오픈소스의 불길이 실리콘밸리로 번진다

원문 작성자: 苏扬

원문 편집자: 徐青阳

원문 출처: 텐센트 테크놀로지

실리콘밸리에서 미묘한 변화가 일어나고 있다.

지난 2년간 기업들이 AI를 논할 때 가장 관심을 가졌던 질문은 주로 "어느 회사의 모델이 가장 강력한가"였다. 그러나 AI 애플리케이션 규모가 확대되면서 또 다른 문제가 점점 현실적으로 다가오기 시작했다. 동일한 작업을 완수하는 데 과연 가장 비싼 모델을 사용할 필요가 있는가?

IT 지출이 지속적으로 증가하면서 미국 기업들은 AI 비용을 재검토하기 시작했고, 점점 더 저렴한 "오픈소스" AI 모델로 전환하고 있다. 더 정확히 말하면, 그중 상당수는 "오픈 웨이트"(open-weight) 모델이다.

연구 플랫폼 AlphaSense의 데이터에 따르면, 올해 8월과 9월 미국 기업의 실적 발표 컨퍼런스 콜과 투자자 회의에서 "오픈 웨이트" 또는 "오픈소스" 모델이 언급된 횟수는 전년 동기의 6배에 달했다.

테크 기업부터 금융, 물류, 산업, 통신 업계에 이르기까지, 기업들은 작업 난이도에 따라 서로 다른 모델을 조합하기 시작했다. 가장 비싼 프런티어 모델은 복잡한 작업을 담당하고, 더 저렴한 오픈소스 모델은 대량의 일상 업무를 처리하는 방식이다.

프런티어 모델이 "모든 것을 독식"할 수는 없다

중국 AI 스타트업 즈푸AI와 문샷이 미국 연구소 제품에 필적하는 성능의 새 모델을 발표했다

지난 몇 년간 OpenAI와 Anthropic은 끊임없이 프런티어 모델의 능력 한계를 갱신했고, 명확한 비즈니스 논리도 형성했다. 기업들은 더 강력한 모델에 더 높은 가격을 지불할 의향이 있다. 더 높은 지능 수준이 더 나은 코드, 더 복잡한 추론, 더 강력한 자동화 능력을 의미하기 때문이다.

그러나 AI가 소량의 실험 단계에서 대규모 생산 환경으로 진입하면서, 기업들은 이 셈법을 다시 계산하기 시작했다.

정보 추출, 텍스트 분류, 간단한 코드 수정, 고객 서비스 응답 등 대량의 일상적 작업에는 가장 비싼 프런티어 모델을 호출할 필요가 없다.

로이터통신이 올해 6월 보도한 바에 따르면, 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO, 니케시 아로라(Nikesh Arora) Palo Alto Networks CEO, 브라이언 암스트롱(Brian Armstrong) Coinbase CEO 등 고위 경영진들은 더 작고 저렴한 모델이 상당 부분의 기업 요구를 충족할 수 있다는 점을 강조하기 시작했다.

우버(Uber)가 대표적인 사례다.

직원들이 AI 코딩 도구를 대량으로 사용하면서, 회사는 불과 4개월 만에 원래 2026년全年을 커버할 예정이던 AI 예산을 소진했고, 결국 AI 도구 사용에 상한을 설정할 수밖에 없었다.

더 복잡한 작업은 비용을 더욱 끌어올린다. 하나의 요청이 더 많은 단계, 더 긴 컨텍스트, 더 많은 도구 호출을 포함하게 되면, 개별 토큰 가격이 하락하더라도 기업의 최종 청구서는 여전히 빠르게 증가할 수 있다.

그리하여 "어느 모델이 가장 강력한가"는 점차 "어느 모델이 이 작업에 가장 적합한가"로 바뀌었다. 오픈소스 모델은 이로 인해 기회를 얻었다.

OpenAI, Anthropic 등이 주로 클라우드를 통해 모델 서비스를 제공하는 것과 달리, 오픈소스 모델은 기업이 모델 파라미터를 다운로드하여 자체 서버나 클라우드 인프라에서 실행하고, 비즈니스 요구에 따라 미세 조정할 수 있게 함으로써 일부 호출 비용을 절감하는 동시에 더 큰 배포 및 데이터 통제권을 얻을 수 있다.

파이낸셜타임스가 Vercel의 데이터를 인용한 바에 따르면, 올해 8월 이 회사의 AI Gateway가 처리한 전체 토큰 중 오픈소스 모델이 차지하는 비중은 56%에 달했으며, 이는 작년 12월의 7%에 불과했던 수치다. 로이터통신이 씨티은행 데이터를 인용한 바에 따르면, OpenRouter에서 오픈소스 모델이 처리한 토큰 비중도 올해 1월 34%에서 6월 65%로 상승했다.

"모델 모자이크"

진정으로 AI 비즈니스 모델을 재편한 것은 특정 오픈소스 모델이 폐쇄형 거대 기업을 물리친 것이 아니라, 기업들이 "하나의 모델로 모든 문제를 해결한다"는 사고방식을 포기하기 시작했다는 점이다. 이러한 변화는 소프트웨어 업계에서 특히 두드러진다.

Match Group 산하의 Tinder는 급증하는 AI 비용을 통제하기 위해 일부 비기술적 쿼리를 이미 오픈소스 모델로 라우팅하기 시작했다. 비나이 쿠루빌라(Vinay Kuruvila) CTO는 회사의 AI 지출 연간 규모가 1월 100만 달러에서 7월 1,000만 달러로 급증했다고 밝혔다. 최상위 모델이 약 90%의 작업을 수행할 수 있지만, 오픈소스 모델이 계속 추격하면서 대량의 작업에 가장 비싼 시스템을 호출할 필요가 없어졌다.

통신 대기업 AT&T는 더 나아갔다. 앤디 마커스(Andy Markus) 최고 데이터 및 AI 책임자는 현재 약 40%의 AI 워크로드가 오픈소스 모델에서 실행되고 있으며, 1년 내 70%로 높일 계획이라고 밝혔다. 매일 4,500억 토큰을 처리하는 AT&T는 독점 데이터를 활용해 오픈소스 모델을 미세 조정하여 특정 작업에서 폐쇄형 모델에 필적하거나 능가하는 성능을 달성한다.

따라서 "모델 모자이크"가 AI 애플리케이션의 일반적인 아키텍처가 되고 있다. 프런티어 모델은 복잡한 추론과 계획을 담당하고, 저비용 모델은 대량의 실행 작업을 맡는다.

소비자용 애플리케이션뿐만 아니라 도구 및 개발 소프트웨어도 같은 전환을 겪고 있다.

Cursor 팀의 테스트도 이러한 비용 차이를 보여준다. 제로에서 브라우저를 구축할 때, 전 과정에서 OpenAI GPT-5.5를 사용하면 비용이 1만 달러를 초과하지만, 자체 개발 Composer 모델에 Anthropic Opus 4.8을 조합하면 비용이 1,339달러로 낮아져 약 7.5배 차이가 난다.

이러한 방식은 "모델 중립"(Model Agnostic)을 AI 애플리케이션의 중요한 능력으로 만든다. 기업은 작업 난이도와 비용에 따라 OpenAI, Anthropic, 구글 및 오픈소스 모델 사이에서 유연하게 스케줄링할 수 있으며, 더 이상 단일 공급업체에 묶이지 않는다.

Telnyx는 이전에 Anthropic 최상위 모델을 사용하여 1,000개의 봇 에이전트(Bot Agent)를 운영했는데, 기존 청구 방식으로는 일일 평균 비용이 10만 달러까지 오를 수 있었다. 오픈소스 모델로 전환한 후, 봇 에이전트는 1,400개로 늘었지만 단일 에이전트의 일일 평균 비용은 약 100달러로 낮아졌다.

법률 AI 스타트업 Harvey도 유사한 전략을 취했다. 일상적 작업은 오픈소스 모델이 담당하고, 난이도가极高的 작업만 최상위 모델을 호출한다.

가치의 재분배

이러한 변화는 OpenAI와 Anthropic의 비즈니스 근간에 깊은 충격을 주고 있다.

과거 프런티어 모델 기업들은 지속적으로 모델 능력을 향상시켜 기업의 AI 지출을 늘렸다. 모델이 강력할수록 프리미엄이 높아지고, 그 프리미엄이 다시 차세대 모델의 컴퓨팅 투자로 전환되는 구조였다. 그러나 오픈소스 모델이 이러한 선순환을 깨뜨리고 있다.

씨티은행 데이터에 따르면, 일부 오픈소스 모델의 가격은 이미 백만 토큰당 18센트까지 낮아졌으며, 최상위 폐쇄형 모델의 평균 가격은 약 4달러다. 오픈소스 모델이 일부 극한 작업에서 성능 격차가 존재하더라도, 이렇게悬殊한 가격 차이는 기업이 모든 작업에 최상위 모델을 호출할 필요가 있는지 재평가하게 만들기에 충분하다.

더 중요한 것은, 오픈소스 진영이 하드코어 능력에서 따라잡는 속도가 예상을 훨씬 뛰어넘었다는 점이다.

DeepSeek는 사전 예열 없이 V4 Pro 모델을 일반 공급(GA)으로 출시했으며, 이 모델은 SWE-bench Verified에서 80.6%의 최정상 성적을 기록하고 테스트 모델 중 최고 Codeforces 등급을 세웠다.而其 종합 토큰 요율은 Claude Opus 4.7의 약 1/46에 불과하다.

비용이 폐쇄형 최상위 모델의 1/46에 불과한 오픈소스 모델이 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 딥 코딩과 알고리즘 추론 등 핵심 지표에서 프런티어 최상위 모델에 직접 대응할 때, 구매자의 조달 전략 균형추는 완전히 무너졌다.

WEKA의 최고 AI 책임자 발 베르코비치(Val Bercovici)는 이 추세를 "10%의 가격으로 90%의 효과를 달성"이라고 요약한 바 있으며, DeepSeek V4 Pro와 같은 제품의 등장은 심지어 "90% 효과"의 한계를 깨고 최정상 성능에 근접하고 있다.

비용 외에도 데이터 통제는 오픈소스 모델의 중요한 매력이다.

스콧 월리스(Scott Wallace) Digital Realty 솔루션 아키텍처 선임 글로벌 디렉터는 회사가 이미 오픈소스 모델 기반으로 운영되는 내부 채팅 인터페이스를 구축했으며, 작업의 민감도와 복잡도에 따라 오픈소스 모델과 독점 모델 사이에서 조합한다고 밝혔다.

민감한 의료, 금융 기록 또는 영업 비밀이 관련된 작업의 경우, 오픈소스 모델은 기업이 코드와 파라미터를 자체 인프라 내에 배포하여 미세 조정과 감사를 수행할 수 있게 한다. 이는 경제적 문제일 뿐만 아니라 규정 준수와 거버넌스의 문제이기도 하다.

소프트웨어 기업이 다시 살아난다

지난 2년간 AI 업계에는 기초 모델 기업이 전통 소프트웨어 시장을 직접 잠식할 수 있다는 우려가 있었다. 사용자가 ChatGPT나 Claude에 직접 요구사항을 제시할 수 있다면, 왜 전통 소프트웨어를 구매해야 하는가? 그러나 모델 비용이 빠르게 하락하면서 이러한 논리는 역전되고 있다.

소프트웨어 기업에게 AI는 본질적으로 투입 비용(Input Cost)이다. 모델이 저렴할수록 소프트웨어 기업은 극히 낮은 비용으로 AI 능력을 제품에 내장하고, 동시에 자체 이윤율을 높일 수 있다.

William Blair 애널리스트는 최근 더 저렴하고 더 개방적인 AI 모델이 소프트웨어 기업에 "명확한 호재"라고 지적했다. 소프트웨어 기업은 AI 기능 적용 범위를 확대할 수 있을 뿐만 아니라 이윤 공간을 개선할 기회도 있다. OpenAI, Anthropic, 구글 및 오픈소스 모델 간의 치열한 경쟁은 소프트웨어 구매자에게 전례 없는 협상력과 선택권을 부여했다.

이러한 추세와 호응하듯 기업 소프트웨어 주가는 강력히 반등했다.

지난 한 달간 HubSpot은 약 30% 상승했고, Adobe는 20% 이상 상승했으며, Intuit, Salesforce, ServiceNow, Asana는 모두 최소 12% 상승했다.

전 Benchmark 파트너 빌 걸리(Bill Gurley)는 강력한 AI 모델이 개방적이고 저렴하게 유지될 수 있다면 스타트업, 클라우드 서비스 제공업체, 칩 기업, 기업 및 연구자 모두 혜택을 볼 것이라고 생각한다.

대량의 AI 스타트업에게 이들은 수십억 달러를 투입해 기초 모델 사전 학습 경쟁을 벌일 필요 없이, 기존 고성능 모델을 제품에 직접