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'중국 AI 코딩'통합검색 결과 입니다. (3건)

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[AI는 지금] 지푸AI, 코딩 특화 AI 'GLM-5.2' 공개…미국 개발자 시장 주목

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 코딩 성능을 앞세운 새 AI 모델을 앞세워 미국 기술 업계의 주목을 받고 있다. 저렴하면서도 성능이 강한 모델로 실리콘밸리에 충격을 줬던 딥시크에 이어 중국 오픈웨이트 모델이 개발자 시장에서도 존재감을 키우는 모습이다. 26일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 지푸AI가 이달 공개한 플래그십 모델 'GLM-5.2'는 미국 창업자와 AI 연구자들 사이에서 코딩 성능과 비용 효율성을 인정받고 있다. SCMP는 이 모델이 일부 이용자들 사이에서 새로운 '딥시크 모멘트'로 불리고 있다고 전했다. GLM-5.2는 모델 가중치를 공개하는 오픈웨이트 방식으로 제공된다. 개발자와 기업이 자체 환경에서 모델을 내려받아 운용하거나 수정할 수 있는 구조다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 미국 주요 AI 기업의 폐쇄형 모델과 달리 비용 부담을 줄이면서 활용 자율성을 높일 수 있다는 점이 부각되고 있다. 미국 개발자 커뮤니티의 반응도 빠르게 확산되고 있다. GLM-5.2는 단순 챗봇보다 코딩 작업과 소프트웨어 개발 워크플로에 강점을 둔 모델로 평가받고 있다. 장시간 코드 작성과 수정, 여러 도구를 연계한 작업에서 활용 가능성이 거론되면서 실제 업무용 모델로 보는 시각도 늘고 있다. 메타, 구글 딥마인드 출신 매트 벨로소는 최근 X를 통해 "GLM-5.2를 하루 종일 사용했다"며 "일상 업무용 기준을 통과한 첫 오픈 모델"이라고 평가했다. 지푸AI의 부상은 딥시크 이후 중국 AI 기업들이 선택한 전략과 연결된다. 딥시크는 지난해 저비용 고성능 모델로 미국 빅테크 중심의 AI 투자 질서에 충격을 줬다. 지푸AI는 이 흐름을 코딩과 개발 자동화 영역으로 넓히고 있다. 코딩 모델은 AI 수익화 경쟁의 핵심 시장 중 하나로 꼽힌다. 오픈AI와 앤트로픽은 각각 개발자 도구와 코딩 에이전트를 앞세워 기업 고객을 늘리고 있다. 이처럼 중국산 오픈웨이트 모델이 비용 경쟁력을 앞세워 같은 시장에 진입하면서 미국 폐쇄형 모델의 가격 정책에도 부담이 커질 수 있다. 미국 기술 업계가 GLM-5.2를 민감하게 보는 이유도 이 때문이다. 코딩 모델은 개발자 생산성뿐 아니라 기업용 AI 에이전트, 업무 자동화, 소프트웨어 유지보수 시장과 직접 연결된다. 기업 입장에선 성능이 충분한 오픈웨이트 모델을 내부 인프라에서 운용할 수 있다면 고가의 API 기반 모델 의존도를 낮출 수 있다. 지푸AI는 중국 생성형 AI 생태계의 주요 기업으로 꼽힌다. 베이징을 기반으로 대형언어모델을 개발해 왔고, 최근에는 브랜드명을 'Z.ai'로 바꾸며 글로벌 시장 공략에도 속도를 내고 있다. SCMP는 지푸AI의 GLM-5.2가 딥시크 이후 중국 AI 기업이 다시 한번 미국 기술 업계에 충격을 준 사례로 받아들여지고 있다고 전했다. 업계 관계자는 "딥시크가 범용 AI 모델의 비용 구조를 흔들었다면, 지푸AI는 코딩 모델 시장에서 비슷한 압박을 만들고 있다"며 "개발자들이 실제 업무에서 쓸 수 있다고 판단하는 순간 오픈웨이트 모델의 영향력은 더 커질 수 있다"고 말했다.

2026.06.26 17:19장유미 기자

[AI는 지금] 美 커서, 中 모델로 코딩 AI 개발 인정…여파는?

인공지능(AI) 코딩 스타트업 커서(Cursor)가 자사 최신 모델에 중국 문샷 AI의 '키미(Kimi)'를 활용한 사실을 인정하면서 글로벌 시장에서 오픈소스 기반 AI 활용과 보안 이슈가 동시에 주목받고 있다. 기술 패권 경쟁이 이어지는 가운데서도 국가 간 모델 활용이 이뤄지는 사례가 확인되면서 업계의 관심이 커지는 모습이다. 23일 IT 전문 매체 테크크런치에 따르면 커서는 최근 '컴포저 2(Composer 2)' 모델을 공개하며 최첨단 코딩 성능을 강조했지만, 해당 모델이 문샷 AI의 '키미'를 기반으로 했다는 점을 뒤늦게 인정했다. 또 오픈소스 기반에서 출발했다고 밝히면서도 전체 연산의 일부만 해당 모델에 의존했으며 나머지는 자체 학습을 통해 구축했다고 설명했다. 리 로빈슨 커서 개발자 교육 담당 부사장은 "'컴포저 2'는 오픈소스 기반에서 출발했다"면서도 "최종 모델에 사용된 연산의 약 4분의 1만 오픈소스에서 가져왔고 나머지는 자체 학습을 통해 구축됐다"고 밝혔다. 이어 "그 결과 벤치마크 성능은 키미와 상당한 차이를 보인다"고 덧붙였다.문샷 AI 측도 이번 협력에 대해 긍정적인 입장을 밝혔다. 오픈소스 기반 모델의 활용 확대라는 측면에서 의미를 부여하는 분위기다. 키미 측은 "키미-2.5가 기반을 마련한 것을 자랑스럽게 생각한다"며 "커서의 사전 학습과 강화 학습을 통해 모델이 효과적으로 통합되는 모습을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "이는 개방형 모델 생태계가 지향하는 방향"이라고 덧붙였다. 이 같은 방식은 최근 AI 모델 개발 흐름과 비슷하다. 현재 업계에선 자체 모델을 처음부터 개발하기보다 오픈소스 모델을 기반으로 성능을 개선하는 방식이 점차 확산되고 있다. 기업 입장에서 개발 비용과 시간을 줄이면서도 제품 출시 속도를 높일 수 있다는 점에서 효율성이 크다고 봐서다. 이에 따라 경쟁의 초점도 모델 자체보다는 튜닝과 서비스 통합 역량으로 옮겨가는 분위기다. 오픈소스 기반 모델의 확산 속도도 빨라지고 있다. 키미와 같은 모델은 긴 컨텍스트 처리 능력과 접근성을 앞세워 개발자 사이에서 활용도가 높아지는 추세다. 이를 기반으로 중국 AI 기업들의 개방형 전략도 글로벌 시장에서 영향력을 확대하는 모습이다. 다만 모델 출처 표기와 라이선스 준수 여부를 둘러싼 논란은 업계 내 주요 이슈로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스 기반 모델 활용이 확산되면서 국가 간 경계도 옅어지는 분위기"라며 "산업 현장에선 성능과 효율성을 기준으로 국가와 관계없이 모델을 선택하는 흐름이 이어지고 있는데, 이번처럼 미국 기업이 중국 모델을 기반으로 제품을 개발하는 사례도 점차 늘어나는 모습"이라고 말했다. 일각에선 보안 문제에 대한 우려도 제기했다. 코딩 AI가 소스코드와 내부 시스템 구조 등 민감한 데이터를 다루는 만큼 데이터 유출 가능성이 주요 리스크로 꼽혀서다. 특히 외부 서버 기반 서비스의 경우 입력 데이터가 저장되거나 학습에 활용될 가능성이 있어 기업들의 주의가 요구된다. 중국 모델의 경우 관련 법·제도 환경에 따른 불확실성도 고려 요소로 언급된다. 보안 위험이 모델의 출신보다 데이터 처리 방식에 좌우된다는 의견도 나왔다. 온프레미스 운영 여부와 데이터 저장 정책, API 호출 구조 등이 주요 판단 기준으로 작용한다고 봐서다. 이에 따라 기업들은 민감한 데이터는 내부 시스템에서 처리하고 일반 업무에는 외부 AI 서비스를 활용하는 방식으로 대응하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 어떤 국가의 모델이냐보다 데이터를 어떻게 통제하고 제품에 녹여내느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"며 "AI 도입 전략도 성능 중심에서 거버넌스와 활용 중심으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다.

2026.03.23 10:31장유미 기자

[유미's 픽] 인간 대체하는 'AI 코딩', 고3 입시생도 두렵다…외면 받는 '컴공' 어쩌나

최근 인공지능(AI) 코딩 열풍이 불면서 개발자들의 해고 소식이 잇따르고 있는 가운데 내년도 국내 대학 입시에서 컴퓨터공학과에 대한 관심이 더 줄어들 지 주목된다. 스스로 학습하는 생성형 AI의 발전으로 향후 개발자 역할이 축소될 수 있다는 우려 속에 IT 업계의 취업난까지 겹치면서 수험생들의 미래에 대한 불안감이 커진 탓이다. 23일 업계에 따르면 서울 주요 대학들은 이달 들어 2026학년도 수시 모집 지원을 대부분 마감했다. '의대 공화국'으로 불리는 우리나라인 만큼 이번에도 의·약학계의 경쟁률은 여전히 높았으나, 지난해에 비해선 전반적으로 하락세를 보인 것으로 나타났다. 이공계 경쟁률도 전반적으로 하락했지만, 일부 대학에선 소프트웨어·AI 관련 학과들이 높은 경쟁률을 보여 눈길을 끌었다. 실제 서강대 인공지능학과는 논술전형에서 129대 1의 경쟁률을 기록했다. 국민대 소프트웨어학부는 133.43대 1로 집계됐고, 경희대는 컴퓨터공학과가 20.13대 1, 인공지능학과는 23.25대 1로 나타났다. 이는 일부 대학에 국한된 것으로, 서울대학교의 경우 올해 컴퓨터공학부 수시 모집 경쟁률이 지역균형전형 기준 지난해(5.84%)의 절반 수준인 2.33대 1로 하락한 모습을 보였다. 일반 전형에서도 컴퓨터공학부 경쟁률은(8.18→4.31대 1) 거의 반토막 났다. 고려대도 컴퓨터학과 경쟁률이 64.56대 1을 기록했으나, 전년(90.27대 1)보다는 큰 폭으로 줄어든 모습을 보였다. 서울권 주요대학 컴퓨터공학과 교과전형 지원자 수도 총 433명 모집에 2천738명이 지원해 6.3대 1의 경쟁률을 기록했으나, 2025학년도(8.5대 1)에 비해 하락한 것으로 나타났다. 2025학년도에도 서울대·연세대·고려대·서강대·한양대 등 주요 대학 9곳의 컴퓨터공학 전공 수시 경쟁률이 전년 대비 낮아진 모습을 보였다. 2023학년도 25.4대 1이었던 경쟁률은 2024학년도 24.7대 1로 소폭 낮아졌고, 2025학년도에는 23.2대 1까지 떨어졌다. 정시에서도 비슷한 흐름을 보였다. 주요 8개 대학(이화여대 제외)의 정시 지원자는 2023학년도 1천812명에서 2025학년도 1천586명으로 226명 줄었고, 경쟁률도 같은 기간 4.4대 1에서 4.3대 1로 하락했다. 코로나19 직후 플랫폼 산업이 급속히 성장하면서 컴퓨터공학과로 자연계 최상위권 수험생들의 지원이 집중됐던 것과 다른 모습을 보였다. 입학을 한 후에도 문제다. 의대를 지원하기 위해 재학생 중 상당수가 학업 중 자퇴를 택해서다. 실제 서울대에 따르면 공대 입학생 중 20% 가량이 1학년 때 이탈하는 것으로 나타났다. 김영오 서울대 학장은 "매년 서울공대에 850명이 입학하는데 이 중 1학년 때 150명이 의대를 가기 위해 이탈하는 것이 현실"이라며 "우리나라는 AI를 활용하고 가치를 창출하는 AX(인공지능 전환) 측면에서 아직 갈 길이 먼 상황인데 인재들은 의대로 쏠려 첨단 산업에서 혁신 인재를 양성하기 쉽지 않은 상황"이라고 말했다. AI의 등장으로 컴퓨터공학과의 위상이 과거보다 다소 약해진 것도 문제다. 경기 침체와 실적 악화로 IT 업계의 채용 시장이 전반적으로 위축된 데다 AI 코딩 시장 활성화로 단순 코딩 역량만 지닌 개발자들을 찾는 기업들이 현저히 줄어든 영향이 컸다. 특히 해외 빅테크를 중심으로 개발자들을 대규모 구조조정하고 나섰다는 점은 충격을 줬다. 구글은 지난 6월 회사 전 부문에서 희망퇴직을 받았고, 마이크로소프트는 올해만 1만7천 명을 해고했다. 이는 수십억 달러에 달하는 AI 지출을 보전하기 위한 여러 비용 절감 조치 중 하나였다. 국내에서도 AI로 대체할 수 있는 초급 개발자 수요가 줄었다. 깃허브·코파일럿·GPT 등 새로운 AI 도구의 코딩 실력이 경력 1~3년차 개발자들 실력을 이미 능가했다고 봐서다. 실제 인사 채용 플랫폼 원티드랩이 현직 개발자 180명을 설문조사한 결과에선 43%가 이처럼 답했다. 이로 인해 올해 1분기 신입 개발자 구인 공고는 1년 전에 비해 18.9% 감소했다. 더 이상 컴퓨터공학을 전공한 졸업생들에게 기업들이 관심을 두지 않는 것이다. 이에 최근 고3 수험생을 둔 학부모 사이에선 자녀가 컴퓨터공학부에 지원하는 것을 꺼리는 분위기다. 서울 강서구에서 살고 있는 최희영 씨는 "주변 엄마들이 모두 자식들을 의대 보내려고 하지 컴퓨터공학과에 보내려고 안한다"며 "컴퓨터공학과를 졸업하면 취업을 못할 거란 걱정 때문인지, 아들을 데리러 입시학원에 가면 의대 준비반만 북적거린다"고 밝혔다. 반면 중국은 올 초 '딥시크 쇼크' 이후로 AI 산업에 대한 관심이 높아지며 우수 인재들이 컴퓨터공학, AI 등 첨단 분야로 몰리고 있다. 지난 7월 발표된 중국 대학 입시 지원 현황에 따르면 중국의 대학 입학시험인 가오카오(高考, 만점 750점) 점수 최상위권 학생들은 베이징전자과학기술학원을 선호하는 것으로 나타났다. 또 장쑤성에 있는 국방과학기술대학 이공계열 합격선은 671점에 달해 칭화대, 베이징대 등 중국 최고 일류대 점수에 근접했다. 중국에서 휴머노이드 로봇이나 AI, 테크 분야 기업가와 연구자에 대한 직업적 선망이 생겨나면서 이공계 학과의 인기가 높아진 것이다. 그러나 우리나라는 AI 인재 이탈 움직임까지 가속화되고 있어 심각하다. 대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)의 '한국의 고급인력 해외유출 현상의 경제적 영향과 대응방안' 보고서에 따르면, 지난해 기준 우리나라 인구 1만 명당 AI 인재는 0.36명꼴로 해외에 유출돼 OECD 38개국 중 35위로 최하위 수준을 기록했다. 이는 2022년 0.04명, 2023년 0.3명에서 더 악화된 수치로, 룩셈부르크(+8.92명), 독일(+2.13명), 미국(+1.07명) 등 주요 선진국과 상당히 대조적이다. SGI는 "2019년 12만5천 명이던 해외 유출 전문인력은 2021년에 12만9천 명으로 4천 명 증가한 반면, 같은 기간 국내로 유입된 외국인 전문인력은 4만7천 명에서 4만5천 명으로 감소했다"며 "두뇌수지 적자는 2019년 7만8천 명에서 2021년 8만4천 명으로 확대됐다"고 설명했다. 윤보성 SPRi SW기반정책·인재연구실 선임연구원은 "AI 시대 경쟁력을 위해서는 국내 인재의 대규모 양성과 유출 방지가 필수"라며 "대학·연구기관·기업이 함께 참여하는 산학협력 및 교육 혁신을 강화하고, 스타트업부터 대기업까지 폭넓게 활용할 수 있는 비자 완화와 국책사업 참여 기회를 열어둬야 한다"고 조언했다.

2025.09.23 15:48장유미 기자

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