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'中 AI' 미니맥스, 신모델 출시 앞두고 매출 2배 '껑충'…비결은?

중국 대표 인공지능(AI) 스타트업 미니맥스(MiniMax)가 차세대 플래그십 모델 출시를 앞두고 가파른 성장세를 나타냈다. 최근 두 달 만에 연간 환산 매출이 두 배 이상 급증하는 등 중국 생성형 AI 시장의 주도권 경쟁에서 두각을 나타내는 모습이다. 28일 블룸버그통신에 따르면 미니맥스의 공동 창업자이자 사장인 윤예이(Yun Yeyi)는 홍콩에서 열린 'UBS 아시안 인베스트먼트 컨퍼런스' 인터뷰를 통해 이 같은 경영 성과를 공개했다. 미니맥스의 실적 성장을 견인한 것은 지난 3월 중순 선보인 고성능 AI 모델 'M2.7'이다. M2.7 출시 이후 미래 매출 지표인 연간 반복 매출(ARR)은 회사 자체 전망치를 크게 웃돌았다. 특히 기업용(B2B) AI 서비스 부문의 성장세가 매섭다. 미니맥스의 B2B 고객 수는 6개월 전과 비교해 5배 이상 늘어나며 최근 100만 명을 돌파했다. 이 같은 B2B 수요 확대는 미니맥스의 체질 개선으로 이어졌다. 지난해까지만 해도 AI 네이티브 앱 등 소비자용(B2C) 제품과 기업용 서비스의 매출 비중은 70 대 30 수준이었으나, 현재는 50 대 50으로 균형을 잡았다. 윤 사장은 "M2.7 모델의 흥행으로 대기업 고객 유입이 늘면서 올해 매출총이익률(Gross Profit Margin)도 눈에 띄게 개선됐다"고 설명했다. 미니맥스는 조만간 차세대 플래그십 모델인 'M3'를 출시해 성장 모멘텀을 이어간다는 구상이다. M3는 미니맥스가 선보이는 최초의 '오픈소스 네이티브' 멀티모달 모델(텍스트·이미지·음성 등을 동시에 처리하는 AI)'이다. 현재 상하이에 본사를 둔 미니맥스는 딥시크(DeepSeek), 문샷 AI(Moonshot AI), 지푸(Zhipu AI) 등과 함께 중국 생성형 AI 시장을 이끄는 주요 스타트업으로 꼽힌다. 지난 1월 홍콩 증시에 성공적으로 안착한 미니맥스는 중국 본토 투자자들이 거래할 수 있는 교차 거래 프로그램 편입 후보로도 거론된다. 그러나 이들이 마주한 시장 상황이 마냥 낙관적인 것만은 아니다. 미국 빅테크와의 기술 격차가 존재하는 상황에서 중국 내부의 '단가 인하' 치킨게임이 갈수록 격화하고 있어서다. 경쟁사인 딥시크는 지난달 신제품 'V4'를 출시하며 서비스 가격을 영구적으로 75% 인하하겠다고 선언하며 시장 흔들기에 나선 바 있다. 자본 조달과 오는 7월 보호예수(락업) 해제에 따른 오버행(잠재적 과잉 물량) 리스크도 상존한다. 하지만 미니맥스는 독자적인 AI 모델 기술 고도화에 자원을 집중해 글로벌 거대언어모델(LLM) 시장에서 정면 승부를 벌이겠다는 전략이다. 윤 사장은 "우리는 대부분의 리소스와 비용을 모델 레이어에 쏟아붓고 있다"며 "미니맥스에게는 기술 그 자체, 즉 AI 모델이 곧 핵심 제품"이라고 말했다.

2026.05.28 18:06장유미 기자

중국 딥시크, 플래그십 모델 75% 할인 영구화

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 플래그십 AI 모델 'V4-프로'에 적용 중이던 75% 할인을 영구 가격 정책으로 전환했다. 일시적 프로모션으로 시작된 인하 조치를 정식 단가로 굳히면서, AI 응용 프로그램 인터페이스(API) 시장의 가격 경쟁이 한층 격화될 전망이다. 블룸버그는 23일(현지시간) 딥시크가 자사 웹사이트 공지를 통해 V4-프로 모델의 75% 할인을 영구 적용한다고 밝혔다고 보도했다. 당초 이 할인은 협정세계시(UTC) 기준 오는 31일 종료될 예정이었다. 딥시크의 새 가격 체계에 따르면 V4-프로 모델 사용료는 100만 토큰당 ▲캐시 입력 0.025위안 ▲비캐시 입력 3위안 ▲출력 6위안 수준이다. 이는 정가 대비 4분의 1 수준으로 기존 할인 가격이 그대로 정식 단가로 자리잡게 됐다. V4-프로는 100만 토큰의 컨텍스트 길이와 최대 38만4000 토큰의 출력을 지원한다. 추론(thinking) 모드와 비추론 모드를 모두 제공하며, 기본값은 추론 모드다. 또 제이슨(JSON) 출력과 툴 콜(Tool Calls) 기능을 갖췄다. 특히 딥시크는 오픈AI 호환 API뿐 아니라 앤트로픽 호환 엔드포인트도 공식 제공하고 있다. GPT나 클로드 기반 개발 환경을 쓰던 글로벌 개발자가 비교적 적은 전환 비용으로 모델을 갈아탈 수 있는 구조다. 블룸버그는 "이번 조치는 중국 기업이 글로벌 동종업체와 더 직접적으로 경쟁하면서 AI 산업 전반의 경쟁을 심화시킬 것"이라고 분석했다. 이어 "기업들이 개발자와 엔터프라이즈 고객을 유치하기 위해 API 가격을 낮춰온 가운데, 딥시크가 저비용 구조를 고착화함으로써 점점 더 붐비는 시장에서 자사 매력을 강화하고 있다"고 평가했다.

2026.05.25 11:27이나연 기자

CATL, 왜 딥시크에 베팅하나…AI 데이터센터 전력 수요 겨냥

중국 최대 배터리 기업 CATL이 인공지능(AI) 스타트업 딥시크에 투자하는 방안을 추진 중인 것으로 전해졌다. 전기차 배터리를 넘어 AI 데이터센터 전력 인프라 시장으로 사업 영역을 넓히려는 포석으로 풀이된다. 최근 IT 전문 매체 더인포메이션은 사안에 정통한 소식통 2명을 인용해 CATL이 딥시크의 현재 진행 중인 첫 자금 조달 라운드에 참여할 계획이라고 보도했다. 보도에 따르면 이번 투자 라운드는 약 500억 위안(약 11조 1000억원) 조달을 목표로 하고 있으며, 이르면 6월 마무리될 수 있다. 자금 조달이 성사되면 딥시크의 기업가치는 3500억 위안(약 78조 1000억원)을 넘어설 수 있다는 관측이 나온다 CATL은 컴퓨팅 파워 급증에 따른 전력 수요에 대응하기 위해 대형 AI 데이터센터에 전력공급 장비를 판매하는 방안을 추진하고 있다. 징둥닷컴과 넷이즈도 딥시크 지분 투자를 논의 중인 것으로 알려졌다. 다만 투자 협상은 아직 확정되지 않았으며, 투자 금액과 최종 참여 기업은 달라질 수 있다. 텐센트와 알리바바 등 중국 기술 대기업도 잠재 투자자로 거론돼왔다. 딥시크는 2025년 1월 오픈소스 대형언어모델 R1을 공개하며 주목받았다. 상대적으로 적은 컴퓨팅 비용으로 고성능 모델을 학습시켰다는 점이 부각되면서 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 파이낸셜타임스는 중국 최대 국영 반도체 투자펀드인 이른바 '빅펀드'도 딥시크의 첫 자금 조달 라운드를 주도하기 위해 논의 중이라고 보도한 바 있다. CATL의 딥시크 투자가 주목되는 이유는 배터리와 AI 데이터센터의 접점이 커지고 있어서다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 전력 밀도가 높고 전력 수요 변동도 크다. 안정적인 전력 공급과 피크 전력 대응, 비상 전원, 전력 효율 관리가 중요해질 수밖에 없다. 이 과정에서 배터리 에너지저장장치(ESS), 전력 변환 장비, 백업 전원, 에너지 관리 솔루션 수요가 커지고 있다. CATL 입장에서는 딥시크 투자가 단순한 재무 투자에 그치지 않을 가능성이 크다. 딥시크가 자체 데이터센터를 구축하고 AI 모델 출시 속도를 높이면 대규모 전력 인프라 수요가 뒤따른다. CATL은 배터리와 ESS, 전력 장비를 기반으로 AI 인프라 밸류체인에 들어갈 수 있다. 전기차 수요 둔화와 배터리 가격 경쟁이 심화되는 상황에서 데이터센터는 새로운 성장처가 될 수 있다. 중국 내 산업 전략과도 맞물린다. 미국의 반도체 수출 규제로 중국 AI 기업들은 자체 AI 모델, 국산 반도체, 데이터센터 인프라를 묶은 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 딥시크의 최신 모델이 화웨이 어센드 칩에 최적화됐다는 점도 소프트웨어와 하드웨어, 전력 인프라를 함께 묶는 중국식 AI 생태계 구축 흐름으로 볼 수 있다. 딥시크도 전력 인프라 확보가 시급한 상황이다. 딥시크는 중국 북부 내몽골 우란차부에 대규모 데이터센터 건설을 추진 중인 것으로 알려졌다. 우란차부는 전력 공급이 풍부하고 연평균 기온이 낮아 서버 냉각 비용을 낮추기 유리한 지역으로 꼽힌다. 자체 데이터센터는 딥시크가 모델 고도화와 서비스 안정성을 확보하는 데 도움이 될 수 있다. 딥시크는 지난달 말 약 12시간 동안 시스템 장애를 겪은 것으로 전해졌는데, 이는 대규모 서버 인프라와 안정적인 전력 운영의 중요성을 보여준 사례로 해석된다. 결국 CATL의 딥시크 투자는 배터리 기업이 AI 기업을 단순히 인수하려는 움직임이라기보다, AI 데이터센터 전력 수요를 겨냥한 선제적 포석에 가깝다는 분석이 나온다. AI 경쟁이 모델 성능을 넘어 전력과 냉각, 서버 운영, 에너지 저장 인프라 경쟁으로 확장되고 있기 때문이다.

2026.05.24 10:32류은주 기자

[AI는 지금] "돈보다 AGI"…딥시크, 15조 투자 유치로 오픈AI 추격전 나서

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 100억 달러(약 15조 1739억원) 규모 투자 유치를 추진하는 가운데 단기 수익화보다 인공일반지능(AGI) 연구를 우선하겠다는 방침을 투자자들에게 밝힌 것으로 알려졌다. 오픈소스 AI 모델을 앞세워 글로벌 AI 시장에서 존재감을 키운 딥시크가 대규모 자금 확보를 계기로 기술 개발 중심 전략을 더 강화하는 모습이다. 블룸버그통신은 22일(현지시간) 사안에 정통한 관계자들을 인용해 딥시크 경영진이 현재 진행 중인 700억 위안(약 100억 달러) 규모 투자 유치 과정에서 잠재 투자자들에게 "단기 상업화보다 획기적인 AI 연구를 우선하겠다"는 입장을 전달했다고 보도했다. 창업자 량원펑은 최소 한 차례 투자자 회의에서 오픈소스 AI 모델 개발을 지속하는 동시에 AGI 달성을 장기 목표로 삼겠다고 밝힌 것으로 전해졌다. 그는 수익화보다 기술 한계를 넓히는 것이 회사의 핵심 목표라는 점을 분명히 한 것으로 알려졌다. 이번 투자 유치가 성사될 경우 딥시크의 투자 전 기업가치는 약 450억 달러 수준으로 평가될 수 있다. 투자자로는 중국 정부가 전략 AI 프로젝트 육성을 위해 조성한 국가 인공지능 산업 투자 펀드가 유력하게 거론된다. 텐센트홀딩스, IDG캐피털, 모놀리스캐피털도 참여를 논의 중인 것으로 알려졌다. 국가 인공지능 산업 투자 펀드는 이번 투자 라운드에서 약 100억 위안 출자를 논의 중인 것으로 알려졌다. 정부 지원 펀드의 참여는 중국이 딥시크를 오픈AI에 맞설 핵심 AI 기업으로 보고 있음을 보여주는 대목이다. 월스트리트저널은 앞서 해당 펀드가 딥시크에 약 500억 달러 기업가치로 투자하는 방안을 진전된 단계에서 논의하고 있다고 보도한 바 있다. 앞서 딥시크는 지난해 저비용 AI 모델을 선보이며 미국 실리콘밸리에 충격을 줬다. 이후 중국 오픈소스 AI 모델 확산을 이끈 대표 기업으로 자리 잡았다. 알리바바의 큐원(Qwen) 등 중국 주요 AI 플랫폼도 개방형 모델 전략을 앞세워 글로벌 개발자 생태계 확대에 나서고 있다. 다만 AI 업계 전반에선 수익성 압박도 커지고 있다. 글로벌 빅테크와 AI 스타트업들이 컴퓨팅 인프라 구축에 막대한 자금을 투입한 만큼, 시장에서는 AI 모델 성능뿐 아니라 매출 창출 능력을 요구하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽이 기업공개(IPO)와 신규 수익 모델을 모색하는 것도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. 이 같은 상황에서 딥시크의 연구 우선 전략은 중국식 AI 경쟁 구도를 보여주는 사례로 꼽힌다. 단기 매출보다 모델 성능, 오픈소스 생태계, AGI 기술 주도권 확보에 무게를 두는 방식이다. 여기에 중국 정부 자금까지 가세할 경우 딥시크는 기술 개발과 인재 확보, 컴퓨팅 자원 확충에서 한층 공격적인 행보를 보일 가능성이 있다. 딥시크는 최근 에이전트형 AI 분야로도 사업 영역을 넓히고 있다. 사람의 개입 없이 업무를 수행하는 AI 소프트웨어에 대한 관심이 커지면서 모델 개발을 넘어 실제 작업 자동화 영역까지 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 블룸버그 인텔리전스는 "아시아 AI 모델은 토큰 기반 경제로 이동하면서 미국과 분리되는 흐름을 보이고 있다"며 "중국은 낮은 전력 비용과 방대한 개발자 풀을 활용해 AI 토큰을 거래 가능한 자산처럼 다루고 있다"고 밝혔다.

2026.05.23 07:00장유미 기자

중국 AI 딥시크 몸값 65조원까지 치솟았다…정부·빅테크 지원 결집

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 첫 외부 투자 유치에 나서며 기업가치가 단기간에 450억 달러(약 65조원) 수준까지 치솟았다. 미국의 반도체 수출 통제 속에서도 화웨이 칩 기반 AI 생태계를 구축하는 가운데, 중국 정부의 전략적 지원까지 더해지면서 글로벌 AI 패권 경쟁 핵심 축으로 부상하는 모습이다. 6일(현지시간) 파이낸셜타임즈, 블룸버그통신 등 외신에 따르면 중국 국가 반도체 투자 펀드인 중국집적회로산업투자기금(빅펀드)이 딥시크의 첫 외부 투자 유치 라운드를 주도하고 있는 것으로 전해졌다. 텐센트와 알리바바 등 중국 빅테크도 투자 참여를 논의 중인 것으로 알려졌다. 이번 투자 협상 과정에서 딥시크 기업가치는 약 450억~500억 달러 수준으로 평가됐다. 이는 수주 전 논의됐던 100억~300억달러 수준 대비 최대 4배 이상 급등한 규모다. 일론 머스크가 이끄는 AI 스타트업 xAI와 비슷한 수준으로 평가받는 셈이다. 딥시크는 지난해 초 적은 컴퓨팅 자원과 비용만으로 미국 빅테크 수준 거대언어모델(LLM)을 개발했다고 밝히며 글로벌 AI 업계를 뒤흔든 바 있다. 오픈AI와 앤트로픽 대비 훨씬 낮은 비용 구조에도 불구하고 추론·코딩 성능에서 경쟁력을 입증하며 이른바 '딥시크 모멘트'를 촉발했다는 평가를 받았다. 딥시크는 모델을 오픈 웨이트 형태로 공개하며 허깅페이스를 통해 무료 배포하고 있다. 현재는 에이전틱 AI 분야로 사업 영역을 확장하며 연구 인력 채용과 컴퓨팅 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 이번 투자 유치는 중국 정부의 AI·반도체 자립 전략과도 맞물린다. 미국의 첨단 반도체 수출 통제가 강화되는 가운데 중국 정부는 반도체·AI 모델·소프트웨어를 아우르는 독자 생태계 구축에 집중하고 있다. 특히 딥시크 최신 모델 V4가 화웨이 AI 칩과 최적화된 형태로 개발되면서 중국 내부에선 미국 기술 의존도를 낮출 핵심 축으로 평가받고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 그동안 외부 투자 유치 없이 헤지펀드 수익과 개인 자금을 기반으로 회사를 운영해왔다. 하지만 경쟁사들의 인재 영입 시도가 이어지자 직원 보상과 연구 인력 유지를 위해 외부 자금 조달에 나선 것으로 전해졌다. 량원펑은 현재 우호 지분 포함 약 89.5% 지분을 보유한 것으로 알려졌다. 시장에선 이번 투자를 계기로 중국 AI 산업 전반이 더 빠르게 결집할 것이란 전망도 나온다. 데이터센터와 클라우드 인프라를 보유한 알리바바·텐센트와 AI 모델 기업 딥시크, 화웨이 반도체 생태계가 결합될 경우 미국 중심 AI 구조를 겨냥한 대항 축이 형성될 수 있다는 분석이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 역시 최근 인터뷰에서 "딥시크가 화웨이 하드웨어에서 먼저 최적화된다면 미국에는 끔찍한 결과가 될 수 있다"고 경고하며 중국 AI·반도체 결합 전략에 대한 우려를 나타낸 바 있다. 주요 외신은 "딥시크가 중국 정부의 AI 자립 전략 핵심 기업으로 부상하며 미국 반도체 제재에 대응하는 상징적 존재가 되고 있다"고 평가했다.

2026.05.07 09:19한정호 기자

[AI는 지금] 기업들 고민 파고든 딥시크, '초저가' V4로 오픈AI 흔들까

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 최신 모델 'V4'를 앞세워 API 가격을 대폭 낮추며 글로벌 AI 시장에 가격 경쟁을 촉발하고 나섰다. 기업들의 AI 도입 비용이 급증하는 가운데 '초저가' 전략으로 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 28일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 최근 AI 모델 가격을 인하하며 동급 모델인 오픈AI 'GPT-5.5' 대비 최대 97% 낮은 가격을 제시했다. 특히 API 이용 시 '입력 캐시 히트(input cache hit)' 비용을 기존의 10분의 1 수준으로 낮추면서 최소 입력 비용을 100만 토큰당 약 0.14달러까지 끌어내렸다. 이번 가격 정책은 즉시 적용되며 일시적 프로모션이 아닌 상시 정책으로 유지된다. 딥시크는 여기에 더해 V4-프로 모델에 대해 한시적으로 75% 추가 할인도 적용하고 있다. 이를 반영하면 일부 구간에서는 토큰당 비용이 사실상 '공짜 수준'에 근접한다는 평가도 나온다. 일반적으로 AI 서비스에서 입력량이 출력량보다 약 3배 많다는 점을 감안하면, 전체 대화 비용은 GPT-5.5 대비 수십분의 1 수준으로 낮아질 수 있을 것으로 보인다. 이번 가격 인하는 단순한 할인 정책을 넘어 AI 시장의 경쟁 축을 '성능'에서 '비용'으로 이동시키려는 시도로 해석된다. 실제로 중국 내 주요 AI 기업들이 플래그십 모델 가격을 인상하는 흐름과 달리, 딥시크는 정반대 전략을 택했다. 성능 측면에서는 여전히 글로벌 선두 업체와 격차가 있다는 평가도 나온다. V4-프로 모델은 주요 벤치마크에서 구글과 앤트로픽 모델 대비 낮은 점수를 기록한 것으로 알려졌다. 이에 따라 딥시크는 최고 성능 경쟁 대신 가격을 무기로 시장 점유율 확대에 나선 것으로 보인다. 이 같은 전략은 최근 기업들의 AI 비용 부담이 급증하고 있는 흐름과 맞물린다. 일부 기업에서는 AI 연산 비용과 토큰 사용료, 클라우드 인프라 지출이 인건비를 넘어서는 사례까지 등장하고 있다. 미국 매체 악시오스에 따르면 엔비디아는 일부 팀에서 AI 연산 비용이 직원 인건비를 훨씬 넘어섰고, 우버 역시 토큰 비용 증가로 연간 AI 예산을 조기 소진한 것으로 전해졌다. AI 확산과 함께 IT 지출도 빠르게 늘고 있다. 시장조사업체 가트너는 올해 글로벌 IT 지출이 6조 달러를 넘어설 것으로 전망하며 증가세는 AI 인프라와 클라우드, 소프트웨어 투자 확대가 이끌고 있다고 분석했다. 기업 입장에선 AI 도입이 생산성 향상보다 비용 부담 요인으로 작용할 수 있다는 우려도 커지는 상황이다. 이에 딥시크는 이 같은 비용 압박을 파고들어 스타트업과 비용 민감 기업을 주요 타깃으로 삼고 있다. 업계에선 일부 기업들이 오픈AI 대신 딥시크 등 저가 모델을 검토하는 움직임도 나타나고 있다고 봤다. 다만 초저가 전략이 곧바로 기업 고객 확보로 이어질지는 미지수다. 글로벌 기업의 경우 가격보다 데이터 보안, 규제 준수, 공급망 리스크를 우선 고려하는 경향이 강하기 때문이다. 중국 기업이라는 점에서 발생하는 데이터 접근 우려 역시 주요 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "딥시크의 등장은 단순한 신규 모델 출시를 넘어 AI 시장의 가격 기준 자체를 흔드는 변수로 작용할 가능성이 높다"며 "이제 기업들은 어떤 모델이 더 뛰어난지가 아니라 어떤 모델이 더 낮은 비용으로 운영 가능한지를 따지기 시작했다"고 말했다. 그러면서 "AI 경쟁의 기준이 성능에서 비용으로 이동하는 전환점이 될 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.28 15:41장유미 기자

딥시크, V4 모델 공개…"저비용 AI로 경쟁력 강화"

딥시크가 저비용·고성능 전략을 앞세운 인공지능(AI) 모델을 새로 내놔 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 딥시크는 24일 거대언어모델(LLM) '딥시크 V4' 프리뷰 버전을 공개했다고 밝혔다. 모델은 프로와 플래시 두 가지 버전으로 제공된다. 이번 모델은 이전과 동일하게 오픈소스로 공개됐다. 사용자는 해당 모델 기능과 성능을 직접 시험할 수 있다. 개발자가 코드를 내려받아 수정하고 로컬 환경에서도 이를 실행할 수 있다. 딥시크는 이번 모델이 에이전트 기반 작업과 지식 처리 추론 영역에서 경쟁사 대비 높은 성능을 확보했다고 설명했다. V4는 특히 추론 비용 절감에 초점 맞춘 것으로 나타났다. 추론 비용은 AI 모델을 실제로 실행해 결과를 생성할 때 드는 컴퓨팅과 비용을 의미한다. 딥시크는 해당 모델이 앤트로픽 '클로드 코드'와 '오픈클로' 등 에이전트 도구 가능하다고 밝혔다. 벤치마크 기준으로는 낮은 비용 대비 높은 에이전트 성능을 보일 가능성도 알렸다. 딥시크는 2024년 V3 모델 출시에 이어 2025년 R1 모델을 통해 시장 주목을 받았다. R1이 낮은 성능 칩으로 약 2개월 만에 600만 달러 미만 비용으로 개발됐다는 주장 때문이다. 다수 외신은 이번 V4가 시장에 미치는 충격이 R1 수준에는 미치지 못할 것으로 분석했다. 이미 투자자들이 중국 AI 경쟁력과 비용 우위를 일정 부분 반영했기 때문이다. 업계에선 V4 출시 뒤 중국 내 AI 경쟁은 더욱 치열해질 것이란 전망이 나오고 있다. CNBC는 "알리바바와 바이트댄스 등 주요 기업이 잇따라 모델을 출시하며 딥시크와 직접 경쟁 구도를 형성하기 시작했다"고 보도했다. V4 학습에 사용된 칩 역시 주요 변수로 꼽힌다. 화웨이는 어센드 AI 프로세서 기반 클러스터가 V4를 지원할 수 있다고 밝혔지만 실제 학습 과정에서의 사용 비중은 공개되지 않은 상태다. 중국은 미국의 수출 규제로 엔비디아 최신 칩 확보에 제약을 받아왔다. 이에 따라 정부는 자국 반도체 사용을 확대하며 AI 주권 확보에 속도를 내고 있다. 웨이 쑨 카운터포인트 리서치 수석 AI 애널리스트는 "V4가 훨씬 낮은 비용으로 뛰어난 에이전트 역량을 제공할 수 있을 것"이라며 "글로벌 AI 개발 속도 향상을 도울 것"이라고 CNBC를 통해 밝혔다.

2026.04.25 17:11김미정 기자

텐센트·알리바바, '딥시크' 30조원 규모 투자 논의

텐센트와 알리바바가 인공지능(AI) 스타트업 딥시크에 대한 200억 달러(약 29조 5700억원) 수준의 투자 논의를 진행 중이다. 22일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 이 거래는 딥시크의 기업가치를 200억 달러 이상으로 평가할 전망이다. 이는 딥시크의 첫 번째 자금 조달로, 앞서 딥시크가 최소 100억 달러(약 14조 7850억원) 이상의 기업가치를 기준으로 3억 달러(약 4435억원)를 유치하려 한다는 보도가 나온 바 있다. 딥시크는 중국 헤지펀드 저장 하이플라이어 자산운용이 소유하고 있다. 공동 창업자인 량원펑이 2023년 설립했으며, 지난해 1월 저비용 오픈소스 모델을 내세운 AI 모델을 공개하며 시장에 반향을 일으켰다. 알리바바는 AI 분야의 주요 플레이어로 이달 초 3D 환경과 인터랙티브 영상을 하나로 생성할 수 있는 새로운 AI 모델을 공개했다. 지난달에는 AI 서비스와 개발 조직을 하나의 사업부로 통합하는 조직 개편을 단행했다. 텐센트도 올해 AI 투자 규모를 두 배로 늘려 360억 위안(약 7조 7925억원) 이상을 투입하겠다고 공언했다. 딥시크에 대한 투자는 일종의 헤지 전략으로 해석될 여지가 있다. 중국에서는 무료 다운로드 가능한 오픈소스 모델의 인기가 높아지면서 대형 기업이 AI 기술을 수익화로 연결하기 어려운 상황이기 때문이다. 무료 오픈소스 AI 에이전트 소프트웨어 '오픈클로'는 출시 이후 인기를 끌기도 했다. 딥시크는 인간 개입 없이 작업을 수행할 수 있는 오픈클로와 경쟁하기 위해 사업을 확장하고 있다.

2026.04.23 09:15박서린 기자

[AI는 지금] 딥시크, V4 앞두고 내몽골行…중국 AI, 칩·데이터센터 전쟁 본격화

중국 인공지능(AI) 산업이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 자체 데이터센터 구축과 국산 AI 칩 최적화 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 정부 주도의 인프라 정책이 맞물리면서 스타트업부터 빅테크까지 '풀스택 AI 인프라 내재화' 전략이 확산되는 모습이다. 13일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 차세대 플래그십 모델 V4 출시를 앞두고 중국 내몽골 울란차브 지역에서 서버 유지보수 엔지니어와 데이터센터 구축 관리자 등 현장 인력 채용을 확대하고 있다. 이는 해당 기업이 소프트웨어·연구 중심 채용에서 벗어나 데이터센터 운영 등 물리적 인프라 영역으로 확장하는 첫 공개 사례로 해석된다. 특히 업계에선 이번 행보가 단순한 인력 확충이 아니라 AI 인프라 전략 전환의 신호라고 해석했다. 그동안 딥시크는 모델 개발과 알고리즘 고도화에 집중해왔지만, V4를 기점으로 대규모 학습·추론을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 직접 확보·운영하는 구조로 이동한 분위기다. 이는 AI 모델 경쟁이 '성능'에서 '연산 인프라 확보 능력'으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 또 내몽골은 중국 정부가 추진하는 '동수서산(東數西算)' 전략의 핵심 거점으로, 전력 비용과 토지 가격이 낮아 대규모 데이터센터 구축에 유리한 지역이다. 특히 딥시크가 해당 지역에서 데이터센터 운영 인력을 직접 채용하기 시작했다는 점은 기존의 외부 클라우드 의존 구조에서 벗어나 자체 인프라 내재화로 전환하려는 움직임으로 해석된다. 일각에선 V4가 단순한 모델 업그레이드를 넘어 컴퓨팅 구조 자체를 재설계하는 계기가 될 수 있다고 관측했다. 또 화웨이의 AI 칩 생태계와의 연계 가능성까지 거론하며 국산 칩 기반 최적화 전략을 본격화할 가능성이 있다고 봤다. 이 같은 흐름은 딥시크에 국한되지 않고 중국 AI 산업 전반으로 확산되고 있다. 이른바 '중국 AI 6룡'으로 불리는 스타트업들과 빅테크 기업들은 공통적으로 미국 기술 의존도를 줄이고 국산 AI 칩 기반 인프라를 구축하는 방향으로 전략을 재편하는 모습이다. 대표적으로 지푸AI는 엔비디아 칩 없이 화웨이의 AI 반도체 '어센드(Ascend)' 계열만으로 대규모 모델 학습을 수행했다고 밝히며 국산 칩 기반 학습 가능성을 강조하고 있다. 또 화웨이의 AI 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 활용해 소프트웨어부터 하드웨어까지 전 과정을 자국 기술로 구축하는 전략도 병행하고 있다. 문샷AI와 미니맥스는 저비용 고효율 구조를 중심으로 서부 및 내륙 데이터센터 자원 확보에 나서고 있다. 전력·토지 비용이 낮은 지역을 중심으로 AI 연산 인프라를 선점하는 흐름이 강화되며 관련 투자도 가속화되고 있다.빅테크 기업들도 인프라 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 바이두는 자체 AI 칩 '쿤룬'을 기반으로 수백만 개 칩을 수용할 수 있는 초대형 '슈퍼 노드' 구축 계획을 추진 중이다. 알리바바그룹은 클라우드 인프라를 활용해 스타트업과 기업 고객에게 내륙 데이터센터 자원을 패키지 형태로 공급하며 생태계 영향력을 확대하고 있다. 업계에선 중국 AI 산업의 경쟁 축이 구조적으로 이동하고 있다는 분석이 지배적이다. 기존에는 모델 성능과 알고리즘 혁신이 핵심이었다면, 현재는 데이터센터 입지, 전력 비용, AI 칩 확보, 운영 인력 등 물리적 인프라 요소가 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "이제 AI 경쟁은 모델을 잘 만드는 문제가 아니라 얼마나 안정적으로 대규모 연산 인프라를 확보하고 운영할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "중국 기업들은 사실상 소프트웨어 기업에서 인프라 사업자로 빠르게 진화하고 있다"고 말했다.

2026.04.13 14:46장유미 기자

[AI는 지금] 자고 나면 '조 단위' 뛴다… 中 AI 스타트업, 전례 없는 몸값 폭등 러시

전 세계에 불어닥친 '딥시크 쇼크' 이후 중국 인공지능(AI) 스타트업들의 기업가치가 단기간에 급등하는 사례가 잇따르고 있다. 생성형 AI 경쟁 격화로 중국에서도 대형 투자금이 빠르게 유입되며 일부 스타트업은 수개월 사이 기업가치가 수배 뛰는 등 'AI 유니콘'이 빠르게 늘어나는 모습이다. 16일 블룸버그통신에 따르면 중국 AI 스타트업 문샷 AI는 최근 약 180억 달러(약 27조원) 기업가치를 목표로 최대 10억 달러 규모의 투자 유치 추진에 나섰다. 올해 초 7억 달러 이상을 조달하며 기업가치 약 100억 달러를 인정받은 이후 불과 몇 달 만에 가치가 크게 상승한 것이다. 또 지난해 말 투자 당시 기업가치가 약 43억 달러 수준이었던 점을 고려하면 단기간에 네 배 이상 뛰었다. 문샷은 AI 챗봇 '키미(Kimi)'를 개발한 스타트업으로, 알리바바와 텐센트, 5Y캐피털 등이 주요 투자자로 참여하고 있다. 최근에는 최신 모델 '키미 K2.5' 기반 에이전트 서비스 '키미 클로'를 선보이며 사용자 확대에 속도를 내고 있다. 중국 AI 스타트업 중에선 미니맥스와 지푸AI도 기업가치가 빠르게 상승한 기업으로 꼽힌다. 두 회사는 최근 시장에서 약 300억~400억 달러 수준의 기업가치로 평가되며 중국 AI 유니콘 가운데 가장 높은 평가를 받는 기업군으로 거론된다. 특히 미니맥스는 생성형 AI 모델과 AI 캐릭터 서비스 등을 앞세워 빠르게 성장하며 한때 시장 평가 기준으로 중국 검색기업 바이두를 넘어서는 수준까지 언급되기도 했다. 이 같은 투자 열기는 중국 AI 기술 경쟁의 핵심 기업으로 떠오른 딥시크의 등장 이후 더욱 확산됐다는 분석도 나온다. 딥시크는 비교적 낮은 비용으로 고성능 AI 모델을 구현했다는 평가를 받으며 글로벌 AI 시장에서 주목을 받았다. 이후 중국 내 AI 스타트업과 클라우드 기업들이 잇따라 자체 모델과 에이전트 서비스를 출시하는 계기가 됐다. 업계에선 중국 AI 스타트업 투자 열기가 당분간 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 미국의 오픈AI와 앤스로픽 등과 경쟁하기 위해 중국 빅테크와 투자자들이 AI 모델 개발과 인프라 구축에 공격적으로 투자하고 있기 때문이다. 업계 관계자는 "중국에선 대형 플랫폼 기업과 벤처투자가 동시에 AI 모델 개발 경쟁에 뛰어들면서 자금 유입 속도가 매우 빠른 상황"이라며 "향후 몇 년 동안 중국에서도 글로벌 수준의 AI 스타트업이 추가로 등장할 가능성이 높다"고 말했다.

2026.03.16 09:31장유미 기자

[AI는 지금] "챗GPT의 50분의 1"…딥시크 V4, AI 가격 전쟁 불 붙이나

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 차세대 모델 'V4'를 초저가로 출시할 가능성이 제기되면서 기업용 AI 시장의 가격 구조가 흔들릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 만약 알려진 수준의 가격 정책이 실제 적용된다면, 그동안 이어져 온 '고성능 AI 모델일수록 가격이 높다'는 공식이 깨질 수 있다는 분석이다. 7일 미국 AI 분석회사 웨이브스피드AI와 외신에 따르면 딥시크 V4의 이용료는 100만 토큰당 출력 기준 약 0.25달러 수준으로 예상된다. 이는 현재 글로벌 시장에서 사용되는 대형 모델과 비교하면 매우 낮은 수준이다. 예를 들어 구글의 제미나이 3.1 프로는 약 12달러, 오픈AI의 GPT-5.2는 약 14달러 수준의 비용이 책정돼 있다. 단순 비교하면 딥시크 V4는 주요 경쟁 모델보다 수십 배 저렴한 가격이 될 가능성이 있다. 토큰은 AI가 텍스트를 이해하고 생성할 때 사용하는 최소 단위다. 일반적으로 100만 토큰은 책 약 5권 분량의 텍스트에 해당하며 기업과 개발자는 사용량에 따라 종량제로 비용을 지불한다. 이 때문에 토큰 가격은 AI 서비스 운영 비용을 결정하는 핵심 요소로 평가된다. 업계에선 딥시크가 이미 이전 모델에서도 공격적인 가격 전략을 유지해 온 만큼 V4 역시 유사한 정책을 유지할 가능성이 높다고 보고 있다. 실제로 지난해 공개된 V3.2 모델의 이용료는 100만 토큰당 약 0.28달러였다. 성능 측면에서도 V4는 대형 모델로 분류될 것으로 예상된다. 업계에서는 매개변수(파라미터)가 약 1조 개 수준으로, 기존 V3 계열(약 6850억 개)보다 크게 늘어날 것으로 보고 있다. 또 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등을 동시에 처리하는 멀티모달 모델로 출시될 가능성이 거론된다. 특히 하드웨어 전략도 주목된다. 딥시크는 현재 기존 모델에서 사용하던 엔비디아 GPU 대신 화웨이와 캠브리콘 등 중국 반도체를 활용한 최적화 작업을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 미국의 AI 반도체 수출 규제 환경에서 자체 생태계를 구축하려는 시도로 해석된다. 전문가들은 이러한 가격 전략이 AI 서비스 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 변수가 될 것으로 보고 있다. 현재 기업용 AI 시장에서는 모델 성능뿐 아니라 운영 비용이 서비스 확산의 가장 큰 장벽으로 꼽히기 때문이다. 다만 일부 기업에서는 중국 기업이 개발한 AI 모델을 사용할 경우 데이터 보안이나 개인정보 보호 문제에 대한 우려가 제기될 수 있다는 점은 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "대형 모델 성능 경쟁이 일정 수준에 올라온 상황에서 기업들이 실제로 고민하는 것은 운영 비용"이라며 "딥시크가 성능을 유지하면서도 가격을 크게 낮춘 모델을 내놓는다면 글로벌 AI 서비스 시장에서도 가격 경쟁이 본격화될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.03.07 07:00장유미 기자

'AI 학습 거부권' 꺼낸 딥시크…한국 이용자 마음 돌릴까

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크(DeepSeek)가 최근 한국 개인정보 처리방침을 대대적으로 손질한 사실이 뒤늦게 확인됐다. 이번 개정은 지난해 초 불거진 개인정보 유출 우려와 국내 서비스 잠정 중단 사태 이후 약 1년 만에 이뤄진 보안 강화 조치다. 26일 업계에 따르면 딥시크는 지난 10일부로 자사 서비스의 국내 개인정보 처리방침을 업데이트했다. 신규 개인정보 처리방침은 데이터 이전 경로의 투명성 확보와 이용자 통제권 강화를 핵심으로 한다. 가장 눈에 띄는 변화는 이용자가 자신의 데이터를 AI 학습에 쓰지 못하도록 직접 차단하는 학습 거부권(옵트 아웃)의 공식화다. 지난해 4월엔 학습 동의 거부 시 이메일 문의를 권장하는 수준이었으나, 최신 방침에선 설정 제어 센터 내에 '모두를 위해 모델 개선' 기능을 비활성화해 모델 훈련에서 데이터를 완전히 배제할 수 있도록 명문화했다. 웹 버전 한정으로 이용자의 계정 정보와 모든 대화 기록을 직접 내려받을 수 있는 데이터 내보내기 기능도 새롭게 도입됐다. 수집 정보 범위는 서비스 기능 확장에 맞춰 기존 텍스트 위주에서 음성 및 사진으로 확대됐다. 다만 딥시크는 수집된 음성이나 사진에서 특정 개인을 식별하는 데 사용되는 음성 인식, 안면 인식 또는 기타 고유한 생체 패턴을 추출하거나 마이닝하지 않는다는 보호 조항을 신설했다. 이용자에게 중대한 영향을 미치는 프로파일링을 수행하지 않는다는 선언도 이번에 처음으로 포함됐다. 중국 본사로 이전되는 데이터의 투명성도 강화됐다. 딥시크는 2025년 4월 기술 지원 등을 위해 수집 개인정보 일체를 중국으로 전송한다고 명시했으나, 최신 버전은 이를 비식별화 후의 사용자 프롬프트로 제한했다. 데이터 보유 기간 역시 기존 회원 탈퇴 시까지에서 모델 훈련 또는 최적화 완료 시로 변경됐다. 목적 달성 후 데이터가 더 신속하게 파기될 수 있도록 절차를 구체화한 셈이다. 딥시크가 이 같은 데이터 보호 조치를 내놓은 배경엔 중국산 AI에 대한 국내 이용자들의 깊은 불신이 자리 잡고 있다. 딥시크는 작년 1월 사용자 보안 문제가 불거진 후 2월 국내 서비스가 잠정 중단됐다. 개인정보보호위원회 조사 결과 딥시크는 이용자 동의 없이 프롬프트 정보를 중국 바이트댄스 자회사 볼케이노 등 해외 업체 4곳에 이전한 것으로 드러났다. 딥시크는 같은 해 4월 정부의 시정 권고를 반영해 한국어 개인정보 처리방침을 처음 공개하고 서비스를 재개했다. 보안 논란의 여파는 국내 이용자 지표에 고스란히 반영됐다. 아이지에이웍스의 데이터 분석 솔루션 모바일인덱스에 따르면 딥시크는 지난해 초 보안 논란 이후 국내 이용률이 급격히 떨어졌다. 작년 2월 주간 활성 이용자 수(WAU)가 120만명을 돌파하며 챗GPT에 이어 국내 2위까지 올랐으나, 서비스가 잠정 중단된 3월 MAU는 13만 7608명으로 급락했다. 서비스 재개 이후에도 이탈은 가속해 같은 해 5월 기준 9만 5917명으로 10만명 선이 무너졌다. 이러한 하락세는 1년 뒤인 현재까지 이어지고 있다. 모바일인덱스 집계 결과, 2026년 1월 딥시크의 MAU는 5만 9611명에 그쳤다. 이는 해외 시장 내 회사 입지와 대조적이다. AI 제품 통계 사이트 AICPB 기준 딥시크는 2025년 12월 글로벌 앱 월간 활성 이용자 수(MAU) 1억 2964만 명을 기록하며 전 세계 5위에 오르는 등 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "딥시크의 개인정보 처리방침 개정은 해외 사업자가 국내법 준수를 약속한 첫 사례로 평가받는다"면서도 "이미 등을 돌린 국내 이용자들의 마음을 돌리기엔 역부족일 것"이라고 말했다.

2026.02.26 15:42이나연 기자

앤트로픽 "중국 AI 3사, 클로드와 1600만건 대화…무단 추출 의혹"

앤트로픽이 딥시크, 미니맥스, 문샷 등 중국 인공지능(AI) 기업 세 곳에 대해 자사 AI 모델인 '클로드'의 결괏값 무단 추출 의혹을 제기했다. 이를 활용해 중국 기업들이 AI 모델 성능을 강화하려 했다는 주장이다. 24일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 이들 기업이 수천 개의 가짜 계정을 이용해 클로드 모델과 총 1600만건이 넘는 대화를 생성하며 서비스 약관을 위반했다고 밝혔다. 앤트로픽에 따르면 딥시크는 약 15만건, 문샷은 340만건, 미니맥스는 1300만건 이상의 상호작용을 통해 데이터를 확보한 것으로 파악됐다. 앤트로픽은 딥시크, 미니맥스, 문샷이 각각 "사기성 계정과 프록시 서비스를 이용해 클로드에 대규모로 접근하면서 탐지를 회피했다"고 말했다. 이어 "인터넷 프로토콜(IP) 주소, 메타데이터, 자사 플랫폼에서 동일한 행위자와 행태를 관찰한 업계 파트너들의 확인을 토대로 이들 기업을 특정했다"고 설명했다. 이 같은 행위는 이용 약관과 지역별 접근 제한을 명백히 위반한 것으로, 불법적인 '증류(distillation)' 기법을 활용한 기술 역량 추출에 해당한다는 게 앤트로픽 측 설명이다. 증류는 다른 AI 모델이 내놓는 답변을 학습 데이터로 사용해 자사 모델 성능을 빠르게 개선하는 방식이다. 앤트로픽은 경쟁사들의 불법 증류에 대응하기 위해 탐지 및 검증 시스템을 강화하는 한편 다른 AI 연구소와 정보를 공유하고 있다. 앤트로픽은 "어떤 기업도 단독으로 이 문제를 해결할 수 없다"며 "이러한 규모의 증류 행위엔 AI 업계, 클라우드 제공업체, 정책 입안자 전반에 걸친 조정된 대응이 필요하다"고 강조했다. 앤트로픽 경쟁사인 오픈AI도 이달 초 미국 의회에 "딥시크가 오픈AI 및 기타 미국 최첨단 연구소들의 AI 모델 결과물을 대상으로 증류 기법을 사용했다"고 경고했다. 도널드 트럼프 대통령의 측근인 데이비드 색스 백악관 AI·가상자산 정책특임보좌관(차르)을 비롯한 미국 당국자들도 우려를 표명한 것으로 알려졌다. 블룸버그통신은 앤트로픽의 이번 문제 제기 후 "딥시크, 미니맥스, 문샷 측의 입장 표명은 없었다"고 보도했다.

2026.02.24 09:27이나연 기자

AI 경쟁 나선 알리바바, 자체 개발 'AI 큐원' 달라졌다

알리바바가 대표 AI 모델 큐원(Qwen)을 업그레이드하며 중국 AI 경쟁에 다시 불을 붙였다. 16일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 알리바바는 이날 최신 버전인 큐원 3.5를 공개했다. 새 모델은 텍스트·사진·영상 입력을 동시에 이해하고, AI 에이전트 작업을 지원하도록 설계됐다. 알리바바는 최대 2시간 분량의 영상 분석도 가능하다고 설명했다. 외신은 중국 AI 시장에서 최근 수주간 경쟁사들의 연쇄적인 업데이트가 이어지고 있다고 설명했다. 틱톡 모회사 바이트댄스를 비롯해 즈푸와 미니맥스 등 경쟁사가 설 연휴를 앞두고 모델·서비스를 잇따라 손질하며, 딥시크의 다음 행보에 대비하는 모양새다. 업계는 딥시크가 공개 1주년 무렵 새로운 버전을 내놓을 것이라 관측하고 있다. 알리바바는 최근 중국 내에서 AI 투자에 가장 공격적인 기업 중 하나로 꼽힌다. 회사의 에디 우 CEO는 인프라와 AI 개발에 530억 달러(약 76조 5320억원) 이상을 투입하겠다고 밝힌 바 있고, 상황에 따라 지출이 더 늘어날 수 있다는 입장도 내놨다. 회사는 지난해 4월 큐원 3 시리즈를 공개한 데 이어, 지난달에는 추론 성능을 강조한 새로운 기능도 출시했다. 외신은 알리바바와 텐센트, 바이두가 연휴 기간 챗봇 사용자 유치 등을 위해 총 45억위안(약 9437억원) 규모의 인센티브를 투입할 계획이라고 설명했다. 설 연휴가 중국 소비자 앱이 급성장하는 대목으로 꼽혀, AI 서비스 확산의 분수령이 될 수 있을지 주목된다. 알리바바는 큐원을 단순 챗봇이 아닌 올인원 앱으로 키우는 전략도 함께 밀고 있다. 외신에 따르면 큐원 앱은 이용자 1억명 규모로, 회사는 앱 안에서 에이전트를 통해 버블티를 주문하거나 여행 예약을 하는 등 알리바바 전자상거래 생태계와의 연결을 확대하고 있다.

2026.02.17 09:55류승현 기자

[AI는 지금] 오픈소스AI, 미·중 패권경쟁 흔든다…"韓, 전략적 활용 시급"

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁의 무게추가 '폐쇄형 모델'에서 '오픈소스AI'로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국 빅테크 기업들이 고성능 오픈소스 모델을 앞다퉈 공개하며 생태계 주도권 확보에 나선 가운데 한국 역시 AI 3대 강국 도약을 위해 오픈소스AI를 전략 자산으로 재정립해야 한다는 분석이 나왔다. 15일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 이슈리포트에 따르면 최근 오픈소스 생태계는 AI 기술 혁신과 확산의 핵심 기반으로 자리 잡았다. 주요 딥러닝 프레임워크 28개 중 25개가 오픈소스로 개발됐으며 트랜스포머(Transformer), 버트(BERT) 등 핵심 모델 구조 역시 공개를 통해 빠르게 확산됐다. 깃허브 432만개·허깅페이스 225만개…폭증하는 오픈소스 생태계 오픈소스AI의 확산은 플랫폼 지표에서도 뚜렷하다. 2024년 기준 깃허브 내 AI 프로젝트는 432만 개에 달한다. 지난해 12월 기준 허깅페이스에 공개된 오픈소스 모델 수는 225만 개를 넘어섰다. 이는 AI 모델 개발과 배포, 데이터 공유가 개방형 협업 구조를 중심으로 빠르게 재편되고 있음을 보여준다. 기업 현장에서도 오픈소스는 사실상 표준으로 자리 잡았다. 기업의 89%가 AI 개발 과정에서 오픈소스 기술을 활용하고 있으며, 63%는 오픈소스 모델을 실제로 도입하고 있다. 도입 이유로는 혁신 촉진(67%), 시장 표준 확보(67%), 생산성 향상(50%), 개발 비용 절감(49%) 등이 꼽혔다. 특히 종사자 10~249명 규모 중소기업의 오픈소스AI 활용률은 78%로, 대기업(67%)보다 높게 나타났다. 비용 부담 완화와 기술 자율성 확보 측면에서 오픈소스가 실질적인 경쟁력 수단으로 작용하고 있다는 분석이다. 성능 경쟁도 '개방'이 주도 플랫폼 확산을 넘어 모델 경쟁력 측면에서도 오픈소스의 영향력은 뚜렷하다. 실제 2018년 이후 발표된 대표적 AI 모델 가운데 47.3%는 오픈소스(완화된 오픈웨이트 기준 포함) 모델로 집계됐다. 이는 오픈소스 모델이 더 이상 '보조적 대안'이 아니라 주류 기술 흐름으로 자리 잡았다는 의미로 해석된다. 선정 사유를 보면 오픈소스 모델의 71% 이상은 '최고 성능 개선(SOTA)'을 근거로 주목받았다. 성능 경쟁에서 밀리지 않으면서도 비용 효율성을 갖춘 모델이 증가하고 있다는 점이 특징이다. 모델 유형별로는 언어 모델과 비전 모델이 중심을 이뤘다. 활용 분야는 언어 생성, 문제 응답, 이미지 분류, 번역, 코드 생성, 대화 등 실용 영역에 집중됐다. 특히 바이오·단백질 분야에서 오픈소스 모델 비중이 높게 나타나 과학 연구 영역에서의 개방형 협력이 두드러졌다. 미·중, 오픈소스로 생태계 주도권 경쟁 초기 오픈소스AI 생태계는 메타와 구글 등 미국 기업이 주도했다. 메타는 '라마' 시리즈를 공개하며 수만 개의 파생 모델을 확산시켰고, 이를 자사 SNS 및 광고·추천 서비스 고도화에 활용하고 있다. 구글 역시 '젬마'를 공개하고 클라우드·개발 플랫폼과 연계하는 전략을 펼치며 생태계 확장에 나섰다. 그러나 지난해부터 중국 기업의 부상도 뚜렷하다. 딥시크는 고성능·저비용 모델을 공개하며 기술력을 입증했고, 알리바바의 '큐원'은 상업적 활용 제약을 완화한 라이선스를 적용해 글로벌 확산 속도를 높였다. 일부 지표에서는 중국 오픈소스 모델의 누적 다운로드 수와 월간 도입 비중이 미국을 추월한 것으로 나타났다. SPRi는 "오픈소스 전략은 단순 공개를 넘어 ▲기술 공개 ▲개방형 검증 ▲신뢰성 확보 ▲생태계 확산으로 이어지는 구조를 형성한다"며 "성능이 입증된 모델은 글로벌 개발자 커뮤니티를 통해 빠르게 파생·응용되며 영향력을 확대한다"고 설명했다. "기술 내재화·생태계 구축이 승부처" 오픈소스AI는 미·중 경쟁이 격화되는 상황에서 최신 기술을 내재화할 수 있는 유리한 환경을 제공한다는 평가도 받고 있다. 모델 구조와 학습·추론 코드가 공개되는 만큼, 이를 단순 활용하는 수준을 넘어 기술 원리를 이해하고 재설계할 수 있는 역량도 더욱 중요해졌다. SPRi는 "오픈소스AI는 비용 절감과 기업 종속성 완화 측면에서 전략적 가치가 높다"며 "산업 특화 AI 모델 개발과 범국가적 AI 전환을 위한 핵심 도구로 활용될 수 있다"고 강조했다. 이어 "AI 3대 강국 도약을 위해서는 전략적 오픈소스AI 활용이 중요해지고 있다"며 "선진 오픈소스AI 기반 R&D 추진을 통해 원천 AI 기술 역량을 내재화하고, 오픈소스AI 활용 확산을 위한 기반(생태계) 조성과 전문 인력 양성이 필요하다"고 덧붙였다.

2026.02.15 09:20장유미 기자

오픈AI "딥시크, 美 AI 모델 무단 활용"…하원에 근거 제출

딥시크가 미국 인공지능(AI) 모델 결과물을 무단 활용했다는 의혹이 다시 불거졌다. 13일(현지시간) 블룸버그 등 외신 보도에 따르면 오픈AI는 미국 하원 중국특별위원회에 관련 내용을 담은 메모를 제출하며 문제를 제기했다. 오픈AI는 딥시크가 GPT 모델 결과를 활용해 별도 모델을 개발했을 가능성이 있다고 주장했다. 오픈AI가 지목한 방식은 '증류'다. 이는 기존 AI 모델 출력값을 학습 데이터로 삼아 비슷한 기능을 수행하는 새 모델을 만드는 기법이다. 이 방법을 활용하면 상대적으로 가벼운 구조로도 대형 모델과 유사한 성능을 구현할 수 있다. 실제 미국 AI 기업들도 증류를 통해 모델 경량 버전을 개발한다. 구글은 제미나이 프로 기반으로 증류 기법을 적용해 제미나이 플래시를 선보인 바 있다. 오픈AI는 GPT 모델을 활용해 자체적으로 경량 모델을 만드는 것과, 타사 모델을 무단 활용해 유사 모델을 만드는 것은 전혀 다른 문제라고 선그었다. 후자의 경우 사실상 표절에 해당할 수 있다는 입장이다. 오픈AI는 증류 과정에서 기존 모델에 적용된 안전장치가 무력화될 가능성도 제기했다. 특히 생물학, 화학 등 잠재적 위험 영역에서 오남용 방지 장치가 제대로 작동하지 않을 수 있다는 점을 우려했다. 제출 자료에 따르면 딥시크 연관 계정이 모델 접근 제한을 우회하는 방식을 개발했으며, 출처를 숨긴 채 모델에 접근한 정황을 포착했다는 의혹이 제기됐다. 무단 추출 기법이 점차 고도화하고 있으며, 러시아와 연관된 행위도 있었다는 내용도 포함됐다. 중국 기업의 미국 AI 모델 무단 추출 의혹은 이번이 처음은 아니다. 앞서 데이비드 색슨 백악관 과학기술자문위원장도 지난해 언론 인터뷰에서 딥시크가 미국 AI 모델을 무단으로 가져갔다는 증거가 있다고 언급한 바 있다. 존 물레나르 미 하원 중국특별위원회 공화당 위원장은 중국 공산당의 관행을 거론하며 강하게 비판했다. 그는 "중국 기업들이 미국 AI 모델을 지속적으로 추출해 자국 이익에 활용할 것"이라고 주장했다.

2026.02.13 16:03김미정 기자

딥시크 충격 1년…"K-오픈모델, 독자 개발 철학 서둘러야"

중국 딥시크가 만든 오픈소스 인공지능(AI) 생태계가 전 세계로 확산하며 국내서도 오픈소스 AI 모델 강화를 위한 정부 지원과 기술력 확보가 절실하다는 주장이 나오고 있다. 다만 중국 딥시크 기술력을 무분별하게 따라가는 것이 아닌, 우리만의 기술·생태계를 구축해야 한다는 의견이 이어지고 있다. 27일 국내 AI 업계에서는 중국 딥시크의 '딥시크-R1' 출시 1년을 맞아 간 국내에서도 자체 생태계를 다져나갈 필요가 절실하다는 목소리가 높아지고 있다. 딥시크는 지난해 1월 중순 오픈소스 추론형 언어 모델 딥시크-R1을 공개한 뒤 글로벌 시장에서 주목받았다. 수학·코드·논리 등 고난도 추론 작업에서 오픈AI 'o1'과 유사한 성능을 내면서도 운영 비용이 낮다는 평을 받았다. 당시 엔비디아 등 AI 관련 기술주가 급락하는 등 시장 변동성에 영향을 미쳤다. 딥시크-R1이 전 세계적 관심을 받은 후 중국 내에서는 오픈소스 모델 비중이 급격히 늘었다. 알리바바는 지난해 상반기 대규모언어모델 '큐원2.5'와 멀티모달 모델 '큐원2.5-옴니'를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 지푸AI도 오픈소스 전략을 강화하면서 고성능 대화·추론 모델 GLM-4 시리즈를 오픈소스로 내놨다. 문샷AI도 일부 모델을 오픈소스로 전환하며 존재감을 키웠다. 이에 일각에서는 중국이 미국 AI 생태계 수준을 따라잡을 것이라는 관측이 나오고 있다. 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 "중국 기업은 정부 보조금 혜택을 받고 있다"며 "이같은 지원 덕에 미국 기업을 저가로 압도할 수 있을 것"이라고 주장했다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)도 "딥시크 등 중국 AI 모델이 미국과 서방 기술 수준보다 몇 달 정도 뒤처진 수준일 수 있다"며 "1~2년 전 예상보다 훨씬 빠르게 격차를 좁혔다"고 밝혔다. 딥시크, 개발도상국서 인기..."AI 인프라 경쟁선 한계" 최근 딥시크는 저비용·개방형 라이선스를 앞세워 개발도상국의 AI 장벽을 낮추는 데 활용되고 있는 것으로 나타났다. 이달 마이크로소프트 AI 이코노미 인스티튜트가 공개한 '2025 AI 확산 보고서'에 따르면 딥시크가 글로벌 사우스 지역 AI 민주화를 돕는 대표 모델로 부상하고 있다. 보고서는 중국을 비롯한 러시아, 아프리카에서 딥시크 사용량이 빠르게 증가했다고 분석했다. 아프리카 지역에서는 딥시크 사용 비중이 다른 지역보다 최대 4배 높게 집계됐다. AI 이코노미 인스티튜트는 "글로벌 사우스 시장은 즉시 활용 가능한 오픈소스 모델을 실질 대안으로 보고 있다"며 "AI 도입 필수 조건이 성능에서 접근성과 가용성으로 변화하고 있다"고 짚었다. 일각에서는 중국이 딥시크 등 오픈소스로 글로벌 AI 생태계를 장악하기에는 한계가 있다는 지적도 나오고 있다. 특히 인프라 경쟁력이 미국보다 상대적으로 약해 현재 모델보다 더 뛰어난 기술을 구축하는 것이 무리라는 평가다. 하사비스 CEO는 중국이 미국 AI 기술을 뛰어넘을 만한 새 혁신은 아직 확인되지 않았다고 선그었다. 실제 미국은 엔비디아의 최첨단 반도체 수출을 제한하고 있으며 중국은 화웨이 등 자국 칩으로 공백을 메우려 하고 있다. 하사비스 CEO는 "중국이 첨단 반도체 접근 제한이라는 구조적 제약에 여전히 갇혀있다"고 주장했다. 정부, 오픈소스 첫 사업...업계 "우리만의 기술 철학 만들어야" 국내 산업계와 학계도 한국 오픈소스 생태계 강화를 위한 노력이 필요하다고 입을 모았다. 정부가 예산을 늘려 오픈소스 생태계를 지원하거나, 관련 법을 구축해 안전한 오픈소스 AI 생태계 마련에 힘써야 한다는 설명이다. 이에 정부는 올해 오픈소스 생태계 확장을 위한 사업을 진행한다. 신규 사업을 위한 예산도 110억원 규모로 편성했다. 이를 통해 해외 오픈소스 커뮤니티 협력 강화와 개발자 생태계 육성이 목표다. 해당 사업은 '오픈소스 개발 지원 분야'와 '오픈소스 활용 지원 분야'로 구성된다. 총 10개 과제를 선정해 기업 또는 컨소시엄당 9억원을 지원한다. 과학기술정보통신부 조경래 소프트웨어산업과장은 지난해 국회 의원회관서 열린 한 세미나에서 "글로벌 오픈소스 생태계에서 국내 개발자 주도권 확보도 중요한 과제"라며 이같은 예산 편성 계획을 밝혔다. 오픈소스 AI에도 책임 기준은 반드시 마련돼야 한다는 주장도 나왔다. 김두현 건국대 교수는 "학습 데이터와 추론 과정, 저작권, 데이터 소스 등에서 분쟁이 발생할 수 있다"며 "모델을 어떻게 써야 하는지, 어떤 책임을 누가 지는지에 대한 기준 마련이 시급하다"고 강조했다. 김 교수는 오픈 모델 인증 체계도 필요하다고 봤다. 단순 모델 공개만으로는 기술 신뢰를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "검증된 오픈소스 AI 모델임을 표시하는 공신력 있는 마킹 제도가 요구된다"고 밝혔다. 업계에서는 무조건 딥시크 개발 발자취만 따르는 건 지양해야 한다는 분위기다. 국내 기업만의 개발 철학을 가져야 한다는 설명이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "딥시크가 성공한 건 남들이 다 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)할 때 순수 강화학습(RL)으로 추론을 강화하자는 그들만의 철학이 있었기 때문"이라고 설명했다. 또한 임대표는 "한국 연구소와 기업 내부에도 개발 나침반이 있어야 한다"며 "남들이 하는 거 뒤늦게 쫓아가는 건 글로벌 AI 시장에서 가치가 없을 것"이라고 지적했다.

2026.01.27 16:20김미정 기자

딥시크 쇼크 1년…'기술 독자성' 함정 빠진 韓, 돌파구는

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 지난해 1월 공개한 오픈소스 추론 모델 'R1'이 업계에 충격파를 던진 지 1년이 흘렀다. 적은 비용으로 미국 빅테크와 어깨를 나란히 하는 모델 성능을 구현하고, 이를 오픈소스화한 딥시크 등장은 AI 패권 경쟁 판도까지 바꿨다. 기술 선도국인 미국은 물론 우리나라를 포함한 기술 추격국들에 새로운 기회이자 위협이 되면서다. 우리 정부도 국가 차원으로 번진 AI 경쟁에 본격 뛰어들었다. 글로벌 최신 AI 모델 성능에 견주는 국산 기술력 확보를 목표로 K-AI 기업을 지원하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업이 대표적이다. 하지만 독파모 프로젝트는 시작부터 '프롬 스크래치(From Scratch·바닥부터 독자 개발)' 여부를 두고 진통을 겪고 있다. 독자 모델 개발을 둘러싼 논쟁이 AI 강국으로의 도약대가 되려면 딥시크가 증명한 효율적 혁신을 한국 실정에 맞게 재해석해야 한다는 목소리가 나온다. 구글·오픈AI 기술 차용했지만 기술력 인정받은 中 딥시크 '소버린(주권) AI'가 주목받는 배경엔 외부 기술 의존도를 낮춰 통제권 상실 위험을 최소화해야 한다는 시대적 요구가 있다. 그러나 딥시크는 외부 오픈소스를 적극 활용해 역설적으로 기술 주권을 확보한 사례다. 딥시크는 모델 개발 과정에서 구글의 비전 인코더(SigLIP-L), 오픈AI의 프로그래밍 언어(트라이톤), 스탠포드 연구진의 플래시 어텐션 등 경쟁사와 학계의 모듈을 대거 채택하며 효율을 극대화했다. 이러한 외부 모듈 활용은 글로벌 빅테크 사이에서도 일반적이다. 메타 '라마' 시리즈는 쥬이이테크놀로지가 개발한 회전위치임베딩(RoPE)과 구글의 활성화 함수(SwiGLU)를 사용했다. 구글 '제미나이' 역시 외부 플래시 어텐션 기술을 내부 인프라에 통합해 활용하고 있다. AI 개발에서 핵심 구성 요소를 외부에서 가져오는 것은 기술 자립도를 해치는 결격 사유가 아닌 보편적인 개발 방식인 셈이다. 딥시크가 독자 기술력을 높게 평가받는 이유도 기존에 없던 시도로 새로운 가치를 증명했기 때문이다. 딥시크는 미국의 반도체 제재에 따른 인프라 환경을 극복하기 위해 기존 업계가 챗봇 말투 교정용으로만 치부하던 '강화학습'을 추론 능력 향상 핵심 도구로 재정의했다. 딥시크는 강화학습으로 AI가 스스로 사고하는 과정을 훈련시키면 적은 데이터로도 추론 능력을 극대화할 수 있다는 독자적 가설을 세워 이를 기술적으로 구현했다. 아키텍처 효율화 측면에서도 독창성을 발휘했다. 딥시크는 전문가 모델을 세분화하고 공통 지식 모델을 상시 대기시키는 '딥시크MoE' 방식을 고안해 메모리 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄였다. 韓 AI 전략, 벤치마크 점수 넘어 새로운 경쟁력 필요 결국 딥시크 사례는 진정한 기술 독자성이 모든 부품의 자체 제작이 아닌, 차별화된 아키텍처와 독창적인 가설을 통해 구현된다는 사실을 시사한다. 업계 전문가들이 한국 AI 산업이 '독자 AI'라는 단어의 함정에서 벗어나야 한다고 지적하는 이유다. 단순히 부품 국산화율을 따지는 제조업식 사고방식으로는 AI 패권 경쟁 본질을 꿰뚫을 수 없기 때문이다. 현재 글로벌 AI 시장은 모든 요소를 자체 제작할 것을 요구하지 않는다. 특정 분야에서 얼마나 차별화된 아키텍처를 구축했는지, 비용 효율성이나 기술적 특화점은 무엇인지에 주목한다. 글로벌 경쟁이 목표라면 높은 한국어 인식률만으로는 차별화를 입증하기 어렵다는 평가가 나온다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "정부와 시장이 벤치마크 점수에만 집착하면 기업은 결국 점수 올리기 쉬운 오픈소스 모델을 가져오는 안전한 길만 택하게 된다"고 경고했다. 단기 성과에 매몰될 경우, 장기적으로 원천 기술 부재로 인한 글로벌 기술 종속만 심화될 수 있다는 지적이다. 임 대표는 "진정한 국가대표 AI라면 글로벌 시장에 내세울 특화된 경쟁력이 필수"라며 "당장은 성과가 미진하더라도 독자적 가설을 세우고 원천 기술을 확보하려는 기업에 더 많은 기회와 지원을 집중해야 한다"고 강조했다.

2026.01.26 16:55이나연 기자

[비욘드IT] "오픈소스 위기, 韓 기업엔 기회"…생태계 기여로 글로벌 인지도 확보

전 세계 소프트웨어 공급망을 지탱하던 오픈소스 생태계가 인력난과 지원 부족으로 심각한 지속가능성 위기에 직면했다. 하지만 업계 전문가는 역설적이게도 이 위기가 국내 기업에게는 글로벌 진출을 위한 새로운 '기회의 문'이 될 수 있다고 진단한다. 그동안 약점으로 지목된 국내 기업의 낮은 인지도를 적극적인 오픈소스 기여를 통해 극복할 수 있다는 것이다. 특히 오픈소스 생태계 중심축이 소프트웨어(SW)에서 '오픈소스 인공지능(AI)'으로 급격히 이동하고 있는 만큼 AI 관련 승부수를 띄운다면 글로벌 시장에서 충분한 성과를 거둘 수 있다는 분석이다. 20일 관련 업계에 따르면 씽크프리, 인젠트, 큐브리드 등 국내 기업들도 오픈소스를 활용한 글로벌 시장 진출 전략을 가속화하고 있다. 인력부족·비용난에 허덕이는 오픈소스, 대안마련 시급 지난달 쿠버네티스 SIG 네트워크와 보안 대응위원회(SRC)가 인력 부족을 이유로 '인그레스 엔진엑스(NGINX)' 지원을 중단하는 등 주요 오픈소스 기술이 운영에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 빅테크 기업도 의존하는 핵심 기술이 소수의 자원봉사자에 의해 위태롭게 지탱되고 있어 장기적인 지속 가능성에 의문이 제기되고 있다. 이런 상황에서 국내 기업이 단순히 코드를 가져다 쓰는 것을 넘어, 인력을 투입해 핵심 프로젝트의 유지보수(메인테이너)를 수행하는 등 '지속가능성'을 제공한다면 전 세계적으로 국내 기업에 대한 인지도를 확보하고 기술력을 입증할 수 있다는 의견이 힘을 얻고 있다. 실제로 IBM 리서치의 제임스 보텀리 엔지니어는 "단순 기부보다 기업 소속 엔지니어를 파견해 직접 코드를 수정하는 '업스트림 기여'는 기업 기술력을 전 세계에 증명하는 가장 확실한 보증수표"라고 강조했다. 현장에서도 오픈소스 기여가 해외 진출의 실질적인 교두보가 될 수 있다고 입을 모았다. 김재환 AWS 파트너 세일즈 매니저는 "국내 기업이 우수한 기술을 갖고 있음에도 해외 진출 시 가장 어려워하는 부분이 바로 부족한 브랜드 인지도"라며 "오픈소스 프로젝트에 참여해 이름을 알리는 것은 부족한 인지도를 극복하고 글로벌 시장 진입 장벽을 낮추는 효율적인 전략"이라고 설명했다. 이어 "단순히 오픈소스를 사용하는 것을 넘어, 기업이 주도적으로 거버넌스에 참여하면 기술적 종속을 피하고 장기적으로 클라우드 전환 비용 등을 절감하는 효과도 거둘 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 실례로 씽크프리는 내부 오피스 솔루션 핵심 엔진을 모듈화해 오픈소스로 공개하며 유럽 시장 공략에 나서고 있다. 유럽은 특정 기업에 종속되지 않고 데이터 유출을 방지하기 위해, 누구나 사용할 수 있고 소스코드를 투명하게 검증할 수 있는 오픈소스를 공공 조달 시장의 필수 요건으로 삼는 등 중요성이 커지고 있기 때문이다. 중국·인도, 오픈소스로 글로벌 시장 진출… 성공 방정식 배워야 이미 중국과 인도는 이러한 '오픈소스 전략'을 발판 삼아 단순한 IT 아웃소싱 국가에서 글로벌 SW 강국으로 체질을 개선했다. 이들은 적극적인 오픈소스 기여를 통해 자국 브랜드에 씌워진 '디스카운트(편견)'를 정면으로 돌파하고, 자사 기술을 글로벌 표준으로 등극시키는 데 성공했다. 그동안 '베끼기'나 '외부 데이터 무단 활용' 등 부정적 이미지가 강했던 중국 기업들은 글로벌 오픈소스 재단을 '신뢰 자본 확보'의 창구로 활용했다. 중국 데이터베이스 기업 핑캡(PingCAP)은 자체 개발한 DB 기술 'TiDB(타이DB)'의 소스코드 전부를 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에 기증했다. 이 전략을 통해 타이DB는 '중국산 소프트웨어'라는 꼬리표를 떼고 'CNCF가 보증하는 글로벌 프로젝트'라는 권위를 획득했다. 이를 바탕으로 핑캡은 글로벌 유니콘 기업으로 성장했다. 알리바바와 텐센트 역시 내부 핵심 미들웨어를 아파치(Apache) 재단 최상위 프로젝트로 승격시키며 기술적 신뢰도를 서구권 수준으로 끌어올렸다. 실리콘밸리의 핵심 인력 공급처 역할에 머물렀던 인도 또한 오픈소스를 통해 독자적인 글로벌 IT 기업을 배출하는 산실로 변모했다. 하수라(Hasura)와 포스트맨(Postman)은 오픈소스 커뮤니티에 대한 헌신적인 기여와 소통을 무기로 전 세계 개발자들 사이에 강력한 팬덤을 구축하며 인도 대표 유니콘 기업으로 떠올랐다. 본래 음식 배달 앱 등을 개발하던 하청 업체였던 하수라는 내부용으로 쓰던 개발 도구를 오픈소스로 공개했다. 이 도구는 개발 편의성을 인정받으며 전 세계적으로 4억회 이상 다운로드를 기록했고 하수라는 단숨에 기업 가치 10억 달러 이상의 유니콘 기업으로 도약했다. 포스트맨 역시 개발자들의 불편함을 해소하기 위해 만든 무료 크롬 확장 프로그램에서 시작했다. 현재는 전 세계 2천500만 명 이상 개발자가 사용하고 포춘 500대 기업의 98%가 도입한 API 생태계 표준 기업로 성장했다. 이들은 개발자가 자발적으로 기술을 전파하고 사용하는 문화를 만듦으로써, 별도의 막대한 마케팅 비용 없이도 실리콘밸리 기업들이 제 발로 찾아오게 만드는 '바텀업(Bottom-up)' 성공 신화를 쓴 것이다. 김재환 매니저 역시 이런 바텀업 성공 사례의 핵심 동력으로 오픈소스가 가진 마케팅 효과를 꼽았다. 기술력이 뛰어나도 시장에 알려지지 않으면 사장되는 현실에서 오픈소스 공개는 가장 빠르고 효율적으로 글로벌 사용자 층을 확보하는 수단이라는 것이다. 김 매니저는 "최근 주목받는 음성합성(TTS)이나 보이스 AI 스타트업이 독자 모델을 고집하다가 한계에 부딪혔을 때 오픈소스로 풀어버리면서 반전의 계기를 마련하곤 한다"며 "코드를 공개하면 전 세계 사용자들이 피드백을 주고 평가를 남기며 자연스럽게 인지도가 상승하는데, 이것이야말로 오픈소스가 가진 가장 큰 장점이자 마케팅"이라고 설명했다. 이어 "실제로 오픈소스 기반 비즈니스 AI 모델을 채택해 시장에 먼저 이름을 알리고, 이를 통해 만들어진 사업 기회를 바탕으로 성장하는 것이 최근 글로벌 AI 스타트업들의 주요 흐름"이라고 덧붙였다. AI로 이동하는 오픈소스... '오픈 웨이트' 승부수 띄워야 전문가들은 국내 기업이 오픈소스 생태계에서 주도권을 잡기 위해서는 이미 성숙기에 접어든 기존 소프트웨어(SW) 분야보다, 이제 막 태동기에 진입한 '오픈소스 AI' 시장을 집중 공략해야 한다고 제언했다. 현장의 목소리도 이와 궤를 같이한다. 김재환 매니저는 "한국이 기존 오픈소스 SW 분야에서는 국제적인 기여가 부족했지만 AI 분야는 이제 막 판이 깔린 상황"이라며 "소스 코드를 넘어 학습된 '모델' 자체가 핵심 경쟁력이 되는 새로운 룰이 적용되고 있다"고 설명했다. 전문가들은 구체적인 실행 전략으로 '오픈 웨이트(Open Weights)' 방식을 꼽는다. 이는 민감한 원천 학습 데이터는 공개하지 않더라도 모델의 가중치(Weights, 파라미터)를 공유하는 방식이다. 특히 특정 산업이나 기능에 특화된 '버티컬 AI'나 '소형언어모델(sLLM)'로 차별화하고, AI 모델을 비롯해 학습 데이터 처리, 미세조정 도구 등 'AI 개발 인프라' 관련 오픈소스를 공개함으로써 기술적 리더십을 증명하는 것도 효과적인 방법으로 꼽혔다. 더불어 기존에 공개된 오픈소스 프로젝트를 꾸준히 운영·관리해 주는 것 또한 신뢰 자본을 쌓는 확실한 전략이라는 분석이다. 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 대표적인 사례로 꼽힌다. 딥시크는 자체 개발한 고성능 코딩 특화 모델을 오픈소스로 전면 공개하면서 단숨에 전 세계 개발자 커뮤니티의 주목을 받았다. 비용 효율성과 높은 성능을 앞세운 딥시크의 모델은 공개 직후 허깅페이스 등 주요 플랫폼에서 다운로드 상위권을 휩쓸었고 이를 통해 '중국 AI'에 대한 편견을 깨고 글로벌 기술 표준 경쟁에 뛰어들었다. 이는 후발 주자라도 확실한 성능의 모델을 공개하면 단기간에 글로벌 영향력을 확보할 수 있음을 보여줬다. 김두현 건국대 교수는 "현재 오픈소스 생태계의 중심축은 전통적인 소프트웨어에서 AI로 급격히 이동했다"며 "이미 거대 기업이 장악한 오픈소스 SW 분야에서 영향력을 확대하는 것은 시기적으로 늦은 감이 있지만, 새롭게 열린 오픈소스 AI 생태계는 국내 기업이 신속하게 진입해 주도권을 확보할 수 있는 '기회의 땅'"이라고 진단했다. 김재환 매니저 역시 "인공지능은 모델만 공개해도 사용자들이 이를 가져다 미세 조정하며 발전시킬 수 있는 특성이 있다"며 "성능이 검증된 모델을 '오픈 웨이트'로 풀어버리면, 전 세계 개발자들이 이를 기반으로 파생 서비스를 만들게 되고 자연스럽게 글로벌 마케팅 효과로 이어진다"고 강조했다.

2026.01.20 16:19남혁우 기자

中, 가성비로 개도국 AI 시장 뚫어...MS 사장 "美, 해결책 찾아야"

중국 인공지능(AI) 기업이 높은 가격 경쟁력으로 개발도상국 시장에서 미국을 앞지르고 있다는 분석 결과가 나왔다. 13일 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 미국과 중국 간 AI 패권 격차가 신흥국 시장에서 이같이 벌어지고 있다고 파이낸셜타임스(FT)를 통해 밝혔다. 스미스 사장은 "특히 중국은 저비용 오픈소스 모델과 국가 보조금을 결합해 가격 경쟁력을 앞세우며 개발도상국 시장에서 영향력을 빠르게 확대하고 있다"며 "특히 딥시크 기술이 아프리카 등지에서 빠르게 채택되고 있는 점이 이런 흐름을 보여준다"고 설명했다. 마이크로소프트가 공개한 보고서에 따르면 '딥시크-R1'은 접근성·저비용을 앞세워 글로벌 사우스 지역에서 AI 확산을 가속하고 있는 것으로 나타났다. 이 영향으로 중국은 오픈 AI 모델 글로벌 시장에서 미국을 앞질렀다는 평가를 받고 있다. 반면 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 미국 기업들은 최첨단 기술 통제와 구독형 수익 모델을 유지하는 전략을 택했다. 이런 전략은 수익성 측면에서는 유리하지만 가격 경쟁력에서는 한계를 보인다는 분석이 이어지고 있다. 마이크로소프트는 딥시크가 에티오피아에서 18% 짐바브웨에서 17% 점유율을 기록한 것으로 추정했다. 미국 기술 제품이 제한되는 국가에서는 벨라루스 56% 쿠바 49% 러시아 43%로 딥시크 비중이 더 높았다. 스미스 사장은 중국이 현재 경쟁력 있는 오픈소스 모델을 여러 개 보유하고 있다는 점도 강조했다. 그는 "중국 기업들은 정부 보조금 혜택을 받고 있다"며 "이같은 지원 덕에 가격 기준으로 미국 기업을 사실상 저가로 압도할 수 있다"고 주장했다. 이 외에도 스미스 사장은 향후 글로벌 AI 기술 확산 격차가 더 벌어질 것으로 봤다. 마이크로소프트는 2025년 4분기 기준 미국·유럽 등 서방 선진국 AI 사용 비중이 약 25%인 반면 개발도상국은 14%에 그쳤다고 분석했다. 전 세계 평균은 16%로 AI 확산이 선진국에 집중된 것으로 집계됐다. 스미스 사장은 아프리카 국가들이 데이터센터를 구축하고 전력 비용을 낮추기 위해서는 국제개발은행과 대출기구 지원이 필요하다고 당부했다. 민간 자본만으로는 중국 기업들과 경쟁하기 어렵다는 평가다. 그는 "불균형한 AI 기술 확산은 글로벌 경제 격차를 더 벌릴 수 있다"며 "특히 인구가 젊고 성장 속도가 빠른 아프리카에서 어떤 AI 생태계가 자리 잡느냐가 향후 국제 질서에 영향을 줄 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.13 16:57김미정 기자

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