최근 중국의 문샷 랩스(Moonshot Labs)가 키미 K3(Kimi K3)를, 알리바바(Alibaba)가 취안 3.8(Qwen 3.8)을 잇달아 출시하며 인공지능(AI) 업계에 파장을 일으키고 있습니다. 이들 개방형 대규모 언어모델(LLM)은 앤트로픽(Anthropic)의 최신 모델인 페이블 5(Fable 5)에 근접하는 성능을 보여주며, 수주 내에 모델 가중치(weights)까지 공개될 예정입니다. 이는 최첨단 AI 모델 경쟁이 자본력이 풍부한 소수 기업의 전유물이 아닌, 개방형 모델 영역으로 확장되고 있음을 시사합니다.
모델 개발에는 막대한 연구 인력, 컴퓨팅 자원, 전력이 필요하지만, 모델 배포 후 사용자가 이용하는 추론(inference) 단계에서는 주로 컴퓨팅과 전력 비용이 발생합니다. 데이터센터나 발전 설비를 직접 소유한 기업은 이 비용을 고정비로 전환하여 사용량 증가에 따른 마진(margin) 확대를 꾀할 수 있습니다. 반면, 앤트로픽처럼 인프라 없이 모델 개발에만 집중하는 기업은 외부 데이터센터와 전력에 의존하기 때문에, 고객 사용량이 늘수록 비용도 함께 증가하여 마진 확대가 어렵다는 구조적 한계를 안고 있습니다. 실제로 앤트로픽의 페이블 5는 경쟁 모델 대비 완료된 작업당 비용이 약 3배 높은 것으로 알려져 있습니다.
이러한 상황은 모델 전문 기업들에게 세 가지 생존 경로를 제시합니다. 첫째, 충분한 컴퓨팅 자원으로 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)을 먼저 달성하여 경쟁사를 압도하는 것입니다. 둘째, 규제를 통해 시장을 폐쇄하는 전략입니다. 셋째, 복제하기 어려운 독특하거나 사용자들을 강하게 붙잡는 제품을 구축하는 것입니다. 앤트로픽은 이 중 규제 전략과 재귀적 자기 개선에 크게 의존하는 모습을 보였으나, 높은 추론 비용과 클로드 코드(Claude Code), 코워크(Cowork) 같은 에이전트 하네스(harness) 제품들이 오픈소스 및 다른 스타트업들의 도전에 직면하면서 언번들링(unbundling) 압력을 받고 있습니다.
결론적으로, 키미 K3와 취안 3.8의 등장은 개방형 모델도 최첨단 성능 영역에 도달할 수 있음을 증명하며, 모델 공급에만 집중하는 기업의 사업 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 인프라와 다양한 제품 자산을 보유한 메타(Meta), 알리바바(Alibaba), 스페이스X(SpaceX), 구글(Google) 같은 대기업에 비해 앤트로픽, 문샷 랩스, 날리지 아틀라스(Knowledge Atlas)와 같은 모델 중심 사업자들은 방어력 확보에 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 AI 산업의 경쟁 구도가 단순히 모델 성능을 넘어, 인프라 소유 여부와 제품 포트폴리오의 다양성으로 확장되고 있음을 보여줍니다.