플래그십 모델 하나를 학습시키려면 막대한 연산 자원을 태워야 하고, 가중치는 한번 내보내면 거둬들일 수 없습니다. 그런데도 왜 이렇게 많은 회사가 오픈소스를 택할까요? 답은 자선과 무관합니다. 각자의 셈법을 읽어 두면 모델 선정 판단이 훨씬 단단해집니다.
여섯 곳, 여섯 가지 셈법
Meta가중치 공개
모델을 팔아 돈을 버는 회사가 아닙니다. 주력은 소셜 광고입니다. 모델을 무료 범용재로 만들면 경쟁사의 가격 책정 근거가 사라집니다. 경제학에서 보완재의 상품화라고 부르는 것으로, 내 보완재가 쌀수록 내 본업의 가치가 올라갑니다.
Google부분 오픈소스
작은 모델은 오픈소스로 풀어 개발자를 얻고, 플래그십은 비공개로 두고 API와 클라우드 서비스로 수익을 냅니다. 두 갈래로 갑니다. 생태계도 포기하지 않고, 최상위 성능의 가격 결정권도 넘기지 않습니다.
Mistral진짜 오픈소스
기반 모델을 Apache 2.0으로 풀어 기술적 평판을 쌓고, 수익은 기업 맞춤 개발과 온프레미스 구축 계약에서 얻습니다. 서비스로 돈을 벌지, API로 고객을 묶어 두지 않습니다.
알리바바 · Qwen전 라인업 오픈소스
오픈소스로 사실상의 표준을 세우고, 개발자가 그것을 파인튜닝하고 배포하면 결국 대량의 연산 수요가 클라우드로 돌아옵니다. 모델은 무료, 연산은 유료입니다. 이 경로가 작동하려면 생태계 규모가 충분히 커야 하기 때문에, 크기 라인업의 범위와 출시 빈도에서 줄곧 공격적인 태도를 보여 왔습니다.
DeepSeekMIT 오픈소스
MIT라는 가장 느슨한 라이선스를 쓰고, 자사 출력을 증류에 쓰는 것도 명시적으로 허용합니다. 지극히 낮은 마케팅 비용으로 전 세계적인 기술 평판을 얻습니다. 릴리스 한 번이 만들어 내는 주목도가 같은 비용의 마케팅을 훨씬 넘어섭니다.
OpenAI완전 비공개
비영리 오픈소스로 출발했다가 상업적 비공개로 방향을 틀었습니다. 최상위 성능 자체가 해자입니다. 오픈소스는 그 해자를 메우는 것과 같아서, 구독과 API 기반 사업 모델과 정면으로 충돌합니다.
규칙:한 회사가 오픈소스로 가느냐는 그 모델이 회사의 수익 구조에서 어느 자리에 있느냐로 갈립니다. 모델 자체가 상품인 곳은 비공개로 기울고, 모델이 고객 유입 통로이거나 보완재인 곳은 오픈소스로 기웁니다.
이 규칙을 여러분 자신에게 대입하면 어떤 결론이 나올까요? 지금 다니는 회사가 돈을 버는 방식과 가장 가까운 것을 하나 골라 보세요.
여러분의 회사는 무엇으로 돈을 버나요?
오픈소스 생태계의 실제 영향력은 어떻게 재는가
다운로드 수는 부풀리기 쉽고, 순위는 측정 방식을 바꾸면 달라집니다. 업계가 더 중요하게 보는 것은 파생 모델 수입니다. 얼마나 많은 개발자가 실제로 그 가중치를 가져다 새 모델을 학습시켜 공개했는가입니다. 이 숫자는 조작할 수 없습니다. 파생 모델 하나하나의 뒤에는 실제 연산 투자가 있기 때문입니다.
20만
파생 모델 수
이 규모에 처음 도달한 전 세계 오픈소스 모델 시리즈
10억
누적 다운로드 횟수
하루 평균 약 110만 회
약 400
누적 공개 모델 수
2023년부터 현재까지, 텍스트·멀티모달·코드 등 여러 분야를 아우름
데이터는 Hugging Face 플랫폼 집계, Qwen 시리즈, 2026-01-21 기준이며 시나 파이낸스, 이차이(Yicai), 둥팡차이푸(East Money) 등 여러 매체가 보도했습니다. 비교를 위해 덧붙이면, 이 시리즈의 파생 모델 수는 2025년 2월에 약 9만이었고 2025년 안에 10만을 넘었습니다. 확인일 2026-08-07.
이 숫자들이 실제로 말해 주는 것은 이것입니다. 개발자는 발로 투표합니다. 어떤 베이스 모델 위에서 학습을 이어 갈지 고를 때 이들이 따지는 것은 라이선스가 깨끗한지, 크기 라인업이 갖춰져 있는지, 커뮤니티에 바로 쓸 수 있는 툴체인이 있는지이고, 홍보와는 거의 관계가 없습니다. 그래서 파생 모델 수는 본질적으로 장기간에 걸친 사용자 선택의 기록입니다.
아직 밝혀지지 않은 사례 하나
위 여섯 곳의 전략은 제각각이고, 어디까지 여는지도 제각각입니다. 작은 크기만 열고 가장 강한 것은 자사 제품 안에 남겨 두는 곳이 있습니다. Google이 Gemma를 내놓고 Gemini는 지킨 것이 그렇습니다. 반대로 가장 강한 것을 그대로 열어 버리는 곳도 있습니다. DeepSeek의 R1은 MIT로 가중치를 공개했습니다. 그래서 「플래그십을 열 수 있는가」에는 하나의 정답이 없습니다. 업체마다, 모델마다 따로 봐야 합니다.
마침 아직 결론이 나지 않은 사례가 하나 있으니, 연습 삼아 써 볼 수 있습니다.
Qwen3.8-Max · 2026-08-03 발표
총 파라미터 2.4조, 활성 파라미터 950억
API는 이미 사용할 수 있습니다
공식적으로는 가중치를 오픈소스로 공개할 예정이라고 밝혔습니다
확인일 기준 가중치는 아직 공개되지 않았고, 어떤 라이선스를 채택할지도 발표되지 않았습니다
발표 날짜와 파라미터 규모는 여러 매체의 보도 기준입니다. 확인일 2026-08-07 기준: Hugging Face의 Qwen 공식 계정에는 이 모델이 아직 올라오지 않았고, 라이선스도 발표되지 않았습니다. 가중치가 실제로 공개되면 이 페이지를 갱신합니다.
「오픈소스로 공개하겠다」와 「이미 공개했다」는 서로 다른 이야기입니다. 말꼬리를 잡는 것이 아닙니다. 가중치가 나오기 전에는 거기에 어떤 라이선스가 붙을지 아무도 알 수 없습니다. 상업적 이용이 가능하고 부가 조건이 없는 표준 라이선스일 수도 있고, 사용자 수 상한이나 사용 범위 제한이 붙은 자체 라이선스일 수도 있습니다. 바로 이 한 가지가 여러분에게 그것이 오픈소스인지 아닌지를 결정합니다.
앞 절의 세 등급 표로 돌아가서, 이번에는 직접 판단해 보세요. 지금은 어느 등급에도 넣을 수 없습니다. 가중치가 공개되지 않았고 라이선스도 발표되지 않아서, 판단에 필요한 두 가지 정보가 모두 없습니다. 가중치가 나오면 라이선스를 펼쳐서 상업적 이용 제한이 적혀 있는지, 사용자 수 상한이 있는지, 출력을 다른 모델 학습에 쓰는 것을 허용하는지 확인하세요. 스스로 등급을 매길 수 있게 되면 이 절은 다 배운 것입니다.
한 가지 덧붙이면, 이 크기는 여러분 대부분 돌리지 못합니다. 2.4조 파라미터의 가중치 파일은 수 TB 단위이고, 이 장 마지막의 계산기에서도 돌릴 수 없음으로 표시됩니다. 「가중치 공개」와 「내가 돌릴 수 있다」는 서로 다른 이야기이고, 이 점은 어떤 대형 모델에도 그대로 적용됩니다.
모델을 선정하는 사람에게
이 절과 앞 절을 합쳐서 쓰면 됩니다.
먼저 라이선스를 봅니다. 쓸 수 있는지, 조건이 붙어 있는지 확인합니다. 다음으로 사업 논리를 봅니다. 이 회사가 오픈소스를 계속 이어 갈지 판단합니다. 모델로 직접 돈을 버는 회사는 오픈소스 정책이 언제든 조여질 수 있고, 오픈소스가 고객 유치 수단인 회사는 대체로 더 안정적입니다. 마지막으로 생태계의 두께를 봅니다. 파생 모델이 많고 커뮤니티 도구가 갖춰져 있다는 것은, 문제가 생겼을 때 검색으로 답을 찾을 수 있고 버그가 나도 이미 겪어 본 사람이 있다는 뜻입니다.
생태계 집중에는 대가도 따릅니다. 20만 개의 파생 모델이 소수의 베이스 모델 위에서 자라면, 이들은 같은 편향, 같은 표현 습관, 심지어 같은 오류까지 함께 물려받습니다. 이 장의 후반부에서 따로 다룰 문제입니다.