Open Weight 논쟁, Microsoft·NVIDIA 등 공동 성명 발표

중국 AI 기업 Moonshot AI는 2026년 7월 16일 새로운 플래그십 모델 Kimi K3를 공개했다.

Kimi K3는 전체 2.8조 개의 파라미터를 가진 네이티브 멀티모달 모델이다. 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원하며, 장시간 코딩 작업과 문서 작성, 지식 업무, 복잡한 추론을 주요 활용 분야로 내세웠다.

Kimi K3의 등장은 새로운 중국 AI 모델 하나가 추가됐다는 의미를 넘어섰다. 미국에서는 중국의 Open Weight 모델을 계속 사용할 수 있도록 허용해야 하는지, 모델 증류를 기술 개발로 볼 것인지 지식재산권 침해로 볼 것인지를 둘러싼 논쟁이 커졌다.

이러한 상황에서 Microsoft, NVIDIA, Meta, Google, OpenAI, IBM, Hugging Face, Mistral 등 주요 기술 기업과 AI 기관들이 「Open Weights and American AI Leadership」이라는 공동 성명을 발표했다.

Kimi K3 이후 커진 Open Weight 논쟁

Kimi K3는 전체 구조와 가중치를 사용자가 직접 내려받아 실행할 수 있는 Open Weight 생태계의 모델로 소개됐다.

API를 통해서만 접근할 수 있는 폐쇄형 모델과 달리 Open Weight 모델은 기업이나 개발자가 자체 서버에서 실행하고, 특정 업무에 맞게 수정하거나 파인튜닝할 수 있다.

다만 Open Weight와 Open Source는 완전히 같은 의미는 아니다.

Open Weight는 학습이 완료된 모델의 파라미터를 공개하는 방식이다. 학습 데이터, 데이터 정제 과정, 전체 학습 코드, 학습 인프라까지 모두 공개해야 하는 것은 아니다. 따라서 모델 가중치가 공개됐더라도 완전한 의미의 오픈소스 AI라고 보기는 어려울 수 있다.

이번 공동 성명도 넓은 의미의 오픈소스보다 모델을 내려받아 직접 검사하고, 수정하고, 자체 인프라에서 실행할 수 있는 Open Weight에 초점을 맞추고 있다.

 

Kimi K3 공개 이후 미국 정부 관계자들은 Moonshot AI가 Anthropic의 모델 출력을 이용해 Kimi K3를 학습했다는 의혹을 제기했다. 중국 AI 기업의 첨단 반도체 사용 여부와 중국산 Open Weight 모델에 대한 규제 가능성도 함께 논의됐다. Moonshot AI는 당시 해당 의혹에 공식적인 답변을 내놓지 않았다.

 

이 과정에서 미국 AI 업계의 의견도 나뉘었다.

일부에서는 중국 Open Weight 모델이 빠르게 확산되면 미국 AI 기업의 경쟁력이 약화되고, 안전과 지식재산권 문제가 발생할 수 있다고 주장했다. 반대쪽에서는 외국 모델의 사용을 제한하기보다 미국이 더 경쟁력 있는 Open Weight 생태계를 만들어야 한다고 주장했다.

공동 성명에 Kimi K3나 중국이 직접 언급되지는 않는다. 따라서 Kimi K3에 대응하기 위해 만들어진 성명이라고 단정할 수는 없다.

다만 Kimi K3 공개 직후 중국 Open Weight 모델 규제와 Distillation 문제가 크게 부각됐고, 공동 성명에서도 Open Weight 규제와 Distillation을 주요 주제로 다루고 있다. 시점과 내용을 고려하면 Kimi K3를 둘러싼 논쟁이 성명 발표의 직접적인 배경 중 하나였다고 볼 수 있다.

하나의 최고 모델보다 Open 생태계가 중요하다

공동 성명은 미국의 AI 경쟁력이 하나의 강력한 Frontier 모델만으로 결정되지 않는다고 주장한다.

1980년대 오픈소스 소프트웨어가 인터넷과 기업 시스템, 과학 연구와 사이버보안 인프라의 기반으로 발전한 것처럼 AI에서도 개발자와 기업이 함께 활용할 수 있는 개방된 기반이 필요하다는 것이다.

Open Weight 모델을 활용하면 스타트업, 대학, 공공기관이 처음부터 대규모 모델을 학습하지 않고도 AI 서비스를 개발할 수 있다.

모든 작업에 가장 크고 비싼 Frontier 모델을 사용할 필요도 없다. 복잡한 추론에는 대형 모델을 사용하고, 반복적인 업무에는 작고 효율적인 특화 모델을 배치할 수 있다.

공동 성명은 이러한 구조가 AI를 공장, 병원, 농장, 학교와 중소기업의 실제 업무까지 확산시키는 데 필요하다고 설명한다.

AI 비용을 낮추고 경쟁을 확대한다

폐쇄형 모델은 대부분 API 사용량에 따라 비용을 지불한다. 기업의 AI 사용량이 증가하면 모델 호출 비용도 함께 증가한다.

Open Weight 모델은 자체 서버나 원하는 클라우드 환경에 배포할 수 있다. 모델을 경량화하거나 특정 업무에 맞게 최적화해 비용을 낮추는 것도 가능하다.

또한 모델 개발사뿐 아니라 GPU, 클라우드, 애플리케이션과 AI 운영 서비스 사이의 경쟁도 확대된다.

공동 성명은 이러한 경쟁이 AI 비용을 낮추고, 소수 기업에 기술과 수익이 집중되는 것을 막을 수 있다고 주장한다.

특정 AI 기업에 대한 종속을 줄인다

기업이 하나의 폐쇄형 API에만 의존하면 모델 제공사의 가격 정책과 서비스 변경에 영향을 받을 수 있다.

사용하던 모델이 종료되거나 API 정책이 변경되면 기존 서비스를 수정해야 할 수도 있다. 기업이 모델을 이용해 축적한 데이터와 업무 노하우가 특정 제공사의 플랫폼에 묶이는 문제도 발생한다.

Open Weight 모델은 기업이 모델을 직접 평가하고 수정하며 원하는 환경에 배포할 수 있도록 한다.

공동 성명은 이를 단순한 비용 절감이나 기술 선택의 문제가 아니라, 기업과 국가가 자신들의 데이터와 AI 역량을 직접 통제하는 기술 주권의 문제로 설명한다.

Open Weight가 무조건 안전하다는 의미는 아니다

공동 성명은 Open Weight 모델에 위험이 없다고 주장하지 않는다.

한 번 공개된 가중치는 개발사가 다시 회수하기 어렵다. 안전장치가 제거된 모델이나 개발자가 예상하지 못한 방향으로 수정된 모델이 배포될 가능성도 있다. 수정된 모델이 어디에서 어떻게 사용되는지 추적하기도 어렵다.

하지만 이러한 위험 때문에 Open Weight 모델 전체를 금지하는 것은 적절한 해결책이 아니라는 입장이다.

폐쇄형 모델 역시 해킹되거나 악용될 수 있다. 모델 내부에서 문제가 발생해도 외부 연구자가 이를 확인하기 어려우며, 소수 기업의 모델에 사회의 주요 시스템이 집중되면 해당 모델이 하나의 장애 지점이 될 수 있다.

반면 Open Weight 모델은 여러 연구자와 보안 전문가가 모델을 검사할 수 있다. 취약점을 발견하고, Red Team 테스트와 벤치마크를 수행하며, 새로운 방어 기술을 공동으로 개발할 수 있다.

공동 성명은 폐쇄형이라는 이유만으로 더 안전하다고 가정해서는 안 되며, 투명성과 외부 검증이 AI 안전에 도움이 될 수 있다고 주장한다.

Distillation과 기술 탈취를 구분해야 한다

Kimi K3 논쟁에서 중요한 주제 중 하나는 Distillation, 모델 증류다.

모델 증류는 성능이 높은 Teacher 모델의 출력 결과를 활용해 더 작거나 효율적인 Student 모델을 학습하는 방법이다. 일반적으로는 대형 모델의 성능을 작은 모델로 옮기거나, 추론 비용을 줄이고 특정 업무에 최적화된 모델을 만들기 위해 사용한다.

공동 성명은 Distillation이 AI 업계에서 널리 사용되는 정상적인 모델 개발 기술이라고 설명한다. 모델의 평가와 검증, 성능 개선에도 활용되는 만큼 기술 자체를 규제해서는 안 된다는 입장이다.

다만 폐쇄형 모델의 출력이나 내부 기술을 계약에 위반되는 방식으로 대량 추출하는 행위는 별개의 문제다.

공동 성명은 합법적인 모델 증류와 지식재산권 탈취를 구분해야 하며, 불법적인 추출은 법률과 계약을 통해 개별적으로 대응해야 한다고 주장한다.

즉 Kimi K3에 제기된 의혹이 사실인지와 별개로, 특정 사건을 이유로 Distillation이라는 기술 전체나 Open Weight 모델 전체를 제한해서는 안 된다는 것이다.

미국 정부에 요구한 내용

공동 성명은 미국 정책당국에 Open Weight AI 생태계를 지원하기 위한 정책을 요구한다.

주요 내용은 다음과 같다.

• 스타트업과 연구자의 AI 컴퓨팅 접근 확대
• 공용 학습 데이터와 평가 도구에 대한 투자
• Open Weight 모델에 대한 성급한 포괄 규제 방지
• 합법적인 Distillation과 지식재산권 침해 구분
• 실제로 확인된 피해를 중심으로 한 규제
• 기업과 기관이 AI를 직접 운영할 수 있는 환경 지원

공동 성명의 목적은 AI 규제를 없애자는 것이 아니다.

Open Weight 모델에는 별도의 위험이 존재하지만, 모델 공개 방식 자체를 금지하기보다 실제 위험과 불법 행위를 기준으로 규제해야 한다는 주장이다.

Open 모델과 Closed 모델은 함께 발전한다

이번 공동 성명은 모든 AI 모델의 가중치를 공개해야 한다는 선언이 아니다.

최고 수준의 성능과 통제된 서비스를 제공하는 폐쇄형 Frontier 모델도 필요하다. 동시에 기업과 개발자가 직접 운영하고 수정할 수 있는 Open Weight 모델도 필요하다.

두 모델은 서로 완전히 대체하는 관계라기보다 목적에 따라 선택되는 구조에 가깝다.

폐쇄형 모델은 인프라를 직접 구축하지 않아도 높은 성능의 모델을 빠르게 사용할 수 있다는 장점이 있다. Open Weight 모델은 데이터 통제, 비용 최적화, 파인튜닝과 자체 배포 측면에서 장점이 있다.

Kimi K3는 중국 Open Weight 모델의 성능과 영향력이 미국에서도 무시하기 어려운 수준으로 커지고 있다는 점을 보여줬다. 이후 미국에서는 중국 모델을 제한해야 한다는 의견과, 미국의 Open Weight 생태계를 더욱 강화해야 한다는 의견이 충돌했다.

 

Microsoft, NVIDIA, Meta, Google, OpenAI, Hugging Face, Mistral 등은 이번 공동 성명을 통해 후자에 가까운 입장을 제시했다. 외국 Open Weight 모델을 막는 방식보다 미국 기업과 개발자가 경쟁력 있는 Open 모델을 만들 수 있는 환경을 구축해야 한다는 것이다.

Kimi K3에서 시작된 논쟁은 결국 하나의 모델에 대한 평가를 넘어섰다.

앞으로 AI 경쟁력은 누가 가장 강력한 폐쇄형 모델을 보유했는지뿐 아니라, 기업과 개발자가 직접 사용하고 개선할 수 있는 Open Weight 생태계를 얼마나 확보했는지에 따라서도 결정될 가능성이 크다.

참고 자료

• https://www.kimi.com/blog/kimi-k3
• https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/