17세 공동 제1저자가 나오는 구조

중국 AI의 경쟁력을 보여주는 한 가지 사례가 있습니다. 중국 선전 출신의 17세 고등학생 천광위(陈广宇)입니다.

무엇을 했나

천광위는 중국 AI 기업 문샷AI의 Kimi 연구팀에서 인턴으로 활동하며, 대규모 언어 모델의 구조를 개선하는 연구인 「Attention Residuals」에 참여했습니다. 논문에는 천광위와 장위, 쑤젠린 세 사람이 동등하게 기여한 공동 제1저자로 명시돼 있습니다.

Attention Residuals는 기존 Transformer가 모든 이전 층의 정보를 고정된 방식으로 계속 더하던 잔차 연결(Residual Connection)을 바꿉니다. 모델이 현재 입력에 따라 어느 층의 정보를 더 참고할지 선택하도록 만들어, 깊은 모델에서 정보가 희석되는 문제를 줄이려는 접근입니다.

이 기술은 단순한 아이디어에 그치지 않았습니다. 연구팀은 이를 48B 규모의 Kimi Linear 모델에 적용해 1.4조 토큰으로 학습했고, 논문에서 평가한 모든 후속 과제에서 기존 구조보다 성능이 향상됐다고 보고했습니다.

어떻게 진입했나

더 흥미로운 부분은 이 분야에 진입한 과정입니다.

그가 인공지능 연구를 본격적으로 파고들기 시작한 것은 약 1년 전이었습니다. 논문을 읽고 GitHub의 오픈소스 프로젝트와 구현 코드를 추적하면서 기초를 익혔습니다. 특히 효율적인 어텐션 구현을 다루는 Flash Linear Attention 커뮤니티 활동이 Kimi 팀과 연결되는 계기가 됐습니다.

2025년 여름에는 미국의 소규모 AI 스타트업에서 7주간 인턴으로 일했고, 귀국한 뒤 같은 해 11월 Kimi 팀에 합류했습니다. 그리고 고등학교를 졸업하기도 전에 대규모 AI 모델의 핵심 구조를 연구하는 논문의 공동 제1저자가 됐습니다.

이 사례를 어떻게 읽을 것인가

이 사례를 단순히 ’17세 천재의 탄생’으로만 보면 중요한 부분을 놓치게 됩니다.

개인의 재능도 특별하지만, 더 주목해야 할 것은 나이나 학위보다 실제 결과물을 기준으로 인재를 받아들인 조직입니다.

고등학생이 논문을 읽고 오픈소스에 참여합니다. 소셜미디어에 공개한 기술적 생각이 인턴십 기회로 연결됩니다. 기업은 그를 견학생으로 두지 않고 실제 연구와 대규모 실험에 참여시킵니다. 그리고 기여가 확인되자 박사급 연구자들과 함께 공동 제1저자로 이름을 올립니다.

중국 AI 생태계의 힘은 인재가 많다는 데만 있지 않습니다. 아직 학위도 없고 검증된 경력도 없는 사람을 빠르게 발견해, 실제 GPU와 코드, 데이터, 연구 문제를 맡기는 구조에 있습니다. 인재를 먼 미래를 위한 ’학생’으로만 보지 않고, 현재 문제를 함께 해결할 수 있는 ’기여자’로 대하는 것입니다.

물론 한 명의 사례만으로 중국 교육이나 연구 생태계 전체를 평가할 수는 없습니다. 천광위 역시 자신을 영웅으로 만들지 말고 기술과 팀을 봐달라고 거듭 강조했습니다. Kimi 측도 이 연구가 여러 연구자와 인프라 구성원의 협업으로 완성된 결과라고 밝혔습니다.

그래서 이 이야기가 주는 메시지는 ’중국에는 천재 고등학생이 있다’가 아닙니다.

잠재력 있는 사람이 나타났을 때, 나이와 학력의 문턱을 낮추고 실제 최전선의 문제를 맡길 수 있는가.

AI 시대의 인재 경쟁은 결국 가장 뛰어난 사람을 보유한 나라보다, 아직 완성되지 않은 사람의 가능성을 더 일찍 발견하고 실전 기회를 주는 조직이 앞서갈 가능성이 큽니다.