[오픈소스 LLM 회사 분석 9] Cohere: 트랜스포머를 만든 사람이 세운 기업용 AI
8회 LG EXAONE에 이어 아홉 번째는 캐나다의 Cohere입니다. 이 회사는 시리즈 전체에서 가장 독특한 출발점을 가집니다. 설립자 한 명이 이 모든 회사가 쓰는 아키텍처의 원조라는 점입니다. 에이든 고메즈(Aidan Gomez)는 2017년 'Attention Is All You Need', 즉 트랜스포머 논문의 공동저자입니다. 지금까지 다룬 모든 회사의 모델이 그가 고안한 구조 위에 서 있습니다.
역사: 트랜스포머의 고향에서 나온 회사
Cohere는 2019년 토론토에서 고메즈, 이반 장(Ivan Zhang), 닉 프로스트(Nick Frosst) 세 명이 세웠습니다. 셋 다 토론토대 동문입니다. 고메즈와 프로스트는 구글 브레인 출신이고, 장은 고메즈와 포라이(FOR.ai)에서 함께 연구한 사이였습니다.
2017년 고메즈가 공동 발표한 트랜스포머 논문은 현대 LLM의 출발점입니다. BERT, GPT, Llama, Qwen, Gemini 모두 그 구조를 바탕으로 합니다. 그 기술을 직접 사업화하겠다고 나선 게 Cohere입니다. 2021년 9월 시리즈 A 4천만 달러를 끌어모으며 본격화했고, 구글 클라우드가 TPU 인프라를 지원했습니다.
다른 스타트업과 결이 다른 점은, 처음부터 소비자 챗봇이 아니라 '기업용'을 겨냥했다는 것입니다. 2022년 6월에는 비영리 연구소 Cohere Labs(구 Cohere For AI)를 세워 다국어 오픈 연구를 분리했고, 2022년 12월 100개 이상의 언어를 처리하는 임베딩 모델을 내놨습니다.
구조: 캐나다 자본, 그리고 독일과의 합병
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 본사 | 토론토(캐나다) |
| 사무소 | 몬트리올·뉴욕·샌프란시스코·런던·파리·서울(2025년 개설) |
| 직원 수 | 450명 이상(2025년) |
| CEO | 에이든 고메즈 |
| 핵심 인물 | 조엘 피노(Chief AI Officer, 전 Meta), 필 블룸섬(Chief Scientist) |
자본 흐름이 흥미롭습니다. 2024년 12월, 캐나다 정부로부터 2억 4천만 달러의 공적 자금을 받았습니다. '캐나다 주권 AI 컴퓨트 전략'의 일환이었습니다. 그리고 2026년 4월, 독일 AI 회사 Aleph Alpha를 인수했습니다. 뉴욕타임스 보도에 따르면 합병 법인 가치는 약 200억 달러, 슈바르츠 그루페(독일 리들의 모회사)가 6억 달러를 추가 투자했습니다. 캐나다-독일 동맹으로 미·중 양강을 견제하겠다는 구도입니다.
매출 성장이 가파릅니다. 연환산 매출이 2024년 3월 2,200만 달러에서 2025년 5월 1억 달러, 2025년 10월 1억 5천만 달러, 2026년 2월 2억 4천만 달러로 1년 만에 10배 넘게 뛰었습니다.
전략: 왜 기업용인가, 그리고 왜 '오픈은 연구용'인가
Cohere의 전략은 '소비자 시장을 버리고 규제 산업을 잡는다'입니다. 금융·의료·제조·에너지·공공 부문, 즉 "보안·규제가 빡센 곳"을 노렸습니다. North라는 보안 AI 워크스페이스 플랫폼을 깔고, 오라클·세일즈포스·SAP·Dell·RBC(캐나다 왕실은행)·LG CNS·한화오션·사브·타레스·애스턴 마틴 F1까지 기업 파트너십을 쌓았습니다. 클라우드에 종속되지 않는다는 점(API·SageMaker·Vertex AI 어디서나 구동)도 차별점입니다.
다국어는 핵심 베팅입니다. Aya 시리즈가 23개 언어, 임베딩은 101개 언어를 커버합니다. Qwen(4회)이 동아시아에 집중할 때, Cohere는 아랍어·포르투갈어·프랑스어 등까지 넓게 잡았습니다. 한국 사무소(2025년)를 연 것도 다국어 기업용 시장의 한 축으로 한국을 본 겁니다.
그리고 오픈 모델의 성격이 독특합니다. Aya·Command R 같은 오픈가중치는 전부 CC-BY-NC, 즉 '비상업용'입니다. 연구는 환영하지만, 돈이 되는 자리는 폐쇄 상용 모델(Command A, Command A+)으로 지켜냈습니다. Mistral이 Apache 2.0으로 다 푼 것과 정반대 방향입니다.
한계와 쟁점: '오픈인데 상업 금지'의 모순
가장 뚜렷한 쟁점은 라이선스입니다. CC-BY-NC는 '오픈하되 돈은 벌지 마라'는 뜻입니다. 그래서 상업용으로 쓰려는 개발자에게는 사실상 쓸모가 없고, "오픈이라 부르긴 어렵다"는 비판이 있습니다. OSI의 오픈소스 정의는 '분야 제한'을 금지하는데, CC-BY-NC는 상업이라는 분야를 통째로 막아버립니다. 즉 Llama·EXAONE보다도 더 '덜 오픈'한 자리입니다.
두 번째, 저작권 소송입니다. 2025년 2월, 더 애틀랜틱·콘데 나스트·포브스 등 14개 출판사가 Cohere를 저작권 침해로 고발했습니다. 학습 데이터로 기사를 무단 사용하고, 출력에서 기사 전체를 그대로 보여줬다는 혐의입니다. 학습 데이터 출처 문제는 업계 공통이지만, Cohere는 기업용을 표방하는 만큼 신뢰 타격이 더 큽니다.
세 번째, '오픈'과 '상업'을 완전히 분리한 전략의 딜레마입니다. Aya는 연구자에게 인기지만 실제 제품에 쓰이는 비율은 낮습니다. 반면 Command A 같은 상용 모델은 클라우드에 갇혀 있어서 로컬 LLM 생태계(Ollama 등)와는 거리가 멉니다. 즉 '기업용 폐쇄'로 돈은 벌지만, 오픈 생태계의 표준이 되긴 어렵다는 한계가 있습니다.
버전 역사: Aya(오픈)와 Command(상용)의 두 갈래
| 라인 | 모델 | 출시일 | 파라미터 | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|
| Aya(오픈 연구) | Aya(초기) | 2024.2 | 다국어 | CC-BY-NC |
| Aya 23 | 2024.5 | 8B / 35B | CC-BY-NC, 23개 언어 | |
| Aya Vision | 2025.3 | 다국어 비전 | CC-BY-NC | |
| Aya Expanse | 2025 | 8B / 32B | CC-BY-NC | |
| Command R(오픈 상업 비허용) | Command R | 2024.3 | 35B | CC-BY-NC |
| Command R+ | 2024 | 104B | CC-BY-NC | |
| Command(상용 폐쇄) | Command | 2023~ | — | 폐쇄(API) |
| Command A | 2025 | 111B MoE | 폐쇄(API) | |
| Command A+ | 2026.5.20 | — | 폐쇄(API) |
Cohere의 모델은 두 갈래로 갈립니다. 다국어 연구용 Aya(오픈, 비상업)와, 기업용 상용 Command(폐쇄)입니다. 오픈 라인업은 있지만 글로벌 오픈 생태계의 주류(Llama·Qwen·Mistral)와는 라이선스 층이 다릅니다. 트랜스포머의 설계자가 세운 회사치고는, 정작 '오픈 표준' 자리에는 서 있지 않은 역설입니다.
다음 회
10회에서는 NVIDIA를 다룹니다. 지금까지 회사들이 다 쓴 GPU를 파는 회사가, 왜 정작 자기 모델(Nemotron)까지 만들었는지 살펴봅니다.
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