• 목록

2025년 2월의 뉴스레터에서는 ‘마이너리거의 판뒤집기 전략’이라는 제목으로, 거대 빅테크들의 자본과 투자 일변도의 시장에서 다크호스처럼 등장한 딥시크의 영리한 오픈소스 전략을 소개해드린 바 있습니다. 그렇게 시작된 오픈소스 AI의 부상으로, 투자 일변도로 시장 장악에 집중하던 빅테크들의 전략도 큰 수정을 고려하지 않을 수 없게 되었고, 역시 시장을 리드하던 오픈AI 등에서도 이제 이러한 변화를 거스를 수 없다는 것을 깨닫고, 새로운 변화를 모색하고 있습니다.

✨ 오픈AI의 오픈웨이트 모델 공개와 그 의미

아래는 딥시크 발표 이후 초기에 보안 이슈 및 “베낀 것 아니냐”는 등 폄하를 일삼으며 회의적인 반응만을 보였던 미국 언론이 어느 정도 시간이 지난 뒤 평가한 내용입니다.

• 블룸버그 : “실리콘밸리를 중심으로 AI 분야 선두 주자로서 미국의 능력에 대한 의구심을 불러일으켰다”

• 로이터통신 : “AI 분야에서 미국의 우위와 중국의 첨단 반도체 및 AI 역량을 겨냥한 미국 정부의 수출 통제 효과에 대한 보편적인 견해를 뒤집었다”

• 소셜미디어 링크드인의 공동 창업자 레이드 호프먼 : 딥시크의 AI가 “믿을 만하고 실행 가능한 모델”이라며, “(미국과 중국의) 게임 시작을 보여주는 큰 사건”

• 오픈AI의 크리스 르헤인 글로벌 부문 부사장 : 역시 미국 경제 매체를 통해 “미국 주도의 민주주의 AI와 중국 공산당이 주도하는 권위주의 AI가 매우 현실적으로 경쟁한다는 점을 확인했다”

이처럼, 미국 빅테크는 이러한 트렌드를 외면하다가는 그간의 천문학적 금액 투자에도 불구하고 어렵게 키운 시장을 잃어버릴지도 모른다는 위기의식이 팽배해지게 되었고, 이에 따라 그간의 독자 모델로만 키워 가던 자사 AI 서비스 모델에 대한 재검토를 통해 오픈소스 모델을 어떻게 수용하면서 경쟁력을 유지할 수 있을까 하는 전략적 수정을 고려하기 시작했습니다.
오픈AI의 이러한 오픈웨이트 모델 공개는, 딥시크로 인해 촉발된 오픈소스 모델에 대한 사람들의 관심을 다시 자신들의 모델로 돌리기 위한 시도로 느껴집니다.
오픈웨이트 전략은 제한되지만, 어느 정도의 투명성과 맞춤화라는 장점을 무기로 삼아 기존 폐쇄적인 AI 서비스의 한계를 극복하는 동시에, 시장 내 다양한 수요와 새로운 비즈니스 모델에 적극 대응할 수 있도록 하는 두 가지 목적을 동시에 달성하기 위한 방향 수정이라고 할 수 있습니다.
며칠 전 오픈AI가 발표한 오픈웨이트 추론 모델 ‘GPT-OSS’ 2종에 대한 개략 내용을 한번 살펴볼까요? 물론 이 칼럼에서는 기술보다는 평가와 시장의 트렌드를 확인하는 목적임으로 기술 관련 내용은 깊게 다루지 않겠습니다. 물론 그럴 만한 능력도 없으니까요.

아래 내용을 보시죠.

자체적인 평가를 보면, 서버급에서 사용 가능한 gpt-oss-120b 모델은 핵심 추론 벤치마크에서 오픈AI o4-mini 수준의 성능을 통해 단일 80GB GPU에서 효율적으로 작동할 수 있다고 하며, PC급에서 사용 가능한 gpt-oss-20b 모델은 일반 벤치마크에서 오픈AI o3-mini와 비슷한 성능을 제공한다고 합니다.
특히 비교가 되었던 딥시크와의 비교도 빼놓지 않았는데, “gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b는 코딩 테스트인 Codeforces(도구 포함)에서 각각 2622점과 2516점을 기록해 딥시크 R1보다 우수한 성능을 보였으며, 크라우드소싱 문제로 구성된 수학시험인 ‘인류의 마지막 시험(Humanity’s Last Exam, HLE)’에서 각각 19%와 17.3%를 기록해 딥시크와 큐원보다 앞섰다.”고 이야기합니다.
그러면서 오픈AI 측은 “오픈 모델을 기존 API에 추가함으로써 다양한 사용 사례에서 첨단 연구, 혁신 촉진, 안전하고 투명한 AI 개발을 가속한다”며, “오픈 모델은 독점 모델을 채택할 예산이나 유연성이 부족한 신흥 시장, 리소스 제한 분야, 소규모 조직의 장벽을 낮춘다”고 밝혔습니다.
즉, 소규모 개인 프로젝트에도 자신의 건강한 오픈모델 생태계를 활용할 것을 권고하고 있습니다.

✨ 오픈웨이트 평가와 GPT-5 발표

그러나 저희 마케팅팀이 보는 시각은 조금 다릅니다. 오픈AI의 이번 공개가 정말 오픈모델 생태계에 도움을 주기 위한 의도일까요? 아니면 급하게 변하는 시장의 주목을 돌리기 위한 오픈소스 흉내는 아닐까요?그것을 파악하기 위해 조금 더 들어가서 딥시크와 오픈AI의 공개 모델을 비교해 볼 필요가 있습니다. 무언가가 복잡할 때에는 그들이 선택한 전략을 비교해 보는 것이 도움이 될 때가 많습니다.
중국의 딥시크(DeepSeek)와 미국의 오픈AI(OpenAI)가 각각 발표한 오픈웨이트(Open Weight) 모델은 모두 자사 AI 기술의 개방성과 활용도를 높이기 위해 가중치(weight)를 공개하는 점에서 공통적이지만, 그 접근 방식과 특성에서는 차이점이 존재합니다.

• 이전 뉴스레터에서 평가했듯이, 딥시크는 ‘진정한 개방성’과 비용 효율성을 핵심 전략으로 내세웁니다. 딥시크의 모델은 완전한 오픈소스 성격에 가까워, 사용자들이 소스코드와 가중치 전부를 보고 수정·배포할 수 있습니다. 이로 인해 다수의 개발자와 연구자들이 적극적으로 참여해 빠른 기술 개선과 혁신이 이루어지고 있으며, 비용도 상대적으로 매우 저렴해 실제 사용과 실험에서 접근성이 뛰어납니다. 딥시크는 특히 고난이도 추론과 논리적 문제 해결 능력에서 준수한 성능을 보이며, 멀티언어 지원과 설명 가능한 AI에 초점을 맞추어 의료, 금융 등 전문 분야에 강점을 보입니다. 물론 속도와 멀티모달 지원 측면은 아직 부족하다는 평가도 있습니다.

그러나 이에 반해 오픈AI는 이번 발표에서 오픈소스에 대해 모호한 스탠스를 취하고 있습니다.

• 오픈AI는 gpt-oss의 이름에 오픈소스 소프트웨어의 약어(oss)를 넣으면서도, 공식적인 오픈소스 AI 정의 원칙은 따르지 않았습니다. 가중치만 공개했을 뿐 gpt-oss 훈련에 사용된 데이터는 공개하지 않음은 물론 gpt-oss 발표 문서와 모든 게시글에서 오픈소스란 단어 대신 오픈웨이트와 오픈 모델이란 표현만 썼습니다. 오픈AI는 ‘부분적 개방’ 형태로, 핵심 가중치는 공개하되 학습 데이터, 전체 소스코드, 알고리즘 등은 보호하는 모호한 오픈웨이트 전략만을 취합니다.

즉 정리하면, 공개된 것들은 신경망의 핵심 파라미터인 가중치(Weights)들로써 이 값들을 이용한다면 AI를 구축하려는 사용자는 오픈AI의 공개 모델을 직접 다운로드하여 로컬 환경에서 실행할 수 있고, 파인튜닝하거나 커스터마이징할 수 있으니 기존의 독자적 폐쇄형 모델이 비해서는 훨씬 더 공개의 수위를 높인 것은 맞습니다.
기업의 입장에서는 오픈AI의 서버나 API에 의존할 필요 없이 인터넷 연결이 끊겨도, 오픈AI의 관련 지침이 바뀌어도, AI 모델 사용료 인상에도 영향을 받지 않고 이 모델을 다운로드 해서 자체적으로 AI 모델을 운영할 수 있다는 점에서는 매우 환영할 만한 일이기도 하지요. 이러한 측면에서는 보안 및 프라이버시 측면에서도 기업의 민감 데이터, 개인정보 등을 외부로 전송할 필요 없이 내부망에서 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 한 점은 물론 기존의 폐쇄형 모델에서 한단계 나아간 것이기는 합니다.

그러나 제가 보는 관점에서 이번 오픈웨이트 공개의 아쉬운 점은 아래와 같습니다.

1. 오픈웨이트 모델은 ‘부분 공개’에 머뭅니다.
모델의 가중치(Weights)는 공개하지만, 학습 데이터, 모델 전체 소스코드, 핵심 아키텍처 구성, 학습 과정, 일부 최적화 기법이나 알고리즘은 비공개로 유지됩니다. 이는 기술의 완전한 투명성과 사용자의 전면적 통제권 확보라는 오픈소스 이념에서 본다면 제한적인 조치일 수밖에 없습니다. 즉, 사용자나 개발자가 모델을 전면적으로 이해하고 수정·배포할 기회가 제한되며, 독립적 연구나 커뮤니티 주도의 기술 개발에도 걸림돌이 될 수 있습니다. 자신들이 제공하는 범위 내에서만 움직이라고 제한하는 ‘동물원 속’ 같은 찝찝함은 어쩔 수 없습니다.

2. 데이터셋 비공개는 AI 투명성과 윤리 문제 해소에 미흡합니다.
데이터 편향, 윤리적 문제, 개인정보 사용 등 AI 모델의 공정성과 책임성 논란에서, 개방된 데이터가 없음으로 인해 오픈AI의 오픈웨이트 모델을 완전히 검증하기 어렵다는 점은, 기술 민주화의 이념과 충돌할 수밖에 없습니다.

물론 이러한 전략적 비공개는 오픈AI와 같은 대형 기업이 시장 지배력과 경쟁 우위를 유지하기 위한 고육지책일 것입니다.
현 시장의 리더가 모든 것을 완전 오픈소스화했을 경우, 그간의 투자된 자원과 시장 지위를 내줄 수 있다는 두려움과, 동시에 AI 서비스, 클라우드 API, 커스텀 솔루션 등 프리미엄 비즈니스 모델을 통한 수익 창출을 지키고자 하는 요구가 충돌하면서 결국 타협한 것으로 보입니다.
결국, AI 생태계 확장을 위해 가중치는 공개하면서도 자신들이 가진 영향력과 시장 주도권은 놓지 않으려는 전략적 선택으로 해석됩니다.
굳이 요약하자면, 오픈AI의 오픈웨이트는 기술 민주화 측면에서 중대한 진전이지만, 동시에 빅테크가 시장 지배력 강화를 위해 전략적 비공개 요소를 유지하는 한계도 뚜렷하게 읽힙니다.

✨ 급작스러운 GPT-5 공개, 시장의 반응은?

앞서 말한 대로, 현지 시각 8월 5일에 공개된 샘 울트만의 오픈웨이트 모델은 오픈AI가 ‘개방성’과 ‘접근성’이라는 메시지를 적극적으로 전달하기 위한 의도였습니다.
하지만 제가 느꼈던 것처럼, 시장은 이 발표를 뜨뜻미지근하게 받아들이는 분위기였습니다. 딥시크의 오픈소스 공개 충격 이후, 오픈AI에 조금은 전향적인 액션을 기대했기 때문일까요? 사람들은 오픈웨이트 공개에도 크게 환호하거나 특별히 이야기하지 않는 모양새입니다.
시장의 미적지근한 평가에 자극받아서인지, 오픈AI는 이례적으로 오픈웨이트 발표 3일 뒤인 2025년 8월 8일, GPT-5를 공식 생방송을 통해 공개했습니다.
이 발표를 통해 샘 울트먼이 말하고 싶은 것은, 오픈웨이트 모델은 ‘완전한 프리미엄 모델’이 아니며, 정교한 최첨단 성능과 안정성을 추구하는 대규모 기업 고객이나 전문적 용도에는 아직 제한이 있을 수 있으니, GPT-5의 뛰어남을 체험해보라는 메시지입니다.
즉, 오픈웨이트 모델의 미적지근한 반응에 놀라서 부랴부랴 GPT-5를 발표함으로써, 아직도 오픈AI만이 ‘최고급 AI 경험’을 고객과 투자자에게 제공할 수 있다는 메시지를 시장이 받아주길 기대한 듯합니다. 오픈소스 AI보다는 아직도 성능, 신뢰성, 기능 측면에서 시장 내 다른 어떤 AI보다 우위에 있다는 점을 강조하며, 오픈AI가 여전히 AI 혁신의 최전선에 있음을 알리고자 한 것입니다.

그렇다면 GPT-5에 대한 업계의 평가는 어떤지 살펴볼까요?
GPT-5는 수학, 실제 코딩, 멀티모달(텍스트+이미지+비디오 등) 이해, 의료 등 다양한 벤치마크에서 새로운 최고 수준을 기록하며, 복잡한 추론과 경제적 가치가 높은 작업에서 전문가와 견줄 만한 성능을 보인다고 평가됩니다. 특히 ‘생각하기(reasoning)’ 모드로 전환 시 오류율이 대폭 감소하고, 신뢰성과 안전성이 높아진 것으로 나타납니다. 시범적으로 적용해본 관련자들은 코드 작성, 대형 프로젝트 요약, 최신 의료 정보 적용 등 산업 현장에서의 활용성에 대해 특히 좋은 평가를 내리고 있습니다.
그러나 시장과 사용자, 개발자들 사이에서는 기대만큼 획기적 혁신이 부족하다는 반응도 많습니다. GPT-5는 이전 버전이 가진 일부 장점(자연스러운 대화, 챗봇 개성, 개발자 친화 환경 등)에서 약간의 아쉬움을 남기고, 오류 또는 편향·환각 현상이 여전히 완전히 해결되지 않았다는 지적도 나옵니다. 실제로 코딩 등 특정 작업에서는 GPT-4가 더 안정적이고 예측 가능한 결과를 준다는 개발자들의 피드백이 다수 존재합니다.
특히 일부 업계와 커뮤니티에서는 GPT-5로 자동 전환된 이후, GPT-4 등 이전 버전을 다시 쓰고자 하는 수요도 상당합니다.

• 일부 사용자와 개발자들은 GPT-5의 응답 품질 또는 코드 생성에서 불안정함을 경험하며, 오히려 GPT-4가 순간 처리, 반복 작업, 친숙한 대화 경험에서 우위를 보인다고 평가합니다.

• GPT-5 출시 이후, 오픈AI가 이전 모델 접근 권한을 제한하면서 불편을 느낀 사용자들이 강하게 반발하기도 했습니다. 특히 기존 워크플로우와 챗봇 개성 약화, 정책 변경 과정의 혼란 등이 원인입니다.

• 일각에서는 GPT-5의 개선이 비용 절감에 초점이 맞춰져 실제 성능이 간헐적으로 떨어진다는 분석도 나옵니다.

발표가 있었던 8월 1주 주말 동안 온라인 커뮤니티에서는 “속도는 빨라졌지만 기계적이고 차갑다”라는 평가와 함께 “내 친구를 돌려달라”는 호소까지 나오기도 했습니다.
그래서인지, 오픈AI가 야심차게 출시한 GPT-5 모델 공개로 인해 선택 메뉴에서 삭제했던 GPT-4o 모델 및 추론 특화 모델 o3 메뉴를 하루 만에 다시 서비스에 투입하는 이례적인 결정을 내리기도 했습니다.여러 해프닝이 있었지만, 저는 시간이 좀 더 지나야 구체적인 시장 평가가 나올 것이라고 생각합니다.

✨ 중소기업이 취할 현실적 선택과 과제

지금까지 우리는 AI 업계를 뒤흔든 오픈소스 모델과 시장 1위 기업이 어떻게 대응하고 있는지, 또 오픈AI의 오픈웨이트 모델과 GPT-5 발표가 어떤 의미를 갖는지 살펴봤습니다. 오픈AI의 시장 변화에 대한 대응, 그리고 전략적 선택 이유와 진행 상황에 대해서는 이제 어느 정도 이해가 되었습니다.
하지만 결국 중요한 것은 ‘그래서 우리는?’이라는 질문에 대한 답을 찾는 것 아닐까요?
저희 유비스톰 마케팅팀도 마찬가지 고민을 하고 있고, 복잡한 AI 기술 트렌드와 한정된 투자 자원, 더는 늦출 수 없는 기술 개발 사이에서 선택한 방향에 대한 고민을 쉴 새 없이 하고 있습니다.유비스톰 마케팅팀은 뉴스레터의 지면을 빌어, 좁은 식견으로 정리한 내용이나마 아래와 같이 공유드리고자 합니다. 물론 감히 정답이라고 할 수는 없겠지만, 여러분에게 우리의 생각들이 조금이라도 참고가 되었으면 하는 바람입니다.

가장 먼저 투자비용을 최대한 줄이는 측면에서 보면, 오픈웨이트나 오픈소스 기반 모델들, 예를 들어 LLaMA, Mistral, DeepSeek 같은 모델들은 아주 좋은 선택지라고 생각합니다.
이런 모델들은 가중치가 공개되어 라이선스 비용 부담이 적고, 자체 서버나 클라우드에서 얼마든지 구동할 수 있어, 장기적으로 보면 API 사용료 같은 비용 절감 효과가 큽니다. 게다가 파인튜닝이나 커스터마이징도 마음껏 할 수 있어서, 업계와 특정 솔루션 비즈니스에 최적화하는 데 드는 개발과 운영비용이 다른 모델들에 비해 훨씬 낮은 편입니다.

한편, 꼭 말씀드리고 싶은 건 보안과 기술 종속 문제를 절대 소홀히 생각해서는 안 된다는 점입니다.
API 형식의 모델은 내부 민감 데이터가 외부로 넘어갈 수 있는 위험이 있어서, 특히 금융, 의료, 제조 같은 분야에서는 치명적일 수 있습니다.
그래서 저희는 온프레미스 환경이나 완전히 폐쇄된 네트워크에서 운영할 수 있는 오픈웨이트·오픈소스 모델을 강력히 추천합니다.
이 방식이 데이터 주권을 지키고 보안 요구를 충족하는 동시에, 한쪽 기술 공급자에게 지나치게 의존하지 않도록 도와주기 때문입니다.

만약 지금 당장 어떠한 고객 대상의 솔루션 서비스 개발을 고려하고 있을 경우, 저희는 현 시점 기준으로 아래 기준을 통해 세부 전략을 도출할 것입니다.
• 주요 오픈소스 모델이나 오픈웨이트 모델(gpt-oss-120b, LLaMA 3, Mistral 등)을 공개된 플랫폼(Hugging Face, AWS Bedrock 등)에서 받아, 자사 데이터에 맞는 파인튜닝을 진행
• 자체 인프라(온프레미스, 보안망 등)에 설치해 데이터 소유권과 보안 문제를 최소화
• 초기에는 소규모 프로젝트 혹은 고객·작업자 자동화 등 실무적 목표부터 시작하다가, 차츰 운영 정상화 이후 단계적으로 솔루션/산업/도메인 특화 AI 내재화 범위 확대 추진

종합하면, 오픈소스 및 오픈웨이트의 확산과 GPT-5 발표로 비추어본 AI 트렌드 변화는 우리와 같은 중소기업에게 전례 없는 혁신의 기회와 함께, “적시 도입과 자기주도적 AI 전략의 수립”이라는 과제를 제공합니다.이러한 측면에서, 최근 새 정부가 야심차게 추진하고 있는 소버린 AI 투자는 비록 늦었지만, 빠르게 미·중과 같은 AI 선도국의 기술에 종속되지 않으면서도 시장을 주도하기 위한 올바른 선택으로 평가하고 싶습니다.