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[IT뉴스][AI는 지금] "비싼 미국 AI 왜 써?"…비용 폭탄에 美·유럽 기업, 中 AI로 갈아탔다
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-07-17 09:27:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">도어대시·지멘스·에어비앤비 등 중국산 AI 병행…오픈AI·앤트로픽도 저비용 경쟁 압박</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bD3X09B3jY"> <p contents-hash="7b93956f1b729161bd93e483894bbcf5fe715f0331e372cac145ee18313b61a0" dmcf-pid="KG8K6nd8cW" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)기업들이 급증하는 인공지능(AI) 이용료를 줄이기 위해 중국산 오픈웨이트 모델을 실제 업무에 투입하고 있다. 가장 성능이 뛰어난 미국 프런티어 모델을 모든 작업에 사용하는 대신 업무 난도에 따라 저렴한 중국 모델과 고성능 모델을 나눠 쓰는 방식이 확산하는 모습이다.</p> <p contents-hash="4ea8bb647aba481fe9966bc3449c8f0ef035a98c7a75e862f05425ce2c739c8c" dmcf-pid="9H69PLJ6Ay" dmcf-ptype="general">17일 파이낸셜타임스(FT)와 업계에 따르면 도어대시, 지멘스, 에어비앤비 등 미국·유럽 기업들은 최근 딥시크와 알리바바 큐원, 문샷AI 키미, 지푸AI(Z.ai) GLM 계열 모델을 도입하거나 기존 미국 모델과 병행해 사용하고 있다.</p> <p contents-hash="b00ea6335328abd73959933f428b96ce3d25d4d556ef9d965c48eed83285fc89" dmcf-pid="2XP2QoiPkT" dmcf-ptype="general">기업들의 선택을 이끈 가장 큰 요인은 비용이다. 생성형 AI 활용이 문서 작성과 검색을 넘어 코딩, 고객 응대, 연구개발, 생산관리 등으로 확대되면서 토큰 사용량도 빠르게 증가하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업이 일부 기업용 서비스를 정액제에서 사용량 기반 과금으로 바꾸면서 비용 부담은 더 커졌다.</p> <p contents-hash="1c5b6529f93245f580aadce0e6583662d02acdbf3968e012964d748abd546a85" dmcf-pid="VZQVxgnQov" dmcf-ptype="general">도어대시는 상대적으로 난도가 낮은 업무를 중국 문샷AI의 키미 K2.6에 맡기고, 가장 복잡한 작업에만 앤트로픽 모델을 사용하는 전략을 택했다. 앤디 팡 도어대시 공동창업자는 이러한 조합이 미국 프런티어 모델만 사용하던 기존 방식보다 더 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="c45f906710e1c4ca48a390b668108dcfffca1f4946e8f6cda96da1cff5068cfb" dmcf-pid="f5xfMaLxaS" dmcf-ptype="general">미국 AI 에이전트 스타트업 린디는 앤트로픽 모델에서 딥시크 V4로 사용 트래픽을 옮겼다. 린디 측은 전환 이후 수백만달러를 절감하고 여러 핵심 업무에서 성능도 개선됐다고 설명했다. 최고 성능보다 실제 업무에서 필요한 성능과 비용 효율을 우선한 사례다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4c53b85c249f6c3e34b195a18a005d286126c4306077d8d390bfbbcb68efdc83" dmcf-pid="41M4RNoMgl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=챗GPT 활용)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/17/ZDNetKorea/20260717091952849hmix.png" data-org-width="639" dmcf-mid="BNQVxgnQNG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/17/ZDNetKorea/20260717091952849hmix.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=챗GPT 활용) </figcaption> </figure> <p contents-hash="3ce25180a347d5cb56ff00ff69f532d60aa487d69d3ca8728e36deeb2490bac9" dmcf-pid="8tR8ejgRgh" dmcf-ptype="general">독일 인사관리 스타트업 타임버틀러도 약 6개월 전부터 앤트로픽 클로드가 처리하던 일부 작업을 알리바바 큐원으로 이전했다. 클로드를 완전히 대체하지는 않았지만 특정 미국 AI 기업에 대한 의존도를 낮추고 비상시 대체할 수 있는 운영 체계를 마련했다.</p> <p contents-hash="5c91b4daaa80f4d67556813388ac279bc0be5a0984a700eb2443a313661e5d1d" dmcf-pid="6Fe6dAaeAC" dmcf-ptype="general">독일 지멘스는 딥시크와 Z.ai를 비롯해 미국 AI 기업, 엔비디아, 프랑스 미스트랄 모델을 함께 사용하고 있다. 특정 모델에 업무를 집중하기보다 작업별로 적합한 모델을 선택하는 멀티모델 방식을 채택한 것이다.</p> <p contents-hash="e14684fa3046fb2928fd71a3ed2a950e646816962d33e06deb07c49e2444b6a0" dmcf-pid="P3dPJcNdoI" dmcf-ptype="general">에어비앤비는 제한된 수의 중국산 모델을 승인된 미국 서비스 제공업체를 통해 운영하고 있다. 중국산 모델을 쓰면서도 데이터가 외부로 직접 이전되는 위험을 줄이기 위해 실행 환경을 통제하는 방식이다.</p> <p contents-hash="45b9bc00322aa7db75363f74451292cf030407c333233940fd7f42082589f205" dmcf-pid="Q0JQikjJAO" dmcf-ptype="general">중국 모델을 기반으로 자체 제품을 개발하는 사례도 등장했다. AI 코딩 도구 기업 커서는 중국 문샷AI의 오픈웨이트 모델을 기반으로 자체 코딩 모델을 개발했다. 외부 모델을 단순히 호출하는 수준을 넘어 중국산 기반 모델을 추가 학습해 자사 제품에 맞게 재설계한 사례다.</p> <p contents-hash="2e23b6a6b86acab8dfd41ed15ff4eaf770039b883e5dd7ec4383b247bdec86f1" dmcf-pid="xpixnEAiNs" dmcf-ptype="general">기업들이 중국 AI를 선택하는 이유는 가격뿐만이 아니다. 주요 중국 모델 상당수는 가중치를 공개해 기업이 자체 서버나 클라우드 환경에서 운영할 수 있다. 기업 데이터로 추가 학습하거나 모델을 특정 업무에 맞게 조정하기도 상대적으로 쉽다.</p> <p contents-hash="132be1a575001b0fa47c147544ff8174ccb9952570d36e235811f1db896b3387" dmcf-pid="yjZy5zUZom" dmcf-ptype="general">오픈웨이트 모델은 개발사가 제공하는 API에 전적으로 의존하지 않아 서비스 중단이나 가격 인상, 수출 통제에 대응하기도 용이하다. 유럽에선 미국 정부가 AI 모델 수출과 이용을 제한할 가능성이 공급망 위험으로 인식되면서 자체 호스팅이 가능한 중국 모델에 대한 관심이 커지고 있다.</p> <p contents-hash="be879f41325cee5545f7a5b6ecf319c9f5f7b7370549849b9859ac64cef8805e" dmcf-pid="WIz3q6fzgr" dmcf-ptype="general">AI 도입 전략도 최고 성능 모델을 일괄 적용하는 방식에서 업무별 모델을 나눠 배치하는 구조로 이동하고 있다. 복잡한 추론과 고난도 코딩에는 미국 프런티어 모델을 사용하고, 문서 분류와 요약, 반복 작업에는 중국산 저비용 모델을 투입하는 방식이다.</p> <p contents-hash="c4003c02f1f869426687ce57147ec62dc557932020ab57b5eba18a091b45537c" dmcf-pid="YCq0BP4qNw" dmcf-ptype="general">오픈라우터에 따르면 딥시크와 Z.ai 등 중국 AI 모델은 올해 토큰 사용량에서 미국 경쟁 모델을 빠르게 따라잡거나 일부 구간에서 앞선 것으로 나타났다. 알리바바 큐원도 허깅페이스에서 다운로드와 파생 모델 수를 늘리며 오픈웨이트 생태계를 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="a6a30b7ad5885bd21c6f779887e972b44f86a9ad8f926865f398fcf03229bc4c" dmcf-pid="GhBpbQ8BND" dmcf-ptype="general">중국 모델의 확산은 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업의 가격 정책에도 영향을 미치고 있다. 오픈AI와 메타, 스페이스XAI는 최근 토큰 효율과 저비용 운영을 강조한 모델을 잇달아 내놓고 있다. 최고 성능만으로 높은 이용료를 유지하기 어려워지면서 비용 대비 성능이 기업용 AI 시장의 주요 경쟁 기준으로 떠올랐다.</p> <p contents-hash="6f536509b993d83fa504ee1dfbb2e730810dde7b85666bdbf55fa854063c3552" dmcf-pid="HlbUKx6bgE" dmcf-ptype="general">베르너 포겔스 아마존 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 고가의 대형 모델과 저렴한 오픈소스 모델 사이에서 선택을 바꾸고 있다"며 "모든 업무에 가장 크고 성능이 높은 모델이 필요한 것은 아니고, 비용과 투명성, 투자 대비 효과를 함께 검토해야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="38b60c34d1765dbc5448daede63cae1a72724d34dccff117ed11dbb4fcd95287" dmcf-pid="XSKu9MPKgk" dmcf-ptype="general">다만 중국 AI 모델이 미국 프런티어 모델을 전면 대체하는 단계는 아니다. 민감한 데이터 처리와 안정성, 보안 검증, 규제 준수 등 해결해야 할 과제도 남아 있다. 기업들은 단일 모델을 선택하기보다 여러 모델을 조합해 비용과 공급망 위험을 낮추는 방향으로 움직이고 있다.</p> <p contents-hash="55b13c88db1312f8aac76d8517d60f3cc3af665f25de295d9342bd54b0c4a33e" dmcf-pid="Zv972RQ9oc" dmcf-ptype="general">샘 브레스닉 조지타운대 안보·신흥기술센터 연구원은 "필요한 업무 상당수에서 중국 모델을 활용할 수 있다면, 앞으로는 기업들이 오픈AI와 앤트로픽 모델에 계속 프리미엄을 지불할 이유가 있는지 따져보게 될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="1f24b25836fc4bd80790aff5e0c6051828509d9eebd0492bd48e82651117f87c" dmcf-pid="5T2zVex2cA" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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