🤖 파라미터 경쟁 끝, AI 업계 ‘누가 먼저 돈 버나’ 승부 시작됐다

테크·AI

무슨 일이 있었나

• 2026년 들어 파라미터와 연산량을 늘리면 성능이 오른다는 ‘스케일링 법칙(Scaling Law)’이 한계에 부딪혔다. 수십억 달러를 들여 차세대 초대형 모델을 훈련해도 성능 도약은 예전만 못하다.
• 도우바오(豆包)와 WorkBuddy가 유료화를 시험 중이고, ChatGPT와 Anthropic은 해외에서 토큰 구독 모델을 검증하고 있다.
• 자본시장의 평가 기준도 바뀌고 있다. 즈푸(智谱)와 미니맥스(MiniMax)의 주가 흐름은 서로 엇갈리고, Kimi는 고빈도 투자 유치를 이어가고 있다.
• 링이완우(零一万物) 창업자 리카이푸(李开复)는 “초대형 모델에 자원을 몰아넣는 것은 스타트업에 실용적인 선택이 아니다”라며, 자사 모델을 MoE(혼합전문가) 구조로 전환했다고 밝혔다.

이게 왜 중요한가

지난 3년간 AI 업계는 파라미터 수와 벤치마크 점수로 투자와 몸값을 결정해 왔다. 그러나 자금과 칩이라는 병목에 부딪히면서 게임의 룰이 바뀌고 있다.

이제 질문은 “누가 더 큰 모델을 만드는가”가 아니라 “누가 실제로 돈을 버는가”다. 산업 전체가 ‘0에서 1’ 단계를 지나 ‘1에서 100’으로 가는 상업화 특이점을 찾고 있다는 뜻이다.

한국 독자·비즈니스에 주는 시사점

한국 AI 스타트업에도 같은 전환이 다가오고 있다. 무작정 초대형 모델을 자체 개발하기보다, 특정 산업 워크플로우에 맞춘 소형·경량 모델과 구독형·토큰형 과금 구조를 먼저 검증하는 편이 현실적이다.

대기업이라면 투자 판단 기준을 ‘파라미터 규모’에서 ‘고객당 매출과 재구매율’로 바꿔야 한다. 즈푸와 미니맥스의 상반된 주가 흐름은 같은 시장에서도 수익모델 완성도에 따라 평가가 극명하게 갈릴 수 있음을 보여준다. 인간형 로봇 등 하드웨어 접목 사업 역시 ‘기술 시연’을 넘어 실제 유상 계약으로 이어지는지가 관건이 될 것이다.

전망

2026년 하반기는 AI 업계에 옥석 가리기의 시간이 될 전망이다. 화려한 데모보다 실적으로 증명하는 기업이 자본시장에서 살아남을 것이다. 마치 ‘우물을 파도 물이 나올 때까지 판다’는 말처럼, 이제 중국과 한국 기업 모두 ‘누가 더 크게 짓느냐’가 아니라 ‘누가 먼저 흑자를 내느냐’는 질문 앞에 서게 됐다.