- 샤오홍슈로도 알려진 레드노트는 전 세계 AI 확장에 맞춰 첫 대규모 언어모델 'dots.llm1'을 오픈소스로 공개했습니다.
- 상하이 기반의 이 소셜 미디어 기업은 틱톡 금지 위협 이후 미국 내 사용자 급증세를 보였으며, 추가적인 국제적 성장을 계획하고 있습니다.
- 알리바바와 딥시크를 포함한 중국 테크 기업들은 서방 경쟁사와 대결하기 위해 오픈소스 AI 개발 속도를 높이고 있습니다.
중국 소셜 미디어 플랫폼 레드노트(RedNote, 국내명 샤오홍슈)는 지난 금요일 첫 번째 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)을 출시했습니다. 'dots.llm1'이라는 이름의 이 새로운 모델은 총 1,420억 개의 파라미터를 포함하고 있지만, 각 응답마다 활성화되는 파라미터는 약 140억 개에 불과합니다.
아시아 뉴스 매체 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면, 이 아키텍처는 LLM의 잔액을 성능과 비용 효율성을 OpenAI와 같은 경쟁사와 견줄 수 있게 하고 ChatGPT 훈련 및 추론 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
레드노트의 내부 Humane Intelligence Lab(일명 'hi lab')이 이 LLM을 개발했으며, 이는 회사의 이전 인공지능 팀에서 진화한 것입니다. 레드노트는 자사 모델이 중국어 이해 측면에서 알리바바의 Qwen2.5-72B-Instruct와 DeepSeek-V3를 능가하는 등 다른 오픈소스 시스템보다 우수한 성능을 보인다고 밝혔습니다.
사전 훈련에 합성 데이터 사용 안 함
레드노트는 LLM 훈련의 기준을 설명하기 위해 성명을 발표했습니다. 시장의 다른 일부 모델과 달리, 회사는 사전 훈련 동안 합성 데이터를 사용하지 않았다고 주장했습니다.
개발자들은 dots.llm1이 합성 데이터가 아닌 11.2조 개의 토큰으로 훈련되었다고 강조했으며, 레드노트는 이 접근 방식이 모델이 더 높은 충실도와 더 신뢰할 수 있는 결과를 달성하는 데 필수적이라고 말합니다.
회사는 또한 플랫폼에서 'Diandian'이라는 AI 연구 보조 프로그램을 시범 운영하기 시작했습니다. 앱 내 대화 상자를 통해 출시된 Diandian은 '딥 리서치(deep research)' 기능을 갖추고 있으며 레드노트의 자체 모델 중 하나로 구동됩니다. 다만, 회사가 이 보조 프로그램이 dots.llm1을 기반으로 하는지 여부는 아직 확인하지 않았습니다.
레드노트, LLM 출시 후 글로벌 영향력 확대
레드노트의 오픈소스 AI 발표는 본사 밖으로는 중국 본토 최초의 홍콩 사무소 개소 하루 전날 이루어졌습니다. 새로운 사무소는 가우룽반도 타이머스퀘어(Times Square) 상가 지역에 위치해 있습니다.
“레드노트의 존재는 현지 콘텐츠 크리에이터, 브랜드 및 조직 간의 상호작용을 개선하고, 홍콩, 본토 및 글로벌 시장 간 동서양 문화 교류 및 콘텐츠 마케팅 발전을 촉진할 것입니다,” InvestHK의 투자 촉진 총괄 디렉터인 알파 라우(Alpha Lau)는 지난 토요일 기자회견에서 기자들에게 이같이 말했습니다.
상하이에 본사를 둔 레드노트는 월간 활성 사용자(MAU) 3억 명을 보유한 중국에서 가장 널리 사용되는 소셜 미디어 플랫폼 중 하나입니다. 회사 관계자에 따르면, 이번 확장은 잠재적인 TikTok 미국에서의 금지에 대비해 레드노트의 해외 영향력을 높이기 위한 계획의 일환입니다.
중국 AI 기업들, 오픈소스 기술 선택
레드노트 대규모 언어 모델을 더 많은 오픈소스 AI로 전환하려는 중국 기업들의 목록에 합류했습니다. 더 많은 기업들이 스타트업 DeepSeek가 출시한 것과 같은 저비용 고성능 모델의 성공을 모방하려고 시도하고 있습니다.
올초에 딥시크(DeepSeek) 오픈소스 R1 모델을 출시했으며, 이는 서양 LLMs와 관련된 비용의 극히 일부로 강력한 결과를 제공하여 여러 앱 스토어에서 다운로드 순위 1위를 기록했습니다.
기술 거대 기업인 알리바바, 텐센트, 바이트댄스는 AI 인프라에 상당한 투자를 해왔습니다. 예를 들어 알리바바는 최신 Qwen3 임베딩 모델을 포함한 Qwen 시리즈의 여러 새로운 LLMs를 출시했습니다. 이 모델들은 코드 및 언어 검색이 가능한 100개 이상의 언어를 지원합니다.
알리바바는 Qwen3 모델이 임베딩 및 재순위 매기기 시스템에서 효율성과 성능이 향상되었다고 밝혔습니다. 올해 초 알리바바 클라우드의 창립자 왕젠(Wang Jian)은 전했습니다 대규모 언어 모델의 진전이 기대를 초과하고 있으며 앞으로도 계속될 것이라고 말했습니다.
왕은 딥시크(DeepSeek)와 같은 스타트업을 예로 들며 젊은 혁신자들이 창의적인 접근 방식으로 문제를 해결하는 방법을 언급했습니다.
왕에 따르면, 알리바바의 ZEROSEARCH는 혁신이 개발 비용을 크게 낮출 수 있음을 보여줍니다. 5월에 공개된 ZEROSEARCH는 실제 API 호출 없이 훈련 중 검색 엔진 행동을 시뮬레이션하도록 설계되었습니다. 회사는 이를 통해 훈련 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있다고 주장합니다.
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플로렌스 무차이
플로렌스는 지난 6년 동안 암호화폐, 게임, 기술 및 AI 뉴스를 다루어 왔습니다. 메루 과학기술대학교에서 컴퓨터학을, MMUST에서 재난 관리 및 국제 외교를 전공하며 언어, 관찰력 및 기술적 역량을 충분히 갖추었습니다. 플로렌스는 VAP 그룹에서 근무했으며 여러 암호화폐 미디어 하우스의 편집자로 활동했습니다.
