미국 테크 기업들, 비용 때문에 중국 오픈소스 AI 모델로 눈 돌리는 중

• 미국 테크 기업들이 중국 오픈소스 AI 모델을 점점 더 진지하게 보고 있음

  • 이유는 단순함. 오픈AI와 앤트로픽 모델은 강하지만 비싸고, 의존도도 높음
  • 중국 오픈소스 모델은 상대적으로 저렴하면서도 성능이 근접하거나 일부 벤치마크에서는 앞서는 결과까지 나오고 있음
  • Z.ai가 GLM 5.2를 내놓은 뒤 관심이 더 커졌다는 흐름임

• 코인베이스는 이미 내부 테스트를 진행 중임

  • 미국 최대 암호화폐 거래소 코인베이스가 LLM 게이트웨이에서 Z.ai GLM 5.2와 문샷AI 키미 2.7을 기본 모델로 설정하는 테스트를 하고 있음
  • 다만 엔지니어들은 여전히 원하는 모델을 자유롭게 선택할 수 있음
  • 이건 특정 앱 하나의 실험이라기보다, 모델 라우팅 계층에서 기본값을 바꿔보는 테스트라 의미가 큼

• 데이터브릭스 쪽 반응도 꽤 강함

  • 데이터브릭스에서 AI 시스템과 제품 개발을 맡는 유첸 진은 GLM-5.2를 오픈소스 클로드의 순간이라고 표현함
  • 데이터브릭스에서 확인되는 수요가 놀라울 정도라고 말했음
  • 그는 오픈소스 LLM의 대규모 채택이 일어날 것이라고 봄

• 마이크로소프트도 멀티모델 전략 쪽으로 움직이는 분위기임

  • 악시오스에 따르면 마이크로소프트는 코파일럿 코워크에 쓰는 앤트로픽, 오픈AI 모델보다 저렴한 대안을 검토 중임
  • 후보로 딥시크 V4 파인튜닝 버전이나 다른 오픈소스 모델들이 언급됨
  • 딥시크를 도입하더라도 고객 데이터는 마이크로소프트 클라우드 안에 머물고, 애저 기업 보안과 규정 준수, 데이터 레지던스 통제를 적용받는 구조로 설명됨

• 중국 모델에 대한 인식은 싼 맛에 쓰는 모델 수준을 넘어서고 있음

  • 일부 벤치마크에서는 오픈AI나 앤트로픽을 앞서는 결과도 공개되고 있음
  • 미국 정부가 안전을 이유로 최신 AI 모델 배포에 통제를 가하는 점도 중국 모델 지분 확대 요인으로 꼽힘
  • 중국 모델 상당수는 오픈소스 또는 오픈웨이트라 무료로 내려받고 수정해 필요한 곳에 쓸 수 있음

• 실리콘밸리 창업가 샤오인 취는 미국과 유럽 기업들이 중국 모델을 채택할 이유를 네 가지로 정리함

  • 첫째, 자체 GPU에서 돌리면 규정 준수 요건을 맞추면서 데이터 통제권을 확보할 수 있음
  • 둘째, 자체 데이터로 추가 학습하면 기업만의 데이터 경쟁력을 쌓을 수 있음
  • 셋째, 앤트로픽이나 오픈AI 같은 폐쇄형 사업자를 완전히 신뢰하기 어렵다는 불안이 있음
  • 넷째, 기업들은 AI 투자 대비 수익을 증명해야 하는 압박을 받고 있음

• 신뢰할 수 있는 미국산 오픈소스 모델이 부족하다는 지적도 나옴

  • 샤오인 취는 해결책은 신뢰할 수 있는 미국산 오픈소스 모델이지만 현재 그런 모델이 없다고 봄
  • 모든 데이터와 AI 통제권을 오픈AI와 앤트로픽에 맡기는 것이 안전과 규정 준수를 뜻한다고 믿는 건 순진한 생각이라고 비판함

• 오픈AI와 앤트로픽 입장에서는 꽤 불편한 그림임

  • 두 회사는 여전히 폐쇄형 모델에 무게를 두고 있음
  • 오픈AI도 가중치를 공개한 오픈 모델을 내놨지만 중심은 폐쇄형 모델임
  • 앤트로픽은 오픈소스 전략이 위험하다는 쪽에 거리를 두고 있음

• 경쟁 압박은 가격과 수익성 양쪽에서 들어옴

  • 그냥 두면 오픈소스 모델에 점유율을 빼앗길 수 있음
  • 가격으로 맞불을 놓으면 투자자들이 수익성 문제를 더 강하게 볼 수 있음
  • 앤트로픽은 오퍼스 4.8에 근접한 성능을 더 저렴하게 제공하는 중형급 모델 소넷 5를 공개했음
  • 오픈AI도 모델 추론 비용을 절반 이하로 낮추는 최적화 기술을 개발한 것으로 보도됨

---

기술 맥락

• 여기서 기업들이 고르는 건 단순히 어느 챗봇이 더 똑똑하냐가 아니에요. 모델을 어디서 돌릴지, 데이터가 어디에 남을지, 비용을 어떻게 예측할지, 특정 벤더가 가격이나 접근 정책을 바꿔도 버틸 수 있을지를 같이 보는 선택이에요.

• LLM 게이트웨이가 중요한 이유는 모델 교체를 애플리케이션 코드 전체의 문제가 아니라 운영 정책의 문제로 만들 수 있기 때문이에요. 코인베이스처럼 기본 모델을 GLM 5.2나 키미 2.7로 바꿔 테스트할 수 있다는 건, 내부 시스템이 이미 멀티모델 운영을 염두에 두고 있다는 뜻이에요.

• 오픈웨이트 모델은 자체 GPU와 결합될 때 기업에 더 매력적이에요. 외부 API로 민감한 데이터를 보내지 않고도 모델을 돌릴 수 있고, 필요한 경우 자체 데이터로 추가 학습해 업무 특화 성능을 끌어올릴 수 있거든요.

• 폐쇄형 모델 사업자 입장에서는 이 흐름이 꽤 까다로워요. 가격을 내리면 수익성이 흔들리고, 가격을 유지하면 기업 고객이 오픈 모델로 빠질 수 있기 때문에 성능만으로 방어하기 어려운 국면으로 가고 있어요.