중국 천재의 생각을 알 수 있는 값진 자료네요

텍스트로 편하게 보시라고 

아래에 텍스트 전문 정리하여 

올려두었으니 참고하시기 바랍니다

글이 길기 때문에 아래 텍스트로 올려두었습니다

딥시크(DeepSeek)가 지난달 500억 위안을 조달했는데, 뭐니 뭐니 해도 가장 화제가 된 건 량원펑(Liang Wenfeng)의 전설적인 4시간 투자자 미팅이었습니다.

그 자리에서 량원펑은 단호하게 "아니오"를 연발했습니다.

우리는 천재가 아니고요, 말도 안 되는 수익을 쫓지도 않습니다. 사용자 수 늘리기에 혈안이 되지도 않았고, 소스코드를 닫지도 않을 겁니다. 3D니, 비디오 생성이니, 월드 모델이니 하는 것들? 안 합니다. 다음 세대의 '슈퍼 앱'이 될 생각? 전혀 없습니다.

그는 '절제'가 곧 전략이라고 말합니다. 더 큰 확률로 AGI(인공 일반 지능)를 달성하기 위해, 덜 중요한 것들을 과감히 버리겠다는 겁니다.

공개된 자료에서 가장 많이 등장한 단어들은 모델, 비용, AGI, 시간, 오픈소스 같은 것들이었습니다.

대부분의 시간 동안 량원펑의 말투는 차분했고, 언어는 꾸밈없이 담백했습니다. 하지만 정말 중요하게 생각하는 지점에 이르면 특유의 날카로움이 튀어나왔죠.

"팀만 안정적으로 유지할 수 있다면, AGI는 무조건 달성합니다. 아주 간단한 문제예요."

우리가 수집한 52가지 발언은 다음과 같습니다.

1. 지금은 제품으로 수익을 극대화할 때가 아닙니다. AGI로 가는 길에 제품 단계라는 게 있긴 하겠지만, 그렇다고 소비자나 기업용 제품 만드는 데 너무 많은 생각과 에너지를 쏟을 필요는 없어요. 압도적인 기술적 고지에 서서 상대적으로 낮은 수준의 기술을 다루는 건, 사실상 '고차원적인 공격'이나 다름없습니다. 제품은 AGI로 가는 과정에서 생기는 부산물일 뿐이에요.

2. 3D나 비디오 생성 같은 건 우리 메인 라인이 아닙니다. 월드 모델도 마찬가지예요. 그런 것들이 지능의 한계치를 높이는 것과는 별 상관이 없거든요.

3. 멀티모달리티(Multimodality)가 제품이나 일반 사용자들에게 중요하긴 하겠죠. 하지만 그건 그냥 구성 요소일 뿐입니다. 메인 라인이 아니고, 지능 그 자체도 아니에요.

4. 거대 모델의 할루시네이션(환각 현상)을 해결할 방법이야 당연히 있겠지만, 이건 장기적인 문제입니다. 내부적으로 우리는 할루시네이션을 '제품의 문제'로 분류합니다. 해결은 하겠지만, 우리의 핵심 포커스는 아니라는 뜻입니다.

5. 지금 단계에서 가장 중요한 건 역시 '코딩 에이전트(Coding Agent)'입니다. 중국의 상황을 고려할 때, 가장 합리적인 접근법은 범용 에이전트에 올인하는 거예요. 금융이나 의료 같은 특정 분야의 에이전트들은 우선순위에서 밀려날 수밖에 없습니다.

6. AI 시대에 조 단위 가치의 회사가 쏟아져 나온다면, 딥시크가 그중 하나가 되는 것만으로도 충분합니다.

[지속적 학습을 먼저 달성하고 AI 자기 반복으로, 그 종착역은 체화된 지능(Embodied Intelligence)이다]

7. 지금의 AI에게 부족한 건 취향이나 직관이 아닙니다. 바로 '지속적으로 학습하는 능력'이죠.

8. 인간은 계속 배울 수 있습니다. 하지만 AI는 같은 작업을 할 때마다 모든 컨텍스트를 다 쥐여줘야 하죠. 그게 사실상 불가능하기 때문에 AI가 직원을 완전히 대체할 수 없는 겁니다. 그래서 다음 세대 모델이 진짜 '다음 세대'라고 불리려면, 반드시 지속적 학습 능력을 갖춰야만 합니다.

9. 우리는 다음 세대 모델이 우리 자신의 개발을 도울 수 있기를 바랍니다. 간단히 말해, 우리가 만드는 모델의 첫 번째 목표는 '남들이 유용하게 쓰는 것'이 아니라 '우리가 유용하게 쓰는 것'이어야 합니다. 그게 AGI로 가는 가장 빠른 길이니까요.

10. 현재 전 세계 어디에도 이 문제를 제대로 해결한 방법은 없습니다. 왜냐하면 '학습'이라는 건 너무나 많은 요소로 이루어져 있기 때문입니다.

11. 딥시크의 장기적 비전은 AGI입니다. 그 과정이 계단을 오르는 것이라면, 작년의 계단은 CoT(Chain of Thought, 사고의 사슬)였고, 올해의 계단은 에이전트입니다. 그다음 해결해야 할 문제는 바로 지속적 학습입니다.

12. 지속적 학습이 가능해지면, 우리는 점진적인 싱귤래리티(특이점)에 도달하게 될 겁니다. 모델이 인간이 할 수 있는 모든 일을 하게 되고, 심지어 스스로 더 발전된 AI 모델을 개발하겠죠. 즉, AI가 AI 연구를 가속화하는 겁니다. 이 단계가 끝나야 비로소 '체화된 지능(Embodied Intelligence)'에 도달합니다.

13. 지능의 종착역은 결국 '체화(Embodiment)'일 겁니다. 보통 사람들이 진짜로 필요한 건 컴퓨터가 아니라, 실제로 움직이는 인간의 노동력이니까요.

[상업화로 완전히 방향을 틀기에는 아직 갈 길이 멀다]

14. 우리는 그저 '적정한 수준'의 이익만 가져갑니다. 우리의 가격 정책은 수익 극대화를 위해 설계된 게 아닙니다.

15. 모델을 처음 출시했을 때 수요가 너무 몰릴까 봐 가격을 좀 높게 잡은 적이 있었습니다. 나중에 그걸 4분의 1 수준으로 깎았더니 사내 단톡방에서 사람들이 환호하더군요. 우리가 모델의 성능을 만드는 데 온 힘을 쏟는 이유가 여기 있습니다. 그래야 모든 사람이 마음껏 활용할 수 있으니까요.

16. 저비용은 결과물일 뿐입니다. 구조적으로 우리 모델은 항상 비용을 낮추는 방향으로 움직여 왔습니다. 특히 컴퓨팅 자원이 부족한 상황에서 비용이 감당 가능한 수준이어야 한다고 생각합니다.

또 다른 이유가 있죠. 비용이 낮을수록 더 큰 모델을 감당할 수 있습니다. 연산 자원이 한정되어 있을 때, 효율성이 높아야 더 큰 모델을 학습시킬 수 있는 법입니다. 대기업들은 그냥 자원을 더 때려 부어서 해결하겠지만, 우리는 비용 효율성을 최우선으로 둡니다.

17. 밖에서 보면 우리가 아주 어려운 길(모델)을 선택한 것처럼 보일 수도 있겠네요. 하지만 사실 우리에겐 매우 쉬운 일입니다.

우리가 가격을 낮추는 게 경쟁사들에게 좋은 소식일 리 없죠. 그들이 환호할 리가 있겠습니까? 저는 API 사업 자체가 그렇게 매력적이라고 보지 않습니다. API 유지보수엔 몇 명이면 충분하거든요. 고객 서비스 팀도 없고, 영업 사원도 필요 없습니다. 사용자는 알아서 찾아옵니다.

18. 상업화는 늘 하고 있었습니다. 다만 상업화 자체를 '목표'로 삼지 않았을 뿐입니다. 딥시크가 완전히 상업화로 방향을 트는 시점은 아직 한참 멀었습니다.

19. 그때가 왔을 때 내 자리를 어떻게 확보할지 고민할 필요조차 없어요. 상업적 기회가 그 정도로 크다면, 방법은 반드시 있게 되어 있습니다.

[딥시크는 시대의 산물이자 현실의 반영이지, 누군가를 모방한 결과가 아니다]

[우리 정도 규모의 회사에게 오픈소스는 최적의 전략적 지점이다]

20. 절제는 전략입니다. 다른 무언가를 더 많이 얻기 위해 일부를 포기하는 것이죠.

오픈소스라는 건 무언가를 포기하는 일입니다. 하지만 내부적으로 직원들은 성취감을 느끼고, 회사는 결속력을 얻습니다. 사회적으로도 유익하고, 동종 업계 사람들과 일반 대중 모두가 행복해하죠.

AGI가 엄청난 상업적 가치를 가질 거라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 그렇기에 제 최우선 과제는 더 큰 파이를 가져가는 것이 아니라, 우리가 성공할 '확률' 자체를 높이는 것입니다.

21. AI를 상업적으로 성공시키고 싶다면 오픈소스가 오히려 이득입니다. 좀 역설적으로 들리시겠죠.

과거의 소프트웨어 회사들은 연간 시장 규모가 수십억 달러 정도였습니다. 그런 상황에서 오픈소스를 하면 시장이 통째로 날아갔겠죠. 하지만 AI 시장은 훨씬 큽니다. 결국 인류 사회 GDP의 10%를 차지하게 될지도 모르는 시장이에요.

만약 우리가 그 이익을 독점하려 든다면, 역사는 반드시 우리를 도태시킬 겁니다. 이건 객관적인 법칙이자 역사를 보는 관점입니다.

22. 우리가 공개하는 오픈소스 모델은 우리가 실제로 배포해서 사용하는 모델과 정확히 같습니다. 내부적으로는 더 좋은 모델을 쓰면서 겉으로는 찌꺼기 모델을 오픈소스로 푼다, 그런 짓은 절대 안 합니다.

23. 다른 사람들이 우리 모델을 가져가서 우리와 경쟁한다고 해서 걱정할 건 없습니다. 모든 회사가 그럴 의지와 능력이 있는 건 아니거든요.

스타트업이 너무 작으면 그럴 힘이 없고, 대기업은 조직을 그렇게 기민하게 움직이기가 어렵습니다. 바로 이 지점이 우리 같은 규모의 회사가 가진 '스위트 스폿(Sweet Spot)'입니다.

24. "적정한 수준의 이익"만 추구한다면, 오픈소스는 우리 비즈니스 모델에 아무런 타격이 없습니다. 만약 100배의 폭리를 취하고 싶었다면 오픈소스는 치명적이었겠죠.

25. 우리는 어떤 인터넷 거물이나 작은 회사와 적이 되고 싶지 않습니다. 그런 전제 하에, 우리는 알리바바나 즈푸(Zhipu), 문샷 AI(Moonshot AI) 같은 곳들이 더 잘 될 수 있도록 기꺼이 돕겠습니다.

[미국과 중국의 격차는 인재의 차이가 아니다]

26. 앞으로 미-중 AI 경쟁에 대한 내러티브를 새로 써야 합니다. "훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용해 격차를 6개월로, 다시 3개월로 좁혀나가는 과정"으로 말이죠.

27. 미국과 중국의 AI 격차는 주로 '자원'의 차이입니다. 우리는 스케일링(Scaling)을 믿습니다. 규모가 클수록 결과는 더 좋아지죠.

우리가 이 정도 크기의 모델을 학습시키는 건, 이 정도면 충분하다고 생각해서가 아닙니다. 우리가 가진 자원이 딱 이만큼뿐이기 때문에 이 정도 크기로 하는 겁니다.

28. 인재 격차 같은 건 거의 없습니다. 결국 같은 인재 풀에서 노는 겁니다. 중국은 인재가 부족하지 않아요.

인재 부족은 일시적인 현상일 뿐입니다. 역사적으로 어떤 특정 유형의 사람이 장기적으로 부족했던 적은 단 한 번도 없었습니다.

[모델 회사 간의 경쟁에서 결국 최우선은 '비용'이다]

29. 지금은 앤스로픽(Anthropic)이 오픈AI(OpenAI)보다 앞서 있을지 모르지만, 그건 일시적인 상태일 뿐입니다. 앞으로는 오픈AI와 구글이 번갈아 가며 앞서나갈 가능성이 높습니다.

30. 중국에는 모델 회사가 너무 많습니다. 다들 똑같은 일을 하고 있으니 자원이 너무 파편화되어 있죠.

결국 시장은 수렴하겠지만 시간이 걸릴 겁니다. 만약 모든 회사가 적정한 이익만 추구한다면, 굳이 이렇게 많은 사람이 거대 모델을 만들 필요가 없어요. 큰 회사 두 곳, 작은 회사 두 곳 정도면 충분할지도 모릅니다.

31. 거대 모델 회사들이 AI 산업의 이익 대부분을 독식할 수 있을 거라고는 절대 믿지 않습니다.

32. 결국 거대 모델 간의 경쟁은 세 가지, 즉 비용, 시간, 사용자 경험의 차이로 귀결될 겁니다.

첫 번째는 비용입니다. "동일한 품질의 서비스를 얼마나 낮은 비용으로 제공할 수 있는가?" 이게 제일 중요합니다.

두 번째는 시간입니다. 몇 달 더 빠르냐 늦느냐가 차이를 만듭니다.

사용자 경험은 어느 정도의 고착 효과(Stickiness)나 진입 장벽을 만들 순 있겠지만, 근본적인 요소는 아닙니다.

[다음 세대의 슈퍼 앱이 될 생각은 눈곱만큼도 없다]

33. 우리는 다음 세대의 슈퍼 앱이 되고 싶지 않습니다. 제2의 바이트댄스? 제2의 텐센트? 그런 생각은 정말 눈곱만큼도 없습니다.

34. 그런 거 가지고 경쟁하지 않습니다. 저 멀리 더 큰 수박이 보이는데, 눈앞의 깨소금 같은 것들에 매달릴 이유가 없죠.

물론 그 깨소금이 좀 크긴 하겠지만, 그래도 수박만 하지는 않다고 봅니다.

35. 작년에는 다들 챗봇이랑 소비자 트래픽 가지고 싸웠고, 올해는 기업 매출 확보하려고 난리죠.

하지만 우린 그런 게 중요하다고 생각하지 않습니다. 회사 내부 사람들이 진짜 관심 있는 건 AGI로 가는 로드맵과 다음 기술적 돌파구를 어떻게 마련하느냐 하는 겁니다.

참 희한하죠. 정말 원하는 건 얻기 힘들고, 별로 관심 없는 건 너무 쉽게 얻어지더군요.

36. 작년 설 연휴 때 갑자기 바이럴이 탔던 건, 사실 우리 시나리오에 없던 일이었습니다.

[팀의 안정을 유지하는 것이 핵심이다]

37. 우리가 절대 타협할 수 없는 단 한 가지는 '팀의 안정을 유지하는 것'입니다.

이건 우리가 직면한 매우 큰 리스크이기도 합니다. 물론 이번 투자 라운드를 통해 그 리스크를 상당히 줄였습니다.

38. 우리가 하는 많은 일들이 사실 팀의 안정을 지키기 위한 겁니다.

인터넷 거물이나 작은 회사들과 적이 되고 싶지 않은 이유도 여기 있습니다. 그들에게 힘을 실어주고 돕고 싶습니다. 적을 만들지 않아야 우리도 편하게 작업할 수 있는 환경이 조성되니까요.

39. 누군가는 우리 조직이 톱다운(Top-down)이라고 하고, 누군가는 바텀업(Bottom-up)이라고 합니다. 제 생각엔 둘 다 맞습니다.

톱다운으로 진행하는 건 '메인 업무'라고 부릅니다. 기본적으로 메인 업무가 직원 시간의 절반을 넘지 않기를 바랍니다.

나머지 절반은 바텀업입니다. 할당된 업무가 아니에요. 사람들이 원하는 건 무엇이든 연구하고, 스스로 탐색하고, 중요하다고 믿는 것을 추구할 수 있습니다. 아무런 전제 조건이 없어요.

40. 우리는 일반적으로 야근을 많이 하지 않습니다.

첫째, 연구라는 건 어느 정도 여유로운 환경이 필요합니다. 둘째, 우리는 극도로 집중하기 때문입니다.

우리 제품 중에는 완벽하지 않은 것들이 많지만, 그렇다고 일일이 돌아가서 빈틈을 메우지 않았습니다. 이 또한 '절제의 문화'의 일부입니다.

41. 조직은 고정된 게 아니라 역동적입니다. 회사가 성장함에 따라 조정이 있을 수 있겠죠.

완전히 전통적인 계급 구조가 되지는 않겠지만, 필요한 구조는 생겨날 겁니다. 하지만 '비전 중심'이라는 점은 절대 변하지 않을 겁니다.

[세상을 향한 선의를 가지고]

42. 이 회사를 시작했을 때, 우리의 원래 의도는 돈을 많이 벌거나 상장하는 게 아니었습니다.

초기 멤버 수십 명은 그런 생각을 아예 안 했어요. 그랬다면 애초에 여기 오지도 않았겠죠.

우리는 인류에게 유용할 것이라는 믿음, 즉 세상을 향한 엄청난 선의를 가지고 이 일을 하고 있습니다.

43. "반드시 XX KPI를 달성해야 한다" 같은 건 우리 방식이 아닙니다. 우리는 비전 중심의 조직입니다.

이런 방식에는 장단점이 있겠죠. 앞으로 강점은 살리고 약점은 보완할 방법을 찾겠지만, 이게 바로 우리의 정체성입니다.

44. 비전은 공식적으로 문서화되어 있지 않습니다. 우리가 일하는 방식과 세상을 대하는 태도 속에 살아있죠.

회사 사람들마다 비전을 조금씩 다르게 이해하고 있을지도 모르지만, 큰 방향성에 대해서는 모두 일치하고 있습니다.

45. 약 20년 전, 제가 가장 존경했던 경영자는 GE의 전 CEO 잭 웰치였습니다.

지금 되돌아보면 그가 했던 말 중 많은 부분이 더 이상 맞지 않을 수도 있겠네요. 하지만 한 가지 확실히 맞았던 건, 회사의 가장 중요한 것은 '비전'이라는 점이었습니다.

비전은 벽에 걸어놓은 슬로건이 아닙니다. 말로 떠드는 게 아니라, 행동으로 보여주는 것입니다.

[절제가 AGI 달성 확률을 높인다]

46. AGI가 가장 큰 보상을 줍니다. 다른 것들은 에너지가 되면 하고, 안 되면 안 하는 겁니다.

이 '절제' 자체가 우리 비전의 일부입니다.

47. AI 시장은 너무나 크고, 걸려 있는 이해관계가 막대합니다. 일단 실현만 시킬 수 있다면, 아주 작은 지분만 가져가더라도 그 수익은 엄청날 겁니다.

그리고 더 절제할수록, 그것을 실현할 확률은 더 높아집니다.

48. 직관적으로 당연한 일이라고 생각합니다. 적어도 저에게는요.

우리는 비전 외에는 딱히 내세울 만한 강점이 없습니다.

49. 2년 전 회사를 세웠을 때, 우리는 돈도 없었고, GPU도 부족했고, 인지도나 사람을 모으는 능력도 없었습니다. 그냥 아주 평범한 사람들의 모임이었죠.

저는 이런 내러티브가 좋습니다.

"평범한 사람들이 모여 비범한 일을 해냈다."

"천재들이 모여 비범한 일을 해냈다" 같은 소리 말고 말이죠.

50. 오픈소스 역시 절제의 일부입니다.

가격 책정에 있어서도 회사의 매출이나 이익 극대화를 목표로 삼지 않습니다. 단기적으로는 가격을 높이는 게 수익이 되겠지만, 장기적으로는 정말 알 수 없는 일이니까요.

저에게 절제는 곧 전략입니다.

51. 오픈소스와 낮은 가격은 직원들에게 성취감을 주고, 조직의 결속력을 강화하며, 사회에 기여하고, 동료와 대중을 행복하게 합니다.

장기적으로 보면, 이런 절제가 우리가 AGI를 달성할 확률을 높여줍니다.

52. 만약 당신의 비전이 '더 많이 독식하는 것'이라면, 당신은 이미 진 겁니다. 앞으로 더 큰 어려움에 봉착하게 될 거예요.

세상은 원래 그렇게 돌아가는 법이니까요.