익명 'Ox 알파', 하루 100조 토큰 무료 제공...개발사 정체 놓고 추측 '무성'
정체를 알 수 없는 AI 랩이 스텔스 모델 'Ox 알파(Ox Alpha)'를 무료로 공개하며 AI 업계가 술렁이고 있다. 개발 주체를 밝히지 않은 채 하루 100조 토큰 규모의 처리 용량을 무료로 내걸면서 프론티어급 모델 개발사를 둘러싼 추측이 무성하게 이어지고 있다. 23일 테크밈 등 외신에 따르면 Ox 알파는 AI 모델 라우팅 서비스 오픈라우터(OpenRouter)와 코딩 에이전트 오픈코드(OpenCode)에 정체가 공개되지 않은 채 업로드됐다. 오픈라우터는 공식 계정을 통해 Ox 알파를 효율적인 코딩과 지속적인 에이전틱 작업, 실제 프로덕션 환경에 최적화된 프론티어 모델이라고 소개했다. 텍스트·이미지·비디오를 함께 처리하는 멀티모달 모델로 100만 토큰 규모의 컨텍스트 창과 최대 13만1072 토큰의 출력 용량을 갖춘 것으로 소개됐다. 공개 글에는 일주일간 완전 무료로 서비스를 제공하며 하루 100조 토큰을 처리할 수 있는 용량을 갖췄다는 내용이 포함됐다. 이 같은 조건이 알려지자 시장의 관심은 곧바로 모델의 정체로 쏠렸다. 하루 100조 토큰이라는 수치는 통상적인 체험용 공개 수준을 넘어서는 규모로 이를 실제로 감당할 수 있는 AI 랩이 많지 않기 때문이다. 업계에서는 단순히 새로운 모델이 등장했다는 사실보다 이 정도 인프라와 자본력을 동원할 수 있는 주체가 누구인지를 더 주목하는 분위기다. 가장 유력한 후보로는 중국 AI 기업 지푸 AI(Z.ai)가 거론된다. 지푸 AI는 과거 자사의 GLM-5 모델을 '포니 알파(Pony Alpha)'라는 이름으로 익명 필드 테스트한 전례가 있어 이번에도 유사한 방식으로 신형 모델을 시험하고 있다는 해석이 나온다. 일부 분석가들은 Ox 알파의 비디오 인코딩 파이프라인과 토크나이저 연산 방식, 응답 패턴이 지푸 AI의 기존 모델 구조와 상당히 유사하다고 보고 있다. 서드파티 리더보드 킹벤치에서는 Ox 알파가 87.5%를 기록해, GLM-5.3의 91.25%에 근소하게 못 미치는 점수를 받기도 했다. 다만 현재 공개된 GLM-5.3은 이미지·비디오 입력을 지원하지 않는 텍스트 전용 모델인 반면 Ox 알파는 멀티모달 입력을 지원한다는 점에서 차이가 있다. 이 때문에 지푸 AI가 실제 배후라면, 아직 공개되지 않은 상위 멀티모달 버전일 가능성이 제기된다. 업계 일각에서는 지푸 AI가 최근 대규모 GPU 클러스터와 1기가와트(GW)급 데이터센터를 가동한 것으로 알려진 만큼, 하루 100조 토큰 수준의 대규모 무료 제공을 감당할 컴퓨팅 여력이 있을 수 있다는 분석도 내놓고 있다. 일각에서는 딥시크(DeepSeek) 가능성도 제기됐다. 공격적인 무료 배포 전략이 딥시크의 기존 행보와 닮아 있다는 이유에서다. 실제로 딥시크의 V4 모델도 지난 3월 11일 '헌터 알파(Hunter Alpha)'라는 이름으로 익명 테스트를 거친 바 있다. 그러나 최근 V4-플래시 모델 가격 인상 흐름을 고려하면 Ox 알파가 내세운 수준의 처리량을 감당할 컴퓨팅 여력이 충분하지 않을 수 있다는 반론이 나온다. 여기에 딥시크 V4 플래시가 104만8576 토큰이라는 특정 컨텍스트 창 구조에 최적화돼 있지 않고, 토큰화 방식도 Ox 알파와 다르다는 점이 근거로 제시됐다. 일론 머스크 진영의 AI 모델일 가능성도 언급됐다. 다만 Ox 알파가 중국의 민감한 정치적 주제에 대해 비교적 세밀한 답변 정책을 보인다는 점에서 중국 본토 데이터셋 기반으로 학습된 모델일 가능성이 더 높다는 반론이 뒤따랐다. 이 때문에 현재로서는 단순한 자본력이나 연산 능력만으로 배후를 특정하기는 어렵다는 평가가 나온다. 최근에는 마이크로소프트의 차세대 프론티어 모델 'MAI' 계열의 미공개 버전일 수 있다는 분석도 새롭게 부상했다. 이 주장은 Ox 알파가 오픈AI가 개발한 바이트페어 인코딩(BPE) 방식의 토크나이저를 사용하는 것으로 보인다는 점에 근거한다. 중국계 모델이 오픈AI 계열 토크나이저를 사용할 가능성은 상대적으로 낮다는 시각에서 오픈AI·구글·앤트로픽·xAI와 중국계 프론티어 모델 대부분을 배제하면 마이크로소프트의 파이(Phi) 계열이 유력하다는 논리다. IBM의 그래나이트(Granite) 계열도 후보군으로 언급되지만 가능성은 크지 않다는 평가가 우세하다. 정체 논쟁과 별개로 Ox 알파의 성능도 화제를 모으고 있다. 개발자 벤 데이비스가 장기 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 '딥SWE(DeepSWE)'의 10개 문항으로 테스트한 결과 Ox 알파는 약 80%의 정답률을 기록해 앤트로픽 페이블 5의 65%, 오픈AI GPT-5.6 솔의 52%를 앞섰다는 평가가 나왔다. 코딩과 장기 에이전트 작업에 최적화됐다는 공개 측 설명과 맞물리며 성능 측면에서도 관심이 커지는 모습이다. 다만 이 결과만으로 성능을 단정하기는 이르다는 지적도 만만치 않다. 해당 테스트는 전체 113개 문항 가운데 10개만을 표본으로 삼은 결과여서 편차가 클 수 있고 딥SWE 벤치마크 하네스가 bash 명령어만 지원해 실제 개발 환경을 온전히 반영하지 못한다는 비판도 제기된다. 일부 사용자는 단순 실무 작업에서는 오히려 소형 모델보다 낮은 성능을 보였다며, 벤치마크에 특화해 점수를 끌어올리는 이른바 '벤치맥싱' 가능성을 언급하기도 했다. 결국 Ox 알파의 실질적 경쟁력은 보다 다양한 환경에서의 검증이 필요하다는 의미다. 그럼에도 업계가 이번 사례를 주목하는 이유는 분명하다. 실제 개발사가 어디인지를 떠나 익명의 주체가 하루 100조 토큰 규모의 연산 자원을 무료로 방출하겠다고 나선 것 자체가 AI 모델 시장의 경쟁이 얼마나 격화하고 있는지를 보여주는 상징적 장면이기 때문이다. 기업과 개발자 입장에서는 기대와 우려가 교차한다. 장문 처리와 코드 생성, 멀티모달 분석 같은 기능을 무료에 가깝게 시험할 수 있다는 점은 매력적이다. 반면 개발 주체와 운영 정책이 불분명한 상태에서 서비스를 업무에 곧바로 적용하기에는 부담도 적지 않다. 데이터 처리 방식과 보안, 무료 정책의 지속 가능성, 향후 가격 전환 여부 등을 확인하기 전까지는 신중하게 접근해야 한다는 목소리도 나온다. 정체 논쟁과 별개로 일부 업계 관계자 초기 반응도 나오고 있다. 온라인 결제 기업 스트라이프(Stripe)의 공동창업자 겸 최고경영자(CEO) 패트릭 콜리슨은 자신의 소셜미디어에 Ox 알파를 직접 테스트한 뒤 "매우 인상적"이라고 평가했다.
