중국 문샷 AI, 최초 1조 파라미터 오픈소스 모델 공개... 실리콘밸리 AI 지배력에 도전장
키미 K2의 전례 없는 규모와 혁신적인 아키텍처는 글로벌 AI 경쟁의 새로운 국면을 예고하며, 시장 역학 및 투자 전략에 중대한 영향을 미칠 것입니다.
2025년 7월 11일, 문샷 AI(Moonshot AI)가 세계 최초의 1조 파라미터 오픈소스 언어 모델인 키미 K2(Kimi K2)를 공개하면서 인공지능 지형은 극적으로 변화했습니다. 이는 단순한 기술적 성과를 넘어, 딥시크(Deepseek)와 더불어 중국이 오픈소스 AI 개발의 강력한 세력으로 부상했음을 알리는 신호탄이며, 독점 모델과 오픈AI(OpenAI)의 차기 오픈소스 모델에 직접적인 도전장을 내민 것입니다.
얼마 지나지 않아 오픈AI는 추가 개선의 필요성을 언급하며 자사의 오픈소스 LLM(대규모 언어 모델) 출시 연기를 발표했습니다. 에이든 클라크(@aidan_clark)의 게시물에 따르면, 그는 해당 모델이 기능적인 측면에서 "경이롭다"고 언급하면서도, 오픈AI는 오픈소스 출시에 대한 높은 기준을 가지고 있으며 모델이 "모든 면에서" 그 기준을 충족하기를 원한다고 밝혔습니다. 그는 "이 모델은 절대 폐기될 수 없다!"고 강조하며, 오픈AI가 이 모델을 오랫동안 지속될 플래그십 오픈소스 모델로 만들겠다는 의지를 드러냈습니다.
크기가 곧 전략: 1조 파라미터의 승부수
키미 K2는 384개의 전문가(experts)를 갖춘 정교한 희소 혼합 전문가(sparse Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용하며, 추론(inference)당 8개의 전문가만 활성화됩니다. 이 설계는 총 1조 개의 파라미터를 유지하면서도 실제 작동 시에는 320억 개의 활성 파라미터만 활용하는 놀라운 위업을 달성합니다. 이는 비례적인 컴퓨팅 오버헤드 없이 엄청난 모델 용량을 제공합니다.
모델의 성능 지표는 그 야망을 드러냅니다. 코딩 벤치마크에서 K2는 에이전트 모드의 SWE-bench Verified에서 65.8%의 성공률을 기록하여 GPT-4.1의 54.6%를 능가했지만, 클로드 소네트 4(Claude Sonnet 4)에는 못 미쳤습니다. 대화형 프로그래밍 능력을 측정하는 LiveCodeBench에서는 K2가 53.7%를 기록하며 실제 개발 시나리오에서의 역량을 입증했습니다.
이러한 결과는 K2를 현존하는 가장 강력한 오픈소스 기반 모델로 자리매김하게 하지만, 시장 관찰자들은 딥시크 R1(DeepSeek R1)이나 GPT-o1과 같은 모델에서 발견되는 추론 강화 기능이 부족하다는 중요한 차이점을 지적합니다.
뮤온 혁명: 혁신과 논란의 교차점
K2의 기능 뒤에는 AI 연구 커뮤니티 내에서 뜨거운 논쟁을 불러일으킨 기술 혁신이 있습니다. 이 모델은 문샷 AI가 널리 사용되는 AdamW 옵티마이저보다 우수한 토큰 효율성을 제공한다고 주장하는 맞춤형 최적화 알고리즘인 뮤온(Muon) 옵티마이저를 사용하여 전적으로 훈련되었습니다.
알고 계셨나요? 뮤온 옵티마이저는 대규모 언어 모델, 특히 키미 K2와 같이 행렬 기반 아키텍처의 토큰 효율성과 스케일링 안정성을 개선하기 위해 도입된 새로운 훈련 방법입니다. AdamW와 같이 요소별 업데이트를 수행하는 기존의 옵티마이저와 달리, 뮤온은 행렬 수준에서 작동하며 핵 노름 소프트맥스(Nuclear Norm Softmax, NS)를 적용하여 가중치 행렬의 스펙트럼 노름(spectral norm)을 제어합니다. 이는 본질적으로 업데이트 중 가장 큰 특이값(singular values)을 제한하는 것입니다. 이러한 스펙트럼 노름 제어는 특히 최대 업데이트 파라미터화(Maximal Update Parametrization, MuP)와 결합될 때 더욱 안정적이고 효율적인 최적화를