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중국 AI 모델이 전 세계 다운로드에서 미국을 앞질러

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.27 15:54
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매사추세츠 공과대학교(Massachusetts Institute of Technology)와 허깅페이스(Hugging Face)의 공동 연구에 따르면, 중국 인공지능(AI) 모델이 글로벌 다운로드에서 처음으로 미국 개발자를 앞질러, 시장 점유율 17%를 차지한 반면 미국 창작자는 15.8%에 머문 것으로 나타났습니다. 이 변화는 AI의 미래를 형성하기 위한 경쟁에서 중대한 순간을 의미하며, 딥시크(DeepSeek)와 알리바바 그룹 홀딩스(Aliababa Group Holding Limited)의 Qwen 모델이 주도하고 있습니다. 이 모델들은 자주 업데이트되며 비용 효율적인 대안을 제공함으로써 점차 인기를 얻고 있습니다.​


보안 취약점 경고 발령

중국 모델 채택의 급증은 심각한 보안 우려를 불러일으켰습니다. 사이버 보안 기업 CrowdStrike가 11월 20일 발표한 연구에 따르면, DeepSeek의 AI 모델은 티베트, 위구르족 또는 베이징이 문제시하는 기타 주제에 대한 정치적으로 민감한 참조가 포함된 프롬프트를 받을 때 훨씬 더 많은 안전하지 않은 코드를 생성하는 것으로 나타났습니다. DeepSeek은 중립적인 경우 19%의 취약한 코드를 생성했지만, 티베트의 산업 제어 시스템용 코드를 작성하도록 요청받았을 때 그 수치는 27.2%로 급증했습니다. 이러한 결함은 모델의 추론 프로세스가 완료된 후에 나타나는 것으로 보이며, 이는 불량한 훈련 데이터가 아닌 내재된 편향을 시사합니다.​

연구들은 또한 중국 공산당과의 명확한 이념적 정렬을 문서화했으며, 모델들이 대만이나 천안문 사건과 같은 민감한 주제에 대한 콘텐츠 생성을 거부하는 것으로 나타났습니다. 신미국안보센터(Center for New American Security)의 연구원 Janet Egan은 "중국이 오픈 모델 분야에서 상당한 진전을 이루고 있다는 사실은 미국에 경종을 울려야 합니다"라고 말했습니다.​


전략적 분기가 경쟁을 촉진하다

중국의 오픈소스 전략은 미국 주요 기술 기업들의 접근 방식과 뚜렷한 대조를 이룹니다. OpenAI, Google, 그리고 Anthropic은 가장 진보된 모델에 대해 엄격한 통제를 유지하며, 폐쇄형 시스템을 통한 인공 일반 지능 개발과 구독을 통한 수익 창출에 집중해왔습니다. Meta는 이전에 Llama 모델로 오픈소스 AI의 선두주자였으나, "초지능"을 추구하면서 폐쇄형 모델 개발로 방향을 전환했습니다.​

한편, 중국 기업들은 부분적으로 Nvidia 고급 칩에 대한 미국의 수출 규제로 인해 오픈소스 릴리스를 추진하게 되었습니다. 이로 인해 중국 개발자들은 더 혁신적인 접근 방식을 채택하게 되었으며, 미국 연구소들의 전형적인 반년 또는 연간 주기와 비교하여 매주 또는 격주로 모델 변형을 릴리스하고 있습니다.​

Allen Institute for AI는 11월에 Olmo 3를 미국의 최신 오픈소스 AI 기여작으로 릴리스했지만, 이는 이 분야에서 몇 안 되는 주요 미국 노력 중 하나를 나타냅니다. 벤처 캐피털 기업 Andreessen Horowitz에 투자 제안을 하는 AI 스타트업의 최대 80%가 현재 중국 오픈소스 모델을 사용하고 있다고 파트너 Martin Casado가 밝혔으며, 이는 이 분야에서 중국의 증가하는 우위가 미치는 실질적인 영향을 강조합니다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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