모질라(Mozilla)는 오픈소스·오픈웨이트 AI가 실험 단계를 넘어 비용과 배포 통제력을 앞세운 글로벌 AI 생태계의 주요 축으로 자리 잡았다고 평가했다. 보고서는 유럽이 프런티어 AI 분야에서 선도하지 못하고 있지만, 배포 인프라와 규제 준수·보안 도구에서 기회를 잡을 수 있다고 분석했다.
오픈 AI, 실험 넘어 실제 사용 단계로
IT 전문 매체 테크유는 9월 18일 모질라의 2026년 오픈소스 AI 현황 보고서를 바탕으로 이같이 보도했다. 보고서는 AI 성능과 도입, 인프라, 투자, 규제, 기술주권을 살피면서 유럽이 미국과 중국을 따라잡는 분야와 여전히 뒤처진 분야를 구분했다.
허깅페이스(Hugging Face)에는 공개 모델 250만개와 사용자 1300만명이 있으며, 포춘500대 기업의 3분의 1이 이용하는 것으로 조사됐다. 실제 서비스 트래픽을 중개하는 오픈라우터(OpenRouter)에서는 오픈웨이트 모델의 사용 비중이 2025년 말 전체의 약 3분의 1로 커졌다. 플랫폼의 주간 처리량은 6개월 사이 5배 늘어난 25조토큰에 이르렀고, 가장 큰 트래픽을 만든 모델도 오픈 모델이었다.
모질라 CTO 라피 크리코리언(Raffi Krikorian)은 보고서 서한에서 스위스 로잔 연구진이 국제적십자와 함께 인도주의 지침에 맞춘 의료용 오픈 모델을 개발했으며, 스위스와 탄자니아에서 임상시험을 준비하고 있다고 설명했다. 올해 봄 최고 성능 폐쇄형 모델의 점수가 60점, 오픈 모델이 54점이었지만 1년 전 선두 오픈 모델은 22점에 그쳤다는 비교도 제시됐다. 가장 어려운 문제에서는 프런티어 AI(frontier AI)가 앞서지만, 비용·통제·배포 가능성이 중요한 실제 업무에서는 오픈 AI가 이미 준비됐다고 라피 크리코리언 CTO는 평가했다.
유럽의 승부처는 모델보다 배포 인프라
보고서가 평가한 강력한 오픈 모델은 키미 K3(Kimi K3), GLM-5.3, 큐원 3.8 등 중국 모델이 주도했다. 유럽의 미스트랄(Mistral)은 미스트랄 미디엄 3.5로 더 낮은 성능 구간에 놓였고, 수정 MIT 라이선스에 매출 일부를 요구하는 조항을 포함해 오픈웨이트와 진정한 오픈소스가 다를 수 있다는 지적을 받았다. 조사 대상 주요 출시 모델 16개 중 오픈소스 이니셔티브의 기준에 맞는 완전한 데이터·학습 절차를 공개한 모델은 없었다.
개발자의 79%가 오픈 모델을 사용하지만 이를 실제 운영 환경에 배포한 비율은 51%로, 폐쇄형 모델의 63%보다 낮았다. 모질라는 격차의 원인을 모델 성능보다 운영 도구와 신뢰 문제에서 찾았다. 이에 따라 유럽 기업은 또 다른 프런티어 기반 모델을 만드는 대신 오케스트레이션, 컴플라이언스, 보안, 기업용 배포 기술에 집중할 수 있다는 분석이다. 루멘 소버린(Lumen Sovereign)은 영국 정부의 5억파운드 규모 주권 AI 프로그램에서 배정받은 컴퓨팅 자원으로 개발되고 있으며, 브리스톨의 아이스바드 AI에서 학습해 2026년 말 고객사 내부의 외부망 차단 환경에 배포할 계획이다. HSBC와 BAE시스템스 등 13개 기관이 설계 단계에 참여했지만 구매 확약은 아니다. 보고서는 효율적인 모델 학습과 비교적 modest한 하드웨어가 유럽 기업의 진입 비용을 낮출 수 있는 한편, EU AI법이 학습 연산량을 시스템 위험의 기준으로 삼는 방식은 효율이 높아진 모델을 따라가지 못할 수 있다고 지적했다.