메이퇀, 자국산 칩으로 훈련한 1.6조 파라미터 AI 모델 오픈소스 공개

메이퇀의 LongCat-2.0은 전적으로 중국 자국산 GPU 클러스터에서 훈련된 최초의 조(trillion) 단위 파라미터 모델로, 중국이 엔비디아 하드웨어에 의존해야 한다는 기존의 가정에 도전하며 서방 AI 연구소들의 가격 정책에 압박을 가하고 있다.

메이퇀은 지난 6월 말, 1.6조 개의 파라미터와 평균 480억 개의 활성 파라미터, 그리고 100만 토큰의 네이티브 컨텍스트를 갖춘 LongCat-2.0을 공개 및 오픈소스로 배포했다고 밝혔다. 이 모델은 5만 장의 자국산 GPU 클러스터에서 처음부터 훈련되었다.

"이는 중국 AI 연구소들이 더 이상 엔비디아 하드웨어에 의존하지 않고도 최첨단 수준의 모델을 훈련할 수 있음을 입증한 것"이라고 이 프로젝트에 정통한 관계자가 말했다. 이 관계자는 세부 사항이 아직 공개되지 않았음을 이유로 익명을 요구했다.

LongCat-2.0은 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 채택해 토큰당 330억~560억 개의 파라미터를 활성화한다. 이 설계는 추론 비용을 480억 개 파라미터의 덴스(dense) 모델 수준으로 유지하면서도 1.6조 개 파라미터 시스템의 용량을 제공한다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우는 서방 최첨단 연구소들이 제공하는 최대 수준과 동일하다. 메이퇀은 벤치마크 점수, 훈련 비용 또는 추론 가격을 아직 공개하지 않았다.

이번 오픈소스 공개로 메이퇀은 중국 AI 연구소인 지푸 AI(Zhipu AI) 및 문샷 AI(Moonshot AI)와 직접 경쟁하게 됐다. 이 두 회사의 GLM 5.2와 Kimi K2.7 Code 모델은 최근 몇 주간 기업 도입을 확대해 왔다. 또한 이는 성능 격차를 유지하며 가격 결정력을 확보하고 있는 Anthropic이나 OpenAI와 같은 서방 연구소들에도 압박으로 작용한다.

자국산 GPU의 돌파구

조 단위 파라미터 모델을 훈련하려면 수만 개의 GPU가 수주간 병렬로 작동해야 하며, 일반적으로 엔비디아의 H100 또는 B200 클러스터와 독점 NVLink 상호연결 기술이 필요하다. 메이퇀의 5만 장 규모 클러스터는 자국산 가속기를 사용했지만, 회사는 칩 벤더나 아키텍처를 구체적으로 밝히지 않았다. 화웨이의昇腾(Ascend) 910B와 910C가 규모 있게 공급 가능한 유일한 중국산 AI 칩이라는 점에서 가장 유력한 후보로 꼽힌다.

이번 이정표가 중요한 이유는 미국의 수출 통제 때문이다. 가장 최근인 2025년 1월에 강화된 미국의 수출 규제는 엔비디아 H100 및 B200의 중국 판매를 제한하고 있다. 만약 메이퇀이 자국산 칩으로 경쟁력 있는 조 단위 파라미터 모델을 훈련했다면, 이는 중국 연구소들이 서방 공급망에 의존하지 않고 AI 개발 일정을 단축시킬 수 있는 우회로를 찾았음을 시사한다.

서방 연구소들에 대한 가격 압박

LongCat-2.0은 중국 오픈웨이트(open-weight) 모델이 이미 입지를 넓혀가고 있는 시장에 진입했다. 6월 13일 MIT 라이선스로 출시된 지푸 AI의 GLM 5.2는 입력 토큰 100만 개당 1.40달러, 출력 토큰 100만 개당 4.40달러로, Anthropic의 Opus 4.8 대비 약 1/3에서 1/6 수준의 가격이다. 6월 12일 출시된 문샷 AI의 Kimi K2.7 Code도 유사한 가격 전략을 취하고 있다. 코인베이스는 6월 27일 자사 엔지니어들이 기본적으로 이 두 모델을 사용하도록 전환했으며, 이로 인해 AI 지출이 50% 감소했다고 공시했다.

메이퇀은 LongCat-2.0의 가격이나 벤치마크 성능을 공개하지 않아 직접적인 비교는 불가능하다. 회사가 이 모델을 명시되지 않은 라이선스 하에 오픈소스로 공개하기로 한 결정은, 독점적 우위보다는 접근성으로 경쟁하겠다는 의도로 해석된다. 메이퇀 자체적으로 이 모델은 전략적 자산이다. 이 음식 배달 및 생활 밀착형 서비스 대기업은 LongCat-2.0을 내부 추천 시스템, 물류 최적화, 고객 서비스 자동화 등에 활용해 타사 AI 공급업체에 대한 의존도를 낮출 수 있다.

투자자 관점

오픈웨이트 AI 시장은 지정학적 노선을 따라 분화되고 있다. 서방 기업들은 이제 미국 연구소의 고비용 최첨단 모델과, 비용은 낮지만 규제 및 출처 리스크를 수반하는 중국산 대안 사이에서 선택을 해야 한다. 메이퇀의 진입은 또 하나의 선택지를 추가한다. 즉, 미국 수출 통제에 직접적인 노출이 없는 상장 기업이 자국산 하드웨어로 훈련한 모델이 등장한 것이다.

메이퇀 주식은 홍콩 증권거래소에 상장되어 있다. 회사는 재무 공시에서 AI 지출을 별도로 분리해 공개하지 않지만, 최근 연례 보고서에 따르면 2025년 연간 R&D 지출은 약 211억 위안(약 29억 달러)에 달했다. LongCat-2.0의 훈련 실행은 해당 예산의 상당 부분을 소비했을 것으로 추정되나, 회사는 비용을 공개하지 않았다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.