--- title: "미국 테크 기업들, 비용 때문에 중국 오픈소스 AI 모델로 눈 돌리는 중" published: 2026-06-30T22:05:03.114Z canonical: https://jeff.news/article/4463 --- # 미국 테크 기업들, 비용 때문에 중국 오픈소스 AI 모델로 눈 돌리는 중 미국 테크 기업들이 오픈AI와 앤트로픽 모델의 높은 비용과 의존도 문제 때문에 중국 오픈소스·오픈웨이트 AI 모델을 검토하는 흐름이 커지고 있다. 코인베이스, 데이터브릭스, 마이크로소프트 사례가 언급됐고, GLM 5.2, 키미 2.7, 딥시크 V4 같은 모델이 대안으로 거론된다. - 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 > [!IMPORTANT] > 기업 입장에서 중국 오픈웨이트 모델의 매력은 가격만이 아님. 자체 GPU에서 돌리면 데이터 통제권, 규정 준수, 벤더 의존도까지 한꺼번에 건드릴 수 있음. - 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. ## 핵심 포인트 - 코인베이스가 LLM 게이트웨이에서 GLM 5.2와 키미 2.7을 기본 모델로 설정하는 테스트를 진행 중 - 데이터브릭스 내부에서 GLM 5.2 수요가 크다는 반응이 나옴 - 마이크로소프트는 코파일럿 코워크용으로 딥시크 V4 파인튜닝 버전 등 저렴한 오픈소스 모델을 검토 중 - 기업들은 비용, 데이터 통제권, 규정 준수, 멀티모델 전략 때문에 폐쇄형 모델 의존을 줄이려 함 - 오픈AI와 앤트로픽은 점유율 압박과 수익성 압박을 동시에 받을 수 있음 ## 인사이트 이 뉴스의 진짜 포인트는 중국 모델이 싸다는 수준을 넘었다는 점이다. 기업들이 비용, 데이터 통제, 벤더 의존 리스크를 한꺼번에 줄이려 하면서 오픈웨이트 모델이 엔터프라이즈 AI 전략의 현실적인 선택지가 되고 있다.