핵심 요약

  • 허깅페이스는 AI 모델·데이터셋·앱을 찾고 공유하며 함께 개발하는 플랫폼이다. CEO 클렘 들랑그에 따르면 이용하는 AI 개발자는 500만 명이 넘는다.
  • 회사는 청소년용 대화형 챗봇을 만들다가, 연구 모델을 쓰기 쉽게 해 달라는 개발자 수요를 따라 플랫폼으로 전환했다.
  • 들랑그는 공개 연구와 오픈소스가 AI 발전의 토대라고 본다. 다만 기업이 모든 모델과 데이터를 공개해야 한다고 주장하지는 않는다.
  • 그는 기업들이 각자의 용도에 맞는 모델을 직접 만들거나 조정하는 방향을 예상한다. 범용 대형 모델이 필요한 경우도 인정한다.
  • 허깅페이스는 무료로 쓸 수 있는 플랫폼을 유지하면서 기업용 기능과 컴퓨팅 서비스를 판매한다. 들랑그는 인터뷰 당시 회사가 흑자를 내고 있다고 밝혔다.

챗봇에서 AI 개발 플랫폼으로

허깅페이스는 2016년 대화형 AI 제품으로 시작했다. 들랑그와 공동 창업자들은 이용자가 대화할 수 있는 가상 캐릭터를 만들었고, 약 3년간 이 제품에 집중했다. 여러 주제로 대화하려면 문장에서 정보를 추출하고 의도를 파악하며 답을 생성하는 서로 다른 모델과 데이터셋을 연결해야 했다. 이 경험이 훗날 여러 모델과 데이터셋을 다루는 플랫폼의 바탕이 됐다고 들랑그는 설명했다.

전환의 계기는 공동 창업자 토마가 구글의 BERT 모델을 파이토치에서 쓸 수 있도록 옮긴 일이었다. 공개 후 다른 연구자들도 자신의 모델을 라이브러리에 추가하고 싶다는 뜻을 전했다. 허깅페이스는 그 반응을 따라 지원 모델을 늘렸다. 이어 큰 모델을 저장할 곳과 데이터셋을 검색·검토할 도구가 필요하다는 요청에 맞춰 플랫폼을 확장했다. 들랑그에 따르면 회사는 창업 약 3년 뒤, 약 600만 달러를 조달한 상태에서 사업 방향을 바꿨다.

공유와 비공개를 함께 지원한다

들랑그는 허깅페이스에서 모델·데이터셋·앱이 합쳐 300만 개 넘게 공유됐으며, 인터뷰 당시 공개 모델 수가 곧 100만 개에 이를 것으로 봤다. 플랫폼에는 조직 내부에서만 쓰는 비공개 자료도 있다. 그는 플랫폼에서 만들어진 자료의 절반가량이 비공개라고 설명했다.

플랫폼의 역할은 파일 저장에 그치지 않는다. 팀은 모델과 데이터셋의 버전을 관리하고, 댓글·검토·오류 보고를 통해 협업할 수 있다. 들랑그는 마이크로소프트, 엔비디아, 세일즈포스에서 각각 수천 명이 허깅페이스를 공개·비공개 작업에 함께 사용한다고 말했다. 기업마다 공개할 수 있는 범위가 다른 만큼, 허깅페이스는 공개를 강제하지 않고 공유할 수 있는 도구를 제공한다는 입장이다.

오픈소스를 둘러싼 논쟁

들랑그는 공개 연구와 오픈소스가 비공개 AI 서비스에도 쓰이는 기반이라고 주장했다. 그의 설명에 따르면 2017~2019년에는 연구와 모델을 공개하는 흐름이 강했지만, 최근 몇 년간 상업적 이해관계와 안전성 논쟁 속에서 공개 범위가 줄었다. 그는 기술에 대한 접근이 소수 조직에 집중되는 상황을 우려하며, 기업뿐 아니라 정책 담당자와 비영리 조직도 AI를 이해하고 활용할 수 있어야 한다고 봤다.

이는 개방성이 언제나 안전하다는 확정적 판단이 아니라 들랑그의 견해다. 인터뷰에서도 공개와 비공개 가운데 어느 방식이 시장에서 우세해질지, 이용자의 상호작용 데이터가 어느 쪽에 지속적인 우위를 줄지는 열린 문제로 다뤄졌다. 들랑그는 비용 규모의 이점이나 이용자가 늘수록 플랫폼의 가치가 커지는 네트워크 효과가 AI에서도 작동할 수 있다고 예상했다.

기업마다 다른 모델이 필요한 이유

들랑그는 기업이 외부 모델의 API만 사용하는 시기를 과도기로 본다. 기업이 자체 역량을 갖추면 고객, 업무 분야, 비용, 응답 속도와 하드웨어 조건에 맞춰 모델을 만들거나 조정할 것이라는 전망이다. 허깅페이스에서 새 모델·데이터셋·앱이 약 10초마다 하나씩 만들어진다는 수치를 그는 이런 수요의 근거로 들었다. 다만 그 수치만으로 모든 기업이 자체 모델을 갖게 된다고 입증되는 것은 아니다.

그는 범용 대화 서비스에는 폭넓은 질문을 처리할 대형 모델이 필요하다고 인정했다. 반면 은행 고객지원 챗봇처럼 업무 범위가 좁다면 관련 데이터에 맞춘 더 작은 모델이 비용을 낮추고 응답을 빠르게 할 수 있다고 설명했다. 필요한 모델의 크기와 구축 방식은 용도에 따라 달라진다는 주장이다.

AI 스타트업의 개발 속도와 수익 구조

들랑그는 AI 스타트업이 소프트웨어 스타트업과 같은 속도로 제품을 개선하기 어렵다고 봤다. 모델을 훈련하고 최적화하는 작업은 며칠보다 몇 달에 가까울 수 있고, 연구 인력과 컴퓨팅에 큰 투자가 필요한 회사도 있다는 것이다. 다만 모든 AI 기업이 대규모 모델을 직접 훈련해야 한다고 단정하지는 않았다. 어떤 창업·투자 방식이 효과적인지는 아직 이르다고 여러 차례 밝혔다.

허깅페이스의 사업 방식은 직접 대형 모델을 훈련하는 회사와 다르다. 들랑그에 따르면 회사는 인터뷰 당시까지 7년 동안 5억 달러가 조금 넘는 자금을 조달했고, 그중 절반 미만을 사용했으며 흑자를 내고 있었다. 수익원으로는 기업용 허브의 유료 기능과 모델 실행에 필요한 컴퓨팅 서비스가 있다. 후자는 플랫폼 기능과 함께 제공해 기업이 별도 인프라를 구성하는 부담을 줄이는 방식이라고 설명했다. 그는 기술 변화가 빠른 가운데 안정적인 플랫폼을 유지하는 일을 회사의 과제로 꼽았다.

허깅페이스의 사례는 공개된 모델을 모으는 일에서 출발해, 기업의 비공개 개발과 유료 운영까지 지원하는 플랫폼으로 확장한 과정이다. 들랑그의 전망대로 기업별 모델이 널리 자리 잡을지는 아직 확인되지 않았다. 인터뷰에서 분명한 것은 허깅페이스가 개발자의 협업 수요를 따라 제품을 바꿔 왔고, 그 플랫폼을 지속할 수 있는 수익 구조를 함께 구축했다는 점이다.