글로벌 오픈소스 AI 생태계의 미래: DeepSeek에서 AI+까지

오픈소스는 중국 AI 조직들이 대규모 배포와 통합을 달성하기 위한 지배적이고 인기 있는 접근 방식이 되었습니다. 모델, 연구 논문, 배포 인프라를 공개적으로 공유함으로써, 이들 조직은 조직 내부 및 글로벌 커뮤니티의 이점을 활용하여 AI를 산업 프로세스와 워크플로에 통합하고 있습니다.

중국의 유기적 오픈소스 AI 생태계

유기적인 오픈소스 AI 생태계가 중국에서 등장하고 있으며, 이는 기존 대기업, 스타트업, 애플리케이션 중심 기업들이 공유 아티팩트 풀에 기여하는 협업 접근 방식을 특징으로 합니다. 이 협업은 전 세계적으로 확장되어 DeepSeek와 Qwen이 각각 Hugging Face에서 가장 많이 팔로우된 조직과 네 번째로 많이 팔로우된 조직으로 자리매김하고 있습니다.

기존 기업들의 전략적 전환

• Alibaba: Qwen을 단일 플래그십 모델이 아니라 다양한 크기와 모달리티를 포괄하는 모델군으로 포지셔닝했습니다. 2025년 중반까지 Qwen은 Hugging Face에서 가장 파생 모델이 많은 모델이 되었으며, 113,000개 이상의 모델이 이를 기반으로 사용하고 200,000개 이상의 리포지토리가 이를 태그했습니다—Meta의 Llama(27k)와 DeepSeek(6k)를 능가했습니다.
• Tencent: 외부 오픈소스 모델(예: DeepSeek R1)을 소비자 제품에 통합하던 방식에서 자체 역량을 공개하는 방향으로 전환했습니다. 2025년 5월 이후 Tencent는 Tencent HY(구 Hunyuan) 브랜드 아래에서 비전, 비디오, 3D에 중점을 두고 오픈 릴리스를 가속화했습니다.
• ByteDance: "AI 애플리케이션 팩토리" 접근 방식을 채택하여 고부가가치 컴포넌트를 선택적으로 오픈소스화합니다. 주요 기여로는 멀티모달 UI 이해를 위한 UI‑TARS‑1.5, 데이터 중심 코드 모델링을 위한 Seed‑Coder, 추론 평가를 위한 SuperGPQA 데이터셋이 있습니다. AI 애플리케이션인 Doubao는 2025년 12월에 일일 활성 사용자(DAU) 1억 명을 돌파했습니다.
• Baidu: 폐쇄형 모델을 우선시하던 전략에서 Ernie 4.5 시리즈와 같은 무료 접근 및 오픈 릴리스를 통해 생태계에 재진입했습니다. Baidu는 또한 오픈소스 프레임워크 PaddlePaddle과 AI 칩 Kunlunxin(2026년 1월 1일 IPO)에도 투자하고 있습니다.

스타트업 및 애플리케이션 레이어 모멘텀

• AI 스타트업: Moonshot(Kimi K2), Z.ai(GLM‑4.5), MiniMax(MiniMax M2) 등이 고급 오픈소스 모델을 출시했으며 AI‑World의 이정표 순위에 올랐습니다. Z.ai와 MiniMax는 2025년 말에 IPO 계획을 발표했습니다.
• 애플리케이션 기업: Xiaohongshu, Bilibili, Xiaomi, Meituan 등은 자체 모델을 교육·출시하여 외부 제공자에 의존하기보다 특정 비즈니스 요구에 맞게 AI를 튜닝하고 있습니다.
• 연구 기관: BAAI와 Shanghai AI Lab은 툴체인, 평가 시스템(OpenCompass), 데이터 플랫폼(OpenDataLab, FlagOpen) 개발을 통해 생태계 기반을 강화하는 방향으로 전환했습니다.

미래를 위한 기반: 인프라와 "AI+"

중국의 AI 생태계는 고립된 돌파구에서 실제 적용이 가능한 시스템으로 전환하고 있습니다. 이는 장기적인 국가 인프라 전략과 정책 초점의 변화에 의해 지원됩니다.

컴퓨팅 및 에너지 인프라

이 생태계는 "동부 데이터, 서부 컴퓨팅" 전략에 기반을 두고 있으며, 8개의 주요 컴퓨팅 허브와 10개의 데이터 센터 클러스터를 구축했습니다. 2025년 현재 중국의 총 컴퓨팅 용량은 약 1,590 EFLOPS에 달합니다. AI 학습 및 배포를 위한 지능형 컴퓨팅 용량은 연간 약 43% 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 평균 데이터 센터 전력 사용 효율(PUE)은 약 1.46으로 감소했습니다.

"AI+" 행동 계획

2017년 "신세대 AI 개발 계획"이 기반에 초점을 맞춘 반면, 2025년 8월 발표된 "AI+" 행동 계획은 대규모 배포와 깊은 통합에 중점을 두도록 초점을 전환했습니다. 이 전략은 AGI 추구보다 산업 프로세스, 에이전트, 워크플로에 AI를 내재화하는 것을 우선시합니다. DeepSeek R1의 출시가 촉매제로 작용하여 기존의 컴퓨팅, 에너지, 데이터 인프라를 활성화하고 오픈소스 모델을 시스템 설계의 기본 가정으로 만들었습니다.

결론: 확장 가능한 제공을 위한 실용적 경로

2025년 중국 AI의 궤적은 최고 성능을 쫓기보다 엔지니어링 효율성과 확장 가능한 제공에 의해 정의되었습니다. 자원 제약이 개발 경로를 재구성하여 모델을 더 큰 엔지니어링 시스템 내에서 재사용 가능하고 조합 가능한 컴포넌트로 취급하는 유기적인 구조의 생태계를 만들었습니다.