숫자로 드러난 격차
글로벌 AI 공유 플랫폼 허깅페이스에서 최근 1년간 중국 모델의 다운로드 비중이 41%에 달했습니다. 알리바바의 큐원은 469개, 딥시크는 106개 모델을 쏟아냈는데요. 큐원 한 곳이 공개한 모델 수가 국내 주요 5개 기업의 합계를 크게 웃도는 수준입니다.
국내 개발자들 사이에서도 중국 모델의 침투는 빠르게 진행되고 있습니다. 2년 새 중국 AI 활용 비중이 7%에서 49%로 뛰었다는 분석이 나올 정도인데요. 무료로 풀린 고성능 모델이 늘어난 만큼 실무 활용이 확산되는 동시에, 학습 데이터가 어디로 흘러가는지에 대한 보안 우려도 함께 커지는 모습입니다.
K테크가 고른 '열린 모델'
이에 맞서 네이버가 65개, LG AI연구원이 50개, 카카오가 28개, 업스테이지가 26개, SK텔레콤이 18개 모델을 공개하며 총 187개를 쌓았습니다. 양으로는 밀리지만 질과 접근성으로 승부하겠다는 계산입니다.
특히 상업적 활용이 가능한 아파치 2.0 라이선스 적용이 눈에 띕니다. LG AI연구원은 7500억 개 매개변수 규모의 'K-엑사원 2.0'을, SK텔레콤은 6880억 개 규모의 'A.X K2'를 내놨는데요. A.X K2는 최근 한 달간 1만 4625건의 다운로드를 기록하며 꾸준한 수요를 확인했습니다.
관건은 생태계
접근성을 높이는 '양자화' 전략도 효과를 봤습니다. 연산 부담을 줄여 GPU 1~2장에서도 구동되게 만든 LG AI연구원의 '엑사원 3.5' 양자화 버전은 최근 한 달 67만 5102건의 다운로드를 기록했습니다. 모델을 열어 해외 개발자의 피드백을 받고, 이를 다시 고도화에 쓰는 순환 구조를 노린 겁니다.
다만 올해 새로 만들어진 모델의 49.3%가 중국 모델을 기반으로 한다는 분석은 부담스러운 대목입니다. 전문가들은 상업용 라이선스 확보만으로는 부족하고, 다양한 크기의 모델과 파인튜닝 도구, 구체적인 활용 사례를 함께 갖춰야 실제 현장에서 선택받을 수 있다고 강조합니다. 결국 승부는 공개한 모델의 숫자가 아니라, 개발자가 다시 찾아오는 생태계를 만들 수 있느냐에 달려 있는 셈입니다.