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시진핑 주석이 2018년 시작된 WAIC에 처음으로 직접 나와 기조연설을 했어요. 하루 전엔 중국 등 29개국이 세계인공지능협력기구(WAICO) 출범에 서명했어요. 미중 AI 패권 경쟁이 이제 진영 대결 구도로 넘어가는 모양새예요.

이틀 전만 해도 "곧 시진핑이 나온다더라" 하는 예고 기사였는데, 오늘(7월 17일) 상하이에서 진짜로 일이 벌어졌어요. 2026 세계인공지능대회(WAIC) 및 인공지능 글로벌 거버넌스 고위급회의 개막식에 시진핑 국가주석이 처음으로 직접 참석해서 기조연설을 한 거예요. 2018년 WAIC가 시작된 이래 벌써 9번째 대회인데, 그동안은 축전만 보내거나 리창 총리가 대신 참석했었거든요. 이번엔 다르더라고요.

연설 내용도 꽤 명확했어요. 시 주석은 "AI의 진보는 한 나라의 독무대가 되어서는 안 되며, 전 세계가 함께 연주하는 오케스트라의 교향곡처럼 나아가야 한다"고 말했어요. 미국 주도의 AI 패권 구도에 맞서 "우리는 특정 진영이 아니라 포용적 협력을 하겠다"는 메시지를 대놓고 던진 셈이죠. 이번 WAIC 주제도 '지능형 파트너, 함께 만드는 미래'였는데, 딱 이 기조랑 맞아떨어져요.

근데 사실 더 눈여겨봐야 할 건 하루 전날 벌어진 일이에요. 7월 16일, 중국을 포함해 러시아·파키스탄·인도네시아·카자흐스탄·라오스 등 29개국이 상하이에서 '세계인공지능협력기구(WAICO, World AI Cooperation Organization)' 출범 협정에 정식 서명했어요. 왕이 중국 외교부장이 서명했고, 안토니우 구테흐스 UN 사무총장도 참석했더라고요. WAICO는 상하이에 본부를 두는 독립적인 정부간 국제기구로, "UN 헌장의 취지를 지키고 광범위한 협의와 공동 기여를 통해 사람 중심적인 접근"을 하겠다고 밝혔어요. 이 구상 자체는 2025년 WAIC에서 리창 총리가 처음 제안했던 건데, 딱 1년 만에 실제 협정 서명까지 온 거죠.

이번 개막식에서는 '세계를 위한 중국의 지혜' 사례집 발간, AI 협력 액션플랜 발표, 그리고 앞으로 5년간 개도국에 AI 교육·연수 기회 5,000개를 제공하겠다는 계획도 함께 나왔다고 해요. 컴퓨팅 파워와 오픈소스 생태계를 개도국과 나누겠다는 게 핵심 그림이고요.

솔직히 이 흐름을 보면서 든 생각은, AI 패권 경쟁이 이제 "누가 더 좋은 모델을 만드느냐"를 넘어서 "누가 더 많은 나라를 자기 편 규범으로 끌어들이느냐" 싸움으로 옮겨가고

중국 문샷AI의 차세대 모델 'Kimi 3'가 며칠 안에 공개될 전망이에요. 파라미터가 2조~3조 개로 중국산 오픈웨이트 중 최대 규모예요. 앤트로픽 오푸스 4.8과 맞먹거나 넘어설 거란 전망까지 나와요.

솔직히 요즘 중국 오픈소스 모델 소식은 거의 매주 나오는 느낌인데, 이번 건 스케일이 좀 다르네요. 파이낸셜타임스가 익명 소식통을 인용해서, 문샷AI(Moonshot AI)의 차기 모델 'Kimi 3(K3)'가 조만간 나온다고 보도했어요. 정확히 언제인지는 안 밝혔고 그냥 "며칠 안"이라고만 했는데, 업계에서는 다들 촉각을 곤두세우고 있는 분위기예요.

일단 규모부터 심상치 않아요. 파라미터 수가 2조에서 3조 개 사이로 알려졌는데, 이러면 중국에서 나온 오픈웨이트 모델 중 역대 최대 규모가 됩니다. 근데 진짜 관전 포인트는 크기가 아니라 성능이에요. 소식통들 말로는 이번 K3가 앤트로픽의 오푸스 4.8과 맞먹거나, 어쩌면 넘어설 수도 있다는 거예요.

사실 이게 허풍만은 아닌 게, 전작인 Kimi K2.7만 봐도 벌써 꽤 따라붙었거든요. SWE-벤치 베리파이드 기준으로는 오푸스 4.8이 88.6%, K2.7이 60.4%로 아직 28점 차이가 나긴 하는데요. 근데 MCP 마크 베리파이드—AI가 도구를 얼마나 정확히 호출하는지 보는 벤치마크—에서는 K2.7이 81.1%로 오푸스(76.4%)를 오히려 앞섰어요. 게다가 딥서치QA에서는 92.5%를 찍었고, 가격은 오푸스 대비 6.25배나 싸요. 코딩 최상위 성능은 아직 밀리지만, 특정 영역에선 이미 역전 사례가 나오고 있다는 얘기죠.

이 타이밍도 눈여겨볼 만해요. 문샷AI는 지난 5월에 200억 달러 밸류에이션으로 20억 달러를 조달했는데, 지금은 315억 달러 밸류에이션으로 추가 투자 유치 중이라는 얘기가 돌고 있어요. 두 달 만에 몸값이 50% 넘게 뛴 셈이죠. K3 공개 타이밍을 이 투자 라운드에 맞췄다고 보는 시각도 있고요.

개인적으로 흥미로운 대목은, 요즘 기업들이 폐쇄형 모델 대신 오픈웨이트를 고르는 이유가 꼭 '싸서'만은 아니라는 거예요. 데이터를 외부 클라우드에 보내기 꺼려하는 프라이버시 이슈 때문에 오픈소스를 택하는 기업들이 늘고 있다는 분석도 있거든요. 만약 K3가 정말 오푸스급 성능을 오픈웨이트로 내놓으면, 앤트로픽·오픈AI 입장에서는 엔터프라이즈 시장에 신경 쓰이는 경쟁자가 하나 더 생기는 셈이에요.

물론 아직은 파이

미라 무라티의 씽킹머신스랩이 첫 오픈웨이트 모델 '잉클링'을 공개했어요. 9750억 파라미터에 45조 토큰으로 학습한 멀티모달 모델이에요. 오픈AI 출신이 만든 모델이 중국 오픈소스 진영에 맞불을 놓은 셈이에요.

씽킹머신스랩이 드디어 첫 오픈웨이트 모델을 내놨어요. 이름은 '잉클링(Inkling)', 오픈AI 전 CTO 미라 무라티가 2024년 9월 회사를 나와 차린 곳인데, 9개월 넘게 조용히 준비만 하다가 이번에 처음으로 가중치를 통째로 공개한 거예요. 🤖

스펙부터 볼까요. 총 파라미터는 9750억 개, 근데 실제로 프롬프트 하나 처리할 때 쓰는 활성 파라미터는 평균 410억 개 수준이에요. MoE(전문가 혼합) 구조라서 그런데, 텍스트·이미지·오디오·영상까지 45조 토큰을 넣어서 학습시켰대요. 입력은 텍스트·이미지·오디오·영상 다 받고, 출력은 텍스트(코드나 구조화된 데이터 포함)로만 나오는 구조고요.

근데 성능이 은근히 매섭더라고요. 엔비디아 네모트론3 울트라랑 비교했을 때 코딩 성능은 비슷한데 토큰은 3분의 1만 쓴다고 해요. 브리지워터 어소시에이츠랑 같이 돌린 금융 추론 벤치마크에서는 84.7%를 찍었는데, 이게 기존 프로프라이어터리 모델들 최고 성능을 비용은 10분의 1 이하로 내면서 넘어섰다고 해요. 숫자만 보면 좀 믿기 힘든데, 사실이라면 꽤 파격적이에요.

라이선스는 완전 오픈웨이트라 누구나 무료로 다운로드해서 쓸 수 있어요. 대신 파인튜닝은 씽킹머신스 자체 플랫폼인 '팅커(Tinker)'에서 유료로 돌리는 구조예요. 회사는 토큰당 과금 대신 이 플랫폼 이용료로 돈을 벌겠다는 전략인 셈이죠. 학습은 엔비디아 GB300 NVL72 시스템에서 했는데, 지난 3월 엔비디아랑 발표했던 파트너십이 이렇게 이어진 거네요.

솔직히 이 타이밍이 재밌어요. 요즘 Z.ai GLM-5.2 같은 중국 오픈소스 모델들이 가성비로 치고 올라온다는 얘기가 계속 나오는 와중에, 서방 진영에서 무라티가 오픈웨이트 카드를 꺼낸 거잖아요. 퓨처럼그룹의 미치 애슐리는 서구 기업들에 토큰당 API 과금 대신 커스터마이징 경제로 옮겨갈 수 있는 신뢰할 만한 대안을 줬다고 평가했고, 컨스텔레이션 리서치의 홀거 뮬러는 아예 업계를 뒤흔들 수 있다고까지 했어요.

2000억 달러대 시드 투자 받고 나온 지 1년, 근데 그동안 프로덕트다운 프로덕트가 없어서 말이 많았던 회사가 이제야 손에 잡히는 걸 내놨어요. 개인적

리플렉션AI가 네비우스와 1조 원 넘는 컴퓨팅 계약을 새로 맺었어요. 2029년까지 엔비디아 GB300 칩 접근권까지 포함된 대형 딜이에요. 오픈AI·앤트로픽 대항마를 노리는 스타트업들의 컴퓨팅 확보전이 본격화됐어요. 🚀

오늘(7월 14일) 나온 소식인데요, 구글 딥마인드 출신 연구자 두 명이 만든 스타트업 리플렉션AI가 클라우드 업체 네비우스와 10억 달러(약 1조 3900억 원)가 넘는 컴퓨팅 계약을 체결했어요. 블룸버그가 처음 보도했고, 로이터·야후파이낸스 등이 잇따라 받아 썼습니다.

계약 기간은 2029년까지고, 여기엔 엔비디아의 최신 칩인 GB300에 대한 접근권도 포함돼 있어요. 리플렉션AI는 오픈AI나 앤트로픽처럼 폐쇄형 모델을 파는 대신, 오픈소스 모델을 만들어서 프런티어 모델의 대안을 자처하는 회사예요. 근데 오픈소스로 방향을 잡았다고 해서 컴퓨팅 수요가 적은 건 절대 아니거든요. 오히려 학습·서빙에 들어가는 GPU 물량은 폐쇄형 모델 회사 못지않게 필요해요.

사실 이번 딜, 처음이 아니에요. 리플렉션AI는 지난 6월에도 스페이스X와 컴퓨팅 계약을 맺었는데, 보도에 따르면 2029년까지 매달 약 1억 5000만 달러씩 지불하는 조건이었대요. 두 달 새 대형 컴퓨팅 계약을 두 건이나 체결한 거죠. 스타트업치고는 꽤 공격적인 페이스라고 봐요.

네비우스 입장에서도 이번 계약은 나쁘지 않은 소식이에요. 계약 발표 직후 네비우스 주가가 3% 가까이 올랐다고 하더라고요. 네비우스는 엔비디아 GPU를 기반으로 한 '네오클라우드' 사업자 중 하나인데, 최근 몇 달 사이 마이크로소프트나 메타 같은 빅테크 대신 이런 신흥 클라우드 업체와 계약하는 AI 스타트업이 눈에 띄게 늘고 있어요.

솔직히 이 그림, 생각보다 시사하는 바가 커요. AI 스타트업들이 프런티어 모델 경쟁에서 살아남으려면 결국 GPU 확보가 관건이라는 걸 다시 한번 보여주거든요. 모델을 아무리 잘 설계해도 학습시킬 컴퓨팅이 없으면 무용지물이니까요. 그리고 이게 리플렉션AI만의 얘기가 아니라, 데이터센터 공급이 수요를 못 따라가는 지금 업계 전체의 흐름이라는 게 더 중요한 포인트예요.

개인적으로는 이런 장기 컴퓨팅 계약이 앞으로 스타트업 밸류에이션에도 영향을 줄 거라고 봐요. 매출이나 이용자 수보다 "누구랑 몇 년짜리 GPU 계약을 맺었는가"가 투자자들 사이에서 새로운 평가 기준이 되고 있는 느낌이랄까

메타가 처음으로 돈 받고 파는 AI 모델을 내놨어요. 코딩 에이전트용 '뮤즈 스파크 1.1', 100만 토큰 컨텍스트가 특징이에요. 저커버그가 3년 만에 X에 직접 글을 올릴 정도로 공들인 발표였어요.

근데 이 소식에서 제일 눈에 띄는 포인트는 사실 모델 스펙이 아니라 저커버그예요. 마크 저커버그가 7월 9일, 무려 3년 만에 자기 X(옛 트위터) 계정에 직접 글을 올려서 이 발표를 알렸거든요. 그만큼 메타 내부에서 이번 출시를 크게 본다는 신호겠죠. 🚀

메타 슈퍼인텔리전스랩스가 내놓은 '뮤즈 스파크 1.1'은 코딩·에이전트 작업에 특화된 멀티모달 추론 모델이에요. 도구 사용, 컴퓨터 조작, 코딩, 멀티모달 이해 쪽에서 큰 폭으로 성능이 올랐다고 하고요. 특히 100만 토큰짜리 컨텍스트 윈도우를 스스로 관리한다는 점이 흥미로운데, 예전 작업 내용을 기억해뒀다가 필요할 때 다시 꺼내 쓰고, 중요한 단계는 남기고 나머지는 압축하는 식으로 작동한대요. 대규모 코드 마이그레이션처럼 시간이 오래 걸리는 작업에 맞춘 설계인 거죠. 💼

가격은 입력 100만 토큰당 1.25달러, 출력 100만 토큰당 4.25달러예요. 앤트로픽의 클로드 하이쿠 4.5나 오픈AI의 GPT-5.6 루나랑 비슷한, 사실 살짝 더 비싼 수준으로 책정됐어요. 최저가 승부보다는 "이 정도 가격에 이 정도 성능"이라는 포지셔닝을 노린 것 같아요.

이번 출시와 함께 새로운 '메타 모델 API'도 같이 열렸어요. 개발자들이 뮤즈 스파크를 API로 붙여서 코딩 어시스턴트 같은 걸 만들 수 있게 된 거고요, 지금은 미국에서 퍼블릭 프리뷰로만 풀렸어요.

사실 메타가 그동안 라마(Llama) 시리즈를 오픈소스로 무료 공개해온 걸 생각하면, 이번에 유료 API 모델을 내놓은 게 좀 낯설어요. 그만큼 코딩 에이전트 시장이 돈이 된다고 판단한 거겠죠. 앤트로픽의 클로드 코드, 오픈AI의 코덱스가 꽉 잡고 있는 시장에 메타까지 뛰어든 셈이니까, 개발자 입장에서는 선택지가 늘어나서 나쁠 건 없어 보여요.

개인적으로는 메타가 '무료 오픈소스 라마' 이미지를 벗고 유료 상품 라인업을 늘리는 이번 행보가 꽤 상징적으로 느껴져요. 오픈소스로 생태계를 넓히던 전략에서, 이제는 직접 매출을 내는 쪽으로 무게중심을 옮기는 건 아닐지 궁금해지네요.

출처

• techcrunch.com
• cnbc.com
• bloomberg.com

미국 기업 AI 토큰 사용량의 최대 46%가 중국산 모델로 흘러가고 있다는 CNBC 보도가 나왔어요. 미 하원은 커서·에어비앤비를 콕 집어 중국 모델 사용 실태를 조사 중이에요. 근데 정작 중국은 자국 AI 모델의 해외 접근을 제한할지 고민 중이라 상황이 묘하게 꼬였어요.

CNBC가 오픈라우터 데이터를 인용해서 낸 기사가 좀 충격적이더라고요. 미국 기업들이 쓰는 AI 토큰 중 중국산 모델 비중이 지난 2월 8일 이후 매주 30%를 넘겼고, 한 주는 46%까지 찍었대요. 1년 전만 해도 평균 11%였고, 2025년 상반기엔 4.5%에 불과했거든요. 근데 1년 만에 4배 넘게 뛴 거예요. 딥시크나 지에이아이(Z.ai) 같은 회사 모델이 오픈AI·앤트로픽보다 60~90% 더 싸다는 게 제일 큰 이유고요.

솔직히 이 숫자 자체는 예견된 결과이긴 해요. 기업 입장에서 성능 차이가 확 줄었는데 가격은 몇 배씩 차이 나면, 비용에 민감한 팀부터 옮겨가는 게 당연하잖아요. 근데 문제는 이게 그냥 "가격 경쟁"으로 안 끝난다는 거예요. 미 하원 국토안보위원회랑 중국특별위원회가 지난 4월부터 이미 이 흐름을 조사하고 있었는데, 최근엔 커서(스페이스X가 인수 중인 그 커서 맞아요)랑 에어비앤비한테 직접 서한까지 보냈어요. 커서는 자체 모델 '컴포저 2'를 만들 때 문샷AI의 '키미'를 썼고, 에어비앤비는 고객 서비스에 알리바바 '큐원'을 쓴 게 문제가 됐고요.

국무부 대변인은 CNBC에 "중국 AI 모델은 베이징의 서사를 밀어붙이고 반체제 발언을 검열하도록 설계됐다"며 우려를 표했는데, 실제로 검토되는 대응책은 연방 조달 금지 같은 거예요. 정부 기관이나 정부와 거래하는 민간기업이 중국 모델을 못 쓰게 막는 방식이죠. 근데 이것도 한계가 뚜렷해요 — 딥시크 같은 모델은 가중치가 이미 오픈소스로 인터넷에 풀려 있어서, 법으로 막는다고 실제 사용을 완전히 차단하긴 어렵거든요.

사실 이 흐름, 몇 달 전부터 조짐이 있었어요. 작년까지만 해도 중국 모델은 "성능은 그럭저럭인데 검열·보안 리스크 때문에 기업이 쓰기엔 부담스럽다"는 인식이 강했거든요. 근데 딥시크가 가격 대비 성능에서 확실한 인상을 남긴 뒤로, 스타트업이나 비용에 민감한 팀부터 슬금슬금 옮겨가기 시작했고 이젠 대기업 워크로드까지 침투한 거예요. 오픈라우터 데이터가 이걸 숫자로 보여준 거고요.

근데 진짜 아이러니한 건 따로 있어요. 미국이 "중국 모델

AI 반도체 스타트업 샘바노바가 1조 3천억 원(10억 달러) 규모 시리즈F를 유치했어요. 기업가치는 11조 원(110억 달러)까지 뛰어 5개월 만에 몸값이 확 불어났어요. 버블 경고가 쏟아지는 와중에도 엔비디아 대항마 투자는 계속 몰리고 있다는 신호예요.

오늘 테크크런치·블룸버그·CNBC가 동시에 보도했더라고요. AI 반도체 스타트업 샘바노바 시스템즈가 시리즈F 라운드 1차 클로징으로 10억 달러(약 1조 3천억 원)를 확보했고, 기업가치는 110억 달러(약 11조 원)로 뛰었다고요. 이번 라운드는 제너럴 애틀랜틱이 주도했고, 셀리그먼 벤처스, T. 로우 프라이스, 캐피털 그룹 등이 참여했어요.

숫자만 보면 그냥 대형 라운드 하나 같은데, 타이밍을 보면 얘기가 달라져요. 샘바노바는 지난 2월에 SN50 칩을 공개하면서 3억 5천만 달러짜리 시리즈E를 마감했거든요. 근데 딱 5개월 만에 몸값이 또 뛴 거예요. 그것도 그냥 오른 게 아니라 데카콘(기업가치 10조 원 이상) 반열에 새로 올라선 거고요. 2차 클로징도 몇 주 안에 마무리될 예정이라 밸류에이션이 더 올라갈 가능성도 있어요.

샘바노바가 파는 건 엔비디아 GPU의 대안이에요. 자체 개발한 데이터플로우 아키텍처 칩으로 추론 비용을 낮추는 걸 내세우는 회사인데, 엔비디아 의존도를 줄이려는 하이퍼스케일러·엔터프라이즈 수요가 이 회사한테 계속 몰리고 있다는 뜻이죠. 근데 솔직히 이 흐름이 새삼스럽진 않아요. 세레브라스, 그록(반도체 쪽 Groq) 같은 회사들도 비슷한 포지셔닝으로 계속 투자를 받아왔잖아요. 엔비디아가 시장을 독점하다시피 하니까, 자금이 있는 투자자들은 대안 칩 회사에 분산 베팅을 하는 거예요.

샘바노바 자체 사업 얘기도 짚고 넘어가면, 이 회사는 원래 데이터센터용 커스텀 칩과 풀스택 플랫폼을 같이 파는 걸로 유명했어요. GPU를 따로 사고 소프트웨어를 따로 얹는 방식이 아니라, 하드웨어·소프트웨어를 통째로 묶어서 파는 전략이었죠. 최근엔 오픈소스 모델을 자사 칩 위에서 빠르게 돌리는 추론 서비스 쪽으로도 영역을 넓혔고요. 엔비디아가 학습(training) 시장을 꽉 잡고 있는 사이, 추론(inference) 비용을 낮추고 싶은 기업들을 노리는 포지셔닝인 거예요.

재밌는 건 투자자 구성이에요. T. 로우 프라이스나 캐피털 그룹처럼 원래 상장주식 위주로 운용하던 자산운용사들이 비상장 AI 반도체 스타트업에 직접 들어오고 있거든

중국 메이투안이 1.6조 파라미터 AI 모델 LongCat-2.0을 오픈소스로 공개했어요. 엔비디아 칩 없이 국산 어센드 910 칩 5만 장으로만 학습했다는 게 핵심이에요. 반도체 수출규제로도 중국 AI를 막기 어렵다는 걸 보여주는 사례라 주목돼요.

배달앱으로 유명한 그 메이투안 맞아요. 음식 배달 중개업체가 이번엔 프런티어급 AI 모델을 내놨어요. LongCat-2.0이라는 이름의 이 모델, 파라미터가 무려 1.6조 개예요. 근데 숫자보다 더 놀라운 건 학습 방식이에요. 엔비디아 GPU를 단 한 장도 쓰지 않고, 화웨이의 어센드 910 칩 5만 장으로만 처음부터 끝까지 학습시켰다고 밝혔거든요.

구조를 좀 더 뜯어보면, LongCat-2.0은 MoE(전문가 혼합) 방식이라 1.6조 개 파라미터를 다 쓰는 게 아니라 토큰마다 필요한 전문가 조합만 골라 쓰는 구조예요. 그 덕에 실제 연산에 활성화되는 파라미터는 훨씬 적고, 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰까지 지원해요. 메이투안은 이 모델을 자체적으로 "제미나이, GPT-5.5, 클로드 오퍼스급 폐쇄형 모델과 견줄 만하다"고 소개했는데, 특히 코드 이해와 에이전트형 작업에서 강점을 강조했어요. 실제로 오픈라우터 사용량 랭킹에서 상위권을 찍었다는 얘기도 나와요.

솔직히 이 소식이 왜 중요한지는 맥락을 알아야 와닿아요. 미국은 계속 엔비디아 첨단 GPU의 중국 수출을 막아왔잖아요. 그런데 딥시크에 이어 메이투안까지, 국산 ASIC 클러스터만으로 트릴리언 파라미터급 모델을 훈련시켜서 오픈소스로 풀어버렸어요. 이건 수출 규제의 실효성 자체에 물음표를 던지는 사례예요. 화웨이 어센드 칩과 자체 병렬처리 기술, HCCL 통신 라이브러리 조합만으로 이 정도 규모를 소화했다는 게, 중국 반도체 생태계가 예상보다 빠르게 자립하고 있다는 신호로 읽혀요.

물론 검증되지 않은 부분도 있어요. 메이투안이 자체 발표한 벤치마크 비교라 제3자 검증이 필요하고, 정확한 학습 토큰 수나 라이선스 세부조건도 아직 다 공개되진 않았어요. 그래도 오픈소스로 가중치를 풀었다는 것 자체는 확인된 사실이라, 커뮤니티에서 직접 검증이 시작될 거예요. 저는 개인적으로 이 흐름이 재밌는 게, 정작 미국 규제가 겨냥한 건 '중국이 첨단 모델을 못 만들게 막는 것'이었는데 결과적으로는 '자체 칩 생태계를 더 빨리 키우게 만든' 거 아닌가 싶거든요.

앞으로 다른 중국 빅테크들도 비슷한 행보를

딥시크가 창업 후 처음으로 외부 투자를 받았어요, 규모는 10조 원이에요. 텐센트·CATL 등이 참여했지만 의결권은 중국 국가펀드에만 주어졌어요. 알리바바식 폐쇄 전략과 달리 딥시크는 오픈소스 노선을 유지하겠다고 했어요.

솔직히 이 소식 보고 좀 놀랐어요. 딥시크면 작년 초에 저렴한 학습 비용으로 전 세계 AI 업계를 흔들어놨던 그 회사잖아요. 근데 지금까지 외부 투자를 한 번도 안 받았다는 게 사실 더 신기했어요. 창업자 량원펑이 자기 돈이랑 자신이 운영하던 헤지펀드 환쿼드(High-Flyer) 수익만으로 회사를 굴려온 거니까요.

이번에 처음으로 외부 자금 문을 열었는데, 규모가 500억 위안, 우리 돈으로 약 10조 원이에요. 이 라운드가 끝나면 딥시크 몸값은 350억~400억 위안, 그러니까 68조 원 안팎으로 뛸 걸로 보여요. 투자자 명단도 화려해요 📊. 텐센트가 100억 위안을 넣었고, 배터리 공룡 CATL이 50억 위안, 여기에 징둥(JD.com)이랑 넷이즈까지 이름을 올렸어요.

근데 진짜 흥미로운 대목은 따로 있어요. 량원펑 본인이 200억 위안, 그러니까 이번 라운드에서 가장 큰 금액을 직접 넣었대요. 회사에 대한 지배력을 놓지 않겠다는 의지로 읽혀요. 게다가 투자 구조 자체가 특이한데, 투자자들은 딥시크 본사가 아니라 량원펑이 관리하는 유한책임조합(LP)에 돈을 넣는 방식이에요. 지분은 사도 회사 의사결정에는 못 낀다는 뜻이죠.

여기서 유일한 예외가 중국 국가AI산업투자펀드예요. 10억 위안을 넣으면서 락업 조건도 면제받고, 의결권까지 유일하게 받았어요 🇨🇳. 나머지 민간 투자자들은 5년 동안 지분을 팔 수도 없어요. 사실상 "돈은 받되 간섭은 국가만 허용한다"는 구조인 셈이에요.

이 와중에 량원펑은 투자자들 앞에서 오픈소스 노선은 계속 가겠다고 못 박았대요. AGI를 향한 큰 그림도 포기 안 하겠다고 했고요. 오픈AI나 앤트로픽이 폐쇄형 API로 승부를 보는 것과는 결이 완전히 다른 전략이죠. 개인적으로는 이 조합이 좀 아이러니하다고 생각해요. 오픈소스를 표방하면서 회사 지배구조는 국가와 창업자만 완전히 틀어쥐는 거니까요.

어쨌든 이번 라운드로 딥시크는 확실히 "국가급 전략 자산"으로 격상된 분위기예요. 중국 정부 입장에서도 오픈소스 AI 모델 하나쯤은 확실한 우군으로 만들어두고 싶었을 거고요. 미중 AI 경쟁이 이제 모델 성능뿐 아니라 자본 구조 싸움으로도 번지

AI 코딩 에이전트 Devin을 만든 Cognition이 보안 전담 에이전트 'Devin Security Swarm'을 출시했어요. 실제 취약점 50개 중 36개를 찾아내며 경쟁 도구보다 비용은 30% 낮았어요. 보안 인력 부족에 시달리던 기업들에게 새로운 대안이 될 수 있을지 주목돼요.

다들 Devin 아시죠? Cognition이 만든 그 AI 소프트웨어 엔지니어요. 근데 이번엔 코딩이 아니라 보안 쪽으로 손을 뻗었어요 🔒. 7월 1일, Cognition이 'Devin Security Swarm'이라는 새 제품을 공개했습니다. 한마디로 말하면 코드베이스를 통째로 훑으면서 진짜 위험한 취약점만 골라내는 AI 에이전트 군단이에요 🤖.

이름에 Swarm(무리)이 들어간 이유가 있어요. 이 시스템은 Agentic MapReduce라는 구조를 쓰는데, 거대한 코드베이스를 여러 조각으로 나눠서 각각 에이전트가 병렬로 스캔하고, 다시 결과를 모으는 방식이에요. 그냥 취약점을 나열하는 게 아니라, 샌드박스 환경에서 실제로 그 취약점이 익스플로잇 가능한지 검증까지 한 다음, 고칠 수 있는 PR(수정 제안)까지 자동으로 열어줘요.

성능 수치도 꽤 구체적으로 공개했어요 📊. GitHub Security Advisory에 등록된 실제 취약점 50개, 14개 프로그래밍 언어를 대상으로 벤치마크를 돌렸는데, Devin Security Swarm이 그중 36개를 찾아냈대요. 테스트한 다른 AI 보안 스캐너들보다 많은 수치고, 발견당 비용은 가장 정확했던 경쟁 도구보다 30% 낮았다고 해요. 게다가 다른 도구는 하나도 못 찾았는데 Devin만 찾아낸 치명적(critical) 취약점이 3개나 있었다고 하네요.

사실 보안 업계에서는 벌써 이런 얘기가 나온 지 좀 됐어요. 전 세계 오픈소스 프로젝트에 쌓여있는 미해결 취약점(vulnerability backlog)이 인간 보안 인력만으로는 도저히 감당이 안 되는 규모거든요. GPT-5.5-Cyber 같은 다른 AI 보안 도구가 리눅스 커널에서 익스플로잇 32개를 자동으로 찾아낸 사례도 최근에 있었죠. 이번 Devin Security Swarm도 같은 흐름 위에 있는 셈이에요.

가격은 실행당 90달러 수준으로 알려졌어요 💵. 사람 보안 엔지니어가 코드 하나하나 리뷰하는 것보다 훨씬 싸고 빠르죠. Cognition 측은 이미 여러 대형 기업이 정기 보안 스캔용으로

오픈소스 AI 인프라 스타트업 Together AI가 8억 달러 시리즈 C를 유치했어요. 16개월 만에 밸류에이션이 33억 달러에서 83억 달러로 2.5배 뛰었어요. 엔비디아까지 투자자로 참여하며 오픈소스 추론 시장의 무게중심이 옮겨가고 있어요.

Together AI라는 이름, 최근 들어 부쩍 자주 들리지 않으셨나요? 근데 이번엔 숫자가 좀 크네요 📈. 7월 1일, 이 회사가 8억 달러(약 1조 800억 원) 규모 시리즈 C 펀딩을 마감했다고 발표했어요. 이번 라운드로 회사 밸류에이션은 83억 달러(약 11조 2,000억 원)까지 올라갔습니다.

사실 이 숫자가 왜 놀라운지 이해하려면 타임라인을 봐야 해요. Together AI는 16개월 전인 2025년 초, 시리즈 B에서 3억 500만 달러를 유치하며 밸류에이션 33억 달러를 인정받았어요. 그런데 이번에 83억 달러로 뛰었으니, 1년 반도 안 돼서 몸값이 2.5배 넘게 오른 셈이에요.

이번 라운드는 사우디 국영 에너지 기업의 투자 자회사인 Aramco Ventures가 주도했고, Vista Equity Partners, General Catalyst, Emergence Capital, 그리고 엔비디아까지 참여했어요 🚀. 엔비디아가 GPU를 파는 회사이면서 동시에 그 GPU를 빌려주는 회사에도 투자한다는 게 좀 흥미롭죠. March Capital, Pegatron, SentinelOne의 S Ventures도 이름을 올렸고요.

Together AI가 하는 일은 간단히 말하면 오픈소스 AI판 AWS 같은 거예요. 엔비디아 GPU 클러스터를 빌려주고, 그 위에서 오픈웨이트 모델을 돌릴 수 있게 해주는 추론 인프라를 팝니다. Cursor, Cognition, Decagon 같은 요즘 잘나가는 AI 스타트업들이 고객사로 이름을 올리고 있어요. 회사 측 설명으로는 최근 분기 기준 연간 예약 매출(ARR)이 11억 5,000만 달러를 넘겼다고 해요 💰.

솔직히 이 흐름, 우연이 아니에요. 최근 여러 기업들이 GPT나 클로드 같은 폐쇄형 모델의 토큰 비용에 부담을 느끼고 오픈웨이트 모델로 갈아타는 사례가 늘고 있거든요. 팰런티어의 알렉스 카프도 최근 “토큰 과금 모델에 뭔가 완전히 잘못됐다”고 공개 비판했을 정도예요. 이런 분위기에서 저렴하고 빠른 오픈소스 추론 인프라를 제공하는 Together AI 같은 네오클라우드 회사들이 반사이익을 보는 그

엔비디아와 팔란티어가 미국 정부·핵심 인프라용 '주권형 AI' 패키지를 공동 출시했어요. 엔비디아 컴퓨팅·Nemotron 모델과 팔란티어 AIP·온톨로지·아폴로를 결합한 구조입니다. 소버린 AI 시장이 2025년 1,500억 달러에서 2030년 6,000억 달러로 커질 거란 전망이 배경이에요.

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이번 조합, 솔직히 나올 만한 조합이었다 싶으면서도 막상 보니 규모가 크더라고요 🤖. 6월 29일 팔란티어가 엔비디아와 손잡고 미국 정부 기관과 핵심 인프라 부문을 겨냥한 '주권형 AI(Sovereign AI)' 이니셔티브를 발표했습니다. 엔비디아의 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 생태계, 그리고 오픈소스 모델 Nemotron을 팔란티어의 AIP, 온톨로지(Ontology), 파운드리(Foundry), 아폴로(Apollo) 플랫폼과 결합하는 방식이에요.

핵심은 '보안'과 '통제권'이에요. 이번 패키지는 정부 기관이 자체 데이터로 AI를 학습시키고, 그 결과물인 모델의 소유권을 온전히 유지하면서 기밀·에어갭 환경에서도 배포할 수 있게 설계됐습니다. 데이터 접근 통제, 보안 경계 설정, 고객별 격리, 데이터 이동성, 전체 감사 기능까지 포함됐다고 하니 사실상 '정부 전용 AI 클라우드'를 통째로 만든 셈이죠.

기술적으로는 세 가지 축으로 나뉘는데, 민감한 환경에서 Nemotron 모델에 접근하는 배포 엔지니어링, 프롬프트와 워크플로우를 최적화하는 컨텍스트 엔지니어링, 자체 데이터로 모델을 커스터마이징하는 모델 엔지니어링이에요. 말이 좀 어렵긴 한데, 결국 "정부가 믿고 쓸 수 있는 AI를 통째로 패키징해서 판다"는 얘기로 이해하면 될 것 같아요.

근데 이게 왜 시장이 주목하냐면, 소버린 AI라는 시장 자체가 이제 막 커지기 시작한 영역이거든요. 업계 추정으로는 2025년 약 1,500억 달러 규모였던 이 시장이 2030년에는 6,000억 달러까지 커질 거라고 봅니다. 4배 가까운 성장인데, 엔비디아와 팔란티어가 이 시장 초입에서 사실상 표준을 선점하려는 움직임으로 읽혀요.

사실 팔란티어는 최근 서프에어 모빌리티 등과의 계약도 연달아 발표하면서 "정부·국방 하나만 파는 회사"라는 이미지에서 벗어나려는 시도를 계속하고 있었는데, 이번엔 반대로 엔비디아라는 최고의 파트너를 데려와서 정부 시장에서의 입지를 더 단단히 다진 느낌이에요

Krea AI가 6월 22일 129억 파라미터 텍스트-이미지 모델 Krea 2의 가중치를 공개했어요. Raw(베이스)와 Turbo(2초 생성) 두 버전이 Hugging Face에서 다운로드 가능해요. 50석 미만 소규모 팀은 무료, 그 이상은 엔터프라이즈 계약이 필요한 커스텀 라이선스예요.

이미지 생성 AI 분야에서 꽤 의미 있는 오픈소스 공개가 나왔어요. Krea AI가 6월 22일 자사 텍스트-이미지 모델 Krea 2의 가중치를 허깅페이스에 올렸는데, 스펙을 보면 단순한 '공개용 경량 모델'이 아니에요. 📸

모델 아키텍처는 디퓨전 트랜스포머(DiT) 단일 스트림 구조, 파라미터 수는 128억 9,000만 개예요. 블록 수 28개, 너비 6144. 스케일만 보면 상당히 진지한 모델이에요. Krea는 앞서 8,300만 달러(약 1,100억 원) 투자를 받았고 사용자가 3,000만 명을 넘어선다고 주장하는 스타트업인데, 이 규모의 모델 가중치를 외부에 공개한 건 꽤 과감한 결정이에요.

공개된 버전은 두 가지예요.

Krea 2 Raw는 중간 훈련 체크포인트를 그대로 꺼낸 베이스 모델이에요. RLHF 같은 후처리를 거치지 않아서 바로 쓰기엔 불편하지만, 파인튜닝·파생 모델 개발에는 오히려 '백지 캔버스'처럼 쓸 수 있어요. 연구자나 파인튜너들이 환영할 만한 릴리즈예요.

Krea 2 Turbo는 실제 서비스용으로 다듬어진 버전이에요. 근데 특징이 꽤 인상적인데, 추론 스텝 8번만으로 2초 안에 이미지를 뽑아낸다는 거예요. guidance_scale=0.0으로 돌리는 고도로 증류된 모델인데, 이 속도면 실시간에 가까운 워크플로에서 쓸 수 있어요. ⚡

라이선스는 커스텀 라이선스를 적용했어요. 핵심 조건은 두 가지인데, 직원 50명 이하 팀은 무료로 쓸 수 있고, 50명 초과 기업은 엔터프라이즈 계약이 필요해요. 또 규모와 무관하게 모든 사용자가 불법 콘텐츠·아동 성착취물·비동의 친밀 이미지 생성을 막는 기술적 안전장치를 반드시 구현해야 해요. 오픈소스라고 해도 책임을 사용자에게 완전히 전가하지 않겠다는 입장이에요.

솔직히 '2초 이미지 생성'이라는 숫자가 제일 눈에 띄어요. 현재 오픈소스 이미지 모델 중에서 이 속도를 내는 건 많지 않거든요. Stable Diffusion 계열 빠른 버전들도 보통 4~10초대인 걸 생각하면, Krea 2 Turbo는 그 절반 이하예요. 디자인 툴

EU 집행위원회가 6월 19일 EUROPA 컨소시엄을 오픈소스 유럽 AI 모델 개발사로 선정했어요. 이탈리아 Domyn이 이끄는 팀이 400B+ 파라미터 모델을 EU 24개 공식 언어로 구축해요. OpenAI·Anthropic에 의존하지 않는 유럽 자체 프론티어 AI의 첫걸음이에요.

유럽연합이 드디어 움직였어요. 6월 19일 EU 집행위원회가 '프론티어 AI 그랜드 챌린지' 우승자로 EUROPA 컨소시엄을 발표했는데, 한마디로 '우리도 GPT·Claude 수준의 모델을 자체적으로 만들겠다'는 선언이에요. 🇪🇺

컨소시엄 리더는 이탈리아 밀라노에 본사를 둔 Domyn이라는 회사예요. 금융·정부·중공업 같은 고규제 산업에 특화된 AI 솔루션을 만드는 곳인데, EU가 이 회사를 앞세워 유럽 최초의 공개 프론티어 AI 모델을 구축하겠다고 나선 거예요.

목표 스펙은 꽤 야심차요. 파라미터 수 400억 개 이상, 즉 GPT-4o나 Claude Sonnet 수준 이상의 모델을 목표로 해요. 거기다 EU 24개 공식 언어를 전부 지원하는 게 핵심 차별화 요소예요. 영어 중심으로 만들어진 미국 모델들이 유럽 각국 언어에서 상대적으로 약한 것과 달리, EUROPA는 처음부터 다국어 동등 지원을 설계 원칙으로 가져가는 거예요.

컴퓨팅 자원도 제대로 챙겼어요. 엔비디아 Blackwell 칩 6,000개짜리 전용 클러스터를 확보했다고 하는데, 이 정도면 프론티어급 모델 훈련이 가능한 규모예요. 솔직히 처음 발표를 들었을 때 '또 EU가 큰 말만 하는 거 아닌가?' 싶었는데, 컴퓨팅 자원을 이 수준으로 확보한 걸 보니 이번엔 진심인 것 같아요.

근데 왜 지금 이걸 할까요? 배경을 보면 이해가 가요. 6월 12일 미국이 Claude Fable 5·Mythos 5를 수출 통제로 전면 차단했잖아요. EU 회원국들도 미국 AI 모델에 언제든 접근이 막힐 수 있다는 걸 직접 체감한 거예요. '킬스위치'가 현실이 된 상황에서, 자체 프론티어 AI를 보유하는 게 단순한 자부심 문제가 아니라 디지털 주권의 문제가 됐어요.

완성된 모델은 오픈소스로 공개돼서 EU 내 기업·연구기관·공공기관이 자유롭게 쓸 수 있게 할 계획이에요. EU 디지털 미래 담당 부위원장 헨나 비르쿠넨은 "유럽이 자체적인 방식으로 첨단 AI를 이끌 수 있음을 증명하는 것"이라고 표현했어요.

물론 회의적인 시각도 있어요. 미국·중국은 이미 훨씬 앞서 달리

오픈AI가 사이버 특화 모델 GPT-5.5-Cyber의 정식 공개와 Patch the Planet 이니셔티브를 발표했어요. CyberGym 점수 85.6%, 리눅스 커널 3,000만 줄에서 익스플로잇 32개를 AI가 자동 생성했어요. Trail of Bits·HackerOne와 함께 cURL·Python·Go 등 30개 이상 오픈소스 프로젝트가 참여해요.

AI가 사이버 공격에 악용된다는 걱정은 이미 업계의 상식이에요. 오픈AI는 그 반대 방향을 파고들었어요. 공격자가 AI를 쓴다면, 방어자도 더 강한 AI로 막아야 한다는 논리예요. 오늘 GPT-5.5-Cyber 정식 공개와 Patch the Planet 이니셔티브로 그 방향을 구체화했어요. 🔬

벤치마크를 보면, GPT-5.5-Cyber는 종합 사이버 능력 지표 CyberGym에서 85.6%를 기록했어요. 기존 GPT-5.5의 81.8%에서 3.8%포인트 올랐고요. 더 눈에 띄는 건 ExploitGym이에요. 실제 취약점 익스플로잇 능력을 측정하는 이 벤치마크에서 25.95%에서 39.5%로 무려 13.5%포인트나 올랐어요. ⚡

근데 이 모델은 아무나 쓸 수 없어요. "보안 방어자 한정 공개"가 원칙이에요. 오픈AI는 이미 미국·영국·캐나다·프랑스·독일·일본·한국 정부기관, EU ENISA와 신뢰 접근 파트너십을 맺었고, Tenable·Darktrace 같은 민간 보안 기업도 파트너 프로그램에 합류했어요.

Patch the Planet이라는 이름의 오픈소스 보안 이니셔티브도 함께 발표됐어요. Trail of Bits, HackerOne와 공동 주관으로, cURL, Python, Go, Sigstore, pyca/cryptography 등 30개 이상 오픈소스 프로젝트가 참여해요. AI가 취약점을 발견하면 동적으로 검증하고 패치까지 제안하는 파이프라인이에요. 솔직히 이 부분이 가장 흥미로웠어요 — 오픈소스 보안은 늘 인력 부족 문제였는데, AI가 그 공백을 채우는 실험이니까요.

리눅스 커널 성과가 그 가능성을 잘 보여줘요. GPT-5.5-Cyber는 3,000만 줄 이상의 Linux Kernel 코드베이스를 분석해 커널 포인터 정보 유출 PoC 8개와 로컬 권한 상승 익스플로잇 24개를 자동 생성했어요. 수동 보안 감사로는 몇 달이 걸릴 작업이에요. 🛡️

출처

• thehackernews.com
• openai.co

SpaceX가 오픈소스 AI 스타트업 Reflection AI에 컴퓨팅 용량을 3년간 임대하는 계약을 체결했어요. 계약 규모는 최대 $6.3B(약 8.7조 원), 7월 1일부터 월 $1.5억씩 지급되는 구조예요. SpaceX의 콜로서스 2 데이터센터가 AI 인프라 임대 플랫폼으로 급부상하고 있어요.

근데 이 딜이 흥미로운 건 단순히 규모 때문이 아니에요. SpaceX가 직접 AI 칩 임대 서비스를 팔기 시작했다는 게 핵심이에요. 콜로서스 2 데이터센터는 원래 xAI와 Grok 학습을 위해 구축됐는데, 이제는 Anthropic, Google, Cursor, 그리고 이번 Reflection AI까지 외부 고객에게 컴퓨팅 용량을 직접 임대하는 상업 플랫폼이 됐어요.

계약 내용을 보면, Reflection AI는 엔비디아 GB300 칩이 장착된 콜로서스 2에 접근하는 대가로 7월 1일부터 월 $1.5억을 SpaceX에 지급해요. 계약 기간은 2029년까지 최대 3년이고, 양 사 모두 초기 3개월 이후 90일 전에 통보하면 해지할 수 있어요. 총 $6.3B는 3년 전체를 채웠을 때 기준이에요. 💰

Reflection AI는 어떤 회사냐고요? 기업 가치 $25B의 오픈소스 AI 스타트업이에요. 아직 퍼블릭 프런티어 모델은 공개하지 않았지만 미국 정부·국방 고객을 중심으로 조용히 사업을 키워왔어요. 이번 계약을 통해 "미국 오픈 인텔리전스" 가속을 선언했어요. 🚀

솔직히 이 계약에서 주목할 부분은 SpaceX의 포지셔닝 변화예요. 나스닥 상장 직후, SpaceX는 AI 인프라 임대 회사로서 빠르게 수익화하고 있어요. Anthropic, Google, Cursor, 그리고 이번 Reflection AI까지 — 콜로서스는 이미 AWS·GCP와 경쟁하는 새로운 AI 컴퓨트 플랫폼이 됐어요. 월 $1.5억짜리 계약을 연달아 체결하고 있으니 사업 모델 자체는 빠르게 증명되고 있는 셈이에요.

출처

• cnbc.com
• mlq.ai
• techstartups.com
• parameter.io

중국이 5년간 2,950억 달러(약 430조 원) 규모 AI 데이터센터 계획을 추진해요. 핵심은 화웨이 중심 국산 칩 80% 의무화로 Nvidia·AMD를 사실상 배제하는 거예요. 미국이 Fable 5를 차단하는 동안 중국은 자국 AI 인프라를 전례 없는 규모로 키워요.

솔직히 이 뉴스가 더 무거웠어요. 미국이 Fable 5 차단이니 뭐니로 내홍을 겪는 동안, 중국은 조용히 국가 단위의 AI 인프라 청사진을 완성하고 있었거든요. 중국 국가발전개혁위원회(NDRC)가 초안 중인 이 계획은 전국에 상호 연결된 컴퓨팅 허브 네트워크를 5년 안에 구축하는 거예요. 총 투자 규모 2,950억 달러, 한화로 430조 원 수준이에요. 📊

계획의 핵심 주체는 국유기업이에요. 중국 모바일, 중국 텔레콤 등 국가 통신사들이 데이터센터를 직접 운영하고, 2028년까지 전국 허브를 하나의 거대한 컴퓨팅 네트워크로 묶는 게 목표예요. 전력망까지 통합하면 총 투자액이 5조 위안(약 960조 원)에 달할 수 있어요. 규모만 보면 인상적이에요. 근데 이 계획에서 진짜 흥미로운 건 기술 조달 조건이에요.

외부 기술 의존도를 20% 이하로 낮추겠다는 거예요. 사실상 화웨이, CXMT, 시녹오아이 같은 국산 AI 칩 업체들이 전체 공급의 80% 이상을 맡게 된다는 뜻이에요. Nvidia, AMD, Intel 같은 미국 업체들은 사실상 배제 대상이에요. 대중 수출 규제가 이미 작동 중인 Nvidia 입장에선 기회 자체가 없는 시장이기도 해요. 화웨이 910C·910D 칩이 이 프로젝트의 핵심이 될 거예요.

중요한 맥락을 짚자면, 이건 단순한 인프라 투자가 아니에요. 지정학적 선언이에요. 미국이 수출 통제로 중국의 첨단 AI 칩 접근을 막고, Fable 5 같은 모델마저 차단하는 상황에서 중국은 '우리 것으로 직접 만들겠다'는 신호를 전략적으로 내보내는 거예요. 실제로 Z.ai가 지난주 내놓은 GLM-5.2는 MIT 라이선스 오픈소스인데도 GPT-5.5를 코딩 벤치마크에서 앞질렀어요. 더 이상 미국 모델 없이는 안 된다는 말이 맞지 않게 됐어요.

냉정하게 보면, 규모 차이가 있어요. 중국의 5년 총 투자액 2,950억 달러 대비, 미국에선 Meta와 Microsoft 두 회사만 2025년 한 해에 7,250억 달러를 AI 인프라에 쏟아붓고 있어요. 민간 대 국가 주도라는 성격 차이가 있지만, 수치 격차는 여전히 커요. 근

Z.ai의 오픈소스 AI 모델 GLM-5.2가 코딩 벤치마크에서 GPT-5.5를 앞질렀어요. 753B 파라미터 MoE 모델로, 입력 토큰 비용은 GPT-5.5의 6분의 1인 $1.4/백만 토큰이에요. 중국발 오픈소스 AI가 클로즈드 프론티어를 실제로 넘어서는 전환점이 됐어요.

6월 17일, 중국 AI 스타트업 Z.ai가 GLM-5.2를 허깅페이스에 전면 공개했어요. 발표하자마자 개발자 커뮤니티가 술렁거렸는데, 이유는 단순해요. 코딩 벤치마크에서 GPT-5.5보다 높은 점수가 나왔거든요.

근데 이게 단순히 숫자 하나 높은 게 아니에요. 장기 코드 엔지니어링 과제를 측정하는 FrontierSWE 벤치마크에서 GLM-5.2가 74.4%, GPT-5.5가 72.6%를 기록했어요. 모델 훈련 능력을 측정하는 PostTrainBench에서는 34.3% 대 28.4%로 격차가 더 벌어졌고요. 블라인드 아레나 코딩 테스트에서도 전체 2위를 기록해 Claude Opus 4.8을 넘어섰어요.

사실 성능보다 더 눈에 띄는 건 가격이에요. 입력 토큰 기준으로 GPT-5.5 대비 약 6분의 1 수준이에요. 입력 $1.4/백만 토큰, 출력 $4.4/백만 토큰이거든요. 스타트업이나 개인 개발자들한테는 사실상 가격 혁명에 가까워요. 허깅페이스와 Z.ai API에서 바로 사용 가능하고, 20개 이상 서드파티 코딩 환경에서도 통합이 완료됐어요.

아키텍처 얘기를 잠깐 하면, GLM-5.2는 Mixture-of-Experts(MoE) 방식이에요. 총 파라미터는 753B지만 추론 시 실제로 활성화되는 건 약 40B 수준이에요. 대형 모델 성능을 내면서도 연산 비용을 낮출 수 있는 구조죠. 거기다 IndexShare라는 아키텍처 최적화 기술로 컴퓨팅 오버헤드를 3배 가까이 줄였다고 해요.

컨텍스트 윈도우도 주목할 만해요. 1M 토큰을 손실 없이 처리한다고 Z.ai가 주장하는데, 이 정도면 대규모 코드베이스 전체를 한 번에 넣고 분석하는 것도 가능한 거예요. 최대 출력도 131,072 토큰이고요.

솔직히 Z.ai가 완전히 생소한 이름이에요. GLM 시리즈 자체는 칭화대 AI연구소 KEG랩이 만들던 건데, Z.ai는 그 계보를 이어받은 상용화 조직이에요. 이제까지 글로벌 주목도는 DeepSeek이나 Moonshot AI에 비해 낮았거든요. 그런데 이번에 MIT 라이선스로 전면 공개하면서 분위기가 달라진 것 같아요.

개인적으

AI 추론(인퍼런스) 인프라 스타트업 베이스텐이 15억 달러(약 2조 원) 투자 유치를 마무리했어요. 기업 가치가 올 1월 50억 달러에서 이번에 130억 달러로 5개월 만에 2.6배 뛰었습니다. 📊 연간 매출도 2억 달러에서 6억 달러로 세 배 가까이 늘며 AI 인퍼런스 붐의 수혜가 현실로 나타났어요.

AI 인프라 투자 열기가 식을 기미가 없어요. 오늘 월스트리트저널과 실리콘앵글 등 주요 매체들이 일제히 보도한 베이스텐(Baseten)의 투자 유치 소식이 그걸 다시 한번 확인시켜 줬습니다. 15억 달러(약 2조 원)라는 대형 라운드인데, 더 눈에 띄는 건 기업 가치의 변화예요. 올해 1월 엔비디아·IVP·CapitalG가 참여한 라운드에서 50억 달러 밸류를 인정받았는데, 그게 5개월 만에 130억 달러까지 치솟았습니다.

근데 이게 단순히 AI 거품이냐고 묻는다면, 저는 그렇게 보지 않아요. 베이스텐의 매출 성장 속도가 밸류 상승을 뒷받침하거든요. 연간 반복 매출(ARR)이 약 2억 달러에서 6억 달러로 세 배 가까이 늘었어요. 스타트업 기준으로 이건 상당히 강한 트랙션이에요. 이번 투자를 이끈 건 알티미터 캐피탈, 컨빅션, 스파크 캐피탈, 샌즈 캐피탈, 웰링턴 매니지먼트. 구성만 봐도 단순 베팅이 아니라는 느낌이 납니다.

그럼 베이스텐이 뭘 하는 회사냐 — 한 줄로 정리하면 오픈소스 AI 모델을 기업이 실제 운영할 수 있게 해주는 인프라. 모델 훈련이 아니라 추론(인퍼런스), 즉 학습된 모델이 실시간으로 답을 내뱉는 과정을 최적화합니다. GPT나 Claude처럼 직접 모델을 개발하는 게 아니라, Llama나 Mistral 같은 오픈소스 모델을 기업 환경에 맞게 파인튜닝하고 멀티 클라우드로 연결해주는 거예요.

솔직히 이쪽 플레이어가 이렇게 빠르게 커질 수 있는 이유가 있어요. 프론티어 모델 API 가격은 계속 떨어지는데, 그러면 기업 수요는 오히려 늘어나고, 그 수요를 감당할 인프라가 필요해지거든요. 특히 기업들이 오픈소스 모델을 자체 운영하려는 수요가 커지면서, 베이스텐 같은 인프라 플레이어에게 수요가 몰리고 있어요.

이번 라운드는 구조가 좀 독특해요. 밸류가 두 티어로 나뉩니다 — 일부 투자자는 110억 달러 기준으로, 다른 일부는 130억 달러 기준으로 참여했어요. 뒤에 들어온 투자자일수록 더 높은 가격을 주고 들어온 건데, 그만큼 '일단 들어가겠다'는 경쟁이 치열했다

알리바바 Qwen 모델 패밀리를 이끈 린 쥔양이 독립해 세계 모델 AI 연구소를 설립했어요. 오늘 더 인포메이션이 수억 달러 규모 1라운드를 약 20억 달러(약 2조 7천억 원) 밸류로 클로즈했다고 보도했어요. 혼상캐피탈·가오룽캐피탈·텐센트가 참여했고, 세계 모델과 엠바디드 인텔리전스가 연구 축이에요.

AI 업계에는 "좋은 인재는 결국 독립한다"는 말이 있어요. 올해 3월, 알리바바 AI 연구의 핵심이었던 린 쥔양(Lin Junyang)이 Qwen 팀 수장 자리를 내려놨을 때, 업계는 그가 어디로 갈지 주목했어요. 그리고 오늘 더 인포메이션이 그 답을 내놨어요. 린 쥔양의 신생 AI 연구소가 수억 달러 규모의 1라운드 투자를 약 20억 달러(약 2조 7천억 원) 기업가치로 마무리했다는 거예요.

투자에는 혼상캐피탈(구 세쿼이아 차이나), 가오룽캐피탈, 텐센트(2천만 달러)가 참여했어요. 회사 이름은 아직 공개되지 않았는데, 이 단계에서 이 정도 밸류에이션이 나온다는 건 투자자들이 린 쥔양이라는 사람 자체를 보고 베팅한 거예요.

그가 누군지 모르는 분들을 위해 잠깐 설명하면, Qwen은 알리바바가 만든 오픈소스 AI 모델 패밀리예요. 해외 개발자들 사이에서 "가성비 최강 오픈소스 LLM"으로 통하고, OpenRouter 기준으로도 가장 많이 사용되는 중국산 모델이에요. 사실 최근 키미 K2.7 Code나 DeepSeek 같은 중국 AI 모델들이 글로벌 무대에서 두각을 나타내고 있는데, 그 바탕엔 Qwen 생태계가 크게 기여했다고 봐도 무리가 없어요. 그 Qwen을 2023년부터 이끌며 수십억 회 다운로드를 이끌어낸 사람이 린 쥔양이에요.

왜 퇴사했냐고요? 정확한 이유는 밝혀지지 않았지만, 알리바바 내부 팀 구조 개편이 촉발했다는 게 업계 분석이에요. 그가 퇴사 직후 X에 올린 글에서는 "에이전트 사고(Agent Thinking)"로의 전환을 언급하며, 단순 추론·대화 모델에서 벗어나 더 복잡한 지능 시스템을 만들겠다는 의지를 드러냈어요. 알리바바를 나온 게 단순 이직이 아닌, "다음 판을 직접 짜겠다"는 선언에 가까웠던 거예요.

새 랩의 연구 방향은 세계 모델(World Model)과 엠바디드 인텔리전스(Embodied Intelligence)예요. 세계 모델이란 텍스트뿐만 아니라 물리적 세계의 법칙, 공간, 인과 관계를 이해하는 AI예요. 지금의 LLM처럼 텍스트를 잘 생성하는 것과는 근본