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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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Nvidia CEO 젠슨 황은 12월 3일 조 로건과의 인터뷰에서 칩 가용성이 아닌 전력 공급이 AI의 주요 병목 현상이 되었다고 말하며, 기술 기업들이 6~7년 내에 데이터 센터 근처에서 수백 메가와트를 생산하는 자체 소형 원자로를 운영할 것이라고 예측했습니다.황의 예측은 업계 동향과 일치하는데, Google은 2024년 10월 소형 원자로 개발업체 Kairos Power로부터 500메가와트를 구매할 계획을 발표했으며, 첫 번째 첨단 원자로는 2030년을 목표로 하고 있습니다.Goldman Sachs는 데이터 센터 전력 소비가 2023년 대비 2030년까지 175% 급증할 것으로 예상하며, 국제에너지기구는 전 세계 데이터 센터 소비가 2030년까지 945테라와트시로 두 배 이상 증가할 것으로 전망합니다.
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2025.12.09 등록
2025년 타임지가 선정한 세계에서 가장 영향력 있는 인공지능 분야 100인에 포함된 밀라그로스 미셀리 박사가 AI 산업의 어두운 이면을 강도 높게 비판하고 나섰다. 아르헨티나 출신의 사회학자이자 컴퓨터공학 박사인 미셀리는 최근 부에노스아이레스에서 열린 공개 강연에서 AI 기술 확산 뒤편에 창의성·노동·자원이라는 세 가지 차원의 착취 구조가 존재한다고 지적했다고 현지 매체 암비토가 7일(현지시간) 보도했다.감춰진 노동력과 무단 활용되는 창작물미셀리 박사가 지적한 첫 번째 문제는 AI 모델 훈련 과정에서 무단으로 사용되는 수많은 창작물이다. 그는 “AI는 창조하지 않는다. 단지 인간의 창작물을 대규모로 추출하고 혼합해 낮은 품질의 결과물을 만들어낼 뿐”이라며 “생성형 도구는 공익이 아닌 소수 기업의 상업적 이익을 극대화하도록 설계된 모델”이라고 비판했다.두 번째는 대규모 데이터 노동의 비가시성 문제다. 이미지 분류, 폭력 콘텐츠 관리, 텍스트 라벨링, 데이터 클리닝 등을 수행하는 대규모 인간 노동이 의도적으로 감춰지고 있으며, 대부분의 인력이 플랫폼 기반의 극도로 취약한 노동 조건에 처해 있다고 그는 지적했다. 독일 바이젠바움 연구소에서 ‘데이터 워커스 인콰이어리’ 프로젝트를 이끄는 미셀리는 전 세계 데이터 노동자들의 증언을 통해 이러한 착취 실태를 밝혀왔다.소수 기업의 권력 집중 경고미셀리 박사는 세 번째 착취로 막대한 환경 비용을 들었다. AI 데이터 센터 운영에 필요한 엄청난 전력과 물 소비가 환경 부담을 가중시킨다는 것이다.그는 특히 기술 자체가 아닌 소수 글로벌 기업이 데이터·인프라·노동력을 장악하면서 발생하는 권력 집중에 주목했다. “이 기업들은 사실상 무엇이 진실인지 결정할 수 있는 권력을 갖게 된다”며 “기술은 언제나 정치적이다. 환경적·사회적 비용을 보지 않고 기술을 숭배하는 것은 오히려 공동체와 지구에 해를 끼치는 일”이라고 강조했다. 현재 독일에서 활동 중인 미셀리는 기술 발전에만 집중된 AI 논의 속에서 소외된 인간 윤리 문제를 중심에 세운 인물로 평가받는다.
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2025.12.09 등록
한국산업기술진흥협회는 8일 국내 AI 스타트업의 3년 생존율이 56.2%에 그쳐 AI 일반기업(72.7%)과 전산업 평균(68.8%)보다 현저히 낮다고 발표했다.2023년 기준 AI 스타트업의 연구개발비 중 정부 재원 비중은 22.9%로 전산업 평균의 4배에 달하며, 평균 R&D비는 5억9000만원으로 절대적 규모가 낮다.산기협은 AI 스타트업의 생존이 국가경쟁력과 직결된다며 과감한 R&D 지원과 생태계 정비를 통한 정부의 적극적 지원이 필요하다고 강조했다.
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2025.12.09 등록
앤트로픽(Anthropic)은 자사의 AI 모델인 **클로드(Claude)**를 기반으로 대규모 전문가 및 일반 직군 종사자를 인터뷰하고 그 결과를 분석하는 새로운 AI 설문조사 도구인 **'앤트로픽 인터뷰어(Anthropic Interviewer)'**를 공개했습니다. 이 도구는 연구자들이 수백 건의 인터뷰를 진행해야 하는 복잡한 연구를 AI를 활용하여 대규모로 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기존의 정량적 설문조사나 단순 로그 분석의 한계를 넘어, AI가 마치 사람처럼 심층적인 질문과 대화를 통해 AI가 사람들의 삶과 업무에 미치는 영향을 구체적으로 분석하는 것이 가능해졌습니다.총 1,250명을 대상으로 한 인터뷰 결과, AI 활용에 대한 인식은 직군별로 상이하게 나타났습니다. 일반 직군 종사자들은 86%가 AI가 시간을 절약해 준다고 답했으나, 69%는 직장 내 AI 사용에 대한 사회적 낙인을 경험했다고 밝혀 인식 개선이 주요 과제임을 시사했습니다. **크리에이티브 직군(작가, 디자이너)**은 AI 활용 만족도가 매우 높았지만, 경제적 불안감이 가장 심한 집단으로, AI가 창작 시장을 잠식할 것이라는 위기감을 호소했습니다. 반면, 과학자들은 AI를 문헌 조사나 디버깅 등 보조적인 업무에 적극 활용하면서도, 가설 생성이나 실험 설계 등 핵심 연구에는 신뢰성 문제를 이유로 AI 의존을 꺼리는 경향을 보였습니다.앤트로픽은 이번 프로젝트의 목적이 단순히 AI의 성능을 확인하는 것을 넘어, AI 시스템 개발 과정에서 사람들의 실제 경험과 요구를 반영하기 위함이라고 밝혔습니다. 특히, AI가 사용자들의 직업과 정체성에 미치는 영향과 장기적인 불안감을 구체적으로 파악하여, AI 결과물이 실제 업무나 일상에서 어떻게 활용되고 있는지를 심층적으로 이해하려 했습니다. 이러한 방대한 인터뷰 결과를 바탕으로, 앤트로픽은 AI가 기술적 완성도를 높이는 동시에 사회적 수용성을 확보하고 사용자 중심의 가치를 창출할 수 있는 방향으로 시스템을 개선해 나갈 계획입니다.
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2025.12.09 등록
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