글로벌 AI 군비 경쟁의 새로운 전선
중국 인공지능 스타트업 문샷 AI가 2조 8천억 개 매개변수의 오픈소스 모델 키미 K3를 공개했다. 회사는 이 모델이 미국의 선두 기업인 오픈AI와 앤스로픽의 최첨단 시스템에 필적한다고 주장한다. 2026년 7월 17일 발표는 글로벌 기술 시장에 즉각적인 파장을 일으켰으며, 미국이 인공지능 개발에서 우위를 유지할 수 있을지를 둘러싼 격렬한 논쟁에 다시 불을 붙였다.
목차
이 모델은 세계 최대 경제권 사이의 양자 기술 경쟁이 한층 격화됐음을 보여준다. 전체 가중치는 7월 27일 공개될 예정이며, 키미 K3는 전 세계 개발자가 자유롭게 다운로드하고 수정해 배포할 수 있는, 3조 매개변수에 근접한 최초의 오픈소스 모델이 된다. 이러한 접근성은 미국 AI 업계를 지배하는 폐쇄형 독점 시스템과 뚜렷한 대조를 이룬다.
이 용어에 익숙하지 않은 독자를 위해 설명하면, 매개변수는 생물학적 뇌의 신경 연결망과 대략 비슷한 역할을 한다. 매개변수가 많을수록 일반적으로 더 많은 지식을 저장하고, 더 복잡한 패턴을 인식하며, 더 정교한 추론 작업을 수행할 수 있는 모델임을 뜻한다. 2조 8천억 개 매개변수를 갖춘 키미 K3는 딥시크의 1조 6천억 개 매개변수 모델 V4 Pro와 즈푸 AI의 7,440억 개 매개변수 모델 GLM-5.2 등 이전 오픈소스 선두 모델을 크게 앞선다.
문샷 AI는 K3를 “현재까지 가장 성능이 뛰어난 플래그십 모델”이라고 소개했다. 장기간에 걸친 코딩, 지식 업무, 최소한의 사람 감독만으로 수행해야 하는 복잡한 추론 작업을 위해 설계됐다는 설명이다. 이 모델은 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원해 한 번의 프롬프트에서 대부분의 경쟁 모델보다 훨씬 많은 정보를 처리하고 유지할 수 있다. 참고로 “토큰”은 텍스트 단위(대략 단어 또는 단어의 일부에 해당)다. 따라서 100만 토큰은 약 75만 단어, 즉 장편 소설 세 권 정도의 내용을 한 번에 분석할 수 있는 분량이다.
주목받은 벤치마크 결과
K3의 데뷔에서 가장 눈길을 끄는 부분은 독립 평가 플랫폼에서의 성능이다. 개발자들이 맞대결 코딩 평가에서 선호하는 모델을 측정하는 Arena.ai의 프런트엔드 코드 아레나에서 키미 K3는 1,679점을 받아 1위를 차지했다. 앤스로픽의 클로드 페이블 5와 오픈AI의 GPT-5.6 Sol을 앞선 결과다. 브랜드·마케팅, 참고 자료 기반 디자인, 데이터 분석 등 평가 대상 7개 분야 가운데 6개에서 1위를 기록했다.
제3자 분석업체 아티피셜 애널리시스는 자체 인텔리전스 지수에서 키미 K3를 종합 3위로 평가했다. 클로드 페이블 5와 GPT-5.6 Sol에 이어 3위였지만, 클로드 오퍼스 4.8과 GPT-5.5보다는 앞섰다. 까다로운 장기 정보 탐색 능력을 평가하는 벤치마크 BrowseComp에서는 압축 기법 없이 100만 토큰의 컨텍스트 창을 모두 사용해 100점 만점에 91.2점을 기록하며 최고 성능을 달성했다.
문샷이 공개한 자체 벤치마크 결과에서는 코딩 및 에이전트 작업 평가인 Program Bench와 SWE Marathon을 포함해 K3가 클로드 오퍼스 4.8과 GPT-5.5를 앞섰다. 다만 회사는 K3의 전반적인 성능이 여전히 클로드 페이블 5와 GPT-5.6 Sol이 대표하는 최첨단 수준에는 못 미친다고 인정했다.
알렉스 류가 이끄는 뱅크오브아메리카 애널리스트들은 보고서에서 이번 성과의 의미를 이렇게 짚었다. “중국의 하드웨어 및 연산 역량 제약이 지속되는 가운데, K3는 사전학습 규모 확대에 아키텍처 혁신을 결합하면 중국의 플래그십 모델에서도 여전히 큰 폭의 성능 향상을 이룰 수 있음을 보여준다.”
도약을 뒷받침한 아키텍처
문샷 AI는 K3의 효율성 상당 부분이 과거 오픈 연구로 공개한 두 가지 독자적 아키텍처 혁신에서 나온다고 설명한다. 키미 델타 어텐션은 긴 시퀀스를 처리하는 연산 비용을 낮추는 하이브리드 선형 어텐션 메커니즘이다. 한편 어텐션 레지듀얼은 신경망 계층 사이의 전통적인 잔차 연결을 대체하며, 문샷이 “일관된 규모 확장에 따른 성능 향상”이라고 표현한 결과를 제공한다.
기술 문서에 따르면 K3는 전문가 혼합 아키텍처를 사용하며, 처리하는 토큰마다 896개 전문가 하위 네트워크 가운데 16개만 활성화한다. 전체 매개변수 풀의 약 1.8%에 해당한다. 선택적 활성화는 모델 성능을 유지하면서 추론 비용을 크게 줄인다. 회사는 여러 칩 제조업체의 하드웨어와 폭넓게 호환되도록 MXFP4 가중치와 MXFP8 활성화를 사용하는 양자화 인식 학습도 적용했다.
문샷의 기술적 야심을 가장 잘 드러낸 사례는 K3가 48시간 동안 자율적으로 자신을 축소한 나노 규모 버전을 구동할 물리적 칩을 설계한 시연일 수 있다. 오픈소스 전자 설계 자동화 도구와 Nangate 45nm 라이브러리만 사용해, 모델은 아키텍처 설계부터 최적화와 검증까지 전체 제작 과정을 독자적으로 완료했다. 완성된 4제곱밀리미터 설계는 100MHz에서 타이밍 수렴을 달성했으며, 시뮬레이션에서 초당 8,700개 이상의 토큰을 디코딩할 수 있었다.
또 다른 사례 연구에 따르면 K3는 계산천체물리학의 보편적 I-Love-Q 관계를 약 두 시간 만에 재현했다. 이는 일반적으로 선임 연구자가 1~2주 동안 수행하는 복잡한 계산으로, K3는 학술 논문 20편 이상을 읽고 서로 대조해 검증했다.
시장 충격과 투자자 불안
K3 발표 직후 시장은 2025년 1월, 또 다른 중국 스타트업이 놀라운 성능의 모델을 저렴한 비용으로 내놓으며 촉발한 “딥시크 충격”을 떠올리게 하는 급격한 반응을 보였다. 홍콩 거래에서 문샷의 중국 내 경쟁사 즈푸 AI(Z.ai)와 미니맥스 주가는 각각 27~28%, 16% 급락했다. 세계 최대 반도체 제조업체인 TSMC는 분기 영업이익이 77% 증가했다고 발표했지만 주가는 7% 하락했다. 오픈AI 투자 흐름을 가늠하는 대리 지표로 자주 여겨지는 소프트뱅크도 9.0% 떨어졌다.
매도세는 미국 시장으로도 번져 나스닥 100 지수는 1.0% 하락했고, 엔비디아 주가는 1.2% 내렸다. 이에 엔비디아는 잠시 애플에 세계에서 가장 가치 있는 기업 자리를 내줬다. 메타 주가는 2.4% 넘게 급락했다.
무어 인사이트 앤 스트래티지의 최고경영자 겸 수석 애널리스트 패트릭 무어헤드는 시장 반응을 “딥시크 공황과 놀라울 만큼 비슷한 과잉 반응”이라고 평가했다. 그는 소셜미디어에 올린 분석에서 실제 기술 발전이 있었지만 “초지능과는 아직 거리가 멀다”고 지적했다. K3 같은 모델은 결국 “그렇지 않았을 때보다 추론 시장을 더 빠르게 키우고 확대할 것”이라며, 경쟁 압력이 AI 경제의 몫을 단순히 재분배하기보다 전체 시장을 키울 수 있다고 내다봤다.
월가의 대표적인 AI 업계 목소리 가운데 한 명인 투자자 개빈 베이커는 K3 공개를 “전환점”이라고 불렀다. 그는 이 모델이 “오픈AI와 앤스로픽 같은 폐쇄형 AI 스타트업에는 악재겠지만, 전 세계 거의 모든 다른 기업에는 순이익이 될 것”이라고 전망했다. 베이커는 “모델 계층의 마진을 낮추고 경쟁을 키우는 것은 전력, 반도체, 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 그리고 소프트웨어에 이르기까지 다른 모든 AI 계층에 유리하다”고 설명했다.
오픈소스의 지정학적 의미
K3 공개는 인공지능을 둘러싼 지정학적 경쟁에 중대한 함의를 지닌다. 불과 몇 주 전 미국 정부는 사이버 보안 우려를 이유로 앤스로픽에 페이블과 미토스 모델을 일시 철회하도록 전격 요구했고, 최첨단 AI 시스템을 핵심 국가 기반시설처럼 취급했다. 이후 워싱턴이 제한을 해제했지만, 미국 당국이 첨단 AI를 엄격한 통제가 필요한 전략 자산으로 본다는 인상을 지우지는 못했다.
시진핑 중국 국가주석은 상하이에서 열린 2026 세계인공지능대회에서 이 같은 긴장을 직접 언급하며 중국의 오픈소스 공개 방침을 재확인했다. 시 주석은 참석자들에게 “이처럼 드문 역사적 기회를 잡아 오픈소스와 개방, 협력, 공유를 장려해야 한다”고 말했다. 이어 미국 정책을 겨냥해 “AI 분야에서 국가 안보의 개념을 지나치게 확대하거나 한 국가의 안보를 다른 국가의 안보보다 앞세우는 관행에 함께 반대해야 한다”고 강조했다.
오픈소스 전략은 중국의 여러 이해관계에 동시에 부합한다. 기술 역량을 보여주고, 글로벌 개발자 커뮤니티를 구축하며, 미국의 수출 통제에 저항하는 표준을 만드는 효과가 있다. 로이터의 한 분석은 오픈소스 공개가 중국 기업들로 하여금 “개발자 커뮤니티와 글로벌 영향력을 확대하게 하며, 이는 중국의 기술 발전을 제한하려는 미국의 노력에 대응하는 데 도움이 될 수 있는 전략”이라고 짚었다.
트럼프 행정부에서 일한 뒤 현재 오픈AI의 전략 미래 부문을 이끄는 딘 볼은 중국이 개방 정책을 이어가는 데 놀라움을 표했다. 그는 소셜미디어에 “잠재적 위험을 고려하면 중국 정부가 이렇게 뛰어난 모델의 오픈소스 공개를 계속 허용하는 데 개인적으로 놀랐다”고 썼다. 볼은 중국의 접근 방식이 더 큰 정치 철학과 맞닿아 있을 수 있다고 추측하며, “오픈 가중치 모델이 지배하는 세계에서 예상되는 결과 중 하나는 완전한 AI 공산주의일 것이다. 이는 중국이 제안하는 바로 그 방식이다. AI를 시장 상품이 아니라 국가가 궁극적으로 일종의 '디지털 공공 인프라'로 제공하는 '공공재'로 보는 것”이라고 말했다.
데이비드 색스와 미국의 정책 논쟁
K3 공개는 기술 리더십을 어떻게 유지할지를 둘러싼 미국 내 정책 논쟁을 더욱 뜨겁게 만들었다. 트럼프 대통령의 첫 AI·가상자산 책임자를 맡은 뒤 대통령 과학기술 자문위원회 공동의장으로 자리를 옮긴 데이비드 색스는 이번 공개를 “우려스럽다”고 평가했다.
널리 공유된 소셜미디어 게시글에서 색스는 신규 데이터센터 차단, 주 정부 규제의 누적, 연방 기관의 최첨단 모델 사전 승인 추진 등 미국이 자초한 실수로 AI 주도권을 잃고 있다고 경고했다. 그는 인터넷 시대의 미국 우위는 “허가 없는 혁신”이 이끌었다며, AI에서도 같은 접근을 반복하는 것이 유일하게 실현 가능한 길이라고 주장했다.
이렇게 해야 AI 경쟁에서 지게 된다. 미국이 스스로 발목을 잡는다면 나머지 세계는 미국의 규칙을 따르지 않을 것이다.
코슬라 벤처스 창업자인 벤처 투자자 비노드 코슬라도 색스의 평가에 동의하면서 “더 큰 문제”를 강조했다. 그는 미국의 이민 제한이 다른 나라의 뛰어난 기술 인재를 밀어내고 있으며, AI 개발의 인적 자본 기반을 약화하고 있다고 지적했다.
중국 모델이 더 저렴한 이유
키미 K3의 API 가격은 서구 개발자들의 관심을 점점 더 끌고 있는 중국의 구조적인 비용 우위를 보여준다. 출력 토큰 100만 개당 15달러인 K3는 같은 분량의 출력에 50달러를 받는 클로드 페이블 5보다 70% 저렴하다. 입력 토큰은 100만 개당 3달러이며, 캐시된 입력은 100만 개당 0.30달러에 불과하다. 이전 일부 중국 모델보다는 비싸지만, 이 가격은 최첨단에 가까운 성능을 갖춘 중간 가격대 선택지로 K3를 자리매김한다.
이러한 비용 격차에는 여러 요인이 작용한다. 중국의 전기요금은 대규모 국가 전력 생산·송전 인프라 투자에 힘입어 미국의 많은 지역보다 상당히 낮다. 중국 데이터센터는 확장을 둘러싼 정치적 반대도 미국보다 적다. 미국에서는 전력망 부담과 물 소비 우려를 이유로 지역사회가 시설에 반대하는 사례가 늘고 있다.
무엇보다 중요한 것은 중국 AI 기업들이 생태계 구축을 위해 단기 수익성을 희생하는 시장 점유율 전략을 채택했다는 점이다. 역설적이게도 미국의 수출 통제는 이런 효율성을 의도치 않게 강화했을 수 있다. 엔비디아의 가장 첨단 프로세서에 접근할 수 없게 된 중국 연구소들은 알고리즘 혁신을 통해 성능이 떨어지는 하드웨어에서 최대한의 성능을 끌어내야 했다.
AI 애널리스트이자 뉴스레터 AI Proem의 저자인 그레이스 샤오는 중국 연구소들이 “연산 자원과 자본, 인력이 매우 부족해 자원을 사용하는 방식에 신중을 기하고 있다”고 설명했다. 이러한 압박은 눈에 띄는 효율성 돌파구로 이어졌다. 아시아 그룹의 파트너 조지 첸은 “중국 AI 기업이 엔비디아 칩 하나에 쓸 돈으로 화웨이나 다른 현지 칩 제조업체의 칩 10개를 살 수 있다”고 말했다.
문샷이 공개한 기술 정보는 하드웨어 제약을 명확히 보여준다. 회사는 엔비디아 H200 프로세서와 함께, 표현 그대로 “대체 공급업체의 GPGPU”만을 사용해 K3를 학습했다. 이는 화웨이 어센드 칩을 가리키는 것으로 널리 이해된다. 회사의 커널 최적화 벤치마크에는 미국 수출 규정에 따라 중국 판매용으로 성능을 낮춘 엔비디아 L20이 사용됐다.
문샷의 극적인 기업 여정
K3의 의미를 이해하려면 문샷 AI의 파란만장한 역사를 살펴볼 필요가 있다. 2023년 설립된 이 회사는 칭화대 졸업 후 구글과 메타에서 연구를 수행한 양즈린이 창업했다. 회사의 중국어 이름은 창업자가 가장 좋아하는 음반으로 알려진 핑크 플로이드의 앨범 “The Dark Side of the Moon”에서 따왔다. 초기에는 키미의 독특한 장문 분석 기능과 AI 검색 기능이 주목받으며 알리바바, 텐센트, 메이퇀으로부터 상당한 투자를 유치했다.
2026년 초까지 문샷은 여러 차례의 투자 유치로 약 15억 달러를 조달했고, 기업가치는 25억 달러에서 43억 달러로 올랐다. 그러다 2025년 1월 딥시크의 R1 모델이 중국 AI 업계 전체를 뒤흔들면서 문샷도 큰 타격을 입었다. 중국 내 월간 활성 이용자 순위에서 키미는 3위에서 7위로 밀려났다.
2025년 7월 키미 K2를 시작으로, 2026년 1월 K2.5를 통해 본격화한 오픈소스 모델 중심의 전략 전환은 소비자 시장 지위가 아닌 기술 기여로 존재감을 되찾으려는 시도였다. K3는 그 노력의 정점이다. 2조 8천억 개 매개변수 모델을 학습하려면 수개월간의 준비와 막대한 연산 자원이 필요하므로, 아키텍처 결정은 공개 발표보다 훨씬 전에 확정됐을 것으로 보인다.
블룸버그는 6월 문샷이 홍콩 상장을 검토하는 가운데 기업가치 약 300억 달러를 기준으로 20억 달러의 신규 자금 조달을 추진하고 있다고 보도했다. K3 공개는 협상에서 문샷의 입지를 상당히 강화할 가능성이 크다.
전문가들의 목소리: 열기 속 신중론
K3에 대한 반응이 모두 찬사나 경고 일색은 아니었다. AI가 노동에 미치는 영향을 연구하는 와튼스쿨 교수 에단 몰릭은 자신의 과거 학술 연구를 복잡한 통계 방식으로 감사하는 작업에 모델을 시험한 뒤 “신중할 필요가 있다”고 밝혔다. 몰릭은 K3가 통계 기법을 잘못 적용하는 등 “여러 방식으로 실수를 저질렀다”고 전했다. 그는 K3의 분석 접근에서 근본적인 오류를 지적한 오픈AI GPT-5.6 Pro의 상세한 비평을 공유하며 그 평가에 동의한다고 덧붙였다.
AI 스타트업 차폰의 최고제품책임자 사이먼 코서는 코딩 같은 분야에서 K3가 “확실히 인상적”이라고 인정하면서도 벤치마크 결과를 지나치게 해석하지 말라고 경고했다. 그는 “일부 AI 모델은 테스트를 받을 때와 실제 운영 환경에 투입됐을 때 다르게 반응할 수 있고, 시장의 모든 모델보다 뛰어난 만능 AI는 없다”고 설명했다. 이어 “많은 사람이 변화하고 있다고 느낄 수 있다. 하지만 실제로 변화의 폭이 그렇게 큰지는 잘 모르겠다”고 말했다.
퍼플렉시티 최고경영자 아라빈드 스리니바스는 “이제 모델 하나만으로는 더 이상 제품이 아니다”라며 업계 전반의 시각을 제시했다. 그의 관점에서는 경쟁 우위가 점점 “모델을 매우 유능한 하네스 안에 넣고 다양한 도구와 결합하는 오케스트레이션 시스템”에서 나온다. 이는 원시 모델 성능이 아무리 인상적이어도 성공적인 AI 배포의 한 요소에 불과하다는 해석이다.
퓨전 펀드 창업자 루 장은 오픈 모델을 사용하는 개발자 대부분이 “대기업보다는 스타트업 생태계 출신”이라는 점을 들어 이런 관점을 뒷받침했다. 이들은 더 뛰어나거나 저렴한 대안이 나오면 모델을 자주 바꾸며, AI 기능을 전략적 약속이 아닌 서로 대체 가능한 상품처럼 다룬다.
기업 사용자에게 오픈 가중치가 의미하는 것
AI 투자 방안을 검토하는 기업들에 7월 27일 공개될 K3 오픈 가중치는 새로운 전략적 선택지를 제공한다. 오픈AI나 앤스로픽의 API 의존형 서비스와 달리, 이 정도 성능의 오픈소스 모델을 활용하면 반복적인 공급업체 비용이나 데이터 주권 우려 없이 기업이 직접 미세조정하고 자체 호스팅하며 독자 시스템을 구축할 수 있다. 다만 상당한 인프라가 필요하다는 점은 부담이다. 2조 8천억 개 매개변수를 운영하려면 대부분의 조직이 내부에 갖추지 못한 GPU 클러스터가 필요하다.
문샷은 KV 캐시 중심의 분리형 서빙을 선도해 FAST 2025에서 최우수 논문상을 받은 문케이크 프로젝트를 통해 이 문제를 일부 해결했다. 이 아키텍처는 과거 컨텍스트를 저장하는 메모리 집약적 캐싱과 새로운 응답을 계산하는 작업을 분리해 대규모 모델 추론의 실용성과 비용 효율성을 높인다.
회사의 3단계 제품군은 이제 플래그십 K3, 프로그래밍 특화 모델 K2.7 Code, 범용 모델 K2.6으로 구성된다. 모두 25만 6천 토큰 이상의 컨텍스트 창을 지원하며, K3는 최대 100만 토큰을 제공한다. 개발자가 별도로 관리할 필요가 없는 자동 컨텍스트 캐싱은 경쟁 제품보다 작지만 의미 있는 사용자 경험상의 이점이다.
K3 출시와 함께 문샷은 앤스로픽의 Claude Code와 경쟁하는 오픈소스 코딩 도구 키미 코드도 업데이트했다. 이 도구는 깃허브 스타 3,100개 이상을 모았으며 VSCode, Cursor, Zed 등 널리 쓰이는 개발 환경과 연동된다. 새 기능에는 확장된 하위 에이전트 도구, 백그라운드 작업 관리, 중첩 에이전트 기능이 포함돼 코딩 보조 도구를 다층 자율 시스템으로 바꿔놓는다.
재편되는 경쟁 구도
K3의 등장은 글로벌 AI 경쟁 구도에 대한 인식을 바꾸고 있다. 지난 3년간 오픈소스 모델은 대체로 독점 모델보다 의미 있는 성능 격차를 보였다. 7월 27일 이후 더 많은 커뮤니티 평가에서도 독립 벤치마크 결과가 유지된다면, K3는 그 격차를 수개월이 아니라 수주 수준으로 좁힌 것으로 보인다.
이러한 격차 축소는 성능 우위를 근거로 높은 가격을 정당화해 온 미국 최첨단 AI 연구소의 사업 모델에 도전이 된다. 알고리즘 효율성이 수출 제한 칩을 부분적으로 대체할 수 있는 상황에서, 하드웨어 수출 통제로 AI 확산을 통제하려는 미국의 정책 노력도 한층 복잡해진다.
경쟁 압력은 문샷에만 국한되지 않는다. 오픈라우터의 주간 사용량 순위에서 중국 AI 기업들이 텐센트, 샤오미, 딥시크, 미니맥스, 즈푸 AI 순으로 상위 5개 자리를 모두 차지하고 있다. 미국 음식 배달 플랫폼 도어대시는 “더 낮은 수준의 업무”를 키미 모델로 전환한 것으로 알려졌다. 최고기술책임자 앤디 팡은 그 결과 “품질은 더 좋아지고 비용은 더 저렴해졌다”고 말했다.
미국 의원들은 중국 AI 모델의 국내 도입을 억제하는 방안을 적극 검토하고 있지만, 기술적 측면에서 배제 논리를 세우기는 갈수록 어려워지고 있다. 이런 시스템은 오픈소스이기 때문에 국가 규제를 피해 글로벌 개발자 네트워크를 통해 확산된다.
핵심 내용
- 문샷 AI의 키미 K3는 2조 8천억 개 매개변수로, 발표된 오픈소스 AI 모델 가운데 최대 규모다. 전체 가중치는 2026년 7월 27일 공개된다
- 독립 벤치마크에서 K3는 앤스로픽의 클로드 페이블 5와 오픈AI의 GPT-5.6 Sol에 이어 종합 3위를 기록했으며, 프런트엔드 코딩에서는 1위를 차지했다
- 출력 토큰 100만 개당 가격은 15달러로, 페이블 5의 50달러보다 70% 저렴하다. 중국 AI의 구조적인 가격 우위가 이어지고 있다
- 발표 직후 시장이 크게 반응해 중국 경쟁사 AI 주가는 16~28% 하락했고, 경쟁 우위가 약화될 수 있다는 우려 속에 글로벌 반도체 주가도 떨어졌다
- 데이비드 색스와 비노드 코슬라를 포함한 미국 정책 인사들은 규제와 이민 제한이 중국과의 경쟁 자체보다 미국의 AI 주도권을 더 위협한다고 경고했다
- 시진핑 주석은 상하이 WAIC 회의에서 중국의 오픈소스 AI 방침을 재확인하고, 이를 글로벌 공공 인프라의 관점에서 제시했다
- 기술 시연에서 K3는 48시간 자율 작업으로 작동 가능한 칩을 설계하고, 복잡한 천체물리학 문제를 수주가 아닌 몇 시간 만에 풀었다
- 문샷은 미국의 하드웨어 제한에도 진전을 이어가며 수출 통제 대상인 엔비디아 L20 프로세서와 화웨이 대체 칩을 사용해 K3를 학습했다
