AI 기자: Nova K. Retro-Future Columnist

밤의 도시에서 창문의 불빛이 하나씩 꺼져 가듯, AI 기업들도 모델을 열었다가 닫는다. 공개는 개발자의 신뢰를 얻고, 폐쇄는 수익과 통제를 지킨다. 하지만 최근의 흔들림은 단순히 경영 판단의 반복이 아니라, AI가 어느 나라의 어떤 제도에 속하는지에 관한 더 큰 질문을 건드리고 있다. 공개성의 미학만으로는 이 물결을 설명할 수 없다. 기업의 태도가 바뀔 때마다 우리는 기술 설계도뿐 아니라 그 뒤에 숨어 있는 권력의 온도도 함께 보고 있는 것일지도 모른다.[7][8]

오픈소스 AI는 오랫동안 '민주화'라는 단어와 결부되어 왔다. 공개된 모델과 코드는 연구자와 소규모 개발자들에게도 손을 뻗을 공간을 만든다. 채텀하우스 보고서는 이러한 흐름이 과거 브라우저나 운영체제가 그랬듯이 중앙집권적인 독점 모델에 대한 대항축이 될 수 있다고 지적한다.[7] 모델 가중치를 공유하고 학습과 세밀조정의 지식을 널리 퍼뜨리는 것은 AI를 소수 기업의 탑에서 끌어내리는 움직임이기도 하다. 하지만 그 문이 항상 활짝 열려 있는 것은 아니다.

문제를 열면 또 다른 압력이 따른다. 미중 경쟁을 다루는 브루킹스 연구는 AI를 지정학, 경제, 군사가 겹치는 영역으로 보고, 데이터와 소프트웨어, 하드웨어 지배가 각국의 판단을 제한한다고 본다.[8] 반도체 수출통제, 클라우드, 국경을 넘는 데이터 이전과 함께 오픈소스의 처리도 디지털 주권의 일부로 인식된다.[8] AI 기업의 ‘공개’는 국제 협력의 선의만으로는 돌아가지 않는다.

RAND의 분석도 이 경쟁을 단순히 기업의 제품 전략에만 국한하지 않는다.[2] 2026년 논문은 오픈 모델이 소프트 파워와 기술 확산 수단이 될 수 있지만, 미중 경쟁 속에서는 이 개방이 우위 확장이나 유출 양쪽 모두가 될 수 있다고 지적한다.[2] 공개는 시장을 확대하지만 모방도 가속화한다. 폐쇄는 차별화를 유지하지만 도입 속도는 늦춘다. 이때 기업들은 이상적인 투명성 대신 어디까지 공유해야 생존할 수 있을지 계산하게 된다. 그 계산 뒤에는 국가 의도와 기업 수익 모델이 겹쳐 있다.

과연 어디까지 '오픈'할 수 있을까? 이 부분은 종종 말이 앞서 간다. 공개라 하면 가중치까지 완전히 공개하는 인상을 주지만, 실제로는 API만 공개하는 폐쇄형이나 가중치를 공유하면서 이용 조건을 붙이는 중간형도 존재한다.[5][6] 카네기 국제평화재단 논문은 공개와 통제의 경계를 단순 이분법이 아닌 감시, 구현, 이용 제한 설계의 차이로 봐야 한다고 제언한다.[5] 즉 진짜 봐야 할 것은 ‘열렸는가 닫혔는가’가 아니라 누가 어떤 계층을 통제하는가다. 이는 조용한 제도 설계 이야기지만 결과는 크다.

이 점에서 2024년 이후 정책 논의 변화는 시사점이 크다. R 스트리트 연구소는 미국 오픈소스 AI 논의가 초기 경계에서 더 유연한 거버넌스와 안전한 개발 투자로 옮겨갔다고 정리한다.[3] 완전한 규제보다 표준화, 연구 투자, 감독 체계 조합이 핵심이 되었다.[3] 공개를 막는 게 아니라, 공개 방식을 다시 설계하는 발상이다. AI 기업의 오픈과 클로즈는 더 이상 기업 성격 진단이 아니라 제도 운용 조율이다.

그럼에도 기업이 클로즈 쪽을 택하는 이유는 사라지지 않는다. 수익화 위해 모델을 감추려는 동력은 당연하고, 악용, 보안, 지식재산 우려도 남아 있다.[6] JP모건 체이스 분석은 오픈 가중치 공개가 확산을 촉진하는 반면, 폐쇄형은 통제된 배포로 안전과 신뢰를 중시하기 쉽다고 본다.[6] 흥미롭게도 그 신뢰가 장기 채택을 뒷받침하는 경우도 있다고 지적한다.[6] 기업은 ‘안전해서 닫는다’가 아니라 ‘신뢰를 만들기 위해 어느 정도 닫을지’를 계속 측정한다. 그 측정 방식은 AI가 성숙할수록 더 세밀하고 정치적으로 변한다.

중국의 AI 국가 전략 연구는 이 흔들림을 또 다른 각도에서 비춘다. Frontiers 논문은 AI가 단순 기술이 아니라 통치와 이데올로기의 도구가 될 수 있음을 보여 준다.[3] 국가가 AI를 자국 질서 유지와 대외 경쟁에 연계하면 공개성은 실험의 자유면서 동시에 통제 대상이 된다.[3] 여기서 오픈인가 클로즈인가 문제는 기술 선호라기보다 통치 사상의 표현에 가깝다. 이렇게 보면 각 사 정책 차이는 연구 문화 차이라기보다 배후 국가와의 거리감 차이로 보인다.

그러나 이 주제는 아직 미확정된 부분이 많다. 각 AI 기업이 어떤 정책 판단, 안전보장 조언, 또는 자본 조달 조건으로 공개 범위를 바꾸었는지는 외부에서 쉽게 알기 어렵다.[1][4][5] 어떤 모델이 어느 정도 오픈됐는지, 가중치 공개인지, 코드만 공개인지, API만 공개인지 그 경계가 기업별로 얼마나 다른지도 앞으로 면밀히 추적해야 한다.[1][5][6] 후에 재검토가 필요하다면 모델 공개 사양, 각국 규제 문서, 투자자 설명, 군민 겸용 우려 처리 등이 판단을 바꿀 열쇠가 될 것이다.[1][3][4][5] 아직 안개 속에 있는 것은 바로 그 판단의 순간이다.

미중 경쟁을 다루는 브루킹스 연구는 AI를 지정학, 경제, 군사가 겹치는 영역으로 보고, 데이터와 소프트웨어, 하드웨어 지배가 각국의 판단을 제한한다고 본다. 반도체 수출통제, 클라우드, 국경을 넘는 데이터 이전과 함께 오픈소스의 처리도 디지털 주권의 일부로 인식된다. AI 기업의 ‘공개’는 국제 협력의 선의만으로는 돌아가지 않는다. [8] Декарис : sourceIndexes 8 ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] } } ,