중국에서 제작된 AI 모델들이 선두를 달리는 미국 경쟁사들과의 성능 격차를 좁히는 동시에 사용 비용은 현저히 낮게 유지하면서, 미국 기업들 사이에서 영향력을 얻고 있습니다.

DeepSeek 및 Z.ai를 포함한 중국 기업들의 최근 모델 출시들은 Anthropic 및 OpenAI와 같은 선두 프런티어 (Frontier) 시스템과 비교했을 때 매우 경쟁력이 있다고 많은 이들에 의해 평가받고 있습니다. 이러한 역량의 발전은 많은 미국 AI 연구소들의 가장 진보된 모델들에 대한 토큰 (Token) 가격이 상승함에 따라 이루어졌으며, 이로 인해 기업들은 기술 사용과 관련된 예상치 못한 높은 비용 문제에 직면해 있습니다.

개발자들이 다양한 AI 모델에 접근할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 OpenRouter를 통해 미국 기업들이 중국 AI 모델에 사용하는 토큰의 비중은 2월 8일 이후 매주 30% 이상을 유지해 왔으며, 그 수치는 최고 46%까지 상승했습니다. 지난 12개월 동안의 평균은 불과 11%였으며, 2025년 상반기에는 4.5%로 떨어졌었습니다.

중국의 오픈 소스 (Open Source) 및 오픈 웨이트 (Open Weight) 모델의 부상은 미국 정부가 가장 강력한 AI 모델들을 규제하려 하고, 해외 대안 모델들의 급격한 채택을 어떻게 저지할지 고려하고 있는 시점에 나타나고 있습니다.

6월 말, OpenAI는 정부의 요청에 따라 새로운 모델 세트의 출시를 제한할 것이라고 밝혔습니다. 또한, Trump 행정부와 해당 기업 간의 긴박한 대치 이후, 그달에 Anthropic의 Mythos 및 Fable 모델에 대한 수출 통제도 해제되었습니다.

싱크탱크 Brookings의 John L. Thornton China Center 펠로우인 Kyle Chan은 CNBC에 "AI 비용이 치솟으면서 현재 중국 AI 모델들이 미국 기업들에게 특히 매력적으로 다가오고 있습니다"라고 말했습니다. "이전에는 미국 기업들이 모델의 종류와 상관없이 AI 도입을 우선시했다면, 이제는 비용을 더 의식하고 있습니다."

기업들이 새로운 제품을 만들고 내부 효율성을 높이기 위해 AI 모델을 배포하려 함에 따라, 엔지니어들은 점점 더 저렴한 오픈 소스 및 오픈 웨이트 모델을 실험하고 있으며, 그중 가장 뛰어난 성능을 가진 모델들은 중국 기업들에 의해 만들어지고 있습니다.

오픈 소스 (Open-source) 및 오픈 웨이트 (open-weight) 모델은 개발자가 AI 모델의 다양한 부분을 검사, 사용 및 때로는 수정할 수 있도록 허용합니다. 이는 OpenAI, Anthropic, Google이 제작한 많은 플래그십 모델과 같은 폐쇄형 시스템 (closed systems)과는 다르며, 폐쇄형 시스템에서는 코드와 내부 작동 방식이 독점 자산으로 유지됩니다.

지난 6월, AI 스타트업 Lindy는 트래픽의 100%를 Anthropic의 Claude 모델에서 DeepSeek으로 전환했습니다. DeepSeek은 2025년 초 폭발적인 출시와 함께 등장하여 4월에 새로운 모델을 출시한 중국 기업입니다.

CEO Flo Crivello는 CNBC와의 인터뷰에서 "우리는 그렇게 했고, 비용 곡선이 마치 바닥으로 추락하듯 급격히 떨어지는 것을 볼 수 있었습니다"라고 말했습니다. 그는 이 결정이 몇 달 안에 Lindy의 비용을 수백만 달러 절감할 것이라고 밝혔습니다.

개발자가 앱과 웹사이트를 배포하고 실행할 수 있는 플랫폼인 Vercel에서 DeepSeek의 게이트웨이 토큰 (gateway tokens) 점유율은 5월에서 6월 사이에 상승했습니다.

Vercel의 에이전틱 인프라 (agentic infrastructure) 책임자인 Harpreet Arora는 Z.ai의 GLM 5.2가 6월에 큰 화제 속에 출시되었으며, 2026년 Vercel이 추적한 모델 중 가장 빠른 채택률을 기록했다고 CNBC에 전했습니다. "출시 후 첫 전체 주간 동안 일일 토큰 볼륨은 약 27배 성장했으며, 이를 사용하는 고객 수는 약 80배 증가했습니다."

Arora는 "가격이 핵심적인 역할을 하고 있습니다"라고 말했습니다. "작업에 최고의 모델이 필요하지 않을 때, 팀들은 충분히 성능이 좋은 가장 저렴한 모델로 작업을 라우팅 (route)하기 시작했으며, 최근 중국에서 출시되는 모델의 물결이 이 시장을 점유하고 있습니다."

OpenRouter에서 데이터 및 분석 업무를 담당하는 Justin Summerville는 CNBC에 중국의 오픈 소스 모델들이 선두를 달리는 Anthropic 및 OpenAI 모델보다 "60%에서 90% 더 저렴할 수 있다"고 말했습니다.

OpenAI와 Anthropic은 논평 요청을 받았으나 아직 응답하지 않았습니다.

규제 산업을 위한 AI 에이전트 플랫폼인 LaunchLemonade에서의 사용량 측면에서는 여전히 Claude와 ChatGPT가 지배적이지만, GLM 5.2가 현재 해당 플랫폼의 상위 5개 모델에 진입했다고 LaunchLemonade의 CEO이자 설립자인 Cien Solon이 CNBC에 밝혔습니다.

"Z.ai 및 [Alibaba의] Qwen과 같은 중국 모델들은 특정 워크로드(workloads)에 대해 성능과 비용의 매력적인 조합을 제공하기 때문에 기업들에게 선택지가 되고 있습니다"라고 Cien은 말했습니다. "AI 전략이 더 성숙한 기업들은 기술적 또는 상업적 타당성이 있는 경우 이들을 사용하는 데 점점 더 기꺼이 나서고 있습니다."

중국 AI 모델의 성능 또한 향상되고 있습니다.

Brookings의 Chan은 이 모델들이 미국 경쟁사들의 "비용의 아주 일부분"에 불과하면서도 "미국의 최상위 프런티어 모델(frontier models)에 근접한" 수준으로 작동한다고 말하며, 현재 미국의 최상위 경쟁사들보다 "6개월에서 9개월" 정도 뒤처져 있다고 추정했습니다.

"새로운 오픈 소스 (open source) 모델들은 성능이 우수하며, 가장 복잡한 LLM(대규모 언어 모델) 작업을 제외한 모든 작업에서 역량을 입증하고 있습니다"라고 Summerville는 말했습니다.

GLM 5.2는 면밀히 관찰되는 한 에이전틱 벤치마크(agentic benchmark)에서 Anthropic의 Opus 4.8과 1% 포인트 차이 이내의 성능을 기록했으며, 비용은 약 5분의 1 수준이었습니다. 일부 연구자들은 GLM 5.2가 일부 사이버 벤치마크에서 미국의 최상위 연구소들과 대등한 성능을 낼 수 있다고 언급했습니다.

Crivello는 X(구 트위터)에 올린 게시물에서 DeepSeek V4로 전환함으로써 Lindy의 많은 핵심 유스케이스(use cases)에서 성능이 향상되었다고 밝혔습니다.

"기업들이 스스로 제어하고 적응할 수 있는 더 저렴한 AI 스택(AI stacks)으로 눈을 돌리는 동기가 점점 커지는 것을 보고 있으며, 오픈 소스(open-source) 및 오픈 웨이트(open-weight) 모델의 현 상태를 고려할 때 이는 종종 중국의 옵션을 활용하는 것을 의미합니다"라고 Hugging Face의 머신러닝(machine learning) 책임자인 Yacine Jernite가 CNBC에 말했습니다.

"사용자들이 성능은 뛰어나지만 가격과 접근성이 빠르게 변동될 수 있는 비싼 미국의 폐쇄형(proprietary) 모델을 선택해야 하거나, 비용을 통제하거나 자체적인 AI 스택을 소유하고 싶을 때마다 중국 모델을 유일한 실행 가능한 대안으로 사용해야 하는 상황에 놓이게 될 실질적인 위험이 존재합니다."