중국 오픈 AI 모델, 해외 이용자 확보…수익 상당 부분은 클라우드 플랫폼이 가져가

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최종 업데이트: October 14, 2026 • 15:02 UTC

Chinese Open AI Models Win Overseas Users, but Cloud Platforms Capture Much of the Revenue

사용량 선두에 선 딥시크, 경쟁의 초점은 매출로 이동

딥시크는 2026년 10월 5일 시작된 주간에 OpenRouter 텍스트 요청의 24.5%를 차지해 OpenAI(18.6%)와 구글(17.8%)을 앞섰다. 그러나 Epoch AI의 추산에 따르면 플랫폼을 통해 이용된 딥시크 모델에 대한 고객 지출 가운데 딥시크가 가져간 몫은 약 8%에 불과했다. 중국 AI 개발사들은 해외에서 사용량을 늘리고 있지만, 수익을 내는 기술을 호스팅하고 판매하는 기업들과도 매출을 놓고 경쟁하고 있다.

사용량 선두에 선 딥시크, 경쟁의 초점은 매출로 이동
사용량 수치가 보여주는 것
기업들이 조정 가능한 모델을 선택하는 이유
저렴한 가격이 일상적인 선택을 바꾼다
많은 작업에 충분히 근접한 성능
글로벌 플랫폼으로 뻗어가는 생태계
오픈 모델이 확산될 때 누가 수익을 얻나
클라우드 제휴가 가져오는 고객과 의존성
보안과 고객 신뢰가 도입에 미치는 영향
저렴해진 AI에 인프라 투자 타당성도 시험대
핵심 내용

10월 13일까지의 데이터를 반영한 OpenRouter의 주간 사용량 순위에서 딥시크 V4.1 Flash는 처리 토큰 40조5,000억 개로 1위를 차지했다. Step 5 Preview가 15조1,000억 개, GLM 5.3 Flash가 12조9,000억 개로 뒤를 이었다. 토큰은 AI 모델이 질문을 받고 답변을 생성할 때 처리하는 작은 텍스트 또는 데이터 단위다.

중국 모델은 10월 11일까지 24주 연속 OpenRouter의 주간 토큰 사용량에서 미국 모델을 앞섰다. 저렴한 가격, 향상되는 성능, 기업이 모델을 조정하고 원하는 제공업체를 통해 실행할 수 있는 자유가 인기를 뒷받침한다.

FutureX Capital의 창립 파트너 신시아 장은 중국 모델 개발사들의 매출이 빠르게 늘고 있지만, 조만간 OpenAI와 Anthropic의 매출을 따라잡기는 어려울 것으로 본다. Epoch AI는 9월 기준 중국의 주요 개발사 6곳이 합산해 올린 AI 매출이 미국 두 기업의 매출을 합친 금액의 약 10%라고 추산했다.

사용량 수치가 보여주는 것

OpenRouter는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 여러 AI 모델과 애플리케이션을 연결한다. 요청 차트는 모델이 호출된 횟수를 집계한다. 토큰 순위는 질문과 답변을 포함해 처리된 자료의 양을 집계한다. 이 수치는 비공개 요청을 제외하고 OpenRouter를 통해 오간 활동을 나타낸다.

10월 5일 시작된 주간 딥시크의 요청 비중은 OpenAI보다 5.9%포인트 높았다. Z.ai가 13.4%, Qwen이 5.4%, 샤오미가 2.9%, 텐센트가 1.7%를 차지했다. 중국 개발사 5곳의 텍스트 요청 비중을 합하면 47.9%였다. 나머지 범주에도 다른 중국 개발사들이 포함됐을 수 있다.

OpenRouter의 일일 토큰 데이터셋에는 매일 공개 모델 상위 50개의 집계와 나머지 모든 모델의 합계가 담겨 있다. 일간·주간·월간 기간을 선택할 수 있으며, 모달리티와 컨텍스트 길이 같은 특성으로 필터링할 수 있다. 범주 및 언어 필터는 표본에서 추정한 값을 사용한다. 제공업체마다 자료를 토큰으로 나누는 방식도 달라 총계에는 각 업체의 집계 방식이 일부 반영된다. 출처: OpenRouter(openrouter.ai/rankings), 2026년 10월 13일 기준.

기업들이 조정 가능한 모델을 선택하는 이유

법률 업무용 AI 도구를 개발하는 Harvey와 여러 모델을 사용하는 에이전트를 개발하는 Genspark는 폐쇄형 제공업체에 대한 의존도를 줄이기 위해 중국의 오픈 기술을 기반으로 한 시스템을 개발하고 있다. AI 에이전트는 업무 계획, 코드 작성, 결과 확인 등 일련의 작업을 수행하기 위해 모델을 사용하는 소프트웨어다.

오픈 가중치는 모델의 응답을 좌우하는 학습된 수치 설정이다. 가중치를 공개하면 다른 기업이 모델을 내려받아 자체 서버에서 실행하고 특정 업무에 맞게 조정할 수 있다. 구체적인 권리는 라이선스에 따라 다르다. 일부 공개 모델에는 소스 코드도 포함되지만, 가중치만 제공하면서 상업적 이용을 제한하는 경우도 있다.

기업은 자체 데이터를 활용해 모델을 필요에 맞게 조정할 수 있다. 모든 요청을 원래 개발사에 보내지 않고 시스템이 실행되는 장소를 선택할 수도 있다. 이런 유연성은 중국 모델이 미국이나 유럽 제품에 포함되면서도 호스팅과 고객 관계는 중국 밖에 남을 수 있는 이유를 설명해 준다.

인텔의 립부 탄 최고경영자는 10월 12일 싱가포르 DBS 패널에서 중국 최첨단 모델의 도입이 “매우 빠르다”고 말했다. 그는 딥시크, Kimi, GLM의 성능이 “충분히 좋다”고 평가하고, 어떤 모델이 다양한 용도에 가장 적합한지는 시장이 결정할 것이라고 밝혔다. 오픈 기술을 선호하는 이유를 설명하며 탄은 다음과 같이 말했다.

저는 오픈소스를 강하게 지지합니다. 효율성을 높이는 가장 좋은 방법이기 때문입니다.

저렴한 가격이 일상적인 선택을 바꾼다

샌디에이고의 운영 관리자이자 간헐적으로 개발 업무를 하는 스튜 클럿은 클로드를 사용하면 한 시간 코딩에 약 10달러가 들지만, 딥시크를 사용하면 50센트도 들지 않는다고 말했다. 그의 사례에서 딥시크 비용은 같은 작업에 든 클로드 비용의 20분의 1 미만이다.

웹사이트와 모바일 애플리케이션을 개발하는 댈러스의 개발자 루벤 가르시아 주니어는 작업에 따라 제공업체를 나눠 사용한다. 그는 까다로운 계획 수립과 검토에는 클로드와 ChatGPT에 월 500달러를 지출하고, MiniMax·Kimi·샤오미 MiMo를 포함한 중국 모델에는 200달러를 쓴다. 코딩과 음성 인식을 비롯한 작업의 90%를 중국 모델로 처리한다고 그는 말했다.

Lindy의 창립자 플로 크리벨로는 회사의 AI 업무 보조 시스템을 Anthropic 모델에서 딥시크로 전환해 수백만 달러를 절감했다고 밝혔다. Lindy는 미국 제공업체를 통해 딥시크를 이용한다. 크리벨로는 저렴한 모델이 일상적인 업무에 적합한 이유를 이렇게 설명했다.

이메일을 쓰는 데 신이 필요한 건 아니죠.

브루킹스연구소 연구원 카일 찬은 AI를 도입하기 시작했지만 비용을 우려하는 중견기업을 중국 개발사들의 성장 시장으로 꼽았다. 장은 경쟁 때문에 선도적인 미국 모델도 높은 수익성을 누리는 기간이 약 6개월에 그친 뒤 가격 인하에 나설 수 있다고 말했다.

많은 작업에 충분히 근접한 성능

전략국제문제연구소(CSIS)는 중국 AI 평가에서 중국 모델들이 여러 실용적 작업에서 경쟁력을 갖췄다고 설명한다. 보고서 저자이자 CSIS 퓨처스 랩의 부소장 겸 데이터 연구원인 야시르 아탈란은 GLM-5.2가 약 7,500억 개의 매개변수와 100만 토큰의 컨텍스트 창을 갖췄다고 썼다. 매개변수는 모델이 학습한 설정값이며, 컨텍스트 창은 모델이 한 번에 고려할 수 있는 자료의 양이다.

평가 보고서는 AI 표준·혁신센터의 분석을 인용해 딥시크 V4 Pro가 선도적인 미국 모델보다 약 8개월 뒤처져 있다고 밝혔다. 또한 GLM과 Moonshot의 코딩 및 에이전트 성능이 뛰어나다고 평가했다. 시스템을 선택하는 기업에 중요한 것은 필요한 작업을 감당할 만한 비용으로 안정적으로 수행하는지 여부다.

미국 정부의 비교 자료는 구체적인 사례를 제시한다. 미국·중국 경제안보검토위원회의 ‘투 루프’ 보고서는 2026년 1월 기준 Kimi K2.5의 가격을 토큰 100만 개당 1.20달러, GPT-5.2는 4.81달러로 제시했다. 두 모델 모두 Artificial Analysis의 지능 지수에서 47점을 받았다. 제시된 가격 기준 Kimi는 GPT-5.2의 약 4분의 1 수준이다.

중국 연구소들은 더 효율적인 학습 및 서비스 제공 방식을 추구해 왔다. 딥시크는 V3의 최종 학습에 H800 GPU를 278만8,000시간 사용했으며, 비용은 약 560만 달러였다고 밝혔다. CSIS는 더 강력한 모델의 답변과 판단을 다른 모델의 학습 사례로 사용하는 지식 증류도 설명한다. OpenAI와 Anthropic은 중국 연구소들이 사기성 계정을 통해 이런 자료를 확보했다고 비난해 왔으며, 이 관행은 상업적·정치적 갈등의 쟁점이 됐다.

글로벌 플랫폼으로 뻗어가는 생태계

CSIS가 인용한 Hugging Face 다운로드 데이터에 따르면 지난 1년 동안 중국 모델이 전체 다운로드의 41%를 차지했다. 위원회 보고서는 중국 모델이 2025년 8월 총 다운로드 수에서 미국 모델을 앞섰으며, 그해 11~12월 플랫폼의 다운로드 상위 10개 모델 가운데 7개를 차지했다고 밝혔다.

알리바바의 Qwen 제품군은 모델의 대규모 변형·활용 사례를 보여준다. 위원회는 보고서 발간 당시 파생 모델이 10만 개를 넘었다고 집계했다. 2026년 여름 기준 Qwen의 다운로드 수는 약 20억4,500만 건, 파생 모델은 15만1,448개로, 메타 모델 기반 파생 모델 수의 약 2.6배였다. 파생 모델은 기존 모델을 바탕으로 만든 버전으로, 언어·산업·특정 업무에 맞춰 조정하는 경우가 많다.

아마존웹서비스(AWS)는 딥시크 V3.2, MiniMax M2.1, Qwen3 Coder Next 등 중국 오픈 가중치 모델 6개를 Amazon Bedrock에 추가했다. 9월에는 Kimi K3가 합류했고, 10월 초에는 GLM-5.3이 추가됐다. Bedrock은 기업이 아마존의 클라우드 인프라를 통해 모델을 이용할 수 있는 경로를 제공한다. Baseten은 Kimi K3와 GLM-5.3을 OpenAI의 코딩 도구 Codex에서도 이용할 수 있도록 했다. Baseten은 응답 생성에 필요한 호스팅과 연산을 담당한다.

확산은 여러 단계를 거쳤다.

2025년 8월: 중국 모델이 Hugging Face의 총 다운로드 수에서 미국 모델을 앞섰다.
2025년 11~12월: 중국 모델이 Hugging Face 다운로드 상위 10개 순위 가운데 7개를 차지했다.
2026년 7월: Moonshot이 일부 대형 서비스 제공업체에 수익 배분을 요구하는 라이선스와 함께 Kimi K3를 출시했다.
2026년 9월: Kimi K3를 Amazon Bedrock에서 이용할 수 있게 됐다.
2026년 10월 초: 수익 배분이 포함된 상업 계약을 통해 GLM-5.3이 Bedrock에 추가됐다.
2026년 10월 12일: 인텔 최고경영자가 싱가포르 DBS 패널에서 빠른 도입 추세를 언급했다.

오픈 모델이 확산될 때 누가 수익을 얻나

Z.ai 사례는 모델의 인기가 높아지는 동안 개발사가 호스팅 사업을 잃을 수 있음을 보여준다. Epoch AI에 따르면 8월 GLM-5.3 Flash의 가중치가 공개된 지 하루 만에 외부 제공업체 12곳이 OpenRouter에서 해당 모델을 제공했다. 20일 뒤에는 제공업체가 26곳으로 늘었고, 그중 8곳은 Z.ai보다 낮은 가격을 제시했다.

해당 모델을 제공해 벌어들인 토큰 가운데 Z.ai의 비중은 88%에서 22%로 떨어졌다. 모델 전체 사용량이 17% 증가했는데도 Z.ai의 일일 토큰 처리량은 70% 감소했다. 고객들이 다른 호스팅 업체를 통해 이용하는 비중이 커졌다.

Vercel에서도 활동량과 수익 사이에 비슷한 격차가 나타났다. 5월 딥시크의 토큰 비중은 1% 미만에서 17%로 올랐지만, 매출 비중은 1% 안팎에 머물렀다. 저렴한 모델은 많은 작업을 처리하면서도 지출에서 차지하는 비중은 훨씬 작을 수 있다.

Z.ai는 API 매출총이익률이 2025년 18.9%에서 2026년 상반기 24.6%로 상승했다고 보고했다. 매출총이익률은 다른 비용을 제외하기 전, 직접적인 서비스 비용을 제하고 남는 매출의 비중이다. Epoch AI는 폐쇄형 모델 Opus 4.8을 제공하는 Anthropic의 매출총이익률을 85%로, 딥시크는 70~80%로 추산했다. 서비스 제공 비용이 낮은 딥시크는 오픈 모델 개발사 가운데 이례적인 사례다.

Moonshot은 Kimi K3 라이선스를 통해 더 많은 가치를 확보하려 하고 있다. 라이선스는 액세스 권한을 판매하는 일부 대형 제공업체에 수익 배분 계약 체결을 요구한다. Moonshot은 주요 클라우드 플랫폼에 관련 서비스 매출의 최대 30%를 요구한 것으로 알려졌다. Z.ai의 Bedrock 계약에도 사용량에 따른 수익 배분이 포함돼 있다. 구체적인 상업 조건과 이 계약들로 발생할 수익은 공개되지 않았다.

클라우드 제휴가 가져오는 고객과 의존성

베이징사회과학원 연구원 왕펑은 새롭게 등장하는 협력 구조를 역할 분담으로 설명한다. 모델 개발사는 기술을 만들고, 글로벌 클라우드는 인프라와 기업 고객 접점을 제공하며, 개발사는 고객이 모델을 이용할 때 수익을 얻는 방식이다.

Fireworks AI는 인프라 제공업체가 얻을 수 있는 기회를 보여준다. 장에 따르면 핵심 경영진 대부분이 중국계인 캘리포니아 기업 Fireworks AI는 해외 대기업에 중국 오픈 모델을 배포하고 있으며, 연환산 매출이 10억 달러를 넘었다. 연환산 매출은 현재 매출 속도가 1년간 이어진다고 가정해 계산한 금액이다.

CSIS는 제3자 호스팅이 중국 개발사들이 글로벌 고객층에 필요한 연산 용량을 직접 공급해야 하는 부담도 줄여준다고 설명한다. 하지만 프롬프트, 피드백, 사용 기록은 호스팅 업체나 고객이 보유할 수 있다. 그러면 원 개발사가 사람들이 모델을 어떻게 사용하는지, 어느 부분을 개선해야 하는지 파악할 정보가 줄어든다.

위원회의 ‘투 루프’ 보고서는 학습을 위한 또 다른 경로로 공장, 물류 네트워크, 로봇 분야 배포를 꼽는다. 이런 활용은 이후 시스템을 개선하는 데 쓸 전문 데이터를 만들어낼 수 있다. 중국 연구소들은 해외 고객과의 상호작용에 직접 접근하기 어려운 경우에도 산업 현장 배포와 커뮤니티의 모델 변형을 통해 피드백을 얻을 수 있다.

칭화대 교수 선양은 해외 시장에서 기회가 다르게 나타난다고 설명한다. 동남아시아에서는 상업적 확실성이 높고, 걸프 지역에서는 고객당 가치가 더 크며, 중남미에서는 충족되지 않은 수요가 상당하다는 것이다. 그는 국가가 자국 내 주요 AI 인프라와 데이터, 접근 권한을 통제할 수 있는 역량을 뜻하는 ‘AI 주권’에 대한 관심도 커지고 있다고 덧붙였다.

보안과 고객 신뢰가 도입에 미치는 영향

베를린의 검색 업체 Ecosia는 프랑스 Mistral AI와의 제휴를 끝내고 Melious와 협력해 Qwen, GLM, Kimi 등을 포함한 모델을 사용할 예정이다. 창립자이자 최고경영자인 크리스티안 크롤은 이번 전환으로 품질과 성능을 높이는 동시에 운영 비용을 절반으로 줄였다고 말했다. 그는 Mistral의 성능 문제와 서버 장애, 에너지 공급 및 독립성에 대한 우려를 이유로 들었다. Mistral의 공동 창립자 기욤 랑플은 출시 예정인 Large 4 모델을 시험해 보라고 Ecosia에 제안했다.

크롤은 목표에 맞춘 조정으로 중국 모델의 정치적 약점을 해결할 수 있다고 본다. 독일 연방인공지능협회 소속 라스무스 로테는 더 신중한 입장이다. 그는 재학습으로 직접적인 검열을 없앨 수는 있어도, 학습 데이터에 담긴 미묘한 영향은 바꾸기 어렵다고 주장한다. NewsGuard 연구도 중국 시스템이 베이징의 이해에 부합하는 허위 정보를 바로잡지 못하는 사례를 확인했다.

Atlassian은 다른 접근 방식을 택했다. 마이크 캐넌브룩스 최고경영자는 Nvidia Nemotron, Mistral 및 다른 모델을 사용하고 있으며, AI 게이트웨이 팀이 업무에 적합한 시스템을 배정한다고 말했다. 그는 운영 환경에서의 정책을 다음과 같이 설명했다.

우리는 어떤 중국 모델도 운영 환경에서 사용하지 않습니다. 이 점은 분명히 하고 있습니다.

캐넌브룩스는 일부 고객이 중국 모델을 꺼리지만 오픈 모델은 받아들인다고 말했다. 미국 의원들은 Qwen과 Kimi를 둘러싼 사실이 공개된 뒤 Airbnb와 Anysphere에 대한 조사에도 착수했다. Airbnb의 브라이언 체스키 최고경영자는 회사가 모델 개발사에 데이터를 보내지 않는다고 밝혔다.

위원회는 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 조사 결과를 인용해 딥시크 오픈 모델이 비슷한 미국 모델보다 사이버 위험에 더 취약했다고 전했다. Duan & Duan 법률사무소 홍차오 지점의 파트너 구자오친은 해외 규정 준수의 어려움이 개인정보와 보안 우려, 지정학에 따른 무역 보호주의를 함께 포함한다고 말했다. 현지 호스팅을 통해 고객은 데이터 처리 위치를 통제할 수 있지만, 모델의 동작과 보안 테스트, 법적 준수는 여전히 별도로 살펴야 한다.

저렴해진 AI에 인프라 투자 타당성도 시험대

Jefferies는 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 오라클의 계약 잔여액이 약 2조3,000억 달러이며, 그중 대략 절반이 OpenAI와 Anthropic과 관련돼 있다고 추산한다. 계약 잔여액은 향후 기간에 걸쳐 제공하기로 계약한 사업 규모를 뜻한다. 모델 가격 하락은 AI 개발사들이 벌어들일 것으로 예상하고 클라우드 용량 구매에 투입하는 매출에 압박을 가한다.

Jefferies는 OpenRouter 수치를 인용해 9월 27일 끝난 주에 중국 모델이 처리한 토큰이 76조1,200억 개로, 4월 말의 4조3,700억 개에서 늘었다고 밝혔다. 그해 9월 해당 주에 미국 상위 4개 제공업체가 처리한 토큰은 14조2,000억 개였다. 이 수치는 OpenRouter의 10월 순위와는 다른 기간을 나타낸다.

이 투자은행은 2026년 데이터센터 투자액 6,000억~8,000억 달러 전망과 2027년 자본 지출 9,930억 달러 계획에 의문을 제기했다. 또 4대 클라우드 기업의 연환산 이익이 2026년 2분기까지 5,810억 달러에 이르렀으며, 2,220억 달러 증가분은 전부 영업외수익이 차지했다고 밝혔다. 투자 수익과 컴퓨팅 서비스 판매 수익은 이익을 구성하는 서로 다른 항목이다.

Bain & Company의 2026년 글로벌 기술 보고서는 예상 수요에 대응할 인프라 재원을 마련하려면 2031년까지 AI가 연간 6조 달러의 매출을 올려야 한다고 추산한다. 기존 애플리케이션에서 1조8,000억 달러, 새로 등장하는 애플리케이션에서 1조5,000억 달러를 예상하며, 신규 제품과 용도에서 2조7,000억 달러의 매출을 추가로 확보해야 한다고 봤다.

미국 기업들은 구독, 고객 관계, 인기 애플리케이션에서 여전히 큰 이점을 갖고 있다. 위원회는 마이크로소프트의 도입률 추정치를 인용해 2025년 하반기 미국은 28.3%, 중국은 16.3%였다고 밝혔다. 다만 중국 수치는 자료의 신뢰도가 상대적으로 낮다. 다른 기업의 제품 안에서 중국 모델의 역할이 커지는 것은 별도의 상업적 기회를 만든다. 널리 쓰이는 기반 모델이 된 뒤, 이를 활용한 서비스가 올리는 수익에서 더 큰 몫을 협상하는 것이다.