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'AI 오픈웨이트'통합검색 결과 입니다. (25건)

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문샷 이어 알리바바도…中 AI 오픈 모델 또 온다

중국 인공지능(AI) 기업들이 잇달아 초거대 모델을 내놓으며 미국 빅테크를 바짝 추격하고 있다. 문샷AI가 오픈웨이트 모델 '키미 K3'를 공개한 데 이어 알리바바도 차세대 모델로 응수하면서 중국발 AI 경쟁이 달아오르는 모습이다. 알리바바는 19일(현지시간) AI 모델 개발 조직 큐원의 공식 엑스(X·옛 트위터) 계정에서 "큐원 3.8이 조만간 출시된다"며 "오픈웨이트 버전으로 제공될 예정"이라고 밝혔다. 사전 공개 버전인 '큐원 3.8 맥스 프리뷰' 모델은 알리바바 토큰플랜과 코딩 플랫폼 코더·코더워크에 먼저 공개된 상태다. 큐원 3.8은 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·문서를 함께 다루는 멀티모달 모델이다. 총 2조 4000억개 매개변수(파라미터)의 혼합전문가(MoE) 구조로 구성됐다. 지난해 9월 첫 1조 파라미터 모델 '큐원3-맥스'를 선보인 지 10개월 만에 규모를 두 배 이상 키웠다. 매개변수만 놓고보면 딥시크의 'V4 프로'(1조6000억개)와 지푸(Z.ai)의 'GLM-5' 시리즈(7440억개)보다 더 큰 규모다. 알리바바는 큐원 3.8 맥스를 오픈웨이트 방식으로 공개할 계획이다. 오픈웨이트는 학습 결과인 가중치를 열어 개발자가 모델을 수정·활용하도록 하는 방식으로, 완전한 오픈소스와는 구별된다. 알리바바는 큐원 3.8을 "현재 이용 가능한 가장 강력한 모델 중 하나"라며 "앤트로픽 클로드 페이블5에 이어 2위 수준"이라고 설명했다. 이번 발표는 문샷AI가 지난 17일 공개한 키미 K3가 전 세계 AI 업계의 이목을 끈 직후 나왔다. 키미 K3는 2조 8000억개 매개변수를 갖춘 세계 최대 규모 오픈웨이트 모델로, 네이티브 비전 기능과 100만 토큰 컨텍스트 윈도우(언어 모델이 응답을 생성할 때 참조할 수 있는 텍스트)를 지원한다. 키미 K3는 성능 면에서도 미국 최상위 모델군에 근접했다는 평가를 받는다. 글로벌 AI 성능 분석 업체 아티피셜 애널리시스 기준 키미 K3의 지능 점수는 57점으로, 클로드 페이블 5(60점)와 오픈AI GPT-5.6 솔 맥스(59점)에 근접했다. xAI '그록 4.5'(54점), 메타 '뮤즈스파크 1.1'(51점), 구글 '제미나이 3.5 플래시'(50점)보다는 높은 점수다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 "알리바바가 큐원 3.8 맥스의 성능이 키미 K3를 앞선다고 주장하지만 이를 입증할 독립적인 평가 결과는 아직 없다"며 "중국 주요 AI 기업들이 미국 빅테크와의 기술 격차를 좁히기 위한 경쟁을 가속하고 있음을 보여주는 사례"라고 평가했다.

2026.07.20 17:16이나연 기자

퍼플렉시티 CEO "AI 경쟁, 모델 크기에서 운영 효율성으로"

아라빈드 스리니바스 퍼플렉시티 CEO가 인공지능(AI) 시장 승부처가 바뀌고 있다고 진단했다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽이 초거대 모델 개발 경쟁을 이어가고 있지만 실제 현장에서는 최고 성능 모델 하나를 쓰기보다 작업별로 가장 적합한 모델을 조합해 비용과 성능을 최적화하는 방식이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다는 분석이다. 스리니바스 CEO는 12일 CNBC와의 인터뷰에서 "이제 AI 경쟁은 모델 자체보다 이를 어떻게 활용하느냐에 달려 있다"고 말했다. 고객 응대나 내부 업무 자동화는 상대적으로 저렴한 모델이 처리하고 복잡한 코딩이나 추론 작업에만 고성능 모델을 투입하는 방식이 확산하면서 AI 시장의 경쟁 기준도 단순한 모델 성능에서 운영 효율성으로 옮겨가고 있다는 설명이다. 그는 "AI 도입 과정에서 정답은 해당 작업에 가장 적합한 모델을 사용하는 것"이라고 강조했다. 업무별로 요구되는 성능과 감당 가능한 비용이 다른 만큼 하나의 모델로 모든 작업을 처리하기보다 분야별로 적합한 AI를 골라 써야 한다는 취지다. 단순 고객 문의는 저비용 모델이 처리하고, 복잡한 프로그래밍 업무는 고성능 모델이 담당하는 식이다. 사내 업무 자동화 역시 대부분은 경량 모델로 수행하고, 난도가 높은 단계에서만 상위 모델을 호출하는 구조가 가능해졌다. 최고 성능의 단일 모델로 모든 요청을 처리하기보다 업무 특성에 따라 적합한 모델을 선택하는 것이 비용과 성능 측면에서 더 합리적이라는 게 스리니바스 CEO의 판단이다. 이 같은 변화는 기업들의 AI 투자 전략과도 맞물려 있다. 생성형 AI 활용이 늘면서 인프라 구축과 토큰 사용 비용 부담이 커지자 최고 성능 모델을 일괄 적용하기보다 업무 목적에 맞는 모델을 선택해 운영 효율성을 높이려는 수요가 커지고 있어서다. 이에 따라 AI 서비스의 경쟁력도 모델 자체보다 여러 모델과 도구를 연결해 최적의 결과를 만들어내는 이른바 '오케스트레이션' 역량으로 이동하고 있다는 분석이다. 이 같은 흐름은 퍼플렉시티의 제품 전략에서도 드러난다. 최근 컴퓨터 사용 기능을 갖춘 AI 제품에 중국 AI 기업 지푸AI(Z.ai)의 오픈모델 'GLM 5.2'를 활용한 구조를 시험하고 있다. 상대적으로 저렴한 모델이 대부분의 작업을 처리하고, 더 높은 수준의 추론이 필요한 경우에만 고성능 모델을 호출하는 방식이다. 이는 AI 시장 전반에서 단일 초거대 모델 의존 대신 여러 모델을 조합해 활용하는 전략이 확산하고 있음을 보여주는 사례로 해석된다. 특히 기업이 직접 내려받아 수정·운영할 수 있는 오픈웨이트(Open-weight) 모델의 성능이 빠르게 향상되면서 이러한 변화에 힘을 보태고 있다. 자체 인프라에서 운영할 수 있는 만큼 비용 절감은 물론 데이터 통제와 운영 유연성 측면에서도 강점이 있다는 평가다. 벤처캐피털 벤치마크의 피터 펜턴 제너럴 파트너는 이러한 변화가 예상보다 빠르게 진행될 수 있다고 전망했다. 그는 오픈모델 확산이 단순한 비용 절감 차원을 넘어 AI 산업 구조 자체를 바꿀 수 있다고 분석했다. 특정 업무에 최적화된 소형 모델이 범용 대형 모델보다 더 빠르고 우수한 성능을 보이는 사례가 늘고 있다는 것이다. 펜턴은 "향후 18~24개월 동안 생성되는 AI 토큰의 90% 이상이 오픈웨이트 모델에서 나올 수 있으며, 경우에 따라 올해 말에도 가능할 수 있다"고 전망했다. 이어 "충분한 성능을 갖춘 오픈웨이트 모델이 확산되면 프론티어 AI 기업들의 추론 서비스 수익성은 압박을 받을 수밖에 없다"고 분석했다.

2026.07.12 09:26남혁우 기자

[AI는 지금] "스마트폰서도 AI 추론"…구글, '젬마4'로 클라우드 중심 판 흔든다

구글이 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 '젬마4(Gemma 4)'를 공개하며 AI 실행 환경을 클라우드에서 디바이스로 확장하는 전략을 본격화했다. 스마트폰부터 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 복잡한 추론과 자율형 에이전트 구현이 가능해지면서 온디바이스 AI 확산과 오픈 모델 생태계 변화에 큰 영향을 줄 것으로 전망된다. 구글 딥마인드는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '젬마4'를 공개했다. 이번 모델은 '제미나이3(Gemini 3)'와 동일 계열의 연구 및 기술을 기반으로 개발됐으며 로컬 환경에서 고급 AI 기능을 수행할 수 있도록 설계됐다. 젬마4는 이펙티브 2B(E2B), 이펙티브 4B(E4B), 26B 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE), 31B 덴스(Dense) 등 4종으로 구성된다. 이 가운데 E2B와 E4B 모델은 안드로이드 스마트폰과 라즈베리파이 등 경량 디바이스에 최적화됐으며 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 반면 26B MoE와 31B 덴스 모델은 워크스테이션급 환경에서 고성능 추론을 수행하도록 설계돼 디바이스부터 고성능 컴퓨팅 환경까지 폭넓은 계층을 아우른다. 26B MoE 모델은 추론 과정에서 약 38억 개의 파라미터만 활성화하는 구조를 통해 처리 속도를 높이면서도 대형 모델 수준의 성능을 유지하도록 설계됐다. 31B 모델은 품질 중심 구조로 고도화된 추론 능력을 제공한다. '젬마4'는 단순 대화형 모델을 넘어 실제 작업 수행을 지원하는 '에이전트형 AI' 구현을 핵심 방향으로 제시했다. 이 모델은 함수 호출과 구조화된 JSON(Javascript Object Notation) 출력 기능을 네이티브로 지원해 외부 도구 및 API와 연동한 다단계 작업 수행이 가능하다. 이는 AI가 정보 생성에서 실행 중심으로 진화하고 있음을 보여주는 변화다. 또 모든 모델이 이미지와 비디오 입력을 처리할 수 있으며 E2B와 E4B 모델은 오디오 입력을 지원해 기기 내 음성 이해 기능을 제공한다. 구글은 "개발자 생태계를 제한 없이 지원하기 위해 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 공개했다"며 "데이터와 인프라, 모델에 대한 통제권을 개발자에게 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. '젬마4'는 모델 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 형태로 제공되면서 기업과 개발자가 자체 인프라에서 AI를 직접 구축·운영할 수 있는 기반을 제공한다. 이에 따라 클라우드 의존도를 낮추고 비용 구조를 재편하는 한편, 기업 맞춤형 AI 개발과 데이터 통제 요구가 높은 산업을 중심으로 활용이 확대될 가능성이 제기된다. 모델은 구글 클라우드를 비롯해 허깅페이스, 캐글, 올라마 등 다양한 플랫폼에서 제공된다. 젬마4 출시는 오픈 모델 경쟁 구도에도 변화를 예고한다. 기존 메타 '라마(Llama)' 시리즈에 더해 알리바바 '큐웬(Qwen)', 즈푸AI 'GLM', 문샷AI '키미(Kimi)' 등 중국 기업 모델이 빠르게 부상하는 가운데 구글은 성능 대비 효율성과 온디바이스 실행을 결합한 전략으로 차별화를 시도한 모습이다. 젬마4가 구글의 기존 대형 모델 '제미나이'와 병행되는 전략적 포지션을 갖는다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 제미나이가 클라우드 기반 초대형 모델 역할을 담당하는 반면, 젬마는 로컬 및 경량 환경을 맡는 식이다. 구글은 이를 통해 클라우드와 디바이스를 아우르는 AI 플랫폼 전략을 구축하고 있다. 젬마4는 오픈모델의 성능 고도화와 온디바이스 AI 확산, 에이전트 기반 자동화를 동시에 겨냥한 모델로 평가된다. 이는 AI 활용 방식이 중앙 서버 중심에서 분산형 구조로 이동하고 있음을 보여주는 흐름으로, 향후 기업의 AI 도입 전략과 비용 구조에도 변화를 가져올 가능성이 제기된다. 업계 전문가는 "젬마4는 고성능 AI를 클라우드 밖으로 확장해 디바이스까지 끌어내린 모델"이라며 "손바닥 크기의 컴퓨터에서도 복잡한 추론이 가능한 수준까지 발전했다는 점에서 앞으로 AI 경쟁은 성능뿐 아니라 어디에서 실행되느냐가 핵심 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.04.03 09:46장유미 기자

개방형 AI 모델도 급이 있다…'오픈소스'와 '오픈웨이트' 차이는?

인공지능(AI) 기업들이 잇따라 개방형 AI 모델을 공개하는 가운데 '오픈소스'와 '오픈웨이트' 개념 구분이 모호해지면서 혼란이 커질 수 있다는 우려가 나왔다. 6일 IT 업계에 따르면 공개 범위나 활용 가능성에서 오픈소스와 오픈웨이트 모델은 큰 차이를 보임에도 개발사 사이에선 이를 모두 오픈소스로 홍보하고 있다는 지적이 나오고 있다. 우선 오픈소스는 모델의 구조를 비롯한 학습 코드, 데이터셋 정보, 파라미터 등 전 요소를 투명하게 공개하는 방식이다. 사용자는 모델 작동 원리를 분석하고 수정할 수 있다. 모델을 아예 처음부터 다시 학습시킬 수도 있다. 대표적인 오픈소스 모델은 프랑스 미스트랄AI의 '미스트랄', GPT-3의 오픈소스 버전 'GPT-J' 등이다. 오픈웨이트는 말 그대로 학습 가중치만 외부에 제공하는 식이다. 제한적 공개 모델이라고 부르기도 한다. 공개 범위에 모델의 설계 코드나 학습 데이터는 포함되지 않는다. 사용자는 모델 파인튜닝이나 추론은 가능하지만 구조 변경이나 재학습을 할 수 없다. 메타의 '라마' 시리즈, 중국 제트에이아이(Z.ai)의 'GLM-4.5'는 모델이 대표적이다. 개방형 모델을 모두 오픈소스로 명칭할 경우 심각한 문제가 발생할 수 있다는 지적이 나오고 있다. 사용자가 오픈웨이트를 오픈소스로 오인하고 모델 구조 변경이나 재학습을 시도할 수 있어서다. 이럴 경우 코드와 데이터가 없어 프로젝트 전체가 중단될 수 있다. 파인튜닝만 가능한 오픈웨이트 모델 기반으로 개발을 기획하는 것은 일정·예산 낭비로 이어질 수 있다. 또 오픈웨이트 모델 중 다수는 상업적 이용을 제한하거나 별도 계약을 요구하는 라이선스를 포함한다. 이를 인지하지 못하고 상업 서비스에 통합할 경우, 라이선스 위반 소송이나 손해배상 문제가 발생할 수 있다. AI 모델의 공공성, 책임성 평가에 있어서도 두 모델 차이는 크다. 업계 관계자는 "보통 오픈소스 모델은 학습 데이터와 알고리즘을 검토할 수 있어 편향성과 투명성 문제에 대한 검증이 가능하지만, 오픈웨이트 모델은 내부 구조가 불분명해 윤리적 책임소재를 따지기 어렵고, AI 거버넌스 기준을 충족하지 못할 수 있다"고 지적했다. 또 다른 업계 관계자는 "오픈소스 모델로 기대하고 프로젝트에 참여했지만, 실상 오픈웨이트였던 경우가 있다"며 "이를 커뮤니티 사이에선 '가짜 오픈소스'라고 부르기도 한다"고 설명했다. 이어 "이는 모델을 만든 기업 신뢰도 하락까지 이어질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "오픈소스와 오픈웨이트는 공개 범위와 활용 가능성, 법적 조건이 전혀 다르다"며 "개발사는 학계와 산업계가 이를 처음부터 정확히 인지할 수 있도록 책임감 있는 안내를 진행해야 할 것"이라고 강조했다.

2025.08.07 09:28김미정 기자

오픈AI, '오픈' 이름값 했다…고성능 AI 모델 2종 전격 '무료화'

오픈AI가 소비자용 하드웨어에서도 구동 가능한 고성능 오픈소스 모델을 선보이며 인공지능(AI) 생태계 주도권 경쟁에 나섰다. 중국 중심의 오픈소스 판도에 미국 기술 기반의 대안을 제시한 것이다. 6일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 'gpt-oss-120b'와 'gpt-oss-20b' 두 모델을 공개했다. 두 모델은 5년 전 공개한 'GPT-2' 이후 회사의 첫 오픈 웨이트 모델로, 온라인 개발 플랫폼 허깅페이스에서 무료로 내려받을 수 있다. 'gpt-oss-120b'는 단일 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에서, 'gpt-oss-20b'는 16GB 메모리를 갖춘 일반 노트북에서 실행된다. 두 모델은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 활용해 연산 효율을 높인 점이 특징이다. 'gpt-oss-120b'는 1천170억개 파라미터 중 51억개를, 'gpt-oss-20b'는 210억개 중 36억개만 활성화해 추론 속도를 높였다. 이를 통해 코드포스 등 주요 벤치마크에서 경쟁 오픈 모델 성능을 앞섰다. 다만 최신 비공개 모델과 비교해 환각(Hallucination) 현상은 상당한 수준으로 나타났다. 오픈AI의 내부 인물 정보 정확도 평가인 '퍼슨QA(PersonQA)' 결과 'gpt-oss-120b'는 49%, 'gpt-oss-20b'는 53%의 응답에서 환각을 일으켰다. 이는 회사 최신 모델인 'o4-미니'의 36%나 'o1'보다 월등히 높은 수치다. 회사 측은 모델의 규모가 더 작아 세상 지식이 부족하기 때문에 환각이 잦다고 설명했다. 또 이번 모델은 텍스트만 처리할 수 있으며 이미지나 오디오 기능은 빠졌다. 상업적 이용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 배포하지만 훈련 데이터는 공개하지 않았다. 오픈AI는 모델 출시 지연의 원인이었던 안전성 문제 해결에 공을 들였다고 밝혔다. 특히 악의적 사용자가 모델을 사이버 공격이나 생화학 무기 개발에 악용할 가능성을 집중 점검했다. 그 결과 파인튜닝을 거쳐도 위험 능력이 '높음' 단계에는 도달하지 못한다고 결론 내렸다. 이번 출시는 딥시크, 알리바바의 '큐원' 등 중국 AI 연구소들이 오픈소스 시장을 장악하는 상황에 대한 대응 성격이 짙다. 미국 정부 역시 자국 AI 기업에 기술 공개를 촉구해왔다. 오픈AI는 이번 모델이 클라우드상의 강력한 비공개 모델과 연동돼 작동할 수 있다고 설명했다. 이를 위해 오픈AI는 마이크로소프트, 애저, 엔비디아, AMD 등 주요 하드웨어 및 배포 플랫폼과 전방위로 협력했다. 마이크로소프트는 'gpt-oss-20b' 모델의 최적화 버전을 윈도우 운영체제에 직접 탑재할 예정이다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "인류 모두에게 이익이 되는 범용 인공지능(AGI)을 보장하는 것이 오픈AI의 사명"이라며 "미국의 민주적 가치에 기반을 둔 오픈 AI 스택 위에서 전 세계가 구축해 나가는 것을 보게 돼 기쁘다"고 밝혔다.

2025.08.06 12:55조이환 기자

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