미국 기업들이 비용 절감과 맞춤화를 위해 공개형 AI 모델을 도입한다

최대 80%의 AI 운영 비용 절감은 기업이 폐쇄형 모델에서 공개형 모델로 전환할 때 얻는 실질적 이득이다. AT&T와 Airbnb, Deloitte 같은 미국 주요 기업들은 운영 비용을 낮추고 모델을 기업 내부 요구사항에 맞게 맞춤화하기 위해 공개형 AI 모델 도입을 확대한다. 특히 AT&T는 올해 5월 20%였던 공개형 모델 사용 비중을 현재 40%까지 높이며 연초 대비 AI 운영 비용을 최대 80%까지 절감했다. AT&T는 모델 선택 기준을 효율성과 최적화에 두고 비용 구조를 개선했다.

인프라 공급망에서도 공개형 생태계 확장을 위한 대규모 자본 투입이 이뤄진다. Nvidia는 9월 3일 공개형 AI 모델 라이브러리인 Hugging Face(허깅페이스)를 129억 달러에 인수했다. 젠슨 황 CEO는 이번 인수를 통해 전 세계 개인과 기관이 AI의 개방성과 역량, 접근성을 더 높게 활용하도록 지원한다. 하드웨어 제조사가 모델 배포 플랫폼을 직접 소유함으로써 공개형 모델의 접근성을 높이고 AI 도입의 진입 장벽을 낮춘다.

작업 성격에 따른 하이브리드 모델 운용 방식

이러한 인프라 확장은 실제 모델의 성능과 비용 효율성 개선으로 이어지고 있다. 비용을 20% 수준으로 낮추면서도 성능은 OpenAI나 Anthropic 모델의 80~90%까지 구현하는 중국 공개형 모델이 등장했다. Atlas Cloud의 CEO Jerry Tang은 일부 중국 모델이 폐쇄형 모델의 성능에 근접하면서도 가격 경쟁력을 확보했다고 평가했다. 기업은 폐쇄형 모델 대신 성능 손실을 최소화하면서 인프라 비용을 줄이는 선택지를 갖게 됐다.

미국 기업들은 작업의 성격에 따라 공개형 모델과 폐쇄형 모델을 병용하는 하이브리드 전략을 취한다. 코딩이나 이미지 및 영상 생성처럼 높은 정밀도와 복잡한 추론이 필요한 고성능 작업에는 여전히 폐쇄형 모델을 배치한다. Atlas Cloud의 Tang은 이러한 고성능 작업 영역에서 폐쇄형 모델이 여전히 가장 뛰어난 성능을 제공한다고 평가했다.

반면 단순하고 전문화된 작업에서는 공개형 모델을 활용해 효율을 극대화한다. 특정 목적에 최적화된 단순 작업은 공개형 모델의 성능만으로도 충분히 수행 가능하며, 이를 통해 전체 시스템의 운영 비용을 낮춘다. 기업은 작업의 난이도와 요구 성능을 기준으로 모델을 분리 배치하여 비용 효율성과 작업 품질 사이의 균형을 맞춘다. 작업별 모델 분리 배치는 고성능 모델만 사용할 때보다 운영 비용을 낮춘다.

오픈웨이트 전략의 확산과 시장 점유율 변화

미국 내 공개형 AI 모델 사용 비중이 1년 만에 10%에서 58%로 급증했다. 여러 AI 모델을 선택해 작업할 수 있는 플랫폼인 OpenRouter(오픈라우터)의 사용자 데이터를 분석한 결과다. 사용자가 특정 폐쇄형 모델에 의존하지 않고 작업의 성격에 따라 모델을 직접 선택해 교체하는 환경이 실무 현장에 안착했다.

최상위 AI 시스템을 오픈웨이트(Open-weight, 가중치 공개) 모델로 공개하는 전략이 이러한 전환을 가속한다. 마크 저커버그는 해외 오픈소스 모델의 접근을 제한하는 소극적 대응보다 미국의 오픈소스 모델을 세계 최고 수준으로 만드는 정공법을 택한다. Meta(메타)는 타 최상위 모델보다 낮은 비용으로 시스템을 제공해 시장의 진입 장벽을 낮추고 점유율을 확대한다.

작업 성격에 따라 고성능 창의 작업에는 폐쇄형 모델을, 단순 전문 작업에는 오픈웨이트 모델을 분리 배치하는 하이브리드 운용 체계를 구축한다.