알리바바의 Qwen, 칩 제한을 다국어 AI 우위로 전환하다

2024년, Qwen은 어려운 배경 속에서 등장했다. 미국의 수출 통제는 2022년부터 중국이 엔비디아의 가장 앞선 칩에 접근하는 것을 막았고, AI 경쟁은 갈수록 더 많은 컴퓨팅 파워에 보상을 주었다. 많은 관측통은 이런 제한이 중국 AI의 종말을 불러올 것이라고 생각했지만, Qwen 변형 모델들이 공개 벤치마크 상위권에 나타나기 시작했다.

알리바바의 결정적 행보는 영어 중심의 최전선만을 쫓는 대신 다국어 역량을 경쟁적 쐐기로 삼은 것이었다. Qwen은 대부분의 AI 훈련 데이터에 포함되지 않는 주요 언어들, 이를테면 버마어, 벵골어, 우르두어를 처리하도록 구축되었고, 엔지니어들은 거의 어디서나 그것에 접근할 수 있었다. 이는 미국 제공업체들이 API 접근을 차단한 뒤 중국 기업들이 안정적인 대안을 필요로 했던 중국 시장에 부합했다.

그 결과가 절대적 동등함은 아니었다. 분석가 딜런 파텔은 Qwen이 여전히 GPT-4 아래에 있지만, 놀라움을 자아낼 만큼 충분히 근접했고 형식 수학과 다국어 작업에서는 종종 더 강하다고 말했다. Qwen 기반 모델이 허깅 페이스의 오픈 LLM 리더보드 1위를 차지했고, 알리바바는 자사의 통이 첸원 모델이 출시 당시 9만 개 기업 고객을 보유했다고 밝혔으며 이후 220만 기업 사용자를 주장했다. 샤오미 또한 Qwen을 요리 레시피 관련 제품과 모바일 어시스턴트에 통합했다.

Qwen 기반 모델이 허깅 페이스의 오픈 LLM 리더보드 1위를 차지했으며, 알리바바는 출시 당시 9만 고객을 확보했다고 밝혔고 이후 220만 기업 사용자를 주장했다.

수출 통제는 최전선 칩에 대한 무차별적 접근을 전략적 취약점으로 만들었다.

중국 기업들은 미국의 API 차단과 정부의 봉쇄 이후 안정적인 국내 접근이 가능한 모델을 필요로 했다.

다국어 및 저자원 언어 성능은 Qwen이 GPT-4에 필적하기 전에도 차별화를 제공했다.

제약이 규모 확장을 막을 때는, 고객이 완벽한 최전선 모델 동등성보다 유용성을 중시하는 저자원 언어 지원 같은 소외된 역량을 선택하라.

Qwen의 돌파구는 미국 최전선 모델과의 격차를 끝내지 못했지만, 알리바바의 위치를 AI를 받아들이는 중국의 기존 강자에서 신뢰할 만한 글로벌 모델 경쟁자로 바꾸었다. Qwen의 다국어 강점과 접근 모델은 개발자들에게 단지 벤치마크 순위가 아니라 유용성과 가용성을 이유로 그것을 선택할 이유를 주었다. 회사가 주장한 채택 실적과 샤오미 통합은 그 쐐기가 제품으로 이어질 수 있음을 보여주었다.