AI 분야, 오픈 모델이 클로즈드 따라잡는 시간 확 줄어든다

여러 기업이 출시하고 있는 AI 모델은 모델 자체는 비공개이고 서비스만 제공되는 클로즈드 모델과 모델 자체가 공개되어 있는 오픈 모델로 나뉜다. 오픈 모델은 최첨단 클로즈드 모델보다 성능이 낮은 게 보통이라고 여겨져 왔지만 오픈 모델이 클로즈드 모델 성능을 따라잡는 시간은 AI 분야 단계마다 비약적으로 줄어들고 있다는 지적이다.

챗GPT 등장 이후 클로즈드 모델은 성능 면에서도 연계 면에서도 우위에 있었기 때문에 AI를 도입하는 기업 상당수는 클로즈드 모델을 이용해왔다. 그런데 2026년에는 Kimi K3이나 GLM-5.3 같은 성능 면에서도 뛰어난 오픈 모델이 잇따라 등장하고 있어 프라이버시나 커스터마이즈성, 비용을 중시하는 기업에게 오픈 모델 우위성이 높아지고 있다.

그런 가운데 보도에선 대형 기술 기업이 거액을 투입해 개발하는 클로즈드 모델과 동등한 성능을 훨씬 낮은 비용으로 이용할 수 있는 오픈 모델이 실현되어 버리면 최첨단 AI 가치가 옅어져 범용재화되어 버리는 게 아니냐고 지적했다. 이런 사태는 수십 조 원대 규모 출자를 모으고 있는 오픈AI나 앤트로픽 같은 대형 AI 개발 기업에 타격을 가져온다.

미래에 클로즈드 모델과 오픈 모델 성능 차이가 어떻게 변화할지를 예측하기 위해 초기 스케일링 시대(2022~2024년), 추론 시대(2024~2025년), 에이전트 시대(2025년~현재)라는 3개 시대를 정의하고 시대마다 다른 벤치마크로 AI 모델을 평가해 시대별 초기 최첨단 클로즈드 모델을 오픈 모델이 따라잡기까지의 시간을 조사했다. AI 성능을 측정하는 벤치마크는 AI 진보에 따라 점수가 포화되어 버리기 때문에 시대를 구분해 지표가 되는 벤치마크를 변경해 의미 있는 수치를 얻는 작전이다.

시대별 분석 결과를 보면 먼저 초기 스케일링 시대 초기 최첨단 모델로 선정된 건 2022년 11월에 출시된 오픈AI의 GPT-3.5(GPT-3.5 Turbo)이며 벤치마크는 GSM8K, HumanEval, TriviaQA, MMLU-Pro였다. 오픈 모델과 GPT-3.5 Turbo 차이는 2024년 7월 메타(Meta) Llama-3.1-405B가 등장하고 나서야 겨우 메워졌으며 등장으로부터 19.7개월이나 걸렸다.

다음으로 추론 시대 초기 최첨단 모델로 선정된 건 2024년 9월 출시된 오픈AI의 OpenAI o1이며 벤치마크는 GPQA-Diamond, AIME 2026, SimpleQA Verified, Humanitys Last Exam이었다. 오픈 모델과의 차이는 2025년 5월에 딥시크(DeepSeek)가 DeepSeek-R1-0528을 출시한 시점에서 메워졌으며, 등장으로부터 불과 8.5개월 만에 따라잡은 셈이 된다.

에이전트 시대 초기 최첨단 모델로 선정된 것은 2025년 11월 앤트로픽이 출시한 클로드 오퍼스 4.5(Claude Opus 4.5)이며 벤치마크는 Terminal-Bench 2.1, BrowseComp-Plus, τ3-Banking, DeepSWE다. 클로드 오퍼스 4.5는 코딩이나 PC 조작과 같은 복잡한 에이전트 태스크를 실행할 수 있었지만 2026년 4월 문샷 AI(Moonshot AI)가 출시한 Kimi K2.6에 의해 불과 4.8개월 만에 오픈 모델에 따라잡히고 말았다.

초기 스케일링·추론·에이전트로 시대가 내려갈수록 초기 점수 차이가 작아지고 따라잡기까지의 시간도 거의 절반 페이스로 단축되고 있다.

보도에선 이번 결과에 대해 애당초 벤치마크는 실제 작업을 완전히 반영한 게 아니라는 점이나 모델 개발자가 노리고 조정하면 의도적으로 높은 벤치마크 점수를 낼 수 있어 버린다는 등 주의점이 있다는 것도 인정하고 있다.

한편 또 다른 보도에선 AI 개발 경쟁에서 미국과 중국 간 차이가 급속히 줄어들고 있으며 이용 상황이나 비용과 같은 면에서는 중국제 AI가 선두를 빼앗는 경우도 있다고 보도하고 있다. 실제로 2026년 7월에는 미국 스타트업 기업 각사가 도널드 트럼프 정권에 대해 중국제 오픈웨이트 AI를 금지하지 말 것을 요구하는 공개 서한을 보냈다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.