최근 테크 섹터의 가장 큰 화두 : 오픈웨이트에 대한 개념과 3가지 시나리오

​ 엔비디아가 언급한 엔비디디아가 서명한 문서 : Open Weights and American AI Leadership 미국 AI 리더십은 최고 모델 하나가 아니라 오픈웨이트 기반의 넓은 생태계에서 나온다는 주장 오픈웨이트는 비용을 낮추고 경쟁·고객 통제권·사이버 방어 역량을 높인다고 봄 과도한 규제는 미국 모델 기업을 보호하기보다 중국 등 해외 오픈 생태계에 주도권을 넘길 수 있다는 경고 ​ 오픈웨이트 모델? (Open-weight Model) 개념 오픈 웨이트 모델 : AI의 ‘두뇌 설정값’을 공개한 모델 폐쇄형 모델 : 모델의 내부 가중치와 구조를 공개하지 않고, 사용자는 서비스 형태로만 이용하는 모델 ​ 오픈 웨이트 모델과 폐쇄형 모델의 과금 구조 (왼쪽) 폐쇄형 모델(Closed-weight) 모델 회사에 돈을 내고 AI를 빌려 쓰는 구조 예를 들어 OpenAI나 Anthropic 같은 모델을 기업이 쓰면 둘 다 지불 라이선스 비용: 모델을 사용할 권리에 대한 비용 토큰 비용: 실제 사용량에 따른 비용 사용자가 내는 token fee가 결국 GPU 사용 비용을 간접적으로 부담하는 방식 ​ (오른쪽) 오픈웨이트 모델 모델 가중치 자체를 받아서 쓸 수 있기 때문에 별도의 라이선스 비용이 없고, 컴퓨팅 비용만 부담 ① Own the compute GPU를 직접 구매, 전력과 서버도 직접 운영 초기 CAPEX가 가장 큼 대신 사용량이 많으면 장기적으로 경제적일 수 있음 ② Rent the compute AWS, Azure 같은 클라우드 GPU를 시간 단위로 빌림 GPU를 직접 살 필요 없음 사용 시간에 따라 비용 지급 ③ Pay by API 누군가가 호스팅해 놓은 오픈웨이트 모델 API를 사용 토큰 단위로 비용 지급, 초기 투자나 운영 부담이 가장 작음 ​ 미국에서 오픈웨이트 모델 이야기가 나오기 시작한 이유 : 중국의 공세 폐쇄형→공개형 모델 구도로 확산: 중국이 선도, 미국의 추종 (메리츠증권, 황수욱 연구원)

7월 중순 이후 중국이 초대형 플래그십 공개형 모델을 연속적으로 공개 7월 16일 문샷의 Kimi K3, 8월 3일 알리바바의 Qwen 3.8 Max이 공개 미국의 폐쇄형 AI 프런티어 모델과 필적할 성능을 지녔다는데 시장이 놀랐다. OpenRouter 사용량 Top10 모델 중 9개가 공개형 모델이다. 3월과 대조적이다 사용량 상위 10개 중 9개가 중국 모델 ​ 작업당 토큰 가격은 압도적으로 저렴 낮지 않은 성능과, 저렴한 가격 DeepSeek V4-Flash 공개는 같은 작업을 수행하는데 미국 AI 프런티어 대비 1/100 수준의 비용이라는 점에서 미국 AI 프런티어의 헤게모니를 위협한다. ​ ​ 오픈 모델에 불씨를 당긴 "허깅페이스 사건" 허깅페이스 사건? 2026년 7월 Hugging Face는 악성 데이터셋을 통해 코드가 실행되고, 이후 내부 클러스터와 자격증명까지 침해된 보안 사고를 공개 이 사건은 AI 모델·데이터 공유 생태계가 커질수록 공급망 보안이 얼마나 중요해지는지를 보여준 사례 ​ 허깅페이스 사건이 촉발한 "오픈 시큐어 AI 얼라이언스" NVIDIA는 사건 직후 Open Secure AI Alliance를 출범 젠슨황은 Hugging Face 사고를 직접 언급했고, 오히려 AI 시대의 보안 기술도 공개적으로 공유·검증해야 한다고 주장 ​ 이 사건 이후 발생한 논쟁 오픈 진영 논리 폐쇄해 놓는다고 사고가 없어지는 게 아니며, 오히려 소수 업체만 내부를 볼 수 있으면 취약점 발견과 대응이 느릴 수 있다 → 모델·보안도 많은 사람이 검증할 수 있게 해야 한다 ​ 폐쇄형 진영 논리 모델과 강력한 AI agent를 공개하면 악용·해킹 위험이 커진다 → 강한 모델은 통제된 환경에서 제공해야 한다 ​ 젠슨황을 중심으로한 오픈웨이트 진영 vs 앤트로픽 오픈 시큐어 AI 얼라이언스 출범 창립 회원사로는 SpaceXAI, Thinking Machines를 비롯한 25개 이상의 기업이 참여

7월 중순 이후 중국이 초대형 플래그십 공개형 모델을 연속적으로 공개 7월 16일 문샷의 Kimi K3, 8월 3일 알리바바의 Qwen 3.8 Max이 공개 미국의 폐쇄형 AI 프런티어 모델과 필적할 성능을 지녔다는데 시장이 놀랐다. OpenRouter 사용량 Top10 모델 중 9개가 공개형 모델이다. 3월과 대조적이다 사용량 상위 10개 중 9개가 중국 모델 ​ 작업당 토큰 가격은 압도적으로 저렴 낮지 않은 성능과, 저렴한 가격 DeepSeek V4-Flash 공개는 같은 작업을 수행하는데 미국 AI 프런티어 대비 1/100 수준의 비용이라는 점에서 미국 AI 프런티어의 헤게모니를 위협한다. ​ ​ 오픈 모델에 불씨를 당긴 "허깅페이스 사건" 허깅페이스 사건? 2026년 7월 Hugging Face는 악성 데이터셋을 통해 코드가 실행되고, 이후 내부 클러스터와 자격증명까지 침해된 보안 사고를 공개 이 사건은 AI 모델·데이터 공유 생태계가 커질수록 공급망 보안이 얼마나 중요해지는지를 보여준 사례 ​ 허깅페이스 사건이 촉발한 "오픈 시큐어 AI 얼라이언스" NVIDIA는 사건 직후 Open Secure AI Alliance를 출범 젠슨황은 Hugging Face 사고를 직접 언급했고, 오히려 AI 시대의 보안 기술도 공개적으로 공유·검증해야 한다고 주장 ​ 이 사건 이후 발생한 논쟁 오픈 진영 논리 폐쇄해 놓는다고 사고가 없어지는 게 아니며, 오히려 소수 업체만 내부를 볼 수 있으면 취약점 발견과 대응이 느릴 수 있다 → 모델·보안도 많은 사람이 검증할 수 있게 해야 한다 ​ 폐쇄형 진영 논리 모델과 강력한 AI agent를 공개하면 악용·해킹 위험이 커진다 → 강한 모델은 통제된 환경에서 제공해야 한다 ​ 젠슨황을 중심으로한 오픈웨이트 진영 vs 앤트로픽 오픈 시큐어 AI 얼라이언스 출범 창립 회원사로는 SpaceXAI, Thinking Machines를 비롯한 25개 이상의 기업이 참여

AI가 소프트웨어 취약점을 찾고 악용하는 능력이 커지는 상황에서 보안 도구·기술·가이드라인을 오픈소스로 공동 개발하는 게 목적 ​ 이에 대해 우려하는 앤트로픽 다만 다음 두 주장에는 반대 오픈웨이트 모델이 사이버 공격자보다 방어자에게 더 유리하다는 주장 모델 가중치를 공개하면 더 많은 사람이 안전장치를 쉽게 개발할 수 있다는 주장 결론적으로 Anthropic의 입장은 오픈웨이트 전면 금지가 아니라, 고위험 모델에 대한 공통 안전기준과 중국의 반도체 접근·증류 행위를 통제하자는 것 ​ 오픈? 클로즈? 핵심 충돌 지점 핵심 충돌 지점 ​ 생태계 찬성 진영: 중국이 오픈 생태계를 장악하지 못하도록 미국도 모델을 널리 배포해야 한다 반대 진영: 중국에 기술을 빼앗기지 않으려면 미국의 가장 강력한 모델은 통제해야 한다 ​ 안전성 찬성 진영: 투명성과 다수의 검증이 안전성을 높인다 반대 진영: 가중치 공개는 위험 능력을 되돌릴 수 없게 확산시킨다 ​ 경제성 찬성 진영: 모델 가격을 낮춰 AI 전체 시장을 키워야 한다 반대 진영: 모델 가격이 무너지면 최첨단 연구개발을 지속할 기업이 사라진다 [논쟁의 본질] 결국 논쟁의 본질은 오픈이 안전하냐 폐쇄가 안전하냐가 아니라 중국과의 경쟁 속에서 어느 수준의 모델까지 공개해야 미국의 혁신과 안보를 동시에 지킬 수 있느냐 ​ 패권이 달린 문제 오픈웨이트가 미국의 AI 리더십을 지키는가, 약화시키는가? 찬성 측 (미국도 적극적으로 오픈웨이트 모델을 만들어야) 중국이 Qwen·DeepSeek·Kimi 같은 오픈웨이트 모델을 세계에 배포하는 상황 미국도 강한 오픈 생태계를 만들어야 함 그렇지 않으면 개발자, 기업, 신흥국이 중국 모델을 기본값으로 쓰게 됨 이로 인해 중국이 글로벌 표준을 장악할 수 있음 미국의 AI 리더십은 최고 모델 하나보다 미국산 모델이 산업 전반에 얼마나 널리 쓰이느냐로 결정된다 ​ 반대 측 미국이 최첨단 모델의 가중치를 공개하면 중국이 막대한 연구개발 성과를 저비용으로 흡수할 수 있음

중국과의 경쟁에서 중요한 것은 배포량보다 프런티어 성능 격차를 유지하는 것 미국이 중국의 오픈 전략에 맞춰 따라가는 것이 오히려 중국에 기술을 넘겨주는 결과가 될 수 있음 중국 모델이 세계 표준이 되는 것을 막으려면 미국도 열어야 하는가 중국의 추격을 막으려면 미국 기술을 닫아야 하는가 ​ 어려운 문제 현실적인 방향은 "하이브리드" 가장 현실적인 절충안 최신 프런티어 모델은 폐쇄형으로 유지 한 세대 이전 모델이나 소형 모델은 오픈웨이트로 공개 정부·연구기관·신뢰할 수 있는 기업에 제한적으로 가중치 제공 미국산 오픈웨이트 모델을 육성해 중국 모델의 글로벌 독점을 방지 ​ 소형·중간급 범용 모델 : 원칙적으로 오픈웨이트 허용 스타트업과 연구기관 접근성 확대 미국산 대안 제공으로 중국 모델의 생태계 독점 방지 기업의 데이터 주권 확보 ​ 명확한 고위험 프런티어 모델 : 폐쇄형 또는 제한 공개 검증된 연구기관과 기업에만 제공 보안된 환경에서 사용 사용기록과 이상 행동 모니터링 가중치 자체는 외부 반출 제한 ​ 중국 문제는 별도로 대응 최첨단 반도체와 제조장비 통제 산업적 규모의 무단 증류 차단 API 출력 대량 수집 탐지 지식재산권·계약 위반에 대한 법적 대응 정부와 핵심 인프라의 중국산 모델 보안 검증 ​ 대의도 중요하지만 실익도 중요해 미국 기업들의 오픈웨이트 모델 수요 핀터레스트 CEO 핀터레스트는 이번 2분기 실적 컨퍼런스 콜에서 아래와 같은 발언을 함 “At this point, any CEO that’s not taking advantage of open source models is almost certainly wasting a lot of their shareholders’ money.” ​ “현 시점에서 오픈소스 모델을 활용하지 않는 CEO라면, 거의 확실하게 주주들의 돈을 상당히 낭비하고 있는 것이라고 봅니다.” ​ ​ “And especially that’s true now that

you have hyperscalers making it really easy to take advantage of that open source in their secure environment, so that you can leverage the open source in your own cloud environment, so that it’s safe, it’s secure.” ​ “특히 지금은 하이퍼스케일러들이 자신들의 보안 환경 안에서 오픈소스를 매우 쉽게 활용할 수 있도록 해주고 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 즉 기업이 자신의 클라우드 환경 안에서 오픈소스 모델을 활용할 수 있어 안전성과 보안도 확보할 수 있습니다.” ​ ​ Pinterest uses “model routing infrastructure.” Pinterest는 ‘모델 라우팅 인프라’를 활용하고 있습니다 ​ ​ This lets Pinterest use “higher-cost models for complex work while using lighter, lower-cost options for routine tasks.” “복잡한 작업에는 비용이 더 높은 모델을 사용하고, 일상적이고 반복적인 작업에는 더 가볍고 저렴한 모델을 사용할 수 있도록 해줍니다.” ​ “As AI adoption continues to grow, we expect both AI-related compute and token spend to grow over time.” “AI 도입이 계속 확대됨에 따라 AI 관련 컴퓨팅 비용과 토큰 지출 모두 시간이 지날수록 증가할 것으로 예상합니다.” ​ “We see that these investments are ROI positive, and that investment growth is planned and included in our outlook that we’ve provided.” “우리는 이러한 투자가 긍정적인 ROI를 창출하고 있다고 보고 있으며,

관련 투자 증가 역시 이미 당사가 제시한 전망에 반영되어 있습니다.” ​ 메타는 오픈모델로 승부수를 띄워 Meta, AI 모델 오픈소스 공개 [The Future is for Everyone] 초지능 시대의 핵심 질문은 "누가 AI를 갖는가" ​ “Everyone will soon have invention superpowers.” “곧 모든 사람이 발명의 초능력을 갖게 될 것이다” ​ Meta, AI 모델 오픈소스 공개 Meta가 최신 AI 모델 Muse Spark 1.2의 weights를 공개하기로 결정 누구나 모델을 다운로드해 직접 사용할 수 있게 됨 노트북에서 구동할 수 있는 새로운 오픈소스 모델군 Muse Glimmer도 출시 예정 ​ 메타가 오픈 웨이트 모델에 배팅한 이유 OpenAI와 Anthropic이 주로 closed model 전략을 취하는 반면, Alibaba·DeepSeek·Moonshot 등 중국 AI 기업들은 적극적으로 open-weight 모델을 공개 일부 중국 오픈웨이트 모델은 미국 최상위 모델과 경쟁 가능한 수준까지 올라옴 Zuckerberg는 미국이 중국의 오픈소스 AI에 대응하려면 외국 모델 접근을 막는 것보다 미국 오픈소스 모델의 경쟁력을 높여야 한다고 주장 [The Future is for Everyone] – Mark. August 10, 2026 ​ [초지능 시대의 핵심 질문은 "누가 AI를 갖는가"] 우리 시대를 규정하는 질문은 누가 초지능에 접근할 수 있으며, 그것을 무엇을 위해 사용할 것인가이다. 초지능이 소수 기관에 중앙집중되고 제한될 것인가, 아니면 모든 사람에게 힘을 주는 도구가 될 것인가 ​ 우리가 제안하는 철학은 개인의 권한 강화를 번영의 원천으로, 발명을 초지능의 주된 목적으로, 권력의 균형을 안전의 기반으로 삼는 것이다 ​ AI가 너무 위험해서 유일하게 안전한 길이 권력의 극단적인 집중이라는 생각은 본질적으로 문제가 있어 보인다.

관련 투자 증가 역시 이미 당사가 제시한 전망에 반영되어 있습니다.” ​ 메타는 오픈모델로 승부수를 띄워 Meta, AI 모델 오픈소스 공개 [The Future is for Everyone] 초지능 시대의 핵심 질문은 "누가 AI를 갖는가" ​ “Everyone will soon have invention superpowers.” “곧 모든 사람이 발명의 초능력을 갖게 될 것이다” ​ Meta, AI 모델 오픈소스 공개 Meta가 최신 AI 모델 Muse Spark 1.2의 weights를 공개하기로 결정 누구나 모델을 다운로드해 직접 사용할 수 있게 됨 노트북에서 구동할 수 있는 새로운 오픈소스 모델군 Muse Glimmer도 출시 예정 ​ 메타가 오픈 웨이트 모델에 배팅한 이유 OpenAI와 Anthropic이 주로 closed model 전략을 취하는 반면, Alibaba·DeepSeek·Moonshot 등 중국 AI 기업들은 적극적으로 open-weight 모델을 공개 일부 중국 오픈웨이트 모델은 미국 최상위 모델과 경쟁 가능한 수준까지 올라옴 Zuckerberg는 미국이 중국의 오픈소스 AI에 대응하려면 외국 모델 접근을 막는 것보다 미국 오픈소스 모델의 경쟁력을 높여야 한다고 주장 [The Future is for Everyone] – Mark. August 10, 2026 ​ [초지능 시대의 핵심 질문은 "누가 AI를 갖는가"] 우리 시대를 규정하는 질문은 누가 초지능에 접근할 수 있으며, 그것을 무엇을 위해 사용할 것인가이다. 초지능이 소수 기관에 중앙집중되고 제한될 것인가, 아니면 모든 사람에게 힘을 주는 도구가 될 것인가 ​ 우리가 제안하는 철학은 개인의 권한 강화를 번영의 원천으로, 발명을 초지능의 주된 목적으로, 권력의 균형을 안전의 기반으로 삼는 것이다 ​ AI가 너무 위험해서 유일하게 안전한 길이 권력의 극단적인 집중이라는 생각은 본질적으로 문제가 있어 보인다.

역사적으로 절대적인 권력이 충분히 현명하기만 하면 인류에게 선의를 베풀 것이라고 기대하는 방식은 안전하거나 긍정적인 결과를 가져오지 않았다 ​ 인류는 수많은 변혁적 기술 발전을 경험했다. 그때마다 사람들이 뒤처질 것이라는 두려움이 있었지만 결과적으로 더 많은 사람들이 더 큰 번영과 건강, 자유를 공유하게 됐다. AI에서도 마찬가지일 것이며 미래의 풍요는 모두가 공유할 수 있다 ​ [초지능의 가장 큰 기여는 자동화가 아니라 발명] 모든 사람이 더 강력한 도구를 갖게 될수록 각 개인은 미래를 만들어갈 능력을 덜 갖는 것이 아니라 더 많이 갖게 될 것이다 ​ 초지능의 가장 큰 기여는 자동화가 아니라 발명일 것이다 ​ 초기 AI는 질문에 답하고 일상적인 업무를 수행했다. 곧 AI는 가족의 질병을 치료할 약을 발견하거나 사업을 개선할 새로운 방법을 찾는 것처럼 새로운 지식을 발견하는 일을 점점 더 많이 하게 될 것이다 ​ 지능이 풍부해지면 가장 중요한 문제는 그것을 어디로 향하게 할 것인가이다. 초지능 자체나 그것을 통제하는 소수 전문가들이 인류에게 가장 좋은 것이 무엇인지 결정해야 한다는 주장도 있지만 우리는 동의하지 않는다 ​ 민주주의와 경제의 역사는 사람들이 생각하는 최고의 삶에는 하나의 객관적인 답이 없다는 것을 보여줬다. 따라서 가장 좋은 방법은 각자가 자신의 삶에서 무엇이 중요한지 결정하게 하는 것이다 ​ 그 해답은 모든 사람에게 초지능을 제공하는 것이다 ​ 슈퍼컴퓨터와 인터넷을 모든 사람의 책상과 주머니 속에 넣었던 것처럼, 초지능을 중앙집중시키는 대신 광범위하게 배포하고 모든 사람이 자신의 목적을 위해 그것을 사용할 수 있도록 해야 한다 ​ [Meta가 개인 초지능을 통해 우리 삶을 개선하기 위해 구체적으로 만들고 있는 것] personal agent 모든 사람은 자신과 자신의 목표, 자신이 중요하게 생각하는 모든 것을 이해하는 매우 뛰어난 개인 에이전트를 갖게 될 것이다 ​ 2.

incredible tools for creation 모든 사람에게 새로운 사업을 만들 수 있는 강력한 도구가 주어지고 경제는 더욱 entrepreneurial해질 것이다 ​ “Everyone will soon have invention superpowers.” “곧 모든 사람이 발명의 초능력을 갖게 될 것이다” ​ 3. personalized tutor and coach 모든 사람은 모든 분야에서 박사 수준의 지식을 갖고 무한한 인내심으로 무엇이든 가르쳐주는 개인화된 교사와 코치를 갖게 될 것이다 ​ 4. Everyone will benefit from scientific advances 모든 사람이 과학 발전의 혜택을 받고 과학 발전에 직접 기여할 수 있게 될 것이다 ​ 건강 상태에는 매우 긴 long tail이 존재하고 개인마다 생물학적 특성이 다르기 때문에 사람들의 직접적인 참여가 개인화 치료법을 가능하게 하고 임상시험을 발명의 속도에 맞게 가속하는 데 도움이 될 것이다 ​ 5. Everyone will have free or affordable access to these tools. 모든 사람이 미래의 일부가 되려면 모든 사람이 초지능을 이용해 자신의 삶을 개선하고 세상을 만들어갈 수 있어야 한다. 수십억 명이 이용할 수 있는 무료 버전을 제공할 것이다 ​ [개인 초지능의 방향으로 가야 하는 이유] “There is no such thing as a singular benevolent superintelligence.” “모두에게 자비로운 단 하나의 초지능 같은 것은 존재하지 않는다” ​ 따라서 이런 문제는 기술적 alignment보다 민주주의 제도에서 그래왔듯이 올바른 권력의 균형을 만드는 문제로 보는 것이 더 생산적이다 ​ 서로 다른 이해관계를 가진 사람과 기관이 서로를 자연스럽게 견제하고 균형을 이루면서 긍정적인 결과로 향하도록 해야 한다 ​ 긍정적인 AI 미래를 만드는 가장 좋고 현실적인 길은 모든 사람에게 초지능을 제공하는 것이다

​ 한 기업만 초지능을 가진다면 다른 모든 기업을 압도해 시장의 역동성과 광범위한 번영을 감소시킬 수 있다. 반대로 모두가 초지능에 접근할 수 있다면 모두가 지금 불가능한 새로운 것을 만들어내고 경제는 더 역동적이고 광범위한 번영을 창출할 것이다 ​ 사람들에게 힘이 주어지면 경제적·사회적·정치적으로 서로 경쟁하고 견제하며 기업과 정부 같은 기관의 권력도 견제한다. 그러나 초지능의 힘이 소수 개인이나 기업, 정부 또는 AI 자체에 집중되면 나머지 사람들에게 더 불리한 결과로 이어진다 ​ 따라서 모두를 위한 긍정적인 미래의 핵심은 개인에게 유리한 권력의 균형을 만드는 것이며, 해결책은 초지능을 광범위하게 배포해 사람들에게 힘을 주는 것이다 ​ [Protecting Freedom and Preventing Government Tyranny] 개인과 정부 사이의 권력 균형이 무너지면 자유를 잃거나 전체주의 국가로 향할 위험이 있다 ​ 이는 민주주의에서 지속적으로 존재해온 긴장이다. 우리는 개인의 자유를 원하면서 동시에 우리를 안전하게 보호할 능력을 가진 정부도 원한다 ​ 자유를 유지하려면 초지능이 우선적으로 개인에게 힘을 주도록 해야 한다 ​ 자유민주주의에서는 사람들이 본래 모든 권리를 가지고 있으며 공동의 이익을 보호하는 데 정말 필요한 경우에만 일부 자유를 제한하는 데 동의한다. 마찬가지로 개인은 personal superintelligence에 접근할 수 있어야 하며 정말 필요한 경우에만 제한을 받아야 한다 ​ [Ensuring American Leadership] 어느 국가가 advanced AI의 개발과 배포를 주도하느냐는 새로운 지정학적 권력 균형을 만들고 미래의 민주적 가치, 번영, 안보에 영향을 미치게 된다 ​ 긍정적인 균형에 도달하려면 우리의 가치를 반영하고 경제를 성장시키며 국가안보를 강화하는 AI 시스템들이 세계를 선도해야 한다. 이를 이루는 가장 좋은 방법은 시스템을 광범위하게 배포하는 것이다

​ Meta는 open source 모델을 포함한 선도적인 personal superintelligence agent와 모델을 만들고 전 세계 수십억 명에게 제공할 것이다 ​ 혁신은 빠르게 복제되고 몇 달 안에 다른 시스템에 흡수된다. 그러나 사람들은 항상 가장 진보한 모델 또는 같은 비용에서 가장 뛰어난 모델을 사용하기를 원한다 ​ “Maintaining even a two-month advantage is incredibly valuable.” “단 2개월의 우위를 유지하는 것조차 엄청난 가치가 있다” ​ 따라서 리더십의 격차는 매우 짧으며 미국의 혁신을 가속하고 지정학적 경쟁국의 발전을 늦추는 행동이 중요하다 ​ 핵심 정책 변수는 세 가지다 1. 물리적 인프라를 얼마나 효율적으로 건설할 수 있는가 2. 미국 AI 연구소의 발전을 늦추는 절차를 도입하는가 3. 해외 연구소의 발전을 늦추는 export control을 어떻게 운영하는가 ​ 미국과 동맹국은 silicon design에서는 우위가 있지만 energy capacity와 physical infrastructure를 얼마나 빨리 건설할 수 있는지에서는 불리하다 ​ 중국 같은 국가들은 격주마다 1GW 이상의 nuclear capacity를 가동하고 있으므로 경쟁력을 유지하려면 에너지와 데이터센터 건설을 모두 가속해야 한다 ​ 미국 모델 출시를 늦추는 정책은 단 한 달이라도 미국의 리더십에 상당한 위험을 더할 수 있고 해외 모델이 앞서도록 만들 수 있다 ​ 미국과 동맹국이 세계 AI 사용의 큰 부분을 차지하게 될 open source AI ecosystem도 주도해야 한다 현재 해외 연구소들은 미국 연구소보다 training data와 관련한 규제가 적어 몇 가지 이점을 갖고 있다 ​ 미국 open source model이 장기적으로 앞서기 위해서는 이러한 추가적인 마찰을 줄여야 한다 ​ 해외 open source model 접근을 제한하는 것이 효과적인 해답이라고 생각하지 않는다

목표는 미국의 open source model이 세계 최고가 되는 것이어야 한다 ​ 사람과 기업이 어느 나라에서 만들어졌든 가장 뛰어난 open source model을 쓰지 못하도록 제한하면 그들이 사용할 수 있는 AI의 품질만 낮아지고 AI를 개인에게 분산시키는 것이 아니라 중앙집중시키게 된다 ​ “Superintelligence holds the promise of giving everyone that power, and building a positive future for everyone.” “초지능은 그 힘을 모든 사람에게 제공하고, 모두를 위한 긍정적인 미래를 만들 수 있는 가능성을 갖고 있다” ​ https://www.meta.com/thefutureisforeveryone/ 오픈웨이트 수요의 핵심은 1. 비용 2. 통제권 ​ 시나리오별 수혜 기업 "인프라는 곡괭이" Scenario 1. Closed Models Win “직접 모델 운영하기 귀찮다 → 최고 성능 API를 그냥 사용” Frontier AI → Hyperscaler → GPU → Network → Power ​ Scenario 2. Hybrid 가장 현실적인 중간 형태로 제시하는 그림 복잡한 코딩 문제 → GPT/Gemini/Claude 문서 분류 1억 건 → 자체 open model ‘모델을 관리하는 레이어’ & 하이퍼스케일러 ​ Scenario 3. Open Weight Wins base model 자체는 사실상 Commodity에 가까워지고 API 가격이 크게 떨어짐 기업들은 자체 데이터를 이용해 모델을 fine-tuning하고 자체데이터센터 돌리기 시작 Fine-tuning → inference optimization → Agents → Tools → Application 중국 모델, 인프라 소프트웨어, 보안, 온프레미스, 엣지 ​ 폐쇄형에서 공개형으로 갈때, 해자는 인프라로 이동

메리츠증권, 황수욱 연구원 ​ 최근 시장의 움직임은 이를 반영하고 있는 모습 ​ 폐쇄형에서 개방형으로 흐름이 변한다면 오픈AI는? 앤트로픽은? 폐쇄형 모델 중심 → 하이브리드 → 오픈웨이트 ​ OpenAI와 Anthropic이 받게 될 질문은 결국 ​ “당신들의 모델이 왜 계속 비싼 돈을 받을 가치가 있느냐?” “오픈웨이트 모델과의 성능 격차를 얼마나 유지할 수 있나?” Qwen·Llama·Kimi 같은 모델이 대부분의 기업 업무를 충분히 잘 처리한다면, 기업들이 굳이 Claude/GPT에 높은 토큰 가격을 낼 이유가 줄어듦 결국 frontier 모델이 복잡한 reasoning·coding·agent 작업에서 얼마나 압도적인지를 증명해야 함 ​ “토큰 가격을 계속 낮춰야 하는 것 아닌가?” Pinterest처럼 단순 작업을 저렴한 모델로 routing하기 시작하면 GPT/Claude에는 고난도 요청만 남게 됨 → 사용량 감소 vs 가격 인하 압력이 동시에 생길 수 있음 ​ “기업들이 왜 자체 오픈웨이트 모델을 쓰지 않고 당신들 API를 써야 하나?” 오픈웨이트는 직접 fine-tuning하고 자체 cloud에서 돌릴 수 있음 따라서 OpenAI/Anthropic은 편리함·성능·보안·IP indemnification·관리 부담 감소가 자체 운영비보다 가치 있다는 걸 보여줘야 함 ​ “모델 라우팅에서 당신들의 점유율이 얼마나 남나?” 과거에는 기업이 Claude나 GPT 하나를 거의 모든 업무에 썼다면 앞으로는 쉬운 업무 → 오픈 모델, 어려운 업무 → Claude/GPT 그러면 중요한 KPI가 단순 고객 수가 아니라 전체 AI workload 중 몇 %를 가져가느냐가 됨 ​ “Frontier intelligence가 commodity가 되면 당신들의 moat는 뭔가?” 모델 성능 자체가 빠르게 평준화되면 브랜드? 데이터? agent ecosystem?

enterprise distribution? coding? memory? 중 무엇이 진짜 진입장벽인지 질문받게 될 것 ​ “막대한 학습비를 어떻게 회수할 건가?” 이게 재무적으로 가장 중요한 질문이 될 것 Frontier model은 학습에 막대한 GPU와 전력이 필요한데 오픈웨이트 경쟁 때문에 inference 가격은 계속 떨어질 수 있음 그러면 Training CapEx/Opex ↑ + Token price ↓라는 구조가 생길 수 있음 ​ ​ 이런일은 항상 벌어졌었다 발명을 한 회사 ≠ 경제적 가치를 가장 많이 가져가는 회사 Some Simple Economics of Open versus Closed AI 논쟁의 핵심 오픈과 클로즈 모델의 싸움으로 봐선 안된다 경제학의 오래된 문제인 혁신의 독점적 수익과 지식 확산의 충돌로 봐야 한다 ​ 2. 오픈웨이트가 AI 산업을 죽이는가? (폐쇄형 모델의 입장) OpenAI·Anthropic : 막대한 돈을 들여 frontier 모델 개발 → 중국/오픈모델이 distillation(증류)으로 빠르게 따라옴 → 모델 가격 하락 → R&D 비용 회수 어려움 → 차세대 모델 투자 유인 감소 ​ 3. AI 모델은 원래 독점하기 어려운 자산 AI의 문제는 knowledge와 비슷하다는 것 한 번 좋은 모델이나 아이디어가 나오면 논문, 인재이동, 증류, 오픈웨이트를 통해 정보가 퍼짐 따라서 폐쇄형 프론티어 모델의 성능 우위를 영구적으로 독점하기는 어렵다 ​ 4. 그러면 누가 돈을 버나? → 보완자산 역사적으로 발명 그 자체보다 유통 / 고객관계 / 인프라 / 브랜드 / 데이터 / 서비스를 가진 회사가 돈을 가져간 경우가 많았음 대표적으로 EMI가 CT를 발명했지만 돈은 GE와 Siemens가 벌었음 그 이유는 GE는 이미 병원 영업망·설치·서비스망을 가지고 있었기 때문 최고 모델을 만든 회사 ≠ AI에서 가장 돈을 많이 버는 회사

​ 5. 그래서 OpenAI·Anthropic이 모델 밖으로 내려오고 있음 이 회사들도 문제를 알고 있음, 그래서 단순 API 사업에서 서비스로 내려오고 있음 Model → ChatGPT / Claude → Agent → Coding → Browser / Computer use → Enterprise workflow ​ ​ 살아남기 위해 취해야하는 전략 “최고 모델을 만드는 회사”에서 “고객의 AI 운영체제를 장악하는 회사” frontier 성능 격차를 유지 오픈웨이트가 6개월~1년 뒤 따라오더라도 가장 어려운 reasoning·coding·agent 작업에서는 계속 압도적이어야 함 그러면 기업의 전체 workload를 못 가져가더라도 가장 비싸고 가치가 높은 작업은 계속 담당 OpenAI가 최근에도 연구자들에게 “frontier models” 접근을 제공하는 식으로 최고성능 영역을 별도로 강조하는 이유도 이런 맥락 ​ 모델이 아니라 ‘제품’, '플랫폼', '인프라' 모델 개발사는 생존을 위해 플랫폼이 되어야 함 (락인효과) 모델 개발사는 모델 경쟁에서 벗어나 새로운 부가가치 창출이 필요한 시점 (플랫폼이 될 수 있느냐) 기업 입장에서는 모델 benchmark 차이보다 “실제로 내 업무를 얼마나 대신 끝내주느냐”가 더 중요 Anthropic이 Claude를 장기간 여러 세션에 걸쳐 복잡한 개발 작업을 수행하는 방향으로 확장 누가 모델 성능을 실제 유료 업무와 높은 전환비용으로 연결하느냐 모델 외에 사용자·데이터·업무흐름을 확보했는가 EX. GPT : 소비자 사용자 기반 에이전트, 광고와 커머스, 업무도구, 개발자 생태계 등 플랫폼 오픈AI, 앤트로픽의 FDE : 오픈AI의 전반 배치 엔지니어(FDE)와 글로벌 시스템 통합(SI) 파트너가 기업과 함께 구축 ​ 범용 모델을 넘어 뛰어난 성능을 활용한 도메인 특화 AI 개발

| 모델 성능 1~2% 차이가 엄청난 돈을 만들 수 있음 앤트로픽과 오픈AI의 헬스케어 시장 진출 ChatGPT for Healthcare — 병원/의료진용 환자 기록 요약 의학 논문·가이드라인 검색 및 인용 감별진단 reasoning 지원 퇴원 안내문 작성 보험 사전승인(prior authorization) 서류 작성 의료행정 자동화 HCA Healthcare, Cedars-Sinai, Memorial Sloan Kettering, UCSF 등 주요 의료기관에 배포 ​ Anthropic: “Claude를 의료·제약의 업무 엔진으로” Claude for Life Sciences — 제약/바이오 R&D 신약 연구의 처음부터 상업화까지 Claude를 넣는 것 논문/데이터 분석 생물정보학 가설 생성 실험 데이터 해석 임상시험 관리 regulatory operation 상업화 ​ 오픈웨이트를 내놓는 투트랙 전략 오픈웨이트를 내놓는 투트랙 전략 이게 OpenAI가 이미 하고 있는 방향 OpenAI는 gpt-oss-120b/20b 같은 오픈웨이트 모델을 공개했고, 자체 인프라나 호스팅 업체에서 돌릴 수 있게 했습니다 싼/대량 workload → 자사 open-weight 최고난도 workload → 자사 closed frontier 생태계 안에서 락인시키기 ​ 4주년 이벤트 중!! [연간구독 이벤트(8/5~9/30)] 이효석아카데미 네프콘 4주년 기념! 이효석아카데미의 네이버 프리미엄콘텐츠 서비스가 어느덧 4주년을 맞았습니다. 지난 기념일에는 큰 할인과 다양한 선물을 준비하며 모두가 함께 즐기는 축제처럼 보냈습니다. 하지만 올해는 조금 다른 마음으로 4주년을 맞이하려고 합니다. 지난 7월, 국내 주식시장은 누구에게나 contents.premium.naver.com ​