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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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Microsoft는 파일 정리 및 이메일 전송과 같은 작업을 자동화하도록 설계된 새로운 Copilot Actions AI 기능이 장치를 손상시키고 민감한 데이터를 훔칠 수 있다는 경고를 발표했으며, 이는 빅테크 기업들이 보안 위험을 완전히 이해하기 전에 기능을 출시한다는 비판을 다시 불러일으켰습니다.회사는 특히 공격자가 웹사이트, 이력서 또는 이메일에 악의적인 명령을 삽입할 수 있는 프롬프트 인젝션 취약점에 대해 사용자들에게 경고했으며, 대규모 언어 모델은 이를 정당한 사용자 지시와 구별할 수 없습니다.Open Worldwide Application Security Project는 2025년 LLM 애플리케이션 상위 10대 보안 위험에서 프롬프트 인젝션을 1위 보안 위험으로 선정했으며, 이는 AI 에이전트가 제어 명령과 사용자 데이터를 구분하지 못하는 근본적인 무능력에 대한 업계 전반의 우려를 반영합니다.
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2025.11.20 등록
Micropolis Holding Co.는 11월 18일 NVIDIA Orin SOC를 탑재한 IP67 등급의 엣지 컴퓨팅 유닛을 출시하여 클라우드 연결 없이도 감시, 객체 감지 및 행동 분석을 위한 온디바이스 AI 처리를 가능하게 했습니다.8GB에서 64GB 구성으로 제공되는 이 견고한 장치는 법 집행, 국경 통제 및 국가 안보 임무를 위해 설계되었으며, 여러 로봇과 센서에 걸쳐 분산 엣지 네트워크로 작동할 수 있습니다[‘.CEO Fareed Aljawhari는 이러한 통합을 통해 Microspot이 “복잡한 AI 모델을 현장에서 즉시 안전하게 처리”할 수 있게 되어, 신뢰성이 타협될 수 없는 중요한 작전에서 실시간 의사결정을 지원한다고 말했습니다.
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2025.11.20 등록
1950~60년대 미니컴퓨터 붐은 혁신적 반도체 기술의 발전과 소형화 바람을 타고 수많은 신생 기업과 투자 자본이 단일 산업으로 몰렸던 시기였다. 기업들은 앞다투어 성장했지만, 대부분은 처절한 실패로 끝났고 수십억 달러의 손실이 발생하면서 시장이 한 차례 정리되었다. 이 과정에서 궁극적으로 몇몇 상장기업이 20년 가까운 세월 동안 살아남아 산업을 대표하게 되었다.오늘날 AI 붐 역시 유사하게 폭발적 자본 유입과 스타트업 창업이 반복되고 있다. 하지만 과거와 달리 주요 AI 기업들은 IPO(상장) 대신 비상장 상태에서 거대 자본을 유치하며 급격한 가치 상승을 경험 중이다. 그 결과 일반 투자자들은 직접 투자할 기회가 적고, 기업가치 역시 6~9개월마다 두 배 가까이 오르는 등 민간 시장 중심의 과열 양상을 보인다.Commoncog는 단기 버블 여부를 논하기보다는, 기술 산업에서 반복되는 진입-도태 메커니즘과 시간이 걸리더라도 결국 산업 구조가 단단해지는 과정을 주목해야 한다고 강조한다. 미니컴퓨터 붐처럼, AI 붐도 필연적으로 실패와 도태, 점진적 구조 변화를 거치며 장기적으로는 견고한 성장 기반을 남길 것이라는 점이 반복적으로 제시된다.
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2025.11.20 등록
MIT는 신경 활동이 주관적 의식 경험을 만들어내는 이유를 과학적으로 탐구하기 위해 MIT 의식 클럽을 출범시켰으며, 철학자 Matthias Michel과 신경과학자 Earl Miller를 한자리에 모아 철학과 인지신경과학을 연결하고 있다.이 이니셔티브는 뇌가 의식적 시각 시스템과 무의식적 시각 시스템이라는 두 가지 시각 시스템으로 작동한다는 발견을 바탕으로, 자극 제시와 의식적 인식 사이의 시간 지연을 측정하는 것과 같은 근본적인 질문들을 탐구한다의식 메커니즘에 대한 이해는 고령 환자의 수술 치료를 개선할 수 있으며, 이들 중 최대 10%가 전신 마취를 동반한 비심장 수술 후 장기적인 인지 기능 저하를 경험한다.
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2025.11.20 등록
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