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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

앤트로픽이 알리바바를 2,880만 회 클로드 대화 무단 수집 혐의로 공식 고발했어요. 2만 5천 개 가짜 계정으로 44일간 클로드의 AI 추론·코딩 능력을 통째로 빼냈다는 내용이에요. 앤트로픽은 미 상원의원 두 명과 백악관에 직접 서한을 보내 정치적 압박에 나섰어요.

6월 24일, 앤트로픽이 중국 빅테크 알리바바를 향해 공개 고발장을 던졌어요 ⚠️. 정책 수장 사라 헤크가 미 상원의원 엘리자베스 워런·팀 스콧에게 서한을 보냈고, 백악관에도 같은 내용을 전달했어요. 내용은 꽤 구체적이에요. 알리바바가 2만 5천 개의 가짜 계정을 만들어 4월 22일부터 6월 5일까지 44일 동안 클로드와 무려 2,880만 회의 대화를 나눴다는 거예요.

솔직히 처음 숫자를 보고 좀 놀랐어요. 2,880만 건이면 하루 평균 약 65만 건을 쿼리한 셈이거든요. 이걸 단순히 "많이 썼네" 수준으로 볼 수는 없어요. 앤트로픽은 이게 모델 증류(distillation) 공격이라고 봐요. 클로드의 에이전틱 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 장기 과제 수행 능력을 통째로 빨아들여 자체 모델에 옮기려 했다는 거예요 🔬.

이번 사건이 특히 주목받는 이유는 규모예요. 앤트로픽은 올해 2월에도 비슷한 사례를 공개한 적이 있는데 — DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax 세 곳이 연루된 캠페인이었어요. 이번 알리바바 단독 건은 그 세 캠페인을 모두 합산한 것보다 크다고 앤트로픽은 주장해요. 단일 공격 기준으로는 역대 최대 규모라는 거죠 📊.

모델 증류 공격 자체가 새로운 건 아니에요. API로 합법적으로 접근한 결과물을 학습 데이터로 활용하는 게 계약 위반이냐, 지식재산권 침해냐 하는 문제는 아직 법원에서 정리된 판례가 없거든요. 그래서 앤트로픽이 소송보다 상원 서한이라는 경로를 택한 건 어느 정도 이해가 돼요 — 법적 불확실성이 높은 상황에서 정치적 압박을 먼저 선택한 거죠.

알리바바 입장에서도 이 상황이 간단하지는 않아요. 미국 수출 규제로 첨단 AI 칩 접근 자체가 막혀 있는 상황에서, 선두 모델의 능력을 증류로 따라잡는 건 상당히 매력적인 전략이에요. 실제로 중국 AI 업체들이 공개 모델이나 API를 활용해 빠르게 추격하는 건 이미 하나의 패턴이 됐어요 🇨🇳. DeepSeek가 그 선례를 열었고, 이번 알리바바 건은 그 연장선이에요. 앤트로픽의 이번 고발은 그 패턴에 정면으로 문제를 제기한 거

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

문샷AI가 오늘 1조 파라미터 규모의 오픈소스 코딩 에이전트 모델 Kimi K2.7 Code를 허깅페이스에 공개했어요. API 출력 가격이 백만 토큰당 $4.00으로, GPT-5.5 대비 7.5배, Claude Fable 5 대비 최대 12배 저렴해요. 에이전트 벤치마크 MCPMark Verified에선 81.1점으로 Claude Opus 4.8의 76.4점을 넘어섰어요.

솔직히 이 숫자를 처음 봤을 때 오타인 줄 알았어요. GPT-5.5 출력 토큰 가격이 백만 토큰에 30달러, Claude Opus 4.8이 25달러인데, Kimi K2.7 Code는 단 4달러예요. 게다가 총 1조(1 trillion) 파라미터짜리 모델이에요. 중국 AI 스타트업 문샷AI(Moonshot AI)가 오늘 허깅페이스에 그냥 올려버렸어요. 라이선스는 Modified MIT라서, 월 1억 명 미만 사용자 서비스거나 월 매출 2천만 달러 미만이면 상업적으로도 자유롭게 사용할 수 있어요. 모델 ID는 kimi-k2.7-code고, Moonshot AI API에서 바로 호출하거나 허깅페이스에서 가중치를 받아서 직접 돌릴 수 있어요.

모델 아키텍처를 보면, 파라미터는 총 1조 개지만 토큰 하나를 처리할 때 실제로 활성화되는 건 320억 개예요. 384개의 전문가 모듈로 구성된 MoE(Mixture-of-Experts) 방식 덕분이에요. 컨텍스트 윈도우는 256,000 토큰이고, 자체 개발한 MoonViT 비전 인코더(4억 파라미터)도 내장돼 있어서 이미지 같은 멀티모달 입력도 처리해요. 전작 K2.6과 비교하면 추론 토큰을 30% 줄이면서 Kimi Code Bench v2에서 21.8% 개선, Program Bench에서 11.0%, 다국어 벤치마크 MLS Bench Lite에선 31.5% 향상을 기록했어요. 📈

성능은 솔직히 복잡한 그림이에요. 순수 코딩 벤치마크에서는 GPT-5.5에 밀려요. Kimi Code Bench v2 기준으로 K2.7이 62.0점, GPT-5.5가 69.0점이고, Program Bench에서는 53.6 대 69.1로 차이가 꽤 나요. 근데 MCP 도구 호출과 멀티스텝 에이전트 작업을 측정하는 MCPMark Verified 벤치마크에서는 Kimi K2.7이 81.1점으로 Claude Opus 4.8의 76.4점을 넘어서요. "실제 에이전트로 업무를 시켰을 때"는 더 비싼 모델들을 이기고 있

중국 AI 스타트업 Moonshot AI의 Kimi 챗봇이 6개월 만에 기업가치 7배 상승, 3조 원에서 30조 원을 목표로 새 투자 유치에 나섰어요. 연간 반복 매출은 4월 기준 약 2,700억 원, OpenRouter에서 두 번째로 많이 쓰이는 LLM이 됐어요. 홍콩 상장을 앞두고 세 번 연속 대규모 투자를 유치하는 중국 AI 자금 경쟁의 상징적 사례예요.

작년 12월, Moonshot AI의 기업가치는 4.3조 원이었어요. 불과 6개월이 지난 지금 30조 원을 요구하는 협상이 진행 중이에요. 어떻게 이렇게 됐을까요.

Moonshot AI는 2023년 창업한 중국 AI 스타트업이에요. 메타 AI와 구글 브레인 출신 양즈린(Yang Zhilin)이 창업했고, 회사의 대표 제품은 Kimi라는 AI 챗봇이에요. 처음엔 초대형 컨텍스트 창으로 유명해졌는데, 최근엔 멀티모달 기능까지 더해지면서 범용 AI 에이전트로 진화하고 있어요.

이번 6월 라운드는 Moonshot AI의 6개월 내 세 번째 투자 유치예요. 12월에 첫 번째, 5월에 Meituan 주도로 20조 원 라운드, 그리고 지금은 30조 원을 목표로 한 번 더 조달 중이에요. 총 누적 조달액은 약 5조 3,000억 원(39억 달러)에 달해요. 반년 만에요.

📊 그런데 이 투자가 과열인지 적정한지는 논쟁이 있어요. Kimi의 연간 반복 매출(ARR)은 4월 기준 약 2억 달러(약 2,700억 원)예요. 3월의 1억 달러에서 한 달 만에 두 배가 됐어요. 성장은 맞아요. 근데 30조 원을 2,700억 원 ARR로 나누면 주가수익비율(PSR)이 150배예요. 솔직히 어지러운 숫자예요.

Kimi는 최근 Kimi K2.6 시리즈를 출시하면서 모델 성능을 크게 끌어올렸어요. OpenRouter라는 AI 모델 유통 플랫폼에서 두 번째로 많이 사용되는 LLM이 됐고, 범용 AI 에이전트 Kimi Work도 새로 출시했어요. 중국 시장에서 ByteDance, 알리바바와 경쟁하면서도 글로벌 유통망에서도 존재감을 키우는 중이에요.

홍콩 상장 준비도 진행 중이에요. Moonshot AI는 현재 해외 VIE(변동지분실체) 구조를 해체하고 홍콩 상장에 적합한 구조로 바꾸는 작업을 하고 있어요. 베이징이 해외 상장을 강하게 제한하는 흐름 속에서 홍콩을 선택한 거예요. 상장 전 높은 민간 밸류에이션을 확보해두려는 의도도 읽혀요.