등대는 방향을 가리키고, 횃불은 주권을 놓고 경쟁한다: AI 배분권을 둘러싼 은밀한 전쟁
작성: Zhixiong Pan
AI에 대해 이야기할 때, 여론은 쉽게 '파라미터 규모', '랭킹 순위', 또는 '어떤 새로운 모델이 또 누구를 압도했다'는 식의 화제에 휩쓸리기 마련이다. 이러한 잡음이 완전히 무의미하다고 말할 수는 없지만, 이들은 종종 거품처럼 표면을 덮어 물 아래 더 근본적인 조류를 가린다. 오늘날의 기술 지형 속에서 AI 분배권을 둘러싼 숨은 전쟁이 조용히 진행되고 있다.
시야를 문명 인프라의 스케일로 확장하면, 인공지능이 서로 극명하게 다르면서도 얽힌 두 가지 형태로 동시에 나타나고 있음을 알 수 있다.
하나는 해안가에 우뚝 선 '등대'와 같으며, 소수의 거대 기업이 장악하고 있으며 가장 먼 거리까지 비추려 한다. 이는 인간이 현재 닿을 수 있는 인지의 최전선을 상징한다.
또 하나는 손에 쥔 '횃불'과 같으며, 휴대 가능하고, 개인 소유 가능하며, 복제 가능한 것을 추구하며, 대중이 확보할 수 있는 지능의 기본선을 의미한다.
이 두 가지 빛을 이해해야 마케팅 어휘의 미로를 벗어나 AI가 우리를 어디로 이끌지, 누가 밝혀질지, 그리고 누가 어둠 속에 남겨질지를 명확히 판단할 수 있다.
등대: SOTA가 정의하는 인지의 고도
'등대'란 Frontier / SOTA(State of the Art) 수준의 모델을 가리킨다. 복잡한 추론, 다중 모달 이해, 장기 계획 및 과학 탐사 등 다양한 차원에서 이들은 능력이 가장 강하고, 비용이 가장 크며, 조직화가 가장 집중된 시스템을 대표한다.
OpenAI, Google, Anthropic, xAI 등의 기관은 전형적인 '등대 건설자들'이며, 그들이 구축하는 것은 단순한 모델 이름이 아니라 '극단적인 규모를 통해 경계를 돌파하는' 생산 방식이다.
왜 등대는 본질적으로 소수만의 게임인가
선도적 모델의 학습과 반복은 본질적으로 세 가지 극도로 희소한 자원을 강제로 결합하는 작업이다.
첫째는 컴퓨팅 파워인데, 이는 값비싼 칩뿐만 아니라 수만 개의 GPU 클러스터, 긴 주기의 학습 윈도우, 매우 높은 네트워크 비용을 의미한다. 둘째는 데이터와 피드백으로, 엄청난 양의 언어 자료를 정제하고, 지속적으로 개선되는 선호도 데이터와 복잡한 평가 체계, 강도 높은 인적 피드백이 필요하다. 마지막으로 엔지니어링 시스템으로, 분산 학습, 오류 복구 스케줄링, 추론 가속화, 연구 성과를 실제 제품으로 전환하는 전체 파이프라인이 포함된다.
이러한 요소들은 극도로 높은 진입 장벽을 형성한다. 이는 몇몇 천재가 '더 똑똑한 코드'를 짜는 것으로 해결될 문제가 아니며, 자본 집약적이며 복잡한 산업 체계에 가깝고, 한계 효용 증가는 점점 더 비싸진다.
따라서 등대는 본래부터 집중화 특성을 지닌다. 소수 기관이 학습 능력과 데이터 사이클을 독점하며, 최종적으로 API, 구독 서비스 또는 폐쇄형 제품 형태로 사회에 제공된다.
등대의 이중적 의미: 돌파와 견인
등대의 존재 목적은 '모두가 문서 작성을 더 빠르게 하도록 하는 것'이 아니다. 그 가치는 다음 두 가지 더 본질적인 역할에 있다.
첫째는 인지의 한계 탐색이다. 과제가 인간 능력의 가장자리에 접근할 때, 예를 들어 복잡한 과학 가설 생성, 교차 학문적 추론, 다중 모달 인식 및 제어, 장기 계획 등에서는 가장 강력한 광선이 필요하다. 이것이 절대적인 정답을 보장하지는 않지만, '가능한 다음 단계'를 더 멀리 비출 수는 있다.
둘째는 기술 로드맵의 견인이다. 선도 시스템은 종종 새로운 패러다임을 먼저 검증한다. 더 나은 정렬 방식, 유연한 도구 호출, 더 견고한 추론 프레임워크 및 보안 전략 등이 그것이다. 이후 간소화되거나, 증류되거나, 오픈소스화되더라도 초기 경로는 대부분 등대가 개척한다. 즉, 등대는 사회 수준의 실험실로서 '지능이 어디까지 도달할 수 있는가'를 보여주며, 전체 산업 체인의 효율성 향상을 압박한다.
등대의 그림자: 의존성과 단일 고장점
그러나 등대에는 명백한 그림자가 있으며, 이러한 위험은 제품 발표회에서는 잘 드러나지 않는다.
가장 직접적인 문제는 접근성의 통제이다. 당신이 어떤 수준까지 사용할 수 있고, 사용할 여력이 있는지는 완전히 공급자의 전략과 가격 책정에 달려 있다. 따라서 플랫폼에 대한 높은 의존성이 발생한다. 지능이 주로 클라우드 서비스 형태로 존재할 경우, 개인과 조직은 핵심 능력을 사실상 플랫폼에 아웃소싱하게 된다.
편리함 뒤에는 취약성이 따른다. 인터넷 연결 끊김, 서비스 중단, 정책 변화, 가격 인상, 인터페이스 변경 등은 순간적으로 당신의 작업을 무용지물로 만들 수 있다.
더 깊은 잠재적 위험은 개인정보와 데이터 주권 문제이다. 법규 준수와 약속이 있다고 해도, 데이터 흐름 자체가 구조적 리스크를 낳는다. 특히 의료, 금융, 행정 및 기업 핵심 지식이 관련된 사례에서는 '내부 지식을 클라우드로 올리는 것'이 단순한 기술 문제가 아니라 심각한 거버넌스 문제다.
또한 점점 더 많은 산업이 핵심 의사결정 단계를 소수 모델 제공자에게 맡길수록, 시스템적 편향, 평가의 사각지대, 적대적 공격, 공급망 중단 등은 모두 큰 사회적 리스크로 확대된다. 등대는 바다를 비출 수 있지만, 그것은 해안선의 일부에 불과하다. 방향을 제시하지만, 무의식적으로 항로까지 규정한다.
횃불: 오픈소스가 정의하는 지능의 하한선
멀리 있는 등대에서 시선을 돌려보면 또 다른 빛이 있다. 바로 오픈소스와 로컬 배포 가능한 모델 생태계이다. DeepSeek, Qwen, Mistral 등은 그중 눈에 띄는 대표 사례일 뿐이며, 그 이면에는 강력한 지능 능력을 '클라우드의 희귀 서비스'에서 '다운로드하고, 배포하고, 수정 가능한 도구'로 전환하는 새로운 패러다임이 자리잡고 있다.
이것이 바로 '횃불'이다. 이는 능력의 한계치가 아니라 기준선을 의미한다. '낮은 능력'을 의미하는 것이 아니라, 대중이 무조건적으로 확보할 수 있는 지능의 기준을 의미한다.
횃불의 의미: 지능을 자산으로 전환하기
횃불의 핵심 가치는 지능을 임대 서비스가 아닌 자기 소유 자산으로 전환한다는 점에 있다. 이는 개인 소유 가능성, 이전 가능성, 조합 가능성이라는 세 가지 차원에서 나타난다.
개인 소유 가능성은 모델 가중치와 추론 능력이 로컬, 내부망 또는 전용 클라우드에서 실행될 수 있다는 것을 의미한다. '나는 동작하는 지능을 소유한다'는 것은 '나는 어느 회사의 지능을 임대한다'는 것과 본질적으로 다르다.
이전 가능성은 다른 하드웨어, 환경, 공급업체 사이를 자유롭게 전환할 수 있다는 것을 의미하며, 핵심 능력을 특정 API에 묶일 필요가 없다는 것이다.
조합 가능성은 모델을 검색(RAG), 파인튜닝, 지식베이스, 규칙 엔진, 권한 시스템과 결합하여 업무 제약에 맞는 시스템을 구성할 수 있게 해주며, 일반 제품의 경계에 갇히지 않는다.
이러한 점은 현실에서 매우 구체적인 사례로 이어진다. 기업 내부 지식 QA 및 프로세스 자동화는 종종 엄격한 권한 관리, 감사, 물리적 격리가 필요하다. 규제 산업인 의료, 행정, 금융은 '데이터가 영역을 벗어나지 않아야 한다'는 엄격한 원칙을 따른다. 제조, 에너지, 현장 유지보수 등 네트워크가 약하거나 오프라인인 환경에서는 엣지 추론이 필수적이다.
개인적으로 보면, 장기간 축적된 노트, 이메일, 개인정보도 로컬 지능 에이전트가 관리해야 하며, 일생의 데이터를 어떤 '무료 서비스'에 맡기는 것은 바람직하지 않다.
횃불은 지능을 단순한 접근 권한이 아니라 생산 자료처럼 만들어 준다. 이를 중심으로 도구, 프로세스, 안전 장치를 구축할 수 있다.
왜 횃불은 점점 더 밝아지는가
오픈소스 모델의 능력 향상은 우연이 아니라 두 가지 경로가 융합된 결과이다. 하나는 연구 확산으로, 선도 논문, 학습 기법, 추론 패러다임이 커뮤니티에 신속히 흡수되고 재현된다. 다른 하나는 공학적 효율의 극한 최적화로, 양자화(예: 8비트/4비트), 증류, 추론 가속, 계층적 라우팅, MoE(혼합 전문가) 등의 기술이 '사용 가능한 지능'을 저렴한 하드웨어와 더 낮은 배포 장벽으로 계속해서 확산시킨다.
결과적으로 매우 현실적인 추세가 나타난다. 가장 강력한 모델이 천장을 결정하지만, '충분히 강한' 모델이 보급 속도를 결정한다. 사회생활 대부분의 과제는 '최강'보다는 '신뢰성, 통제 가능성, 비용 안정성'이 요구된다. 횃불은 바로 이런 수요에 부합한다.
횃불의 대가: 보안 책임은 사용자에게 넘어간다
물론 횃불이 본래적으로 정당한 것도 아니다. 그 대가는 책임의 이전이다. 기존에 플랫폼이 떠안았던 리스크와 공학적 부담이 이제 사용자에게 전가된다.
모델이 더 개방될수록 사기 스크립트, 악성 코드, 딥페이크 생성에 더 쉽게 악용될 수 있다. 오픈소스는 무해함을 의미하지 않으며, 단지 통제권을 하향 조정할 뿐 아니라 책임도 함께 하향 조정하는 것이다. 또한 로컬 배포는 평가, 모니터링, 프롬프트 주입 방어, 권한 격리, 데이터 익명화, 모델 업데이트 및 롤백 전략 등을 스스로 해결해야 함을 의미한다.
심지어 많은所谓 '오픈소스'는 더 정확히 말하면 '가중치 공개(weight release)'에 가까우며, 상업적 이용이나 재배포에 제약이 있을 수 있다. 이는 윤리적 문제일 뿐 아니라 법규 준수 문제이기도 하다. 횃불은 자유를 준다. 그러나 자유는 결코 '제로 비용'이 아니다. 오히려 도구와 같다. 건설할 수도 있지만, 다칠 수도 있다. 자신을 구할 수도 있으나, 훈련도 필요하다.
빛의 교차점: 한계와 기준선의 공동 진화
등대와 횃불을 단순히 '거대 기업 vs 오픈소스'의 대립으로만 본다면 더 중요한 구조를 놓치게 된다. 이들은 같은 기술의 강물의 두 구간일 뿐이다.
등대는 경계를 밀어내고, 새로운 방법론과 패러다임을 제시한다. 횃불은 이러한 성과를 압축하고, 공학화하고, 하향 배포하여 보편적인 생산력으로 만든다. 오늘날 이러한 확산 체인은 이미 매우 명확하다. 논문에서 재현, 증류와 양자화를 거쳐 로컬 배포 및 산업 맞춤화를 통해 결국 기준선 전체를 끌어올린다.
기준선의 상승은 다시 등대에 영향을 미친다. '충분히 강한 기준선'이 누구나 가질 수 있게 되면, 거대 기업은 '기초 능력'만으로 장기적으로 독점을 유지하기 어렵게 되며, 지속적으로 돌파를 위해 투자를 이어가야 한다. 동시에 오픈소스 생태계는 더 풍부한 평가, 대응, 사용 피드백을 형성하여 선도 시스템을 더욱 안정적이고 통제 가능하게 만든다. 많은 응용 혁신이 횃불 생태계에서 발생하며, 등대는 능력을 제공하고, 횃불은 토양을 제공한다.
따라서 이 둘이 서로 다른 진영이라기보다는 두 가지 제도적 설계라고 보는 것이 더 정확하다. 하나는 극한의 비용을 집중하여 한계 돌파를 추구하는 제도이며, 다른 하나는 능력을 분산시켜 보급, 탄력성, 주권을 추구하는 제도이다. 이 두 가지는 반드시 함께 존재해야 한다.
등대가 없다면 기술은 '성능 대비 비용 최적화만 반복하는' 정체에 빠질 수 있다. 횃불이 없다면 사회는 '소수 플랫폼에 능력이 독점되는' 의존 상태에 빠진다.
더 어려우나 더 중요한 부분: 우리가 실제로 무엇을 두고 다투는가
등대와 횃불의 갈등은 겉보기에 모델 능력과 오픈소스 전략의 차이일 뿐이지만, 실질적으로는 AI 분배권을 둘러싼 숨은 전쟁이다. 이 전쟁은 연기를 내뿜는 전장이 아니라, 미래를 결정하는 세 가지 보기엔 평온하지만 중요한 차원에서 전개된다:
첫째, '기본 지능(default intelligence)'의 정의권을 둘러싼 경쟁이다. 지능이 인프라가 되면 '기본 선택'은 곧 권력이 된다. 기본적으로 누가 제공하는가? 기본적으로 누구의 가치와 경계를 따르는가? 기본적인 검열, 선호도, 상업적 인센티브는 무엇인가? 이러한 질문은 기술이 더 강해졌다고 해서 자동으로 사라지지 않는다.
둘째, 외부효과의 부담 방식을 둘러싼 경쟁이다. 학습과 추론은 에너지와 컴퓨팅 파워를 소모하며, 데이터 수집은 저작권, 개인정보, 노동을 포함한다. 모델 출력은 의견 형성, 교육, 고용에 영향을 미친다. 등대와 횃불 모두 외부효과를 만들지만, 분배 방식이 다르다. 등대는 더 집중적이며 감독 가능하지만 단일 고장점처럼 작용한다. 횃불은 더 분산되어 탄력성이 강하지만 통제가 어렵다.
셋째, 시스템 내 개인의 위치를 둘러싼 경쟁이다. 모든 중요한 도구가 '인터넷 연결, 로그인, 유료, 플랫폼 규칙 준수'를 요구한다면, 개인의 디지털 삶은 임대 생활처럼 변한다. 편리하지만 결코 자신의 것이 아니다. 횃불은 또 다른 가능성을 제시한다. '오프라인 능력'을 소유하게 하여 개인정보, 지식, 워크플로의 통제권을 개인의 손에 남기는 것이다.
이중 궤도 전략이 당분간의 정상
예견 가능한 미래에는 '완전 폐쇄' 또는 '완전 오픈소스'가 가장 합리적인 상태가 아니라, 전력 시스템과 유사한 조합이 될 것이다.
우리는 극한 과제를 위해 등대가 필요하다. 가장 강력한 추론, 최첨단 다중 모달, 교차 분야 탐사 및 복잡한 과학 보조가 필요한 사례들을 처리하기 위해서다. 또한 우리는 핵심 자산을 위해 횃불이 필요하다. 개인정보, 법규 준수, 핵심 지식, 장기적 비용 안정성, 오프라인 사용이 요구되는 사례에서 방어선을 구축하기 위해서다. 이 두 가지 사이에는 기업이 자체 개발한 전용 모델, 산업별 모델, 증류 버전, 혼합 라우팅 전략(간단한 작업은 로컬, 복잡한 작업은 클라우드) 등 다양한 '중간 계층'이 등장할 것이다.
이것은 중용주의가 아니라 공학적 현실이다. 한쪽은 돌파를, 다른 한쪽은 보급을; 한쪽은 극한을, 다른 한쪽은 신뢰성을 추구한다.
결론: 등대는 먼 곳을 가리키고, 횃불은 발밑을 지킨다
등대는 우리가 지능을 얼마나 높이 끌어올릴 수 있는지를 결정하며, 이는 미지에 대한 문명의 공격이다.
횃불은 우리가 지능을 얼마나 넓게 분배할 수 있는지를 결정하며, 이는 권력 앞에서 사회가 스스로를 지키는 자세이다.
SOTA의 돌파에 박수를 보내는 것은 타당하다. 그것은 인간이 사고할 수 있는 문제의 경계를 확장하기 때문이다. 오픈소스와 개인 소유 가능성을 위한 반복 개선에 박수를 보내는 것도 마찬가지로 타당하다. 그것은 지능이 소수의 플랫폼만의 것이 아니라 더 많은 사람들의 도구와 자산이 될 수 있도록 하기 때문이다.
AI 시대의 진정한 분기점은 아마도 '누구의 모델이 더 강한가'가 아니라, 어둠이 닥쳤을 때 너의 손에 '아무에게도 빌리지 않아도 되는 빛'이 있는가일 것이다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@ChainFeedsxyz
