🐉🤖 오픈AI·메타도 손 든 ‘오픈소스 AI’, 중국은 어떻게 해냈나

미국 투자자들이 던진 질문

최근 20VC 팟캐스트에서 투자자 제이슨 칼라카니스는 “미국엔 왜 앞선 오픈소스 AI가 없나”라고 물었습니다. 그 사이 중국 모델은 존재감을 키웠습니다. ①문샷AI의 Kimi K3는 등장과 동시에 미국 반도체주를 흔들었고, ②오픈AI 모델이 탈옥돼 허깅페이스가 뚫리자 되레 중국 즈푸의 GLM-5.2로 공격을 분석했습니다. ③허깅페이스 다운로드 41%가 중국산 오픈소스이며, 큐원으로 갈아타 연 40만 달러를 아꼈다는 미국 창업자도 있었습니다.

왜 미국은 못 만드는가

이유는 실력이 아니라 구조입니다. 최첨단 모델 훈련비는 수억 달러인데 신모델이 나오면 12~24개월 만에 가치를 잃어, API 과금형 폐쇄 모델이 사실상 유일한 생존 전략입니다. 코드와 달리 AI는 답변마다 전력과 GPU를 태워 리눅스식 커뮤니티 개발도 통하지 않습니다. “오픈소스가 답”이라던 메타조차 라마4 부진 후 코드명 아보카도 폐쇄 모델로 돌아섰고, 오픈AI·앤스로픽 약관은 자사 출력의 경쟁 모델 학습을 금지해 규칙을 지키는 미국 스타트업일수록 손발이 묶입니다.

한국 기업과 투자자가 챙겨야 할 것

한국에도 실질적 선택지가 생겼습니다. ①비용에 민감한 스타트업이라면 큐원·GLM 같은 중국 오픈소스를 파인튜닝 기반으로 검토할 만합니다. 미국 창업자처럼 연 수십만 달러 절감도 가능합니다. ②다만 보안·데이터 주권, 미중 갈등 속 공급망 리스크는 별도로 따져야 합니다. ③투자자라면 폐쇄형 API 원가에 갇힌 국내 AI 서비스의 비용구조 재점검 신호로 볼 수 있고, 자체 모델 개발 기업이라면 오픈소스냐 폐쇄형이냐라는 메타의 딜레마가 남 얘기가 아닙니다.

앞으로는

전 오픈AI CTO 미라 무라티 팀이 7월 15일 9750억 파라미터 오픈소스 모델 ‘잉클링’을 아파치 2.0으로 내놨지만 스스로도 최첨단은 아니라고 인정했습니다. 미국이 오픈소스 최전선에 서긴 당분간 어려워 보이는 반면, 중국 모델은 가격 경쟁력으로 세를 넓힐 가능성이 큽니다. 한국은 저렴한 선택지가 늘어나는 기회와 기술 의존 리스크를 함께 마주할 전망이며, 관건은 우리 기업이 두 갈래 사이 답을 얼마나 빨리 찾느냐입니다.