[AI 매터스 뉴스레터 #193] '오픈소스가 아니라 오픈웨이트', 그들이 모델을 여는 이유

이 기사, AI에게 물어보기

안녕하세요, AI매터스입니다.

AI는 이미 우리의 삶입니다. 그 가운데 놓치지 말아야 할 중요한 이슈들을 정리해 제공합니다.

놓치지 마시기 바랍니다.

클로드 코드, 오늘부터 승인 없이 알아서 일한다 🤖⚙️

개발자가 매 단계 확인 버튼을 누르던 방식이 8월 14일부터 바뀝니다. 앤트로픽(Anthropic)이 코딩 도구 클로드 코드(Claude Code)의 자동 모드를 프로와 맥스, 팀 요금제 기본값으로 돌렸는데요. 되돌릴 수 없거나 파괴적인 작업, 사용자 환경 밖을 겨냥한 작업이 아니라면 승인 없이 스스로 진행합니다. 앤트로픽이 공개한 통제 실험에서 몰래 심어둔 위험한 명령어를 사람은 13.6%만 잡아낸 반면 자동 모드는 89%를 걸러냈고, 같은 날 정부 기관용 클로드 포 거버먼트(Claude for Government) 베타도 시작됐습니다. 더 알아보기

딥시크 V4-프로 정식 출시, 터미널 벤치 87.9점 🇨🇳🛠️

지난 4월부터 프리뷰로만 열려 있던 모델이 앱과 웹, API에 전면 개방됐습니다. 딥시크(DeepSeek)가 8월 13일 에이전트 특화 모델 V4-프로를 정식 출시했는데요. 터미널 벤치 2.1에서 87.9점, 딥SWE에서 62.7점을 기록했고 최대 100만 토큰 컨텍스트와 38만 4,000 토큰 출력을 지원합니다. 회사는 앞선 모델 대비 최대 49.9%포인트 향상을 내세웠지만, 제3의 평가 기관은 아직 이 점수를 재현하지 못했습니다. 더 알아보기

피규어 03, 원격 조종 없이 사다리를 올랐다 🪜🦿

휴머노이드 로봇이 손잡이를 잡고 짧은 사다리를 오르는 영상이 나왔습니다. 미국 피규어가 지난 1일 공개한 장면으로, 창업자 브렛 애드콕은 원격 조종이나 미리 짜 둔 순서 없이 자체 AI 헬릭스로 등반을 마쳤다고 설명했는데요. 기존 헬릭스는 로봇 자신의 몸 위치만 감지했지만, 업데이트판은 스테레오 카메라 입력을 더해 주변을 3차원으로 파악하며 자세를 실시간으로 추적합니다. 다만 피규어는 성공률과 테스트 조건을 공개하지 않았습니다. 더 알아보기

마누스 8월 25일까지 공짜, 메타 인수 무산의 뒷정리 💸🔓

AI 에이전트 마누스(Manus)를 8월 25일 전까지 크레딧 차감 없이 쓸 수 있습니다. 프로모션이 아니라 회사의 소유 구조가 바뀐 탓인데요. 메타(Meta)가 2025년 12월 약 20억 달러(약 2조 8,340억 원)에 인수했지만 중국 당국의 외국인 투자 안보 심사에서 거래가 막혔고, 마누스는 다시 독립 회사로 돌아갑니다. 데이터를 옮기는 과정에서 8월 23일 오전까지 백업, 23일과 24일 삭제, 25일 오전 복원 일정이 잡히면서 그 기간 요금을 받지 않기로 했습니다. 더 알아보기

MS 새 코딩 모델, 값은 4분의 1인데 품질은 위 💰⌨️

마이크로소프트(Microsoft)가 소형 코딩 모델 MAI-Code-1.1-Flash를 공개하고 깃허브 코파일럿(Copilot)에 곧바로 반영했습니다. 이전 모델과 견줘 토큰 효율은 25% 높고 비용은 4분의 1 수준인데요. 이미지 입력을 처리하는 네이티브 비전 지원이 새로 더해져 화면이나 다이어그램을 보고 코드를 짜는 작업도 가능해졌습니다. 코파일럿 프리와 스튜던트는 자동 모델 선택으로, 상위 요금제는 수동 선택까지 쓸 수 있고 비즈니스와 엔터프라이즈는 관리자가 정책을 먼저 켜야 합니다. 더 알아보기

‘무제한’ 내건 힉스필드와 런웨이, 조건은 따로 있다 🎬⏳

바이트댄스 영상 모델 시댄스 2.5를 붙인 플랫폼들이 잇따라 무제한 생성을 내걸었습니다. 힉스필드는 8월 6일 최대 33일, 런웨이는 8월 7일부터 7일 무제한을 시작했는데요. 둘 다 상위 요금제 가입자를 대상으로 한 기간 한정이고, 시댄스 무제한은 해상도가 720p로 묶이며 모델 메뉴에서 토글을 직접 켜지 않으면 크레딧이 빠져나갑니다. 정작 런웨이는 9월 1일 기존 언리미티드 가입자를 전원 맥스로 옮기며 상시 무제한 요금제를 없앱니다. 더 알아보기

40억 꼬마가 80억을 이겼다, 로봇에게 상상을 가르쳤더니 🤖🧠🏆

두뇌를 키우면 로봇이 낯선 집에서 길을 더 잘 찾을 것 같지만, 결과는 반대로 나왔습니다. 칭화대학교와 샤오미 등이 참여한 연구진이 내놓은 퓨처내브(FutureNav)는 40억 파라미터 모델로 표준 평가 무대 R2R-CE에서 성공률 65.4%를 기록해, 70억 파라미터 모델보다 8.1% 높은 성적을 냈는데요. 깊이 카메라나 여러 방향 카메라를 함께 쓰는 경쟁 모델과 달리 평범한 카메라 한 대만 썼습니다.

비결은 다음에 무엇을 보게 될지 미리 그려 보는 훈련이었습니다. 훈련 때는 네 가지 목표를 함께 배우지만 실제 주행에서는 행동 정책 하나만 작동해, 속도 손해 없이 정확도만 챙겼는데요. 전체 훈련의 63%만 마친 시점에 상대 모델이 끝까지 배워야 닿는 성적을 따라잡았고, 유니트리 고2 네발 로봇에 현실 데이터 추가 학습 없이 얹어 실내외 주행까지 확인했습니다. 👉 작은 모델이 큰 모델을 앞선 훈련법, 확인해 보세요. 더 알아보기

은행 창구에 로봇, 집에는 1만 대 예약…그런데 손발은 아직 서툴다 🏦🤖🏠

딜로이트(Deloitte)가 8월 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 기반으로 펴낸 ‘피지컬 AI 플레이북’에 로봇이 현장으로 들어간 사례가 모였습니다. 소프트뱅크 로보틱스의 페퍼 플러스는 HSBC 뉴욕 맨해튼 대표 지점에서 매달 수백 명 규모의 고객을 응대했고, 판매가 2만 달러 수준의 가정용 휴머노이드는 1만 대 넘게 사전 예약됐는데요. 자율 드론에 비전 AI를 실어 전력망을 점검한 에너지 기업은 한 바퀴 도는 시간을 약 1시간에서 30초로 줄였습니다.

시장 전망도 함께 제시됐습니다. 피지컬 AI 시장은 2023년 127억 달러에서 2026년 409억 달러로 세 배 넘게 커지고, 2035년에는 로봇 약 13억 대가 현장에서 돌아갈 것으로 예상됐는데요. 다만 16개 글로벌 사례를 인식과 판단, 자율행동으로 나눠 보니 앞의 둘은 상당한 성숙도에 이른 반면 몸을 움직여 일을 끝내는 자율행동은 초기 단계에 머물렀습니다. 👉 로봇의 눈과 머리는 합격점인데 손발이 남은 이유, 확인해 보세요. 더 알아보기

폰이 뜨거워지는 진짜 이유, 계산이 아니라 심부름이었다 🔥🔋📱

스마트폰이 AI 답변을 만드는 동안 소모하는 전력의 60% 이상은 계산이 아니라 데이터를 옮기는 데 들어갑니다. 상하이자오퉁대학교와 취리히연방공대(ETH Zurich) 연구진이 2026년 6월 공개한 논문의 진단인데요. 70억 파라미터 모델을 모바일 신경망처리장치(NPU)에서 돌리면 순간 전류가 450밀리암페어를 넘어서고, 메모리가 데이터를 주고받는 통로의 폭은 초당 80기가바이트에 못 미쳐 긴 문장을 생성할 때 응답 속도가 들쭉날쭉해집니다.

연구진이 제안한 코즘(COSM)은 메모리 안에 계산 장치를 넣는 프로세싱 인 메모리(PIM)와 기존 CPU가 서로 비켜 가며 일하도록 만드는 스케줄링입니다. CPU가 바깥 통로를 쓰느라 비워 둔 내부의 빈 시간에 PIM 작업을 끼워 넣는 방식으로, PIM 처리량을 최대 2.8배 올리면서 CPU 성능 손실은 2% 아래로 막았는데요. 토큰 하나를 만드는 데 드는 에너지도 1.34배에서 1.61배까지 줄었고, 추가로 필요한 반도체 면적은 메모리 컨트롤러 기준 7.4%에 그쳤습니다. 👉 온디바이스 AI의 발열과 배터리를 가르는 숨은 승부처, 확인해 보세요. 더 알아보기

‘오픈소스가 아니라 오픈웨이트’, 그들이 모델을 여는 이유

4.89테라바이트와 3.39킬로바이트. 앞의 숫자는 허깅페이스(Hugging Face)에 올라온 알리바바(Alibaba) Qwen3.8-2.4T-A95B 저장소의 크기이고, 뒤의 숫자는 그 옆에 놓인 라이선스 파일의 크기다. 하비탄AI 김탄휴 대표는 이번 공개에서 눈여겨봐야 할 것이 213개로 쪼개진 거대한 파일 더미가 아니라 옆에 붙은 세 쪽짜리 텍스트라고 말한다. 누구에게나 무상으로 쓰고 복제하고 수정하게 허락한다는 관대한 첫 문단 뒤에 조건 두 개가 붙어 있기 때문이다.

오픈웨이트와 오픈소스는 같은 말이 아니다. 오픈웨이트는 학습이 끝난 가중치를 내려받게 풀었다는 뜻인 반면, 오픈소스 이니셔티브(OSI)가 정한 오픈소스 AI는 가중치와 학습·실행 코드, 어떤 데이터로 무엇을 걸러 가며 배웠는지에 관한 정보 세 가지를 함께 요구한다. 이 기준을 대면 메타(Meta)의 Llama 4도, Qwen3.8도, 딥시크(DeepSeek)의 V4도 완제품만 건네고 조리법은 금고에 두었다. 격차는 좁혀지지 않고 벌어지는 중이다. 다운로드 수를 가중치로 계산했을 때 학습 데이터 정보를 공개한 모델의 비중은 2022년 이전 79.3%에서 2025년 39%로 떨어졌다.

알리바바가 이번에 붙인 조건은 두 가지다. 월간 활성 사용자 1억 명이나 월 매출 2천만 달러를 넘는 상업 제품은 화면에 모델 이름을 표시해야 하고, 모델 서비스업이나 ‘AI 업무 비서’ 사업으로 12개월 누적 매출 5천만 달러를 넘으면 별도 라이선스를 따로 받아야 한다. 라이선스 원문은 AI 업무 비서의 예시로 알리바바 자신의 제품인 Qoder와 QwenWork를 들었다. 자사 주력 상품과 정면으로 겹치는 사업만 골라 문턱을 세운 것이다. 내려받는 Qwen3.8-2.4T-A95B는 텍스트만 처리하고 문맥이 26만 토큰대인 반면, 클라우드에서 파는 Qwen3.8-Max는 이미지 입력과 100만 토큰 문맥, 내장 도구까지 딸려 온다.

반대로 움직인 회사도 있다. 3년 동안 Llama에 사용자 7억 명 조항과 표기 의무, 타 모델 훈련 금지를 걸어 두었던 메타는 이번 달 10일 새 개방형 모델 Muse Glimmer를 아파치 2.0으로, 아무 조건 없이 풀었다. 김 대표는 이 교차를 산업의 개방을 이해하는 열쇠로 본다. 조건이란 대체재가 없을 때만 받아 낼 수 있는 값이고, 딥시크와 텐센트(Tencent), 문샷(Moonshot)이 조건 없이 모델을 푸는 시장에서 Llama의 7억 명 조항은 협상력이 되지 못한 채 마찰로만 남았다는 것이다. 라이선스는 그 회사의 철학이 아니라 현재 위치를 적어 둔 문서에 가깝다.

사는 쪽의 계산도 있다. 결과물의 미감과 마감, 그러니까 사람이 다시 손대지 않아도 되는 완성도와 열 번을 시키면 열 번 같은 수준으로 끝내는 믿음직함에서 오픈웨이트는 아직 클로드(Claude)나 챗GPT를 따라오지 못한다. 다만 김 대표는 이 격차를 영구적으로 보지 않는다. 가중치가 풀리는 순간 개선의 주체가 회사 바깥으로 옮겨 가고, 파생 모델 11만 개는 그 손질이 11만 번 일어났다는 기록이기 때문이다. 무료라는 말과 자유롭다는 말은 같은 뜻이 아니다. 오늘 열린 4.89테라바이트가 어디까지 공짜인지는 옆에 놓인 3.39킬로바이트가 정한다.

👉 3.39킬로바이트에 적힌 개방의 계산법, 자세히 알아보기