해자냐, 공유지냐

미국 AI 산업은 프런티어 모델이 독점 사업이 될 것이라는 전제 위에 막대한 자본을 쏟아부었다. 하지만 공개 가중치 모델이 성능 격차를 6~12개월 수준으로 좁히고, 추론 비용을 10~30배 낮추면서 그 전제가 무너지고 있다.

문제는 단순한 기술 경쟁이 아니라 자본 구조다. OpenAI, Anthropic, Google과 Meta의 모델 사업, 그리고 대형 클라우드 파트너는 향후 4년간 약 1조 달러의 AI capex를 전제로 움직이지만, 독점 가격이 가능하다는 가정이 깨지면 그 투자 논리가 성립하지 않는다.

공개 생태계는 이미 모델과 인프라를 함께 밀어붙였다. DeepSeek는 약 560만 달러의 훈련비로 주목받았고, 비교 대상 미국 폐쇄형 모델은 5억~10억 달러로 추정됐다. 이후 Qwen, Kimi, GLM, MiniMax, Llama, Mistral과 vLLM, llama.cpp, Ollama, LangChain, LlamaIndex가 결합해, 누구나 내려받아 배포할 수 있는 사실상의 공용 인프라가 됐다.

가격이 오르면 사용자는 쉽게 빠져나갈 수 있다. 월 250달러 구독이나 기업용 API라도, 대체재가 저렴하거나 무료에 가까우면 잠금효과는 급격히 약해진다. 자본이 희소성을 되살리려면 규제 봉쇄, 수직통합, 번들링으로 해자를 인위적으로 만들어야 하고, 저자는 향후 18~36개월 동안 미국 정책이 그 방향으로 굳어질 가능성이 크다고 본다.

• 보안을 명분으로 중국계 공개 가중치 모델을 공급망 리스크로 규정하고, 연방기관·계약자·핵심 인프라까지 제한을 넓힌다.
• 프런티어 랩은 모델 판매 대신 작업 수행자(operator) 로 올라서서 법률, 소프트웨어, 신약, 금융 분석 같은 결과물을 판다.
• 미국 내는 고가의 폐쇄형 시장으로, 해외는 우회 경로로 나뉘는 이중 시장이 굳어진다.

자동차 산업이 그 거울이다. 1980년 미국 완성차 업체는 미국 경차 시장의 약 **80%**를 차지했지만, 2024년에는 40% 미만으로 떨어졌다. 수출 제한, 구제금융, BYD를 겨냥한 100% 관세도 흐름을 멈추지 못했고, 보호막은 생산자보다 경쟁력 약화만 길렀다.

같은 결과가 AI에서도 반복되면 비용은 소비자, 독립 개발자, 스타트업, 그리고 장기적으로는 미국의 글로벌 영향력에 돌아간다. 보호된 마진은 잠깐 지켜져도, 제품 경쟁력과 해외 시장은 더 빨리 잃는다.