"오픈웨이트 AI"
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오픈웨이트 AI, 칩 설계용 EDA에 자체 데이터 결합 과제
오픈웨이트 AI 모델이 늘면서 반도체 칩 설계자들은 메모리 용량, 인터커넥트, 컴퓨팅 유연성 측면에서 새로운 과제에 직면하고 있다고 전해졌다. Expedera, Arteris, Axiomise 등 관계자들은 가중치 공개가 특정 서비스 제공업체에 대한 종속을 줄일 수 있지만, 학습 데이터나 소스코드, 사용 권리까지 개방하는 것은 아니라고 설명했다. 대표적인 오픈웨이트 모델로 Meta Llama, Alibaba Qwen, DeepSeek, Mistral, Google Gemma, Microsoft Phi, OpenAI gpt-oss 등이 꼽혔다. Synopsys의 Thomas Andersen은 범용 LLM이 코딩이나 문서 작업에는 강하지만 RTL 등 하드웨어 설계 데이터가 충분하지 않아 그대로 적용하기 어렵다며, EDA 업체와 고객이 각자의 독자 데이터를 추가해야 한다고 말했다.
중국 오픈웨이트 AI, 프런티어 격차 4개월로 축소
Mozilla가 9월 15일 발표한 '오픈소스 AI 현황' 보고서 버전 1.1에 따르면, 중국의 주요 오픈웨이트 AI 모델들이 미국 폐쇄형 프런티어 모델과의 성능 격차를 좁히고 있다. Artificial Analysis Intelligence Index 기준 최상위 오픈모델은 폐쇄형 1위 모델보다 3점, Claude Fable 5보다 2점 낮은 점수를 기록했다. METR의 과제 수행 시간 데이터를 이용한 Mozilla의 추정에서는 오픈-폐쇄 모델 간 격차가 약 4.4개월로, Epoch AI의 4개월 추정치와 유사했다. 다만 보고서는 이 수치가 API 기준이며, 한 대의 서버나 GPU에서 실제 구동 가능한 모델로 좁혀보면 격차가 더 커진다고 밝혔다.
