Matt White는 Linux Foundation의 AI 총괄 매니저이자 PyTorch Foundation의 사무총장으로, 2024년 6월에 이 역할을 맡았습니다. ^[1]. 약 30년에 걸친 경력을 가진 White는 응용 AI 연구, 데이터 표준 및 개방형 기술 개발, 특히 생성 AI, 시뮬레이션 및 로봇 공학 분야에 중점을 두었습니다. ^{[2] [3]}. 그는 Open Metaverse Foundation 공동 설립 및 Metaverse Standards Forum 의장 등 AI 및 메타버스를 위한 개방형 표준을 만드는 것을 목표로 하는 이니셔티브의 핵심 인물입니다. ^[4].

교육

화이트는 캘리포니아 대학교 버클리에서 데이터 과학 석사 학위를 받았으며, 그곳에서 데이터 과학 리더로도 활동하고 있습니다. 그는 덴버 대학교의 다니엘스 경영대학원에서 경영학 석사(MBA) 학위를, 요크 대학교에서 정보 기술 학사 학위를 받았습니다. ^[3]

그는 2023년에 Wiley & Associates에서 출판한 Generative AI for Business: The Essential Guide for Business Leaders의 저자입니다. 이 책은 비즈니스 리더가 생성형 인공 지능을 활용하는 방법에 대한 지침을 제공하기 위한 것입니다. ^{[3] [2]}.

경력

화이트의 기술 분야 경력은 거의 30년에 달하며, 통신 분야에서 전문가 시스템 프로그래밍으로 시작되었습니다. ^[2]. 2012년부터 그의 업무는 머신 러닝, 시뮬레이션, 다중 감각 학습에 점점 더 특화되었습니다. ^[4].

리눅스 재단에서 리더십 역할을 맡기 전, 화이트는 주요 기술 및 통신 회사에서 여러 고위직을 역임했습니다. 2020년부터 2024년까지 Amdocs에서 인공지능 및 데이터 책임자를, 2018년부터 2020년까지 IBM에서 데이터 과학 국가 이사를 역임했습니다. 또한 Shaw Communications에서 엔터프라이즈 아키텍처 및 기술 혁신 이사, CableLabs에서 수석 아키텍트, Rogers Communications에서 수석 이사, Sprint에서 엔지니어링 수석 관리자로도 근무했습니다. 2022년에는 생성적 AI 연구에 주력하는 Berkeley Synthetic을 설립하여 CEO를 맡고 있습니다. ^[3].

Linux Foundation과 PyTorch Foundation

2024년 6월 11일, PyTorch Foundation은 Matt White를 새로운 Executive Director로 발표했습니다. 그는 Linux Foundation 산하의 중립적인 단체로 운영되는 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크와 그 생태계를 이끄는 역할을 맡게 됩니다. 동시에 그는 Linux Foundation의 AI 총괄 매니저로서 인공 지능 분야에서 조직의 광범위한 전략과 이니셔티브를 감독합니다 ^[5]. White는 임명 후 "PyTorch Foundation의 일원이 되어 열정적이고 숙련된 커뮤니티와 함께 일하게 되어 영광입니다. 연구, 최첨단 기술 및 오픈 소스 모범 사례를 통해 PyTorch 생태계를 발전시키기 위해 기여자 및 회원들과 협력하기를 기대합니다."라고 밝혔습니다 ^[1].

2025년 10월 PyTorch 컨퍼런스에서 White는 개회 및 폐회사를 포함하여 여러 기조 연설을 했습니다 ^[5].

OpenMDW 라이선스

2025년 5월, White는 AI 분야의 독특한 라이선스 문제를 해결하기 위해 자신이 작성한 법적 프레임워크인 Open Model, Data and Weights (OpenMDW) 라이선스를 소개했습니다. 이 이니셔티브는 기존 오픈 소스 소프트웨어 라이선스로는 적절히 다루어지지 않는 AI 구성 요소에 특화된 표준적이고 허용적이며 법적으로 강력한 오픈 라이선스를 제공하기 위해 만들어졌습니다. OpenMDW 라이선스는 AI 모델의 개방성을 분류하는 시스템인 Model Openness Framework (MOF)의 실질적인 구현으로 개발되었습니다 ^[6].

OpenMDW 라이선스의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 포괄적인 범위: 모델 아키텍처, 파라미터 (가중치), 훈련 및 추론 코드, 데이터 세트, 모델 카드와 같은 문서 등 전체 AI 모델 스택을 포괄하도록 설계되었습니다.
• 허용적인 성격: 라이선스는 저작자 표시를 요구하지만 카피레프트는 아니므로 파생 저작물을 모든 라이선스로 배포할 수 있습니다.
• 무제한 출력: 라이선스에 따라 모델에서 생성된 모든 출력은 모델 제공자의 라이선스 제한에서 자유롭다고 명시적으로 명시합니다.
• 특허 보호: 라이선스 자료와 관련된 특허 소송을 제기하는 사용자에 대해 라이선스를 취소하는 방어적 특허 소송 조항이 포함되어 있습니다.
• 표준 준수: 라이선스는 EU AI 법의 "자유 및 오픈 소스 라이선스" 정의 및 Open Source Initiative (OSI)의 원칙에 부합하도록 설계되었습니다.

White는 이러한 프레임워크의 필요성을 다음과 같이 밝혔습니다. "오픈 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 머신 러닝의 현실에 맞게 제작된 라이선스가 필요합니다. OpenMDW가 바로 그 역할을 합니다." ^[6].

기타 이니셔티브 및 제휴

화이트는 주요 역할 외에도 신흥 기술 분야에서 개방형 표준 및 커뮤니티를 구축하는 데 깊이 관여하고 있습니다. 그는 리눅스 재단 프로젝트인 Open Metaverse Foundation을 공동 설립하고 기술 자문 위원회 의장을 맡고 있습니다. 또한 Metaverse Standards Forum의 의장직도 맡고 있습니다 ^{[4] [3]}.

리눅스 재단 생태계 내에서 그는 LF AI & Data Foundation 산하의 개방형 과학 및 책임감 있는 오픈 소스 AI 프로젝트에 초점을 맞춘 Generative AI Commons의 이사로도 활동했습니다 ^[5].

더 넓은 AI 커뮤니티에서 화이트는 실리콘 밸리 Generative AI 논문 읽기 그룹을 설립했으며 The GenAI Collective의 공동 주최자입니다 ^[2]. 그는 Web Networks의 이사회 멤버이며 IEEE Robotics and Automation Society의 덴버 지부 의장입니다 ^[3].

출판물

전문 자격증 및 소속

화이트는 엔지니어링, 프로젝트 관리, 정보 보안 분야에서 그의 전문성을 반영하는 다양한 전문 자격증을 보유하고 있습니다. 여기에는 온타리오 전문 엔지니어 협회의 전문 엔지니어(P.Eng) 자격, 프로젝트 관리 전문가(PMP), 공인 정보 시스템 보안 전문가(CISSP)가 포함됩니다. 또한 AWS 및 Cisco의 여러 클라우드 및 네트워킹 자격증과 Scrum 방법론 자격증도 보유하고 있습니다.

그의 전문 회원 자격에는 인공지능 발전 협회(AAAI), 프로젝트 관리 협회(PMI), 전기전자공학자 협회(IEEE) 내의 여러 학회가 포함됩니다. ^[3].

인터뷰

오픈 소스 AI 거버넌스 및 모델 라이선싱 #01

2025년 6월 26일 SiliconANGLE theCUBE YouTube 채널에 게시된 인터뷰에서 Linux Foundation의 PyTorch Foundation 전무 이사이자 AI 총괄 매니저인 Matt White는 Open Source Summit North America 2025에서 오픈 소스 AI 거버넌스와 관련된 주제에 대해 논의했습니다. Paul Nashawaty와 함께 진행된 이 논의는 라이선스 구조, 프로젝트 조정 및 오픈 소스 AI 개발 내 조직적 고려 사항을 다루었습니다.

White는 PyTorch가 Meta에서 개발된 머신 러닝 프레임워크로 시작하여 나중에 Linux Foundation 내 PyTorch Foundation의 관리하에 전환되었다고 설명했습니다. 그는 재단이 핵심 프레임워크를 넘어 vLLM 및 DeepSpeed와 같은 추가 프로젝트를 포함하는 우산 모델을 채택하여 범위를 확장했다고 밝혔습니다. White에 따르면 이 구조는 단일 소프트웨어 프로젝트에 집중하기보다는 여러 AI 관련 이니셔티브 간의 조정을 지원하기 위한 것입니다.

인터뷰에서 White는 기존 소프트웨어 라이선스와 AI 모델 라이선스 간의 차이점을 설명했습니다. 그는 AI 모델이 소스 코드, 데이터, 모델 가중치, 아키텍처 및 문서와 같은 다양한 구성 요소의 모음으로 배포된다고 밝혔습니다. 그의 견해로는 기존 오픈 소스 소프트웨어 라이선스는 AI 모델 배포에 적용될 때 이러한 모든 요소를 일관되게 다루지 않습니다. 그는 Open Model Definition and Warranty (OpenMDW) 이니셔티브를 언급하며 이러한 구성 요소를 하나의 배포 내에서 포괄하는 단일 허용 라이선스 프레임워크를 정의하려는 시도라고 설명했습니다.

White는 OpenMDW가 저작권, 특허권, 데이터베이스 권리 및 데이터 소유권과 관련된 문제를 명확히 하기 위해 설계되었다고 덧붙였습니다. 그는 대규모 사전 훈련 데이터 세트는 일반적으로 재배포되지 않지만 미세 조정과 같은 작업에 사용되는 더 작은 데이터 세트는 포함될 수 있으므로 명확한 라이선스 조건이 필요하다고 언급했습니다. 그의 설명에 따르면 이 라이선스는 모델 출력에 조건을 부과하지 않고 모델 및 관련 아티팩트의 사용, 수정 및 재배포를 허용합니다. 그는 또한 규정 준수 및 배포에 대한 책임은 모델을 사용하는 조직에 있다고 밝혔습니다.

인터뷰에는 PyTorch Foundation과 관련된 커뮤니티 활동에 대한 언급도 포함되었습니다. White는 2025년 후반에 예정된 교육 및 인증 프로그램을 언급하며 PyTorch 및 관련 프로젝트와 관련된 교육 리소스를 제공하기 위한 지속적인 노력의 일환으로 설명했습니다. 논의 전반에 걸쳐 White는 표준화된 라이선싱과 프로젝트 간의 조정을 오픈 소스 AI 생태계의 지속적인 개발 및 유지 관리에 관련된 요소로 제시했습니다. ^[7]

오픈 소스 AI, PyTorch 및 오픈 표준 #02

2025년 6월 25일 The New Stack Agents에서 생중계된 인터뷰에서 Matt White는 오픈 소스 인공지능과 관련된 주제를 논의했습니다. 이 대화는 덴버 컨벤션 센터에서 열린 Open Source Summit 2025에서 녹음되었으며, The New Stack의 AI 담당 선임 편집자인 Frederic Lardinois가 진행했습니다.

White는 PyTorch Foundation의 전무 이사이자 Linux Foundation의 AI 총괄 매니저로서의 책임을 설명했습니다. 그는 오픈 소스 AI 프로젝트 조정, 산업 및 학계 기여자 간의 협력 지원, AI 개발과 관련된 조직 및 거버넌스 고려 사항 해결에 중점을 두고 있다고 설명했습니다.

White에 따르면 PyTorch는 2017년 Meta에서 시작되어 2022년경 벤더 중립적인 조직으로서 Linux Foundation의 일부가 된 PyTorch Foundation으로 이전되었습니다. 그는 이러한 전환이 안정적인 거버넌스 구조를 제공하고 단일 기업 스폰서에 대한 의존도를 줄이기 위한 것이라고 밝혔습니다. 2023년까지 재단은 핵심 PyTorch 프레임워크 외에도 훈련 및 추론과 관련된 도구를 포함하여 여러 프로젝트를 호스팅할 수 있는 포괄적인 모델을 채택했습니다.

White는 PyTorch 생태계를 AI 개발의 다양한 측면을 다루는 수십 개의 관련 프로젝트 모음으로 설명했습니다. 그는 이러한 프로젝트는 공식적인 인큐베이션 프로세스를 거치지 않지만 활동 수준 및 유지 관리 관행을 평가하는 실무 그룹을 통해 모니터링된다고 언급했습니다. 그의 설명에 따르면 PyTorch Foundation은 클라우드 네이티브 인프라에 중점을 둔 CNCF와 데이터 및 애플리케이션 계층 기술을 다루는 LF AI & Data Foundation과 함께 운영됩니다.

토론 중에 White는 오픈 소스 AI 훈련에서 GPU와 같은 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스가 반복적인 문제라고 지적했습니다. 그는 오픈 모델은 재사용 및 수정을 통해 노력의 중복을 줄일 수 있지만 조직은 여전히 통합, 거버넌스 및 도메인별 제약 조건과 관련된 문제에 직면해 있다고 밝혔습니다. 또한 컨퍼런스 참가자들은 AI 개념에 대한 친숙도가 입문 수준부터 고급 연구 배경까지 다양하다고 언급했습니다.

White는 학계와 기업의 개방성에 대한 접근 방식의 차이점을 다루었습니다. 그는 학술 연구는 데이터 세트 및 훈련 아티팩트의 릴리스를 통해 완전한 재현성을 우선시하는 반면, 기업 사용 사례는 주로 모델 가중치 및 문서화에 중점을 둘 수 있다고 설명했습니다. 이러한 맥락에서 그는 Open Model License인 OpenMDL을 언급하며, 모든 기본 데이터를 릴리스할 필요 없이 가중치 및 관련 아티팩트를 포함한 AI 모델의 특성을 반영하는 라이선스 조건을 정의하려는 시도라고 설명했습니다.

인터뷰에서는 AI 시스템과 관련된 프로토콜 및 표준도 다루었습니다. White는 AI 시스템에 대한 상호 운용 가능한 구성 요소를 정의하려는 노력의 예로 에이전트 간 통신 및 모델 컨텍스트 메커니즘을 논의했습니다. 그는 이러한 개발은 시스템 수준 아키텍처로의 광범위한 전환의 일부이며 오픈 소스 프로젝트가 기술 표준 개발을 위한 수단으로 점점 더 많이 사용되고 있지만 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스에 대한 질문은 여전히 논의 중이라고 언급했습니다.

마지막으로 White는 에이전트, 추론 중심 모델, 시뮬레이션 및 구현된 시스템을 포함하여 AI 연구 개발의 지속적인 활동 영역을 언급했습니다. 또한 유럽 AI 규제와 같은 지역적 접근 방식과 주권 AI에 대한 논의를 포함하여 규제 고려 사항이 AI 기술이 다양한 분야에서 채택됨에 따라 더욱 두드러지고 있다고 언급했습니다. ^[8]