일론 머스크와 샘 올트먼이 법정에서 만났다. OpenAI의 미래를 두고 벌인 이 분쟁, 표면상은 계약 위반이지만 그 아래엔 더 근본적인 싸움이 있다. AI를 누구를 위해 만드느냐는 질문. 이게 지금 AI 업계 전체를 가르는 균열이다. 비영리냐 영리냐, 오픈소스냐 폐쇄형이냐 — 이 선택들이 AI 기술이 세상과 만나는 방식을 결정한다.
철학이 다르면 AI도 다르다
AI 개발에서 ‘어떤 목적으로 만드느냐’는 생각보다 훨씬 많은 것을 결정한다. 투자 유치 방식부터, 어떤 데이터를 쓸지, 위험한 기능을 공개할지 말지까지. 이 철학 차이가 제품 설계에 고스란히 드러난다. 크게 세 가지 기준에서 갈린다.
- 안전성: AI가 오용될 가능성을 얼마나 통제할 것인가. 군사용 AI, 딥페이크 생성기 같은 기술에 어디까지 브레이크를 걸 것인지
- 접근성: AI 혜택이 실리콘밸리 기업이나 G7 국가에만 집중되지 않고 실제로 퍼질 수 있는지
- 투명성: 모델이 어떻게 작동하는지, 어떤 데이터로 학습했는지를 외부에 공개하는 범위
이 세 축에서 어디에 무게를 두느냐에 따라 같은 AI 기업도 전혀 다른 조직이 된다. 안전성을 최우선으로 두면 제품 출시가 늦어지고, 접근성을 강조하면 수익 모델이 복잡해지고, 투명성을 높이면 기술이 경쟁자에게 흘러간다. 서로 충돌하는 가치들이다.
비영리 모델 — 이상은 좋다, 돈이 문제다
초기 AGI(범용 인공지능) 연구를 이끈 스타트업들 중 상당수는 비영리 단체로 출발했다. 연구 결과를 논문으로 공개하고, 주주 이익이 아닌 ‘인류의 복지’를 사명서에 박아놓는 방식이다. 철학적으론 맞다. 근데 현실은 녹록지 않다.
- 공공성 강조: 이윤 구조에서 벗어나 사회 문제 해결을 최우선에 둘 수 있다. 의료 AI, 기후 모델링 같은 수익성 낮은 연구에 집중하기 좋다
- 연구 공개: 오픈소스 프로젝트처럼 결과물을 커뮤니티와 나눠서 전체 AI 생태계 수준을 끌어올린다
- 윤리 우선: 상업적 압박이 없으니, AI 위험 시나리오를 깊이 파고들 시간적 여유가 생긴다
문제는 GPU 클러스터 임대비가 월 수백억 원대라는 거다. 비영리 구조로는 이 비용을 감당하기가 점점 어렵다. 우수한 연구자들도 연봉이 세 배인 빅테크에 빠져나간다. 이상과 현실의 간극이 너무 커서, 비영리를 끝까지 유지한 대형 AI 조직은 손에 꼽힌다.
영리 모델 — 빠르고 강하다, 대신 방향이 흔들린다
구글 딥마인드, 메타 AI, 아마존, 엔비디아. 이 회사들의 공통점은 주주가 있다는 것이다. 분기 실적이 AI 연구 방향을 건드린다. 나쁘게만 볼 건 아니다. 영리 모델의 장점은 꽤 실질적이다.
- 빠른 개발 주기: 시장 경쟁 압박이 출시 속도를 강제로 높인다. 6개월마다 새 모델이 나오는 게 이 구조 덕분이다
- 자금력: 투자자들이 수익 가능성을 보고 수조 원을 꽂는다. 연구 규모 자체가 달라진다
- 인재 유치: 스톡옵션에 고액 연봉 패키지. 세계 최고 AI 연구자들이 모이는 건 돈이 되는 곳이다
근데 이게 곧 한계이기도 하다. 수익성 없는 안전 연구는 뒤로 밀린다. 특정 기업 몇 곳이 AI 인프라 전체를 장악하면서 기술 독점 우려도 커지고 있다. AI 모델 성능 경쟁은 치열한데, 그 모델이 내뱉는 편향이나 오작동에 대한 책임 구조는 여전히 불명확하다. 이게 이 모델의 가장 큰 약점이다.
하이브리드 모델 — 두 마리 토끼, 잡혔나
비영리로 시작했다가 영리 자회사를 만드는 구조. OpenAI가 대표 사례다. 비영리 재단이 영리 법인을 지배하면서 ‘사명은 지키되 돈은 번다’는 아이디어. 이론적으로는 깔끔하다.
- 자금 확보: 마이크로소프트 같은 투자자로부터 수백억 달러를 유치하면서도 비영리 원칙을 내세울 수 있다
- 인재 유인: 영리 법인 구조로 시장 수준 연봉을 지급할 수 있다
- 사명 유지 시도: 비영리 이사회가 영리 법인의 방향성을 통제하는 구조를 설계한다
현실은 달랐다. MIT Tech Review가 전한 바에 따르면, OpenAI 창립자들 사이에서 이 구조가 결국 법적 분쟁으로 이어졌다. 비영리 사명과 영리 압박이 충돌하면서 내부 갈등이 쌓인 결과다. 솔직히 두 마리 토끼를 동시에 잡는 게 말처럼 쉬운 게 아니다. 수익이 커질수록 ‘인류를 위한다’는 문장은 점점 장식처럼 보인다는 비판이 나오는 이유이기도 하다.
오픈소스 vs 폐쇄형 — 어디서 갈리나
개발 철학의 또 다른 축. 코드와 모델 가중치를 공개하느냐, 잠그느냐. 이 선택이 생각보다 많은 것을 바꾼다.
- 오픈소스 AI:
- 장점: 투명하고, 커뮤니티가 버그를 고치고 기능을 확장한다. 접근성 면에서 압도적이다
- 단점: 한번 풀린 모델은 회수가 불가능하다. 악의적 사용자가 무기화하거나 딥페이크에 활용하면 손쓸 방법이 없다
- 폐쇄형 AI:
- 장점: 기술 통제가 되니 오용 리스크를 줄일 수 있다. 안정적인 수익 모델도 가능하다
- 단점: 특정 기업 몇 곳만 핵심 AI 기술을 독점한다. 외부 검증이 어렵고, 블랙박스 문제가 생긴다
메타는 Llama 시리즈를 오픈소스로 풀었다. 구글은 Gemma를, 미스트랄은 자사 모델을 공개했다. OpenAI는 이름과 달리 최신 GPT 모델을 공개하지 않는다. 이 선택들이 각 기업의 철학을 가장 직접적으로 드러낸다. 어떤 게 맞다고 단정하기 어렵다. 다만 한쪽 극단으로만 가면 문제가 생긴다는 건 이미 여러 번 확인됐다.
결국 어떤 구조가 맞는 건가
정답은 없다. 이걸 인정하는 게 출발점이다. 비영리의 공공성, 영리의 효율성, 오픈소스의 개방성, 폐쇄형의 통제력 — 각각 포기할 수 없는 가치를 담고 있다. 단 하나의 모델로 수렴할 가능성도 낮다.
결정적으로, AI의 미래는 어떤 구조를 택하느냐보다 그 구조 안에서 어떤 결정을 내리느냐에 달려 있다. 영리 기업도 안전 연구에 투자할 수 있고, 비영리 조직도 내부 권력 다툼으로 무너질 수 있다. 제도적 감시와 사회적 합의가 없으면 어떤 구조든 시간이 지나면 삐뚤어진다. AI 성능이 빠르게 올라가는 만큼, 이 기술을 어떤 방향으로 쓸지에 대한 논의도 같은 속도로 따라가야 한다. 기술만 앞서 달리고 철학이 뒤처지면, 그 간극을 메우는 건 결국 사고가 나고 나서다.
AI리서치팀
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