중국 오픈소스 AI의 3대 기술 트렌드

중국 오픈소스 AI 커뮤니티는 'DeepSeek 모멘트' 이후 모델 성능을 넘어 지속 가능하고 유연한 배포를 위한 아키텍처 전략에 집중하고 있다.

MoE(Mixture-of-Experts)의 표준화 Kimi K2, MiniMax M2, Qwen3 등 주요 모델들이 MoE 아키텍처를 기본값으로 채택하고 있다. 이는 제한된 컴퓨팅 자원 내에서 비용 효율성을 극대화하고, 다양한 하드웨어 환경에서 유연하게 배포하기 위한 전략적 선택이다.

멀티모달 및 에이전트 중심의 확장 텍스트 중심에서 벗어나 Any-to-Any, 비디오 생성, 오디오, 3D, 에이전트 등 다양한 모달리티로 경쟁이 확산되고 있다. StepFun의 오디오/비디오 모델과 Tencent의 Hunyuan Video 등이 대표적이며, 단순 모델 출시를 넘어 추론, 데이터셋, 워크플로우를 포함한 시스템 단위의 역량 확보에 주력하고 있다.

소형 모델(Small Models)의 부상과 지식 증류 로컬 실행 및 비즈니스 통합에 용이한 0.5B~30B 규모의 소형 모델이 큰 인기를 끌고 있다. 대규모 MoE 모델을 '교사 모델(Teacher Model)'로 활용해 그 능력을 소형 모델로 전이시키는 지식 증류(Distillation) 방식이 생태계의 핵심 구조로 자리 잡았다.