6월 22일, 일본의 Sakana AI에서 Fugu를 공개했습니다. Fugu는 모델이 아니라, 모델들을 지휘하는 지휘자, 즉 프로젝트 매니저에 가까운 포지션입니다. 지휘자 자체를 고도화하여 학습시킨 진일보한 형태이며, 이제 AI를 '단일 모델'이 아닌 '시스템'으로 보는 관점이죠.
흥미로운 내용이 많고, 직접 사용해보면 재밌을 것 같아 간략히 공유해봅니다.
- Fugu는 직접 답을 내는 단일 모델이 아닌, GPT-5.5, 클로드 Opus 4.8 등 세계 최고 모델들을 상황에 맞게 골라 쓰는 '지휘자'
- 사용자가 질문하면 "코딩 잘하는 모델", "추론 잘하는 모델" 등 각 분야의 AI 전문가 팀을 꾸려 최적의 답을 조합해 내는 AI 프로젝트 매니저 역할 수행
- 코딩과 추론 같은 고난도 벤치마크 테스트에서 Anthropic의 'Fable 5' 및 비공개 모델 'Mythos Preview'와 비슷한 퍼포먼스를 보여줌
- 거대한 단일 모델의 체급에 의존하지 않고도, 뛰어난 선별 및 조합 능력만으로 세계 최고 수준의 성과를 낼 수 있음을 증명
이 독특한 구조는 다음과 같은 장점을 갖습니다.
- AI 모델 수출 규제 등, 특정 회사나 국가에 의존했을 때 발생할 수 있는 치명적인 서비스 중단 리스크를 방어
- 하나의 모델 사용이 막히더라도 즉각 다른 대안 모델로 우회하여 작업을 처리할 수 있는 안정적 설계
- "한 회사의 API에 핵심 인프라를 의존하는 것은 취약하다"라는 Sakana AI의 철학이 그대로 담긴 전략적 결과물
단점도 제기됩니다.
- 일각에서는 여러 모델을 단순히 연결한 '래퍼(wrapper)'에 불과하며, 선택 기준이 블랙박스라는 회의론 제기
보안 문제만 없다면 저는 한 번 써볼 생각입니다. 보통은 제가 직접 오케스트레이션을 했는데 Fugu가 저보다 이 역할을 잘 수행할 수 있는지, 어떻게 하면 원하는 성능을 내게 할 수 있는지 고민해봐야겠습니다.