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[IT뉴스][AI는 지금] 中 AI 저가 공세에 美 빅테크 '긴장'…"싸질수록 GPU 더 쓴다"

온카뱅크관리자

2026-08-10 10:57:37

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 중국 오픈웨이트 확산에 LLM 추론비 급락…'제번스의 역설'에 AI 인프라 수요 확대 기대 
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 (지디넷코리아=장유미 기자)가격 경쟁력과 성능을 빠르게 끌어올린 중국산 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델이 글로벌 시장에서 영향력을 넓히면서 시장 내 가격 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 미국 AI 기업들까지 잇따라 가격 인하에 나서며 모델 이용 비용이 낮아지는 가운데 시장에선 비용 하락이 AI 도입과 사용량을 늘려 클라우드와 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 수요를 키울 수 있다는 전망이 나온다.
 10일 업계에 따르면 중국 AI 기업들은 오픈웨이트 전략을 앞세워 글로벌 시장 점유율을 확대하고 있다. 딥시크, 알리바바 큐웬, 문샷AI 키미 등 주요 중국 모델은 상대적으로 낮은 비용과 빠르게 개선된 성능을 앞세워 미국 AI 기업을 추격하고 있다.
 가트너는 최근 '2026 중국 주요 AI 트렌드' 보고서에서 글로벌 기업의 중국 AI 모델 채택률이 지난해 5%에서 2027년 50%까지 높아질 것으로 전망했다. 미·중 AI 기술 격차도 과거 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌다고 분석했다.
 특히 중국 기업들은 모델 가중치를 공개하는 오픈웨이트 전략으로 기업 도입 장벽을 낮추고 있다. 키미 K3와 GLM-5, 딥시크 V4, 알리바바 큐웬 시리즈 등이 대표적이다.
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 (제작=챗GPT)
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 이 같은 흐름은 글로벌 AI 가격 경쟁도 자극하고 있다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 리서치 업체 실리콘데이터의 '거대언어모델(LLM) 토큰 지출 지수' 기준 100만 토큰당 LLM 추론 가격은 올해 6월 초 2달러 이상에서 최근 1.2달러까지 떨어졌다.
 이에 맞서 미국 AI 기업들도 가격 인하에 나섰다. 오픈AI는 최근 경량 모델 'GPT-5.6 루나' 개발자 가격을 80%, 중간급 'GPT-5.6 테라'는 20% 낮췄다.
 이 같은 분위기 속에 업계에선 모델 가격 하락이 오히려 AI 수요를 키울 수 있을 것으로 예상했다. 
 모건스탠리는 이를 '제번스의 역설'로 설명했다. 자원 사용 효율이 높아져 단위 비용이 낮아지면 전체 소비량은 오히려 증가하는 현상이다.
 스티븐 버드 모건스탠리 글로벌 테마·지속가능성 리서치 책임자는 "중국과 미국 LLM 개발사의 효율성 경쟁은 컴퓨팅 수요가 공급을 크게 웃돌 것이라는 전망을 강화한다"고 말했다.
 또 모건스탠리는 오픈웨이트와 폐쇄형 모델 중 어느 쪽이 주도권을 잡더라도 마이크로소프트(MS), 아마존, 구글 등 클라우드 업체가 수혜를 볼 가능성이 높다고 분석했다.
 모건스탠리는 "오픈웨이트 모델이 확산되면 가격 하락과 함께 기업의 AI 도입이 빨라질 수 있다"며 "폐쇄형 모델이 우위를 유지하더라도 고성능 프런티어 모델을 중심으로 AI 사용량은 계속 늘어날 것"이라고 내다봤다. 이어 "두 진영이 공존할 경우 폐쇄형 모델은 복잡한 작업을, 오픈웨이트 모델은 대규모·비용 민감형 업무를 담당할 가능성이 크다"고 덧붙였다.
 노무라는 중국 오픈웨이트 모델 확산이 다양한 AI 모델을 제공하는 클라우드 플랫폼의 협상력을 높여 AI 인프라 가치사슬에 긍정적으로 작용할 것으로 전망했다.
 실제 미국 하이퍼스케일러들의 실적도 AI 수요 둔화 우려를 불식시키고 있다. MS는 최근 분기 애저와 기타 클라우드 서비스 매출이 전년 동기 대비 43% 증가했다고 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS) 매출도 36.7% 늘었다.
 바클레이스는 이 같은 실적이 AI 수요가 여전히 견조하다는 점을 보여준다고 평가했다. 다만 저가 모델 확산이 클라우드 사업자의 수익성을 압박할 수 있다는 지적도 있다. AI 사용량이 증가하더라도 토큰당 매출이 더 빠르게 떨어지면 GPU 클러스터와 데이터센터 투자 회수에 부담이 될 수 있어서다.
 IEEE 테크놀로지 블로그의 앨런 와이스버거는 "사용자들이 일반적인 추론 작업을 더 저렴한 중국 모델로 옮기면 동일한 물리적 인프라에서 더 많은 토큰을 처리하면서도 매출은 줄어들 수 있다"며 "이는 GPU 클러스터와 가속기 네트워크, 전력 소모가 큰 냉각 시스템의 경제성을 압박할 수 있는 심각한 문제"라고 말했다.
 장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)
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