오픈소스의 물결로 LLM 경쟁 본격화
“역사의 잘못된 편에 있었다”는 샘 올트먼의 고백,
그리고 중국 딥시크가 흔든 오픈소스의 물결.
2025년, LLM 전쟁이 본격화됩니다.
요즘 AI에 조금이라도 관심 있으신 분들이라면 ‘딥시크’라는 이름을 한 번쯤 들어보셨을 텐데요. 저는 요즘 이 딥시크와 OpenAI의 움직임을 보면서 마치 테슬라와 애플이 전기차 시장에서 정면충돌했던 그때를 떠올리곤 해요. 오픈소스냐, 폐쇄형이냐. 기술과 철학이 부딪히는 이 싸움이 너무 흥미진진해서 밤잠 설치는 날이 늘었답니다.
오늘은 이 흥미로운 LLM 전쟁의 중심에 있는 2025년의 오픈소스 트렌드를 찬찬히 풀어보려고 해요.
목차
딥시크 R1이 몰고온 충격과 파장
2025년 초, 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 세상에 공개한 'R1' 모델은 그야말로 업계의 판을 흔들어 놓았습니다. 비용은 기존 대비 90~95%나 절감되면서도, 성능은 OpenAI의 GPT 계열에 필적하는 수준. 더 놀라운 건 이 모든 걸 오픈소스로 공개했다는 사실이죠. AI 역사상, 이렇게 강력한 모델이 무료로 풀린 적은 거의 없습니다. 덕분에 많은 개발자와 기업들이 딥시크로 몰려들었고, 오픈소스 생태계가 폭발적으로 확장되기 시작했어요.
오픈AI, 전략 수정의 신호탄을 쏘다
딥시크의 R1 발표 이후, 오픈AI 내부에서도 분위기가 심상치 않았습니다. 2025년 2월, 샘 올트먼 CEO는 레딧 Q&A에서 "우리가 역사의 잘못된 편에 서 있었다"는 충격적인 말을 남기며 전략 수정 가능성을 시사했어요. 물론 모든 직원이 이에 동의하는 건 아니었고, 당장 오픈소스로 전환하겠다는 입장도 아니었지만, 분명한 건 변화의 조짐이 보이기 시작했다는 거죠.
| 전략 요소 | 기존 | 2025 변화 |
|---|---|---|
| 오픈소스 정책 | 비공개 중심, 제한적 API | o3-mini 공개, 일부 추론공개 |
| 비즈니스 전략 | 구독 기반 유료화 | 프리 티어 기능 강화 |
라마와 함께 확장되는 오픈소스 생태계
메타의 LLaMA 시리즈는 오픈소스 LLM 생태계의 선두주자로 자리매김했습니다. 특히 커뮤니티 기반 개발이 활성화되면서, 다양한 버전이 파생되었고 연구와 서비스 개발의 기초가 되어주고 있어요. 이제는 오픈소스 LLM을 이용해 서비스 구축이 훨씬 쉬워졌고, 기존에 비싸고 폐쇄적이었던 AI 시장 구조를 송두리째 흔들고 있습니다.
- 커뮤니티 주도로 지속적인 업데이트
- 고성능 모델을 자유롭게 커스터마이징 가능
- AI 기술의 민주화와 분산화 실현
추론모델 경쟁: 기술의 진화
2025년 LLM 시장에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나는 단연 '추론모델'입니다. 오픈AI의 'o1' 출시에 자극받아 구글, 앤트로픽, 중국의 바이트댄스, 딥시크, 알리바바 등이 각자의 추론 전문 모델을 속속 발표했어요. 이들은 단순한 텍스트 생성기에서 벗어나, 복잡한 논리적 사고와 추론을 처리하는 방향으로 진화하고 있습니다. 특히, 딥시크의 V3는 기존 모델과는 차원이 다른 추론 능력을 자랑하며 전문가들의 극찬을 받았죠.
오픈소스 vs 폐쇄형
LLM무엇을 선택할까?
LLM을 활용하려는 기업 입장에서는 '오픈소스냐 폐쇄형이냐'가 늘 고민거리입니다. 각각의 장단점이 명확하기 때문에, 자사 상황에 맞는 전략적 선택이 필요하죠. 아래 표는 주요 특징을 비교한 것입니다.
| 구분 | 오픈소스 LLM | 폐쇄형 LLM |
|---|---|---|
| 코드 공개 여부 | 예 (LLaMA, 딥시크 등) | 아니오 (ChatGPT, Gemini 등) |
| 장점 | 비용 효율성, 커스터마이징, 독립성 | 안정성, 기술 지원, 빠른 업데이트 |
| 단점 | 보안 이슈, 기술 지원 한계 | 높은 비용, 의존성 |
중국 AI 모델의 무서운 성장세
중국의 AI 기술이 더 이상 모방에 머무르지 않고, 이제는 세계 시장을 주도하는 단계에 접어들었습니다. 딥시크 외에도 미니맥스의 모델은 무려 400만 토큰의 컨텍스트 창을 제공해 GPT-4 Turbo보다도 강력하다는 평가를 받고 있죠. 여기에 스텝펀은 1조 파라미터에 달하는 ‘스텝-2’ 모델을 개발 중입니다.
- 딥시크 V3: 고성능 추론 특화 모델
- 미니맥스: 400만 토큰의 초대형 창
- 스텝펀: 1조 파라미터 LLM 준비 중
비용을 90% 이상 절감하면서도 GPT 계열과 비슷한 성능을 제공하며, 오픈소스로 공개되었다는 점에서 혁신적입니다.
공식적으로는 아직 아니지만, 샘 올트먼의 발언과 일부 모델의 공개를 통해 방향성은 열어두고 있는 것으로 보입니다.
기술적인 역량이 있는 개발자나 연구팀, 자체 LLM을 구축하고 싶은 기업에 적합합니다.
모든 코드가 공개되어 있기 때문에 잘못 사용되거나 해킹의 위험은 있지만, 자체 커스터마이징과 방화벽 적용으로 어느 정도 보완 가능합니다.
단순한 문장 생성이 아니라, 조건 기반 문제 해결, 복합 연산 등 논리적인 사고와 결정 구조를 더 정교하게 구현합니다.
이미 성능 면에서는 상당히 앞서가고 있는 경우도 있고, 자국 내 수요와 정부 지원까지 고려하면 글로벌 경쟁에서 절대 무시할 수 없는 존재입니다.
2025년은 AI 역사에 남을 해가 될지도 모르겠습니다.
딥시크가 흔든 판도, 오픈AI의 재정립,
그리고 오픈소스와 폐쇄형의 팽팽한 긴장감.
이 글을 통해 LLM 시장의 현재와 미래를
조금 더 생생하게 느끼셨다면 기쁘겠습니다.
여러분은 어떤 모델을 선택하시겠어요?
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