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'AI 가중치'통합검색 결과 입니다. (3건)

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[AI는 지금] 中 AI 또 판 흔든다…문샷AI, '키미 K3' 가중치 공개로 美 압박

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 고성능 모델 '키미 K3'의 가중치를 공개하며 글로벌 개발자와 기업 이용자 확보에 나선다. 미국 AI 기업보다 저렴한 가격을 앞세운 데 이어 기업이 모델을 직접 수정하고 운영할 수 있도록 개방하면서 오픈AI와 앤트로픽 중심의 폐쇄형 AI 시장을 압박하고 있다. 27일 블룸버그통신에 따르면 문샷AI는 이날 키미 K3의 모델 가중치를 공개할 예정이다. 가중치가 공개되면 개발자는 모델을 내려받아 용도에 맞게 수정하거나 자체 데이터센터와 클라우드 환경에서 운영할 수 있다. 문샷AI는 미국 기업의 폐쇄형 모델보다 높은 개방성과 접근성을 앞세워 이용자 기반을 넓힌다는 전략이다. 또 API를 통해서만 모델을 제공하는 미국 기업과 달리 고객사가 데이터와 운영 환경을 직접 통제할 수 있도록 해 금융·공공·제조 등 보안 요구가 높은 시장까지 공략할 것으로 보인다. 키미 K3는 2조8000억 개의 파라미터와 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창을 갖췄다. 대규모 문서와 코드베이스를 한 번에 처리할 수 있는 수준으로, 문샷AI는 추후 기술 보고서를 통해 모델 구조와 학습 방식, 성능 평가 결과를 공개할 예정이다.키미 K3는 이달 공개된 뒤 주요 벤치마크에서 높은 성능을 기록하며 시장의 주목도 받았다. 중국 기업이 최신 엔비디아 AI 가속기 확보에 제약을 받는 상황에서도 미국 선두 모델과의 성능 격차를 줄였다는 평가가 나오면서 AI 관련 종목의 주가도 영향을 받았다. 이에 문샷AI의 하루 매출은 키미 K3 출시 이후 최소 6배 증가한 것으로 알려졌다. 문샷AI는 이를 기반으로 기업가치 500억 달러 수준의 신규 투자 유치를 추진하고 있으며 이르면 올해 홍콩 증시 상장도 검토 중이다. 이번 가중치 공개는 문샷AI가 단기적인 모델 사용료보다 개발자 생태계와 유통망 확대를 우선하겠다는 전략으로 풀이된다. 모델 활용과 재배포를 늘려 시장 점유율을 먼저 확보한 뒤 API와 기업용 서비스, 클라우드 호스팅 등으로 수익 기반을 넓히려는 것으로 보인다. 이에 따라 고객 기업들은 AI 에이전트와 코딩처럼 토큰 사용량이 많은 업무에서 비용을 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 자체 인프라에 모델을 배치하면 외부 API 호출 비용과 데이터 유출 부담을 낮출 수 있어 미국 폐쇄형 모델의 가격 정책에도 압력으로 작용할 가능성이 있다. 중국산 오픈웨이트 모델 확산은 클라우드와 그래픽처리장치(GPU) 호스팅 시장에도 영향을 줄 전망이다. 모델을 직접 운영하려는 기업이 늘면 GPU와 데이터센터, 추론 최적화 소프트웨어 수요가 함께 증가하기 때문이다. 다만 주요 미국 클라우드 사업자가 중국산 모델을 공식 지원하지 않는 점은 확산을 제한할 수 있다. AWS 베드록과 마이크로소프트 애저 파운드리, 구글 버텍스 AI는 아직 키미 K3와 Z.AI의 GLM-5.2 등 중국산 오픈웨이트 모델을 제공하지 않고 있다. 블룸버그인텔리전스에 따르면 키미 K3와 GLM-5.2 출시 이후 중국산 오픈웨이트 모델이 전체 토큰 사용량에서 차지하는 비중은 68%까지 높아졌다. 그러나 이 같은 사용량 증가가 매출 확대로 이어지려면 글로벌 기업 고객이 주로 이용하는 대형 클라우드 유통망 진입이 필요하다는 점은 과제다. 미국 정부의 견제도 거세지고 있다. 백악관 관계자는 문샷AI가 미국의 수출 통제 대상인 엔비디아 칩을 이용해 K3를 학습시켰다고 주장하며 다른 기업 모델의 출력값을 활용하는 증류 의혹도 제기했다. 문샷AI는 관련 질의에 답하지 않았다. 이번 일로 미·중 AI 경쟁도 반도체 확보에서 모델 배포와 개발자 생태계 장악으로 확대될 가능성이 커졌다. 그러나 미국 클라우드 진입 제한과 규제 부담은 앞으로 중국산 모델의 기업 고객 확대와 수익화를 제약하는 요인으로 작용할 것으로 보인다. 맨딥 싱과 윌리엄 통 블룸버그인텔리전스 애널리스트는 "오픈웨이트 대규모언어모델의 채택은 현재 변곡점을 맞고 있다"며 "하지만 수익화 여부는 하이퍼스케일 클라우드 사업자를 통한 유통에 달려 있다"고 말했다.

2026.07.27 14:56장유미 기자

외부 칩·OS 쓴 삼성폰도 독자 제품…AI 독자성, '기여도'에 달렸다

정부 주도 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(K-AI)' 프로젝트에서 때아닌 원천기술 여부 논란이 일자 주목받는 개념이 있다. 바로 '가중치(Weight)'다. 단순히 처음부터 끝까지 학습했다는 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 넘어 진정한 기술 주권을 확보하기 위한 기준이 무엇인지 재조명되고 있다. 프롬 스크래치 논란 촉발한 '가중치', 개념부터 다시 봐야 가중치는 AI 모델이 학습 과정에서 획득한 지식과 판단 능력이 집약된 수치로 AI의 '지능 결정체'와 같다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 이를 반도체 분업 생태계에 비유해 설명한다. 임 대표는 "TSMC가 가진 독자 기술력은 설계도를 바탕으로 칩을 잘 찍어내는 '제조 공정' 기술을 가졌다면, 좋은 칩을 설계하고 구조를 그리며 다음 세대 칩의 로드맵을 그리는 것은 엔비디아의 독자적인 설계 능력"이라고 했다. 이를 AI에 대입하면 가중치는 '제조된 결과물'이고 아키텍처는 '설계도'다. 아키텍처 설계도를 참조하더라도 특화된 데이터와 고유한 학습 방법론으로 최적의 가중치를 뽑았다면 실질적인 기술 통제권을 확보한 것으로 보아야 한다는 의미다. 독자 모델 기준, '통제권 확보'가 핵심 국방·안보 같은 민감 분야는 물론 최근 정부와 민간에서 독자 모델을 고집하는 이유는 결국 외부 의존성 탈피에 있다. 라이선스 제약이 있거나 외부에서 응용프로그램 인터페이스(API) 서비스를 중단했을 때 대응 불가능한 위험을 차단하겠다는 취지다. 하지만 업계에서는 외부 구성요소 활용이 곧 독자성 결여를 의미하지 않는다는 입장이다. 삼성전자가 외부 칩과 구글 안드로이드 운영체제(OS)를 사용해도 '독자 개발 스마트폰'으로 인정받는 것과 같은 이치다. 임 대표는 "삼성전자가 외부 부품을 썼다고 해서 독자 개발이 아니라고 하지 않는다"며 "정량적으로 수치를 매기기는 어렵지만 대중과 업계가 납득하는 '정성적인 선'은 분명 있다. 그 선을 넘는 기술적 기여가 있다면 독자적이라고 판단하는 것이 합리적"이라고 말했다. 실제 중국 AI 스타트업 딥시크는 '트랜스포머' 모델과 '어텐션' 등 기존 기술 근간을 활용했지만, 연산 효율을 극대화한 '멀티 헤드 레이턴트 어텐션(MLA)' 같은 독자적인 구조적 변형을 가미했다. 이러한 최적화로 전 세계에서 비교적 독창적인 아키텍처라는 평가를 받았다. '프롬 스크래치'만으로 독자성 증명 안 되는 이유는 최근 K-AI 프로젝트에서 불거진 '프롬 스크래치' 논란은 기술적 본질보다 형식에 치우쳐 있다는 지적이 나온다. 단순히 처음부터 학습했다는 행위 자체가 독자성을 담보해주지 않기 때문이다. 임 대표는 "메타 라마3(Llama 3) 모델 구조를 그대로 가져와 토씨 하나 안 틀리고 처음부터 다시 학습한다고 가정하자"면서 "과정은 프롬 스크래치겠지만 가중치 값만 조금 바뀐 그 모델을 누가 '한국의 독자 모델'이라고 인정하겠느냐"라고 반문했다. 즉, 학습 시작점보다 중요한 것은 그 과정에서 개발자가 어떤 의도를 가지고 모델을 개선했느냐는 '설계자의 철학적 기여'라는 설명이다. '복제'와 '참조' 구분해 기술 주권 등급화 필요 일부 전문가들도 진정한 독자 AI 개발 기준 중 하나로 '기술적 주관'을 제시한다. 어떤 문제의식을 느끼고 어떤 개선 방향을 설정해 설계했느냐가 모델 가치를 결정한다는 것이다. AI 기술 표절 혹은 활용을 둘러싼 소모적인 논쟁을 넘어 기술 주권 등급을 세분화해야 한다는 목소리도 높다. 이승현 포티투마루 부사장(전 디지털플랫폼정부위원회 국장)은 최근 제안한 'AI 주권 등급(T-Class) 2.0'을 통해 "소버린 AI는 모든 부품을 국산으로 만든 순혈 AI가 아니다"라고 강조했다. 국가 안보가 보장되는 4단계 이상의 주권 수준은 '해외 모델 구조를 참조하되 가중치를 100% 자체 학습해 통제권을 확보한 상태'면 충분하다는 논리다. 이 부사장은 "복제는 이해 없이 껍데기만 베끼는 것이지만, 참조는 거인의 어깨 위에서 우리만의 지능을 구축하는 행위"라며 "외부 코드를 일부 참조하더라도 운영의 통제권을 우리가 완전히 쥐고 있다면 그것이 가장 강력한 소버린 AI"라고 말했다. 김진형 카이스트 명예교수 겸 중앙대 석좌교수는 "공개된 데이터와 정보를 합법적으로 사용할 수 있다면 당연히 이를 이용해 만들 것을 장려하는 게 바람직하다"고 말했다. 송세경 한국생성AI파운데이션협회(KGAF) 협회장도 "중국도 오픈이노베이션 전략하에 좋은 기술을 내재화한 결과가 지금의 경쟁력"이라며 "고의적인 악용은 안 되지만 레퍼런스를 참고해 더 높은 성능을 내는 것은 국가 경쟁력 차원에서 장려할 일"이라고 제언했다.

2026.01.12 18:30이나연 기자

[AI는 지금] 배경훈, 'K-AI' 탈락 발표 앞두고 '공정 심사' 약속…정부 기준 '주목'

"독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트(K-AI) 평가는 객관적이고 공정하게 진행될 것입니다." 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 1차 탈락자 발표를 앞두고 심사를 공정하게 할 것이란 의지를 드러냈다. 최근 평가 기준과 독자성 판단을 둘러싼 논쟁이 이어지는 가운데 정부가 명확한 기술 기준과 판단 체계를 갖춰 심사에 나서겠다는 메시지를 내놓은 것으로 풀이된다. 배 장관은 8일 자신의 소셜 미디어(SNS)를 통해 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 '허깅페이스'에서 독파모 모델들이 주목받고 있는 사례를 소개하며 오픈소스를 기반으로 각국이 AI '사용자'를 넘어 '개발자'가 될 수 있음을 강조했다. 배 장관은 "(우리나라의) 세계적 수준 AI 모델 (개발) 도전은 계속되고 있고 각종 지표에서의 반응도 긍정적"이라면서도 "(독파모) 평가는 윤리적 측면에서도 모두가 공감할 수 있어야 비로소 'K-AI' 타이틀을 유지하게 된다"고 언급했다. 배 장관의 이 발언은 단순한 원칙 선언을 넘어 독자 AI를 어떻게 정의하고 무엇을 기준으로 평가할 것인지에 대한 보다 명확한 기준 정립이 필요하다는 업계의 지적에 따른 것으로 분석된다. 또 정부가 이번 논란을 불식시키기 위해 공정한 기준으로 평가에 나설 것이란 의지를 드러낸 것으로도 보인다. 앞서 정부는 지난해 8월 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원을 'K-AI' 국가대표로 선정한 바 있다. 오는 15일께 한 팀을 탈락시킬 1차 발표를 앞둔 상태로, 각 사가 제시한 목표치 도달 여부와 기술적 완성도, 독자성 등을 종합적으로 판단할 예정이다. 일단 정부가 지난해 'K-AI' 사업자 선정과 관련해 공개한 공문에선 해외 모델의 파인튜닝이나 파생형 개발은 독자 모델로 간주하지 않는다는 원칙을 제시했다. 그러나 구체적으로 명확한 기준을 제시하지 않아 업계에선 '독자성' 기준을 두고 혼선을 빚고 있다. 특히 최근에는 독자 모델 개발에서 중국을 포함한 해외 AI 모델의 아키텍처, 인코더, 학습 방식 등을 어디까지 활용할 수 있는지를 두고 논란이 가열되고 있다. 일각에선 글로벌 오픈소스 생태계에서 검증된 구조를 참고하는 것이 불가피하다는 의견도 있지만, 학습된 가중치나 핵심 모델을 그대로 사용하는 경우 독자성 판단이 달라질 수 있다는 반론도 만만치 않다.업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델을 가르는 핵심은 아키텍처가 아니라 가중치"라며 "구조는 참고할 수 있지만, 가중치를 처음부터 어떻게 학습했고 누가 통제하느냐가 소버린 AI의 기준"이라고 강조했다. 이어 "중국 모델을 구조로 가중치를 0으로 두고 재설계해 처음부터 자체 완전 학습을 시킨 경우라면 프롬 스크래치로 인정받을 수 있다"며 "하지만 기존 해외 모델의 가중치를 활용해 성능을 개선한 단계는 인정되지 않는다"고 덧붙였다. 그러면서 "AI 모델에서 비전·오디오 인코더 역시 지능의 핵심 요소"라며 "이를 미국, 중국 등 외부 모델에서 그대로 가져와 활용한 경우 독자 AI 모델로 정부가 바라봐선 안될 것"이라고 강조했다. 업계에선 정부가 글로벌에서 통용되고 있는 여러 기준들을 토대로 공정한 심사에 나설 수 있을지 주목하고 있다. 현재 글로벌 기술 문헌과 주요 연구 기관, 오픈소스 커뮤니티 등 여러 곳에서 공통적으로 지목하고 있는 '독자성' 기준은 ▲기존 모델의 학습된 가중치를 그대로 활용하거나 이를 기반으로 미세조정한 경우 ▲무작위 초기화 상태에서 독자 데이터와 학습으로 모델을 새롭게 구축한 경우로 나뉜다. 이는 IBM, 허깅페이스 등 주요 AI 플랫폼과 학계에서도 일반적으로 받아들여지고 있는 기준이다. 특히 특정 국가나 기업의 모델을 차용했는지 여부보다 그 결과물에 대한 통제권과 수정·개선 역량이 누구에게 있는지가 핵심 판단 요소로 꼽힌다.이 같은 논쟁은 최근 정부와 업계에서 확산되는 '소버린 AI' 논의와도 맞닿아 있다. 소버린 AI는 단순히 중국이나 미국 등 특정 국가의 모델을 쓰느냐의 문제가 아니라, 핵심 지능을 구성하는 가중치와 학습 과정에 대해 자국이 얼마나 통제권을 확보하고 있는가를 따지는 개념이다. 업계에선 이승현 포티투마루 부사장이 최근 공개한 '소버린 AI 2.0(T-클래스)' 분류체계가 하나의 참고 기준이 된다고 보고, 정부가 이를 반영해 심사에 나설 것을 희망했다. 이 분류체계는 AI 모델을 ▲설계(Code) ▲지능(Weights) ▲기원(Data)이라는 세 가지 요소로 나눠 단계별로 구분한다. 또 아키텍처 참조 자체보다 가중치를 처음부터 독자적으로 학습했는지를 중요한 분기점으로 삼는다. 업계 관계자는 "이 같은 접근이 중국 모델 차용 여부를 둘러싼 논쟁을 감정적 공방이 아닌, 기술적·제도적 판단의 문제로 전환할 수 있다"며 "정부가 명확한 기준을 제시하고 이를 일관되게 적용한다면 불필요한 오해와 소모적 논쟁도 자연스럽게 줄어들 것"이라고 말했다. 전문가들은 배 장관이 강조한 '객관적이고 공정한 심사'가 실질적인 의미를 가지려면 최종 선정 결과보다 판단 기준과 적용 과정이 명확히 설명되는 것이 중요하다고 지적했다.

2026.01.08 15:55장유미 기자

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