[Spot Comment/반도체와 반도체장비산업] 오픈 모델의 확산

📍Kimi K3, 또 다른
DeepSeek 모멘트?

중국 스타트업 Moonshot AI는 총 2.8조 개의 파라미터를 보유한 대규모 MoE 기반 플래그십 모델 Kimi K3를 공개.

이는 공개된 오픈 웨이트 모델 중 최대 규모로 평가. 자사 발표 벤치마크 기준으로는 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol에 근접한 수준이며 그 외 프론티어 모델들 대비 앞선 성능을 주장. 전체 모델 가중치는 7월 27일 공개될 예정.

API 가격은 출력 100만 토큰당
15달러로 중국 모델 기준 고가이나,
미국 최상위 모델인 Fable 5의
50달러 대비로는 저렴.

명목 토큰 단가는 프론티어
중상위 가격대와 유사한 수준으로
과거 초저가 전략의
중국 모델들과는 차별화.

다만 추론 토큰 소모가 많아
실제 작업당 비용 기준으로는
단순 단가 비교보다는
작업당 비용 관점의 접근이 필요

주목할 점은 Moonshot AI가 최적의 추론 효율을 위해 64개 이상의 가속기로 구성된 수퍼노드(scale-up domain) 배포를 직접 권고했다는 것.

이는 과거 효율화로 연산 수요가 줄어들 수 있다는 우려를 낳았던 DeepSeek 사태와는 반대로, 프론티어급 오픈모델의 확산이 오히려 랙 스케일 인프라 수요를 동반함을 시사.

Alibaba도 2.4조 파라미터의 Qwen3.8 플래그십을 곧 오픈 웨이트로 공개하겠다고 발표.

그동안 미국이 주도해오던 AI 경쟁에 중국 모델들이 빠른 속도로 따라잡고 있으며, 미국의 대표 모델들이 폐쇄형 중심이었다면 이제는 다양한 주체에서의 개발과 배포가 가속화될 수 있다 판단

미국 주요 AI 모델의 경쟁력이
상대적으로 약화될 경우
특정 프론티어 모델과의
파트너십에 무게를 실어온
하이퍼스케일러 입장에서는
단기적으로 부정적일 수 있으나,

향후 다양한 공개형 모델이
도입된다면 오히려 추론 시장의
수요는 더욱 성장할 전망.

Nvidia가 지난 5월 GTC Taipei에서 AI 팩토리의 설계·구축·운영 전 과정을 표준화한 통합
플랫폼 DSX를 공개한 것도 서비스의 주체가
하이퍼스케일러에서 네오클라우드, 로컬, 소버린 AI로 확대될 것을 예상했기 때문으로 해석.

하이퍼스케일러들은
자체적으로 데이터센터 부품을
조달하고 각자 시스템에 맞춰
설계할 수 있지만,

일반적인 레벨에서 이러한
역량은 제한적이며 Nvidia의
DSX는 이런 한계를 해소해
줄 수 있는 수단

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다양한 공개형 모델의 확산은
플랫폼 기업 중심이 아닌
인프라를 확보한 기업에게
유리한 구조로의 전환 가능성을 의미.

장기적으로 AI 경쟁력은
모델 성능 자체보다 누가 더 많은
연산능력을 확보하고 더 많은
고객에게 서비스를 제공하는지가
될 것으로 기대.

물론 오픈모델 확산이 수익성을
압박해 빅테크의 투자 심리를
위축시킬 수 있다는 가능성도 존재하며,

당장 시장의 관심은 2분기
빅테크 CapEx의 지속가능성 여부에 집중.

그러나 오픈모델의 발전은
투자 주체가 빅테크에서
네오클라우드·소버린으로
확산될 수 있음에 주목할 필요가
있다고 판단.

새로운 경쟁이 가속화되는
시기에 인프라 제조에 필요한
부품 업체들의 수혜는
지속될 것으로 판단

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Analyst 류영호,
youngryu@nhsec.com

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