Feynman이 “로컬 우선”과 “완전 오픈소스”를 강조하는 것은 단순한 기술적 선택이 아니라 철학적 입장이다. 연구 데이터가 클라우드 서버를 거치지 않고 개인 컴퓨터에서 처리되므로, 기관의 방화벽이나 데이터 민감성 문제를 우회할 수 있다. 이는 특히 규제가 엄격한 분야(의료, 금융 등)나 자원이 부족한 연구 환경에서 큰 이점이다.
동시에 오픈소스 라이선스는 누구나 코드를 검토하고 개선할 수 있게 하여, 연구 도구의 투명성을 높인다. 이 두 가지 특성은 과학의 민주화를 위한 인프라 역할을 한다. 값비싼 API 비용이나 인터넷 연결 없이도 연구 자동화를 경험할 수 있게 함으로써, 지식 격차를 줄이는 데 기여할 수 있다.
근거
“本地优先，完全开源，支持 Ollama 等本地模型，数据不离电脑。” (원문 발췌)
로컬 모델(Ollama)을 지원함으로써 GPU가 없는 환경에서도 CPU 기반 추론이 가능하며, 이는 접근성을 더욱 높인다.
연결된 생각
- 20260529-feynman-ai-research-agent — Feynman의 구체적 기능과 연결
- 20260529-research-barrier-redefined — 장벽 재정의와 접근성의 관계