오픈웨이트 중심의 생태계 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 사진은 '2025 국제인공지능대전' 모습.

폐쇄형 못지않게 오픈웨이트가 글로벌 AI생태계의 또 다른 흐름을 형성하고 있다. 이에 국내 IT업계는 물론 산업계 전반에 걸쳐 자체 (파운데이션) 모델 개발 뿐 아니라, 오픈웨이트를 선택, 최적화하는 등 합리적이고 효율적인 전략이 필요한 실정이다.

오픈웨이트는 AI 모델이 학습한 가중치(매개변수)를 내려받아 실행·수정할 수 있도록 공개한 방식이다. 폐쇄형보다 이용자 권한이 넓지만, 소스코드와 학습 데이터 등 개발 과정의 공개 범위는 모델마다 차이가 있다. 다시 말해 ‘요리된 음식’이 아닌, ‘레시피’의 일부를 도입, 자사 혹은 자국에 맞게 파인튜닝(미세조정) 등을 통해 모델을 개발하는 방식이다.

“저비용, 독자적 실행 환경과 데이터 처리 가능”

이미 중국의 딥시크 V시리즈나 문샷AI의 키미 시리즈, 알리바바 Qwen, 쯔푸AI의 GLM 등이 대부분 미국 모델에 대한 ‘오픈웨이트’ 전략의 결과물들이다. 참고로 ‘가중치’는 흔히 파라미터(매개변수)와 비슷한 개념으로 이해되는데, AI가 학습을 통해 정한 수치(기억, 판단 등의 수치화)로 모델의 응답 방식을 결정하는 것이다.

오픈웨이트는 가중치를 공개하되 소스코드와 학습 데이터는 비공개일 수 있으며, 상업적 이용과 수정·배포 범위도 모델별 라이선스에 따라 차이가 있다.

이는 AI개발비를 최소화할 수 있고, 낮은 이용료에 더해 실행 환경과 데이터 처리 방식을 기업이 직접 결정할 수 있다는 이점까지 더해지고 있다. 이에 오픈웨이트는 연구와 실험을 넘어 실제 업무에 활용할 수 있는 선택지로 확대되고 있다. 그로 인해 미국 AI 표준혁신센터(CAISI)가 오픈웨이트 전략을 구사한 중국 딥시크 V4 Pro와 자국 선도 모델의 성능 격차를 약 8개월로 평가할 정도다. 오픈웨이트 모델이 폐쇄형 모델을 수개월의 시차로 추격하고 있다고 분석한 것이다.

이같은 오픈웨이트 모델 이용이 중국을 중심으로 전세계로 확산되면서, 수익과 통제권을 둘러싼 생태계 경쟁이 본격화되고 있다. 장차 “오픈웨이트를 이용한 개발 못지않게, 그 유통과 활용 등 생태계를 누가 선점하느냐가 경쟁의 핵심”이란 주장이 설득력을 얻고 있다.

‘오픈웨이트’, 자체 ‘독파모’와 병행한 전략 필요

소위 ‘AI 3대 강국’을 지향한다는 한국으로서도 이는 필수적인 선택지다. 이에 자체 독파모(독자적 파운데이션 모델) 개발과 함께 국내외 (오픈웨이트 대상이 될 만한) 선도 모델의 라이선스·성능·보안을 검증하는 시스템이 필요하다는 주장이 나오기도 한다.

관련 연구기관과 업계에 의하면, 국내에서도 기업이 공개 모델(오픈웨이트 공개 모델)의 도입 가능성을 판단할 근거가 필요하다는 주장이다. 이를 위해 중요한 것은 오픈웨이트 도입을 위한 보안 시스템이다. 국내에서도 AI안전연구소의 안전성 평가와 보안 당국의 지침이 각각 운영되고 있다.

국정원·KISA(인터넷진흥원 인터넷 보호나라)는 지난해 공공기관·기업용 AI 보안 안내서를 각각 배포하기도 했다. AI안전연구소도 설립 후 국내외 모델 42종을 평가하고 결과 공개를 확대할 방침이다. 그럼에도 “기업 도입 관점에서 라이선스·성능·보안을 함께 판별할 수 있는 통합 검증 체계는 아직 미비하다”는 지적이다.

이에 “국내외 ‘공개 모델’을 공통 기준에 따라 등재·검증하고, (도입) 결과를 기업의 모델 비교·선택에도 활용하도록 지원, 특정 개발사나 해외 플랫폼에 의존하지 않는 신뢰 기반을 마련할 필요가 있다”는 것이다.

흔히 모델 종속은 플랫폼과 실행 경로로 옮겨가고 있다. 다시 말해 플랫폼과 생태계에 종속된다는 뜻이다. 현재 중국 모델이 자국 칩 중심으로 최적화되는 흐름 속에서, 주요 ‘(오픈웨이트) 공개 모델’을 국산 가속기(NPU 등)에서 효율적으로 실행하느냐 여부가 오픈웨이트 선택의 핵심 조건이다.

오픈웨이트를 기반으로 한 AI생태계 구축을 시사하는 이미지. [GPT-5.6 Sol]

주요 오픈웨이트 모델, 국산 AI 반도체 실행 기술 강화

국내에서는 지난 7월 국산 NPU 서버 한 대로 500B급 국산 모델을 구동한 실증과 포털 실서비스가 실행되었다. 즉 국산 모델에 NPU를 결합한 사례가 나옴으로써 국산 (가속기) 모델 실행 기반은 형성 단계에 있다는 평가다.

대표적으로 SK의 계열사인 리벨리온은 SK텔레콤 A.X K1(500B 이상)을 단일 NPU 서버에서 구동, 지도 기반 에이전트 서비스를 시연했다. 또 업스테이지·퓨리오사AI는 다음 서비스 환경에 국산 모델·NPU 결합을 적용한 바 있다.

즉 “향후 국산 모델 중심의 실증을 넘어, 기업이 실제 널리 쓰는 해외 공개 모델(오픈웨이트 모델)까지 그 영역을 넓혀야 할 것”이라며 “즉 국산 가속기(칩)에서 실행하는 변환·최적화 기술과 실증 사례를 늘리는 것이 (오픈웨이트) 실행 경로(생태계) 확보의 과제”라는 분석이다.

국내 기업들은 현재도 ‘독파모’ 등 자체 구축을 선호하고 있다. 삼성SDS의 지난 5월 실태조사에 의하면, 이는 데이터 유출 방지와 기술 역량 내재화가 가장 큰 이유다. 이에 따르면 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 평가도 2차 단계평가에서 벤치마크(40점) 외에 현장 접목·파급효과 배점을 늘리고 국민 사용성 평가(25점)를 신설했다. 즉 성과 기준을 (개발)성능에서 ‘활용’(생태계 구축)으로 넓힌 것으로 해석된다. 특히 오픈웨이트가 가속화될수록 독자 개발보다, 가중치를 활용한 개발과 활용 등 생태계를 더 중시한다는 뜻이다.

삼성SDS는 “결국 국내 대응은 모델 추가 개발에 더해 검증·최적화·배포·사업화 역량으로 범위를 넓히고, 성과를 공개 건수가 아닌 산업별 적용과 기업 채택, 운영비 절감으로 측정하는 것이 필요한 시점”이라고 강조했다.

이는 다른 연구기관들도 공감하는 대목이다. 전자통신연구원은 “국내 오픈웨이트 대응 전략은 모델 ‘보유’보다 검증·실행 경로 역량 확보가 관건”이라며 “(세계적 추세는) 성능 격차는 좁혀지고 이용 경로(생태계)는 고착되는 만큼, 국내 대응의 초점도 후자에 비중을 둬야 할 것”이라고 했다.

즉 “한번 형성된 유통과 실행 경로는 이용자가 늘수록 고착돼 향후 산업 우위는 모델 세대교체보다 경로 장악력(생태계 장악력)의 지속 여부가 좌우할 전망”이라고 했다.

모델 세대교체보다 오픈웨이트 경로 장악, 경쟁의 관건

그럼에도 아직은 넘어야 할 과제가 많다는 지적이다. 이들 전문가들에 의하면, 국내는 정부 프로젝트로 (오픈웨이트) 모델 공개는 진전됐으나 검증 제도는 여전히 미비하다. 이에 걸맞은 국산 가속기 실행도 실증 초기 단계다. 그로 인해 “성능 경쟁과 별개로 이용 경로를 해외 플랫폼과 정책 변화에 의존하는 구조”라는 지적이다.

따라서 국내 대응의 초점은 어떤 모델이 우위에 서더라도 ‘국내 기준’으로 검증하고, 실행해 산업 성과로 연결할 수 있는 경로 역량, 즉 생태계 선택권을 확보하는 데 두는 것이 필요하다는 것이다.

국내외 공개 (오픈웨이트) 모델을 라이선스·성능·보안 기준으로 등재·검증하는 체계가 우선 갖춰져야 한다. 또 국산 가속기 실증 인프라를 정비해, 기업이 (오픈웨이트) 모델 선택을 국내 기준으로 판단할 수 있는 기반을 마련할 필요가 있다.

오픈웨이트로 인해 모델을 성능에 따라 교체하는 것은 한층 쉬워졌다. 그러나 “생태계 종속 여부는 이제 플랫폼과 모델 이용 경로로 이동한 만큼, 계약 단계부터 경로와 라이선스 조건을 점검해야 한다”면서 “라이선스 개정이나 국가의 규제 변화가 미칠 영향을 지속적으로 관리할 필요가 있다”는 주문이다.

결론적으로 “국내외 오픈웨이트 모델을 국내 기준으로 검증·실행해 산업 성과로 연결한 실적에 두는 한편, 특정 모델의 성패와 무관한 경로 역량(생태계 역량)을 축적하는 것이 관건”이다.

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