中 AI는 저가 대안?… 가격 3배 올리고 새 경쟁 예고한 ‘키미 K3’ 작성일 07-23 33 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">독립평가 지능지수서 전체 3위… 美 최상위와 2~3점 차이 <br>K2.6보다 API 이용료 3배 높아… ‘저가 꼬리표 벗기’ 시도</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XRPjbF1yJa"> <p contents-hash="820a8f054d0e02b89b898c592822effa08a79f5a12a9487d9df31523c78b89b7" dmcf-pid="ZeQAK3tWdg" dmcf-ptype="general">중국 인공지능(AI) 모델이 미국 프런티어 모델의 저렴한 대안에서 성능과 규모를 직접 겨루는 경쟁자로 올라서고 있다.</p> <div contents-hash="6dbf11b57e23309ed00039a5f4cfcd966da62bfc8e0ef91b8bc8ef8c1d5162f3" dmcf-pid="5dxc90FYdo" dmcf-ptype="general"> 중국 AI 모델은 그동안 '저렴한 대안'으로 인식되며 저비용과 오픈웨이트 전략에 초점이 맞춰졌다. 그러나 지난 16일 문샷AI(Moonshot AI)가 공개한 '키미 K3(Kimi K3)'는 이 통념과는 반대의 전략을 보이며 새 경쟁을 예고했다. 자사의 직전 모델보다 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 이용료를 3배 이상 올린 것이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8976c6bf2130093e10397a99b63bbd271498767cf39bad1094dc00d4b41690d9" data-idxno="448162" data-type="photo" dmcf-pid="1JMk2p3GdL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="문샷AI가 내놓은 키미 K3의 100만 토큰당 API 요금이 키미 K2.6 대비 입력 3.16배, 출력 3.75배 비싸다. / 챗GPT 생성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723074236627kuxp.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="YdJEVU0HRA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723074236627kuxp.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 문샷AI가 내놓은 키미 K3의 100만 토큰당 API 요금이 키미 K2.6 대비 입력 3.16배, 출력 3.75배 비싸다. / 챗GPT 생성 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0f89cb13c57f0198d209849c9692e0b5dc48344e827418455ba6f2cf4aa4b0af" dmcf-pid="tiREVU0HMn" dmcf-ptype="general"><strong>3배 오른 가격… 저가 꼬리표 벗기</strong></p> <p contents-hash="1694cec7e65bdf8418699c63afc4b81b50aad587a368257b5fc0365b5d0839c1" dmcf-pid="FneDfupXdi" dmcf-ptype="general">키미 K3의 API 이용료는 일반 입력 100만토큰당 3달러, 출력 15달러다. 직전 모델인 K2.6의 입력 0.95달러·출력 4달러보다 3배 이상 비싸졌다.</p> <p contents-hash="752811bafbc84773f0884b15e7b5520c8b5cdd45119f476414bf4d086a0f97aa" dmcf-pid="3Ldw47UZMJ" dmcf-ptype="general">전문가들은 이런 키미 K3의 가격 인상 폭 자체에 의미가 있다고 본다. 직전 모델보다 세 배 넘게 값을 올리면서, 문샷이 중국산 모델에 따라붙던 '저렴한 대안'이라는 꼬리표를 스스로 떼어내려는 모습을 보였다는 분석이다.</p> <p contents-hash="3d60d97de2c76e12dc965599c89fa2e7aa5ae1a048e626a34aab563c636414de" dmcf-pid="0oJr8zu5Rd" dmcf-ptype="general">그럼에도 키미 K3는 입력 10달러·출력 50달러인 페이블 5의 1/3 수준이며, 입력 5달러·출력 30달러인 GPT-5.6 솔보다는 더 낮은 가격을 보여준다. 다만 단가 차이가 그대로 비용 절감으로 이어지지는 않는 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="938429e1f58d0b53502fd219cfd876dd8cdf5bfa4349aa7527a9543f8ee2a041" dmcf-pid="pgim6q71Me" dmcf-ptype="general">아티피셜 애널리시스가 실제 평가에 쓰인 토큰량까지 반영해 계산한 작업당 평균 비용은 키미 K3가 0.94달러, 페이블 5가 2.75달러, GPT-5.6 솔이 1.04달러였다.</p> <div contents-hash="7d5e4925485230aef7f6e6d3ec24beec1fc828ed2e6a9608c6e317ef654cdf1b" dmcf-pid="UansPBztnR" dmcf-ptype="general"> 페이블 5와 비교했을 때는 1/3이라는 단가 격차가 실제 비용에서도 거의 그대로 유지된다. 반면 GPT-5.6 솔과 비교하면 단가 격차는 컸지만 실제 비용 차이는 0.1달러에 불과하다. 이는 키미 K3가 답변을 만드는 데 더 많은 토큰을 쓰고 속도도 느린 탓으로 분석된다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="08938c2ced6cc0e997bb554837cbc4b8455e44b4b2e7f26ecb63c66efaedfed4" data-idxno="448159" data-type="photo" dmcf-pid="uNLOQbqFnM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="클로드 페이블 5, GPT-5.6 솔, 키미 K3 비교 / 클로드 제작" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723074237925nxut.png" data-org-width="827" dmcf-mid="GqjCM9b0nj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723074237925nxut.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 클로드 페이블 5, GPT-5.6 솔, 키미 K3 비교 / 클로드 제작 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a804b9fd522f06fd22bc02230ee47620965f27973d29bc0fbb5d7c00d20afe9b" dmcf-pid="7eQAK3tWJx" dmcf-ptype="general"><strong>거의 따라잡은 성능… 체급 경쟁 '자신감'</strong></p> <p contents-hash="6846a961fb18e617b7a8459bd83e7f4878ef090f534c0c7bd61de5b4fae59acd" dmcf-pid="zdxc90FYnQ" dmcf-ptype="general">문샷이 가격을 올릴 수 있었던 배경에는 성능이 있다. 키미 K3는 아티피셜 애널리시스 지능지수(AAII)에서 57점을 받아 전체 3위에 올랐다. 앤트로픽의 '클로드 페이블 5(Claude Fable 5)'는 60점, 오픈AI의 'GPT-5.6 솔(GPT-5.6 Sol)'은 59점을 기록했다. 미국 빅테크의 최상위 모델을 넘어서지는 못했지만, 격차를 불과 2~3점 수준으로 좁혔다.</p> <div contents-hash="076643ddd500e3dcb7b0af74785949a143c12743d97ee3a1fb4a9bed1602173b" dmcf-pid="qJMk2p3GJP" dmcf-ptype="general"> 지난해 딥시크(DeepSeek)가 적은 비용과 자원으로도 미국 모델에 근접할 수 있다는 가능성을 보여줬다면, 이번 키미 K3는 중국 AI도 프런티어급 모델의 체급을 갖출 수 있다는 것을 보여줬다는 평가다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="215e087147f5a26a8f443f42e1ee7d3096a46f7e89528871ae1a7a4eef474987" data-idxno="448094" data-type="photo" dmcf-pid="BiREVU0He6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 문샷AI의 '키미 K3'가 AAII에서 57점을 받아 전체 3위에 올랐다. / AAII 홈페이지 갈무리" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723074239195ofxe.png" data-org-width="1151" dmcf-mid="HsDYoQ6bMN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/552810-SDi8XcZ/20260723074239195ofxe.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 문샷AI의 '키미 K3'가 AAII에서 57점을 받아 전체 3위에 올랐다. / AAII 홈페이지 갈무리 </figcaption> </figure> <p contents-hash="431a62b586815cc0918d66480b8e5d7c78812a445d403ac69252ee12e39ddbff" dmcf-pid="bneDfupXn8" dmcf-ptype="general">딥시크는 지난해 12월 'V3'에 이어 올해 1월 추론모델 'R1'을 내놓으며 세계 AI 시장에 충격을 줬다. 딥시크 V3는 전체 매개변수 6710억개 가운데 추론할 때 370억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 방식으로 당시 미국 최상위 모델에 근접한 성능을 냈다.</p> <p contents-hash="0f041912bbc60264f150e24ab4ee873d5fc3913d77a3e81cd1b347dccd343ae4" dmcf-pid="KLdw47UZd4" dmcf-ptype="general">문샷AI의 키미 K3는 이 방식을 그대로 사용하며 규모를 키웠다. 전체 매개변수는 2조8000억개, 전문가 896개 가운데 16개를 선택해 추론한다. 텍스트와 이미지를 함께 처리하고 최대 100만개 토큰을 다룬다. 다만 실제 추론에 동원되는 활성 매개변수 규모는 공개하지 않았다.</p> <p contents-hash="bdbebedad49f8237a1eb576ba3e02ff4ba3fe997030e3180fa7d52eb0e598e85" dmcf-pid="9oJr8zu5df" dmcf-ptype="general">세부 평가에서는 강점과 약점이 함께 드러났다. 장시간 지식 업무 평가에서 페이블 5에 이어 2위로 GPT-5.6 솔을 앞섰다. 다만 모든 영역에서 대등한 것은 아니다. 문샷AI도 "종합 성능에서 페이블 5와 GPT-5.6 솔에는 못 미친다"고 인정하면서 "코딩·AI 에이전트·장기 지식 업무에서는 경쟁력을 갖췄다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="5ac205de1327515eb99b5d054606fc5b3a89bea2afa273ed050737ca06be7d2e" dmcf-pid="2gim6q71iV" dmcf-ptype="general">신뢰도 문제도 남았다. 키미 K3는 아티피셜 애널리시스의 지식 신뢰도 평가에서 정확도가 46%로 높아졌지만, 환각률도 51%로 함께 올랐기 때문이다. 확실하지 않은 내용을 사실처럼 제시할 가능성이 높아진 것이다.</p> <p contents-hash="2d3406e692c110a97117e661def43346709afe494253956a4a1b1a49d20120c4" dmcf-pid="VansPBztL2" dmcf-ptype="general">문샷AI는 2조8000억개 매개변수를 갖춘 K3를 오는 27일까지 오픈웨이트로 공개하겠다고 예고했다. 오픈웨이트는 학습된 가중치 파일만 공개하는 방식으로, 학습 데이터와 코드까지 공개하는 오픈소스와는 개념상 차이가 있다.</p> <p contents-hash="386920cfafb16e7e6f68cda9f5befac0b2dd6ca70dfc9baf725ab91b33dcb04f" dmcf-pid="fNLOQbqFM9" dmcf-ptype="general"><strong>경쟁은 사용자에게 이득… '조합 역량' 중요해진다</strong></p> <p contents-hash="ef9b422989d69270fdb219c044a5297495d8dcb7836c5c79c161b4c40d9232be" dmcf-pid="4joIxKB3iK" dmcf-ptype="general">한편 문샷AI가 키미 K3를 선보이자 알리바바도 사흘 뒤 매개변수 2조4000억개 규모의 '큐웬3.8 맥스 프리뷰'를 공개하며 초거대 모델 경쟁에 곧바로 합류했다.</p> <p contents-hash="e9e465dd46d5d074dba2485d5b3c1dfd76d882a457c8ec87aea40e753fb067d8" dmcf-pid="8AgCM9b0Mb" dmcf-ptype="general">알리바바는 "자체 평가에서 페이블 5 다음 수준을 기록했다"고 주장했다. 다만 아직 프리뷰 모델인 데다, 오픈웨이트 모델 운영을 예고하긴 했지만 활성 매개변수 수치 등 구체적 내용이 밝혀진 게 없고, 사전 독립 평가 점수 등도 공개되지 않은 상태다.</p> <p contents-hash="33047a1e2e72d7ba84cae16ec4cdebd74524fe7b44c2749aabdd498693abe4bb" dmcf-pid="6cahR2KpnB" dmcf-ptype="general">이처럼 문샷AI에 알리바바까지 중국 기업들의 AI 모델 성능이 빠르게 고도화되는 가운데, 오픈웨이트 모델의 가중치를 공개하면 이를 자체 운영할 수 있을 것으로 기대하는 사용자들도 있다. 하지만 오픈웨이트 모델이 곧 저렴한 자체 운영을 의미하지는 않는다.</p> <p contents-hash="f115b109e488465c398e8a132af2be2f0a780878ea98d326fdded504aecca566" dmcf-pid="PkNleV9Uiq" dmcf-ptype="general">문샷AI는 키미 K3를 배포할 때 가속기 64개 이상을 연결한 슈퍼노드 구성을 권장했다. 대규모 투자가 필요한 인프라 수준이다. 현실적으로 가중치를 무료로 내려받더라도 비용상, 운영 역량상 이를 그대로 구동할 수 있는 기업은 많지 않을 전망이다.</p> <p contents-hash="5106e84268314799f7b8973369920161dbaea3cb7389b230d28436a04083cb5f" dmcf-pid="QPfo7ZHlMz" dmcf-ptype="general">결국 이번 변화의 핵심은 딥시크로 대표되던 '초저가' 구간에만 머물던 중국 AI가 미국 최상위권과 비슷한 가격대에서도 경쟁을 시작했다는 데 있다고 봐야 한다는 분석이 나온다. 다만 가격 차이가 사라지면 API 도입 결정에서 중국 모델을 택할 이유도 함께 옅어질 수 있다는 점은 있다.</p> <p contents-hash="5d1086268463e47fc9246f481e54cf73fc62e7f490e92ee83247c52fa66830ad" dmcf-pid="xQ4gz5XSJ7" dmcf-ptype="general">결국 차별점은 가중치를 공개한 오픈웨이트 모델이라는 점이지만, 이를 실제 서비스로 완성하려면 별도의 인프라와 서빙 역량이 필요해 모든 기업이 누릴 수 있는 이점은 아니다. 그럼에도 불구하고 경쟁 구도 자체가 가격 인하 압박으로 이어진다는 점은 시장 전체에 이득임에는 틀림없다.</p> <p contents-hash="4fc25315d31d014ceceebc76893ecf92b5b1b51d77f87da9ea5f4acb40c322f6" dmcf-pid="yThFEnJ6Ju" dmcf-ptype="general">이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "중국 저가 오픈웨이트 모델의 홍수는 위협이 아니라 '원자재의 폭락'으로 봐야 한다"며 "원자재가 싸질 수록 가공 역량의 가치는 올라간다"고 짚었다. 그러면서 "기업은 클로드나 GPT, 제미나이 등 최신 프런티어 모델에 고난도 추론, 아키텍처 설계, 보안 전략 등 20%를 배치하고 RAG(검색증강생성) 1차 처리, 정형 코딩, 문서 요약 등 80%의 일상적·반복적 과제는 오픈웨이트와 우리나라 AI 모델에 배치하는 하이브리드 파이프라인을 채택해야 한다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="33a3d05778e74843557cc796985c38d4044d08448deaa1c63a4c182ae8543d48" dmcf-pid="Wyl3DLiPMU" dmcf-ptype="general">정종길 기자<br>jk2@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 구글, 클라우드 82% 성장에도 주가 급락…AI 투자에 현금흐름 적자 07-23 다음 [단독] 돈 빌려준 직원 무단 해고하고 지인 폭행…막 나가는 회장님 07-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
