회사 기조·지향점에서 차이 발생할 수 있어

[테크월드뉴스=양승갑 기자] 최근 X에서 오픈AI와 알리바바 그룹의 인공지능(AI) 개발자의 삶이 화제다. 하루 12시간이 훌쩍 넘는 높은 업무 강도가 이어진다. 이를 본 네티즌들은 ‘오픈AI의 하루는 강렬하지만 보람차다’, ‘연간 100만 달러를 준다고 해도 이런 방식으로는 일하기 싫다’, ‘언젠가는 역효과가 날 것’ 등 다양한 의견을 내보였다.

국내 AI 관련 기업들도 빡빡한 일정 속에 빅테크를 앞지르지는 못하더라도 그들과 보조를 맞추려는 모양새다.

최근 X에서 오픈AI와 알리바바 그룹의 AI 개발자의 하루 일과가 공개됐다. 개인마다 차이가 있겠지만 강도 높은 업무 체제가 유지되고 있다. [사진=위키피디아, 오픈AI, 알리바바 그룹]
최근 X에서 오픈AI와 알리바바 그룹의 AI 개발자의 하루 일과가 공개됐다. 개인마다 차이가 있겠지만 강도 높은 업무 체제가 유지되고 있다. [사진=위키피디아, 오픈AI, 알리바바 그룹]

 

▶ 하루 12시간 이상 강도 높은 업무

지난 21일 오픈AI 제이슨 웨이(Jason Wei) 연구원은 자신의 X에 오픈AI 연구원으로서 하루 일과를 소개했다. 구체적으로 ▲9시: 기상, 오픈AI 헌장 낭독 ▲9시 30분: 출근, 회의 ▲11시: 더 많은 데이터로 더 큰 모델을 훈련하는 코드 작성 ▲12시: 점심 식사 ▲13시 ~: 디버깅, 모델 훈련 및 브레인스토밍 ▲18시: 저녁 식사 ▲19시 ~: 퇴근, 코딩 및 모델 테스트 ▲1시: 취침 등이다.

이외에도 ‘최적화의 신’에게 기도, 제미나이가 실제로 성능을 내는지 궁금함, 발머의 피크(적절히 취한 프로그래머가 높은 생산성을 냄), 사티아(마이크로소프트 사티아 나델라 CEO)와 젠슨(엔비디아 젠슨 황 CEO)이 위에서 지켜보고 있다 등 유머러스한 언급도 있었다.

알리바바 그룹의 AI 개발자 삶은 어떨까. 같은 날 알리바바 QWEN(통이치엔원) 팀의 빈유안 후이(Binyuan Hui) 자연어처리(NLP) 연구원도 X에 하루 일과를 공유했다.

그의 경우 ▲9시: 기상, X로 트렌드 파악 ▲10시 ~: 출근, 실험 결과 확인 및 회의 ▲12시: 점심 식사 ▲13시 ~: 코딩 및 모델 훈련 ▲18시: 저녁 식사 ▲19시 ~: 코딩 및 모델 훈련, 논문 읽기 ▲22시: 퇴근 ▲0시: 실험 점검 ▲1시: 취침 등이다.

이들의 일과에서 가장 주목을 끄는 부분은 퇴근 이후에도 업무가 지속되며 가장 중요한 AI 모델 테스트는 새벽 1시까지 계속 이어진다는 점이다. 물론 개인마다 차이가 있겠지만 강도 높은 업무 체제가 유지되고 있다는 것은 분명하다.

[사진=게티이미지뱅크]
[사진=게티이미지뱅크]

 

▶ 회사 지향점에서 차이가 발생하나

다만 기술력과 맨파워를 중요시하는 AI 업계 특성을 생각해 보면 언제까지고 이런 ‘크런치 모드’ 업무 체제를 유지할 수 있을지는 의문이다. 국내 AI 기업의 복수 현업 개발자들에게 이들의 일상을 공유하자 ‘빅테크는 빅테크다’라고 평가하면서도 회사 기조와 프로젝트 일정에 따라 달라질 수 있다는 의견이다.

업계 관계자는 “업무 문화는 회사 기조에 따라 달라지겠지만 가장 영향을 미치는 것은 근간 기술에 초점을 두냐, 기술을 빌려 서비스 제공에 집중하느냐 차이인 것 같다”며 “AI 경쟁이 본격화되면서 빅테크는 적극적으로 시장에 대응하고 있으며 뛰어난 성능을 지닌 오프소스 모델도 매우 많다. 일정 입지를 구축하기 전까지는 이런 노력이 계속될 것”이라고 말했다.

다른 관계자는 “개인적으로 풍자라고 생각되지만 그만큼 실제로 일을 하는 문화가 자리 잡고 있다고 생각한다”며 “기업마다 차이는 있겠지만 회사가 바라보는 지향점이 다른 것에서 차이가 날 수 있다”고 전했다.

한 스타트업 관계자는 “‘코어 타임(핵심 시간)’으로 일할 땐 일하고 쉴 땐 쉬는 문화가 정착됐다”며 “다만 프로젝트 개발 일정에 따라 집중해야 할 때도 있다”고 말했다.

한편 IT 전문매체 테크크런치는 ‘이런 업무 체제는 중국의 LLM 업계에서 드문 일이 아니다’고 평가하기도 했다. 매체는 “겉으로 드러나는 강렬한 업무 윤리 의식은 기술 기업이 대형언어모델(LLM)을 출시하는 속도를 의미한다”며 “자체 LLM을 구축하는 것 외에도 AI 스타트업에 공격적으로 투자를 하는 것도 마찬가지”라고 분석했다.

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