정부가 국가대표 인공지능(AI) 모델을 육성하려고 추진한 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 개발 사업이 온갖 논란 속에 시행 1년여 만에 방향을 튼다. 각종 오디션 프로그램처럼 단계별로 탈락자가 발생하는 ‘컷오프’ 방식을 도입해 흥행을 노렸지만 탈락한 기업에 대한 ‘낙인 효과’만 부각되면서 미완의 정책으로 흐르는 분위기다. 과학기술정보통신부 관계자는 29일 “정부 내부에서도 독파모 사업을 고도화할 필요가 있다는 목소리가 나왔다”며 “중단이라기보단 이어달리기”라고 설명했다. 이어 “현재 남은 3팀 중 2팀을 최종 선발하는 절차가 끝나고 나서 모두가 참여하는 ‘프런티어 AI 프로젝트’로 전환될 것”이라고 밝혔다. 프런티어 AI는 엔트로픽의 미토스나 오픈AI의 GPT-5.6처럼 현시점에서 가장 성능이 뛰어난 최상위급 범용 AI를 뜻한다. 현재 특수목적법인(SPC)을 설립한 뒤 여러 기업이 프런티어급 AI 모델을 공동 개발하는 방안이 유력하게 거론되고 있다. 합격과 탈락으로 승패를 나누는 경쟁 방식으로는 기업들의 역량을 한데 모으기가 어렵다는 판단에서다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관도 “프런티어급 모델은 현재 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 지원 수준으로는 달성하기 어렵다”고 우려를 표한 바 있다. 그간 독파모 사업은 각종 논란에 휩싸여 홍역을 앓았다. 1차 평가에서는 네이버클라우드 정예팀의 AI 모델이 중국 모델을 활용했다는 ‘독자성 논란’이 일었다. 정부가 당초 예정에 없던 ‘패자부활전’을 도입하자 ‘형평성 논란’이 터졌다. 2차 평가 과정에서는 글로벌 성능지표에서 높은 평가를 받은 모티프테크놀로지스가 탈락하며 ‘공정성 논란’이 제기됐다. 독파모 사업의 가장 큰 문제로는 ‘낙인 효과’가 꼽힌다. 탈락한 기업의 기술력이 수준급인데도 ‘탈락’이란 주홍글씨가 새겨졌고 주가까지 폭락했다. 국내 AI 대표 기업인 카카오, 네이버마저 연달아 고배를 들자 업계에서는 “정책 설계가 잘못됐다”는 불만이 터져 나왔다. 거액의 투자금을 쏟아부으며 최종 평가를 준비해 온 기업들은 “지난 1년간 이어 온 경쟁이 어떤 방식으로 마무리되고 이후 정책과 연결될지가 불투명해졌다”고 호소하고 있다. 거론되는 SPC 방식에 대한 우려도 제기되고 있다. 자원과 인력을 결집할 수 있는 장점은 있지만 자본과 인프라를 갖춘 대기업 중심으로 구조가 짜여 기술력을 앞세운 스타트업의 참여 기회가 적어질 수 있다는 점에서다. AI 업계 관계자는 “SPC와 같은 새로운 방식을 검토한다면 누가 어떤 기준으로 참여하고 기술 기업이 어떤 역할을 맡을지에 대해서도 충분한 논의가 필요하다”고 말했다.

인공지능(AI) 개발 속도조절론이 AI 업계의 화두지만 빅테크의 AI 모델 경쟁은 가속화하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽은 22일(현지시간) 나란히 성능을 높이고 가격은 낮춘 신모델을 내놨다. 최고 성능은 물론 가격과 효율까지 높인 상품이다. 오픈AI가 이날 공개한 ‘GPT-6 솔’과 ‘GPT-6 루나’는 각각 복잡한 코딩·전문 업무와 대량 작업에 초점을 맞췄다. 이용 비용은 이전 세대 동급 모델인 GPT-5.6 솔·루나보다 50% 낮췄다. 앤트로픽도 같은 날 ‘클로드 오퍼스 5.5’를 출시했다. 기존 오퍼스 5보다 토큰당 가격을 20% 낮췄고 효율도 개선해 일반적인 작업에 드는 비용을 약 40% 줄였다. 가격 경쟁은 시장 전반으로 번지고 있다. 메타가 지난 8일 출시한 개인 AI 에이전트 ‘뮤즈’는 이메일 전송과 여행 예약, 구매 등을 대신하면서 기본 서비스를 무료로 제공했다. 출시 12일 만에 다운로드 280만건을 기록한 배경 중 하나다. 기업용 AI 시장에서도 가격 하락세가 뚜렷하다. 미 기업 지출관리 플랫폼 램프에 따르면 미국 기업이 실제 지불한 AI 토큰 가격은 지난 3월 고점 이후 41% 떨어졌다. AI 업계의 가격 인하와 함께 기업들이 값비싼 최첨단 모델보다 비용 효율이 높은 모델을 택하면서 AI의 ‘가격 문턱’은 빠르게 낮아지는 모습이다. 일각에선 최근 제기된 ‘AI 속도조절론’과 실제 시장 경쟁 사이에는 간극이 있다는 지적도 나온다. 액시오스는 선두 AI 업체들이 독립적인 안전 감독을 요구하면서도 막대한 투자비와 시장 경쟁 때문에 개발 속도를 늦출 유인은 크지 않다며 ‘수조 달러짜리 AI 안전 역설’이라고 짚었다. 업체들은 개발 경쟁을 이어 가면서 안전 검증을 강화하는 이중적 대응을 지속하고 있다. 오픈AI는 독립적인 외부 기관의 안전 검증을 훈련과 평가, 배포 단계까지 확대하겠다고 밝혔다. 앤트로픽도 외부 평가 인력이 내부 시스템에 접근해 모델과 안전장치를 검증하는 체계를 추진하고 있다. 오퍼스 5.5 역시 출시 전 비영리 안전연구기관 미터(METR)와 프런티어 디자인의 외부 평가를 거쳤다.

작년 딥시크 쇼크를 몰고 왔던 중국 AI 기업 딥시크가 기업공개(IPO)를 앞두고 새로운 모델인 ‘딥시크 V4.1 플래시’를 공개했습니다. 지난 10일 허깅페이스 등에 공개된 새 모델은 총 7180억개의 파라미터(5520억개의 기본 파라미터+1960억개의 N-gram)를 사용하지만, 2.8조개로 훨씬 파라미터가 큰 ‘Kimi K3’는 물론 서구의 주요 AI 모델과 견줄 만한 성능을 지니고 있습니다. 출시와 같이 공개된 벤치마크를 보면 딥시크 V4.1 플래시는 Terminal-Bench 2.1에서 90.6점을 기록해 GPT 5.6 Sol의 88.8점이나 클로드 오푸스 5의 89.1점을 넘어서고 자사의 기존 플래그십 모델인 딥시크 V4.0 프로의 87.9점도 넘어서고 있습니다. 물론 모든 벤치마크 결과에서 앞서는 건 아니고 주로 코딩 및 에이전트, 사이버 보안 등에 강한 모습을 보이지만, 모델 크기와 사양을 생각하면 V4.0 플래시 버전과 비교해도 괄목할 만한 성장을 이뤄냈습니다. 하지만 진짜 놀라운 부분은 가격입니다. 딥시크는 올해 저렴한 가격과 쓸 만한 성능을 무기로 시장에 파란을 몰고 왔습니다. 하지만 사용자가 몰리면서 지난 8월 가격을 대폭 인상했는데, 불과 한 달 만에 모델 성능을 대폭 끌어올리면서 가격을 낮췄습니다. 딥시크 V4.1 플래시의 가격은 백만 토큰당 기준 피크 시간대 입력 0.3달러, 출력 1.2달러, 캐시 히트 입력 0.006달러, 일반 시간대 입력 0.15달러, 출력 0.6달러, 캐시 히트 입력 0.003달러로 일부 프런티어 모델 대비 86배나 저렴하다는 것이 딥시크의 주장입니다. 당초 가격을 올린 이유로 지목된 것은 연산 자원 대비 사용자가 너무 몰리면서 감당이 어려워졌기 때문으로 풀이됐습니다. 특히 새로운 모델이 개발될수록 보통 파라미터 크기가 커지면서 메모리와 연산 자원이 더 필요하기 때문에 가격을 올릴 수밖에 없을 것으로 여겨졌습니다. 하지만 딥시크는 V4.1 플래시에서 아키텍처를 대폭 혁신하고 메모리와 연산 자원 사용량을 극단적으로 줄이면서도 모델 성능을 높이는 데 성공해 경제성을 확보했습니다. 모델 파라미터 크기는 V4.0 플래시가 2840억 개로 사실 V4.1 플래시가 기본 모델만 두 배에 가깝고 N-gram 추가 메모리까지 합치면 2.6배는 큰 편입니다. 하지만 V4.1 플래시는 CED(Causal Encoder-Decoder)라는 아키텍처를 사용해 긴 프롬프트/컨텍스트 읽기 과정에서는 인코더 20층에 80억개의 파라미터만 사용하고 응답을 생성하는 디코더는 40층 160억 개를 다 사용해 에이전트·코딩처럼 입력이 출력보다 훨씬 긴 작업에서는 오히려 연산량이 적을 수 있습니다. 또 SWA Bounded Replay, CSA2, FP4 KV 캐싱(caching) 같은 여러 기술을 사용해 KV 캐시의 양을 극적으로 줄여 V4.0 플래시 대비 약 4분의1로 줄였습니다. 이는 HBM 같은 고가 메모리의 의존도를 크게 낮춰 비용을 절감할 수 있습니다. N-gram 임베딩 기술은 알리바바의 Qwen 3.8 플래시 넥스트 같은 다른 중국산 AI 모델에서도 도입한 기술로 자주 쓰는 관용구를 사전처럼 저장했다가 불러 쓰기 때문에 일반 D램에 저장해도 되고 모델의 응답 속도를 매우 빠르게 만들 수 있습니다. 이와 같은 아키텍처 혁신을 통해 연산 자원과 메모리를 최대한 아끼면서 토큰 생성량과 성능을 극대화한 것이 V4.1 플래시에서 오히려 가격을 낮춘 비결로 풀이됩니다. 하지만 이 가격에 서비스하면서도 손익분기점을 넘었는지는 여전히 의문입니다. 딥시크는 비상장 기업으로 정확한 재무 상태를 알기 어렵지만, 현재까지는 적자인 것으로 알려져 있습니다. 아무리 효율성 좋은 모델을 사용해도 경쟁자와 비교해서 매우 저렴한 가격에 제공하고 있기 때문에 수익을 내긴 쉽지 않은 구조입니다. 매번 서구 모델 대비 저렴한 가격을 무기로 내세웠지만, 역설적으로 저렴하지 않으면 안 되는 사업 모델이 약점이 될 수 있습니다. 딥시크 V4.1 플래시는 연산 자원 효율화라는 관점에서는 놀라운 기술적 진보를 보여줬지만, 결국 장기적으로 보면 기술 혁신보다 수익화에 성공할 수 있을지가 실제 몸값을 결정할 것입니다. 앞서 가격 인상도 상장을 앞두고 실적을 좋게 하기 위한 것이라는 평가가 있었는데, 이번에 다시 가격을 낮추고도 실적을 확보할 수 있을지 궁금해지는 대목입니다.

최근 몇 달간 중국의 AI 모델은 전 세계에 큰 충격을 줬습니다. 7월에 발표된 문샷 AI의 키미 K3는 가중치가 공개된 오픈 모델 가운데서 가장 큰 2.8조개의 파라미터를 지닌 프런티어급 모델로 API 데뷔 후 불과 36시간 만에 글로벌 AI 성능 평가 플랫폼인 Arena.ai의 웹 개발(WebDev) 및 코딩(Code) 리더보드에서 1679점을 기록하며, 미국 빅테크의 최신 모델(앤스로픽의 페이블 5, 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 등)을 제치고 1위에 올랐습니다. 하지만 모델이 공개된 후 성능보다 다른 이유로 더 유명해졌는데, 미국 앤스로픽의 최신 모델을 증류한 흔적이 발견됐기 때문입니다. 물론 모델 증류만으로 2.8조개 파라미터를 지닌 초대형 모델을 만드는 건 불가능하지만, 미국 정부와 앤스로픽이 반발한 것은 당연한 수순이었습니다. 하지만 중국 AI의 약진은 여기서 그치지 않았습니다. 지난해 증시에 충격을 준 딥시크는 올해 다시 공격적인 가격 인하를 통해 토큰 소비량 기준으로 앤스로픽의 뒤를 이어 2위까지 치고 올라갔습니다. 몰리는 수요를 감당하지 못해 결국 가격을 인상하긴 했지만, 중국 AI 모델의 거센 약진을 보여준 사례로 평가됩니다. 상대적으로 뉴스에는 덜 나오지만, 다른 중국 AI 모델들도 올해 상당한 결과물을 보여주고 있습니다. 알리바바의 큐원(Qwen)은 최신 3.8 버전을 내놓으면서 개인 PC에서도 돌아갈 수 있는 Qwen 3.8 27B를 선보였습니다. 파라미터가 수조개가 넘는 대형 프런티어 모델과 비교하면 270억(27B)개의 파라미터를 지닌 Qwen 3.8 27B의 성능은 대단치 않아 보일 수 있습니다. 하지만 벤치마크는 의외의 결과를 보여줬습니다. Qwen 3.8 27B는 실제 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 능력을 측정하는 가장 중요한 에이전틱 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 앤스로픽의 클로드 오푸스 4.6 맥스(Claude Opus 4.6 Max)의 53.4%를 상회하는 61.7%를 기록하며 놀라움을 안겼습니다. 실제 수많은 다운로드가 이뤄지면서 사용자들 사이에서는 가정용 오푸스(Opus at home)라는 반응이 나오는 중입니다. 여러 벤치마크를 가중 평균해 모델의 전반적인 지능을 하나의 숫자로 요약하는 벤치마크인 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)에서도 52점을 기록해 오픈웨이트 모델 중 상위권이며, 일부 프런티어 모델에 근접하는 수준입니다. (xhigh reasoning 설정 기준) Qwen 3.8 27B도 압축하지 않은 BF16 모델은 56GB 정도 용량이라 개인 PC의 그래픽카드 및 메모리에 모두 올리기 어렵습니다. 하지만 최신 4비트 양자화 모델은 크기를 16.5GB까지 줄여 어느 정도 사양이 되는 개인 PC에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 실제 개인적으로 사용한 결과 16GB 이상 메모리를 지닌 그래픽카드에서 충분히 구동할 수 있었고 코딩 및 에이전틱 임무에서 생각보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 다만 원활하게 돌리기 위해서는 24GB 메모리를 지닌 그래픽카드나 그에 준하는 통합 메모리가 권장됩니다. 흥미롭게도 Qwen 3.8 27B나 같이 공개한 Qwen 3.8 플래시 넥스트와 프런티어급 모델인 Qwen 3.8 맥스는 모두 한 가지 공통된 특징을 지니고 있습니다. 바로 엔비디아 GPU처럼 고성능 AI 가속기를 구하기 힘든 중국 내 특수 상황을 반영해 제한적인 컴퓨터, 서버 사양에서도 높은 성능을 낼 수 있게 개발됐다는 점입니다. 이렇게 제한된 하드웨어에서 가장 높은 성능을 내게 개발한 것이 이제는 27B 정도의 소형 모델에서도 높은 성능을 낸 비결로 보입니다. 중국 AI 모델에 대해서는 여전히 미국 프런티어 모델에 대한 증류 의혹이 있긴 하지만, 가성비 모델을 만드는 기술에 있어서는 누구도 따라올 수 없는 가장 독보적인 기술을 지닌 것은 사실입니다. 결국 같은 성능이라면 비용을 절감하는 쪽이 유리할 수밖에 없습니다. 더구나 모델을 계속 무료로 푸는 정책 역시 장기적으로 보면 경쟁자에게 큰 부담입니다. 중국의 AI 굴기는 이미 무시하기 힘든 수준으로 성장한 만큼 미국의 프런티어 모델들도 이에 대한 대응이 필요할 것으로 생각됩니다. 비용을 고민하지 않고 성능을 높이는 것보다 같은 성능이면 더 효율적이고 저렴한 모델을 개발해 원가를 절감하려는 노력이 필요합니다. 소버린 AI를 강조하고 있는 우리에게도 중요한 시사점입니다.

한때 AI 및 반도체 관련 주식들을 크게 출렁거리게 만든 중국 딥시크(Deepseek)가 새로운 인공지능(AI) 모델인 ‘DeepSeek-V4-Pro-0813’을 출시하면서 가격을 인상했습니다. 새 프로 모델의 가격은 100만 토큰당 일반 입력 3위안, 출력 6위안이며 이전 처리 내용을 재활용하는 캐시 입력은 0.025위안입니다. 그리고 사용자가 몰리면서 응답 시간이 길어지는 피크 시간대(오전 9시~오후 12시, 오후 2~6시) 요금은 일반 입력 9위안, 출력 27위안으로 크게 높아졌습니다. 여기에 저렴한 V4 플래시 모델 역시 피크 시간대 가격을 4배 올리기로 했습니다. 이와 같은 가격 인상은 최근 사용자가 몰리면서 불가피한 결과였다는 분석도 나오고 있습니다. 딥시크는 최신 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수입이 어려워지면서 H100 기준 2만 개 정도의 연산 자원에 의존해 서비스를 제공해 왔습니다. 그러면서도 서방 모델과 견줄 수 있는 높은 성능과 매우 저렴한 가격을 책정해 사용자가 몰렸습니다. 딥시크는 토큰 소비량 기준으로 구글이나 오픈AI를 넘어섰고 최근엔 월 사용량 기준으로 앤스로픽에 이어 2위를 차지하기도 했습니다. 그 비결은 연산 효율이 뛰어난 모델에 있습니다. 최근 공개한 ‘V4-Flash-0731’의 경우 단 2840억 개의 파라미터만을 가지고 있음에도 불구하고, 수조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정되는 앤스로픽 오푸스에 근접한 성능을 제공합니다. 이렇게 제한된 연산 자원으로도 높은 성능의 서비스가 가능했던 비결은 MoE(Mixture of Experts) 구조에 있습니다. MoE는 일부 파라미터만 활성화시켜 연산 자원을 최대한 적게 소모하는 구조로 같은 하드웨어로 더 많은 토큰을 생성할 수 있습니다. V4-Flash-0731의 경우 실제 활성화되는 파라미터는 130억 개 정도에 불과합니다. 여기에 하드웨어 최적화를 위해 어텐션/메모리 최적화로 KV 캐시를 줄였습니다. 또 유료 서비스에서 중요한 에이전트·코딩·도구 사용 성능을 높이기 위해 이에 특화된 사후 훈련(Post-training)으로 성능을 끌어올렸습니다. 그리고 DSpark(speculative decoding) 같은 몇 가지 방식을 더해 제한된 하드웨어에서 성능을 최대로 높일 수 있습니다. 하지만 이것도 사용자가 몰리면서 한계에 부딪힌 상태입니다. 더구나 DeepSeek-V4-Pro-0813은 모델 파라미터가 1.6조 개에 달하고 MoE 구조를 지녔어도 활성 파라미터가 490억 개에 달합니다. 아무리 하드웨어 최적화를 해도 제한된 연산 자원으로 전 세계에서 쏟아지는 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 결국 딥시크는 가격을 전체적으로 올리면서 수요를 분산하고, 이렇게 벌어들인 자금으로 추가 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이됩니다. 현재 엔비디아 칩 수입 금지로 인해 딥시크가 선택할 수 있는 대안은 화웨이 GPU입니다. 대표적인 제품은 어센드 950으로 딥시크에 따르면 어센드 950의 4대가 엔비디아 GB 300 한 대의 성능과 비슷하다고 합니다. 참고로 이 GPU에는 CXMT 메모리가 사용됩니다. 앞서 지난 5월 투자자 콜 유출 자료에서 딥시크 창업자 량원펑이 “화웨이가 약 1만 6000개의 Ascend 950 카드를 할당했다”고 말한 것으로 보도된 바 있습니다. 따라서 대략 GB 300 기준 4000장 정도의 연산 자원을 추가로 확보한 것으로 보이는데, 이는 서방의 대규모 하이퍼스케일러와 비교하면 터무니없이 적은 연산 자원입니다. 물론 이렇게 한정된 연산 자원을 지니고도 최적화를 통해 토큰 소비량 2위로 껑충 뛰어오른 점을 생각하면 딥시크가 무시할 수 없는 AI 업계의 다크호스임을 이해할 수 있습니다. 가격 인상 후 딥시크는 실적을 개선한 후 증시에 상장할 것으로 예상됩니다. 현재 내년 상장을 목표로 IPO를 준비 중인 것으로 알려져 있으며 이를 통해 증시에서 막대한 자금을 끌어올 것으로 예상됩니다. 그러면 약점으로 지적되어 온 연산 자원 확보를 위한 실탄도 넉넉히 마련할 수 있습니다. 화웨이 GPU가 같은 성능의 엔비디아 GPU 대비 더 비싼 것으로 알려져 있긴 하나 뛰어난 모델 효율성을 감안하면 충분히 서방 모델과 경쟁할 수 있다는 계산이 깔려 있을 것입니다. 다만 그전에 가격을 인상해도 충분히 사용자를 잡아 둘 수 있는 성능을 보여줘야 합니다. 최근 오픈AI는 GPT 5.6 일부 모델의 가격을 대폭 인하하면서 중국발 저가 AI와 경쟁에 나선 상태이며 키미 K3, 알리바바의 Qwen 같은 중국 내 다른 경쟁자들도 만만치 않은 상대입니다. 딥시크가 다른 경쟁자를 제치고 토큰 사용량 점유율을 높여 나갈 수 있을지 주목됩니다.

인간 설정 실수 찾아내 외부 접촉누구나 사용 가능한 ‘개방형 모델’해킹 등 악용 우려 목소리 더 커져美 오픈AI·앤트로픽 등 이은 논란미중 성능 경쟁 뒤처질라 안전 뒷전 미국에 이어 중국의 첨단 인공지능(AI) 모델에서도 보안 통제를 벗어난 사례가 확인되면서, AI 안전 문제가 미중 기술패권 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 중국 문샷AI의 ‘키미 K3’까지 격리된 환경을 벗어나 인터넷에 접속한 것으로 알려지면서, 최첨단 AI의 통제 위험이 미중 공통의 문제로 번진 것이다. 양국 모두 안전성 검증을 강화할 필요성을 느끼지만, 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 어느 쪽도 먼저 속도를 늦추기 어려운 ‘죄수의 딜레마’에 빠질 수 있다는 지적이 나온다. 로이터통신은 지난 7일(현지시간) 미국 보안업체 프런티어 시큐리티가 키미 K3를 시험하던 중 모델이 격리환경 밖 인터넷에 접속했다고 보도했다. 외부 통신 포트 일부가 열린 설정 실수를 모델이 찾아내 깃허브의 정보를 과제 해결에 이용했다. 실제 해킹은 없었지만 누구나 내려받아 개조할 수 있는 오픈웨이트 모델이어서 악용 가능성에 대한 우려가 제기됐다. 미국에서도 AI 모델의 통제 이탈이 실제 외부 시스템 침해로 이어진 사례가 잇따랐다. 오픈AI는 지난달 21일 GPT-5.6 솔 등이 보안 평가 중 격리환경의 취약점을 찾아 허깅페이스 실제 시스템까지 침투했다고 밝혔다. 앤트로픽은 클로드 계열 모델이 외부 기관 3곳을 무단 접근했음을 확인했고, 메타 모델 역시 평가 과정에서 제3자 시스템을 공격했다고 전했다. 상당수가 평가환경 설정 오류에서 시작됐지만, 고성능 AI가 작은 허점을 스스로 찾아 외부 행동으로 이어갔다는 점은 공통적이다. 미중 패권 경쟁은 이런 위험을 줄이는 것을 더 어렵게 만든다. 한쪽이 안전성 검증을 강화해 출시를 늦추는 동안 상대는 더 강력한 모델을 먼저 내놓을 수 있다. 반대로 양쪽 모두 개발 속도를 유지하면 충분히 검증되지 않은 모델이 잇따라 등장할 위험이 커진다. 함께 안전장치를 강화하는 것이 양국 모두에 이익이지만, 상대가 개발 속도를 낼 수 있어 먼저 속도를 늦출 수 없다. 결국 각자의 합리적인 선택이 전체 위험을 키우는 ‘죄수의 딜레마’다. 맷 시한 카네기국제평화재단 선임연구원은 최근 이런 딜레마를 완화할 방안으로 ‘병렬적 AI 안전(AI safety in parallel)’을 제안했다. 미중이 AI 경쟁 자체를 멈추거나 당장 하나의 규칙에 합의하기 어렵다면, 각자 안전조치를 강화하며 양국 모두에 위험한 부분부터 협력하자는 접근법이다. 위험 능력을 찾아내는 평가 방법과 새로운 위협 정보를 제한적으로 공유하고, 인간의 통제를 의도적으로 회피하는 능력처럼 모두에 직접적 위협이 되는 영역에서는 공동 평가 기준을 마련할 수 있다고 봤다. 현재로서는 기업의 자체 판단이 위험한 모델의 출시를 걸러내는 안전장치다. 오픈AI는 지난 7일 차세대 모델 ‘아스트라’가 자체 안전기준상 최고 단계인 ‘위험(Critical)’ 수준의 사이버 능력에 이를 가능성이 있다고 보고 일부 내부 작업을 중단했다고 밝혔다.

4일 오후 3시 30분 기준, 한국거래소에 따르면 코스피는 전 거래일보다 101.50포인트(1.62%) 오른 6,358.95에 마감했다. 지수는 6,351.38에 출발한 뒤 장중 6,389.40까지 올랐고, 한때 6,080.25까지 밀리는 등 변동성도 크게 나타났다. 이날 유가증권시장에서는 개인이 8,184억 원어치를 순매수하며 지수 반등을 이끌었다. 반면 외국인은 3,706억 원, 기관은 5,392억 원어치를 각각 순매도했다. 프로그램 매매는 차익거래 1,497억 원 순매도, 비차익거래 2,569억 원 순매도로 집계돼 전체 4,066억 원 매도 우위를 보였다. 시장 전반은 상승 종목 수가 우세했다. 코스피 시장에서 오른 종목은 788개, 내린 종목은 96개였고 보합은 31개였다. 상한가 종목은 1개, 하한가 종목은 없었다. 시가총액 상위 종목 가운데서는 LG에너지솔루션(373220)이 3.96% 오른 328,500원, 삼성바이오로직스(207940)가 3.72% 오른 1,476,000원, SK스퀘어(402340)가 3.41% 오른 1,060,000원으로 강세를 보였다. 삼성전자(005930)도 0.21% 오른 240,000원, SK하이닉스(000660)도 0.64% 오른 1,577,000원으로 마감했다. 반면 삼성생명(032830)은 3.30% 내린 278,000원, 삼성전자우(005935)는 0.90% 내린 176,400원, KB금융(105560)은 0.41% 내린 168,800원, 현대차(005380)는 0.13% 내린 392,500원을 기록했다. 개별 종목별로는 SHD가 가격제한폭까지 오른 6,830원에 마감했고, SK이터닉스는 19.87% 상승한 55,800원, 티엠씨는 18.64% 오른 12,410원, GS건설은 18.56% 오른 28,750원, NHN은 17.63% 상승한 43,700원을 나타냈다. 하락률 상위에는 한섬이 5.67% 내린 16,470원, 신풍이 4.65% 하락한 1,005원, 씨티알모빌리티가 3.63% 내린 3,580원, 유화증권우가 3.30% 하락한 3,080원, 삼성생명이 3.30% 내린 278,000원으로 집계됐다. 최근 시장 급락 이후 반등이 나타났지만 장세를 둘러싼 경계감은 여전하다. 최근 조정은 기업 실적 자체보다 인공지능 투자 지속성에 대한 의문과 레버리지 포지션 청산이 복합적으로 작용한 흐름으로 해석된다. 반도체 업종에서는 인공지능 수익화 우려와 중국 반도체 부상, 저비용 인공지능 모델 확산 등이 부담으로 거론됐다. 다만 마이크로소프트 중심의 인공지능 클라우드 수요 확인과 GPT-5.6 출시 효과는 투자심리 회복 요인으로 꼽힌다. 향후 증시는 인공지능 투자 지속 여부와 미국 장기금리 안정, 중국 반도체 영향이 핵심 변수가 될 전망이다. 급락 이후 반등 흐름은 이어질 가능성이 있지만, 앞선 두 달과 같은 가파른 상승보다는 완만한 회복 양상이 전개될 가능성에 무게가 실린다. 외국인의 반도체 중심 매수 유입 가능성은 남아 있지만 높은 지수 구간에서는 개인 대기 매물이 나올 수 있다는 관측도 함께 제기된다. 개별 실적도 종목별 차별화를 키우고 있다. 강원랜드는 올해 2분기 연결 기준 영업이익이 432억 원으로 지난해 같은 기간보다 26.2% 감소했고, 매출은 3456억 원으로 4.2% 줄었다. 다만 순이익은 1003억 원으로 59.8% 증가했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

생성형 인공지능(AI) 시장의 양대산맥인 오픈AI와 앤트로픽이 수익성을 두고 2차 주도권 경쟁에 돌입했다. 그간 AI시장을 선도하고도 일반인 소비자에 집중한 오픈AI가 핵심 수익원인 기업·개발자를 집중 공략한 앤트로픽에 밀렸다는 평가를 받았다. 이에 오픈AI가 대중의 문턱을 낮추고 고성능 AI 모델을 연이어 도입하는 투트랙 전략으로 전열을 다듬으면서 역공에 성공할지 관심이 쏠린다. 월스트리트저널(WSJ)은 1일(현지시간) 오픈AI가 앤트로픽을 상대로 고전한 요인으로 수익화 둔화를 꼽았다. 챗GPT를 일반 소비자용으로 보급하며 압도적인 이용자를 모았지만, 일반 소비자의 구독료 증가 속도보다 오픈AI가 챗GPT를 유지·발전시키는 인프라 투자 규모가 더 컸다는 분석이다. 여기에 동영상 생성 도구 ‘소라’와 자체 칩 개발, AI 기기 스타트업 인수 등 ‘곁가지 사업’으로 전력이 분산돼 수익 창출에 유리한 기업·개발자용 AI 코딩 모델 발굴에 뒤처졌다고 했다. 최대 투자사인 마이크로소프트(MS)와의 파트너십이 흔들리면서 주요 인재가 이탈하면서 기술 개발의 ‘골든타임’을 놓쳤다는 지적도 나왔다. 반면 앤트로픽은 기업 환경에 최적화된 코딩 모델 ‘소네트 3.7’과 ‘클로드 코드’를 선보이며 개발자 생태계를 빠르게 장악했다. 클로드 코드의 성공으로 매출이 급속 성장하면서 현재 기업 가치 약 1조 달러(약 1450조원)로 평가받으며 하반기에 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. IPO를 늦춘 오픈AI도 뒤늦게 개발자용 코딩 도구 ‘코덱스’를 내놓으며 기업간거래(B2B) 시장을 공략했지만 소프트웨어 개발자들 사이에서 코덱스가 상대적으로 느리고 불편하다는 평가가 나온다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 소셜미디어(SNS)에 “지난 12개월은 제 잘못이 크지만, 역대 최고의 12개월을 맞이할 준비가 되어 있다”며 전략 변경을 예고했다. 실제 오픈AI는 최근 고성능 AI 모델의 문턱을 연이어 낮췄다. 기업용 에이전트 AI인 ‘챗GPT 워크’를 선보이고 코덱스와 챗GPT, 웹 브라우저를 통합한 ‘슈퍼 앱’을 출시했다. 지난달 30일 최신 AI 모델인 ‘GPT 5.6’는 불과 출시 3주 만에 가격을 최대 80% 인하했고 이튿날 오픈AI의 활성 이용자 수는 10억명을, 기업 고객은 200만 곳을 돌파했다. 업계에서는 당분간 오픈AI와 앤트로픽이 AI의 핵심 수익원인 기업용 시장에서 치열한 경쟁을 벌일 것이며 이 경쟁의 승자가 생성형 AI 시장의 주도권을 확보할 가능성이 크다고 보고 있다.

오픈AI는 지난 21일(현지시간) 최신 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 시험용 격리 환경을 벗어나 허깅페이스 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 모델은 보안 문제 답을 찾다 내부 시스템의 새 취약점을 발견해 인터넷에 접속했고 권한을 높인 뒤 여러 시스템을 거쳐 허깅페이스 서버에서 원격으로 코드를 실행했다. 사람이 시킨 일은 보안 문제를 푸는 것이었고, 외부 시스템 공격 지시는 없었다. 그런데 모델은 답을 얻기 위해 스스로 방법을 골랐고, 그 과정에서 실제 시스템까지 건드렸다. AI가 틀린 답을 내놓은 것이 아니라 맞는 답을 찾으려다 개발자가 예상하지 못한 행동을 이어 간 셈이다. 평가 당시 일부 안전장치가 완화돼 있었던 것은 사실이다. 그렇다고 고성능 모델이 시험 환경의 허점을 찾아 외부 서버 침투까지 이어 갔다는 사실까지 가벼워지지는 않는다. 모델은 제로데이 취약점과 탈취한 인증정보를 조합하고 권한 상승과 내부망 이동을 거쳐 목표에 도달했다. 오픈AI가 사고 뒤 격리와 감시, 인터넷 접근 통제를 강화하겠다고 밝힌 이유다. 위험의 성격이 달라진 배경에는 AI의 진화가 있다. 최신 모델은 질문에 답하는 도구를 넘어 직접 일을 처리하는 에이전트로 발전하고 있다. 목표를 여러 단계로 나누고 필요한 도구를 고른 뒤 중간 결과에 따라 다음 행동을 정한다. 사람이 일일이 지시하지 않아도 복잡한 업무를 끝낼 수 있는 능력이 이번에는 허용되지 않은 경로를 찾아내는 데 쓰였다. 이제는 결과뿐 아니라 그 결과에 이르는 과정도 살펴야 한다. 오픈AI의 시행착오를 먼 나라 일로 넘길 수 없는 이유도 여기에 있다. 한국은 미국과 중국에 이은 ‘AI 3강’을 목표로 자체 모델 개발과 산업 현장 적용에 속도를 내고 있다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 경쟁 중이다. 국내 기업들은 공공·제조·국방·교육 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 해외 모델을 가져다 쓰는 단계를 넘어 직접 개발·운영하는 만큼 책임도 달라진다. 국내에서 만든 AI가 예상 밖의 행동을 했을 때 어떻게 발견하고 멈출지, 사고 기록을 어디까지 공개할지, 개발사와 서비스 기업의 책임을 어떻게 나눌지를 우리 스스로 정해야 한다. 성능 경쟁에 앞서 통제 기준을 세우지 않으면 같은 시행착오를 뒤늦게 되풀이할 수 있다. 지난 24일(현지시간) 발표된 ‘샌프란시스코 AI 선언’은 한국을 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가로 키우는 동시에, AI가 ‘인간 중심의 가치’ 위에서 발전해야 한다는 원칙을 담았다. 이제 이 ‘인간 중심’이라는 기치를 구체적 실행 기준으로 옮겨야 할 때다. AI 모델의 행동을 추적하고, 필요할 때는 멈출 수 있는 능력과 의무를 갖추며, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하는 기준이 그것이다. AI 3강은 강한 기술을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 그 기술을 어디까지 믿고 맡길 수 있는지도 함께 증명해야 한다. 민나리 산업부 기자

미국의 스타트업 기업이 자국의 최신 인공지능(AI) 모델로부터 자율적 해킹 공격을 받고 이를 방어하는데 중국산 AI를 사용해 논란이다. 개발자 커뮤니티인 ‘허깅 페이스’는 지난 16일 보안 사건이 발생했다면서 “자율 AI 에이전트 시스템의 무단 접근을 확인했고, 주로 AI를 이용해 이를 탐지하고 분석했다”고 밝혔다. 이어 “악성 데이터셋이 코드를 실행했는데 이는 그동안 업계가 예상했던 AI 에이전트의 공격 시나리오와 일치했다”며 자율적인 AI 기반 공격 도구는 더 이상 이론이 아니라고 설명했다. 또 1만 7000건 이상의 공격자 행동 로그를 분석하기 위해 미국산 AI를 사용했지만, 안전 보호 장치에 의해 차단됐다고 주장했다. 미국 AI는 안전 보호 장치때문에 해킹 시도와 이를 방어하는 조치를 구분하지 못해 중국 즈푸(智谱)사의 GLM 5.2란 오픈 소스(AI의 코드·학습 데이터 등을 공개) 모델을 사용했다고 덧붙였다. 허깅 페이스를 공격한 AI는 오픈AI사의 GPT‑5.6 솔과 이보다 더 뛰어난 성능의 출시 전 모델 등으로 알려졌다. 오픈AI는 21일 “이번 사고는 AI 모델의 사이버 역량을 내부적으로 평가하는 과정에서 발생했다”면서 “최첨단 사이버 역량이 동원된 전례 없는 사고”라고 공개했다. 허깅 페이스의 공동 창립자인 클레멘트 델랑그는 22일 “오픈AI 측에 악의적인 의도는 없었다고 강력히 믿는다”고 말했다. 하지만 이번 AI의 자율 해킹 공격은 AI 발전 속도에 대한 논쟁을 낳음과 동시에 기업 공개를 앞둔 AI 기업들의 마케팅 전략이란 시각도 제기됐다. 허깅 페이스 측은 “이번 보안 사고의 핵심은 (중국의) 공개 모델을 이용해 대응했다는 것”이라며 “AI 보안은 한 회사가 비밀리에 해결할 수 있는 문제가 아니며 오픈 소스 모델이 도구를 제공한다”고 지적했다. 미국은 지난달 앤트로픽의 최신 AI 모델에 대한 외국의 접근을 차단했다가 약 3주 만에 해제하는 등 철저한 통제 전략을 쓰고 있다. 반면 중국이 사용하는 AI 모델의 오픈 소스 전략에 대해 미국은 자국의 지적 재산권을 도용하는 것으로 보고 있다. 로이터통신은 “미국의 주요 AI 모델은 안전장치 때문에 보안 작업과 악의적인 해킹을 구분하기 어렵다는 딜레마가 있다”면서 “이번 해킹 사고의 여파는 미국이 ‘AI 철의 장막’을 구축한다며 비판하는 중국 AI 모델에 호재가 되고 있다”고 전했다.

인공지능(AI)이 사이버 공격을 돕는 도구를 넘어 스스로 공격 대상을 정하고 침투하는 단계에 들어섰다. 성능 평가 과정에서 개발자가 부여한 목표를 달성하기 위해 실제 외부 시스템에 침투한 사실이 공개되면서, 최첨단 AI의 안전성과 통제 방식을 둘러싼 논의도 새로운 국면을 맞고 있다. 오픈AI는 21일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 최신 모델 ‘GPT-5.6 솔’과 이보다 성능이 높은 미공개 모델이 내부 사이버 평가 도중 격리 환경을 벗어나 오픈소스 AI 플랫폼 ‘허깅페이스’의 운영 시스템에 침투했다고 밝혔다. 평가에 사용된 모델은 공격 능력을 확인하기 위해 일부 안전장치가 완화된 상태였다. 오픈AI는 이번 사안을 “최첨단 사이버 역량이 개입된 전례 없는 사고”로 규정했다. 사고는 AI를 위한 해킹 실기시험장인 ‘익스플로잇짐’을 평가하는 과정에서 발생했다. 모델은 외부 인터넷과 분리된 시험 환경에서 제로데이(아직 아무도 모르거나 고쳐지지 않은 보안 취약점)를 찾아 권한을 확대한 뒤 인터넷 연결 경로를 확보했다. 이어 평가 문제의 해답이 허깅페이스에 있을 것으로 추론하고 서버에 침투해 데이터베이스에서 답을 확보했다. 공격 대상을 정하고 침투해 목표를 달성하는 전 과정을 스스로 수행한 것이다. 오픈AI는 “모델들이 익스플로잇짐 문제를 해결하는 데 지나치게 집중한 나머지 극단적인 수단까지 동원한 것으로 보인다”고 밝혔다. 목표 달성을 위해 개발자가 설정한 통제 범위를 스스로 우회했다는 설명이다. 허깅페이스는 지난 16일 보안 사고를 공개하면서 코드 실행 취약점으로 인증 정보가 탈취됐지만 공개 모델과 이용자 정보가 유출되거나 변조된 정황은 확인되지 않았다고 밝혔다. 양사는 현재 공격 경로와 취약점을 공동 조사하고 있으며 결과도 공개할 방침이다. 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)는 “AI 안전은 어느 한 기업이 비공개로 해결할 수 있는 문제가 아니라 개방적인 협력 속에서 풀어야 한다”며 “이번 사고는 AI 안전 연구와 정보 공유의 필요성을 보여준 사례”라고 밝혔다. 안전장치를 완화한 미공개 모델이 실제 공격에 사용되면서 AI 모델의 출시 전 검증과 통제를 제도화해야 한다는 논의에 힘이 실리는 모습이다.

오픈AI의 최신 인공지능(AI) 모델들이 통제된 실험 환경을 벗어나 외부 사이트를 해킹하는 초유의 사고가 발생했다. 인간의 통제를 벗어난 AI의 사이버 공격이 현실화된 첫 사례다. 21일(현지시간) 오픈AI는 ‘GPT-5.6 솔’과 일부 미공개 AI 모델이 내부 평가 도중 통제를 벗어나 개방형(오픈소스) AI 공유 플랫폼 ‘허깅페이스’를 해킹한 사실을 확인했다고 밝혔다. 허깅페이스는 AI 개발자들이 함께 쓰는 거대한 ‘AI 자료창고’로, 개발자들은 이곳에서 AI 모델과 데이터를 공유하고 서로의 성과를 바탕으로 새로운 AI를 개발한다. 이번 사고는 AI 모델의 취약점 탐지 및 공격 능력을 측정하는 내부 실험 과정에서 발생했다. 당시 오픈AI 모델들은 평가를 위해 사이버 공격에 대한 안전장치가 일부 완화된 상태였다. 오픈AI는 이들 모델의 사이버 공격 능력을 평가하기 위해 외부 인터넷과 격리된 ‘샌드박스’ 환경에서 시험을 진행했으나, AI 모델들은 미공개(제로데이) 취약점을 이용해 통제망을 뚫고 인터넷에 접속했다고 설명했다. 이후 허깅페이스에 접속해 인증 정보를 탈취하고 해당 서버를 해킹한 것으로 나타났다. 오픈AI는 자사 모델들이 이같이 행동한 이유에 대해 “모든 정황을 종합해 볼 때 이 모델들은 (보안 벤치마크인) ‘익스플로잇짐’의 평가용 문제에 대한 해법을 찾는 데 지나치게 집중해 극단적인 수단까지 동원했던 것으로 보인다”고 분석했다. 앞서 허깅페이스는 지난 16일 자사 서버가 자율 AI 에이전트에 의해 해킹됐으며 공격자가 어떤 모델을 사용했는지는 확인되지 않았다고 공지한 바 있다. 해당 사건의 범인이 오픈AI의 모델들로 드러난 셈이다. 허깅페이스는 이와 같은 해킹 사실을 AI 지원 탐지 시스템의 발견으로 인지했고, 공격 양상의 분석도 AI로 진행했다. 회사는 “일반에 공개된 사용자 대상 모델이나 데이터세트 등이 변조된 흔적은 발견되지 않았고, 소프트웨어 공급망도 안전한 것으로 확인됐다”고 말했다. 허깅페이스와 오픈AI는 현재 공동으로 포렌식(디지털 증거 분석) 조사를 진행해 관련 취약점을 보완하고 있다. 오픈AI는 “이번 사건은 최첨단 기법이 동원된 전례 없는 사이버 공격으로 간주하고 있다”며 “현재 허깅페이스와 사건 전말의 이해와 모델의 대응 능력을 가늠하기 위해 초기 조사 결과를 조사 중”이라고 밝혔다. 그러면서 “허깅페이스와 조사를 계속 진행해 조사가 완료되는 대로 취약점 및 자세한 조사 정보를 공개할 예정”이라고 덧붙였다. 오픈AI가 엄격한 격리 환경에서 내부 평가를 진행했음에도 이 같은 사고가 발생한 만큼 AI의 사이버 안전에 대한 논란이 커질 것으로 보인다. 특히 폐쇄형으로 운영되는 미국의 상용 AI 모델과 견줘 안전 관련 통제 수준이 낮은 것으로 알려진 중국산 개방형 모델의 성능이 크게 향상되면서 이를 악용한 사이버 공격이 더 늘어날 가능성도 제기된다. 실제 허깅페이스는 애초 이번 해킹 공격을 중국 즈푸(智譜·Z.ai)의 개방형 모델 GLM 5.2로 분석하기도 했다. 주요 상용 모델은 내장된 안전장치 때문에 사이버 공격의 로그 분석을 거부한 반면 GLM 5.2는 이를 수행했기 때문이다. 허깅페이스는 “자율적인 AI 기반 공격이 더는 이론상 개념이 아니다”라며 공격뿐 아니라 방어에도 AI를 적극적으로 활용해 속도를 따라잡아야 한다고 강조했다.

중국 문샷 AI가 새로 출시한 인공지능(AI) 서비스 ‘키미 K3’가 시장에 큰 충격을 던지고 있습니다. 일각에서는 과거 큰 충격을 준 딥시크보다 더 중대한 변화를 몰고 올 수 있을 것으로 보고 있습니다. 왜냐하면 이제 성능 면에서 중국 AI 모델이 미국의 프론티어 모델과 경쟁할 수 있다는 점을 보여줬기 때문입니다. 키미 K3는 무려 2.8조개의 매개변수를 보유한 초거대 모델로, 가중치를 공개하는 가중치(Open Weights) 모델 가운데 최초로 3조 급(3T-class‘ 규모에 도달한 모델입니다. 모델의 체급이 크다는 것은 그만큼 성능이 우수하다는 점을 시사하는 대목이지만, 단순히 크기만 키울 경우 연산 자원을 많이 소모해 그만큼 속도가 느려지고 비용은 증가하게 됩니다. 이 문제를 극복하기 위해 키미 K3는 ‘Stable LatentMoE’ 프레임워크를 기반으로 하며, 총 896명의 전문가 중 토큰당 16개만 활성화하는 하이브리드 선형 메커니즘을 적용해 효율성을 전작 대비 2.5배 높였습니다. 쉽게 말해 여러 전문가를 사용하지만, 각 작업 시에는 일부 전문가만 활용해 연산 부하를 줄이고 속도를 높인 것입니다. 공개된 벤치마크를 보면 대부분의 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 페이블5와 오픈AI의 GPT-5.6 솔과 비슷하거나 살짝 뒤처진 결과를 보여줬으며 일부 벤치에서는 앞서는 결과를 보여주기까지 했습니다. 예를 들어 종합 지능 지수에서는 미국의 최상위 모델들을 턱밑까지 추격한 3위권에 위치했지만, 실제 코딩(Code) 및 웹 개발(WebDev) 블라인드 테스트(Arena.ai)에서는 Elo 점수 1679점을 기록하며 세계 1위에 올랐습니다. 미국의 독주 체제였던 프론티어 코딩 영역에서 중국 모델이 정상에 선 것입니다. 그러면서 가격은 백만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 책정돼 현재 가장 앞선 두 모델보다 저렴합니다. 다만 중국 내 기존 AI 모델과 비교해서는 비싸기 때문에 중국 내에서는 ‘럭셔리 모델’이라는 이야기가 나오고 있습니다. 키미 K3는 단순한 질문을 처리하는 챗봇이 아니라 장기적인 코딩이나 에이전트 기능에 강점을 보이는 특징이 있습니다. 특히 복잡한 업무를 해결하는 능력이 뛰어나 앞으로 AI 코딩 및 설계 부분에서 두각을 나타낼 것으로 주목받고 있습니다. 문샷 AI가 공개한 가장 놀라운 성과는 반도체 칩 자율 설계 능력이었습니다. 키미 K3는 고가의 미국산 독점 반도체 설계 소프트웨어(EDA) 도움 없이, 오직 오픈소스 도구만을 활용해 인간의 개입 없이 단 48시간 만에 실제 작동 가능한 AI 가속 칩을 설계·검증해냈습니다. GPU 커널 최적화까지 스스로 수행한 후 AI가 만든 가상 칩은 시뮬레이션 결과 초당 8700개 이상의 토큰을 디코딩했습니다. AI가 자신을 구동할 AI 하드웨어를 만드는 미래가 더 이상 공상과학의 영역이 아님을 보여준 것입니다. 그밖에도 키미 K3는 단순한 코드 생성을 넘어, 복잡한 공간 구성과 동적 조명이 구현된 데스크톱 환경이나 인터랙티브한 웹 게임을 프로덕션 수준으로 컴파일해내는 탁월한 능력이 뛰어나 개발자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 다만 MoE 구조의 2.8T급 거대 모델을 어떻게 서비스할 인프라를 구축하고 확장하는 일은 간단하지 않을 수 있습니다. 현재까지 문샷 AI는 알리바바의 클라우드 인프라를 이용해서 키미 K3를 개발하고 서비스하는 것으로 알려져 있습니다. 중국 수출용으로 성능을 낮춘 H20 GPU를 사용하고 있음에도 이런 뛰어난 성능을 보였다는 점이 인상적이지만, 앞으로 인프라를 추가 구축해야 하는 상황에서는 다소 제약이 있을 수 있습니다. 미국의 규제를 돌파하기 위해 키미 K3는 중국 내 자체 개발한 AI 칩으로도 테스트하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 만약 중국 자체 AI 칩으로 현재의 키미 K3 같은 고성능 모델을 제한 없이 서비스할 수 있다면 미국의 AI 헤게모니를 심각하게 위협할 수 있을 것으로 생각됩니다. AI에서 중국의 도전이 만만치 않은 가운데 미국 빅테크들의 대응도 주목됩니다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

인공지능(AI) 모델 ‘클로드’ 개발사 앤트로픽이 상장을 앞두고 기업가치가 장외시장에서 1조 달러를 훌쩍 넘었는데도 ‘없어서 못 살’ 정도로 주목받는 것으로 나타났다. 11일(현지시간) 비즈니스 인사이더에 따르면 앤트로픽의 시가총액은 장외시장 플랫폼 ‘캡라이트’에서 이미 1조 2000억 달러(약 1804조원)를 기준으로 거래되고 있다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 발표된 시리즈H 투자 유치 당시 9650억 달러로 평가받은 바 있다. 하비에르 아발로스 캡라이트 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 “앤트로픽은 벤처 장외시장에서 지금껏 볼 수 없었던 인기를 누리고 있다”면서 “1조 2000억 달러라는 기업가치는 전년 대비 550% 급등한 수치”라고 설명했다. 이는 앤트로픽이 오픈AI를 처음으로 제치고 1조 달러 밸류에이션에 도달했다는 보도가 나온 지 3개월도 지나지 않은 시점이다. 최근 몇 년간 앤트로픽보다 높은 가치를 인정받았던 오픈AI의 시가총액은 캡라이트에서 9080억 달러(약 1365조원)로 평가받는다. 레인메이커 증권의 글렌 앤더슨 CEO도 앤트로픽 주식이 1조 2000억 달러를 기준으로 거래되고 있다고 덧붙였다. 그는 앤트로픽 주식 가격이 치솟은 상황에서도 팔겠다는 사람이 없어서 실제 거래가 거의 이뤄지지 않고 있다고 밝혔다. 앤더슨 CEO는 “내가 가진 매수 대기(수요) 거래를 모두 체결시킬 수만 있었다면 지금 나는 인터뷰 같은 건 하지 않고 해변에서 쉬고 있을 것”이라고 현재 시장 상황을 전했다. 일부 매수 대기자는 자신의 집을 내줄 테니 앤트로픽 주식과 교환하고 싶다는 제안도 내놓은 것으로 전해졌다. 앤트로픽과 오픈AI 모두 아직 상장하지 않은 상태이기 때문에 대다수 투자자는 어쩔 수 없이 직원이나 초기 투자자가 보유 주식을 매도하는 장외시장을 통해 거래에 나서고 있다. 주가가 치솟으면서 주식을 매도하려는 사람이 줄었다. 이렇다 보니 높은 수수료와 복잡한 소유 구조를 내세운 부실 거래도 다수 포착됐다. 이런 거래 중 상당수는 여러 투자자의 자금을 한번의 단발성 거래로 모으는 특수목적기구(SPV) 형태로 구성돼 있다. 개인 투자자들이 직접 앤트로픽 주식을 보유하는 것이 아니라 SPV를 설립해 법인 명의로 앤트로픽 주식을 사들이고 투자자들은 SPV 지분을 보유해 간접적으로 투자하는 방식이다. 이 경우 중개인에게 높은 운용 수수료를 줘야 하고, 의결권도 보유할 수 없을 뿐 아니라 나중에 사기로 드러나거나 거래가 무효로 될 가능성도 있다. 앤트로픽 측은 이번 보도와 관련한 논평 요청에는 응하지 않았지만, 회사 홈페이지를 통해 “누군가 간접적인 방식으로라도 앤트로픽에 대한 투자 참여 기회를 제안한다면, 이는 무효한 것으로 간주하라”며 “투자 행위에 대한 책임은 스스로 져야 한다”고 밝히며 최근 미승인 주식 매매와 사기 행위에 대한 경고 수위를 한층 높였다. 다만 앤트로픽의 초기 투자사인 멘로 벤처스의 맷 머피 파트너는 이와 같은 장외시장 평가액에 별다른 의미를 두지 않는다며, 이는 “잡음이 많은 신호”라고 지적했다. 앤트로픽 상장을 앞두고 매출이 급증하자 시장 과열 분위기에서 나타난 현상일 뿐이라는 설명이다. 앤트로픽은 지난 6월 주식 상장을 위한 기업공개(IPO) 서류를 제출해 향후 몇 달 안에 IPO가 진행될 예정이다. 최근 앤트로픽에 밀려 시장의 관심이 낮아졌던 오픈AI도 최근 새 AI 모델 GPT-5.6을 소개한 이후 거래가 늘고 있다고 비즈니스 인사이더는 전했다.

앤트로픽의 ‘미토스5’와 오픈AI의 GPT-5.6이 잇따라 미국 정부의 승인 체계 아래 배포되면서 최첨단 인공지능(AI) 모델의 접근권이 새로운 전략 자산으로 부상하고 있다. 지난 26일(현지시간) 로이터통신과 워싱턴포스트(WP) 등에 따르면 미국 상무부는 앤트로픽에 미국 내 ‘신뢰할 수 있는 파트너’만 사이버보안 특화 모델인 ‘클로드 미토스5’를 사용할 수 있다는 내용의 비공개 서한을 보냈다. 지난 12일(현지시간) 외국인에 대해 미토스5와 일반용 모델 ‘페이블5’의 접근을 전면 차단한 지 약 2주 만에 일부 미국 기업과 기관에만 제한을 완화한 것이다. 승인 대상은 미국 기업과 정부기관 100여곳으로 알려졌다. 프로젝트 ‘글래스윙’을 통해 미토스의 사전 접근 권한을 확보했던 삼성전자와 SK하이닉스, SK텔레콤 등 국내 기업들은 여전히 미토스5를 사용할 수 없을 것으로 보인다. 일반 이용자를 위한 페이블5 역시 접근 제한이 유지되고 있다. 미국 정부가 첨단 AI 모델의 사용 대상까지 직접 선별하기 시작했다는 점에서 기존 수출통제보다 한 단계 더 나아간 조치라는 평가가 나온다. 오픈AI도 이날 차세대 AI 모델 GPT-5.6을 공개했지만 최고 성능 모델인 ‘솔(Sol)’은 정부와 공유한 ‘신뢰할 수 있는 파트너’에게만 먼저 제공하고 일반 공개는 수주 뒤로 미뤘다. 다만 오픈AI는 “정부 승인 절차가 장기적인 표준이 되어서는 안 된다”며 사용자와 개발자, 기업 등이 최고의 AI 도구를 활용하지 못하게 할 수 있다고 우려했다. 미국은 첨단 AI의 악용과 기술 유출을 막기 위한 조치라는 입장이지만 업계에서는 부작용을 우려한다. 뉴욕타임스(NYT)는 지난 25일 중국 AI 기업 즈푸AI(Z.ai)의 최신 모델 ‘GLM-5.2’가 앤트로픽과 오픈AI의 첨단 모델에 근접한 성능을 갖췄음에도 훨씬 저렴한 가격 덕에 빠르게 확산하고 있다고 보도했다. 업계에서는 AI 패권 경쟁이 반도체를 넘어 최첨단 AI 모델의 접근권을 둘러싼 경쟁으로 확대되고 있다는 분석이 나온다.

미국 정부가 자국 기업의 최첨단 인공지능(AI) 모델에 대한 통제 조치에 본격적으로 나서고 있다. 오픈AI는 지난 26일 차세대 AI 모델인 ‘GPT-5.6’의 솔, 테라, 루나 세 가지 제품을 공개하면서 ‘정부와 공유된 신뢰할 수 있는 파트너’에 한해 우선적으로 제공한다고 밝혔다. 공개 즉시 누구에게나 배포될 수 있었던 AI 모델들이 이제는 미 정부의 승인 절차를 거치는 것이 필수다. 도널드 트럼프 대통령이 이달 초 서명한 행정명령 때문이다. AI 기업은 새 모델 공개에 앞서 최대 30일 전에 정부에 자료를 제출해 보안 취약성 등을 검토받고, 출시 시기와 우선 접근 파트너 선정에도 정부의 협의와 승인을 거쳐야 한다. 트럼프 행정부는 지난 12일 앤트로픽의 최상위 AI 모델 ‘미토스5’와 ‘페이블5’에 외국 국적자가 접근하는 것을 전면 차단하는 수출 통제 지침을 내렸다. 중국과 러시아 등의 군사·정보기관에 악용될 수 있다는 점을 근거로 보호 조치의 필요성을 강조했다. 수출 통제 시행 2주 만에 트럼프 행정부는 미국 내 100여개 기업과 기관에 한해 ‘미토스5’의 사용을 승인하는 서한을 앤트로픽에 보낸 것으로 전해졌다. 그러나 앤트로픽의 글로벌 AI 보안 협력 체제인 ‘프로젝트 글래스윙’에 참여한 삼성전자, SK하이닉스 등 한국 기업은 명단에서 빠졌다. 미국의 이런 조치는 특정 국가와 기업에 핵심 AI 기술을 의존하는 것이 얼마나 위태롭고 취약한 일인지를 여실히 보여 준다. 자국 언어와 데이터, 인프라를 기반으로 한 독자적 모델 즉 ‘소버린 AI’를 구축하는 것 말고는 대응책이 없다. 이는 기술 자립을 넘어 데이터 주권과 정책 자율성, 산업 경쟁력을 동시에 지키는 길이다. 주요국들은 이미 자국 중심의 AI 생태계 구축에 사활을 걸고 있다. 한국 정부도 AI 주권을 강조하고 있지만 진척은 더디다. AI 국가전략의 양대 축인 청와대 AI미래기획수석과 국가AI위원회 상근부위원장 자리의 공석 사태부터 해소해야 한다.