퀄컴에 인수된 모듈러, 모조 언어 전면 오픈소스화

모조는 그동안 macOS와 리눅스를 지원해왔고, 윈도우 사용자는 WSL(리눅스용 윈도우 하위 시스템)을 거쳐야 했다. 모듈러는 마이크로소프트 윈도우팀과 협력해 네이티브 윈도우 지원을 준비하고 있다고 전했다.

퀄컴 품에 들어간 모듈러, 경쟁 칩까지 지원 유지

이번 발표는 퀄컴이 모듈러 인수를 마무리한 시점과 맞물려 나왔다. 인수 이후에도 모듈러 플랫폼은 퀄컴과 직접 경쟁하는 하드웨어까지 계속 지원하겠다고 밝혔다. 모듈러는 "재단은 모두가 설 수 있을 때만 작동한다"고 설명했다.

실제로 이번에 지원 범위를 엔비디아·AMD GPU에서 AWS 트레이니엄(Trainium), 구글 TPU, 퀄컴 클라우드 AI 100 울트라, 퀄컴 드래곤플라이(Dragonfly)까지 넓혔다. 모두 같은 모델링 API와 서빙 워크플로, 프로그래밍 언어, 핵심 추상화 위에서 돌아간다. 모듈러는 새 하드웨어를 이 플랫폼에 올리는 데 드는 엔지니어링 공수가 기존 방식보다 10배 넘게 줄었다고 설명했다. 협력사 HTEC은 소수 엔지니어만으로 몇 달 만에 구글 TPU 지원을 직접 구현해 냈다.

미니맥스가 보여준 실전 성능

모듈러 클라우드는 이날 console.modular.com에서 정식 서비스로 전환됐다. 오픈AI 호환 API로 토큰당 과금하는 공유 엔드포인트와, 자체 인프라나 고객 인프라에서 돌아가는 전용 배포 두 가지 방식을 제공한다.

이 서비스는 지난 몇 달간 'ModelRun'이라는 이름으로 오픈라우터(OpenRouter) 트래픽을 처리해왔고, 독립 벤치마크 업체 아티피셜 애널리시스에 따르면 지연 시간과 처리량에서 상위권을 유지했다.

대표 사례로 꼽히는 곳은 미니맥스다. 미니맥스는 자사 모델 M3를 모듈러 클라우드 전용 배포로 돌리며 분당 수십억 토큰 규모의 실제 서비스 트래픽을 처리하고 있다. M3는 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 처리, 그리고 필요한 키-값 블록만 골라 연산량을 줄이는 희소 어텐션 기법 'MSA(MiniMax Sparse Attention)'를 결합한 모델이다. 모듈러는 이 모델을 MAX에 직접 이식하고 MSA 전용 커널을 튜닝해 서비스 트래픽 패턴에 맞춰 최적화했다고 밝혔다.

MAX 개방과 얼라이언스 프로그램

모듈러는 추론 엔진 MAX의 라이선스 정책도 바꾸고 소스 접근 범위를 넓히기로 했다. 개발자·기업·하드웨어 업체·파트너가 플랫폼을 직접 확장하고 기여할 수 있게 하려는 목적이다. 동시에 하드웨어 업체, 모델 개발사, 클라우드 업체, 데이터센터 운영사를 아우르는 업계 얼라이언스 프로그램도 준비 중이라고 밝혔다. 스타트업 반도체 업체 d-Matrix도 이 구상에 관심을 보인 업체 중 하나로 언급됐다.

어떻게 써보나

모조 1.0을 써보려는 개발자는 mojolang.org에서 컴파일러와 표준 라이브러리, 문서를 내려받을 수 있다. macOS와 리눅스에서 바로 설치할 수 있고, 윈도우에서는 당분간 WSL을 거쳐야 한다.

모듈러 클라우드에 가입하면 모델 카탈로그에서 공개 모델을 골라 공유 엔드포인트로 바로 호출하거나, 자체 모델을 업로드해 전용 배포로 운영할 수 있다. 오픈AI 호환 API를 쓰기 때문에 기존에 오픈AI SDK로 짜둔 코드를 엔드포인트 주소만 바꿔 그대로 쓸 수 있다는 점이 실무에서는 가장 체감이 큰 부분이다.

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에디터의 시선

모듈러가 모조를 완전히 오픈소스로 풀면서 동시에 퀄컴 산하로 들어간 조합은 이상해 보일 수 있지만, 순서를 보면 자연스럽다. 인수 주체가 특정 반도체 회사인 만큼, 언어와 컴파일러를 폐쇄적으로 남겨두면 "퀄컴 전용 도구"라는 인식이 굳어질 위험이 컸다. 컴파일러까지 아파치 2.0으로 열어 누구나 새 플랫폼으로 포팅할 수 있게 한 건, 인수 이후에도 중립적인 표준 자리를 지키겠다는 신호로 읽힌다.

이런 흐름은 처음 보는 패턴이 아니다. 특정 칩 제조사가 소프트웨어 표준을 인수했을 때, 그 표준이 살아남으려면 인수사의 경쟁자까지 계속 지원해야 한다는 조건이 늘 따라붙었다. 엔비디아 GPU와 AMD GPU를 이미 지원하던 모듈러가 이번에 퀄컴 자체 칩(Cloud AI 100 Ultra, Dragonfly)뿐 아니라 아마존 트레이니엄과 구글 TPU까지 한 번에 얹은 건, 그 조건을 실행에 옮긴 것이다.

국내 기업 입장에서 눈여겨볼 대목은 엔지니어링 공수 절감 주장이다. HTEC이 소수 인력으로 몇 달 만에 TPU 지원을 붙였다는 사례는, 자체 가속기를 준비 중인 반도체 스타트업이나 클라우드 사업자에게 이식 비용을 가늠하는 참고점이 될 수 있다. 다만 이 수치는 모듈러 측 주장이라 실제 이식 난이도는 붙이는 하드웨어의 성격에 따라 달라질 수 있다.

앞으로 몇 달 안에 관전 포인트는 두 가지다. 하나는 모듈러 클라우드가 트레이니엄과 TPU를 실제 상용 서비스로 얼마나 빨리 옮기는지, 다른 하나는 얼라이언스 프로그램에 어떤 이름의 회사들이 합류하는지다. 미니맥스 같은 대형 모델 개발사가 이미 실사용 트래픽으로 성능을 증명한 만큼, 다음 순서는 이 플랫폼이 특정 칩 회사의 도구가 아니라 업계 공통 기반으로 자리 잡을 수 있느냐다.