최근 중국 인공지능(AI) 기업들이 저비용 오픈웨이트 모델을 본격적으로 확산시키면서 글로벌 AI 경쟁의 판도가 미·중 국가 대결에서 비용 및 개방성 중심으로 급변하고 있다는 분석이 제기됐다. 제한된 반도체 접근성이 발생하는 가운데, 중국 기업들은 효율성과 해외 개발자 생태계를 중요시하며, 미국 기업들의 폐쇄형 모델과의 경쟁에서 차별화를 추구하고 있다.

포천(Fortune)의 기고문에서 조 응아이(Joe Ngai)와 닉 렁(Nick Leung)은 딥시크(DeepSeek), 큐원(Qwen), 미니맥스(MiniMax)와 같은 중국 오픈웨이트 모델의 주요 발전 사례를 소개했다. 이들은 중국 기업들이 전통적인 미국 대형 데이터센터의 경로를 그대로 따라가기보다는, 오히려 효율성과 개방성을 중심에 둔 다른 방향으로 나아가고 있다고 분석했다.

딥시크는 2026년 4월 V4 모델의 프리뷰를 공개하며 V4-프로 모델을 전체 파라미터 1조6000억 개, 활성 파라미터 490억 개로 소개했다. V4-플래시는 전체 파라미터가 2840억 개, 활성 파라미터 130억 개를 탑재하였으며, 두 모델 모두 100만 토큰의 컨텍스트를 지원한다.

딥시크의 API 가격체계에 따르면, V4-플래시의 100만 입력 토큰 가격은 0.14달러(약 200원), 출력 토큰 가격은 0.28달러(약 400원)이다. 반면, 오픈AI(OpenAI)가 2026년 7월 출시한 GPT-5.6 루나는 100만 입력 토큰당 1달러(약 1429원), 출력 토큰당 6달러(약 8574원)로 가격 차이가 크다. GPT-5.6 루나는 비용 효율형 모델로 분류되어 있지만, 딥시크의 경쟁력 있는 가격 설정은 주목할 만한 요소이다.

그러나 중국 매체가 제시한 ‘딥시크 V4-플래시의 지능지수가 GPT-5.6 루나보다 1점 낮다’는 자료는 공개된 자료에서 재확인되지 않았다. 인공지능 분석 기관 Artificial Analysis는 GPT-5.6 루나 하이의 지능지수를 46으로, 딥시크 V4-플래시의 지능지수를 40으로 평가했다.

가격 경쟁의 배경에는 오픈웨이트 모델의 배포 방식이 크게 작용하고 있다. 학습된 모델 가중치를 공개함으로써 개발자와 기업들은 자사의 환경에서 모델을 실행하고, 필요에 따라 조정할 수 있게 된다. 이러한 현상은 중국 기업들이 오픈웨이트 모델을 해외 이용자 확보에 활용하는 방법으로 분석되고 있으며, 일부 미국 기업들도 민감한 업무에는 미국 모델을 활용하되, 일반적인 분석에는 중국 오픈웨이트 모델을 고려하고 있다.

카이푸 리(Kai-Fu Lee) 시노베이션벤처스 창립자는 "그들이 중국산이어서가 아니라, 열려 있기 때문에 중국 모델을 선택한다"며, 국적보다 접근성과 수정 가능성이 모델 선택에 영향을 미친다고 설명했다. 미국 기업들도 개방형 전략을 도입하고 있으며, 오픈AI는 2025년 8월에 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b 모델을 아파치 2.0 라이선스 기준으로 공개하여 이용자 통제 하에 실행될 수 있는 오픈웨이트 추론 모델로 선보였다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영자는 중국 오픈소스 모델에 대해 "훌륭하다"고 평가하며, 뛰어난 모델은 활용되어야 한다고 주장했다. 반면, 스콧 베센트(Scott Bessent) 미국 재무장관은 중국 오픈소스 모델에서의 지식재산권 침해가 발견되면 제재를 할 수 있다는 입장을 밝혔다. 미국이 현재 중국산 오픈소스 AI 모델을 즉각적으로 금지할 가능성을 배제하는 의견도 존재하지만, 구체적인 정책과 시행 일정은 아직 제시되지 않고 있다.

이번 경쟁은 특정 암호화폐나 블록체인 프로젝트와 연결될 필요는 없지만, AI 모델 비용 감소, 오픈소스 인프라 확산, 엔비디아 GPU 수요 급증 및 미국의 대중 반도체 수출 통제의 효과가 모두 맞물리면서 AI와 반도체 산업의 복잡한 경쟁 구도를 형성하고 있다.