[AI 2025 결산] 갈 길 잃은 '오픈소스 AI'...기술성과에도 메타 등 수익성 난항

미국 캘리포니아 멘로파크의 메타플랫폼 본사 입구[사진=AFP 연합뉴스]

2025년 초 오픈소스 AI는 혁명의 주인공으로 떠올랐다. 메타의 라마3나 구글의 젬마2처럼 비용 효율적이고 커스터마이징이 쉬운 모델들이 폐쇄형 챗GPT를 위협하며 개발자 커뮤니티를 사로잡았다.
 
3일 스탠퍼드 HAI의 AI 인덱스 보고서에 따르면 오픈소스 AI 모델의 성능 격차는 지난해 말 기준 MMLU(다중작업언어이해) 0.3%, MMMU(멀티모달다중작업) 8.1%, MATH(수학문제해결) 1.6%로 급격히 좁혀졌다.
 
기업들은 이를 활용해 비용 절감을 꾀했다. 하지만 열기는 금세 식었다. 투자 시장의 AI 버블 우려와 수익화 불투명성 속에 오픈소스 AI의 한계가 드러나고 있다. 
 

올해 상반기 메타는 라마4 시리즈의 플래그십 모델 '비헤모스'를 발표할 계획이었다. 2880억개 액티브 파라미터를 가진 멀티모달 혼합전문가(MoE) 모델로, '세계에서 가장 똑똑한 AI'로 불리며 오픈소스 생태계를 재편할 전망이었다.

그러나 5월 내부 성능 부족을 이유로 출시가 지연됐고 8월에는 공개 릴리스 계획마저 포기했다는 보도가 나왔다. 엔지니어들은 모델의 '지능 향상'에 어려움을 겪었고, 이는 메타의 AI 전략에 대한 내부 우려를 키웠다. 결국 메타는 라마4의 소규모 버전인 스카우트와 매버릭만 내놓으며 물러섰다.
 
오픈소스 생태계가 위험에 처한 것은 막대한 AI 투자 때문이다. 메타는 AI 연구자 유치를 위해 1년에 1300억원 규모의 연봉 패키지를 제안하며 '슈퍼인텔리전스 랩'을 강화했다. 기본 연봉만 480만 달러(약 65억원)에 달하는 이들 '스타 엔지니어'들은 수천억 원대 인프라 투자를 뒷받침했다. 그러나 결과는 실망스럽다. 10월 메타는 이 랩에서 600명을 구조조정했다. 이는 '비대해진' AI 부서의 효율화 차원이었으며 신규 고액 채용자는 보호됐지만 기존 팀원 사기를 꺾었다.
 
투자 시장의 시각도 차갑다. 기업 70%가 AI 도입을 확대했지만 오픈소스 모델의 수익화는 여전히 미지수다. AI 버블 붕괴 우려 속에 벤처캐피털은 폐쇄형 모델(오픈AI, 구글)에 집중하며 오픈소스를 '비상업적'으로 재평가한다. 넷앱 보고서에서 라마3나 미스트랄이 올해 톱10 오픈소스 LLM으로 꼽혔지만 이는 기술적 우수성이지 시장 가치가 아니다. 오픈소스의 '무료' 철학이 상업화 장벽으로 작용한 셈이다.
 
중국 기업들도 비슷한 행보를 보인다. 화웨이, 알리바바, 텐센트는 연초 오픈소스 AI로 자립을 외쳤으나 주목할 만한 신모델 발표가 부진했다. 벤처러스 그룹 분석에 따르면 이들 기업은 큐원이나 ERNIE 4.5로 생태계를 구축 중이지만 미국 제재와 칩 부족으로 혁신 속도가 느려졌다.
 
올해 오픈소스 AI의 성적표는 엇갈린다. 스테이트 오브 AI 리포트에 따르면 생성 AI 시장은 20% 성장했으나 오픈소스 비중은 15%로 정체됐다. 다만 긍정적으로는 멀티모달·에이전틱 AI 트렌드가 오픈 모델을 부활시킬 여지다. 스케일링 한계와 비용 부담은 여전히 장애물로 남아 있다.

오픈소스는 여전히 혁신의 엔진이지만 수익 모델 개발이 관건이다. 메타처럼 '오픈' 명분을 유지하며 상업화를 모색해야 할 시점이다. 업테크는 2025 트렌드로 '추론 중심 AI'를 꼽으며 오픈소스가 폐쇄 모델을 따라잡을 기회를 주지만 투자 유치가 핵심이라고 강조한다.