[키미 K3 쇼크③] 中, 오픈웨이트로 세계 공략… "韓, 모델 개발 넘어 확산전략 시급"

작성일 07-26

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 중국 인공지능(AI) 기업이 성능과 가격 경쟁력을 앞세워 미국 중심의 AI 시장을 흔들고 있다. 문샷AI의 ‘키미 K3’는 2조8000억개 매개변수와 오픈웨이트 전략으로 글로벌 개발자 생태계 공략에 나섰다.&lt;디지털데일리&gt;는 키미 K3의 기술 구조와 실제 성능, 중국의 글로벌 AI 확장 전략을 3회에 걸쳐 살펴본다. 아울러 중국 AI의 부상이 국내 기업과 정부의 AI 전략에 던지는 과제도 짚어본다.&lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 구아현기자] 중국의 승부수는 확산력이다. 미국 기업이 최상위 AI 모델을 폐쇄형 응용프로그램인터페이스(API)로 제공하는 사이, 중국은 경쟁 가능한 모델을 저렴하게 풀어 개발자와 기업을 자국 생태계로 끌어들이고 있다.
 문샷AI의 대형언어모델(LLM) ‘키미 K3’도 미국 프런티어급 모델로 주목받고 있다. K3는 모든 영역에서 미국 프런티어 모델을 앞선 것은 아니지만 코딩과 지식 업무에서 경쟁할 만한 성능을 보였다. 중국 정부도 기업의 오픈웨이트 전략을 AI 외교로 확장하고 있다. 동시에 차세대 프런티어 모델과 핵심 학습데이터의 해외 이전을 제한하는 방안도 검토하고 있다. 공개할 기술은 세계에 확산하고 핵심 기술은 국가 전략자산으로 보호하는 이중 전략을 꾀하기 시작한 것이다.
 한국도 미·중 가운데 한쪽을 선택하는 데 머물지 않고 독자 모델과 인프라를 확보해야 한다. 이를 해외 시장과 개발자 생태계로 확산할 전략도 함께 마련해야 한다는 지적이 나온다.
 ◆ 中 저가·오픈웨이트로 美에 경쟁
 중국은 진입 장벽을 낮춰 미국 모델을 전면적으로 압도하지 않고도 주목받았다. 성능이 다소 부족하더라도 저렴한 비용으로 반복 실행하고 검색·코딩 도구를 결합해 결과를 보완할 수 있다. 데이터의 외부 반출이 어려운 공공·금융·의료 분야에서는 자체 환경에 구축할 수 있다는 점도 강점이다.
 미국의 폐쇄형 모델은 공급자가 정한 API와 가격, 이용정책 안에서 사용해야 한다. 반면 오픈웨이트 모델은 가중치가 공개되면 기업이 자체 서버에 배포하고 업무와 산업 특성에 맞게 최적화할 수 있다. AI 업계 관계자는 “K3가 미국 프런티어 모델을 넘어섰다고 평가하기는 이르다”면서도 “특정 업무에서는 프런티어 수준에 근접했고 오픈웨이트를 통해 미국의 폐쇄형 API 생태계와 다른 경쟁 축을 제시했다”고 말했다.
 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 20일 취임 1주년 기자간담회에서 “중국 기업들이 비교적 적은 비용으로 좋은 성과를 내는 것은 솔직히 부러운 일”이라며 “미국이 폐쇄형 AI로 이동하는 동안 중국은 모델을 공개하며 영향력을 확대하고 있다”고 말했다.
 중국은 글로벌 사우스를 자국 AI 생태계로 끌어들이기 위해 세계인공지능협력기구(WAICO)도 출범시켰다. 공식 명분은 국가 간 AI 격차 해소와 안전한 기술 활용이다. 중국을 비롯한 29개국은 지난 16일 설립 협정에 서명했으며, 상하이에 본부를 두고 AI 정책과 거버넌스, 산업 협력, 인재 양성 등을 논의할 계획이다.
 실제 전략은 미국 중심의 AI 질서에 맞설 별도 협력 축을 만드는 데 있다. 중국은 저가·오픈웨이트 모델과 개발도구, 교육, 컴퓨팅 인프라를 회원국에 제공해 중국산 AI를 채택할 기반을 넓히려 한다. 모델 보급을 넘어 클라우드와 데이터센터, 기술표준까지 연결해 장기적으로 중국 중심의 AI 산업 생태계와 국제 영향력을 확대하려는 구상이다.
 ◆ 몸값 오른 中 AI… 핵심기술 통제도 논의
 최근 중국도 미국처럼 프런티어 AI를 국가안보와 직결된 전략자산으로 보기 시작했다. 이미 공개하거나 상용화한 모델은 해외 시장 확대에 활용하되, 차세대 프런티어 모델과 핵심 데이터는 외부로 나가지 못하도록 관리하려는 움직임이 나타나고 있다. 미국이 반도체와 최상위 AI 기술을 수출통제로 묶자 중국도 자국 기술 유출과 해외 기업의 선점을 경계하기 시작한 것으로 풀이된다.
 중국 상무부 등 관계 당국은 최근 알리바바와 바이트댄스, 즈푸AI 등 주요 기업과 최첨단 AI 모델의 해외 접근을 제한하는 방안을 논의한 것으로 전해졌다. 핵심 학습데이터의 국외 이전과 외국 이용자의 모델 가중치 다운로드, 전략 AI 기업의 해외 인수도 검토 대상에 포함됐다. 중국산 첨단 반도체 설계의 해외 생산을 제한하는 방안도 거론됐다.
 중국이 오픈웨이트 전략을 전면 폐기하려는 것은 아니다. 이미 공개된 모델은 개발자와 해외 시장을 확보하는 수단으로 활용하고, 경쟁 우위를 좌우할 차세대 모델과 핵심 데이터만 선별적으로 통제하려는 움직임에 가깝다. 모델의 성능과 산업적 가치가 높아진 만큼 ‘공개를 통한 확산’과 ‘핵심기술 보호’를 병행하겠다는 전략이다. 다만 통제 대상과 기준, 시행 시점은 아직 확정되지 않았다.
 배경훈 장관도 “중국도 목표를 달성한 뒤 폐쇄형으로 전환할 가능성이 있다”며 “한국도 기술 종속을 피하려면 독자 모델과 프런티어 모델을 모두 확보해야 한다”고 말했다. 미국 폐쇄형 모델도 가격 인상과 이용정책 변경, 수출통제 위험이 있는 만큼 국내 기업은 성능과 비용뿐 아니라 공급 안정성과 모델 전환 가능성까지 함께 따져야 한다.
 ◆ 한국은 ‘AI 풀스택 수출’…글로벌 채택 속도 높여야
 한국의 가장 큰 약점은 속도와 해외 채택이다. 정부가 독자 AI 파운데이션 모델과 ‘모두의 AI’ 사업을 추진하는 동안 글로벌 시장은 모델 개발을 넘어 API 유통과 서비스 탑재 경쟁으로 이동했다.
 AI 업계 관계자는 “사업 취지에는 공감하지만 모델 개발과 검증, 서비스 적용까지 걸리는 시간이 지나치게 길다”며 “글로벌 기업과 경쟁하려면 개발과 사업화 속도를 높여야 한다”고 지적했다.
 현장의 격차는 글로벌 AI 에이전트 플랫폼에서 드러난다. 젠스파크는 지난 24일 한국 시장 진출을 공식화한 미디어 브리핑에서 업무에 따라 60개가 넘는 AI 모델을 연동해 활용한다고 밝혔다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글뿐 아니라 중국의 딥시크와 문샷AI, 미니맥스, 즈푸AI 모델도 선택지에 포함됐지만 국내 모델은 단 한 개도 없었다.
 국산 모델이 없기 때문은 아니다. 국내 기업들도 다수의 거대언어모델을 개발하고 정부 사업과 벤치마크를 통해 성능을 알리고 있다. 그러나 해외 서비스 기업이 자발적으로 API를 연결하고 고객 업무에 적용할 정도로 확산한 모델은 찾아보기 어렵다. 글로벌 개발자와 플랫폼의 선택지에는 오르지 못하고 있다는 의미다. 정부 사업의 성과도 모델 개발 완료나 벤치마크 점수보다 해외 API 호출량과 서비스 탑재, 유료 이용자 확보로 평가해야 한다는 지적이 나오는 이유다.
 정부는 피지컬 AI까지 국가 전략산업으로 확대했다. 지난달 29일 발표한 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에는 제조업 AI 전환(M.AX)과 핵심 기술 확보(Master), 양산체계 구축(Mass Production)을 묶은 ‘피지컬 AI 3M 전략’이 포함됐다.
 정부는 업종별 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 3년 안에 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발해 2030년 글로벌 1강에 오른다는 목표를 제시했다. 제조·돌봄·농업·안전·국방 분야에서 실증하고 모델과 로봇 부품, 데이터센터, 운영 소프트웨어를 묶은 풀스택 플랫폼도 수출할 계획이다.
 하지만 업계에서는 목표와 기술 기반 사이에 간극이 있다는 지적이 나온다. 국내 거대언어모델이 아직 글로벌 AI 플랫폼의 기본 선택지에도 들지 못한 상황에서 피지컬 AI 세계 1위를 선언하는 것은 목표가 앞선다는 것이다. 한 AI 업계 관계자는 “LLM에서도 세계 시장이 선택하는 대표 모델을 만들지 못했는데 피지컬 AI에서 바로 1등을 하겠다는 목표만 앞세워서는 안 된다”며 “글로벌 모델에 맞설 기술과 서비스를 더 빠르게 만들어야 한다”고 말했다.
 물론 범용 LLM 세계 1위가 피지컬 AI 경쟁의 필수 조건은 아니다. 한국은 제조데이터와 로봇 하드웨어, 반도체 등 차별화된 산업 기반을 갖추고 있다. 다만 피지컬 AI도 언어와 영상, 센서 정보를 이해하고 행동을 계획하는 파운데이션 모델과 에이전트 기술이 핵심이다.
 범용 모델과 API 시장에서 나타난 개발 속도와 해외 확산력의 한계를 그대로 두고 피지컬 AI만 세계 1위로 끌어올리기는 어렵다. 국산 모델과 신경망처리장치(NPU), 데이터센터를 묶는 것만으로도 풀스택 수출은 완성되지 않는다. 해외 기업이 자발적으로 채택할 성능과 가격, 속도, 안정성을 먼저 입증해야 한다.
 안광섭 세종대 겸임교수는 “소버린 AI를 국산 모델 하나를 보유하는 문제로만 봐서는 안 된다”며 “외부 공급이 끊겨도 모델을 학습하고 서비스할 수 있도록 가속기와 메모리, 데이터센터, 운영 소프트웨어까지 공급망 전체를 갖춰야 한다”고 말했다. 이어 “중국 AI의 충격은 특정 모델이 미국을 이겼다는 데 있지 않다”며 “자체 모델과 인프라를 확보한 뒤 이를 세계 개발자 생태계로 확산하고 있다는 점이 핵심”이라고 강조했다.
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