중국 AI 기업 스텝펀(StepFun)이 총 600B 파라미터, 토큰당 활성 27B의 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 모델 'Step 5 프리뷰'를 공개했습니다. 100만 토큰 컨텍스트 창과 텍스트·이미지·영상 입력을 지원하며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융 등 장기 에이전트 작업에 초점을 맞춘 점이 특징입니다. API는 입력 100만 토큰당 1달러, 출력 100만 토큰당 2.70달러에 제공되며, 2026년 10월 15일 오픈 웨이트 공개가 예정되어 있습니다.
세일즈포스가 드림포스 컨퍼런스에서 엔비디아의 오픈 웨이트 모델 네모트론(Nemotron) 기반으로 자체 추론 모델 '코아(Koa)'를 발표했습니다. 코아는 영업·마케팅·고객지원 업무에 특화되도록 사후 학습(post-training)되었으며, 실제 고객 데이터를 사용하지 않고 합성 데이터로 훈련되어 데이터 유출 우려가 없고, 토큰 효율이 높아 비용도 절감됩니다. 이는 기업용 AI 수요가 프론티어 랩들의 폐쇄형 모델과 점점 달라지고 있음을 보여주는 사례입니다.
Kimi K3, GLM-5.3 등 최신 중국 오픈웨이트 모델이 거의 모든 주요 벤치마크에서 미국 최상위 모델과 근접한 성능을 보이며 수개월로 여겨지던 격차가 투자자 우려로 이어지고 있습니다. 서구 연구소들은 증류(distillation)와 벤치마크 점수 최적화(benchmaxxing)를 지적하지만, 결론은 모델 자체의 우위는 방어할 수 없다는 것입니다. 이에 따라 경쟁 우위의 축이 개별 모델에서 다음 모델을 만들어내는 전체 시스템으로 이동하고 있으며, 유럽은 두 경쟁에서 동시에 뒤처지고 있다고 분석합니다.
메타(Meta)가 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스를 따르는 300억 개(30B) 매개변수의 오픈웨이트 에이전트 모델인 '뮤스 글리머(Muse Glimmer)'를 공개했습니다. 이 모델은 24GB VRAM(비디오 메모리)만으로도 구동될 수 있어 일반 소비자용 그래픽 카드 환경에서도 활용이 가능하다는 점이 가장 큰 특징입니다. 또한 DFlash 스페큘레이션 기술을 적용하여 기존보다 디코딩 속도를 3.1배나 향상시켰습니다.
마크 저커버그는 모든 사람에게 AI 초지능을 제공하겠다는 비전을 담은 6,500단어 분량의 장문 에세이를 발표했습니다. 이 글은 개인 맞춤형 AI 에이전트가 일상을 혁신하고 메타의 스마트 글래스와 오픈웨이트(open weights) 연구를 정당화할 것이라고 주장하지만, 기술의 오용 가능성과 현실을 외면한 실리콘밸리식 환상이라는 비판을 받고 있습니다.
프랑스 AI 연구소 미스트랄(Mistral)은 미국 행정부의 독점적 통제와 폐쇄형 모델의 안전성 논란 속에서 유럽의 대안으로 급부상하고 있습니다. 미국 기업들에 비해 자본과 컴퓨팅 자원은 부족하지만, 기업 맞춤형 오픈소스(Open-source) 모델과 데이터 주권 강화라는 유럽의 니즈를 충족하며 매출과 기업가치를 급격히 끌어올렸습니다.
미국 트럼프 행정부는 국가 안보 우려를 이유로 중국산 오픈웨이트 AI 모델을 전면 금지하는 대신, 특정 모델을 표적으로 한 선택적 제한을 선호하는 것으로 알려졌습니다. 이와 동시에 가격 경쟁력을 갖춘 중국 모델의 위협에 직면한 OpenAI와 Anthropic은 비밀리에 규제를 지속적으로 로비하고 있어 업계의 이해관계가 첨예하게 엇갈리고 있습니다.
오픈웨이트(Open-weight) AI 모델이 과거 쿠버네티스(Kubernetes)가 클라우드 생태계의 표준으로 자리 잡았던 것처럼 차세대 AI 생태계의 핵심 기반으로 빠르게 부상하고 있습니다. 개발자들은 이러한 모델을 바탕으로 자체 인프라에 최적화하고 파생된 혁신을 만들어내며, 단일 벤더가 따라갈 수 없는 거대한 혁신 생태계를 구축하고 있습니다. 저자는 미국이 이 개방형 생태계의 흐름에 동참하고 경쟁해야 하며, 인위적인 보호주의로 고립을 자초해서는 안 된다고 강조합니다.
페이스북 메타(Meta), 마이크로소프트, 엔비디아, 허깅페이스 등 주요 AI 기업들은 미국 정부가 중국의 지식재산권 침해에 대응해 오픈웨이트(Open-weight) 모델이나 모델 증류(Distillation) 기술 전반에 대한 광범위한 제한을 두어서는 안 된다고 촉구했습니다. 이들은 폐쇄형 AI 모델의 보안 가드레일 때문에 방어에 한계가 있다면, 강력한 보안 방어를 위해 오픈 모델에 대한 접근성이 필수적이라고 강조했습니다.
미국 행정부 내부는 최근 미국 최고 수준을 위협하는 중국 AI 모델(예: Moonshot의 Kimi K3)의 등장에 대응하는 방안을 두고 의견이 엇갈리고 있습니다. 백악관은 미국 모델을 무단으로 학습하는 '지식 증류(Distillation)' 행위에 대한 강력한 제재를 추진하는 반면, 상무부는 실효성 문제 등을 이유로 반대 입장을 보이며 대신 미국 내 오픈소스 모델 개발 인센티브를 검토 중입니다.
AI 벤치마크 플랫폼 인공 분석(Artificial Analysis)이 금융, 법률 등 산업별 성능 평가 지수를 발표했으며, 앤스로픽의 '클로드 페이블 5'가 전 부문 1위를 차지했습니다. 하지만 클로드는 타 모델 대비 압도적인 성능 우위를 점친 것은 아니며, 작업당 비용이 최대 100배 이상 높게 책정되어 기업들의 비용 효율성 고민이 커지고 있습니다.
프랑스의 대표적 AI 스타트업 미스트랄 AI(Mistral AI)는 단순한 챗봇 경쟁사가 아닌, 침투형 엔지니어링을 통해 정부와 대기업에 맞춤형 AI를 구축해주는 팔란티어(Palantir)와 같은 B2B 모델로 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 미국 중심의 기술 의존도를 낮추려는 '기술 주권' 확보 움직임 속에서 자체 데이터센터 구축과 오픈웨이트(Open-weight) 모델 공개를 통해 독자적인 생태계를 구축하며 유럽을 대표하는 AI 기업으로 자리 잡고 있습니다.
DeepSeek 등 오픈웨이트(Open Weight) AI 모델이 폐쇄적인 프론티어 모델 대비 최대 50배 저렴한 가격으로 시장을 잠식하자, OpenAI와 Anthropic은 희소성 전략과 정치적 제재를 통한 방어막을 치고 있습니다. 하지만 데이터 파이프라인까지 모두 공개하는 완전한 오픈소스 AI(예: OLMo)가 미국의 NSF, Nvidia 등과 협력해 개발되면서, 오픈소스가 결국 AI의 미상을 결정짓는 흐름을 탄력 받고 있습니다.
인도의 AI 스타트업 아바타르(Avataar)는 알리바바의 오픈소스 모델을 경량화해 인도의 문화적 맥락을 이해하는 초저가 비디오 생성 AI '바리야(Varya)'를 선보였습니다. 이 모델은 기존 모델 대비 10배 빠르고 20분의 1 수준의 저렴한 가격으로 제공되며, 인도 정부의 AI 플랫폼을 통해 오픈웨이트로 공개됩니다.
최근 주요 AI 모델 출시가 마무리되면서 사용자들은 다음 릴리즈 일정에 대한 공허함을 느끼고 있습니다. 과거 패턴에 따르면 5월 말부터 6월 초 사이에 새로운 모델이 나올 것으로 예상되지만, 오픈 웨이트(open weights) 모델의 출시 주기에 변화가 예상됩니다. 향후 AI 모델 공개 생태계의 흐름을 파악하는 데 중요한 포인트입니다.
중국 스타트업 문샷AI(Moonshot AI)의 오픈웨이트 모델인 'Kimi K2.6'이 실시간 프로그래밍 및 퍼즐 대회에서 서구권 주요 AI 모델들을 제치고 압도적인 1위를 차지했습니다. 특히 2위 역시 중국 샤오미의 'MiMo V2-Pro'가 차지하며, 특정 과제에서 중국산 AI 모델들의 코딩 및 전략적 추론 능력이 글로벌 최고 수준에 도달했음을 보여주었습니다.
메타가 새로운 네이티브 멀티모달 추론 모델인 '뮤즈 스파크(Muse Spark)'를 공개했습니다. 이 모델은 툴 사용, 시각적 사고 체인, 멀티 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 벤치마크에서 글로벌 top 5에 랭크되며 맹추격을 보여주었습니다. 기존 라마(Llama) 모델과 달리 오픈웨이트(Open Weights) 정책을 폐지한 점과, 획기적인 컴퓨팅 효율성을 달성한 점이 가장 큰 특징입니다.