Hacker News 의견들
• Mistral 은 다른 AI 연구소와 확실히 다른 사업 전략을 택했다는 점에서 흥미로운 회사임. 유럽에서 대형 고객을 확보하는 데도 타당한 이유가 있음.
벤치마크 점수 극대화에 매달리지 않는다고 깎아내리는 건 근시안적임. 중국과 벤치마크 군비 경쟁을 하고 싶은 건지, 아니면 돈을 벌면서 유럽에 자주적인 AI 연산 인프라 를 구축하고 싶은 건지 생각해 봐야 함.
•Apple이 최첨단 경쟁에 뛰어들지 않으면 전략이고, Mistral이 그러면 실수라고 함. 두 회사는 시장을 똑같이 읽은 셈임.
선도 기업과 투자자 는 항상 큰 위험을 감수하며, 중국의 공개 모델이 나올 때마다 지능의 범용 상품화 가능성이 더 커지는 듯함. 덜 흥미로운 사업 방식일 수 있지만, 오래 살아남을 회사를 만든다면 이쪽이 더 현명함.
•벤치마크에는 관심 없음. 벤치마크에서는 Opus 5가 Fable 5보다 강하다고 나오지만, 실제로는 분명 그렇지 않음.
하지만 실제 수행 능력 은 중요하며, 지금까지 코딩 품질을 제대로 제공하는 곳은 Anthropic과 아주 최근 Astra를 내놓은 OpenAI뿐임. 무언가를 할 수 있는 것과 없는 것 사이에는 엄청난 차이가 있음.
•Mistral을 응원하며 성공하길 바람. 코딩 보조에 충분히 좋아지면 구독할 수도 있음. 최근 모델을 시험하지 않아서 이미 그 수준인지도 모르겠음.
무엇보다 모델 가중치를 공개 한다는 점이 좋고, 개인적으로 다른 선택지는 고려하지 않음. OpenAI도, 특히 Anthropic도 사양함.
Vibe Chat 웹 서비스는 무료 계정의 월 사용량이 아주 넉넉해 아직 한도에 걸려 본 적이 없으며, 월 5회 무료인 심층 조사 기능도 유용함. 규제 활용에 과도하게 매달린다는 비판은 잘 모르겠고, 가벼운 개인 용도에서는 불편을 느끼지 못함.
•벤치마크 대신 규제 활용 극대화 에 매달린다는 게 내 불만임.
• GLM 같은 중국 모델을 제공하고 기업용으로 미세 조정 할 수 있다는 점에서도 사업 모델이 흥미로움. 중국 연구소들은 진출하지 않을 시장이며, 이 분야에서 경쟁하는 다른 회사는 아마 Palantir 정도일 것임.
•Mistral은 여기 댓글들이 묘사하는 것만큼 나쁘지 않음. 최첨단 모델로 쓰지는 않지만, 간단한 RAG 작업 은 아주 잘 처리하고 OCR 도 꽤 괜찮음. 유럽이 적어도 시도하고 있다는 건 긍정적이며, 다른 선택지는 아무것도 하지 않는 것임.
• 미국 모델과 중국 모델 사이의 애매한 위치 가 걸림돌임. 미국 모델만큼 성능이 좋지도 않고, 중국 모델만큼 저렴하지도 않음. 특히 중국 모델이 좋아질수록 Mistral의 존재감은 줄어듦.
성공하길 바라서 안타깝지만, 회사가 부인하더라도 결국 중국 모델 호스팅과 AI 컨설팅 으로 사업이 좁혀질 거라고 봄. GLM 호스팅도, 컨설팅도 이미 하고 있음.
•“유럽이 적어도 시도한다”는 표현은 투자자가 누구이고 어떤 역할을 하는지 따져 보면 흥미로움. Samsung, BlackRock, Salesforce Ventures가 유럽 기업인가?
창업 3년 만에 유럽 기술 기업 사상 최대 규모의 지분 투자를 유치했을 수는 있지만, 그 돈은 유럽 자본이 아님 .
•정작 핵심적인 부분에서는 크게 뒤처져 있고, 아마 따라잡지 못할 것임. 이 분야에서는 세계 최고가 아니면 패배 한다고 확신함. 모두 본질적으로 같은 것을 팔기 때문에 가장 똑똑하거나 가장 저렴한 모델이 아니면 밀릴 수밖에 없음.
Mistral에는 유럽산이라는 이점이 있지만, 가중치가 공개된 중국 모델을 직접 호스팅하면 사실상 Von der Leyen이 직접 만든 것이나 다름없음.
30억 유로 도 이 시장에서는 아무것도 아니며, 더 효율적인 경쟁자와 겨룬다면 더욱 그러함. 유럽의 30억 유로는 미국의 100억 유로, 중국의 200억~300억 유로와 비슷할 것임.
•그 정도 칭찬은 오히려 박한 평가처럼 들리지만, 그래도 뭔가 있다는 건 반가움. 나는 특화된 코딩 에이전트를 만들어 판매하고 있어 코딩에 가장 관심이 많은데, Mistral의 코딩 능력 에는 실망해 왔음. 이번 투자로 연구와 모델 개발에서 더 많은 성과를 내길 바람.
주로 소비자보다 정부와 기업에 집중해 온 건 괜찮음. 코딩이 핵심 목표가 아닐 수도 있지만, Codestral 을 제공한다는 건 그 시장에도 관심이 있다는 뜻임.
•유럽이 ASML에 GPU 킬 스위치 를 넣으라고 요구하면, 다른 나라의 AI 배포를 “보호”한다는 명분으로 영향력을 확보할 수 있음.
•특히 팍스 아메리카나 가 점점 흔들리는 지금, 유럽에는 자체 AI 연구소가 반드시 필요함. LLM에는 가치 체계가 반영되며, 미국과 유럽의 가치는 겹치는 부분도 있지만 핵심적인 차이도 있음.
더 악의적인 가능성으로는, 미국 외 국가의 국가안보 업무에 사용될 때 추론 능력을 몰래 떨어뜨리는 LLM도 상상할 수 있음.
따라서 Mistral이 OpenAI나 Anthropic에 못 미쳐도 많은 상황에서는 상관없음. 추가 자금으로 격차를 줄일 가능성 도 있으며, 30억이라는 투자액은 미국 연구소들에 비하면 반올림 오차 수준임. EU가 지원에 나서지 않는다는 게 조금 의외임.
•지원하고 있음! 이번 투자에서 두 번째로 큰 투자자가 Scaleup Europe Fund 임.
https://eic.ec.europa.eu/eic-fund/scaleup-europe-fund_en
•왜 꼭 EU가 나서야 하는 걸까? EU와 은행이 투자 대부분을 맡지 않도록, 벤처캐피털 투자의 매력을 높이는 일을 더 서두르면 안 되는 걸까?
나도 답은 모르겠음. 다만 여기서는 투자자나 개인, 기업보다 정치인과 은행에서 나오는 투자가 너무 많아서 답답함.
• 유럽 내부에서도 가치관 차이 가 큰 분야가 있음. 성소수자 권리와 사회적 수용, 종교와 세속주의, 이민과 다문화주의가 그런 예임.
국가들을 진보적인 서유럽과 보수적인 동유럽으로 깔끔하게 나눌 수도 없음. 스페인은 일부 북유럽 국가보다 종교적이면서도 성소수자 문제에서는 매우 진보적이고, 덴마크는 사회적으로 진보적이지만 비교적 엄격한 이민 정책을 도입했음.
•팍스 아메리카나는 Pax Silica 로 대체되고 있음.
https://www.state.gov/pax-silica
•본인의 가치관이 미국과 다를 수는 있지만, 유럽 대부분이 같은 생각이라고 보는 건 큰 비약임. 미국조차 이제 공유하는 가치가 그리 많지 않음.
솔직히 유럽에는 도시의 획일적인 문화에서 그때그때 유행하는 것 외에는 공통된 가치 체계가 별로 없음 . 그래서 대부분의 사안에서 협력하지 않으며, 여러 나라의 민족주의 극우 정당 성장에서 보듯 현재 분열되고 있음.
EU는 보통 시민이 이웃 나라 사람과 공통 언어로 네 살 수준을 넘는 대화조차 하기 어려운 국가들의 집합임. 어떻게 미국과 같은 방식으로 가치 체계를 공유할 수 있겠는가?
•Mistral의 OCR·음성 인식·음성 합성 모델은 탄탄해서 우리 회사의 모든 업무를 옮겨 지원하고 싶지만, 안타깝게도 LLM은 전혀 경쟁력이 없음.
자체 업무 벤치마크에서 추론을 켠 Mistral Medium 3.5 는 Gemma 4 31B와 Glimmer 30B보다 성능이 낮음. 128B 밀집 모델이고 가격도 그에 맞게 비쌈! Mistral Small 4도 Gemma 4 26B A4B보다 훨씬 못함.
가중치를 공개하는 노력은 높이 평가하지만, 현재 Gemma 4 모델은 더 적은 하드웨어에서 더 높은 초당 토큰 처리량으로 훨씬 쉽게 실행할 수 있음. 제공하는 성능에 비해 API 가격은 터무니없음. 기업 고객은 가격에 신경 쓰지 않아서 내리지 않는 것 같음.
• Mistral의 연 매출 7억 은 Anthropic이 3일 만에 버는 금액임. 이 수치로는 새 모델을 만드는 일이 극도로 어려울 것임.
•로컬 GLM 모델도 Anthropic의 시장을 잠식할 수 있음. GLM과 Anthropic이 OpenAI의 시장을 잠식하듯이 말임.
Mistral의 매출은 대부분 기업 간 거래 에서 나오며, 이 고객들은 옮겨 가기가 훨씬 어려움.
•Mistral은 각종 Flash 모델이나 Qwen3.8 27b처럼 충분히 쓸 만한 수준 에만 도달하면 됨. 안타깝게도 지금은 그렇지 못하지만, 그 수준에 유럽 연구소라는 조건까지 더해지면 아주 좋은 사업이 될 것임. 지금도 최첨단 모델은 대부분의 작업에 과한 느낌임.
•마지막으로 본 Mistral의 파리 엔지니어 채용 공고에는 기본급 9만 유로 가 적혀 있었음. 정상급 AI 연구소조차 경쟁력 있는 급여를 감당하지 못한다면 어떻게 미국과 경쟁하려는 건지 모르겠음.
•일정 수준을 넘으면 삶에는 돈보다 중요한 것도 있음. 나는 급여가 낮더라도 알프스에서 사는 쪽 을 택하겠음.
•로스앤젤레스나 샌프란시스코보다 파리에서 살고 싶은 사람 도 있음. 내 생각에도 충분히 그럴 만함.
•로컬 VN 교정 도구 에 Mistral을 쓰고 있는데, 이 특정 용도에서는 단연 최고의 로컬 14B 모델 임.
• 근본적인 결함 을 고치지 못하면 아무리 돈을 쏟아부어도 Mistral은 나아지지 않을 것임. 1년 전 중국 모델 수준에도 못 미침.
•오히려 근본적인 결함을 개선하는 데 부족했던 것이 바로 자금 이라고 봄. 아주 유능한 팀이지만 미국·중국 팀 예산의 극히 일부만으로 일해 왔음.
•다른 회사의 대형 모델을 지식 증류 하지 않을 거라면 당연히 자체 대형 모델을 훈련해야 함. 최적화와 조정, 훈련용 하드웨어에는 당연히 돈이 필요함.
• GLM-5.2 호스팅 을 시작했다는 사실이 현재 역량을 잘 보여줌. 이번 투자로 적절한 인재를 채용해 경쟁력을 갖추길 바람.
•자금으로 고칠 수 없다는 근본적인 결함이 구체적으로 무엇인지 설명해 줄 수 있는가?
•Mistral에 흥미로운 건 없지만, 내가 들어 본 유일한 유럽 AI 연구소 이기는 함. jeppa는 제외함.
•기존 투자자에 a16z 가 들어 있음. 그 적그리스도가 투자한 건 무엇이든 믿지 않음.
•그래서 부의 집중을 완화 해야 함. 소수의 사람이 모든 사업에 손을 뻗고 있으며, 그 끝은 좋지 않을 것임.
세금은 국가 운영비를 마련하기 위한 것만이 아니라, 누구도 국민의 뜻을 짓누를 만큼 큰 권력을 갖지 못하게 하는 장치이기도 함. 독점과 억만장자에게 권력이 쌓이면서 보통 시민은 무력해지고 있으며, 실제로 체감할 수 있음.
•이제 최첨단 모델을 처음부터 훈련 하는 것은 타당하지 않음. 최고 모델도 중국의 공개 모델보다 반년 정도 앞설 뿐임. 그런 면에서는 모델 훈련에 연산 자원을 너무 많이 낭비하는 Anthropic과 OpenAI도 처지가 좋지 않음.
기존 공개 모델의 미세 조정 비용은 아주 저렴 하다는 게 핵심임. 자주적인 모델을 원한다면 문화적 편향도 쉽게 바꿀 수 있고, Mistral은 기업 고객의 요구에 맞춰 자체 데이터셋을 결합할 수 있음. 여전히 자체 모델을 훈련하지만 기존 모델의 미세 조정도 제공하는 듯함.
모델 가중치가 범용 상품이 되면 효율적인 추론 칩 배포도 차별화 요소가 될 수 있으며, 개발자 생태계로 특정 공급업체에 종속시키는 전략을 결합하면 더욱 그러함. 이 분야에서 차이를 만들 수 있는 Samsung과 ASML이 투자자라는 점이 흥미로움.
•기존 최첨단 모델과 다른 아키텍처를 시도 한다면 새로 훈련할 이유가 있음. 아키텍처가 달라지면 가중치를 학습하는 방식도 달라지기 때문임.
기존 아키텍처라도 기본 모델을 구할 수 없고 지시 학습 버전이 목적에 맞지 않는다면 처음부터 훈련할 수 있음. 제거 학습 같은 기법도 있지만 모델에 다른 영향을 줄 수 있고, 지시 학습의 잔여 효과가 드물게 나타날 수도 있음. 제거 학습에서 다루지 않은 입력이 그런 예임.
그 외에는 미세 조정이 맞는 방향 임. 다만 훈련 데이터에만 맞춰지도록 과도하게 조정하지 않게 주의해야 함.