[SNS 타임즈- LA] 해외 AI 전문 조사 분석 기관 '더 딥 뷰(The Deep View)'가 최근 전한 소식에 따르면, 중국 주요 AI 기업들이 일제히 신제품을 쏟아내며 기업(엔터프라이즈) 시장 공략에 본격적으로 나섰다.

저렴한 가격을 앞세워 미국 빅테크가 장악해온 기업용 AI 시장의 문을 두드리는 모습이다.

포문을 연 것은 딥시크(DeepSeek)다.

딥시크는 지난 목요일 오픈소스 'AI 에이전트 하니스'인 하니스(Harness) v0.1을 개발자 프리뷰 형태로 공개했다. 에이전트 하니스란 AI 모델이 단순히 텍스트를 생성하는 데 그치지 않고, 파일을 읽고 쓰거나 외부 도구를 호출하고 여러 단계의 작업을 스스로 이어가도록 감싸주는 일종의 '실행 환경'을 뜻한다.

딥시크는 이를 두고 "모델은 사고를 담당하고, 하니스는 실제 실행을 담당한다"는 공식으로 설명했다. 특히 이 소프트웨어는 기업이 자유롭게 가져다 쓰고 수정할 수 있는 MIT 라이선스로 공개돼, 개발자들 사이에서 즉각적인 화제를 모았다. 같은 날 딥시크는 에이전트 작업에 특화된 '딥시크-V4-프로'도 함께 선보였다.

이번 하니스 공개는 앤트로픽(Anthropic)의 인기 코딩 도구 '클로드 코드(Claude Code)'에 맞서는 오픈소스 대안이 등장했다는 점에서 의미가 크다는 평가다.

클로드 코드나 오픈AI의 코덱스는 모두 AI 모델이 도구를 쓰고, 파일을 다루고, 여러 단계의 작업을 이어가게 해주는 '에이전트 인프라' 위에서 작동한다. 외신들은 딥시크가 바로 이 영역에 뛰어든 것을 두고, 단순히 모델 하나를 더 내놓은 것이 아니라 개발자 생태계 자체를 겨냥하기 시작했다는 신호로 해석하고 있다.

기업 시장을 노리는 것은 딥시크만이 아니다.

더 딥 뷰에 따르면 알리바바(Alibaba)는 다음 날인 금요일, 경량 모델 '큐원-3.8(Qwen-3.8)'을 발표했다. 매개변수 즉, AI 모델의 '학습된 지식'의 양을 가늠하는 지표 규모가 270억 개에 불과한데도 이전 세대보다 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 "실제 업무 환경의 코딩과 사무 workflow"에서 강점을 보인다고 알리바바 측은 자사 소셜미디어를 통해 밝혔다.

매개변수 수가 상대적으로 적다는 것은 그만큼 적은 컴퓨팅 자원으로도 구동할 수 있다는 뜻이어서, 기업 입장에서는 운영 비용 절감으로 직결된다.

같은 시기 즈지에이아이(Z.ai)도 최신 플래그십 모델 'GLM-5.3'을 공개했다.

이 회사는 이 모델을 "코딩 분야에서 가장 강력한 오픈웨이트 모델"이라고 소개하며, 자체 코딩 벤치마크에서 전작 GLM-5.2 대비 50% 이상의 성능 향상을 이뤘다고 주장했다.

'오픈웨이트'란 모델의 학습 결과물인 가중치 파일을 외부에 공개해, 누구나 내려받아 자체 서버에서 구동할 수 있도록 한 방식을 뜻한다. 여기에 더해 GLM-5.3은 취약점 발견 능력이 향상되는 등 이른바 '창발적(emergent)' 사이버 역량까지 갖췄다고 회사 측은 설명했다.

다만 이 같은 '사이버 역량 강화'를 둘러싸고는 벤치마크 신뢰성과 실전 적용 가능성을 놓고 개발자 커뮤니티 안에서도 논쟁이 이어지는 것으로 전해졌다.

이런 잇단 제품 출시는 중국산 오픈소스 모델을 둘러싼 논의가 그 어느 때보다 뜨거워진 시점에 나왔다.

대체로 이들 모델은 오픈AI의 최신 모델이나 앤트로픽의 모델들보다 비용 효율적이고 커스터마이징이 자유로워, 기업들의 지갑 사정에 부담을 주기 시작한 서구 진영 모델의 경쟁 상대로 부상하고 있다는 게 더 딥 뷰의 진단이다.

중국 기업들이 기업 시장에 눈독을 들이는 배경에는 그럴 만한 이유가 있다. 미국의 최전선 AI 기업들은 기업 고객과의 계약을 발판 삼아 막대한 수익을 올리고 있기 때문이다.

오픈AI는 연환산 매출(연간 매출을 특정 시점의 실적을 기준으로 추산한 지표)이 400억 달러를 넘어선 것으로 알려졌으며, 이는 회사가 준비 중인 기업공개(IPO)를 앞두고 나온 수치다.

앤트로픽 역시 5월 기준 연환산 매출이 470억 달러를 넘어선 것으로 알려진 가운데, 오는 가을 기업공개를 통해 최대 2조 달러에 이르는 기업가치를 인정받을 수 있다는 관측이 투자자들 사이에서 나오고 있다.

바로 이 거대한 '캐시카우'의 일부라도 나눠 가지려는 것이 중국 AI 연구소들의 노림수라는 게 더 딥 뷰의 분석이다.

특히 최근 많은 기업이 클로드 코드나 코덱스 같은 코딩 에이전트 사용료의 만만치 않은 청구서를 마주하며 비용 부담을 호소하는 시점이라, 중국 기업들의 이번 공세는 절묘한 타이밍에 이뤄졌다는 평가다.

다만 이 같은 저비용 모델에는 '당근과 채찍'이 공존한다는 게 더 딥 뷰의 지적이다.

당근은 물론 가격이다. 이들 오픈소스 모델은 상당수 기업 업무에 충분한 성능을 보이면서도, 값비싼 독점형 경쟁 모델의 일부 비용만으로 이용할 수 있다.

그러나 채찍은 바로 '신뢰'의 문제다.

오픈AI와 앤트로픽, 구글 등 주요 AI 기업들은 그동안 이들 중국 모델 제공업체가 이른바 '모델 증류(distillation)'를 했다고 주장해왔다.

모델 증류란 이미 학습된 대형 모델의 출력을 활용해 더 작은 모델을 훈련시키는 기법으로, 원본 모델 개발사의 지적재산이나 이용 약관을 침해했는지를 둘러싸고 업계에서 꾸준히 논란이 되어온 사안이다.

이에 더해 이들 모델은 보안 취약점을 노출할 위험도 지적된다. 상대적으로 느슨한 안전장치와 탈옥(jailbreak, 모델에 설계된 안전 제한을 우회하도록 유도하는 행위) 위험이 대표적이다.

결국 기업들은 비용 절감이라는 확실한 이점과, 지적재산·보안을 둘러싼 불확실한 리스크 사이에서 저울질을 해야 하는 상황에 놓였다.

자사 조직 안에 이들 모델을 얼마나 깊숙이 들여놓을지는 결국 각 기업이 감당할 수 있는 위험의 크기에 달려 있다는 게 더 딥 뷰가 내린 결론이다.

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