바이두, AI 개발 가속화로 경쟁 재진입
바이두는 연례 개발자 컨퍼런스에서 자사의 기반 모델인 ERNIE 4.5와 추론 모델인 ERNIE X1에 대한 상당한 개선 사항을 발표했습니다. 이는 초기 출시 후 불과 한 달 만에 이루어진 것입니다.
한 업계 분석가는 바이두가 최근 발표한 멀티모달 기반 모델 ERNIE 4.5와 추론 모델 ERNIE X1의 업그레이드에 대해 신중한 평가를 내렸습니다. 이 모델들은 지난달에 처음 출시되었습니다.
중국 우한에서 열린 바이두의 연례 개발자 컨퍼런스에서 CEO 로빈 리는 기조연설을 통해 ERNIE 4.5 Turbo와 ERNIE X1 Turbo를 소개했습니다. 이 새로운 버전은 향상된 멀티모달 기능, 강력한 추론 능력, 저렴한 비용을 자랑하며, 이제 Ernie Bot에서 무료로 사용할 수 있습니다.
리는 이러한 발전이 모델 기능 비용이나 개발 도구에 대한 걱정 없이 개발자가 우수한 애플리케이션을 만들 수 있도록 설계되었다고 강조했습니다. 그는 고급 칩과 정교한 모델은 실용적인 애플리케이션과 함께 사용할 때만 가치가 있다고 말했습니다.
지난달 모델의 이전 버전을 출시하면서 바이두는 두 모델의 도입이 멀티모달 및 추론 모델의 경계를 넓힐 것이라고 강조했습니다. 회사는 ERNIE X1이 DeepSeek R1과 유사한 성능을 제공하지만 비용은 절반에 불과하다고 언급했습니다.
바이두는 새로운 모델을 중국 최대 검색 엔진인 바이두 검색과 기타 다양한 제품을 포함한 광범위한 제품 생태계에 통합할 계획입니다.
로이터 통신에 따르면 리는 기조연설에서 바이두가 DeepSeek와 유사한 모델의 훈련을 지원할 수 있는 자체 개발한 3세대 P800 칩 3만 개로 구성된 클러스터를 성공적으로 활성화했다고 발표했습니다.
분석가들은 여전히 확신하지 못함
Moor Insights & Strategy의 양자 컴퓨팅, AI 및 로봇 공학 담당 부사장 겸 수석 분석가인 폴 스미스-굿슨은 회의적인 입장을 표명했습니다.
그는 바이두가 ‘조명’한 P800 Kunlun 칩 클러스터에 대한 발표는 수천억 개의 매개변수를 사용하여 모델을 훈련하기 위해 전원을 켰음을 나타낼 뿐이라고 논평했습니다. 그는 이것이 중국의 기술적 성과임을 인정했지만, OpenAI, Google, IBM, Anthropic, Microsoft 및 Meta와 같은 회사가 유사한 규모의 매개변수를 사용하여 모델을 훈련하는 것은 표준적인 관행이라고 언급했습니다.
스미스-굿슨은 바이두가 3만 개의 Kunlun 칩을 사용한다는 주장은 미국 회사가 대규모 모델을 훈련하는 데 사용하는 GPU의 수와 비교할 때 특별히 주목할 만한 것은 아니라고 덧붙였습니다. 그는 또한 Kunlun 칩이 미국 GPU보다 성능이 떨어진다고 밝혔습니다. 그는 차세대 AI가 약 10만 개의 GPU를 필요로 할 것으로 예상합니다. 그는 벤치마크가 없기 때문에 모델의 성능이 글로벌 리더와 비교하여 회의적이라고 말했습니다.
스미스-굿슨은 최초의 인공 일반 지능 (AGI) 모델을 구축하기 위한 경쟁은 중국과 미국 간에 있으며, 현재 미국이 선두를 달리고 있지만 중국이 따라잡기 위해 적극적으로 노력하고 있다고 지적했습니다.
Info-Tech Research Group의 AI 시장 조사 담당 이사인 토마스 랜달 또한 발표에 대해 유보적인 태도를 보였습니다. 그러나 그는 바이두가 Alibaba, Tencent 및 Huawei와 같은 회사를 포함하는 중국의 경쟁적인 AI 부문에서 여전히 중요한 역할을 하고 있다고 강조했습니다.
그는 바이두의 ERNIE 모델이 OpenAI/GPT 수준의 모델과 경쟁할 수 있는 몇 안 되는 국내 개발 LLM 시리즈 중 하나라고 언급했습니다. Kunlun 칩과 새로운 클러스터에 대한 발표는 모델을 넘어 바이두의 광범위한 참여를 강조합니다. 회사는 하드웨어 및 애플리케이션의 포괄적인 공급업체로 발전했습니다.
상업적 제한이 있는 전략적 관련성
랜달은 바이두가 DeepSeek 및 Moonshot AI와 같은 신흥 스타트업과 Alibaba와 같은 클라우드 거인으로부터 상당한 압력을 받고 있다고 언급했습니다. 거물급 지위에도 불구하고 바이두는 중국에서 도전자 없이 혼자 있지는 않습니다.
그는 또한 바이두가 지정학적 불신과 미국과 중국 기술 생태계의 분리로 인해 서구 국가에서는 거의 관련이 없으며, 이는 서구 확장을 거의 불가능하게 만든다고 덧붙였습니다. 글로벌 AI 모델 벤치마크에서 바이두는 종종 OpenAI, Anthropic, Google 및 Mistral에 비해 부차적으로 언급됩니다.
전반적으로 랜달은 바이두가 전 세계적으로 전략적 관련성을 유지하지만 상업적 도달 범위는 서구에서 제한적이라고 결론지었습니다. 서구 AI 회사의 주요 교훈은 혁신이 미국 중심적이지 않다는 것입니다. 이는 AI 경쟁을 가속화하는 데 도움이 됩니다.
바이두의 AI 발전에 대한 더 자세한 분석
바이두가 최근 개발자 컨퍼런스에서 발표한 내용은 빠르게 진화하는 인공 지능 환경에서 입지를 강화하려는 새로운 노력을 보여줍니다. ERNIE 모델 업그레이드와 고급 Kunlun 칩 배치는 소프트웨어와 하드웨어 혁신에 대한 회사의 노력을 강조합니다. 그러나 업계 분석가들의 미지근한 반응은 바이두가 글로벌 AI 리더와 경쟁하고 지정학적 복잡성을 헤쳐나가는 데 직면한 어려움을 강조합니다.
ERNIE 모델 개선 사항
ERNIE (지식 통합을 통한 향상된 표현) 모델은 바이두의 주력 대규모 언어 모델 (LLM) 시리즈를 나타냅니다. 최신 버전인 ERNIE 4.5 Turbo와 ERNIE X1 Turbo는 멀티모달 기능과 추론 기술에서 상당한 개선을 약속합니다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 다양한 소스의 정보를 처리하고 통합할 수 있는 시스템을 의미합니다. 이 기능은 보다 다재다능하고 인간과 유사한 AI 어시스턴트 및 애플리케이션을 만드는 데 중요합니다.
‘강력한 추론’에 대한 강조는 바이두가 복잡한 데이터에서 이해하고 추론을 도출하는 모델의 능력을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있음을 시사합니다. 이는 LLM 개발의 핵심 영역으로, 문제 해결, 의사 결정 및 창의적인 콘텐츠 생성과 같은 보다 정교한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
바이두의 대화형 AI 플랫폼인 Ernie Bot에서 ERNIE 모델을 무료로 사용할 수 있도록 하는 것은 더 넓은 채택을 장려하고 사용자 피드백을 수집하기 위한 전략적 움직임입니다. 이 접근 방식을 통해 바이두는 실제 사용을 기반으로 모델을 개선하고 다른 AI 플랫폼과 보다 효과적으로 경쟁할 수 있습니다.
Kunlun 칩 및 인프라
바이두의 Kunlun 칩 개발 및 배치는 회사가 기술 스택의 여러 계층을 제어하는 수직적 통합에 대한 약속을 보여줍니다. 3세대 P800 칩은 AI 워크로드, 특히 대규모 모델의 훈련을 가속화하도록 설계되었습니다. 자체 칩을 개발함으로써 바이두는 외부 공급 업체에 대한 의존도를 줄이고 특정 AI 애플리케이션의 성능을 최적화하는 것을 목표로합니다.
3만 개의 P800 칩 클러스터를 활성화하는 것은 중요한 성과이며, 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 계산 요구 사항을 처리할 수 있는 바이두의 능력을 나타냅니다. 그러나 분석가가 언급했듯이이 인프라의 규모는 여전히 주요 미국 AI 회사보다 뒤쳐져 있을 수 있습니다. AI 하드웨어의 지속적인 경쟁은 칩 설계와 대규모 AI 훈련 및 배포를 지원하는 데 필요한 인프라 모두의 중요성을 강조합니다.
경쟁과 도전 과제
바이두는 확고한 기술 거인과 신흥 스타트업 모두의 도전에 직면하여 경쟁이 치열한 AI 시장에서 운영됩니다. 중국에서는 Alibaba, Tencent 및 Huawei와 같은 회사가 AI 연구 개발에 막대한 투자를하고 있습니다. DeepSeek 및 Moonshot AI와 같은 스타트업도 AI 혁신의 경계를 넓혀 바이두가 경쟁 우위를 유지해야하는 추가적인 압력을 가하고 있습니다.
지정 학적 요인도 바이두의 글로벌 전망에서 중요한 역할을합니다. 미국과 중국 기술 생태계의 분리는 바이두가 서구 시장으로 확장하는 능력을 제한했습니다. 신뢰 문제와 규제 장애물은 글로벌 입지를 구축하려는 노력을 더욱 복잡하게 만듭니다.
더 넓은 AI 환경
업계 분석가의 의견은 AI 환경의 광범위한 추세와 과제를 강조합니다. 인간이 할 수있는 지적 작업을 수행 할 수있는 AI 시스템을 만드는 궁극적인 목표 인 AGI를 개발하기위한 경쟁은 치열한 경쟁과 투자를 주도하고 있습니다. 미국은 현재이 경쟁에서 선두를 달리고 있지만 중국은 빠른 진전을 이루고 있습니다.
벤치마크 및 성능 지표에 대한 초점은 객관적인 기준에 따라 AI 모델을 평가하는 것의 중요성을 강조합니다. 그러나 표준화 된 벤치마크가 부족하고 AI 시스템의 복잡성으로 인해 서로 다른 플랫폼과 아키텍처에서 모델을 비교하기가 어렵습니다.
실용적인 애플리케이션과 상업화에 대한 강조는 AI가 단순한 기술적 추구가 아니라 비즈니스 기회라는 인식이 높아지고 있음을 반영합니다. 기업은 실제 문제를 해결하고 수익을 창출 할 수있는 AI 솔루션을 개발하는 데 점점 더 집중하고 있습니다.
주요 내용
바이두가 최근 발표 한 내용은 AI 기술을 발전시키고 글로벌 시장에서 경쟁하려는 노력을 보여줍니다. ERNIE 모델 업그레이드와 Kunlun 칩 배치는 중요한 진전입니다. 그러나 회사는 글로벌 AI 리더와 경쟁하고 지정 학적 복잡성을 탐색하며 AI 솔루션을 상업화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
더 넓은 AI 환경은 치열한 경쟁, 빠른 혁신 및 실용적인 응용 프로그램에 대한 강조가 특징입니다. AGI를 개발하기위한 경쟁은 상당한 투자와 연구를 주도하고 있으며 미국과 중국 모두 리더십을 위해 경쟁하고 있습니다. AI의 미래는 지속적인 혁신, 협업 및 실제 문제 해결에 초점을 맞추는 데 달려 있습니다.
AI 경쟁에서 바이두의 미래
바이두의 최근 발전은 측정 된 열정으로 받아 들여졌지만 글로벌 AI 분야에서 핵심 플레이어로 남기 위한 지속적인 노력을 강조합니다. ERNIE 모델을 개선하고 Kunlun 칩 인프라를 활용하는 데 대한 전략적 초점은 소프트웨어 및 하드웨어 혁신에 대한 이중 접근 방식을 강조합니다. 그러나 앞으로 나아가는 길은 치열한 경쟁, 지정학적 제약 및 끊임없이 진화하는 AI 기술 환경을 포함하여 어려움으로 가득 차 있습니다.
바이두의 전략적 필수 요소
AI 경쟁에서 효과적으로 경쟁하려면 바이두는 다음과 같은 주요 전략적 필수 요소를 해결해야합니다.
혁신: AI 기술의 경계를 넓히기 위해 연구 개발에 지속적으로 투자합니다. 여기에는 모델의 성능과 기능을 개선하기 위한 새로운 아키텍처, 알고리즘 및 기술을 탐구하는 것이 포함됩니다.
협업: 외부 전문 지식을 활용하고 혁신을 가속화하기 위해 학술 기관, 연구 기관 및 기타 업계 플레이어와의 협업을 육성합니다.
생태계 개발: AI 플랫폼과 서비스를 중심으로 개발자, 파트너 및 사용자의 강력한 생태계를 구축합니다. 여기에는 개발자가 혁신적인 애플리케이션과 솔루션을 만들 수 있도록 도구, 리소스 및 지원을 제공하는 것이 포함됩니다.
시장 확장: 새로운 시장으로 확장하고 수익원을 다변화할 수 있는 기회를 모색합니다. 여기에는 바이두가 고유한 강점과 기능을 활용할 수 있는 특정 산업 또는 지역을 대상으로 하는 것이 포함될 수 있습니다.
지정학적 탐색: 위험을 완화하고 기회를 활용하기 위해 복잡한 지정학적 환경을 신중하게 탐색합니다. 여기에는 국제 파트너와의 신뢰를 구축하고 전략을 다양한 규제 환경에 적용하는 것이 포함됩니다.
정부 지원의 역할
정부 지원은 AI 혁신과 경쟁력을 육성하는 데 중요한 역할을 합니다. 중국 정부는 AI를 전략적 우선 순위로 삼았으며 바이두와 같은 국내 기업에 상당한 자금과 정책 지원을 제공하고 있습니다. 이러한 지원에는 연구 개발, 인프라 개발 및 인재 개발에 대한 투자가 포함됩니다.
그러나 정부 지원에는 특정 의무와 제약도 따릅니다. 정부 자금을 받는 기업은 더 큰 감시와 규제를 받을 수 있으며 전략을 국가 우선 순위에 맞춰야 할 수 있습니다.
인재의 중요성
최고의 AI 인재를 유치하고 유지하는 것은 바이두의 성공에 필수적입니다. AI 인재를 위한 글로벌 경쟁은 치열하며 기업은 최고의 인재를 유치하기 위해 경쟁력 있는 급여, 혜택 및 경력 기회를 제공해야 합니다.
외부 인재를 유치하는 것 외에도 바이두는 기존 인력의 교육 및 개발에 투자해야 합니다. 여기에는 직원들이 새로운 기술을 배우고 최신 AI 기술에 대한 최신 정보를 얻을 수 있는 기회를 제공하는 것이 포함됩니다.
윤리적 고려 사항
AI 기술이 더욱 강력하고 보편화됨에 따라 윤리적 고려 사항이 점점 더 중요해지고 있습니다. 바이두는 AI 시스템이 책임감 있고 윤리적인 방식으로 개발 및 배포되도록 해야 합니다. 여기에는 편향, 공정성, 투명성 및 책임과 같은 문제를 해결하는 것이 포함됩니다.
바이두는 또한 사용자, 규제 기관 및 시민 사회 조직을 포함한 이해 관계자와 협력하여 윤리적 우려를 해결하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축해야 합니다.
결론
AI 경쟁에서 바이두의 여정은 아직 끝나지 않았습니다. 회사는 중요한 과제에 직면해 있지만 많은 강점을 가지고 있습니다. 혁신, 협업, 생태계 개발, 시장 확장 및 지정학적 탐색에 집중함으로써 바이두는 장기적으로 성공할 수 있도록 스스로를 포지셔닝할 수 있습니다.
AI의 미래는 전 세계 기업, 정부 및 연구원의 집단적 노력에 달려 있습니다. 함께 협력함으로써 우리는 AI의 잠재력을 최대한 발휘하고 모두를 위한 더 나은 미래를 만들 수 있습니다.