씨티 "오픈모델 프론티어 근접, 승부처는 인프라"

씨티가 AI 모델 경쟁의 축이 '가장 똑똑한 모델'에서 '가장 효율적으로 모델을 배치·운영하는 주체'로 이동하고 있다는 분석을 내놨다. 근거로 문샷AI의 오픈 웨이트 모델 Kimi K3를 제시했는데, 2.8조 파라미터 규모의 이 모델은 Artificial Analysis 인텔리전스 지수에서 57점을 기록해 최상위 독점 모델(60점)과의 격차를 단 3점으로 좁혔다. 씨티는 오픈 모델이 더 이상 저가 대체재가 아니라 프론티어 모델에 근접한 실질적 경쟁자가 됐다고 평가했다. 합성데이터 활용과 아키텍처 모방, 표적 증류가 반복되면서 선두 모델의 역량이 경쟁사로 이전되는 속도가 빨라져, 모델 성능만으로 장기간 독점적 지위를 유지하기 어려워지고 있다는 것이다. 다만 오픈 모델이 곧 무료를 의미하지는 않는다고 지적했다. 모델을 직접 구동하려면 GPU·서버·메모리·스토리지·네트워크가 필요하며, 클라우드에서 호스팅할 경우 총비용은 폐쇄형 API와 크게 다르지 않을 수 있다. 기업이 오픈 모델을 택하는 진짜 이유는 가격이 아니라 자체 데이터 학습, 지식재산권 내부 보관, 특정 기업·국가 정책 의존도 축소 등 통제권 확보에 있다고 봤다. 비용은 사라지는 것이 아니라 스택 아래로 이동한다는 것이 핵심 논리다. 저렴한 모델은 더 많은 사용량과 토큰 생성을 유도하는 반면 복잡한 작업은 여전히 고가의 프론티어 모델을 필요로 해, 초저가 모델과 초프리미엄 모델로 양분되는 바벨 구조가 형성될 가능성이 높다. 실제로 Hopper와 Blackwell GPU 임대료는 전주 대비 각각 2.2%, 4.2% 상승해, 모델 가격 경쟁 심화 속에서도 연산자원 수요는 오히려 강해지고 있음을 보여줬다. 씨티는 최대 승자로 멀티모델 라우팅 플랫폼을 지목했다. 기업은 난이도와 비용에 따라 쉬운 작업은 저렴한 오픈 모델로, 어려운 작업만 프론티어 모델로 자동 분배하게 되며, 이 과정에서 축적되는 데이터를 가장 많이 확보하는 주체는 트래픽을 통제하는 AWS·Azure·구글 클라우드 같은 하이퍼스케일러가 될 공산이 크다. 결론적으로 오픈 모델의 발전은 AI 수요를 파괴하는 사건이 아니라, 개별 모델의 독점력을 약화시키는 대신 사용량을 늘리고 비용을 인프라 계층으로 이동시키는 흐름이라는 진단이다.