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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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AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
최근 소셜네트워크서비스(SNS)에서 실제 전문의가 아닌 인공지능(AI)이 합성해 만든 '가짜 의사'들이 특정 영양제나 치료제를 추천하는 허위·과장 광고가 급증하면서, 특히 고령층 소비자들의 피해가 잇따르고 있습니다. 이들 가짜 의사는 실제 유명인이나 의사를 딥페이크로 합성하는 등 자연스러운 모습으로 소비자를 기만하여 식·의약품 및 건강기능식품 관련 허위 광고가 빠르게 확산되는 상황입니다. 이에 정부는 AI 기반 허위광고에 대한 강력한 대응책을 마련하고 나섰습니다.정부는 김민석 국무총리 주재 국가정책조정회의에서 'AI 활용 시장질서 교란 광고 대응 방안'을 발표하고, AI 기반 허위·과장 광고를 24시간 단위로 신속하게 차단할 것이라고 밝혔습니다. 주요 내용은 AI로 만든 얼굴, 음성, 영상이 포함된 광고물에 'AI 생성물'이라는 표시를 의무화하는 것이며, 이를 삭제하거나 훼손하는 행위는 금지됩니다. 또한, 플랫폼 사업자에게 게시자가 표시 의무를 이행했는지 관리할 책임이 주어지며, 관련 가이드라인은 내년 시행되는 'AI 기본법'과 연계하여 추가로 마련될 예정입니다.AI 기반 허위광고가 빈발하는 식·의약품 등 품목에 대해서는 방송미디어통신위원회(방미통위)의 서면 심의 대상에 추가하고, 심의 요청 후 24시간 내 신속 심의가 이뤄지도록 패스트트랙을 확대합니다. 특히 AI 합성 의사가 식·의약품을 추천하는 것은 '소비자 기만 광고'로 간주하여 제재를 강화하며, 악성 허위·조작 정보 유통에 대해서는 손해액 최대 5배의 징벌적 손해배상 및 표시·광고법상 과징금 상향을 도입할 계획입니다. 정부는 신기술의 부작용을 최소화하고 AI 시대에 맞는 새로운 시장 질서를 확립하기 위해 법령 개정과 제도 보완을 신속히 추진할 방침입니다.
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2025.12.10 등록
Bloomberg은 Apple의 인공지능에 대한 신중한 접근 방식이 한때 약점으로 여겨졌으나, 시장이 기술 업계의 대규모 AI 지출에 회의적으로 변하면서 경쟁 우위로 전환되었다고 보도했습니다.2025년 6월 이후, Apple의 주가는 35% 급등한 반면 AI 중심 경쟁사인 Meta Platforms와 Amazon은 마이너스 영역으로 하락했으며, 이로 인해 Apple의 시가총액은 4조 1천억 달러에 달하고 S&P 500에서 두 번째로 큰 기업으로 자리매김했습니다.Apple이 자본 지출 경쟁을 피한 반면, 기술 거대 기업인 Google, Meta, Microsoft, Amazon은 지난 1년 동안에만 AI 인프라에 3,600억 달러 이상을 지출했으며, 업계 전체 AI 자본 지출은 2027년까지 6,000억 달러에 달할 것으로 예상됩니다
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2025.12.10 등록
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