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AI 천재들이 왜 대기업으로 회귀하는가

动察 Beating

이 글을 읽으려면 38 분

자신의 지혜를 낭비하지 않으려면 얼마나 큰 기계 속에 자신을 넣어야 할까.

글｜Sleepy

어떤 시대에는 똑똑한 사람들이 밖으로 나간다.

학교에 머물지 못하고, 연구소에 머물지 못하며, 대기업에도 머물지 못한다. 밖에는 돈이 있고, 새로운 판이 있으며, 몇 명이 둘러앉아 밤늦도록 지우고 쓰는 화이트보드와 쌓여 있는 배달 음식 상자가 있다. 누구나 자신이 곧 세상을 바꿀 거라고 생각한다.

19세기의 금광 채굴자들은 서쪽으로 갔고, 20세기 실리콘밸리 엔지니어들은 페어차일드를 떠났다. 모바일 인터넷 시절에는 대기업을 그만둔 프로덕트 매니저들이 SNS에 "다시 시작한다"는 말을 꼭 한 줄씩 덧붙이곤 했다.

어떤 시대에는 똑똑한 사람들이 다시 돌아온다.

밖으로 나가는 것은 모험처럼 들리고, 돌아오는 것은 패배처럼 들린다. 하지만 이번에는 그렇게 볼 수 없다. 돌아오는 사람들은 패배를 인정한 것이 아니다. 그들이 하려는 일이 갑자기 무거워졌기 때문이다. 몇 명의 사람, 한 사무실, 한 번의 투자 유치, 한 줌의 열정만으로는 충분하지 않게 된 것이다.

20세기 중후반, 물리학도 이런 과정을 겪었다. 원래는 실험실 안의 칠판, 분필, 장비, 그리고 몇 명의 천재들로 이루어져 있었다. 그러다가 충돌기, 국가 예산, 거대 프로젝트, 수천 명의 협력으로 성장했다. 어떤 이들은 이를 '빅 사이언스'라고 불렀다.

어떤 문제를 해결하려면 기계, 전기, 제도, 예산, 그리고 한 집단이 오랫동안 돈을 보이지 않는 구멍에 쏟아부어야 한다.

이제는 AI의 차례다.

2023년, 가장 품위 있는 야망은 밖으로 나가는 것이었다. 대기업은 떠나기 위한 곳이었고, 남는 사람들은 용기가 부족해 보였으며, 시대의 돌격 신호를 놓친 듯했다.

2026년, 바람이 방향을 바꿨다.

가장 주목받는 젊은 AI 인재 몇 명이 대기업으로 들어가기 시작했다.

뤄푸리, 쓰촨성 이빈 시골 출신, 북경대 석사, DeepSeek-V2 저자 중 한 명. 레이쥔이 언급한 후 '천재 소녀'라는 네 글자가 오랫동안 실시간 검색어에 올랐다. 그녀는 샤오미에 합류해 대형 모델 MiMo를 담당했다.

쑨톈샹, 1997년생, 푸단대 박사. 그가 주도한 MOSS는 국내에서 가장 먼저 공개된 ChatGPT 유사 모델 중 하나다. 직접 스타트업을 창업했고, 이후 바이두에 합류해 기초 모델 연구개발부 책임자로 모델 위원회에 들어갔다.

야오순위, 칭화대 야오반 출신, 프린스턴대 박사. 오랫동안 언어 모델 추론과 에이전트를 연구했다. 그가 주도한 ReAct와 Tree of Thoughts는 많은 사람들이 처음으로 모델이 단순히 대화만 하는 것이 아니라 도구를 호출하고, 피드백을 관찰하며, 계속 행동할 수 있다는 것을 보여주었다. 그는 스물일곱 살에 텐센트의 수석 AI 과학자가 되었다.

이 몇 사람은 사실 같은 테이블에 앉아 있었고, 테이블 위에는 단 하나의 문제만 있었다. 모델이 사업이 되고, 논문이 직위가 되고, 이상이 조직의 목표가 될 때, 한 사람이 자신의 똑똑함을 망치지 않으려면 자신을 얼마나 큰 기계 속에 집어넣어야 하는가 하는 문제였다.

극소수

작년 12월, 샤오미 발표회에서 뤄푸리가 처음으로 공개 석상에 모습을 드러냈다.

한 기자는 그녀가 다소 긴장한 듯했으며, 주로 기술 해석에 대해 이야기했다고 썼다. 많은 사람들이 그녀를 기술이 아닌 다른 것부터 알게 되었다. 레이쥔의 지명, 천만 연봉 소문, '천재 소녀', 핫 검색어, 짧은 동영상 클립. 이런 것들에 둘러싸이면 가장 찾기 어려운 것이 바로 그 사람 자신이다.

사실 그녀는 자신이 원하는 바를 말한 적이 있다.

전국적으로 화제가 되었을 때, 그녀는 WeChat 모멘트에 글을 올렸는데, 대략 인터넷이 그녀에게 조용히 일할 수 있는 분위기를 돌려달라는 내용이었다. 그녀는 자신이 천재 소녀가 아니며, 조용히 어렵고 올바른 일을 하고 싶을 뿐이라고 말했다.

어렵고 올바른 것, 어려운 점이 무엇일까. 많은 사람들은 기술이 어렵다고 생각하지만, 대규모 모델에 이르러서는 기술이 첫 번째 층에 불과하다.

두 번째 층은 돈, 세 번째 층은 조직, 네 번째 층은 시간이다. 다섯 번째 층이 가장 처리하기 어려운데, 그것은 사람이 이런 것들 사이에서 어떻게 처음의 신념을 지켜내는가 하는 것이다.

뤄푸리는 7년 전부터 이것이 쉽지 않다는 것을 알고 있었다. 석사 졸업 당시, 그녀는 여러 대기업의 최고 수준 채용 제안을 받았다. 다른 사람들은 돈, 직급, 구내식당과 헬스장, 어느 HR이 말을 더 잘하는지를 보고 제안을 고른다.

그녀는 자신의 기준을 적었다.

국내 대부분의 AI 팀은 연구와 업무의 균형을 맞출 수 없으며, 일만 시키거나 대학과 다를 바 없는 연구를 하게 한다. 두 가지를 모두 갖춘 곳은 극소수에 불과하다.

그녀가 찾고자 했던 것은 바로 그 극소수였다.

그 당시 ChatGPT는 아직 등장하지 않았고, 그녀는 먼저 알리 다모 아카데미에 갔다가, 나중에 DeepSeek으로, 그리고 다시 샤오미로 갔다. 표면적으로 보면, 대기업 연구소, 스타트업, 대기업 사업 부서를 오가며 여러 진영 사이를 옮겨 다닌 것처럼 보인다.

하지만 그녀가 7년 전에 썼던 기준을 다시 꺼내보면, 모든 것이 맞아떨어진다.

이것은 또한 쑨톈샹이 나중에 왜 바이두에 들어가게 되었는지를 설명해준다.

2023년 2월, 푸단대학교가 MOSS를 발표했다. 그것은 국내에서 가장 강력한 모델은 아니었지만, 국내에서 가장 먼저 ChatGPT 유사 모델을 대중 앞에 내놓은 프로젝트 중 하나였다. 발표 당일, 접속자가 너무 많아 서버가 마비되었다.

어느 학술 연구실이 갑자기 사회 전체의 주목을 받게 되었다. 마치 교실 문이 갑자기 열린 것처럼. 문 밖에는 투자자, 언론, 대기업, 그리고 구경꾼들이 가득 서 있었다. 모두가 흥분했다. 너무 흥분한 나머지 이 교실이 원래 무엇을 하는 곳이었는지 신경 쓰지 않을 정도였다.

그때 쑨톈샹은 박사 과정 중이었다. 그는 젊고 예리했으며, 갑자기 커진 문제 앞에 서 있었다.

그의 지도 교수 추시펑은 나중에 이렇게 말했다. 학술 연구실로는 ChatGPT와 비슷한 성능의 모델을 만들 수 없다고.

MOSS의 의미는 결코 OpenAI를 따라잡는 것이 아니었다. 그 의미는 문을 열어서 많은 사람들이 처음으로 대형 모델이 논문 속의 먼 미래가 아니라, 곧 산업 현실이 될 것임을 깨닫게 한 데 있었다.

문이 열리자 바람이 불어 들어왔다. 왕후이원이 영웅 모집 포스터를 내걸고, 자신이 5천만 달러를 내며 중국의 OpenAI를 만들겠다고 선언했다. 왕샤오촨은 바이촨 인텔리전스를 설립했고, 양즈린은 문지암면을 만들었다. 대기업 임원들은 ChatGPT를 본 후 곧바로 퇴사하여 창업에 나섰다. 이런 이야기들은 그해의 전형적인 시작이 되었다. 투자자들은 창업자를 만나면, 종종 먼저 무엇을 할 것인지 묻기보다, 누구를 더 데려올 수 있는지 물었다. 그해 중반까지, 국내에서 발표된 10억 파라미터 이상의 대형 모델은 79개에 달했다. 많은 회사들이 설립된 지 얼마 되지 않아 평가 가치가 수십억 달러로 치솟았다.

몇몇 유명한 대형 모델 창업자들이 쑨톈샹을 초대했다. 그는 가지 않았다. 이유는 박사 과정을 아직 마치지 못해서였다.

그에게 야망이 없었던 것은 아니다. 오히려 정반대였다. 진정으로 야망이 있는 사람은 타이밍에 매우 신중하다. 모든 빠르게 보이는 차에 올라타야 하는 것은 아니다.

나중에 쑨톈샹은 졸업 후 자신의 회사인 르싱지를 설립했다.

매일 같은 시간에 태양 사진을 한 장씩 찍어 1년 동안 모은 후, 모든 위치를 연결하면 하늘에 닫힌 8자 모양이 나타난다. 이것이 천문학에서 말하는 일행적(日行迹)이다. 태양은 매일 위치를 바꾸는 것처럼 보이지만, 1년 동안 같은 궤적을 따라간다.

쑨톈샹은 곧바로 대기업에 들어가지도 않았고, 가장 뜨거운 판에 뛰어들지도 않았다. 그는 상하이 창즈 학원에서 조교수로 재직하며, 한편으로는 연구용 AI 에이전트를 개발하고, 다른 한편으로는 창업을 병행했다. 2023년의 시나리오대로라면, 다음 단계는 그의 회사가 유니콘이 되어 어떤 발표회에서 바이두, 알리바바, 텐센트와 같은 무대에서 경쟁하는 것이었다.

시나리오는 그렇게 흘러가지 않았다.

광야

창업 스토리가 가장 화려할 때, 사람들은 항상 비용을 잊곤 한다. 2023년의 대형 모델 창업 열풍은 새로운 골드러시와 같았다. 모두가 저 멀리 금이 있다는 것을 알았지만, 그곳까지 가는 데 얼마나 많은 식량이 필요한지는 거의 묻지 않았다. 그때, 대기업을 떠나는 것은 하나의 자세였다. 대기업은 느리고, 절차가 많고, 계층이 두꺼웠다. 나온 사람들은 미래에 더 가까워 보였다. 대기업은 옛 도시 같았고, 스타트업은 광야 같았다.

말은 좋지만, 문제는 기반 모델이 모바일 인터넷과는 다르다는 점이다.

모바일 인터넷 시대에는 소규모 팀이 자금을 확보하면 먼저 제품을 만들고, 사용자를 선점하며, 성장을 먼저 추진할 수 있었다. 페이지가上线되고 성장세가 나타나면, 이야기를 계속 이어갈 수 있었다.

기반 모델 시대는 다르다.

첫 번째 청구서가 현실을 깨닫게 한다. 수만 장의 GPU, 안정적인 전력, 데이터 엔지니어링, 트레이닝 프레임워크, 추론 비용, 장기적인 현금 흐름. 모델은 사무실 한곳에서 몇 명이 밤을 새워 만드는 것이 아니다. 그것은 광산과 같아서, 금을 캐기도 전에 철도를 먼저 깔아야 한다.

가장 크게 울린 총성이 가장 먼저 잠잠해졌다. 왕후이원은 6개월 후 건강 문제로 퇴장했고, 광년지외는 메이퇀에 인수되었으며, 홍콩거래소 공시에 따르면 총 대가는 약 20.65억 위안이었다.

당시 많은 사람들은 이를 한 개인의 예상치 못한 사건으로 봤다. 지금 되돌아보면, 그것은 예고편에 가깝다. 이후 미디어 보도에 따르면, 바이촨은 의료 분야로 방향을 전환했고, 링이완우는 더 이상 수조 개 파라미터 이상의 초대형 기반 모델 사전 학습을 강행하지 않았다. 리카이푸는 현재 단계에서 초대형 기반 모델 사전 학습이 스타트업에게 ROI가 극히 낮다고 말했는데, 이는 수지가 맞지 않는다는 뜻이다.

MiniMax의 투자설명서에는 월별 현금 소모가 약 2790만 달러로 예상된다고 적혀 있다. 이 숫자는 모바일 인터넷 시대라면 한 회사가 오랫동안 운영될 수 있는 금액이다. 하지만 기반 모델 시대에서는 한 달 치에 불과하다.

즈푸와 MiniMax가 자본 시장으로 향한 가장 중요한 의미는 그들에게 보급을 제공했다는 점이다. 모델 회사가 살아남으려면 끊임없는 군량과 풀(자금)이 필요하다.

어떤 사람들은 DeepSeek을 반례로 들 수 있다. 전통적인 대기업이 아니면서도 기반 모델을 만들지 않았냐고. 하지만 DeepSeek 뒤에는 환팡(幻方)이 있다. 이는 일찍이 만 장의 A100 GPU 클러스터를 구축한 퀀트 펀드다. 스타트업의 옷을 입고 있지만, 대기업 규모의 자산을 품고 있다. 뤄푸리가 DeepSeek-V2 저자 목록에 등장했을 때, 그녀가 발판으로 삼은 것도 바로 이 자산이었다.

여기까지 오면, 쑨톈샹이 바이두에 합류한 것이 더 이상 갑작스럽지 않게 느껴진다.

MOSS가 출시되었을 때, 그는 어떤 일이 가능하다는 것을 증명했다. 르싱지(日行迹) 시절에는 연구용 AI 에이전트를 회사로 만들려고 시도했다. 기반 모델 시대에 이르러서는 문제가 더 이상 똑똑한 팀이 데모를 만들 수 있는지에 국한되지 않는다. 모델은 장기적으로 훈련되어야 하고, 안정적으로 운영되며, 제품에 통합되어 매일 실제 사용자와 실제 비즈니스의 반복적인 검증을 견뎌야 한다.

바이두는 백지 상태가 아니다. 검색, 클라우드, 어니언(文心一言), 자율주행, 장기적인 AI 축적을 보유하고 있다. 하지만 오래된 축적은 때로는 기초가 되기도 하고, 때로는 짐이 되기도 한다.

이는 뤄푸리가 직면한 샤오미의 상황과 매우 유사합니다. 샤오미가 원하는 것은 연구실에서만 빛나는 모델이 아닙니다. 샤오미에는 스마트폰, 자동차, IoT, 공급망, 그리고 사용자가 매일 만지는 제품들이 있습니다. MiMo가 단지 논문 속의 이름에 불과하다면 그 의미는 제한적일 수밖에 없습니다. 그것은 기기 속의 응답, 차량 시스템 속의 판단, 가정 환경 속의 연동으로 변해야 합니다. 그러면 비즈니스는 더 이상 추상적인 단어가 아닙니다.

그래서 뤄푸리가 말한 "조용히 어렵고 올바른 일을 한다"는 말이 샤오미에서는 오히려 더 어려워집니다. 실제 사용자에게 가까워질수록 조용히 있기가 더 힘들어지기 때문입니다.

야오순위는 27세에 텐센트의 수석 AI 과학자로 임명되었습니다. 칭화대 야오반, 프린스턴, OpenAI 같은 곳에서 훈련받으며 언어 모델 추론과 에이전트를 연구했습니다. ReAct는 모델이 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 도구를 호출하고, 피드백을 관찰하며, 계속 행동할 수 있게 했습니다. Tree of Thoughts는 추론을 하나의 체인에서 하나의 나무로 확장했습니다. 한 젊은이가 대형 모델을 '대화만 하는 것'에서 '일을 할 수 있는 것'으로 한 걸음 나아가게 한 것입니다.

텐센트가 그를 이 자리에 앉힌 것은 단지 젊은이에게 상을 주기 위해서가 아닙니다. 텐센트에는 위챗, 텐센트 미팅, 게임, 업무 협업 도구, 그리고 중국 인터넷에서 가장 밀집된 사용 시나리오 중 하나가 있습니다.

텐센트는 진입로도 부족하지 않고, 사용자도 부족하지 않습니다.

부족한 것은 모델의 능력을 제품의 능력으로 조직할 수 있는 사람입니다.

하나의 방법이 논문에서 성립한다고 해서 그것이 위챗에서도 성립한다는 의미는 아닙니다. 논문에서 동료들은 혁신성을 봅니다. 그러나 대기업에서는 조직이 비용, 안정성, 리스크 등 다양한 문제를 따져봐야 합니다.

야오순위가 그 자리에 앉자, 이 모든 문제가 그의 몫이 되었습니다.

과거에는 연구자가 천천히 성장할 수 있었습니다. 먼저 논문을 발표하고, 그다음 프로젝트를 진행하고, 소규모 팀을 이끌고, 마침내 조직이 복잡한 문제를 그에게 맡겼습니다. 하지만 지금 업계는 기다려주지 않고, 회사도 기다려주지 않으며, 미디어도 기다려주지 않습니다.

중요한 2~3년 동안 무언가를 이뤄낸 사람이라면 누구든지 스포트라이트 아래로 밀려나며 핫서치에 오르게 됩니다.

핫서치는 결과를 좋아하고 과정은 좋아하지 않습니다. 하지만 사람의 운명은 대개 과정 속에 숨어 있습니다.

같은 스포트라이트가 다른 사람들의 얼굴에도 비춰졌지만, 그들은 가장 밝은 곳으로 나아가지 않았습니다.

뤄푸리는 샤오미 발표회 무대에 섰고, 쑨톈샹은 바이두의 기초 모델 부서로 들어갔으며, 야오순위는 텐센트의 수석 과학자 자리로 밀려났습니다. 반대편에서는 누군가 같은 바람 소리를 듣고 오히려 문을 조금 더 닫았습니다.

같은 세대, 같은 갈림길에서 갈라지다.

또 다른 갈림길

쩡궈양은 스포트라이트를 향해 나아가지 않았다. 그는 1998년 청두 출생으로, 여덟 살에 프로그래밍을 배우기 시작했고, 고등학교 2학년 때 정보학 경시대회에서 금메달을 땄으며, 이후 칭화대학교에 추천 입학했다. 2022년, 그는 지도교수 류즈위안과 함께 '면벽지능(面壁智能)'을 공동 창업하여 기술 총책임자를 맡았다. 면벽은 엣지 사이드 소형 모델, 20억 파라미터 규모에 집중했고, 업계에서는 '소형 강철포(小钢炮)'라고 불렸다.

작년에는 쩡궈양이 8인 핵심 팀을 이끌고 텐센트의 '혼위안(混元)'으로 갈 것이라는 소문이 돌았다. 회사는 그가 이에 대해 "전혀 모르는 일"이라고 해명했다.

소문도 시대의 냄새를 물씬 풍겼다. 몇 년 전만 해도 소문은 주로 어느 대기업 임원이 퇴사하여 창업한다는 내용이었다. 지금은 소문 속 젊은 기술 총책임자에게 항상 대기업行이라는 귀결점이 따라붙는다.

쩡궈양의 소규모 팀은 두터운 지원도 없었고, 자금도 부족했으며, 기회의 창도 짧았다. 하지만 엣지 사이드 소형 모델이라는 작업 자체가 처음부터 기초 모델과 정면충돌하려는 것은 아니었다.

기초 모델은 저수지를 만드는 것과 같다. 저수지는 장관이다. 계곡이 필요하고, 제방이 필요하며, 공사팀이 필요하고, 수년간 수익을 보지 못하는 투자가 필요하다. 엣지 사이드 소형 모델은 우물을 파는 것에 더 가깝다.

그것은 다른 것을 갈고 닦는다. 모델이 더 작아질 수 있는지, 더 빨라질 수 있는지, 더 저렴해질 수 있는지, 휴대폰, 컴퓨터, 자동차, 로봇에서 구동될 수 있는지, 매번 요청을 클라우드로 돌려보낼 필요 없이 사용자에게 더 가까이 다가갈 수 있는지.

저수지는 지형을 바꿀 수 있다. 우물은 한 마을을 구할 수 있다.

이것이 바로 갈림길이다.

같은 세대의 젊은이들이 같은 시대에 의해 모델 앞으로 밀려났다. 어떤 이는 자신이 해야 할 일이 대기업에 들어가야만 가능하다는 것을 깨달았다. 문제가 너무 커져 개인이 감당할 수 없기 때문이다. 어떤 이는 자신이 해야 할 일이 오히려 너무 큰 조직에 들어가서는 안 된다는 것을 깨달았다. 조직이 너무 크면 감각이 사라지기 때문이다.

몇 가지 인내의 방식

대기업으로 돌아가는 것이 흡수되는 것이 아니며, 외부에 남는 것이 고수하는 것만도 아니다.

많은 일들은 그렇게 쉽게 분류되지 않는다. 어른의 세계는 학생 시절의 객관식 문제와 같지 않다. A는 이상, B는 현실, C는 타협, D는 위 모두 아님. 실제 세계에서는 네 가지 선택지가 종종 뒤섞여 있으며, 다시 선택할 기회도 주어지지 않는다.

2023년에 떠나는 것은 합리적이었다. 돈이 밖에 있었기 때문이다. 2026년에 들어가는 것도 합리적이다. 기계(자원)가 안에 있기 때문이다.

일을 너무 이루고 싶어 하는 사람일수록 조건에 특히 민감해진다. 문제를 진정으로 중요하게 여기는 사람은 명함에 '창업자'라고 적혀 있다고 해서 수만 장의 GPU가 하늘에서 떨어질 것이라고 가장하지 않는다. 또한 명함에 '수석 과학자'라고 적혀 있다고 해서 조직이 본질적으로 과학을 이해할 것이라고 믿지도 않는다.

그래서 이 사람들은 대기업에 들어간 사람과 들어가지 않은 사람으로 나뉘는 것이 아니라, 몇 가지 다른 인내의 방식으로 나뉘었다.

대기업에 들어간 사람은 조직을 인내하고, 담장 밖에 남은 사람은 자원을 인내하며, 기초 모델을 만드는 사람은 청구서를 인내하고, 좁은 방향을 가는 사람은 한계를 인내한다.

이것이 이번 AI 인재 회귀에서 가장 감동적인 부분이다. 누가 얼마를 받았는지, 누가 얼마나 높은 자리에 올랐는지가 아니다. 어떤 젊은 천재들이 처음으로 개인의 재능보다 더 큰 무언가와 부딪힌 것이다.

그들은 이전 세대 인터넷 창업자들처럼 세상을 용기 하나로 뒤집을 수 있는 테이블이라고 상상할 자격이 없다. 모델 시대의 테이블은 너무 무겁다. 들어 올릴 수 없을 때, 사람은 먼저 자리에 앉아 자신이 쥔 못을 박을 수 있을지 지켜볼 수밖에 없다.

하지만 같은 조영(曹營)에 있더라도, 어떤 이는 곽가(郭嘉)로 살고 어떤 이는 공융(孔融)으로 산다. 곽가는 관도(官渡) 전투 전에 조조의 뜻을 바꿀 수 있었지만, 공융은 허도(許都) 명사 명단의 예쁜 이름에 불과했다.

오늘날 이 젊은이들이 대기업에 들어갈 때 진정으로 봐야 할 것은 권력이다. 노선을 그가 바꿀 수 있는지, 카드를 그가 조정할 수 있는지, 사람을 그가 직접 고를 수 있는지, 모델이 최종적으로 제품에 들어가는지. 단지 높은 연봉을 받고 허울 좋은 자리에 앉아 발표회 포스터에서 젊은 과학자로 등장한다면, 몇 년 안에 소진될 것이다. 반대로, 이 몇 가지를 그가 진정으로 결정할 수 있다면, 그것은 단순한 입사가 아니라 대기업이 진정으로 권력의 일부를 내준 것이다.

싯다르타, 강가에서

헤세는 《싯다르타》에서 이런 인물을 썼다.

브라만의 아들, 도시 전체에서 가장 유망한 젊은이, 모두가 그가 아버지의 뒤를 이을 것이라 믿었다. 나중에 그는 고행자들을 따라 떠났고, 몇 년 후 다시 그들을 떠났다. 그는 부처를 만나 오체투지로 경외했지만, 제자로 남기를 거절했다. 도시에 들어가 부자가 되었고, 나중에는 이 모든 것을 버리고 강가로 나루터를 보러 갔다.

어떤 이탈의 현장에서 보더라도 그는 배신자였다. 아버지의 눈에는 가문을 배신했고, 고행자의 눈에는 수행을 배신했으며, 부자 세계의 눈에는 부를 배신했다. 하지만 이 몇 번의 이탈을 함께 놓고 보면, 같은 일이었다. 그가 내내 버린 것은 가문, 수행, 부가 아니라 남이 건네준 기성 정답이었다. 각각만 보면 변절처럼 보이지만, 연결해서 보면 하나의 길이었다.

늙어서야 그는 강가에서 물의 소리를 이해했다. 강은 근원에 있으면서 동시에 하구에 있다. 하나의 강은 눈앞에 흐르는 이 구간만으로 이해할 수 없다.

우리는 항상 남을 위해 진영을 나누길 좋아한다. 뤄푸리는 알리바바에 갔다가 DeepSeek에 갔다가 샤오미로 갔다. 쑨톈샹은 창업자의 초대를 거절하고, 자신이 회사를 차렸다가 바이두로 들어갔다. 야오순위는 학계의 최전선에서 텐센트로 들어갔다. 쩡궈양은 담장 밖에 남아 소문에 의해 담장 안으로 밀려났다가 다시 버텼다.

땅에서 보면, 그들은 때로는 북쪽으로, 때로는 남쪽으로 치우쳐 마치 매일 마음을 바꾸는 것처럼 보인다. 하지만 사람의 인생은 어느 한 날의 그림자만으로 판단할 수 없다.

일행적(日行迹)이 매혹적인 이유가 바로 여기에 있다. 매일 같은 시간에 태양을 보면, 그 위치가 항상 다르다. 하루만 보면 흔들리는 것처럼 느껴진다. 일 년을 봐야 그 편차들이 이어져 하나의 닫힌 8자 모양을 이룬다는 것을 알게 된다.

뤄푸리가 7년 전에 써 내려간 기준은 변하지 않았다. 쑨톈샹은 MOSS에서 일행적을 거쳐 바이두까지, 여전히 모델을 현실로 가져오는 일을 하고 있다. 야오순위는 추론 방법에서 에이전트의 실현으로 나아가며, 여전히 모델이 대화만 하던 것에서 실제 일을 하도록 만드는 문제에 직면해 있다. 쩡궈양 등은 담 밖에 남아 있지만, 가만히 있는 것이 아니다. 그들은 단지 문제를 손이 닿는 범위 안으로 축소했을 뿐이다.

그들은 회사를 위해 온 것이 아니라, 일을 위해 온 것이다. 언젠가 조건이 다시 변하면, 그들은 또 떠날 것이다. 그때 그들은 누군가를 배신했다고 느끼지 않을 것이며, 대기업도 놀라지 않아야 한다. 진정으로 문제에 이끌리는 사람은 어떤 조직에도 영원히 충성하지 않는다.

그가 충성하는 것은, 자신조차도 완전히 설명할 수 없는 그 길이다.

밤이 되면, 여러 곳의 화면이 여전히 켜져 있다. 베이징, 상하이, 선전, 항저우. 어떤 이는 대기업 회의실에서 로드맵을 수정하고, 어떤 이는 소규모 팀에서 추론 지연 시간을 관찰하며, 어떤 이는 발표회 전에 기술 원고를 몇 번이고 검토하고, 어떤 이는 끝나지 않은 실험 옆에 다음 시도를 적어 놓는다.

화면의 빛이 얼굴에 비칠 때, 그 사람이 담 안에 있는지, 담 밖에 있는지 알 수 없다.

일행적에서 태양은 매일 위치를 바꾸는 것처럼 보이지만, 사실 태양은 결코 마음을 바꾼 적이 없다. 변하는 것은 계절이다.