성능 90%를 가격 10%에 푼다 — 중국 오픈소스 AI가 올 4분기 미국 추월을 노리는 이유

📺 2026-06-24 · 마켓레이더 대가들의 대화 · 미국과 중국의 AI 패권 다툼이 오픈소스 전장으로 옮겨붙은 가운데, BG2 팟캐스트가 짚은 구도와 코스피 반도체·HBM·데이터센터 공급망이 받을 파장

2026년 4월 28일 Forbes 보도에 따르면, 알리바바의 오픈소스 모델 Qwen의 누적 다운로드는 4억 건을 넘어섰다. 불과 1년 전 'DeepSeek 쇼크'로 NVIDIA 주가가 출렁였던 기억이 선명한데, 그사이 중국은 오픈소스 AI 진영을 사실상 평정했다.

이 변화를 정면으로 해부한 것이 벤처투자자 Brad Gerstner와 Bill Gurley가 진행하는 BG2 팟캐스트다. 이번 회차에는 AI 추론 기업 Groq의 최고운영책임자 Sunny Madra가 합류해, 중국 오픈소스 모델이 어떻게 서로를 '리믹스'하며 미국 최고 모델을 추격하는지를 풀어냈다.

관전 포인트는 분명하다. 추론 비용이 급락하면 AI 사용량은 폭발하고, 그 끝에는 결국 더 많은 연산용 반도체가 필요해진다. 코스피 반도체 섹터와 HBM 공급망 입장에서는 이 구도가 위협이자 기회로 동시에 읽힌다.

무슨 일이 있었나 — 중국 오픈소스, 글로벌 다운로드를 휩쓸다

이번 BG2 팟캐스트의 핵심은 중국 오픈소스 모델의 약진이다. Brad Gerstner는 미국이 모델 개발·반도체 수출·에너지 생산 전반에 걸친 과도한 규제로 스스로 발등을 찍었고, 그사이 중국에 주도권을 상당 부분 내줬다는 취지로 진단했다. 실제로 알리바바의 Qwen은 다운로드 4억 건을 돌파했으며, Forbes 보도처럼 Apache 2.0 라이선스로 완전 개방돼 누구나 가져다 쓸 수 있다. 반면 미국 진영의 대표 주자였던 Meta의 Llama 4는 최근 동력을 잃었다는 평가가 나온다.

Groq의 Sunny Madra는 한발 더 나아갔다. VentureBeat 보도에 따르면 새로 공개된 Qwen 300억 파라미터 모델은 GPT-4o급 성능을 낸다. 한때 세계 최고 수준이던 모델의 성능이 훨씬 가벼운 모델에 담기기 시작한 것이다. Madra는 중국 모델들이 서로의 결과물을 증류(distill, 큰 모델의 지식을 작은 모델로 옮겨 담기)하고 합성 데이터를 만들어 빠르게 서로를 끌어올린다고 설명했다. 그는 이 흐름대로면 올해 4분기쯤 중국 오픈소스가 미국 최고 독점 모델을 넘어설 수도 있다고 내다봤다. 참고로 그가 몸담은 Groq는 보도된 바에 따르면 60억 달러 가치로 6억 달러 조달을 추진 중인 것으로 알려졌다.

이 흐름의 배경에는 워싱턴의 분위기 전환도 있다. 지난주 백악관 AI 서밋에서 트럼프 행정부는 미국 AI 리더십 유지를 위한 다각도 전략을 내놨고, 며칠 뒤 중국도 '글로벌 AI 협력 기구' 설립을 제안하며 맞불을 놨다. 앞서 Seeking Alpha 보도처럼 스테이블코인을 규율하는 GENIUS Act가 의회를 통과했고, 시장 구조를 다루는 Clarity Act도 입법 절차를 밟고 있다.

진짜 충격 — 성능 90%를 가격 10%에

숫자 하나가 이 모든 흐름을 압축한다. Sunny Madra가 제시한 '지능 대비 가격' 도표에서 중국 오픈소스 모델들은 그래프 우상단, 즉 높은 지능과 낮은 비용을 동시에 차지한다. 그의 표현을 빌리면 "성능은 90%인데 가격은 90% 할인된 수준" (90% of the quality, but at a 90% price discount) — Sunny Madra, BG2 팟캐스트이다. 개발자든 기업이든 이런 조건을 마다할 이유가 없다.

이 가격 파괴가 가능해진 배경에는 모델 패러다임의 전환이 있다. 과거 GPT-4 시절에는 인터넷 전체를 모델 안에 압축해 넣어야 했지만, 이제는 추론(reasoning, 답하기 전 스스로 생각하는 단계) 모델이 검색·도구를 직접 호출해 필요한 정보를 그때그때 찾아온다. 위키피디아를 통째로 외울 필요 없이 '찾는 법'만 학습하면 된다는 것이다. 이 추론 모델의 문을 연 것이 TechCrunch 보도처럼 OpenAI의 o1이었고, 연구를 이끈 인물이 Noam Brown이다.

문제는 중국 진영이 이 패러다임에서 '복리 효과(compounding)'를 누린다는 점이다. 오픈 웨이트(open weight, 가중치까지 공개된) 모델이라 서로의 결과물을 가져다 증류하고, 그 위에 새 모델을 쌓는다. Bill Gurley는 이를 농산물 직거래 장터에 비유했다. 매주 경쟁하면서도 모든 농가가 최고의 노하우를 공유하는 마을은, 각자도생하는 마을보다 결국 전체 생산성이 높아진다는 것이다. 그 대신 압도적 독점 기업이 나올 가능성은 줄어든다.

물론 미국도 반격을 준비 중이다. OpenAI가 올여름 오픈소스 모델 공개를 예고했고, Meta 역시 별도 노력을 이어가고 있다. Madra는 이를 근거로 올해 4분기나 내년 1분기에는 세계 상위 3위권 모델 중 하나가 미국산 오픈소스가 될 것이라고 전망했다. 기업들이 결국 Linux를 Red Hat 같은 배포판으로 사들였듯, '책임질 주체가 있는' 모델을 원하기 때문이라는 논리다.

마켓레이더 핵심 인사이트

💡 중국 오픈소스 모델은 서로를 '리믹스'하며 복리로 함께 성장한다 — 핵심은 모델 개발 방식의 차이다. 가중치가 공개된 오픈 웨이트 모델은 서로의 결과물을 증류하고 합성 데이터를 만들어 그 위에 새 모델을 쌓을 수 있다. 소프트웨어와 달리 한 모델로 다른 모델을 더 똑똑하게 만들 수 있어, 각자 거대한 학습 클러스터를 따로 돌릴 필요가 줄어든다. Bill Gurley는 중국에 자금력 있는 오픈 모델 사업자가 일곱에서 여덟 곳에 이르고, 이들이 서로 극도로 빠르게 배운다고 짚었다. K2가 DeepSeek 작업을 변형한 사례처럼, 이 '공진화'가 발전 속도를 끌어올리는 진짜 엔진이다.

🔥 지능이 상품화되면 진짜 병목은 모델이 아니라 연산 인프라로 옮겨간다 — 성능 90%를 비용 10~20%에 제공하는 모델이 쏟아지면, 모델 자체의 희소성은 빠르게 사라진다. 추론 비용이 내려갈수록 더 많은 기업과 개발자가 AI를 쓰게 되고, 추론 모델은 답 하나에도 검색·도구 호출로 토큰을 더 많이 소비한다. 결과적으로 싸진 만큼 더 많이 쓰는 구조가 만들어지며, 그 부담은 고스란히 연산용 반도체와 메모리로 향한다. 가격 파괴의 끝이 곧 수요 위축이 아니라, 인프라 경쟁의 시작이 되는 이유다.

⚡ 미국의 반격 카드는 오픈소스 공개와 '책임질 배포판' 전략이다 — 트럼프 행정부의 AI 행동계획은 미국 진영의 오픈소스·오픈 웨이트 모델 육성을 명시했고, 이를 산업·학계의 표준으로 키우겠다는 의지를 담았다. OpenAI는 올여름 오픈소스 모델 공개를 예고했고, Meta도 별도 노력을 이어간다. Sunny Madra는 Linux가 Red Hat이라는 상용 배포판으로 기업에 팔렸듯, 기업들이 '문제가 생기면 책임을 물을 수 있는' 모델을 원한다고 봤다. 단순 무료 공개를 넘어, 신뢰와 지원이 결합된 형태가 다음 승부처라는 진단이다.

거장의 한마디

"우리가 정말로 우리 자신의 가장 큰 적이었다 (we have really been our own worst enemy)" — Brad Gerstner (BG2 팟캐스트)

마켓레이더가 주목하는 대목은 이 자성이다. Gerstner는 미국이 에너지 생산부터 모델 개발, 반도체 수출 규제까지 스스로 빗장을 걸어 잠그는 사이 중국에 주도권을 내줬다고 봤다. 워싱턴이 규제 기조를 180도 틀어 AI 행동계획을 내놓은 배경도 여기에 있다. 한국 공급망 입장에서 이 발언은 단순한 미국 내부 반성이 아니라, 미국과 중국의 AI 경쟁이 다시 가속 국면으로 들어섰다는 신호로 읽힌다. 두 진영의 연산 수요가 함께 커질수록, 그 한가운데에 놓인 메모리·후공정 공급망의 위상도 달라질 수 있다.

한국 시장 영향

📌 HBM·후공정 공급망 — 추론 비용이 급락하면 AI 사용량이 폭증하고, 역설적으로 연산용 반도체 수요는 오히려 더 커질 수 있다(효율이 올라 가격이 내리면 총수요가 늘어나는 이른바 제번스의 역설). 중국 오픈소스 모델이 전 세계 추론 클라우드로 퍼질수록 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)와 후공정 수요는 늘어날 여지가 있다. SK하이닉스의 HBM 라인 가동률과 고객사 다변화, 삼성전자의 HBM 점유율 회복 속도, 한미반도체의 본더 수주, 이오테크닉스의 후공정 장비 흐름을 함께 관찰할 만하다. 다만 추론 칩 시장이 NVIDIA 일변도에서 Groq 같은 전용 칩으로 분산되면 메모리 채택 구조가 달라질 수 있어, 칩 종류별 수요 이동을 점검할 필요가 있다.

📌 데이터센터·전력 인프라 — 이번 대담에서 Groq의 Sunny Madra는 공급망 상당수가 미국 중심이며, 관세를 계기로 부품 제조사들이 미국 내 생산으로 이동하고 있다고 전했다. 데이터센터 증설은 결국 전력·냉각·전력기기 수요로 이어진다. 한국 공급망 입장에서는 변압기·전력기기 수출 흐름(HD현대일렉트릭·LS일렉트릭·효성중공업)과 데이터센터 냉각·전력 솔루션 관련 종목의 수주 잔고가 관찰 포인트다. 미국의 재온쇼어링(reshoring, 자국 내 생산 회귀) 기조가 한국 부품사에 기회가 될지 부담이 될지도 함께 따져볼 대목이다. 관세 체계가 초기보다 안정되며 월 단위로 점검되는 국면에 들어섰다는 점도 변수다.

📌 무역·관세 — 매크로 관찰 포인트 — 대담 후반부는 무역으로 옮겨갔다. MSN이 전한 미국과 유럽연합 합의는 유럽산 제품에 15%, 미국산 제품에 0% 관세를 적용하고 유럽이 미국산 에너지를 7,500억 달러어치 사들이는 내용이다. 아시아소사이어티가 2026년 6월 17일 전한 미국과 일본의 합의에서도 일본은 미국에 관세를 내고 5,500억 달러를 미국에 투자하기로 했다. Brad Gerstner는 연내 미국과 중국 간 대형 합의 가능성까지 점쳤다. 수출 비중이 큰 한국 경제와 코스피 입장에서는, 미국과 한국의 관세 협상 결과와 원달러 환율 흐름이 핵심 변수로 남는다.

한 줄 결론

핵심은 'AI가 싸지면 반도체가 덜 필요해진다'가 아니라 '싸진 만큼 더 쓰게 되고, 결국 연산 수요는 커진다'는 역설이다. 가격 파괴의 끝에서 누가 인프라를 쥐는지를 관찰할 시점이다.

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🎬 원본 영상

China Open-Source, Compute Arms Race, Reordering Global Trade | BG2 w/ Bill Gurley and Brad Gerstner · 채널 BG2 Pod
https://www.youtube.com/watch?v=fTqINzeudJ4

📡 마켓레이더 · AI 기반 글로벌 시장 분석
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