오픈소스 AI가 기업 현장에서 다시 주목받고 있다. 한동안 상용 초거대 모델과 클라우드 기반 API가 주류로 자리 잡았지만, 비용 부담과 통제력 한계가 드러나면서 흐름이 반전되고 있다. 기업들은 이제 성능 경쟁보다 지속 가능한 운영과 예측 가능한 비용 구조를 우선 고려하고 있다.

가장 큰 동력은 비용 문제다. 상용 AI 모델은 사용량이 늘어날수록 비용이 급격히 증가하며, 장기 운영 시 부담이 커진다. 반면 오픈소스 모델은 초기 도입과 최적화에 일정한 노력이 필요하지만, 이후에는 사용량에 따른 추가 비용 압박이 상대적으로 적다. 대규모 트래픽을 처리하거나 내부 시스템에 상시 적용해야 하는 기업일수록 이 차이는 더욱 분명하게 드러난다.

투명성 역시 중요한 선택 기준이다. 오픈소스 AI는 모델 구조와 학습 방식, 한계를 직접 확인할 수 있어 신뢰 확보가 용이하다. 이는 규제 대응과 내부 검증이 필요한 기업에게 큰 장점으로 작용한다. 블랙박스에 가까운 상용 모델과 달리, 문제가 발생했을 때 원인을 추적하고 수정할 수 있는 여지가 있다는 점이 채택을 촉진하고 있다.

커스터마이징 수요도 오픈소스 확산을 뒷받침한다. 기업은 업무와 데이터 특성에 맞춰 모델을 조정하고, 불필요한 기능을 제거해 효율을 높일 수 있다. 이는 범용 상용 모델로는 달성하기 어려운 영역이다. 특히 산업별 전문 용어와 프로세스가 중요한 환경에서는 오픈소스 기반 접근이 더 현실적인 선택으로 평가받고 있다.

오픈소스 AI의 재부상은 기업의 AI 전략이 성숙 단계로 접어들었음을 보여준다. 화려한 성능 지표보다 비용 관리, 투명성, 통제 가능성이 우선순위로 올라왔다. AI를 실험이 아닌 장기 운영 자산으로 바라보는 시각이 확산되면서, 오픈소스는 다시 한 번 실무 중심의 해법으로 자리 잡고 있다.

글 / 한만수 news@cowave.kr

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