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[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…
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…
7회 OpenAI에 이어 여덟 번째는 LG AI Research의 EXAONE입니다. 지금까지 다룬 회사와 결이 다릅니다. 미국·중국·유럽의 빅테크나 스타트업이 아니라, 한국 재벌이 만든 연구소이기 때문입니다. 그리고 한국어라는 '저자원 언어'에서 글로벌 모델이 커버 못 하는 빈틈을 노렸다는 점에서 독자적인 자리를 갖습…
6회 Microsoft Phi에 이어 일곱 번째는 OpenAI입니다. 이 회사는 시리즈 전체에서 가장 모순적인 자리에 있습니다. 이름에 'Open'이 들어가지만, 실제로는 10년 가까이 가장 폐쇄적인 회사였거든요. 그래서 2025년 8월 5일 가중치를 공개했을 때의 충격은, 다른 어떤 회사의 발표보다 컸습니다.
5회 DeepSeek에 이어 여섯 번째는 Microsoft입니다. 지금까지의 회사들이 '누가 가장 크게 만드느냐'로 경쟁했다면, Microsoft는 반대 방향에서 '얼마나 작게 만들 수 있느냐'를 물었습니다. 그리고 그 작은 모델이 GPT-3.5급 품질에 도달한다는 것을 증명해, 업계 전체의 스케일링 신앙에 금을 냈습니…
4회 Alibaba Qwen에 이어 다섯 번째는 DeepSeek입니다. 지금까지의 회사들과 결이 다릅니다. 출신이 빅테크도 연구소도 아닌, 양적 헤지펀드이기 때문입니다. 그래서 이 회사의 이야기는 '어떻게 만들었느냐'보다 '어떻게 세계를 흔들었느냐'로 읽힙니다.
3회 Mistral에 이어 네 번째는 Alibaba의 Qwen입니다. 이 회사는 특이한 출발점을 가졌습니다. 첫 모델의 아키텍처가 Meta의 Llama를 기반으로 했다는 점입니다. 1회에서 Meta가 Llama를 풀어 생태계 표준을 잡겠다고 했었는데, 그 전략이 가장 큰 경쟁자인 중국을 키운 꼴이 되었습니다.
1회 Meta, 2회 Google에 이어 세 번째는 프랑스의 Mistral AI입니다. 이 회사는 두 가지 점에서 앞 두 회사와 다릅니다. 창업 4주 만에 1억 유로를 모금했고, 모델을 처음엔 블로그가 아니라 토렌트로 풀었습니다. 오픈소스 LLM의 문법을 사실상 다시 쓴 회사입니다.
1회 Meta에 이어 두 번째는 Google입니다. 특이한 점은 본질적으로 '폐쇄' 회사였다는 것입니다. Google은 수십 년간 자체 AI 소스코드를 비공개로 유지해 왔고, 그래서 2024년 Gemma를 푼 것은 방향 전환에 가까웠습니다. 왜 마음을 바꿨는지가 이 회의 핵심입니다.
이 연재는 오픈소스 LLM을 만드는 회사들의 역사, 자본 구조, 핵심 인물, 그리고 왜 가중치를 공개했는지를 따집니다. 첫 회은 Meta입니다. Llama 한 모델이 없었다면 오늘날 로컬 LLM 생태계 자체가 성립하지 않았을 것이기 때문입니다.