즈푸 탕제, 칭화대 수업서 '챗은 끝났다' 발언

지푸(Zhipu) 창업자이자 칭화대 교수인 탕제(唐杰)가 칭화대에서 개설한 머신러닝 강의는 개강 첫날부터 교실이 터질 듯 붐볐다. 112명 정원의 교실에 학생들이 가득 들어찼다. 이 강의의 전체 이름은 "고급 머신러닝"이지만, 탕제가 강단에서 던진 판단은 분명 전통적인 머신러닝 강의의 결이 아니었다. AGI, ASI가 모델의 다음 주요 목표가 될 것이며, Chat이라는 싸움은 사실상 끝났고, 2026년에 해야 할 일은 지능을 한 단계 끌어올려 모델이 스스로 기억하고, 스스로 진화하며, 스스로 장기(long-horizon) 과제를 완수하게 만드는 것이라는 내용이었다.

강의 이름은 여전히 머신러닝이지만, 16주 분량의 강의 내용은 이미 이 방향에 맞춰 다시 설계되었다.

수강한 학생들의 폭로에 따르면, 탕제는 시작부터 학생들에게 예방주사를 놓았다. 이 강의는 과제가 매우 많을 것이며, 다소 "포기하게 만드는(권퇴)" 느낌이라는 것이다. 이른바 과제가 많다는 것은 실제로 학생들에게 대규모 모델의 전체 체인(full pipeline)을 직접 처음부터 끝까지 만들어보라고 요구하는 것이었다. 토크나이저(Tokenizer)와 트랜스포머(Transformer)를 맨바닥부터 작성하고, 0.1B 모델을 엔드투엔드로 학습시키며, 트라이톤(Triton) 어텐션 커널을 직접 손으로 작성하고, 멀티 GPU 학습과 추론의 이득을 스스로 측정하며, 원시 덤프(raw dump)에서 말뭉치를 정제하고 스케일링 법칙(scaling law)을 피팅한 뒤 외삽하며, 동일한 기반(base) 위에서 SFT, DPO, RLVR 세 가지 방식을 대조 실험하고, 마지막으로 검증 가능한 환경과 하네스(harness)를 구축해 장기 과제(long-horizon) 에이전트를 학습시키며 self-judge 루프 추가까지 권장한다. 각 단계는 모두 현재 모델을 학습시키는 사람들이 실제로 씨름하고 있는 난제이며, API를 상대로 하이퍼파라미터를 조정하는 것이 아니다.

탕제는 2006년 칭화대 컴퓨터학과에서 공학 박사 학위를 받고 높은 연봉을 포기한 채 모교에 남아 교편을 잡았으며, 사회 네트워크 분석, 데이터 마이닝, 지식 그래프를 주로 연구해 과학기술 정보 플랫폼 AMiner를 이끌어 만들어냈다. 2019년에는 다시 연구실에 축적된 기술 성과를 사업화하기 위해 지푸 AI를 창업해 GLM 시리즈 대규모 모델의 연구개발과 상용화를 추진했다. 즉, 학생들에게 맨바닥부터 바퀴를 다시 만들게 하는 사람은 바로 GLM 뒤에 있는 그 사람이다.