IBK투자증권 "중국 오픈웨이트 AI 공세, 'AI 캐즘' 기간 단축 가능성"

중국 AI 기업들이 초대형 오픈웨이트(Open-Weight) 인공지능 모델을 잇달아 공개하며 글로벌 AI 시장의 주도권 경쟁이 한층 치열해지고 있다.

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딥시크(DeepSeek)에 이어 문샷AI(Moonshot AI)와 알리바바까지 잇달아 초거대 모델을 선보이면서 AI 기술 확산 속도가 예상보다 빨라질 수 있다는 전망이 나왔다.

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IBK투자증권은 21일 발표한 보고서(제목:중국 AI 충격, AI 캐즘의 기간을 단축시킬 수도)에서 "중국 AI의 잇따른 오픈웨이트 모델 공개가 글로벌 AI 생태계에 상당한 충격을 주고 있다"며 "AI 산업의 캐즘(일시적 성장 정체) 기간을 단축시키는 계기가 될 수 있다"고 분석했다.

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최근 중국 AI 기업들은 3일 간격으로 대규모 오픈웨이트 모델을 공개했다. 오픈웨이트는 소스코드뿐 아니라 AI 모델의 핵심인 가중치(weight)까지 공개해 누구나 내려받아 수정하거나 상업적으로 활용할 수 있는 AI 모델을 의미한다.

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문샷AI는 지난 16일 '키미(Kimi) K3'를 공개했다. 이 모델은 896개의 전문가 중 입력마다 16개만 활성화하는 'MoE(Mixture of Experts)' 구조를 적용한 2조8000억(2.8조) 파라미터급 모델이다. 코딩과 AI 에이전트 관련 벤치마크에서 일부 항목은 GPT-5.5(high)와 오퍼스(Opus) 4.8을 능가한다고 주장했으며, 최대 100만 토큰 컨텍스트와 이미지·영상까지 처리하는 네이티브 비전 기능도 지원한다.

이어 19일에는 알리바바가 '큐웬(Qwen) 3.8-맥스'를 발표했다. 큐웬 시리즈 최초의 2조4000억 파라미터급 멀티모달 모델로, 글로벌 최상위 AI 모델과 대등한 성능을 갖췄다고 주장했다. 구체적인 벤치마크와 라이선스 등은 아직 공개되지 않았다.

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보고서는 이번 중국 AI 공세가 지난해 딥시크 R1 공개 당시와는 성격이 다르다고 분석했다.

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딥시크가 '적은 비용으로 고성능 AI를 구현하는 것'에 초점을 맞췄다면, 이번에는 효율을 유지하면서도 모델 자체를 더욱 대형화하는 전략이라는 것이다. 2조 파라미터급 초거대 모델은 전체 파라미터를 GPU 메모리에 상주시켜야 하고, 여기에 100만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트를 처리하기 위한 KV 캐시까지 더해져 메모리 수요가 폭발적으로 증가하게 된다.

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IBK투자증권은 이 같은 변화가 고대역폭메모리(HBM)와 D램 등 AI 메모리 시장에 긍정적으로 작용할 것으로 전망했다. 알고리즘 효율이 개선되더라도 모델 규모 자체가 커지면서 메모리 사용량은 더욱 빠르게 증가할 가능성이 높다는 설명이다.

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미국 빅테크 기업들도 AI 추론 비용을 낮추기 위한 경쟁에 속도를 내고 있다. 구글은 TPU, 아마존은 트레이니엄(Trainium), 메타는 MTIA, 마이크로소프트는 MAIA 등 자체 AI 칩을 개발해 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 있으며, 캐시 재사용과 양자화, 분산 추론 등 다양한 기술을 통해 토큰당 연산 비용 절감에 나서고 있다.

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특히 구글은 차세대 AI 칩 '프로즌(Frozen) v2'를 통해 기존 TPU보다 전력당 토큰 처리량을 6~10배 높이는 것을 목표로 하고 있으며, 이에 맞춰 TPU 생산도 대폭 확대할 것으로 예상된다. 이에 맞춰 대규모 HBM을 필요로 하기 때문에 메모리 수요는 지속적으로 증가할 것으로 보고서는 내다봤다.

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보고서는 AI 시장에서 '제번스의 역설(Jevons Paradox)'이 본격적으로 나타나고 있다는 점에도 주목했다.

일반적으로 기술 효율이 높아지면 소비가 줄어들 것으로 생각하지만, 실제로는 비용이 낮아질수록 사용량이 더 크게 증가하는 현상이 나타난다는 것이다. AI 에이전트는 계획 수립과 도구 호출, 검증, 재시도 등의 과정을 거치면서 일반 챗봇보다 수십 배 많은 토큰을 소비한다. 이미 많은 기업들이 AI 예산을 초과 집행하고 있지만, 토큰 비용이 낮아질 경우 억눌려 있던 AI 수요가 한꺼번에 폭발할 가능성이 높다고 분석했다.

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IBK투자증권은 "토큰 단가 하락은 단순한 비용 절감이 아니라 AI 수요를 확대하는 촉매 역할을 하게 될 것"이라며 "이는 다시 AI 데이터센터와 반도체, 메모리 등 관련 인프라 투자를 확대하는 선순환으로 이어질 가능성이 높다"고 전망했다.

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백승일 기자 robot3@irobotnews.com

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