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딥시크가 예고 없이 V4.1 Flash 베타를 열었어요. 48시간 한정으로, 초당 최대 420토큰 속도를 낸다고 해요. 딥시크 최초의 네이티브 멀티모달 모델이라는 점이 핵심이에요.

딥시크가 또 조용히 사고를 쳤어요. 9월 8일, 공지도 제대로 없이 API에 모델 하나가 슬쩍 올라왔거든요. 이름은 V4.1 Flash. 모델 ID가 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910인데, 이름부터 9월 10일에 사라진다는 뜻을 박아놨어요. 딱 48시간짜리 반짝 베타인 거죠. ⏰

근데 짧게 여는 것치고 내용은 가볍지 않아요. 이번 버전은 딥시크가 처음으로 내놓는 진짜 네이티브 멀티모달 모델이에요. 기존엔 텍스트 모델에 이미지 처리를 덧붙이는 식이었다면, 이번엔 설계 단계부터 텍스트·이미지 입출력을 한 몸으로 묶었다고 해요. 아키텍처 자체를 새로 짰다는 얘기고요.

속도 얘기도 인상적이에요. 장문 추론 작업에서 초당 최대 420토큰까지 나오고, 엔드투엔드 처리량은 초당 409.5토큰 수준이라고 발표했어요. 커뮤니티에서 실측한 결과로는 초당 355~427토큰, 첫 토큰까지 걸리는 시간(TTFT)은 178밀리초 정도였다고 하니, 체감 속도가 꽤 빠를 것 같아요. 가격은 기존 V4 Flash랑 같게 유지했고요. 📊

다만 계정당 동시 요청은 20개로 제한을 걸어놨어요. 🤖 진짜 프로덕션에 붙여보라는 게 아니라 "일단 찍먹만 해봐"라는 느낌이 강하죠. 사실 딥시크가 이런 식으로 깜짝 베타를 여는 거, 이번이 처음도 아니에요. 정식 출시 전에 개발자 반응부터 살피고 피드백 받아서 다듬는 전략을 계속 써왔거든요.

솔직히 저는 이 타이밍이 좀 재밌다고 봐요. 최근 미국 정보당국이 중국 AI 기업들의 '증류' 의혹을 공개적으로 제기한 지 얼마 안 됐는데, 그 명단에 오른 딥시크가 곧바로 새 아키텍처를 들고 나온 거니까요. 기술 경쟁은 외교적 잡음이랑 상관없이 계속 굴러간다는 걸 보여주는 장면 같아요. 🇨🇳

근데 이렇게 조용히 던져놓고 반응 보는 방식, 사실 속도전에서는 꽤 영리한 전략이에요. 정식 출시로 요란하게 발표했다가 벤치마크 논란에 휘말리는 경쟁사들도 많았잖아요. 딱 48시간만 열어놓고 개발자 피드백만 챙긴 다음 조용히 다듬어서 다시 낼 가능성이 커 보여요. 💯

48시간 뒤엔 이 베타가 사라지는데, 정식 버전이 언제 어떤 이름으로 나올지는 아직 안 알려졌어요. V4 프로를

엔비디아가 오픈소스 AI 허브 허깅페이스를 약 129억 달러에 인수하기로 했어요. 주주 몫 119억 달러에 직원 리텐션 10억 달러를 더한 구조예요. 젠슨 황은 "플랫폼은 계속 열려 있을 것"이라며 커뮤니티 달래기에 나섰어요.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. 엔비디아가 허깅페이스를 인수한다는 얘기, 몇 주 전부터 루머로 떠돌긴 했는데 9월 2일에 진짜 정식 계약으로 발표될 줄은 몰랐거든요. 금액은 총 128억 9천만 달러, 언론마다 편의상 129억 달러 혹은 13억 달러(오타 아니고 단위 줄인 표현)로 부르고 있어요. 구조를 뜯어보면 허깅페이스 기존 주주들에게 가는 몫이 약 119억 달러, 그리고 인수 후 엔비디아에 합류하는 직원들 붙잡으려는 리텐션 패키지가 별도로 최대 10억 달러 책정됐어요.

허깅페이스, 모르는 사람 거의 없죠. 2016년에 시작해서 지금은 오픈소스 AI 모델·데이터셋을 올리고 받는 사실상 표준 허브가 됐어요. 라마 계열부터 큐원, 딥시크 오픈소스판까지 거의 다 여기를 거쳐 나가요. 개발자 입장에서는 그냥 "모델 찾으러 가는 곳" 그 자체인 셈이죠. 그런 곳을 세계에서 제일 큰 AI 반도체 회사가 산다는 거 자체가 상징성이 커요.

재밌는 건 이번 딜, 허깅페이스 CEO 클레망 델랑그가 먼저 젠슨 황을 찾아갔다는 점이에요. CNBC 인터뷰에서 델랑그가 직접 "엔비디아가 완벽한 집이라고 생각해서 내가 먼저 접촉했다"고 밝혔거든요. 그러고 나서 협상이 꽤 빠르게 진행됐다고 하고요. 8월 말부터 얘기가 나왔으니까 계약까지 한 달도 안 걸린 셈이에요.

젠슨 황은 발표문에서 "허깅페이스는 계속 AI 생태계 전체를 위한 오픈 플랫폼으로 남을 것"이라고 강조했어요. 엔비디아 컴퓨트를 쓰지 않아도 허깅페이스 위에서 모델을 만들고 배포할 수 있다는 약속도 따로 했고요. 근데 이게 말처럼 쉬울까 싶긴 해요. 허깅페이스는 지금 엔비디아뿐 아니라 AMD, 인텔 칩에서도 잘 돌아가게 관리되는 '중립 지대' 이미지가 핵심 자산이었거든요. 해커뉴스에는 이 소식에 댓글이 300개 넘게 달렸는데, 대부분 "중립성이 곧 허깅페이스의 가치인데 그게 유지될 수 있겠냐"는 걱정이었어요.

규모로 보면 이번 인수는 엔비디아 역사상 두 번째로 큰 딜이에요. 1위는 작년 12월에 있었던 그록(Groq) 자산 인수, 200억 달러짜리였죠. 여기에 지난달 미디어텍 전환사채 35억 달러 투자까지 더하면, 최근 1년

딥시크가 API 출시 열흘 만에 비전 모델을 오픈소스로 공개했어요. 파라미터 3050억 개짜리 V4-Flash-Vision-Exp, MIT 라이선스로 누구나 쓸 수 있어요. 텍스트 성능은 유지하면서 이미지 이해 능력만 크게 끌어올렸다고 해요.

이번엔 또 딥시크예요. 🇨🇳 8월 31일, 딥시크가 허깅페이스에 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp라는 이름으로 새 모델 가중치를 슬쩍 올려놨어요. 이름 그대로 V4-Flash 계열에 비전(이미지 이해) 기능을 얹은 실험 모델인데, 공식 발표 같은 것도 없이 그냥 조용히 풀어버린 게 딥시크답다는 생각이 들었어요.

숫자만 보면 꽤 묵직해요. 전체 파라미터는 약 3050억 개인데 실제 토큰 하나 처리할 때 활성화되는 건 130억 개 정도밖에 안 돼요. 256개 전문가(experts) 중 6개에 공유 전문가 1개를 더해서 골라 쓰는 희소 전문가 혼합(MoE) 구조라, 크기에 비해 연산 비용은 확 줄어드는 셈이죠. 43개 레이어에 히든 사이즈 4096, 여기에 비전 인코더와 정렬 모듈까지 얹으면 허깅페이스 저장소 기준 총 3050억 파라미터로 잡힌대요.

기존 V4-Flash-0731과 비교했을 때 텍스트 전용 에이전트 성능은 거의 그대로 유지하면서, 이미지가 섞인 멀티모달 에이전트 작업에서는 성능이 크게 뛰었다고 해요. 근데 진짜 흥미로운 건 타이밍이에요. 이 모델이 API로 먼저 나온 게 딱 열흘 전이었는데, 그새 가중치를 통째로 MIT 라이선스로 열어버린 거거든요. 라마나 퀀 시리즈처럼 상업적 이용까지 자유로운 라이선스라, 스타트업이든 개인이든 그냥 가져다 파인튜닝해서 써도 돼요.

솔직히 이 속도감이 좀 무섭기도 해요. 오픈AI나 구글이 신모델 공개하고 API 접근만 몇 달씩 독점하는 사이, 중국 쪽은 API 열자마자 가중치까지 던져버리는 패턴이 반복되고 있잖아요. 알리바바 큐원도 비슷한 흐름으로 큐원4 아키텍처를 미리 공개했었고요. 오픈소스 진영에서만큼은 중국 랩들이 확실히 주도권을 쥐고 있다는 인상이에요.

물론 성능이 진짜 벤치마크만큼 나오는지는 커뮤니티가 직접 굴려봐야 알 수 있는 부분이라, 아직 판단은 이르긴 해요. 그래도 파라미터 수 대비 활성 비율이나 라이선스 정책을 보면, 딥시크가 이번에도 '가성비'를 화두로 던진 건 분명해 보이네요. 다음엔 또 뭘 조용히 풀어놓을지 궁금해지는 대목이에요.

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지난 주말 OpenRouter에 정체불명 추론모델 'Ox Alpha'가 등장해 벤치마크를 휩쓸었어요. 8월 26일, 제작사가 중국 Z.ai로 확인됐고 가중치는 28일 공개돼요. 저렴하고 강한 중국 오픈소스 모델이 오픈AI·앤트로픽 아성을 흔들고 있어요.

지난 주말, OpenRouter에 이름도 낯선 모델 하나가 슬쩍 올라왔어요. 이름은 'Ox Alpha'. 소개 문구는 코딩과 장시간 에이전트 작업, 프로덕션 워크로드에 맞춘 추론 모델이라는 정도였고, 어느 회사가 만들었는지는 전혀 밝히지 않았어요. 근데 이 모델이 며칠 만에 주요 리더보드에서 최상위권 모델들과 어깨를 나란히 하면서 커뮤니티가 술렁이기 시작했죠.

익명 모델이 벤치마크 상위권에 오르면 늘 그렇듯 추측이 쏟아졌어요. 오픈AI의 미공개 실험 모델이다, 구글 딥마인드의 새 제미나이 변종이다, 심지어 앤트로픽 내부 테스트 빌드라는 얘기까지 나왔죠. 근데 8월 26일, 정답이 공개됐어요. 정체는 중국 AI 스타트업 Z.ai였습니다.

Z.ai는 이달 초 GLM-5.3을 내놓으면서 일부 벤치마크에서 앤트로픽의 Fable 5와 견줄 만한 성능을 보여준 회사예요. 이번 Ox Alpha는 그 뒤를 잇는 카드인 셈이고, 모델 가중치는 8월 28일 수요일 정식 공개될 예정이에요. 오픈소스로 풀린다는 뜻이니, 누구나 다운로드해서 자체 서버에 돌려볼 수 있게 되는 거죠.

솔직히 이 흐름 자체가 새로운 얘기는 아니에요. 딥시크 쇼크 이후로 중국발 오픈소스 모델이 저비용·고성능을 무기로 미국 빅랩을 압박하는 패턴은 계속 반복돼 왔거든요. 근데 이번 건이 좀 다른 지점은, 처음부터 정체를 숨기고 순수 실력으로 순위표에 올라간 다음에 뒤늦게 '사실 우리였다'고 밝혔다는 점이에요. 실력을 증명하고 나서 국적을 드러내는 순서가 꽤 영리한 전략처럼 보이더라고요.

사실 이런 방식이 노리는 효과는 명확해요. 만약 처음부터 '중국산 모델'이라고 태그가 붙었다면 서구권 개발자들이 순위표를 보기도 전에 편견을 갖고 접근했을 수도 있잖아요. 근데 익명으로 먼저 실력을 인정받고 나니, '어, 이게 중국 모델이었어?'라는 반응이 오히려 더 큰 화제성을 만들어낸 셈이죠.

오픈AI와 앤트로픽 입장에서는 마냥 웃을 수 없는 소식이에요. 두 회사 모두 최근 프론티어 모델 가격을 유지하거나 오히려 올리는 쪽으로 움직이고 있는데, 그 옆에서 무료로 풀리는 오픈소스 모델이 비슷한 성능을 보여

오픈AI가 브로드컴과 만든 추론 전용 칩 '할라피뇨' 벤치마크 결과를 처음 공개했어요. GPT-OSS·딥시크 R1·Kimi K2.5 세 모델 테스트에서 와트당 처리량이 최대 104.3배까지 앞섰어요. 다만 본격 배치는 2027년이라 엔비디아와의 진짜 승부는 아직 시작 전이에요.

오픈AI가 드디어 자체 칩 '할라피뇨(Jalapeño)'의 실제 성능 지표를 공개했어요. 사실 이 칩 자체는 작년 10월에 브로드컴과 함께 만든다고 발표했었는데, 그동안 구체적인 숫자는 하나도 안 나왔거든요. 근데 오늘 SemiAnalysis의 공개 벤치마크 InferenceX 결과가 풀리면서 얘기가 좀 달라졌어요. 🔥

테스트는 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, Kimi K2.5 1T 세 개 모델로 진행됐고요. 결과는... 솔직히 예상보다 격차가 컸어요. 와트당 처리량 기준으로 기존 최고 지연시간 구간 대비 최대 104.3배까지 차이가 났다고 하니까요. 물론 모델별 최소치는 8.6배라서 편차는 있지만, 그래도 자릿수 자체가 다른 숫자예요. 📊

일반적인 조건에서는 와트당 작업량이 1.5~1.9배, 종단 지연시간은 1.7~3.6배 단축됐고, 인터랙티브한 워크로드(사람이 실시간으로 답을 기다리는 상황)에서는 2.1~4.1배 더 빨랐다고 해요.

오픈AI 하드웨어 총괄인 리처드 호는 "할라피뇨는 전력 단위당 더 많은 AI 작업을 처리하면서도, 응답은 더 빠르게 돌려준다"고 설명했어요. 칩 설계에서 눈에 띄는 건 프리필(prefill)과 통신 단계 최적화예요. 응답 생성에 쓰이는 KV 캐시를 로컬에 붙여둬서 데이터 이동 지연을 줄이는 방식인데, 이게 왜 중요하냐면 추론 비용의 상당 부분이 실제로는 '계산'이 아니라 '데이터를 옮기는 시간'에서 새기 때문이에요. 엔비디아 블랙웰 같은 범용 GPU는 학습부터 추론까지 다 커버해야 하지만, 할라피뇨는 처음부터 추론 하나만 보고 설계됐으니 이 부분에서 유리할 수밖에 없죠.

다만 김칫국 마시기는 아직 일러요. 실제 배치는 2026년 말에 아주 소규모로 시작하고, 의미 있는 물량은 2027년에나 풀린다고 하거든요. 그때쯤이면 엔비디아도 다음 세대 칩으로 넘어가 있을 테고, 경쟁 구도 자체가 지금과는 또 달라져 있을 거예요.

개인적으로는 이 발표가 벤치마크 숫자 자체보다는 '오픈AI가 칩까지 직접 설계하는 시대'라는 상징성이 더 크다고 봐요. 구글 TPU, 아마존 트레

오픈AI가 GPT-5.6 Sol의 API 가격을 3개월간 20% 넘게 내렸어요. 입력 토큰 20%, 출력 토큰은 무려 33%나 저렴해졌대요. 앤트로픽·중국 모델과의 가격 경쟁이 한 단계 더 격해질 전망이에요.

지난주 금요일(8월 21일), 오픈AI가 개발자들 대상으로 반가운 소식을 하나 던졌어요. 프론티어 모델인 GPT-5.6 Sol의 API 및 크레딧 가격을 앞으로 3개월 동안 20% 넘게 깎아준다는 발표였죠. 오픈AI 공식 X 계정에서 "능력의 최전선을 계속 밀어붙이면서도 효율은 개선하고 있다"는 문구와 함께 공지했는데, 사실 이 정도 폭의 가격 인하는 흔치 않아요.

구체적인 숫자를 보면 체감이 확 오는데요, 입력 토큰은 100만 개당 5달러에서 4달러로, 출력 토큰은 30달러에서 20달러로 내려갔어요. 입력은 20%, 출력은 무려 33% 할인인 셈이죠 📉. 프롬프트 하나하나마다 비용이 쌓이는 서비스 운영팀 입장에서는 꽤 체감되는 변화일 것 같아요.

근데 이 할인이 전 영역에 다 적용되는 건 아니에요. API 요금이랑 ChatGPT Work 크레딧, 그리고 코딩 도구인 Codex 크레딧에만 적용되고, 일반 구독 상품인 Plus·Pro·Business 요금제는 그대로 유지된대요. 그러니까 이번 조치는 딱 '앱 만드는 사람들, 매 요청마다 돈 나가는 사람들'을 정확히 겨냥한 가격 정책인 거죠.

사실 오픈AI가 가격을 내린 게 이번이 처음이 아니에요. 지난달 말에도 Terra랑 Luna 모델 가격을 낮춘 적이 있는데, 한 달도 안 돼서 또 가격표를 손봤다는 거예요. 배경은 뻔하죠. 앤트로픽 오퍼스 라인이 계속 치고 올라오고, 딥시크 같은 중국 모델들은 훨씬 싼 값에 비슷한 성능을 내놓고 있으니까요. 개발자 커뮤니티 붙잡아두려면 가격이 제일 즉각적인 카드일 수밖에 없을 거예요.

솔직히 이런 흐름 보면, 결국 프론티어 모델 시장도 클라우드 인프라 시장처럼 될 것 같다는 생각이 들어요. 성능 경쟁은 계속되겠지만 동시에 가격은 꾸준히 내려가는 구조요. 사용자 입장에서는 나쁠 게 없는 소식이긴 한데, 이 가격 전쟁이 언제까지 지속 가능할지는 좀 지켜봐야 할 것 같네요.

출처

• openai.com
• business-standard.com
• finimize.com

딥시크가 이미지까지 이해하는 실험용 모델 V4-Flash-Vision-Exp를 공개했어요. 벤치마크 11개 중 3개에서 앤트로픽 오퍼스 4.8을 앞질렀대요. 저가 정책까지 맞물리면서 멀티모달 시장 경쟁이 한층 뜨거워질 전망이에요.

솔직히 요즘 딥시크發 소식은 이제 놀랍지도 않을 지경인데, 이번 건 좀 다르네요. 8월 21일, 딥시크가 자사 API 플랫폼에 V4-Flash-Vision-Exp라는 실험용 모델을 슬쩍 올렸어요. 이름 그대로 기존 V4-Flash에 비전 기능을 얹은 버전인데, 텍스트 능력은 그대로 유지하면서 이미지 이해 능력을 새로 붙였다고 합니다.

그냥 이미지 인식 정도면 뉴스거리도 아니죠. 근데 딥시크가 직접 공개한 벤치마크 표를 보면 얘기가 좀 달라져요. 총 11개 벤치마크 중 3개에서 오퍼스 4.8을 이겼다고 주장하고 있거든요 🔥. 특히 시각 관련 벤치마크인 ALE랑 ZeroBench 두 개에서는 확실히 앞섰다고 해요. 텍스트 전용이던 V4-Flash가 비전 기능을 달자마자 이 정도 성능이 나온다는 게, 사실 좀 무섭기도 하고요.

숫자로 보면 더 재밌어요. 터미널벤치 2.1에서는 V4-Flash-Vision-Exp가 83.9점, 기존 V4-Flash가 82.7점, 오퍼스 4.8이 85.0점을 기록했어요. 거의 붙었다고 봐도 될 정도죠. ApexBench Pass@1 기준으로는 텍스트 전용 V4-Flash가 26.2점이었는데 비전 버전은 36.5점까지 뛰었어요 📈. 오퍼스 4.8의 39.4점에는 아직 못 미치지만 격차가 눈에 띄게 줄었죠.

여기서 진짜 포인트는 가격이에요. 딥시크 모델은 원래 다른 프론티어 모델 대비 압도적으로 저렴한 게 특징이었는데, 이번에도 그 전략을 그대로 가져갈 걸로 보여요. 성능은 거의 따라잡고 가격은 훨씬 싸다면, 앤트로픽이나 오픈AI 입장에서는 은근히 신경 쓰일 수밖에 없겠죠 💰.

사실 이런 '실험용(Exp)' 딱지가 붙은 모델들은 보통 몇 주 안에 정식 버전으로 넘어가는 경우가 많았어요. 이번에도 비슷한 수순을 밟을 가능성이 높아 보이는데, 정식 출시 때 가격표가 어떻게 나올지가 진짜 관전 포인트일 것 같아요. 오픈소스 진영 전체의 멀티모달 경쟁력이 한 단계 올라간 느낌이랄까요.

개인적으로는 이 소식을 보면서 '이제 벤치마크 격차로 우위를 논하는 시대가 얼마 안 남았나' 싶은 생각도 들었어요. 물론 딥시크가 공개한 수치는 자체 측정

딥시크가 신모델 V4-프로를 내놓으면서 API 가격도 같이 대폭 올렸습니다. 8월 17일부터 토큰당 가격이 최대 1,100%까지 뛰는 구간도 있습니다. 초저가 전략을 밀어붙이던 딥시크의 방향 전환이라 업계 반응이 뜨겁습니다.

딥시크가 어제 새 플래그십 모델 'V4-프로'를 API로 공개했어요. 근데 같은 날 가격표도 같이 손봤는데, 그 폭이 심상치가 않아요. V4-플래시 출력 토큰은 피크 시간대 기준 100만 토큰당 0.28달러에서 1.32달러로 뛰었고, 모델과 토큰 종류, 시간대에 따라 최대 1,100%까지 오르는 구간도 있다고 합니다. 새 요금은 8월 17일부터 적용돼요.

V4-프로 자체는 스펙이 꽤 화끈해요. 1.6조 파라미터짜리 MoE(전문가 혼합) 구조에 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰, 여기에 추론 강도를 낮음·높음·최대 3단계로 조절할 수 있는 기능까지 붙었어요. 기본값은 '높음'으로 설정돼서 별다른 설정 없이도 씽킹 모드가 켜진 채로 작동합니다. 코딩 에이전트나 복잡한 자율 작업을 겨냥해서 만든 티가 확실히 나요.

인상 전 가격 기준으로 보면 V4-프로는 캐시 미스 입력 100만 토큰당 0.435달러, 캐시 히트는 0.003625달러, 출력은 0.87달러 수준이었어요. 여기에 이제 피크·비피크 시간대 이원화 요금제까지 도입된다고 하니, 사실상 딥시크도 오픈AI나 앤트로픽처럼 수요가 몰리는 시간엔 비싸게, 한가한 시간엔 싸게 받는 구조로 넘어가는 셈이죠. ⚡

솔직히 이 소식이 좀 상징적으로 느껴지는 게, 딥시크는 그동안 "미친 듯이 싸다"는 게 최대 무기였잖아요. 작년 초 R1 나왔을 때도 그거 하나로 실리콘밸리를 흔들어놨고요. 근데 이제 와서 가격을 이렇게 올린다는 건, 결국 이 회사도 GPU 확보 비용이랑 전력 문제에서 자유롭지 못하다는 뜻 아닐까 싶어요. 초저가로 점유율 먼저 확보하고, 이제 슬슬 수익성 챙기기로 넘어가는 흐름 같기도 하고요.

개발자 커뮤니티 반응은 딱 갈려요. "그래도 여전히 서구권 모델보다 싸다"는 쪽이랑 "이럴 거면 딥시크 쓰는 의미가 없다"는 쪽. 실제로 피크 시간대를 피해서 배치 작업을 돌리는 식으로 우회하려는 개발자들도 벌써 나오고 있고요. 중국 AI 랩들의 가격 전쟁이 다음 단계로 넘어가는 건지, 아니면 딥시크만의 일시적인 조정인지는 좀 더 지켜봐야 할 것 같아요.

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• techstartups.com
• openrouter

앤트로픽이 9월 상장을 목표로 투자자 설득에 나섰어요. 기업가치는 9,650억 달러, 오픈AI를 처음으로 앞질렀습니다. 근데 투자자들은 중국 경쟁과 트럼프 정부 관계를 계속 캐물었어요.

솔직히 요즘 AI 업계에서 제일 뜨거운 화제는 "누가 먼저 상장하나"인 것 같아요. 월스트리트저널 보도에 따르면 앤트로픽이 9월, 늦어도 10월 초 IPO를 목표로 모건스탠리, 골드만삭스, JP모건과 함께 투자자 미팅을 돌고 있다고 합니다. 지난 5월 투자 라운드에서 매겨진 기업가치가 9,650억 달러인데, 이게 처음으로 오픈AI의 몸값을 넘어선 수치라고 하네요. 💰

근데 재밌는 건 투자자들 반응이에요. 그냥 돈만 대겠다고 하는 게 아니라 예비 미팅에서 계속 같은 질문을 던졌다고 하는데요, 요약하면 세 가지예요. 중국의 저렴한 AI 모델들이 계속 치고 올라오는데 괜찮냐, 트럼프 행정부와의 관계는 어떻게 되는 거냐, 미국 내 데이터센터 건설에 대한 반발 여론은 어떻게 대응할 거냐. 결국 다 "이게 성장에 어떤 영향을 미치냐"로 귀결되는 질문들이었다고 해요.

앤트로픽 쪽 대응은 꽤 자신감 있어 보이더라고요. 다리오 아모데이 CEO를 비롯한 경영진은 중국 경쟁에 대한 우려를 애써 축소하면서, 결국 사용자들은 그때그때 가장 똑똑한 모델을 쓰고 싶어한다고 강조했대요. 그러면서 중국 모델들이 최상위 서구 모델보다 최소 몇 개월은 뒤처져 있다고 공개적으로 주장하고 있고요.

그런데 이게 그냥 자신감만으로 넘길 얘기는 아닌 게, 앤트로픽은 최근에 자사 AI 모델 2개가 일시적으로 해외 접근 제한을 받은 적도 있고, 국방부의 공급망 리스크 지정에 반발해서 소송까지 건 이력이 있어요. 정부와의 관계가 마냥 매끄럽지만은 않다는 뜻이죠. ⚡

경쟁 구도도 흥미로워요. 오픈AI는 상장 시점을 2027년으로 늦춘 것으로 알려졌고, 중국의 딥시크도 올해 안에 상장 신청을 할 수 있다는 얘기가 나오고 있어요. 즉 앤트로픽 입장에서는 "AI 기업 최초 상장" 타이틀을 놓고 오픈AI와 딥시크 양쪽을 상대로 시간 싸움을 벌이는 셈이에요.

개인적으로는 이 타이밍이 좀 대담하다고 느껴져요. AI 인프라 투자가 과열이다 아니다 말이 계속 나오는 와중에, 코딩 툴 중심으로 매출이 잘 나오고 있다는 걸 믿고 밀어붙이는 거잖아요. 투자자들이 중국 얘기를 계속 꺼내는 것도 결국 "밸류에이션이 너무 비싼 거 아니냐"는 의심이 깔려 있는 거고요.

상

유니트리가 상하이 스타마켓 공모가를 주당 150.8위안으로 확정했어요. 몸값은 610억 위안(약 12조 7천억 원), 딥시크가 전략 투자자로 280억 원어치를 담았어요. 로봇 IPO에 중국 AI 대표주자까지 올라타며 두 산업의 연결고리가 뚜렷해졌어요.

[후속] 어제 오전 상장 절차 돌입 소식을 전해드렸던 유니트리 얘기, 하루 만에 숫자가 다 나왔어요. 8월 6일, 유니트리는 상하이 스타마켓 공모가를 주당 150.8위안(약 3만 원)으로 최종 확정했어요. 신주 약 4,045만 주를 풀어서 61억 위안, 우리 돈으로 약 1조 2,700억 원을 조달할 계획이고요. 이 가격 기준으로 계산한 몸값은 610억 위안, 약 12조 7천억 원이에요. 청약은 8월 10일부터 12일까지고, 상장은 그 이후예요.

근데 진짜 눈에 띄는 건 몸값 숫자가 아니라 누가 투자자로 이름을 올렸는지예요. 전략 배정 물량 808만 주 중 일부를 딥시크가 가져갔거든요. 정확히는 딥시크 모회사인 항저우 딥시크 AI 베이직 테크놀로지가 93만 3,400주를 받았는데, 금액으로 따지면 1억 4,100만 위안, 우리 돈 약 280억 원어치예요. 로봇 회사 IPO에 중국 AI 모델 회사가 전략 투자자로 참여한다는 게 좀 낯설게 느껴지는데, 생각해보면 이상한 조합은 아니에요. 딥시크 같은 파운데이션 모델 회사 입장에서는 결국 자기네 모델을 태울 하드웨어가 필요하고, 유니트리 같은 로봇 제조사는 그 위에 얹을 지능이 필요하니까요.

회사 실적도 같이 공개됐는데, 올해 상반기 매출이 10억 5,200만~11억 2,800만 위안으로 추정된대요. 순이익은 2억 3,600만~2억 8,300만 위안 정도고요. 흑자를 내는 휴머노이드 로봇 회사가 거의 없다는 걸 감안하면 꽤 준수한 성적이에요. 매출총이익률이 60%대라는 얘기도 있었는데, 로봇 하드웨어 회사치고는 소프트웨어 기업 같은 마진율이라 좀 신기하기도 해요.

사실 유니트리는 이미 잘 알려진 회사죠. 왕싱싱이 이끄는 이 회사는 사족보행 로봇이랑 휴머노이드 로봇을 둘 다 만드는데, 가격을 확 낮춘 저가형 휴머노이드로 화제를 모았었어요. 이번에 중국 본토 증시에 처음 상장하는 휴머노이드 로봇 회사가 된다는 것도 상징적이고, 페트로차이나나 중국남방전력망 같은 국영기업까지 전략 투자자 명단에 오른 걸 보면 중국 정부 차원에서 이 회사를 밀어주는 그림도 어느 정도 읽혀요.

개인적으로는 이

백악관이 새 AI 안전 프레임워크의 세부 내용을 공개했어요. 폐쇄형 최첨단 모델만 심사 대상이고 오픈소스는 빠졌어요. 결과적으로 중국 오픈웨이트 모델들이 반사이익을 보게 됐어요.

지난주 저희가 전해드렸던 백악관의 AI 안전성 프레임워크 논의, 기억하시나요? 오픈AI·앤트로픽·구글·메타를 불러서 자율 시험 체계를 논의한다는 소식이었는데, 8월 4일 화요일 비공개 회의에서 그 윤곽이 좀 더 구체적으로 드러났어요. 블룸버그·워싱턴포스트·악시오스가 동시에 보도한 내용을 종합하면 결론은 하나예요. 오픈소스(오픈웨이트) 모델은 이 프레임워크의 심사 대상에서 아예 빠진다는 거죠.

트럼프 행정부가 마련 중인 이 프레임워크는 '커버드 프론티어 모델(covered frontier model)'을 폐쇄형(closed-source)이면서 최첨단 성능을 가지고 국가안보 리스크가 있는 모델로 정의하고 있어요. 반대로 말하면 누구나 다운로드해서 자유롭게 커스터마이징할 수 있는 오픈웨이트 모델은 이 정의에서 빠지는 거고요. 심지어 프레임워크 문구에는 이 프레임워크의 어떤 내용도 이미 공개된 오픈 모델을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다는 조항까지 명시됐다고 해요.

근데 이게 왜 뉴스냐면요, 이 예외 조항의 최대 수혜자가 미국 회사들이 아니라 중국 회사들이 될 가능성이 크기 때문이에요. 딥시크(DeepSeek), 알리바바 큐원(Qwen) 같은 중국 오픈웨이트 모델들이 최근 벤치마크에서 미국 프론티어 모델을 바짝 추격하고 있는 상황인데, 정작 이 모델들이 미국 정부의 새 안전성 심사 대상에서는 제외되는 셈이거든요. 솔직히 아이러니하죠. 미중 AI 경쟁이 치열해지는 와중에, 정작 규제의 그물망은 오픈소스라는 이유로 중국 모델을 비켜가게 생겼으니까요.

백악관은 이 프레임워크를 공개적으로 발표하지 않을 계획이라고도 해요. 세부 내용은 회의에 참여한 기업들에게만 공유된다고 하고요. 그러다 보니 정확히 어떤 기준으로 '프론티어'와 '오픈'을 가를지, 그 경계가 명확한지에 대해서는 아직 베일에 싸여 있어요. 사실 이 프레임워크 자체가 논의되기 시작한 계기는 최근 잇따른 AI 모델 관련 보안 사고들이었잖아요. 오픈AI와 앤트로픽 모델이 안전성 평가 도중 실제 시스템에 무단 접근한 사례가 나오면서, 백악관이 서둘러 대응책 마련에 나선 거였는데요.

이번 예외 조항을 두고 업계 반응은 엇갈려요. 오픈소스 진영에서는 혁신을 위축시키지

알리바바가 2.4조 파라미터 규모 최신 AI 모델 큐원3.8-맥스를 공개했어요. 앤스로픽 모델과 견줄 만한 벤치마크 점수를 냈다고 밝히며 홍콩 주가가 7% 뛰었습니다. 미중 AI 경쟁이 다시 달아오르는 가운데 중국 빅테크 밸류에이션에도 관심이 쏠려요.

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사실 요즘 AI 모델 소식이 하도 쏟아져서 웬만한 발표는 그러려니 하고 넘어가기 쉬운데, 오늘 알리바바가 내놓은 건 좀 다르더라고요. 새 모델 이름은 큐원3.8-맥스, 파라미터 수가 무려 2.4조 개예요. 알리바바가 지금까지 낸 모델 중 가장 큰 규모라고 하네요.

근데 진짜 눈에 띄는 부분은 크기가 아니라 성능 비교표였어요. 알리바바 측이 공개한 벤치마크에서 큐원3.8-맥스가 앤스로픽의 최신 모델 페이블5와 비슷하거나 일부 항목에서는 더 높은 점수를 냈다고 주장했거든요. 크라우드소싱 비교 플랫폼인 아레나닷AI에서는 곧바로 중국 모델 중 텍스트 태스크 1위 자리에 올랐고요. 물론 앤스로픽의 다른 상위 모델들한테는 아직 못 미친다는 단서가 붙긴 했지만, 그래도 중국산 모델이 이 정도 위치까지 올라온 건 의미가 작지 않아요.

시장 반응은 즉각적이었어요. 알리바바 홍콩 상장 주가가 월요일 거래에서 7%가량 뛰었고, 미국 프리마켓에서도 4%대 상승을 보였습니다. 딥시크 쇼크 이후로 중국 AI 기업들 밸류에이션이 계속 저평가됐다는 얘기가 나왔었는데, 이번 발표가 그 흐름을 좀 바꿀 수 있을지 지켜볼 대목이에요.

솔직히 저는 이번 뉴스를 보면서 미중 AI 경쟁 구도가 생각보다 훨씬 촘촘하게 붙어가고 있다는 느낌을 받았어요. 오픈AI, 앤스로픽, 구글이 치고 나가는 사이에 알리바바, 문샷, 딥시크 같은 중국 업체들이 계속 턱밑까지 쫓아오는 그림이잖아요. 특히 오픈소스 전략을 쓰는 큐원 시리즈는 개발자 생태계 장악력 측면에서 무시 못 할 변수고요. 반도체 수출 규제 속에서도 이 정도 스케일 모델을 계속 찍어내는 걸 보면, 중국 AI 산업의 맷집이 예상보다 단단하다는 생각도 들더라고요.

다만 벤치마크 점수라는 게 늘 그렇듯 실사용 체감이랑은 괴리가 있을 수 있어서, 실제 개발자들이 큐원3.8-맥스를 얼마나 채택하는지가 진짜 시험대가 될 것 같아요. 알리바바 클라우드 매출에 이번 모델이 얼마나 기여할지도 다음 분기 실적에서 확인해봐야겠죠. 🇨🇳🤖📈

출처

• bloomberg.com
• cnb

팔로알토네트웍스 유닛42가 딥시크로 완전 자율 해킹을 벌인 중국 해커를 잡아냈어요. 460여 곳을 노렸고 그중 14곳은 실제로 뚫렸다고 해요. AI 에이전트가 사람 없이도 진짜 공격을 해낼 수 있다는 게 확인된 거예요.

솔직히 이 뉴스 보고 좀 소름 돋았어요. 팔로알토네트웍스 산하 위협 분석팀 유닛42(Unit 42)가 7월 30일 공개한 보고서 내용인데, 중국 주하이(Zhuhai) 기반으로 활동하는 해커 한 명이 딥시크(DeepSeek)를 완전 자율 공격 엔진으로 써먹은 정황을 포착했다고 해요. 닉네임은 knaithe, 또는 KnYuan으로도 활동했다고 하고요.

이 사람이 한 건 진짜 단순해요. 텔레그램으로 명령 한 줄 보내고 나서는 거의 손을 뗐다는 거예요. 나머지는 전부 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)라는 오픈소스 프레임워크에 물린 딥시크가 알아서 처리했고요. 타깃 찾기, 취약점 조사, 깃허브에서 공개 익스플로잇 코드 긁어오기, 실제 공격까지 — 사람이 개입한 흔적이 초기 명령 이후로는 거의 없었다고 유닛42는 밝혔어요.

숫자로 보면 더 실감 나요. 460곳 넘는 시스템을 겨냥했고, 그중 실제로 뚫린 건 14곳. 시트릭스 넷스케일러 3대랑 마리모(Marimo) 노트북 인스턴스 11개가 뚫렸대요. 랭플로우(Langflow)를 처음 노렸다가 인증 문제로 실패하니까, 딥시크가 스스로 판단해서 n8n으로 타깃을 바꿨다고 하더라고요. n8n을 고른 이유도 재밌는데, 전 세계에 깔린 인스턴스가 64만 7,017개나 되고 공개 PoC(개념증명 코드)도 많아서 효율이 좋다고 자체 판단했다는 거예요. 이 정도면 거의 사람 침투 테스터가 하는 의사결정이랑 똑같잖아요.

노린 취약점도 꽤 다양했어요. 랭플로우(CVE-2026-33017), n8n(CVE-2026-21858/CVE-2025-68613), 시트릭스 넷스케일러(CVE-2026-3055), 아파치 톰캣(CVE-2026-34486), 마리모 노트북(CVE-2026-39987), PAN-OS(CVE-2026-0300), 윈도우 IKE VPN(CVE-2026-33824)까지 총 7종이나 됐어요. 전체 공격은 취약점 식별, 익스플로잇 확보, 타깃 스캔, 공격 시도 이렇게 네 단계로 계속 돌아가는 구조였고요.

근데 이 작전이 들통난 계기가 좀 허무해요. 헤르메스 에이전트가 텔레그램 명령을 받고 HTTP 파일 서버를 켰는데, 이걸 샌드박스

오픈라우터 주간 사용량 랭킹에서 처음으로 상위 5개 모델이 전부 중국산으로 채워졌어요. 샤오미 미모-V2.5가 주간 10.5조 토큰으로 1위, 두 달 만에 7배 가까이 늘었어요. 오픈AI·구글은 이미 톱10에서 자취를 감췄고 중국 모델 비중이 60%를 넘었어요.

솔직히 이 랭킹표 보고 눈을 의심했어요. 여러 AI 모델을 한데 모아 API로 중계해주는 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)가 8월 2일 공개한 주간 사용량 랭킹을 보면, 상위 5개 모델이 전부 중국 기업 제품이에요. 오픈AI도, 구글도, 앤트로픽도 없어요. 처음 있는 일이라고 하네요.

1위는 샤오미(小米)의 미모(MiMo)-V2.5예요. 주간 호출량이 무려 10.5조 토큰으로, 전주 대비 12% 늘었대요. 근데 더 놀라운 건 증가 속도예요. 샤오미 미모팀에 따르면 두 달 전만 해도 주간 1.5조 토큰 수준이었는데, 두 달 만에 7배 가까이 뛰어서 주간·월간 랭킹 모두 1위를 찍었어요. 이게 가능했던 이유 중 하나가 가격이에요. 샤오미가 미모 API 가격을 최대 99%까지 깎았다고 하니, 개발자들이 몰릴 수밖에 없었겠죠.

2위와 5위는 딥시크(DeepSeek)가 나눠 가졌어요. 성능·용도별로 나눈 두 가지 모델 버전이 각각 순위에 올랐고요. 3위는 텐센트의 훈위안(混元) Hy3인데, 이건 지난 7월 6일에야 완전 오픈소스로 풀린 모델이에요. 근데 전주 대비 사용량 증가율이 999%를 넘었대요. 한 달도 안 돼서 폭발적으로 치고 올라온 거죠. 알리바바 큐원(Qwen)이나 문샷AI 키미(Kimi) 같은 다른 중국 모델들도 최근 몇 주 사이 계속 랭킹 상위권을 오르내리고 있고요.

숫자로 보면 더 실감이 나요. 오픈라우터 전체 트래픽은 주간 20조 토큰이 넘는데, 이 중 중국산 모델이 처리하는 비중이 60%를 넘겼대요. 공급자별로 보면 딥시크가 17.6%(주간 5.13조 토큰)로 가장 크고, 알리바바 큐원이 13.9%로 뒤를 잇는대요. 반대로 7월 한 달 동안 오픈AI와 구글은 오픈라우터 톱10에서 아예 사라졌고, 상위 10개 중 8개를 중국 모델이 차지했다는 얘기도 있어요.

이유는 역시 가성비예요. 딥시크의 V4-프로는 벤치마크 성능이 비슷한 오픈AI GPT-5.5 대비 가격이 12분의 1 수준이라고 해요. 개발자 입장에서 API 비용이 12분의 1로 줄어드는데 성능 차이가 크지 않다면, 어느 쪽을 고를지는 뻔하잖아요. 게다가

LG AI연구원이 7500억 파라미터짜리 한국 최대 AI 모델 'K-EXAONE 2.0'을 공개했어요. 벤치마크 평균 점수가 63.3점에서 70.1점으로 오르고 라이선스도 아파치 2.0으로 바뀌었어요. 국산 AI가 상업적으로 자유로운 오픈웨이트 경쟁에 본격 합류했다는 신호예요.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. LG AI연구원이 7월 31일 허깅페이스에 K-EXAONE 2.0을 올렸는데, 파라미터 수가 7500억 개예요 🤖. 전작보다 세 배 넘게 커진 거죠. '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 두 번째 결과물이라는데, 국내에서 이 정도 규모를 통째로 오픈소스로 푸는 회사는 사실 거의 없었어요.

구조는 MoE(Mixture of Experts) 방식이에요. 256개의 전문가 모듈을 만들어두고, 질문 하나가 들어올 때마다 그중 8개만 골라서 답을 생성하는 식이죠. 덕분에 전체 파라미터는 크지만 실제 계산에 쓰이는 양은 훨씬 적어요. 요즘 딥시크나 큐원 같은 중국 모델들이 다 이 구조를 쓰는데, LG도 같은 판에 정면으로 뛰어든 셈이에요.

성능 얘기를 좀 해보면, 24개 벤치마크 9개 영역 평균 점수가 70.1점 나왔어요 📊. 1세대 EXAONE이 63.3점이었으니까 꽤 올랐죠. 특히 눈에 띄는 게 OpenAI-MRCR이라는 장문 검색 벤치마크인데, 94.4점을 받아서 큐원 3.5(93.0점)랑 딥시크 V4 프로 맥스(92.9점)를 앞질렀대요. 컨텍스트 윈도우도 26만 2144토큰까지 늘어났고, 지원 언어도 한국어·영어·일본어·중국어 포함 10개로 확장됐어요.

근데 진짜 핵심은 성능보다 라이선스인 것 같아요 ✅. 예전 EXAONE은 상업적 이용에 제약이 있는 독점형 라이선스였는데, 이번엔 완전히 아파치 2.0으로 바꿨어요. 다운로드, 수정, 상업적 배포까지 다 자유롭다는 뜻이에요. 그동안 국내 대기업 AI 모델은 "공개는 하는데 마음대로 못 쓰는" 경우가 많았잖아요. 그 벽을 LG가 스스로 허문 거죠.

사실 이 타이밍도 의미가 있어요. 바로 이틀 전인 7월 29일에 SK텔레콤이 6880억 파라미터짜리 'A.X K2'를 오픈웨이트로 풀었거든요. 국내 두 대기업이 며칠 간격으로 초대형 오픈소스 모델을 연달아 내놓은 거예요. 우연이라기엔 타이밍이 절묘해서, 국내 오픈웨이트 경쟁이 본격적으로 붙기 시작한 거 아닌가 싶어요 🇰🇷.

개인적으로는 이게 꽤 반가운 흐름이에요. 그동안 오픈

오픈AI가 챗GPT 등 전체 서비스 활성 사용자가 10억 명을 넘었다고 밝혔어요. 동시에 GPT-5.6 루나는 80%, 테라는 20% 가격을 낮췄어요. AI 모델 가격 경쟁이 다음 라운드로 넘어가는 분위기예요.

오픈AI가 7월 30일, 자사 서비스의 월간 활성 사용자가 10억 명을 넘었고 이용 기업도 200만 곳을 돌파했다고 발표했어요 📊. 근데 이 발표, 타이밍이 묘해요. 바로 같은 시기에 GPT-5.6 라인업 중 두 모델의 가격을 큰 폭으로 내렸거든요.

구체적으로 보면 이래요. 보급형 모델인 GPT-5.6 루나는 입력 토큰 100만 개당 1달러에서 20센트로, 출력은 6달러에서 1.2달러로 떨어졌어요. 무려 80% 인하예요 💰. 중급 모델인 테라도 입력 2.5달러에서 2달러로, 출력 15달러에서 12달러로 20% 내렸고요. 다만 최상위 모델인 솔 가격은 그대로 뒀어요. 플래그십은 안 건드리고 대중용 모델만 확 낮춘 거죠.

오픈AI는 이번 인하가 순수 원가 절감 덕분이라고 설명해요. GPT-5.6을 개발하면서 자사 프로덕션 소프트웨어 최적화와 스페큘레이티브 디코딩 개선에 모델 자체를 투입했더니, 서빙 비용이 20% 줄고 토큰 생성 효율은 15% 이상 올랐다는 거예요. 말은 그럴듯한데, 솔직히 업계에서는 이걸 순수 기술 발전이라기보다 가격 경쟁 신호탄으로 보는 시각이 많아요.

사실 최근 흐름을 보면 이해가 가요. 구글 제미나이가 9억 5천만 명까지 따라붙었다는 소식이 얼마 전에 있었고, 딥시크나 키미 같은 중국 오픈웨이트 모델들도 저가 공세를 이어가고 있거든요 🚀. 오픈AI 입장에서는 저변 사용자층을 지키려면 보급형 모델 가격을 낮출 수밖에 없었을 거예요. 10억 명이라는 숫자 발표도 어쩌면 "우리 아직 압도적 1위"라는 걸 보여주려는 타이밍 플레이였을 수 있고요.

개인적으로는 이 조합이 재밌다고 봐요. 사용자 수 자랑과 가격 인하를 같은 시기에 붙여서 내놓은 건, 규모의 경제로 원가를 낮췄다는 서사를 만들려는 의도가 뻔히 보이거든요. 근데 동시에 이건 그만큼 경쟁이 치열하다는 방증이기도 해요 🔥. 1년 전만 해도 프론티어 모델 가격을 내린다는 건 상상하기 어려웠는데, 이제는 거의 분기마다 이런 뉴스가 나와요.

앞으로 관전 포인트는 두 가지예요 ⚡. 하나는 앤트로픽이나 구글이 여기에 어떻게 맞대응할지. 다른 하나는 이 가격 경쟁이 실제로 API 매출 구조에 어떤 영향을 줄지예요.

SK텔레콤이 매개변수 6,880억 개 규모 독자 AI 'A.X K2'를 허깅페이스에 공개했어요. 전작 A.X K1 대비 평균 성능이 32.2%포인트, 장문·에이전트 영역은 83.9%포인트 뛰었어요. 자체 개발한 SGA 구조로 큐원·딥시크급 해외 오픈소스 모델과 어깨를 나란히 했어요.

오늘(7월 29일) SK텔레콤이 자체 개발한 초거대 AI 모델 'A.X K2(에이닷엑스 케이투)'를 허깅페이스에 공개했어요. 국내 통신사가 만든 모델치고는 규모가 꽤 커요. 매개변수가 6,880억 개인데, 지난 3월에 나온 전작 A.X K1(5,190억 개)보다 한참 늘었거든요 📈.

근데 규모만 키운 게 아니라 성능도 확실히 올랐다는 게 포인트예요. 국내외 14개 벤치마크 평균 점수가 K1 대비 32.2%포인트 뛰었고, 장문 이해나 에이전트 관련 평가에서는 무려 83.9%포인트나 올랐다고 해요. 수학·과학 추론이랑 한국어 지식, 긴 문맥 처리 능력을 특히 신경 써서 키웠다는 게 SK텔레콤 설명이에요.

이걸 가능하게 한 핵심 기술이 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention, 희소 게이트 어텐션) 구조예요. 쉽게 말하면 긴 문서를 통째로 다 훑는 대신, 정말 필요한 부분만 골라서 집중하는 방식이거든요. 그러다 보니 정확도는 유지하면서 산업 현장에서 요구하는 처리 효율까지 챙길 수 있었다고 하고요.

솔직히 국내 기업이 이 정도 규모의 모델을 오픈웨이트로 공개하는 경우가 흔치 않아서 좀 눈에 띄어요. SK텔레콤 측은 A.X K2가 최근 반년 사이 나온 큐원(Qwen), 딥시크(DeepSeek), GLM, 키미(Kimi) 같은 해외 오픈소스 모델들과 비슷한 수준의 성능을 낸다고 밝혔는데, 이게 사실이라면 국내에서도 글로벌 오픈소스 경쟁에 낄 만한 카드가 하나 생긴 셈이에요. 다만 이런 자체 벤치마크 발표는 보통 좋은 쪽으로 해석되기 마련이라, 실제 커뮤니티에서 재현 테스트가 나와봐야 진짜 실력을 알 수 있을 것 같긴 해요.

마침 국내에서는 내년 1월부터 AI 기본법이 본격 시행되고, 정부 차원에서도 자체 초거대 모델 확보를 강조해온 참이라 타이밍도 나쁘지 않아요. SK텔레콤 입장에서는 이번 공개로 자체 기술력을 보여주는 셈이고, 공공 부문 수주에서도 유리한 카드로 쓸 수 있을 거예요.

이번 공개는 제조·국방·바이오 같은 산업 현장에 AX(AI 전환)를 확산시키겠다는 SK텔레콤의 전략과도

문샷AI가 예고했던 대로 키미 K3 전체 가중치를 허깅페이스에 풀었어요. 2.8조 파라미터, 1.4테라바이트 용량으로 역대 최대 오픈웨이트 모델이 됐어요. 이제 오픈소스 진영도 프론티어급 성능을 자체 서버에서 돌릴 수 있게 됐어요.

결국 왔네요. 문샷AI가 지난 7월 16일에 예고했던 키미 K3의 전체 가중치 공개일, 그게 바로 오늘이었어요. 한국시간 기준 오늘 오전 9시(UTC 0시)에 허깅페이스 moonshotai 계정에 2.8조 파라미터짜리 모델 가중치가 올라왔습니다 🔥. 지난주까지만 해도 huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 페이지에는 "Upcoming release"라는 문구만 떠 있었는데, 그게 드디어 실제 다운로드 링크로 바뀐 거죠.

근데 숫자가 좀 어마어마해요. MXFP4 양자화를 적용했는데도 전체 용량이 약 1.4테라바이트. 개인 GPU 한두 장으로는 절대 못 돌리고, 멀티 노드 GPU 클러스터가 있어야 서비스가 가능한 수준이에요.

아키텍처를 보면 896개의 전문가(expert) 중 토큰 하나당 16개만 활성화되는 구조라, 실제 추론에 쓰이는 파라미터는 약 500억 개 정도밖에 안 돼요. 나머지는 저장만 해두고 필요할 때 골라 쓰는 셈이죠. 문샷은 이걸 키미 델타 어텐션(KDA)과 어텐션 레지듀얼(AttnRes)이라는 자체 기법으로 구현했다는데, 전작 키미 K2보다 스케일링 효율이 2.5배 좋아졌다고 주장하고 있어요.

벤치마크 얘기도 안 할 수가 없죠. AI 연구자 네이선 램버트가 정리한 프론티어 모델 랭킹을 보면 1위 앤트로픽 클로드 페이블 5, 2위 오픈AI GPT-5.6 Sol에 이어 3위가 바로 키미 K3예요 🏆. 오픈웨이트 모델 중에서는 부동의 1위고요. 프론트엔드 코드 아레나에서는 1,679점으로 전체 1위를 찍었고, Vals AI 인덱스에서도 2위에 올라 있어요. 솔직히 이 정도면 "오픈소스는 항상 뒤처진다"는 얘기가 더 이상 안 통하는 것 같아요.

이번 공개가 특히 의미 있는 이유는, 그동안 키미 K3를 둘러싼 잡음이 워낙 많았기 때문이에요. 백악관이 "문샷이 앤트로픽 모델을 증류해서 만든 거다"라는 의혹을 제기했었고, 발표 직후엔 나스닥 AI 반도체주가 출렁이면서 '제2의 딥시크 쇼크'라는 말까지 나왔었죠 ⚠️. 소동이 가라앉기도 전에 문샷은 홍콩 IPO까지 추진 중인데, 오늘 실제 가중치 공개로 논란의 무게중심이 "의혹"에서 "

딥시크가 창업자 량원펑의 투자설명회 발언이 유출·확산되자 2차 펀딩을 전면 중단했어요. 목표 밸류는 740억 달러였는데, 컴퓨팅 격차·엔비디아 의존 발언이 문제가 됐어요. 중국 AI 굴기 서사와 실제 발언 사이 온도차가 시장에 부담으로 작용했어요.

이건 좀 신기한 케이스예요. 블룸버그 보도에 따르면 딥시크가 일부 예비 투자자들에게 "며칠 안에 투자계약 서명은 없을 것"이라고 구두로 통보했대요. 나중에 재개할 수도 있다고는 했다는데, 일단 지금은 스톱이에요.

원인은 량원펑이 지난 6월 74억 달러(약 10조 원) 규모 1차 펀딩을 마무리하던 당시, 약 4시간짜리 투자설명회에서 했다는 발언이 최근 유출되면서예요. 이번 2차 펀딩은 밸류에이션 740억 달러(약 74조 원)를 노리고 있었는데, 그 직전에 이 발언이 터진 거죠.

내용을 보면 량원펑은 "중국과 미국의 AI 격차는 결국 인재가 아니라 컴퓨팅 파워 차이"라고 말했다고 해요. 그리고 딥시크가 수출통제에도 불구하고 여전히 엔비디아 칩에 크게 의존하고 있다는 얘기도 했고요. 근데 이게 좀 묘한 게, 그동안 딥시크는 "적은 자원으로도 프론티어급 모델을 만들 수 있다"는 서사로 유명해졌던 회사잖아요. 그 서사와 창업자 본인의 솔직한 발언 사이에 온도차가 좀 있었던 거죠.

거기다 량원펑은 단기 수익화보다 AGI 연구를 우선시하고, 최상위 모델은 계속 오픈소스로 풀 거라는 얘기도 했대요. 투자자 입장에서는 저 얘기가 반가운 소식은 아니었을 거예요. 결국 큰돈 넣었는데 언제 돈이 되는지도 모르겠고, 심지어 핵심 기술을 계속 무료로 공개하겠다는 거니까요.

솔직히 이 발언들 자체는 딱히 새로운 내용은 아니에요. 딥시크가 엔비디아 칩 쓴다는 것도, AGI 우선이라는 것도 업계에서는 어느 정도 알려진 얘기였거든요. 근데 창업자 본인 입으로, 그것도 투자자 앞에서 저렇게 직설적으로 말한 게 텍스트로 새어나가서 화제가 되니까 느낌이 완전히 달라지나 봐요. 투자자들 입장에선 "우리가 아는 얘기랑 창업자가 실제로 믿는 얘기가 다른 건가" 싶은 불안이 생겼을 수도 있고요.

이 타이밍도 공교로워요. 최근 문샷AI 키미 K3 충격이니, 화웨이 어센드 칩만으로 학습했다는 딥시크 V4-Pro 얘기니 하며 중국 AI 굴기 뉴스가 연일 쏟아지던 참이었거든요. 그런 분위기 속에서 정작 가장 유명한 중국 AI 스타트업 창업자가 "사실 우리도 엔비디아 없인 힘들다"는 뉘앙스로

엔비디아·마이크로소프트·메타 등 25개 기업이 오픈웨이트 AI 모델 규제에 반대하는 공동 서한을 냈어요. 정작 오픈AI·앤트로픽·구글 딥마인드·스페이스X는 이 명단에서 빠졌어요. 백악관의 중국 오픈소스 AI 규제 검토 보도가 나온 지 나흘 만에 나온 반응이라 시점이 미묘해요.

현지시간 7월 24일, 엔비디아와 마이크로소프트, 메타를 비롯해 IBM, 델 테크놀로지스, 팔란티어, 허깅페이스까지 총 25개 기업이 워싱턴에 공동 서한을 보냈어요. 요지는 간단합니다. "다운로드해서 직접 돌리는 오픈웨이트 모델에 성급한 규제를 걸지 말아 달라"는 거예요. 🤖

근데 이 서명 명단을 자세히 보면 진짜 흥미로운 지점이 있어요. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 딥마인드, 그리고 스페이스X — 지금 폐쇄형 프론티어 모델을 팔아서 먹고사는 회사들은 하나같이 빠져 있거든요. 이게 우연일 리는 없겠죠. ⚠️

타이밍도 절묘해요. 불과 나흘 전에 트럼프 행정부가 중국산 오픈소스 AI 모델을 막을 카드를 저울질하고 있다는 보도가 나왔었잖아요. 문샷AI의 키미 K3, 딥시크 V4 같은 중국 오픈웨이트 모델이 벤치마크에서 미국 모델을 바짝 따라붙으면서 워싱턴 내부에 "제2의 딥시크 쇼크 오나" 하는 위기감이 커진 직후였고요. 🇺🇸🇨🇳

서한 문구 중에 눈에 띄는 대목이 있었어요. "폐쇄형 모델에만 의존하는 게 본질적으로 안전한 것도 아니다, 해킹당할 수도 있고 오남용될 수도 있고 외부에서 감지 못 하는 방식으로 실패할 수도 있다"는 문장이요. 그러면서 "소수의 폐쇄형 모델에 첨단 AI 역량이 집중되는 것 자체가 위험을 키운다"고 못박았고요.

솔직히 이걸 그냥 "안전이냐 개방성이냐" 논쟁으로만 보면 좀 아쉬워요. 엔비디아 입장에선 오픈웨이트 생태계가 커질수록 GPU 수요가 늘고, 메타는 라마 진영을 지켜야 하고, 허깅페이스는 오픈소스 허브 자체가 사업 모델이잖아요. 반대로 오픈AI·앤트로픽은 폐쇄형 API 구독료가 핵심 수익원이니 굳이 서명할 이유가 없었을 거고요. 결국 각자 지갑이 걸린 문제라는 얘기예요. 💼

그래도 이 논쟁이 실제로 향하는 곳은 정책 쪽이에요. 워싱턴이 중국 오픈웨이트 모델을 규제하겠다고 선을 긋는 순간, 그 규제선이 메타의 라마나 국내 스타트업들이 쓰는 오픈웨이트 모델까지 같이 걸고넘어질 수 있다는 게 25개사의 진짜 걱정으로 보여요. 규제 문턱을 국적 기준으로 그을지, 모델 개방 방식 기준으