최근 데카곤(Decagon) CEO 제시 장(Jesse Zhang)은 기업용 AI 시장에서 오픈소스 AI에 대한 흥미로운 이론을 제시했습니다. 그는 성숙한 AI 배포 환경에서는 더 가벼운 모델로 전환하는 추세지만, 최첨단 고가 모델에 대한 전체 지출은 거의 변동이 없다고 지적했습니다. 이는 선도적인 AI 모델과 오픈소스 모델이 경쟁 관계가 아닌, AI 수명 주기의 두 가지 다른 단계를 담당하며 상호 보완적 역할을 한다는 새로운 관점을 제시합니다.
장의 설명에 따르면, 고가의 선도 모델(frontier model)은 새로운 사용 사례를 발굴하고 검증하는 데 활용됩니다. 이후 해당 사용 사례가 성숙해지면, 더 저렴한 오픈소스 대안으로 전환된다는 것입니다. 베르셀(Vercel)의 AI 게이트웨이 대시보드 데이터는 이러한 현상을 일부 뒷받침합니다. 딥시크(DeepSeek) 모델이 토큰 처리량에서 선두를 차지하고 Z.ai의 GLM-5.2 모델도 상위권에 올랐지만, 전체 AI 지출의 절반 이상은 여전히 앤스로픽(Anthropic)이 차지하고 있습니다. 오픈라우터(OpenRouter) 데이터에서도 딥시크 V4 플래시(DeepSeek V4 Flash)가 주간 토큰 처리량에서 압도적이지만, 가장 인기 있는 선도 모델인 오푸스 4.8(Opus 4.8)의 토큰당 비용은 V4 플래시보다 약 23배 높아 전체 지출에서 여전히 큰 비중을 차지하고 있음을 시사합니다.
이러한 현상은 AI가 해결할 수 있는 작업의 시장 자체가 빠르게 성장하고 있기 때문으로 해석됩니다. 선도적인 AI 연구소들은 초기 단계의 복잡한 배포를 주도하며 시장 지위를 유지하고, 오픈소스 모델은 검증된 사용 사례의 생산(production) 단계를 담당하는 이중 경제 구조가 형성되고 있습니다. 이는 AI 시장에서 선도 기업들이 '발견(discovery)' 영역을, 오픈소스가 '생산(production)' 영역을 점유하며 비교적 안정적인 형태로 공존할 수 있음을 보여줍니다. 결과적으로, 파운데이션 랩(foundation lab)들은 애플리케이션 계층에 원자재를 공급하는 역할을 넘어, 프리미엄 토큰 가격을 통해 시장에서 가장 수익성 높은 부분을 계속해서 확보하고 있습니다. 이러한 추세는 당분간 지속될 것으로 예상됩니다.