeepSeek에만 초점을 맞췄습니다. 3시간 동안 그들은 DeepSeek의 기술 혁신, 조직 구조, 그리고 AI 비즈니스 모델, 2차 시장, AI 연구의 장기적 궤도에 미칠 더 넓은 영향을 분석했습니다.

DeepSeek의 오픈 소스 투명성 정신을 따라, 우리는 우리의 집단적 생각을 대중에게 공개하고자 합니다. 여기에는 DeepSeek의 전략, 기술적 돌파구, 그리고 AI 산업에 미칠 수 있는 영향에 대한 논의에서 얻은 통찰이 요약되어 있습니다.

DeepSeek: 미스터리와 미션​

• DeepSeek의 핵심 미션: CEO Liang Wenfeng은 단순한 AI 기업가가 아닙니다—그는 본질적으로 엔지니어입니다. Sam Altman과 달리, 그는 비전뿐만 아니라 기술적 실행에 집중하고 있습니다.
• DeepSeek가 존경받는 이유: MoE (전문가 혼합) 아키텍처가 주요 차별화 요소입니다. OpenAI의 o1 모델을 초기 복제하는 것은 시작에 불과했습니다—진정한 도전은 제한된 자원으로 확장하는 것입니다.
• NVIDIA의 지원 없이 확장하기: 50,000개의 GPU를 보유하고 있다는 주장에도 불구하고, DeepSeek는 약 10,000개의 구형 A100과 3,000개의 금지 전 H800으로 운영되는 것으로 보입니다. 미국 연구소와 달리, DeepSeek는 효율성을 강요받고 있습니다.
• DeepSeek의 진정한 초점: OpenAI나 Anthropic과 달리, DeepSeek는 "인간을 위한 AI"에 집착하지 않습니다. 대신, 지능 자체를 추구하고 있습니다. 이것이 그들의 비밀 무기일지도 모릅니다.

탐험가 대 추종자: AI의 파워 법칙​

• AI 개발은 단계 함수입니다: 따라잡는 비용은 선도하는 것보다 10배 낮습니다. "추종자"는 과거의 돌파구를 컴퓨팅 비용의 일부로 활용하는 반면, "탐험가"는 막대한 R&D 비용을 감수하며 맹목적으로 앞으로 나아가야 합니다.
• DeepSeek가 OpenAI를 능가할 수 있을까요? 가능성은 있지만, OpenAI가 실수할 경우에만 가능합니다. AI는 여전히 열린 문제이며, DeepSeek의 추론 모델 접근 방식은 강력한 베팅입니다.

DeepSeek의 기술 혁신​

1. 감독된 미세 조정(SFT)의 종말?​

• DeepSeek의 가장 파괴적인 주장: 추론 작업에 SFT가 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다. 사실이라면, 이는 패러다임의 전환을 의미합니다.
• 하지만 너무 빠르지 마세요… DeepSeek-R1은 여전히 정렬을 위해 SFT에 의존합니다. 진정한 변화는 SFT가 사용되는 방식—추론 작업을 더 효과적으로 증류하는 것입니다.

2. 데이터 효율성: 진정한 해자​

• DeepSeek가 데이터 레이블링을 우선시하는 이유: Liang Wenfeng은 데이터 레이블링의 중요성을 강조하며 직접 레이블링을 한다고 합니다. 테슬라의 자율 주행 성공은 철저한 인간 주석에서 비롯되었으며, DeepSeek는 동일한 엄격함을 적용하고 있습니다.
• 다중 모드 데이터: 아직 준비되지 않음—Janus-Pro 출시에도 불구하고, 다중 모드 학습은 여전히 금지적으로 비쌉니다. 아직 어떤 연구소도 설득력 있는 이득을 입증하지 못했습니다.

3. 모델 증류: 양날의 검​

• 증류는 효율성을 높이지만 다양성을 낮춥니다: 이는 장기적으로 모델의 능력을 제한할 수 있습니다.
• 증류의 "숨겨진 부채": AI 훈련의 근본적인 문제를 이해하지 않고 증류에 의존하면 차세대 아키텍처가 등장할 때 예기치 않은 함정에 빠질 수 있습니다.

4. 프로세스 보상: AI 정렬의 새로운 경계​

• 결과 감독이 한계를 정의합니다: 프로세스 기반 강화 학습은 해킹을 방지할 수 있지만, 지능의 상한선은 여전히 결과 기반 피드백에 달려 있습니다.
• RL의 역설: 대형 언어 모델(LLM)은 체스처럼 정의된 승리 조건이 없습니다. AlphaZero는 승리가 이진적이었기 때문에 작동했습니다. AI 추론에는 이러한 명확성이 부족합니다.

왜 OpenAI는 DeepSeek의 방법을 사용하지 않았을까요?​

• 초점의 문제: OpenAI는 효율성보다는 규모를 우선시합니다.
• 미국의 "숨겨진 AI 전쟁": OpenAI와 Anthropic은 DeepSeek의 접근 방식을 무시했을 수 있지만, 오래 가지 않을 것입니다. DeepSeek가 실행 가능하다는 것이 입증되면, 연구 방향의 변화가 예상됩니다.

2025년의 AI 미래​

• 트랜스포머를 넘어? AI는 아마도 다른 아키텍처로 분기될 것입니다. 이 분야는 여전히 트랜스포머에 집중하고 있지만, 대안 모델이 등장할 수 있습니다.
• RL의 미개척 잠재력: 강화 학습은 수학과 코딩 같은 좁은 도메인 외에는 아직 활용되지 않았습니다.
• AI 에이전트의 해? 과대 광고에도 불구하고, 아직 어떤 연구소도 돌파구 AI 에이전트를 제공하지 않았습니다.

개발자들이 DeepSeek로 이동할까요?​

• 아직은 아닙니다. OpenAI의 뛰어난 코딩 및 지시 따르기 능력은 여전히 우위를 점하고 있습니다.
• 하지만 격차는 줄어들고 있습니다. DeepSeek가 모멘텀을 유지한다면, 개발자들은 2025년에 이동할 수 있습니다.

OpenAI Stargate $500B 베팅: 여전히 의미가 있을까요?​

• DeepSeek의 부상은 NVIDIA의 지배력을 의심하게 만듭니다. 효율성이 무차별 확장을 능가한다면, OpenAI의 $500B 슈퍼컴퓨터는 과도해 보일 수 있습니다.
• OpenAI가 실제로 $500B를 쓸까요? SoftBank가 재정적 후원자이지만, 유동성이 부족합니다. 실행은 불확실합니다.
• Meta는 DeepSeek를 역설계하고 있습니다. 이는 그 중요성을 확인하지만, Meta가 로드맵을 적응할 수 있을지는 불확실합니다.

시장 영향: 승자와 패자​

• 단기: NVIDIA를 포함한 AI 칩 주식은 변동성을 겪을 수 있습니다.
• 장기: AI의 성장 이야기는 여전히 유효합니다—DeepSeek는 단순히 효율성이 원시적 힘만큼 중요하다는 것을 증명합니다.

오픈 소스 대 클로즈드 소스: 새로운 전선​

• 오픈 소스 모델이 클로즈드 소스 성능의 95%에 도달한다면, 전체 AI 비즈니스 모델이 변화합니다.
• DeepSeek는 OpenAI를 압박하고 있습니다. 오픈 모델이 계속 개선된다면, 독점 AI는 지속 가능하지 않을 수 있습니다.

DeepSeek의 글로벌 AI 전략에 미치는 영향​

• 중국은 예상보다 빠르게 따라잡고 있습니다. 중국과 미국 간의 AI 격차는 이전에 생각했던 2년이 아닌 3-9개월일 수 있습니다.
• DeepSeek는 중국의 AI 전략에 대한 개념 증명입니다. 컴퓨팅 제한에도 불구하고, 효율성 중심의 혁신이 작동하고 있습니다.

마지막 말: 비전이 기술보다 중요합니다​

• DeepSeek의 진정한 차별화 요소는 그 야망입니다. AI 돌파구는 기존 모델을 정제하는 것이 아니라 지능의 경계를 확장하는 데서 나옵니다.
• 다음 전투는 추론입니다. 차세대 AI 추론 모델을 개척하는 사람이 업계의 궤적을 정의할 것입니다.

사고 실험: DeepSeek CEO Liang Wenfeng에게 질문할 기회가 한 번 있다면, 무엇을 물어보시겠습니까? 회사가 확장함에 따라 최고의 조언은 무엇입니까? 생각을 남겨주세요—눈에 띄는 응답은 다음 비공개 AI 정상 회담에 초대받을 수도 있습니다.

DeepSeek는 AI의 새로운 장을 열었습니다. 그것이 전체 이야기를 다시 쓸지는 두고 봐야 할 일입니다.

소개​

AI 지형은 지각 변동을 겪고 있습니다. 지난 2주 동안 우리는 주요 AI 연구자 및 개발자들과 비공개 토론을 진행하여 2025년 산업의 궤적에 대한 흥미로운 통찰을 밝혀냈습니다. 그 결과는 복잡한 권력 재조정, 기존 플레이어에게 예상치 못한 도전 과제, 그리고 기술의 미래를 형성할 중요한 변곡점이었습니다.

이것은 단순한 보고서가 아닙니다. 산업의 미래에 대한 지도입니다. 2025년을 정의하는 승자, 패자, 그리고 중요한 베팅을 살펴보겠습니다.

승자: 새로운 권력 구조의 출현​

Anthropic: 실용적인 개척자​

Anthropic은 명확하고 실용적인 전략으로 2025년의 리더로 부상합니다:

• 모델 제어 프로토콜 (MCP): MCP는 단순한 기술 사양이 아니라 코딩 및 에이전트 워크플로우에 대한 산업 표준을 만드는 것을 목표로 하는 기본 프로토콜입니다. 이를 에이전트 시대의 TCP/IP로 생각해보세요. AI 상호 운용성의 중심에 Anthropic을 위치시키려는 야심 찬 움직임입니다.
• 인프라 마스터리: Anthropic의 컴퓨팅 효율성 및 맞춤형 칩 설계에 대한 집중은 AI 배포의 확장성 문제를 해결하는 데 있어 선견지명을 보여줍니다.
• 전략적 파트너십: 강력한 모델 구축에 집중하고 보완적 역량을 파트너에게 아웃소싱함으로써 Anthropic은 협력 생태계를 조성합니다. 그들의 Claude 3.5 Sonnet 모델은 AI 용어로는 영원에 해당하는 6개월 동안 코딩 애플리케이션에서 최고 자리를 유지하고 있습니다.

Google: 수직 통합의 챔피언​

Google의 지배력은 AI 가치 사슬 전체에 대한 비할 데 없는 통제에서 비롯됩니다:

• 엔드 투 엔드 인프라: Google의 맞춤형 TPU, 광범위한 데이터 센터, 실리콘, 소프트웨어 및 애플리케이션 전반에 걸친 긴밀한 통합은 난공불락의 경쟁 장벽을 만듭니다.
• Gemini Exp-1206 성능: Gemini Exp-1206의 초기 시험은 새로운 벤치마크를 설정하여 스택 전반에 걸쳐 최적화할 수 있는 Google의 능력을 강화합니다.
• 기업 솔루션: Google의 풍부한 내부 생태계는 워크플로우 자동화 솔루션을 위한 테스트 베드 역할을 합니다. 그들의 수직 통합은 순수 AI 회사나 전통적인 클라우드 제공업체가 따라올 수 없는 방식으로 기업 AI를 지배할 수 있게 합니다.

패자: 앞날의 도전​

OpenAI: 기로에 서다​

초기 성공에도 불구하고 OpenAI는 증가하는 도전에 직면해 있습니다:

• 조직적 문제: Alec Radford와 같은 고위 인사의 이탈은 잠재적인 내부 불일치를 나타냅니다. OpenAI의 소비자 애플리케이션으로의 전환이 AGI에 대한 집중을 약화시키고 있는 것일까요?
• 전략적 한계: ChatGPT의 성공은 상업적으로 가치가 있지만 혁신을 제한할 수 있습니다. 경쟁자들이 에이전트 워크플로우 및 기업용 애플리케이션을 탐색함에 따라 OpenAI는 챗봇 공간에 갇힐 위험이 있습니다.

Apple: AI 물결을 놓치다​

Apple의 제한적인 AI 발전은 모바일 혁신에서의 오랜 지배력을 위협합니다:

• 전략적 맹점: AI가 모바일 생태계의 중심이 됨에 따라 AI 기반 엔드 투 엔드 솔루션에 대한 Apple의 영향력 있는 기여 부족은 핵심 비즈니스를 약화시킬 수 있습니다.
• 경쟁적 취약성: AI를 생태계에 통합하는 데 있어 상당한 진전을 이루지 못하면 Apple은 빠르게 혁신하는 경쟁자들에게 뒤처질 위험이 있습니다.

2025년의 중요한 베팅​

모델 역량: 대분기​

AI 산업은 두 가지 잠재적 미래의 기로에 서 있습니다:

1. AGI 도약: AGI의 돌파구는 현재의 애플리케이션을 쓸모없게 만들고 하룻밤 사이에 산업을 재편할 수 있습니다.
2. 점진적 진화: 보다 가능성이 높은 점진적 개선은 실용적인 애플리케이션과 엔드 투 엔드 자동화를 주도하여 근본적인 돌파구보다 사용성에 중점을 둔 기업에 유리할 것입니다.

기업은 기초 연구를 유지하면서 즉각적인 가치를 제공하는 균형을 찾아야 합니다.

에이전트 진화: 다음 프론티어​

에이전트는 AI-인간 상호작용에 있어 변혁적인 변화를 나타냅니다.

• 컨텍스트 관리: 기업은 간단한 프롬프트-응답 모델을 넘어 맥락적 이해를 워크플로우에 통합하고 있습니다. 이는 아키텍처를 단순화하여 애플리케이션이 모델 역량과 함께 발전할 수 있게 합니다.
• 인간-AI 협업: 자율성과 감독의 균형이 중요합니다. Anthropic의 MCP와 같은 혁신은 에이전트와 기업 시스템 간의 원활한 통신을 가능하게 하는 에이전트 앱 스토어의 기초를 마련할 수 있습니다.

앞으로의 전망: 다음 메가 플랫폼​

AI 운영 체제 시대​

AI는 플랫폼 패러다임을 재정의하여 디지털 시대를 위한 새로운 "운영 체제"를 창출할 준비가 되어 있습니다:

• 인프라로서의 기초 모델: 모델은 그 자체로 플랫폼이 되어 API 우선 개발 및 표준화된 에이전트 프로토콜이 혁신을 주도합니다.
• 새로운 상호작용 패러다임: AI는 전통적인 인터페이스를 넘어 장치 및 주변 환경에 원활하게 통합될 것입니다. 로봇 및 착용형 AI 에이전트 시대가 다가오고 있습니다.
• 하드웨어 진화: 특수 칩, 엣지 컴퓨팅 및 최적화된 하드웨어 폼 팩터는 산업 전반에 걸쳐 AI 채택을 가속화할 것입니다.

결론​

AI 산업은 실용적인 애플리케이션, 인프라 및 인간 상호작용이 중심이 되는 결정적인 단계에 접어들고 있습니다. 승자는 다음에서 뛰어난 성과를 낼 것입니다:

• 실제 문제를 해결하는 엔드 투 엔드 솔루션 제공.
• 경쟁자를 능가하기 위한 수직 애플리케이션 전문화.
• 효율적인 배포를 위한 강력하고 확장 가능한 인프라 구축.
• 자율성과 감독의 균형을 맞춘 인간-AI 상호작용 패러다임 정의.

이것은 중요한 순간입니다. AI의 잠재력을 실질적이고 변혁적인 가치로 전환하는 기업이 성공할 것입니다. 2025년이 진행됨에 따라 다음 메가 플랫폼과 생태계를 정의하기 위한 경쟁이 이미 시작되었습니다.

어떻게 생각하시나요? 우리는 AGI의 돌파구를 향해 가고 있는 것일까요, 아니면 점진적인 발전이 지배할까요? 의견을 공유하고 대화에 참여하세요.