한때 OpenAI, Google, Meta, Microsoft와 같은 소수의 Silicon Valley 거대 기업들이 지배하는 것처럼 보였던 인공지능 환경은 흥미로운 변화를 겪고 있습니다. 이들 기존 기업들은 종종 가장 진보된 기능을 구독료 장벽 뒤에 두면서 고위험 개발 경쟁을 계속하고 있지만, 강력한 반대 흐름이 힘을 얻고 있습니다. 특히 중국의 혁신 허브에서 온 새로운 경쟁자들이 최첨단 AI가 반드시 엄청난 비용이나 독점적인 비밀 유지를 요구하지 않는다는 것을 보여주고 있습니다. DeepSeek, Alibaba, Baidu와 같은 회사들이 세계적인 주목을 받으며, 종종 오픈소스나 저비용 대안으로 제공되는 강력한 모델들을 옹호하며, 지배적인 비즈니스 모델에 근본적으로 도전하고 전 세계 개발자와 사용자들에게 가능성을 확장하고 있습니다.
이러한 새로운 역학은 단순히 새로운 경쟁자들이 시장에 진입하는 것 이상을 의미합니다. 이는 AI 개발과 접근성을 뒷받침하는 철학의 잠재적 변화를 시사합니다. 이들 새로운 기업들이 정교한 모델을 허용적인 라이선스 하에 출시하고, GitHub나 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 기본 코드를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 결정은 일부 서구 거대 기업들이 선호하는 불투명하고 폐쇄적인 접근 방식과 극명한 대조를 이룹니다. 이러한 개방성은 강력한 도구에 대한 접근을 민주화할 뿐만 아니라, 개발자들이 이러한 기본 모델을 자유롭게 실험하고, 맞춤화하고, 구축할 수 있는 활기찬 생태계를 조성하여 전례 없는 속도로 혁신을 가속화할 수 있습니다. 이 흐름을 주도하는 세 가지 두드러진 예를 살펴보고, 그들의 기원, 능력, 그리고 개방 전략의 함의를 탐구해 보겠습니다.
DeepSeek: 기성 체제를 뒤흔드는 민첩한 신예
Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd.는 더 간결한 이름인 DeepSeek으로 운영되며, 놀라운 속도와 영향력으로 국제 AI 무대에 등장했습니다. 비교적 신생 기업이지만(정량 거래 회사인 High-Flyer Quant의 자회사로 2023년 4월 공식 설립), DeepSeek은 훨씬 긴 개발 주기와 상당히 큰 예산을 가진 업계 거대 기업들의 모델과 경쟁하거나 일부 벤치마크에서는 능가하는 것으로 알려진 AI 모델을 개발하여 빠르게 주목을 받았습니다. 겉보기에는 더 큰 효율성으로 경쟁력 있는 성능을 달성하는 이 능력은 업계에 파문을 일으켰습니다.
회사의 빠른 반복 주기는 주목할 만합니다. 초기 DeepSeek-LLM을 시작으로 DeepSeek-Math와 같은 특화된 모델을 빠르게 출시했습니다. 2024년 말 DeepSeek V2와 이후 DeepSeek V3의 발표는 이미 회사의 야심찬 궤도를 예고했습니다. 그러나 2025년 1월 추론 모델인 DeepSeek-R1과 DeepSeek-R1-Zero를 공개하면서 업계의 상상력을 사로잡았고, 논쟁의 여지없이 전환점을 맞이했습니다. 이 모델들은 OpenAI의 고급 GPT-4 시리즈 및 예상되는 ‘o1’ 모델과 직접적이고 종종 우호적인 비교를 이끌어내며, AI 추론의 최첨단 상태에 대한 중요한 논의를 촉발했습니다. 이 발표는 단순히 학문적인 것이 아니었습니다. 경쟁사 주가에 영향을 미치고, 기존 AI 연구소 내에서 전략적 재평가를 촉발했으며, 심지어 정부 기관들 사이에서도 새로운 글로벌 플레이어로부터 비롯된 강력하고 접근 가능한 AI의 함의에 대한 논의를 불러일으켰다고 보고되었습니다.
DeepSeek은 많은 모델에 대해 “오픈 웨이트(open weight)” 전략을 사용하며, 허용적인 MIT License 하에 출시합니다. 이것이 가장 엄격한 정의에서 100% 오픈소스와 동일하지 않을 수 있지만(훈련 데이터나 방법론의 특정 측면은 독점적으로 남을 수 있음), 상당한 수준의 개방성을 나타냅니다. 결정적으로, 모델의 학습된 지식을 캡슐화하는 파라미터인 모델 가중치가 제공됩니다. 이를 통해 개발자들은 GitHub 및 Hugging Face와 같은 저장소에서 모델을 다운로드하여 로컬에서 실행하고, 특정 작업에 맞게 미세 조정하고, 고유한 애플리케이션에 통합하거나, 단순히 아키텍처를 연구할 수 있습니다. 이러한 수준의 접근성은 제한된 API나 폐쇄된 웹 인터페이스를 통해서만 상호 작용하는 것과는 거리가 멉니다.
사용자 관점에서 DeepSeek은 주로 웹 인터페이스와 iOS 및 Android 플랫폼용 전용 모바일 애플리케이션을 통해 접근할 수 있는 챗봇 스타일의 AI 도구로 나타납니다. 그 영향력 증가는 파트너십 목록 증가로 더욱 입증됩니다. DeepSeek의 기술은 Lenovo, Tencent, Alibaba, Baidu를 포함한 주요 기술 기업들에 의해 통합되거나 탐색되고 있으며, 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 생태계 전반에 걸쳐 잠재적인 적용 가능성을 보여줍니다. DeepSeek의 부상은 중요한 주제를 강조합니다: 중요한 AI 돌파구는 더 이상 오랫동안 확립된 연구소의 전유물이 아니며, 효율적인 개발과 전략적 개방성이 결합되면 경쟁 환경을 빠르게 재편할 수 있습니다.
Alibaba의 Qwen: 전자상거래 거인의 대규모 개방성
DeepSeek이 현상 유지에 도전하는 민첩한 스타트업을 대표한다면, Alibaba Qwen (Tongyi Qianwen)은 중국, 그리고 세계에서 가장 큰 기술 대기업 중 하나인 Alibaba가 개방성을 전략적으로 수용한 것을 의미합니다. 광범위한 전자상거래 제국, 클라우드 컴퓨팅 서비스, 다양한 기술 벤처로 유명한 Alibaba는 상당한 자원과 야망을 가지고 생성형 AI 경쟁에 뛰어들었습니다. Qwen 대규모 언어 모델 제품군은 빠르게 전 세계 최고의 오픈소스 제품 중 하나로 자리 잡았습니다.
이 여정은 2023년 4월 베타 출시로 시작되었으며, Alibaba가 그 해 내내 다양한 모델을 오픈소스 라이선스로 점진적으로 출시하면서 AI 커뮤니티 내에서 빠르게 인기를 얻었습니다. 이러한 개방성에 대한 약속은 후속 버전에서도 대체로 계속되었습니다. 일부 고도로 특화되거나 상업적으로 민감한 버전은 다른 라이선스를 가질 수 있지만, Qwen 2, 멀티모달 Qwen-VL 시리즈(텍스트와 이미지 모두 처리), Qwen-Audio, 수학적으로 특화된 Qwen2-Math를 포함한 Qwen 시리즈의 핵심 모델들은 종종 Apache 2.0 License와 같은 허용적인 라이선스 하에 제공되었습니다. 이는 광범위한 상업적 및 연구적 사용을 허용하여 채택을 더욱 촉진합니다. DeepSeek과 마찬가지로 이러한 모델들은 GitHub 및 Hugging Face와 같은 플랫폼을 통해 전 세계 개발자 커뮤니티에 쉽게 접근할 수 있습니다.
Alibaba는 자사 모델을 업계 최고와 직접적으로 비교하는 것을 주저하지 않았습니다. 2025년 1월 Qwen 2.5-Max와 2025년 3월 멀티모달 Qwen2.5-VL의 발표는 OpenAI의 GPT-4o, DeepSeek의 V3, Meta의 강력한 Llama-3.1-405B와 같은 저명한 모델을 능가하거나 필적하는 능력을 가졌다는 대담한 주장과 함께 이루어졌습니다. 벤치마크 결과는 해석과 특정 작업 평가에 따라 달라질 수 있지만, 지속적인 개발과 경쟁적인 자세는 AI 영역에서 Alibaba의 진지한 의도를 강조합니다.
흥미롭게도 초기 Qwen 모델은 그 유산을 인정했는데, 부분적으로 Meta의 기초적인 Llama LLM에 기반을 두었습니다. Llama 자체는 해당 분야에서 많은 활동을 촉발한 획기적인 오픈소스 릴리스였습니다. 그러나 Alibaba는 이 기초를 상당히 수정하고 구축하여 후속 Qwen 세대를 위한 자체 고유 아키텍처와 훈련 방법론을 개발했습니다. 이러한 진화는 오픈소스 세계에서 흔한 패턴을 강조합니다: 기존 작업을 기반으로 새롭고 향상된 기능을 만드는 것입니다.
Qwen의 개방 전략의 영향은 아마도 인용된 놀라운 통계로 가장 잘 설명될 것입니다: 90,000개 이상의 독립적인 모델이 Qwen의 오픈소스 코드를 기반으로 개발되었다고 보고되었습니다. 이 수치는 개방형 배포의 힘에 대해 많은 것을 말해줍니다. 이는 연구자, 스타트업, 개인 개발자들이 Alibaba의 기초 작업을 활용하여 특화된 도구를 만들고, 새로운 실험을 수행하고, 다양한 방향으로 AI의 경계를 넓히는 번성하는 생태계를 의미합니다. 최종 사용자에게 Qwen은 일반적으로 웹과 iOS 및 Android 모바일 앱을 통해 사용할 수 있는 친숙한 챗봇 인터페이스를 통해 접근됩니다. Alibaba의 접근 방식은 거대 기술 기업조차도 혁신을 촉진하고, 커뮤니티를 구축하고, 글로벌 AI 무대에서 효과적으로 경쟁하기 위해 오픈소스를 전략적으로 활용할 수 있음을 보여줍니다.
Baidu의 Ernie: 검색 거인의 전략적 전환
검색 엔진 시장에서의 지배력 때문에 종종 중국의 Google이라고 불리는 Baidu는 AI 경쟁에 다른 종류의 유산을 가져옵니다. DeepSeek이나 Alibaba의 비교적 최근 LLM 추진과 달리, Baidu는 특히 자연어 처리 분야에서 수년 동안 AI 연구에 깊이 관여해 왔습니다. ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) 모델 계보는 ChatGPT가 촉발한 공개 출시 열풍 이전인 2019년으로 거슬러 올라갑니다.
대중을 향한 생성형 AI 추진은 2023년 3월 Ernie 3.0 LLM 출시와 2023년 6월 Ernie 3.5 출시로 본격적으로 시작되었습니다. 초기에 Baidu는 일부 서구 경쟁사와 유사한 보다 전통적인 계층적 접근 방식을 채택했습니다. 2023년 10월에 출시된 더 진보된 Ernie 4.0은 주로 Baidu의 구독 기반 제품을 위해 예약되었고, 유능한 Ernie 3.5는 Ernie Bot으로 알려진 챗봇의 무료 버전을 구동했습니다.
그러나 경쟁사(국내외 모두)의 빠른 발전과 오픈소스 전략의 증가하는 실행 가능성, 그리고 잠재적으로 감소하는 모델 생산 비용으로 특징지어지는 AI 산업 내 경쟁 역학은 중요한 전략적 전환을 촉발한 것으로 보입니다. Baidu는 더 큰 개방성을 향한 결정적인 전환을 시사했습니다. 현재 주요 서비스를 구동하는 Ernie 모델은 처음에는 오픈소스가 아니었지만, 회사는 이 궤도를 극적으로 바꿀 계획을 발표했습니다.
2025년 3월 중순 Ernie 4.5 LLM과 전용 추론 모델인 Ernie X1의 출시는 즉시 OpenAI의 GPT-4.5 및 DeepSeek의 R1과 각각 비교되며 Baidu를 AI 모델 제공업체의 최상위 계층에 확고히 자리매김했습니다. 결정적으로, 이러한 성능 주장과 함께 Baidu는 개방성을 향한 명확한 로드맵을 발표했습니다. 회사는 핵심 모델을 6월 30일부터 오픈소스로 만들겠다는 의사를 밝혔습니다. 또한, Ernie Bot 챗봇은 4월 1일부터 모든 사용자에게 무료가 되어 가장 유능한 대화형 AI에 접근하기 위한 이전의 구독 장벽을 제거한다고 발표했습니다. 앞으로 Baidu는 2025년 하반기에 예상되는 다음 주요 버전인 Ernie 5도 유사하게 오픈소스 및 무료 사용 철학을 수용할 것이라고 밝혔습니다.
Baidu와 같은 규모의 플레이어에 의한 이러한 전략적 재정향은 매우 중요합니다. 이는 개방성이 단순한 대안 경로가 아니라 경쟁적 필수 요소가 될 수 있다는 인식을 시사합니다. 최첨단 모델을 무료로 제공함으로써 Baidu는 개발자 커뮤니티를 육성하고, 플랫폼 주변의 혁신을 자극하며, 강력하고 제한 없는 AI 도구를 찾는 사용자들 사이에서 상당한 인지도를 확보할 수 있습니다.
경쟁사들과 마찬가지로 Ernie의 주요 사용자 인터페이스는 웹과 모바일 앱(iOS 및 Android)을 통해 접근할 수 있는 챗봇입니다. Ernie의 기능은 또한 Samsung Galaxy S24 스마트폰 시리즈의 국제 버전에 AI 기능으로 통합되는 등 실질적인 소비자 제품에도 적용되었습니다. 이 통합은 이러한 고급 언어 모델이 연구실과 웹 인터페이스를 넘어 수백만 명이 매일 사용하는 장치로 이동하는 구체적인 예를 제공합니다. Baidu의 진화하는 전략은 기술 발전과 변화하는 시장 기대에 부응하여 기존 거대 기업조차도 접근 방식을 조정하고 있는 AI 환경의 유동성을 강조합니다.
확장되는 AI 세계 탐색하기
DeepSeek, Alibaba, Baidu에서 강력하고 접근 가능한 AI 모델의 등장은 OpenAI 및 Google과 같은 기존 플레이어에 대한 경쟁 증가 이상을 의미합니다. 이는 다양한 사용자 및 개발자를 위한 선택과 기회의 근본적인 확장을 나타냅니다. 이러한 모델이 종종 허용적인 오픈소스 또는 “오픈 웨이트” 라이선스 하에 제공됨으로써 혁신에 대한 진입 장벽이 크게 낮아집니다. 중소기업, 개인 개발자, 연구원 및 학생들은 이제 이전에는 대기업이나 값비싼 구독 계층에 국한되었던 AI 기능에 접근하고 활용할 수 있습니다.
이러한 확산은 여러 긍정적인 추세를 촉진합니다:
- 맞춤화: 개발자는 특정 데이터셋에서 이러한 개방형 모델을 미세 조정하여 틈새 산업이나 고유한 작업에 맞게 고도로 특화된 AI 도구를 만들 수 있으며, 일반적인 만능 솔루션을 넘어설 수 있습니다.
- 실험: 모델 가중치를 다운로드하고 수정할 수 있는 능력은 AI 아키텍처 및 기능에 대한 더 깊은 탐구를 가능하게 하여 학술 연구 및 풀뿌리 혁신을 촉진합니다.
- 비용 절감: 반복적인 구독료에 지친 사용자 및 조직에게 이러한 무료 또는 저비용 대안은 관련 재정적 부담 없이 강력한 기능을 제공하여 생산성 향상 AI 도구에 대한 접근을 민주화할 수 있습니다.
- 생태계 성장: GitHub 및 Hugging Face와 같은 플랫폼을 통한 접근성은 이러한 모델을 중심으로 활기찬 커뮤니티를 육성하여 공유 리소스, 지원 및 협업 개발 기회를 제공합니다.
그러나 이 확장된 세계를 탐색하려면 신중한 고려가 필요합니다. AI 모델을 선택하는 것은 단순히 성능 벤치마크를 비교하는 것 이상을 포함합니다. 문서의 품질 및 가용성, 개발자 커뮤니티의 응답성, 모델의 특정 강점 및 약점(예: 코딩 능력 대 창의적 글쓰기 대 멀티모달 이해), 모델을 효과적으로 실행하거나 미세 조정하는 데 필요한 계산 리소스와 같은 요소는 모두 의사 결정 과정에서 중요한 요소입니다. 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 리소스를 제공하지만, 일부 개방형 릴리스를 통해 강력한 모델을 로컬 하드웨어에서 실행할 수 있는 잠재력은 매력적인 제안입니다.
또한, 이러한 강력한 대안의 부상은 필연적으로 기존 플레이어에게 전략적 질문을 제기합니다. 고품질 오픈소스 모델의 압력이 서구 AI 거대 기업들이 더 개방적인 전략을 채택하도록 강요할 것인가(아마도 오래된 모델을 출시하거나 더 관대한 무료 계층을 제공함으로써)? 아니면 우위를 유지하기 위해 독점 기능, 생태계 종속 및 기업 중심 솔루션에 집중할 것인가? 경쟁적 상호 작용은 역동적이며 끊임없이 진화하고 있습니다.
지정학적 차원 또한 복잡성을 더하는데, 전통적인 서구 허브 외부에서 최첨단 AI 기능의 개발은 기술 리더십과 글로벌 표준에 대한 중요한 장기적 함의를 지닙니다. 이러한 강력한 도구가 더 널리 배포됨에 따라 책임감 있는 AI 개발, 윤리적 지침 및 잠재적 오용에 대한 논의는 출처나 라이선스 모델에 관계없이 모든 플레이어에게 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 경쟁은 명백히 확장되었으며, 이전보다 더 풍부하고 복잡하며 궁극적으로 더 접근하기 쉬운 환경을 제공합니다. 이제 도전과 기회는 이 확장된 잠재력을 책임감 있고 효과적으로 활용하는 데 있습니다.