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중국 스타트업, 오픈소스 AI가 GPT-5를 능가한다고 주장

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.08 14:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


중국 스타트업 Moonshot AI는 목요일 Kimi K2 Thinking 모델을 출시하며, 1조 개의 매개변수를 가진 이 오픈소스 시스템이 추론, 코딩 및 자율 에이전트 작업에 대한 여러 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-5, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5, 그리고 이전 오픈소스 선두주자인 MiniMax-M2를 능가한다고 주장했다.​

이번 출시는 Nvidia CEO Jensen Huang이 중국이 "AI에서 미국보다 나노초 뒤처져 있다"고 경고하며 미국의 개발 가속화 필요성을 강조한 시점에 이루어졌다. 이 타이밍은 OpenAI CFO Sarah Friar가 미국 정부가 1.4조 달러를 초과하는 AI 인프라 투자에 대해 "안전망"을 제공해야 한다고 제안한 발언으로 인한 최근 논란을 고려할 때 특히 주목할 만하다—이 발언은 그녀와 CEO Sam Altman이 신속히 철회했다.​


벤치마크 성능이 독점 모델에 도전하다

Kimi K2 Thinking은 AI가 발전함에 따라 계속 도전적으로 유지되도록 설계된 2,500개의 전문가 검증 질문으로 구성된 최전선 수준의 벤치마크인 Humanity's Last Exam에서 44.9%를 달성했습니다. 이 모델은 GPT-5가 54.9%를 기록하고 Claude Sonnet 4.5가 24.1%에 도달한 웹 연구 벤치마크인 BrowseComp에서 60.2%를 기록했습니다. 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결을 테스트하는 SWE-Bench Verified에서 K2 Thinking은 71.3%를 기록했습니다.​

제3자 평가 기관인 Artificial Analysis에 따르면, K2 Thinking은 도구 사용이 필요한 고객 서비스 시나리오에서 AI 성능을 측정하는 Tau2 Bench Telecom 에이전트 벤치마크에서 최고 점수를 달성했습니다. 이 모델은 인간의 개입 없이 수백 단계에 걸쳐 일관된 추론을 유지하면서 200-300개의 순차적 도구 호출을 자율적으로 실행할 수 있습니다.​


독점 시스템 대비 비용 우위

Moonshot AI는 K2 Thinking의 API 가격을 캐시된 입력의 경우 백만 토큰당 $0.15, 캐시 미스의 경우 백만 토큰당 $0.60, 출력의 경우 백만 토큰당 $2.50로 책정했습니다. 이는 GPT-5의 백만 입력 토큰당 $1.25, 백만 출력 토큰당 $10의 가격과 비교됩니다. Claude Sonnet 4.5는 백만 입력 토큰당 $3, 백만 출력 토큰당 $15입니다.​

CNBC가 인용한 소식통에 따르면 훈련 비용은 총 460만 달러로 보고되었습니다. 이는 OpenAI와 다른 미국 기업들이 모델 개발에 지출한 수십억 달러와 대조를 이룹니다.​


수정된 MIT 라이선스 하의 오픈 액세스

이 모델은 Hugging Face에서 수정된 MIT 라이선스로 제공되며, 한 가지 조건과 함께 완전한 상업적 및 파생 권리를 제공합니다: 월간 활성 사용자 100만 명을 초과하거나 월 2천만 달러 이상의 수익을 창출하는 제품은 사용자 인터페이스에 "Kimi K2"를 눈에 띄게 표시해야 합니다. 개발자들은 Moonshot의 플랫폼인 platform.moonshot.ai와 kimi.com을 통해 모델에 접근할 수 있습니다.​

이번 출시는 중국 기업들이 오픈소스 AI를 배포하여 서구의 독점 시스템에 도전하는 패턴을 확장합니다. Airbnb CEO 브라이언 체스키(Brian Chesky)는 최근 자신의 회사가 AI 고객 서비스를 위해 Alibaba의 Qwen 모델에 "크게 의존"하고 있으며, ChatGPT에 비해 "매우 좋고" "또한 빠르고 저렴하다"고 칭찬했습니다.​

2023년에 설립되고 Alibaba와 Tencent의 지원을 받는 Moonshot AI는 2024년 2월에 25억 달러 기업 가치로 10억 달러를 조달했고, 2024년 8월에는 추가로 3억 달러를 조달했습니다.

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Nvidia는 40,000시간의 게임플레이 영상으로 학습된 오픈소스 AI 모델 NitroGen을 공개했으며, 이는 1,000개 이상의 비디오 게임을 플레이할 수 있고 처음 보는 게임에서 처음부터 학습된 모델 대비 작업 성공률이 52% 향상되었습니다.이 모델은 Nvidia의 GROOT N1.5 로봇공학 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 연구진은 이 기술이 예측 불가능한 환경에서 작동하는 로봇을 포함한 실제 응용 분야를 발전시킬 수 있다고 말하며, 모든 데이터셋, 코드 및 모델 가중치를 공개적으로 공개했습니다.이 발표는 게임 커뮤니티에서 경쟁적인 온라인 게임에서의 잠재적 오용에 대한 우려를 불러일으켰으며, 업계 데이터에 따르면 게이머의 80%가 이미 치팅을 경험하고 있고 이 AI는 인간 플레이어와 봇을 구별하기 어렵게 만들 수 있습니다.
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2025.12.22 등록
• 아마존의 차세대 음성 비서 '알렉사 플러스'가 기존 에코 기기 사용자에게도 확대 적용• 프라임 회원은 "알렉사, 업그레이드"라고 말하면 알렉사 플러스로 전환 가능• 신형 에코 기기와 웹에서 순차적으로 출시 중이나, 과연 진정한 '업그레이드'인지는 의문아마존의 차세대 음성 비서가 서서히 보급되고 있다. 신형 에코 기기에 탑재되어 출시되고 있으며, 일부 사용자들에게는 웹을 통해서도 제공되고 있다. 이제 기존 에코 기기를 보유한 프라임 회원들도 "알렉사, 업그레이드"라고 말하면 알렉사 플러스를 이용할 수 있게 되었다. 다만 남은 질문은 하나다. 이것이 과연 진정한 업그레이드인가?
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2025.12.22 등록
앤트로픽은AI에이전트가특정작업을효율적으로수행하도록돕는‘에이전트스킬’을오픈소스로공개하며기업용AI시장의표준선점에나섰습니다.이는에이전트가업무에필요한지침과리소스를동적으로불러와사용할수있도록지원하는기술적저장소역할을합니다.이기술은대형언어모델의한계인절차적지식부족을보완하며,필요한경우에만세부정보를로드하는방식을통해시스템의효율성을극대화했습니다.사용자는복잡한프롬프트작성없이도데이터분석이나문서작성같은전문워크플로우를모듈형태로간편하게재사용할수있습니다.아틀라시안과피그마등주요글로벌IT기업들이이미도입을시작했으며,이는개별맞춤형모델구축보다훨씬효율적인에이전트생태계를형성할것으로기대됩니다.앤트로픽은이번오픈소스화를통해기술주도권을확보하고,기업들이범용적으로사용할수있는AI에이전트환경을구축하는데집중하고있습니다.
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2025.12.21 등록
MIT연구진은생성형AI를이용해에세이를쓸때인지처리와관련된뇌활동이줄어들고내용기억력도감퇴한다는연구결과를발표했습니다.뇌파검사결과AI도구에의존할수록뇌의활동량이적게나타났으며,이는학습능력감소로이어질수있다는우려를낳고있습니다.카네기멜론대와마이크로소프트의연구에따르면AI에대한신뢰도가높을수록사용자가비판적사고에들이는노력은오히려감소하는경향을보였습니다.이러한현상은업무효율을높일수는있지만,장기적으로는독립적인문제해결능력을약화시키고AI에과도하게의존하게만드는부작용을초래할수있습니다.전문가들은AI를무조건배척하기보다사용자가명확한목표를가지고결과물을직접검증하며비판적으로관여해야한다고강조합니다.AI가제공하는정보의추론방식과데이터처리과정을이해함으로써스스로정보에근거한결정을내리는능력을유지하는것이중요합니다.
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2025.12.21 등록
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