월요일 Decagon CEO Jesse Zhang은 “기업의 오픈 소스 AI에 대해 모두가 틀렸다”라는 제목의 도발적인 새로운 이론을 발표했습니다. 이 게시물은 오늘날 AI 경제에서 가장 흥미로운 모순 중 하나를 다루고 있습니다. 그는 자신의 회사에서도 더욱 성숙한 AI 배포가 더 가벼운 모델로 이동하고 있다고 말합니다. 그러나 고가의 최첨단 모델에 대한 전반적인 지출은 거의 꼼짝하지 않았습니다.
이는 프론티어 모델과 오픈 소스 모델 간의 관계에 대한 새로운 사고 방식입니다. Zhang에 따르면, 그들은 경쟁자가 아니며 오픈 소스 모델의 성공은 선구적인 실험실을 희생하여 이루어지지 않습니다. 대신, 이는 동일한 라이프사이클의 두 단계이며, 성숙해짐에 따라 더 저렴한 오픈 소스 대안으로 전달될 수 있는 사용 사례를 입증하는 데 사용되는 고가의 프론티어 모델이 있습니다.
보다 성숙한 사용 사례가 더 가벼운 모델로 전환됨에 따라 새로운 사용 사례가 계속해서 등장하고 프론티어 모델에 대한 전체 지출은 거의 감소하지 않습니다.
Zhang은 이 점을 뒷받침하는 많은 데이터를 제공하지 않지만 데이터를 찾는 것은 어렵지 않습니다. Vercel의 AI 게이트웨이 대시보드는 지난 주에만 DeepSeek가 토큰 볼륨 측면에서 선두가 되었으며 현재 회사 인프라를 통과하는 토큰의 1/3 이상을 처리하고 있음을 보여줍니다. 인기 있는 GLM-5.2 모델을 개발한 연구소인 Z.ai는 같은 기간 동안 4위를 차지했습니다.
그러나 전체 토큰 지출을 아래로 스크롤하면 Anthropic이 여전히 플랫폼 전체 AI 지출의 절반 이상을 차지하고 있음을 알 수 있습니다. 최근 변화의 대부분은 Anthropic의 가격 상승에서 비롯된 것이므로 지난 한 달 동안 주가는 약간 하락했지만 크게 하락하지는 않았습니다.
OpenRouter는 훨씬 더 큰(그러나 약간 덜 전문적인) 시장 부문을 포착하면서 비슷한 이야기를 전합니다. DeepSeek V4 Flash는 주당 5.3조 개의 토큰을 처리하여 전체 사용량 측면에서 가장 높은 상승세를 보이고 있습니다. 가장 인기 있는 프론티어 모델인 Opus 4.8은 2조 달러가 조금 넘는 금액을 관리합니다. OpenRouter는 총 지출을 기준으로 모델의 순위를 매기지 않지만 Opus 4.8의 평균 토큰 비용은 V4 Flash보다 약 23배 더 높습니다(단지 6센트에 비해 백만 토큰당 1.37달러). 이는 Opus가 여전히 지출에서 가장 큰 비중을 차지하고 있음을 의미합니다.
이 수치는 최신 진입자인 Nvidia의 Nemotron을 반영하지도 않습니다. Nemotron은 Nvidia의 강력한 유대 관계와 모델의 극도의 적응성 덕분에 선두로 이동할 준비가 되어 있습니다.
이 숫자는 AI 수명주기에 대한 Zhang의 주장을 완전히 입증하지는 않지만 Anthropic과 같은 선구적인 연구소가 오픈 소스의 부상으로 인해 큰 어려움을 겪고 있지 않다는 것을 보여줍니다. 적어도 아직은 그렇습니다. 한 가지 설명은 AI가 처리할 수 있는 작업 시장이 너무 빠르게 성장하여 최고의 모델이 초기 단계 배포를 지배하는 것만으로도 자신의 위치를 유지할 수 있다는 것입니다. Zhang이 말했듯이 “Pioneer 연구소는 계속해서 발견물을 소유하게 될 것입니다. 오픈 소스는 점점 더 생산물을 소유하게 될 것입니다.” 또 다른 설명은 고객이 오픈 소스로 전환하고 있지만 많은 사용 사례가 너무 어려워 더 저렴한 대안으로 완전히 대체할 수 없다는 것입니다.
그럼에도 불구하고, 이 2단계 모델 경제는 AI 경제의 상대적으로 안정적인 특징이 될 수 있습니다.
최근인 지난 9월에 나는 재단의 연구실이 스타벅스에 커피 원두를 판매하게 될 가능성, 즉 애플리케이션 계층이 수익을 거두는 동안 입력 역할을 하게 될 가능성에 대해 쓴 적이 있습니다. 예를 들어, 수직형 AI 게임은 더 가벼운 모델로 이동했고 “GPT 래퍼” 스타트업의 경제성은 대체로 안정적으로 유지되었습니다.
그러나 우리는 또한 토큰을 위한 토큰인 프런티어 공급자가 시장에서 가장 인기 있는 부분인 프리미엄 토큰 가격을 유지할 수 있다는 것을 확인했습니다. 그리고 그것은 조만간 바뀔 것 같지 않습니다.
당사 기사의 링크를 통해 구매하시면 당사에서 소액의 커미션을 받을 수 있습니다. 이는 당사의 편집 독립성에 영향을 미치지 않습니다.


