기업은 오픈소스 AI 모델을 채택해야 할까, 클로즈드소스 AI 모델을 채택해야 할까? (CB Insights, 2025년 2월 12일)

주요 내용

CB Insights의 보고서 *Should Enterprises Adopt Closed-Source or Open-Source AI Models?*는 오픈소스와 클로즈드소스 AI 모델 간의 성능 격차 축소와 비용 하락이 기업 채택 전략에 미치는 영향을 분석한다. 이는 생성 AI 분열 시리즈의 2부로, 1부에서 오픈소스와 클로즈드소스 기반 모델 생태계를 다뤘다. 보고서는 CB Insights의 30개 이상 고객 인터뷰와 데이터를 바탕으로 기업의 선택, 공급업체 생태계, 경제적 역학을 탐구한다.

1. 하이브리드 모델 접근법의 지배
   기업들은 단일 AI 모델에 의존하지 않고 다중 모델 실험을 우선시하고 있다.
   • 채택 현황: CB Insights의 인터뷰에 따르면, 94%의 기업이 2개 이상의 대형 언어 모델(LLM) 제공업체를 사용하며, 오픈소스와 클로즈드소스 모델을 혼합하는 하이브리드 전략을 채택한다.
   • 이유: 하이브리드 접근은 사용 사례별로 성능, 제어, 비용을 최적화하고 단일 제공업체 의존도를 줄인다. 예: Meta의 Llama(오픈소스)와 OpenAI의 GPT(클로즈드소스)를 병행 사용해 특정 작업(예: 고객 서비스 vs. 데이터 분석)에 맞춘다.
   • 트렌드: DeepSeek의 최근 모델 릴리스로 오픈소스 AI에 대한 개발자와 기업의 관심이 급증하고 있다.
2. 클라우드 제공업체의 핵심 역할
   클라우드 플랫폼은 생성 AI 시대의 핵심 인프라 파트너로, 오픈소스와 클로즈드소스 모델의 배포를 지원한다.
   • 직접 모델 제공: Amazon, Microsoft Azure, Google Cloud는 클로즈드소스 모델(예: Anthropic의 Claude)과 오픈소스 모델(예: Llama)을 호스팅한다.
   • 셀프 호스팅 지원: 클라우드는 기업이 오픈소스 모델을 자체 서버에 배포할 수 있는 도구(예: AWS의 Bedrock)를 제공해 데이터 프라이버시와 커스터마이제이션 요구를 충족한다.
   • 시장 영향: 클라우드 제공업체는 모델 배포의 중앙 허브로, 기업의 AI 채택을 가속화하며 오픈소스 모델의 접근성을 높인다.
3. 비용 역학의 빠른 변화
   오픈소스 개발, 효율성 향상, 경쟁 심화로 AI 모델 비용이 급감하고 있다.
   • 비용 하락: OpenAI의 토큰 비용은 2023년 이후 10배 감소했다. 오픈소스 모델은 라이선스 비용이 없지만, 인프라와 개발 비용이 필요하다.
   • 비용 고려: 기업은 오픈소스 모델의 초기 설정 비용(예: 서버, 튜닝)과 클로즈드소스 모델의 지속적 라이선스 비용을 비교해야 한다. 예: 소규모 데이터 분석은 오픈소스(Llama)가 비용 효율적이나, 고성능 챗봇은 클로즈드소스(GPT)가 유리할 수 있다.
   • 전략적 업데이트: 비용 하락으로 기업은 사용 사례별로 모델을 선택하며, 전면적인 오픈소스 또는 클로즈드소스 채택 대신 유연한 접근을 선호한다.
4. 성능 격차 축소
   오픈소스와 클로즈드소스 모델 간 성능 차이가 줄어들고 있다.
   • 사례: Meta의 Llama 모델은 클로즈드소스 모델(예: GPT-4)과 비교해 특정 작업(예: 텍스트 생성, 코드 작성)에서 경쟁력 있는 성능을 보인다.
   • 영향: 성능 격차 축소는 오픈소스 모델의 매력을 높이며, 특히 비용 민감도가 높은 기업(예: 중소기업)과 커스터마이제이션을 중시하는 기업(예: 금융, 헬스케어)에 어필한다.
   • 제한점: 보고서는 추론 모델(reasoning models)을 제외하며, 복잡한 의사결정 작업에서는 클로즈드소스 모델이 여전히 우위를 점할 수 있다.

시사점

1. 하이브리드 전략의 필수성
   94%의 기업이 다중 모델을 사용하는 것은 특정 사용 사례에 최적화된 유연성이 중요함을 보여준다. 예: 고객 서비스는 Llama로 비용을 절감하고, 고급 분석은 GPT-4로 정확도를 높인다.
   • 제안: 기업은 하이브리드 접근을 통해 리스크(단일 제공업체 의존, 비용 초과)를 완화하고, AI 워크플로우를 지속적으로 평가해 모델 조합을 최적화해야 한다.
2. 클라우드 인프라의 전략적 활용
   클라우드 제공업체는 오픈소스 모델의 셀프 호스팅과 클로즈드소스 모델의 즉시 배포를 지원하며 AI 채택의 허브로 작용한다. 예: AWS는 Arcee의 SLM 배포를 지원하며 데이터 프라이버시 요구를 충족했다(CB Insights AI 100, 2025).
   • 대응: 기업은 클라우드 플랫폼(예: Azure, Google Cloud)을 활용해 오픈소스 모델의 인프라 비용을 최소화하고, 보안 및 규제 준수(예: GDPR)를 보장해야 한다.
3. 비용 효율적 모델 선택
   비용 하락(예: OpenAI 토큰 비용 10배 감소)은 기업의 AI 예산을 재편하고 있다. 오픈소스 모델은 초기 비용이 높지만 장기적으로 비용 효율적이며, 클로즈드소스 모델은 빠른 배포와 안정성을 제공한다.
   • 방향: 기업은 사용 사례(예: 내부 문서 처리 vs. 고객 대응)와 예산을 기준으로 모델을 선택하고, 비용 모니터링 도구를 도입해 ROI를 극대화해야 한다.
4. 오픈소스 생태계의 성장 기회
   성능 격차 축소와 DeepSeek, Llama 같은 오픈소스 모델의 발전은 중소기업과 특화 산업(예: 금융, 헬스케어)에 기회를 제공한다. X에서 한 사용자는 “오픈소스 LLM은 중소기업의 AI 접근성을 높이고 있다”고 언급했다(X Post, 2025).
   • 기회: 스타트업과 기업은 오픈소스 모델을 커스터마이징해 독점 솔루션을 개발하고, 커뮤니티 협업(예: Hugging Face)을 통해 혁신을 가속화할 수 있다.
5. 규제와 보안 고려
   오픈소스 모델은 데이터 프라이버시와 커스터마이제이션에서 이점이 있지만, 보안 취약점과 관리 복잡성이 리스크다. 클로즈드소스 모델은 안정적이지만 데이터 통제력이 제한적이다.
   • 제안: 기업은 오픈소스 모델 사용 시 보안 점검(예: Vijil의 AI 보안 솔루션)을 강화하고, 클로즈드소스 모델 사용 시 제공업체의 데이터 정책을 철저히 검토해야 한다(CB Insights AI 100, 2025).

결론

CB Insights의 보고서는 오픈소스와 클로즈드소스 AI 모델 간 성능 격차 축소와 비용 하락이 기업의 하이브리드 채택 전략을 촉진한다고 강조한다. 클라우드 제공업체는 양 모델의 배포를 지원하며 AI 접근성을 높이고, 기업은 사용 사례별로 비용과 성능을 최적화하고 있다. 오픈소스 모델은 유연성과 비용 효율성을 제공하지만 보안 관리가 필요하며, 클로즈드소스 모델은 안정성과 빠른 배포를 보장한다. 기업은 하이브리드 접근, 클라우드 활용, 보안 강화를 통해 AI의 잠재력을 극대화해야 한다.