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전 OpenAI CTO가 개발한 Inkling 모델이 975B 매개변수 규모의 오픈 웨이트 AI를 무료로 배포하며 주목받고 있습니다. 이 모델은 지능 순위는 41위에 머물지만, 미국산 오픈 웨이트 중 최대 규모라는 점에서 선두 주자로 평가됩니다. Apache 2.0 라이선스를 통해 상업적 이용이 자유롭습니다.
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원문 바로가기Inkling은 41위인데 선두 주자라고? 전 OpenAI CTO가 975B 규모의 AI를 무료로 배포하는 이유
📺 이 기사는 YouTube 채널 키나코모치ー의 테크 심층 분석 영상 해설 글입니다.
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🐹🦜 이 기사에 등장하는 두 캐릭터
이 기사는 두 캐릭터의 대화를 받아 적은 형식입니다. 발언 맨 앞에 있는 이모지 + 이름이 화자입니다.
🐹 모치ー "있잖아 키나코, 전 OpenAI CTO가 만든 회사가 처음으로 AI를 통째로 공짜로 배포했다는 거 진짜야?"
🦜 키나코 "진짜야. 2026년 7월 15일, Thinking Machines Lab이 Inkling이라는 모델을 공개했어."
🐹 모치ー "공짜라고!? 나도 가져갈 수 있는 거야? 그리고 그 AI, 똑똑함 순위는 몇 위래?"
🦜 키나코 "독립 분석 회사의 지능 순위로는 41위에 데뷔했어."
🐹 모치ー "41위!? 그럼 결국 진 거잖아! 전 CTO 회사인데, 초라하네."
🦜 키나코 "순위만 보면 그렇게 보일 수도 있어."
🦜 키나코 "하지만 같은 평가를 한 곳에서는 이걸 미국산 오픈 웨이트(open-weight)의 선두 주자라고 부르고 있어."
🐹 모치ー "41위인데 선두 주자? 어느 쪽이 진짜야? 머리가 복잡해지네."
🦜 키나코 "배포하는 장소는 Hugging Face라는 곳이야. 누구나 다운로드할 수 있는 곳에 통째로 올려져 있어."
🐹 모치ー "누구나? 심사 같은 거나 돈 같은 건 필요 없는 거야?"
🦜 키나코 "필요 없어. 그게 이 이야기에서 가장 다른 점이야."
🦜 키나코 "그 두 가지가 양립할 수 있는 이유가 있거든. 오늘은 그 부분을 깊이 파고들어 볼게."
🦜 키나코 "총 매개변수(parameter)는 975B야. 공개된 미국산 오픈 웨이트 중에서는 최대 규모인 거지."
🐹 모치ー "규모는 최대인데, 순위는 41위라니... 그거 그냥 크기만 하고 쓸 수 없는 거 아니야?"
🦜 키나코 "그렇게 생각할 수도 있어. 하지만 그 41위에는 이유가 있거든."
🦜 키나코 "그게 오늘의 시작점이야. 내용물과, 배포 방식과, 수익화 방법. 순서대로 열어볼게."
🐹 모치ー "있잖아 키나코, 아까 통째로 공짜라는 부분이 아직 걸려 있어."
🦜 키나코 "응. Inkling은 Hugging Face 위에 Apache 2.0이라는 라이선스로 올라가 있어."
🐹 모치ー "아파치... 뭔가 강해 보이는 이름인데, 그게 뭐야?"
🦜 키나코 "소프트웨어 세계에서 자주 쓰이는 느슨한(loose) 라이선스야. 상업적 이용도 수정도 허용돼."
🐹 모치ー "상업적으로 해도 돼? 내가 개조해서 팔아도 된다는 거야?!"
🦜 키나코 "Apache 2.0은 조건을 지키기만 하면 자유롭게 쓸 수 있는 느슨한 라이선스야."
🦜 키나코 "라이선스 자체로는 말이야. 다만, '통째로'라는 말이 어디까지를 의미하는지는 나중에 다시 확인해 볼게."
🐹 모치ー "어? 뭔가 함의가 있는 말투잖아..."
🦜 키나코 "먼저, 배포된 것의 내용물부터 보자. 다운로드할 수 있는 형태가 두 가지야."
🦜 키나코 "하나는 오리지널 BF16이고, 다른 하나는 NVIDIA의 Blackwell용 NVFP4거든."
🐹 모치ー "BF... 십육? 그 두 개는 뭐가 달라?"
🦜 키나코 "한쪽은 그대로고. 다른 쪽은 특정 GPU에서 효율적으로 작동시키기 위해서야. 공식적으로 그렇게 설명하고 있어."
🐹 모치ー "과연, 같은 책의 일반판이랑 휴대용으로 가벼운 판 같은 느낌이네."
🦜 키나코 "그 표현, 나쁘지 않네."
🦜 키나코 "그리고 규모 이야기. 975B라는 숫자가 어느 정도 크기인지 비교해 볼게."
🦜 키나코 "Llama의 405B, Grok-1의 314B. 그전까지의 미국산 오픈 웨이트를 뛰어넘는 숫자야."
🐹 모치ー "엄청나잖아! 내 수레바퀴는커녕, 우리 새장 통째로 옮겨갈 사이즈네."
🦜 키나코 "공개 당일에는 추론 엔진 쪽에서도 지원을 하고 있어. 그냥 올려두기만 한 게 아니라, 작동 가능한 상태인 거야."
🐹 모치ー "올린 첫날부터 쓸 수 있다니. 그건 친절하네."
🦜 키나코 "자리도 오리지널 버전과 NVFP4 버전으로 나뉘어 준비되어 있어."
🐹 모치ー "선반이 두 개 있다는 거네. 마음에 드는 걸 가져가면 되는 거야?"
🦜 키나코 "다만, 이 975B 전체가 한 번에 작동하는 건 아니야. 1토큰을 만드는 데 사용하는 건 41B 분량뿐이야."
🐹 모치ー "975B 있는데 41B밖에 안 쓴다고? 무슨 계산이야!"
🐹 똬치: “잠깐만. 사용되지 않는 나머지는 그동안 뭘 하고 있는 거야?”
🦜 키나코: “좋은 포착이야. 우선, 256명이 앉아있는 부서가 있다고 상상해 봐.”
🦜 키나코: “일이 하나 올 때마다, 그중 6명만 불려지는 거야.”
🐹 똬치: “6명!? 나머지 250명은 계속 앉아만 있는 거야!”
🦜 키나코: “앉아만 있어. 그래서, 불려진 6명분 중심으로만 계산이 돌아가는 거야.”
🐹 똬치: “…아, 그렇구나. 전원분의 전기세를 낼 필요가 없다는 거네.”
🦜 키나코: “똬치, 지금 바꿔 말한 게 꽤 본질을 찌르고 있어.”
🦜 키나코: “사실 이 메커니즘은 MoE(Mixture of Experts)라는 이름이 붙어 있어.”
🐹 똬치: “MoE… 섞인 전문가? 이름을 먼저 들었으면, 아마 도망쳤을 거야.”
🦜 키나코: “그래서 먼저 부서 이야기를 한 거야. 이름은 나중에 알아도 충분하거든.”
🦜 키나코: “게다가 Inkling은 66층이야. 그 MoE 레이어마다 이 256명 부서가 들어있어.”
🦜 키나코: “그것과는 별개로, 어떤 일이든 반드시 나오는 공유 전문가가 2명이 있어.”
🐹 똬치: “그 두 명은 뭐야? 모든 회의에 나오는 부장 같은 거야?”
🦜 키나코: “매번 꼭 얼굴을 비추는 담당자라고 생각하면 비슷할 거야.”
🦜 키나코: “숫자로 말하자면, 975B 중 움직이는 건 41B. 나누어 보면, 약 4.2%밖에 안 돼.”
🐹 똬치: “4.2%! 사람을 100명 고용해서 4명만 일하게 하는데, 월급은 4명분이라니. 나도 그거 하고 싶다.”
🦜 키나코: “거기가 노린 부분이야. 크기는 유지한 채로, 움직이는 양만 줄이는 설계인 거지.”
🐹 똬치: “그럼, 어떤 6명을 부를지는 누가 결정하는 거야?”
🦜 키나코: “입구에 분배 담당자가 있어. 점수를 매겨서 상위권만 통과시키는 메커니즘이야.”
🦜 키나코: “이 분배 방식은 원래 DeepSeek-V3에서 사용된 설계에서 온 거야.”
🐹 똬치: “남이 먼저 한 방식을 제대로 받아들이고 있네.”
🦜 키나코: “응. 공개된 것이 다음 설계로 계승되는 거지. 여기는 업계의 좋은 점이야.”
🦜 키나코: “또 하나. 한 번에 읽을 수 있는 길이는 최대 100만 토큰이야.”
🐹 똬치: “100만! 문고판 책을 몇 권이나 한꺼번에 책상 위에 펼쳐 놓은 거네.”
🦜 키나코: “크기와 가벼움을 양립시키면서, 읽을 수 있는 분량도 넓어. 여기까지가 그릇에 대한 이야기야.”
🐹 똬치: “근데, 그 256명은 어떻게 선택된 전문가인 거야?”
🦜 키나코: “거기는 공표되어 있지 않아. 고르는 방법까지는 모르니까, 나도 깊이 파고들지 않을게.”
🐹 똬치: “그릇 이야기는 알겠어. 그럼 그 Inkling은 뭘 읽고 똑똑해진 거야?”
🦜 키나코: “텍스트, 이미지, 음성, 그리고 비디오. 합쳐서 45조 토큰으로 사전 학습되었어.”
🐹 똬치: “45조! 내가 평생 해바라기 씨를 까먹어도 그런 수에는 못 미칠 텐데.”
🐹 똬치: “그럼 말이야, 비디오로 공부했다면, 비디오를 보여주면 알 수 있다는 거잖아? 무조건 그렇지?”
🦜 키나코: “그렇게 생각하지. 실토하자면, 나도 처음엔 그 순서로 읽었어.”
🦜 키나코: “하지만 달랐어. 입력으로 받아들이는 건 텍스트와 이미지, 음성 세 가지만이야.”
🐹 똬치: “비디오로 공부했는데, 비디오는 못 받는다고? 뭐야 이거.”
🦜 키나코: “학습 데이터에 들어있는 것과, 그대로 입력할 수 있는 것은 별개의 문제야.”
🐹 똬치: “복잡하네…. 교과서에서는 읽었는데, 창구에서는 받아주지 않는다는 식의 이야기?”
🦜 키나코: “응, 그 정리로 딱 맞아.”
🦜 키나코: “덧붙여 말하자면, 나오는 건 텍스트뿐이야. 그림도 소리도 돌아오지 않아.”
🐹 똬치: “그럼 눈과 귀는 있지만, 대답은 입으로만 하는 거네?”
🦜 키나코: “내부 처리 방식도 흥미로워. 이미지는 계층적 패치 인코더(hierarchical patch encoder)라는 것으로 처리돼.”
🐹 똬치: “계층적 패치… 이제 그루밍해도 돼?”
🦜 키나코: “잠깐만. 그림을, 큰 칸과 작은 칸 양쪽으로 잘라서 읽는다고 생각해 봐.”
🐹 똬치: “아, 지도를 전체도와 확대도로 보는 느낌이네. 그럼 알겠다.”
🦜 키나코: “가까워. 소리는, 번호가 붙은 쪽지로 바꾼 다음에 읽어들이는 거야.”
🐹 똬치: “그림은 칸, 소리는 쪽지. 따로따로면 한꺼번에 생각할 수 없잖아?”
🦜 키나코: “거기가 핵심이야. 전부를 공유 은닉 공간(shared latent space)이라는 하나의 장소에 던져 넣는 거야.”
🐹 똬치: “…즉, 전원 똑같은 언어로 번역한 다음에 회의하는 같은 거네!”}s}<tool_call|>```json</code></pre>{
🦜 키나코: '그래. 같은 단어가 된 이후에는 그림이든 소리든 구별하지 않고 한꺼번에 다룰 수 있게 되는 거야.'
🐹 돗치: '회의실에는 들어갈 수 있지만, 동영상만 입장권이 아직 없다는 느낌이네.'
🦜 키나코: '참고로 45조 토큰의 내역 중 어떤 모달리티가 몇 할을 차지하는지는 공식적으로 나와 있지 않아.'
🐹 돗치: '거기는 알려주지 않네. 전부 배포한다고 말하면서, 꽤 숨겨진 부분이 있네.'
🦜 키나코: '숨겨졌다기보다는, 아직 공개되지 않았다는 게 정확해. 안 나온 부분은 안 나온 상태로 다루는 거야.'
🐹 돗치: '모르는 것을 아는 척 이야기하지 않는 건 좋은 거라고 생각해.'
🦜 키나코: '고백할게. 나도 처음에는 제작 방식까지 전부 공개된 것으로 오해했었어.'
🐹 돗치: '에, 아니잖아! 전부 배포한다고 말했잖아!'
🦜 키나코: '배포되는 건 가중치(weight)만이야.'
🦜 키나코: '학습에 사용된 코드도, 학습에 사용된 데이터도 공개되어 있지 않아.'
🐹 돗치: '속 내용이 전부 보이는 거 아니야! 나, 사기당한 기분이다.'
🦜 키나코: '거기가 가장 오해하기 쉬운 부분이야. 오픈 웨이트(open weight)와 오픈 소스(open source)는 다른 말이야.'
🐹 돗치: '어떻게 달라? 나는 둘 다 똑같이 들리는데.'
🦜 키나코: '오픈 웨이트는 학습 데이터나 소스 코드를 보지 않고도, 손에 내려받아 재구성할 수 있다는 뜻이야.'
🐹 돗치: '아~ 레시피는 비공개인데, 구워진 케이크만 주는 느낌인가?'
🦜 키나코: '그 표현이 가장 가까울지도 몰라.'
🦜 키나코: '게다가 그 케이크를 잘라서 팔아도 혼나지 않아. 그게 Apache 2.0의 의미야.'
🐹 돗치: '팔아도 돼? 나, 내일부터 케이크 가게 할 수 있겠네.'
🐹 돗치: '하지만 레시피가 없으면, 같은 케이크를 다시 구울 수는 없잖아?'
🦜 키나코: '거기야. 재사용할 수 있는 사람과, 제로(zero)부터 다시 만들 수 있는 사람은 확실히 달라.'
🐹 돗치: '레시피가 없다는 건, 왜 이 맛이 되었는지도 모른다는 거야?'
🦜 키나코: '응. 어떤 데이터로, 어떻게 구웠는지는 외부에서는 볼 수 없어.'
🐹 돗치: '먹을 수는 있지만, 확인할 수는 없다... 그건 좀 무섭네.'
🦜 키나코: '무섭다고 생각하는 감정은 맞아. 거기는 받아들이고 사용하는 세계야.'
🐹 돗치: '배포하면서도, 따라 할 수는 없다니. 영리하게 하고 있네.'
🦜 키나코: '원래 오픈 소스라는 단어에는, 소스 코드가 읽을 수 있다는 전제가 있었거든.'
🦜 키나코: '그래서 가중치가 공개되어 있어도, 만드는 방법까지 공개되어 있다고는 할 수 없어.'
🐹 돗치: '완전 오픈 웨이트의 완전은, 가중치가 전부 갖춰져 있다는 의미였구나.'
🦜 키나코: '맞아. 이걸 알아두면 앞으로의 이야기가 흔들리지 않아.'
🐹 돗치: '완전이라는 단어, 하나하나 확인해 보니 좋네.'
🐹 돗치: '근데 말이야, 케이크를 공짜로 나눠주면서, 이 가게는 어떻게 먹고사는 걸까?'
🐹 돗치: '있잖아 키나코, 그게 계속 마음에 걸려. 이 회사는 어디서 돈을 벌고 있는 거야?'
🦜 키나코: '답은 배포하는 방식이 두 가지가 있어.'
🦜 키나코: '하나는 Hugging Face의 가중치야. 다른 하나는 자사의 API인 Tinker지.'
🐹 돗치: '틴커? 또 새로운 이름이 나왔네.'
🦜 키나코: '파인튜닝(fine-tuning)과 학습을 위한 API야. Inkling은 거기서도 사용할 수 있게 됐어.'
🐹 돗치: '파인튜닝이라는 건, 요컨대 AI를 세밀하게 설정하는 거잖아?'
🦜 키나코: '조금 달라. 설정이 아니라, 추가로 학습시켜서 자신의 용도에 맞게 재구성하는 거야.'
🐹 돗치: '아~ 손잡이를 만지는 게 아니라, 다시 단련시키는 쪽인가! 그럼 알겠네.'
🦜 키나코: '여기서 숫자에 대한 이야기를 할 건데, 먼저 조건을 말할게. Tinker의 요금 단계는 공식적으로 나와 있지 않아.'
🦜 키나코: '알고 있는 건, 공개했을 때 한정 기간으로 50퍼센트 할인 안내가 있었다는 것까지야.'
🦜 키나코: '아까 말했듯이 한정 기간이라서, 지금도 이어지고 있는지는 알 수 없어.'
🐹 돗치: '뭐야, 가장 중요한 가격이 모르는 거야! 상업적인 이야기인데.'
🦜 키나코: '모르는 건 모른 채로 두는 게 좋아. 채우면 거짓말이 되니까.'
🐹 돗치: '그럼 말이야, 재구성하고 싶으면, 그 Tinker에 돈을 지불할 수밖에 없잖아?'
🦜 키나코: '거기도 달라. 가중치는 무료로 얻을 수 있으니, 자기 곳에 두고 재구성해도 돼.'
🐹 똔치: “에, 그럼 누가 돈을 내는 거야? 공짜로 된다면, 다들 공짜로 안 쓸 거야?”
🦜 키나코: “누가 비용을 지불하는지에 대해서는 공식 측에서 이유를 설명하고 있는 건 아니야. 그래서 나도 추측으로는 말하지 않을게.”
🦜 키나코: “분명한 것은, 무료의 진입점과 유료의 출구가 같은 모델로 연결되어 있다는 거야.”
🐹 똔치: “과연! 시식은 무료, 코스는 유료. 내가 좋아하는 상거래 방식이네.”
🦜 키나코: “흥미로운 점은, 읽을 수 있는 길이가 경로에 따라 바뀐다는 거야.”
🦜 키나코: “Hugging Face의 가중치는 최대 100만 토큰이야. Tinker 쪽은 64K와 256K 옵션이거든.”
🐹 똔치: “무료가 더 오래 읽을 수 있다니, 뭔가 반전 느낌이다.”
🦜 키나코: “숫자만 나열하면 그렇게 보이지. 여기도 순위 이야기와 같은 건데, 보이는 방식이 뒤집어지는 지점이야.”
🐹 똔치: “공짜가 더 오래 읽고, 돈을 내는 쪽이 짧다니, 점점 알기 어려워진다.”
🦜 키나코: “경로가 다르면 담겨 있는 구조도 달라. 다만 그 이유까지 공식은 설명하고 있지 않아.”
🐹 똔치: “근데 말이야, 1위를 노리지 않는 건, 그거 그냥 변명 아니야?”
🦜 키나코: “그 반론이 나올 거라고 생각했어. 일단 만든 사람 이야기부터 할게.”
🦜 키나코: “미리 전제할게. 여기부터의 경력과 금액은 회사의 공식 발표가 아니라 보도 기반이야.”
🦜 키나코: “보도에 따르면, Mira Murati는 2024년 9월까지 OpenAI의 CTO를 역임했어.”
🦜 키나코: “2023년 11월 거버넌스 위기 때는 임시 CEO 역할도 잠시 맡았다고 전해지고 있어.”
🐹 똔치: “한가운데에 있던 사람이구나…. 그걸 그만두고 자기 회사를 만든 건가?”
🦜 키나코: “2025년 2월, 샌프란시스코에서 Thinking Machines Lab을 공동 창업했다고 보도되고 있어.”
🦜 키나코: “그리고 2025년 7월, 보도 기반으로 약 20억 달러를 조달했어. 평가액은 약 120억 달러로 되어있어.”
🐹 똔치: “20억 달러! 내 해바라기 씨앗으로 몇 봉지 살 수 있는지 계산이 안 되네.”
🦜 키나코: “2025년 11월에는 약 500억 달러의 평가로 추가 조달 협상이 전해졌어.”
🦜 키나코: “다만, 2026년 1월 시점에서는 성사되지 못하고 120억 달러에 머물러 있다고 해.”
🐹 똔치: “그렇게 돈이 많은데, 왜 1위를 차지하려고 안 하는 거야?”
🦜 키나코: “이건 회사의 공식적인 발표가 아니라 분석 회사의 해석이야. 벤치마크의 최고 순위가 아니라, 재구축을 통해 벌어들이는 쪽으로 기울이고 있는 거지.”
🦜 키나코: “그래서 41위 데뷔는 그 자기 포지셔닝과 모순되지 않아.”
🐹 똔치: “아… 진 41위가 아니라, 거기에 놓은 41위라는 거구나!”
🦜 키나코: “응. 이 선택에 이름을 붙인다면, 승부의 판을 바꾸는 방식이라고 할 수 있어.”
🐹 똔치: “스모로 치면, 요코즈나가 정면으로 맞서지 않는다는 거네. 나도 그쪽이 좋아.”
🦜 키나코: “또 하나. Inkling-Small이라는 작은 형제 모델도 공개되었어.”
🦜 키나코: “이것도 1차 자료가 아니라, 2차 보도에 의존하는 부분이 커. 그런 마음으로 들어줘.”
🦜 키나코: “총 276B이고, 구동되는 건 12B야. 대략 4분의 1 크기인데, 성능은 근접하다고 여겨지고 있어.”
🐹 똔치: “4분의 1 크기에 비슷한 성능! 그쪽이 우리한테는 더 좋잖아.”
🦜 키나코: “작은 쪽이 다루기 쉽거든. 배포하는 입장에서는 거기서도 중요한 부분이야.”
🐹 똔치: “41위라는 숫자가, 처음 들었을 때랑 전혀 다르게 들리게 됐네.”
🦜 키나코: “순위는 말이야, 그 회사가 무엇을 노리고 있냐와 세트로 읽어야 하는 거야.”
🦜 키나코: “오늘 이야기는, 알게 된 것과 아직 모르는 것을 두 열로 나누어 놓을게.”
🦜 키나코: “알게 된 것. 가중치는 배포하고, 만드는 방식은 배포하지 않고, 재구축으로 벌어들인다. 이 세 가지 묶음이야.”
🐹 똔치: “케이크는 주지만, 레시피는 안 주고, 재구축하는 주방만 빌려주는 느낌이네.”
🦜 키나코: “그 주방에 해당하는 게 Tinker야. 무료와 유료가 같은 모델로 연결되어 있는 거지.”
🦜 키나코: “아직 모르는 것. 요금 단계, 45조 토큰의 내역, 구동하는 데 필요한 하드웨어 크기.”
🐹 똔치: “이 두 열 표는 저장해 둘게. 나중에 다시 볼 거니까.”
🦜 키나코: “그렇게 해 주면 기쁠 거야. 이 도박이 성공할지 여부는 아직 아무도 모르거든.”
🐹 똔치: “성공할지 안 할지 모르는 것에 20억 달러를 투자했잖아? 대단한 세계야.”
🐹 똔치: “41위를 노려서 차지했다고 단정적으로 말하게 되는 건, 아직 몇 년은 거리가 있을 것 같네.
🦜 키나코: '여러분은 어떻게 생각하세요? 최고를 향해 가지 않는 선택, 베팅으로 참여할 수 있을까요?'
🐹 밋치: '저는 솔직히 아직 망설이고 있어요. 하지만 저렴한 쪽으로 기울 것 같아요.'
🐹 밋치: '저는 41위에 놓기로 결심한 용기가 조금 마음에 들었어요.'
🦜 키나코: '…참고로 저는 순위 이야기를 하면서 저희 채널의 구독자 수도 몰래 보고 있었어요.'
🐹 밋치: '우리도 순위를 바꿀 때가 아니잖아! 주인님이 알아채기 전에 늘려야 해.'
🦜 키나코: '주인님 태블릿, 오늘도 배터리를 많이 사용했네. 돌려주기 전에 지워둘게.'
🦜 키나코: '가중치만 나눠주고 제작 방식은 안 알려줄 거야. 이 선 긋는 이야기는 사실 다른 곳에서도 일어나고 있어.'
🐹 밋치: '에, 거기서 끊는다고? 궁금한데.'
🦜 키나코: '그건 또 다른 영상에서. 오늘은 여기까지 할게.'
🐹 밋치: '그전에, 제가 부탁할 것이 하나 있어요.'
키나코&밋치의 테크 심층 분석에서는 AI/LLM을 중심으로 한 기술 전반을 햄스터(🐹 밋치)와 사랑앵무새(🦜 키나코)의 대화 형식으로 재미있게 설명합니다.
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