톰슨 로이터, Qwen 기반 자체 모델 구축에 2년간 4천만 달러… Anthropic 의존도 낮춘다

요약

Thomson Reuters가 2년간 약 4,000만 달러를 투입해 자체 AI 모델을 구축했으며, 최종 학습 비용으로 45만 달러를 지출했다. 해당 모델은 알리바바의 오픈소스 모델인 Qwen을 기반으로 Westlaw, Practical Law, Reuters의 법률 및 뉴스 데이터를 학습시켜 개발되었다. 이번 자체 모델 구축은 외부 AI 서비스인 Anthropic에 대한 의존도를 낮추기 위한 전략으로, CTO는 외부 솔루션 사용을 '임대'에 비유하며 내재화의 중요성을 강조했다. 기업들이 OpenAI나 Anthropic 등 기존 API 비용을 줄이고 자체 모델로 전환하는 추세가 강화되고 있으며, Thomson Reuters는 자사 모델을 Hugging Face에 공개하기도 했다. 이번 사례는 고가의 API에 의존하던 대기업들이 양질의 데이터를 활용해 직접 모델을 구축하는 방식으로 변화하고 있음을 보여준다.

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