량원펑

기타= 공식 표기 = Liang Wenfeng **량원펑**(중국어 간체자: 梁文锋, 영어: **Liang Wenfeng**, 1985년 ~ )은 중국의 기업가·프로그래머로, 정량 헤지펀드 하이‑플라이어(High‑Flyer)의 공동 창립자이자 생성형 인공지능 기업 딥시크의 창립자 겸 최고경영자(CEO)다. 하이‑플라이어는 2020~2021년에 엔비디아 A100으로 구성된 AI 학습 클러스터 ‘파이어‑플라이어(Fire‑Flyer I·II)’를 구축했고, 해당 인프라는 10,000개의 A100 GPU로 구성된 2세대 시스템을 통해 비용과 에너지 사용을 크게 절감하는 설계를 공개하였다.언어=en 2025년에는 네이티브 스파스 어텐션(NSA) 연구로 ACL 2025 최우수 논문상을 공동 수상했다.언어=en 2025년 초 대한민국에서는 보안·개인정보 보호 우려로 정부 기기에서 딥시크 접속이 차단되었고 일부 금융기관과 기업도 내부망에서 접속을 제한했다.언어=en언어=ko언어=en
# 생애
량원펑은 1985년 중국 광둥성 잔장시 우촨시의 밀리링(밀리링) 마을에서 태어났다. 부모는 모두 초등학교 교사였다.언어=en 저장성 항저우의 저장 대학에서 전자정보공학(학사)과 정보통신공학(석사)을 공부했다.언어=en 학부·대학원 재학 무렵부터 금융 시계열과 기계학습을 접목하는 실험을 시작했으며, 글로벌 금융위기(2008년)를 계기로 정량투자 자동화를 본격화했다.언어=en
# 경력
* 2008–2014년: 완전 자동화 매매 및 기계학습 기반 정량투자 실험을 진행. * 2015년: 독립 운용 준비 체계화(법인 설립 전 단계). * 2016년: 닝보 법인 형태의 하이‑플라이어 설립. 2016년 10월 21일 딥러닝 모델이 최초로 실거래에 투입되었다.언어=en * 2019년: 홍콩 자회사 High‑Flyer Capital Management (Hong Kong) Limited 설립, SFC Type‑9(자산운용) 인가(CE# BOP309) 취득.언어=en * 2020년: Fire‑Flyer I(약 1,100 A100) 가동(약 2억 위안 규모). * 2021년: Fire‑Flyer II(약 10,000 A100) 완공. 비용 절감·에너지 효율 설계와 통신 스택(HFReduce 등) 공개. * 2023년: AGI 연구 전담 조직 딥시크를 출범. * 2025년: ACL 2025 최우수 논문상(NSA) 공동 수상.
# 주요 활동과 업적

## 하이‑플라이어 퀀트(정량투자)
량원펑은 하이‑플라이어에서 딥러닝 모델을 가격‑거래량·재무·대체데이터 신호와 결합해 전략 전반에 적용했다. 2017년에는 AI 기반 모델이 운용의 주류가 되었으며, 2025년 보도 기준 하이‑플라이어는 딥시크와 연계된 AI 연구 역량을 축적해 중국 정량투자 업계 내 선도적 위상을 구축했다. 하이‑플라이어의 운용자산(AUM)은 시점에 따라 변동하며 2025년 AP 기준 약 80억 달러 수준으로 파악된다.언어=en
## 딥시크(AGI 연구)와 생태
딥시크는 2025년 1월 R1 모델 공개 이후 글로벌 배포 채널을 빠르게 확장했고, 마이크로소프트 애저·깃허브 카탈로그에 모델이 제공되었다.언어=en 내부 인프라·소프트웨어 스택도 단계적으로 공개되었으며, 평행 파일시스템 ‘3FS’는 공개 저장소를 통해 배포되었다.언어=en언어=en
# 연구·기술적 관점
Fire‑Flyer II는 10,000개의 A100 GPU를 PCIe 기반으로 구성해 DGX‑A100 대비 절반 수준의 비용, 약 40%의 에너지 절감(설계 기준)을 지향했다. 통신 최적화를 위해 HFReduce, 대용량 병렬 파일시스템 3FS, 플랫폼 소프트웨어를 병행 개발했다. NSA 연구는 하드웨어 정렬형 희소 어텐션을 본질적으로 학습 가능하도록 구성해 64k 컨텍스트 등에서 연산 강도 균형 설계와 구현 최적화를 통해 속도 이점을 입증했다.
# 정책·규제 환경과 대응
2025년 2월 대한민국 정부는 보안 위험을 이유로 정부 기기에서 딥시크 접속을 차단했고, 개인정보보호위원회는 앱 다운로드 중단·점검 조치를 발표했다.언어=en 한국 기업·금융기관들도 내부망에서 접근을 제한했다. 앱 마켓에서는 일시적으로 다운로드가 중단되기도 했다.언어=en 중국 내에서는 2024년 정량 운용 규제 강화 국면에서 프로그램 매매·고빈도 매매에 대한 감독이 강화되었고, 업계는 전략과 리스크 통제를 조정하였다.언어=en
# 평가와 영향
량원펑과 딥시크는 비용 효율적 대규모 모델 훈련·배포 방식과 공개 생태 확대(모델·코드 공개, 3FS 공개 등)로 주목을 받았다. 딥시크 모델의 상용 배포는 글로벌 AI 모델 시장의 경쟁 구도를 촉진했고, 국내외 기업·대학의 커리큘럼·도입 움직임에도 영향을 주었다. 또한 그의 고향(광둥 우촨)의 지역 관광 수요가 늘어나는 등 사회문화적 파급효과도 관찰되었다.
# 논란
* (대한민국) 보안·개인정보 보호 우려에 따른 정부 기기 차단 및 일부 기관·기업의 내부망 접속 제한 조치. * (중국) 모회사 하이‑플라이어의 일부 임원이 2018~2023년 사이 증권사와의 리베이트 수수 의혹으로 조사를 받았다.언어=en언어=en
# 논문
* 위안 징양; 가오 화쭤; 다이 다마이; 뤄 쥔위; 자오 량; 장 정옌; 셰 전다; 웨이 위싱; 왕 리앤; 샤오 즈핑; 왕 위칭; 루안 충; 장 밍; **량 원펑**; 젱 왕딩, 2025, 〈네이티브 스파스 어텐션: 하드웨어 정렬형이면서 본질적으로 학습 가능한 희소 어텐션(Native Sparse Attention: Hardware‑Aligned and Natively Trainable Sparse Attention)〉, *Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025), Long Papers*, 23078–23097, doi:10.18653/v1/2025.acl-long.1126. : 이 논문은 길이가 매우 긴 입력을 다루는 언어 모델에서 계산량을 줄이면서 성능을 유지하기 위한 희소 어텐션 방식을 제안한다. 핵심 아이디어는 중요한 토큰만 선택하는 구조를 고안하고, 하드웨어가 빠르게 처리하도록 연산을 재배치하는 것이다. 이 구조는 처음부터 끝까지(사전학습 단계 포함) 학습이 가능해 별도 후처리 없이도 잘 동작한다. 64k 토큰 같은 장문에서도 기존 전범위 어텐션보다 속도가 크게 개선되었다. 실험 결과는 다양한 벤치마크에서 동등하거나 더 나은 성능을 보이며 효율성도 높다는 점을 보여준다.
# 연표
너비=100% {| class="wikitable sortable" |- | 1985 || 광둥성 잔장시 우촨시 밀리링촌에서 출생 || |- | 2008 || 완전 자동화 정량매매 실험 시작 || |} 글 숨김 끝