핵심 내용 요약
이 대화는 텐센트 그룹의 수석 실행 부사장인 탕다오생(Tang Daosheng)과 최고 AI 과학자인 야오순유(Yao Shunyu)의 공개적인 소통으로, 야오순유가 텐센트에 합류한 후의 역할 정립, AI의 다음 단계의 본질, 텐센트 AI의 새로운 전략(모델과 제품의 협력, 헝원 3(Hunyuan 3)의 업그레이드), 그리고 “텐센트 AI가 느린다”는 비판에 대한 답변을 중심으로 이루어져 있습니다. 야오순유는 구체적인 행동(예: 원바오(Yuanbao)를 DeepSeek에 맞추도록 돕는 것)을 통해 팀 간의 신뢰를 쌓았으며, 텐센트 AI 모델과 제품의 협력에 대한 결정권을 확보했습니다. 그는 AI의 다음 단계의 핵심은 “올바른 문제를 찾는 것”이지 기술적인 방법이 아니라고 생각하며, 텐센트의 제품 시나리오가 자신을 끌어들인 핵심 요소라고 강조했습니다. 텐센트 AI는 과거의 “경쟁” 방식에서 “협력” 방식으로 전환하고 있으며, 헝원 3의 업그레이드는 인프라, 데이터, 경험 기반의 의사결정에 중점을 두었습니다. 마지막으로 그는 “느린다”는 비판에 대해 AI가 장기적이고 다양한 과제인 마라톤과 같으며, 이제 막 시작했다고 답변했습니다.
1. 야오순유의 텐센트에서의 역할: AI 결정권 확보의 배경은 신뢰
야오순유는 모델 확장을 담당하다가 텐센트 AI 인프라 전반을 책임지게 되었으며, 웨이신(WeChat)을 제외한 모든 텐센트 AI 모델과 제품의 협력을 주도하고 있습니다. 그가 이러한 결정권을 확보할 수 있었던 것은 실제 행동을 통해 팀 간의 신뢰를 쌓았기 때문입니다:
- 초기에 헝원(Hunyuan)의 사전 학습 모델이 준비되지 않았을 때, 그는 후처리가 가장 강력한 팀을 파견하여 원바오(텐센트의 채팅 로봇)를 위해 DeepSeek에 맞추도록 도왔습니다. 당시 많은 모델 팀원들이 이해하지 못했습니다: “우리 자신의 모델도 아직 완성되지 않았는데, 왜 다른 사람을 돕나요?”
- 하지만 야오순유는 원바오의 사용자 수(DAU)를 유지하는 것이 후속 모델 개선과 장기적인 협력에 매우 중요하다고 생각했습니다. 이러한 행동은 제품 팀에게 모델 팀이 제품의 관점에서 문제를 해결하려고 노력하고 있음을 보여주었으며, 이는 헝원 3가 원바오에 출시되는 데 신뢰의 기반이 되었습니다.
- 이 대화 자체도 텐센트가 외부에 보내는 신호입니다: 야오순유는 최고 수준의 신뢰를 얻었으며, AI 분야의 핵심 결정자임을 의미합니다.
2. AI의 다음 단계에는 “도구”가 아닌 “문제”가 부족하다: 텐센트의 강점은 여기에 있다
야오순유는 “AI의 다음 단계”에서는 도구가 아니라 “올바른 문제”가 부족하다고 말합니다:
- 지난 수십 년 동안 AI는 특정 문제에 맞는 도구를 개발하는 데 집중했습니다(예: 바둑을 위한 AlphaGo, 번역을 위한 모델);
- 이제 사전 학습/후처리 기술이 성숙해져 대형 모델이 “만능 도구”가 되었지만, 진정으로 부족한 것은 ‘올바른 문제’입니다. 기업들은 어떤 구체적인 문제를 모델로 해결하고 어떤 가치를 창출할지 명확히 해야 합니다.
- 그가 텐센트에 합류한 주된 이유는 “텐센트에 많은 좋은 문제들이 있다”는 것입니다: 웨이신, 원바오, WorkBuddy와 같은 다양한 제품 시나리오가 있으며, 각각이 실제 AI 문제를 대표합니다(예: 채팅 로봇을 더 잘 이해시키는 방법, 업무 도구를 더 지능적으로 만드는 방법). 이것이 바로 AI의 다음 단계에 필요한 것입니다.
3. 텐센트의 변화: “각자도는 경쟁”에서 “AI 주도의 협력”으로
과거 텐센트의 방식은 각 사업 부문이 유사한 제품을 개발하고 서로 경쟁하는 것이었습니다(예: 여러 채팅 로봇); 하지만 이제 AI 시대에는 변화가 일어나고 있습니다:
- 야오순유는 LLM(대형 언어 모델)의 핵심은 “범용성”이라고 말합니다: 예를 들어 코딩 에이전트(Coding Agent)를 만들 때 코드 데이터뿐만 아니라 채팅, 검색, 추론 능력도 필요합니다.
- 텐센트의 다양한 제품 시나리오가 서로 연결되기 시작했습니다(예: 원바오의 채팅 및 검색 기능을 ima(다른 텐센트 제품)나 WorkBuddy에 활용할 수 있으며, 각 제품이 제공하는 데이터는 모델을 개선하는 데 사용됩니다. 이러한 협력을 통해 텐센트의 AI 역량이 체계적으로 발휘됩니다.
4. 헝원 3의 업그레이드: 인프라, 데이터, “취향”에 기반한 의사결정
야오순유는 헝원 3의 업그레이드에는 비밀이 없다고 말합니다. 핵심은 세 가지입니다:
- 인프라 재구축: 사전 학습과 강화 학습의 기반 시스템을 완전히 새롭게 구축하여 모델 훈련을 더 효율적으로 만듭니다;
- 데이터 최적화: 더 현실적인 문제를 정의하고(가짜 데이터 사용 중단), 데이터 분류를 확장하며, 데이터 품질을 향상시킵니다(예: “보고서 작성해 주세요”와 같은 사용자의 모호한 요청이 벤치마크 문제보다 중요함);
- 경험 기반의 의사결정: 많은 중요한 결정(예: 인재 채용, 모델 업데이트 속도, 자원 배분)에는 고정된 공식이 없으며, 경험과 판단에 따라 이루어집니다. 예를 들어 프리뷰 버전을 언제 출시할지, 어떤 데이터에 더 많은 자원을 투자할지는 팀의 “감”과 실제 피드백에 따라 결정됩니다.
5. 텐센트 AI가 정말 느린가? 야오순유는 이것이 장기적인 마라톤이라고 말합니다
외부에서 “텐센트 AI가 느린다”는 비판에 대해 야오순유는 두 가지 핵심적인 점을 제시합니다:
- AI는 장기적인 과제: 단기적으로 돈을 벌 수 있는 경주가 아니라, 70년대의 PC 시대처럼 이제 막 시작했습니다. ChatGPT만이 유일한 “슈퍼 앱”은 아니며, 앞으로 Coding Agent, 다중 모드, 실체적인 지능과 같은 새로운 기회가 많을 것입니다;
- AI는 다양한 방향으로 발전: 단일한 주제만 있는 것이 아니라 여러 방향으로 발전할 것입니다. 텐센트가 과거에 잘못된 길을 갔더라도 중요한 것은 “피드백을 솔직하게 받아들이고, 지속적으로 변화하며, 인내심을 갖는 것”입니다.
- 탕다오생(Tang Daosheng)은 텐센트가 웨이신의 사용자 데이터와 같은 풍부한 제품 시나리오를 가지고 있으며, 이것이 텐센트의 강점이라고 덧붙입니다.
결론적으로, 야오순유는 텐센트가 기술적으로 발전하고 있으며, 이러한 변화는 제품과 서비스의 질을 향상시킬 것입니다. 텐센트의 미래 전략은 지속적인 혁신과 사용자 경험에 중점을 두고 있습니다.