오픈AI 최고기술책임자(CTO) 출신 미라 무라티가 설립한 스타트업 '싱킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab)'이 첫 인공지능(AI) 모델을 공개하며 오픈AI와 앤트로픽 등 대형 AI 기업들의 독점 구도에 도전장을 던졌다.

자체 데이터를 활용해 자유롭게 맞춤형 AI를 개발할 수 있는 '오픈 웨이트(Open Weights)' 방식을 채택한 것이 핵심으로, AI 산업이 폐쇄형 모델 중심에서 개방형 생태계로 확장되는 전환점이 될 수 있다는 분석이 제기됐다.

▲ 첫 AI 모델 '잉클링' 공개…오픈 웨이트 전략 채택

15일(현지 시각) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 싱킹 머신스 랩은 첫 AI 모델인 '잉클링(Inkling)'을 공개했다.

잉클링은 총 9,750억 개의 파라미터를 갖춘 대규모 언어모델이지만, 오픈AI와 앤트로픽의 최상위 폐쇄형 모델보다는 상대적으로 작은 규모다.

가장 큰 특징은 '오픈 웨이트' 방식으로 공개됐다는 점이다. 개발자와 기업들이 자체 데이터를 활용해 모델을 자유롭게 수정하고 재학습할 수 있도록 설계됐다.

회사는 "잉클링은 다양한 분야에서 균형 잡힌 성능을 갖춘 기반 모델로 개발됐다"며 "현재 시장에서 가장 강력한 모델은 아니지만 높은 확장성과 유연성을 목표로 했다"고 설명했다.

▲ "성능보다 활용성"…AI 개발 비용 낮춘 구조

싱킹 머신스 랩은 최상위 AI 모델들과 성능 경쟁을 벌이기보다 비용 대비 성능 최적화에 초점을 맞췄다고 밝혔다.

잉클링은 약 1조 개에 가까운 파라미터를 보유하고 있지만 실제 추론 과정에서는 410억 개만 활성화되는 '희소 활성화(Mixture of Experts)' 구조를 적용했다.

이를 통해 연산량을 크게 줄여 AI 서비스를 더 빠르고 저렴하게 운영할 수 있도록 설계했다.

회사는 기업들이 초거대 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 산업용 AI를 활용할 수 있도록 하는 것이 목표라고 설명했다.

▲ '틴커' 플랫폼으로 기업 맞춤형 AI 지원

싱킹 머신스 랩은 지난해 공개한 클라우드 기반 AI 개발 플랫폼 '틴커(Tinker)'와 잉클링을 연계해 제공할 계획이다.

틴커는 개발자와 연구자가 노트북 한 대만으로도 대규모 AI 모델을 자체 데이터에 맞게 미세조정(Fine-tuning)할 수 있도록 지원하는 서비스다.

이를 통해 복잡한 슈퍼컴퓨터 인프라를 직접 구축하지 않아도 기업 맞춤형 AI를 개발할 수 있도록 하는 것이 핵심 전략이다.

▲ 브리지워터 사례…"GPT-5보다 금융 업무 성능 우수"

싱킹 머신스 랩은 지난달 세계 최대 헤지펀드 브리지워터 어소시에이츠와 공동 연구 결과도 공개했다.

브리지워터는 중국 알리바바의 오픈모델 'Qwen3-235B'를 틴커 플랫폼으로 자체 데이터에 맞게 재학습시킨 결과 금융 문서 분류 업무에서 GPT-5와 앤트로픽의 클로드 오퍼스보다 높은 성능을 기록했다고 밝혔다.

동시에 컴퓨팅 비용은 기존 대비 13배 이상 절감한 것으로 나타났다.

이는 반드시 가장 거대한 AI 모델이 최고의 생산성을 보장하는 것은 아니라는 점을 보여주는 사례로 평가됐다.

▲ 미국 AI 생태계, 중국 오픈모델 견제 본격화

이번 모델 공개는 미국 AI 업계가 중국 오픈소스 AI의 확산에 대응하려는 움직임과도 맞물려 있다.

최근 미국 기업들은 비용 절감과 활용성 확대를 위해 알리바바와 Z.ai 등 중국 기업들이 공개한 오픈 웨이트 AI 모델을 적극 활용하고 있다.

이에 따라 실리콘밸리에서는 미국 자체의 개방형 AI 생태계를 구축해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

싱킹 머신스 랩 역시 이러한 흐름 속에서 미국산 오픈모델의 대안으로 자리매김하겠다는 전략을 내세웠다.

미라 무라티 CEO(Photo : [로이터/연합뉴스 제공])

▲ 폐쇄형 AI 모델에 대한 반발 확산

최근 AI 업계에서는 오픈AI와 앤트로픽이 구축한 폐쇄형 AI 생태계에 대한 비판도 커지고 있다.

팔란티어의 알렉스 카프 최고경영자와 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO는 기업들이 핵심 데이터를 외부 폐쇄형 AI 모델에 맡길 경우 장기적으로 경쟁력을 약화시킬 수 있다고 경고한 바 있다.

기업 입장에서는 핵심 데이터를 통제할 수 없는 중앙집중형 AI보다 자체 데이터를 직접 관리할 수 있는 개방형 모델에 대한 수요가 점차 증가하고 있다는 분석이 나온다.

▲ 엔비디아와 협력…초거대 AI 개발 기반 확보

잉클링은 엔비디아의 최신 AI 반도체를 활용해 처음부터 자체적으로 학습됐다.

싱킹 머신스 랩은 지난 3월 엔비디아와 다년간 전략적 협력 계약을 체결했으며 엔비디아도 회사에 직접 투자했다.

양사는 향후 최소 1기가와트 규모의 차세대 AI 칩을 활용해 초거대 AI 모델을 지속적으로 학습시키기로 합의했다.

이는 스타트업으로서는 상당한 수준의 AI 인프라 확보에 해당하는 것으로 평가됐다.

▲ 개방성과 안전성의 균형도 과제

싱킹 머신스 랩은 생물학 무기 개발이나 사이버 공격 지원 등 잠재적 위험성에 대한 안전성 검증도 실시했다고 밝혔다.

회사는 현재 모델에 적용된 안전장치가 오픈 웨이트 환경에서도 충분히 효과적으로 작동하는지 추가 연구를 진행하고 있다고 설명했다.

오픈모델은 자유로운 활용이 가능하다는 장점이 있지만 악의적 사용 가능성도 함께 높아질 수 있다는 점이 업계의 대표적인 우려로 지적되고 있다.

▲ "AI도 중앙집중보다 분산형이 미래"

싱킹 머신스 랩은 최근 첫 번째 기업 선언문(Manifesto)을 발표하며 AI의 미래는 중앙집중형이 아닌 분산형 구조에 있다고 주장했다.

회사는 창업자인 미라 무라티가 어린 시절 알바니아에서 공산주의 체제 붕괴를 경험한 점을 언급하며 현재의 폐쇄형 AI 모델을 '중앙계획경제'에 비유했다.

이어 경제학자 프리드리히 하이에크의 이론을 인용해 "현실의 생산적 지식은 지역적이고 개인에게 축적되는 특성을 갖기 때문에 중앙에서 모든 지식을 통합해 운영하는 방식에는 근본적인 한계가 있다"고 주장했다.