Kimi K3에 황런쉰도 가만히 있을 수 없었는지, 밤새 새 계정을 만들어 오픈소스 모델을 제한해서는 안 된다고 외쳤다.

TL;DR

· Kimi K3는 단지 촉매제일 뿐이며, 시장이 진정으로 재평가하는 것은 엔비디아의 미래 연산 수요가 누구에 의해 주도될 것인가이다.

· AI 사용 진입점이 장기적으로 소수의 폐쇄형 연구소에 집중된다면, 엔비디아의 성장 전망은 소수의 대형 고객과 폐쇄형 상업화 속도에 더 의존하게 될 것이다.

· 오픈 웨이트 모델은 기업의 도입 장벽을 낮추어 폐쇄형 모델의 가격 결정력을 약화시킬 수 있지만, 추론, 미세 조정 및 프라이빗 배포로 인한 연산 소비를 확대할 가능성도 있다.

· 젠슨 황의 첫 개인 트윗은 엔비디아가 서명한 공개 서한을 공유한 것으로, 핵심 입장은 미국이 최고 수준의 폐쇄형 모델과 최고 수준의 오픈 모델을 모두 필요로 한다는 것이다.

· 관련 종목: NVDA, MSFT, META, AMD, GOOGL, 그리고 OpenAI, Anthropic 등 상장되지 않은 폐쇄형 연구소의 가치 평가.

Kimi K3의 출시는 미국에 우리가 상상했던 것보다 훨씬 큰 충격을 준 것으로 보입니다. 지난 주말 트위터에서 화제가 된 후, 젠슨 황도 더 이상 가만히 있을 수 없었습니다. 수십 년간 소셜 미디어를 사용하지 않던 사람이 급히 계정을 만들었고, 첫 번째 게시물도 군더더기 없이 바로 공개 서한을 올려 미국이 오픈소스 모델을 제한하지 말 것을 촉구했습니다.

오랫동안 오르지 않은 엔비디아의 주가를 고려할 때, 젠슨 황은 정말로 조바심이 났을 수 있습니다. 엔비디아의 성장 스토리에 대한 우려 때문입니다:

AI가 계속 소수의 폐쇄형 모델 회사에 의해 주도된다면, 연산 수요는 이미 시장에 충분히 반영된 것일까요? 오픈 웨이트 모델이 계속 확산된다면, 엔비디아는 더 저렴한 모델을 더 큰 사용량과 더 많은 인프라 수요로 전환할 수 있을까요?

젠슨 황의 답변은 매우 명확합니다. 그는 모델 출처에 따라 일괄 금지하는 것에 공개적으로 반대하며, 중국 모델이 "매우 우수하다"고 말하고 미국 기업이 이를 사용할 수 있어야 한다고 주장했습니다. 엔비디아에게 중요한 것은 특정 폐쇄형 연구소의 높은 가격을 유지하는 것이 아니라, 가능한 많은 기업, 개발자 및 클라우드 업체가 실제로 AI를 사용하도록 하는 것입니다.

이것이 바로 칩 주식의 단기적 압박과 엔비디아의 장기적 스토리 사이의 차이입니다. 시장은 저비용 오픈 모델이 미국 AI 서비스 제공업체의 이익률을 압박하고 단위 추론을 더 효율적으로 만들 것을 우려합니다. 반면 엔비디아는 가격 하락이 더 많은 시나리오를 열어 궁극적으로 더 큰 총 호출량, 프라이빗 배포 및 연산 소비를 가져올 것이라고 베팅합니다.

엔비디아는 폐쇄형 거대 기업이 계속 카드를 사는 것만으로는 충분하지 않다

지난 2년 동안 엔비디아의 AI 스토리는 주로 명확한 논리에 기반해 왔습니다: 최첨단 모델이 점점 더 커지면서 훈련과 추론 모두 더 많은 GPU가 필요하고, 클라우드 업체와 모델 연구소는 지속적으로 인프라를 확장할 것입니다.

이 논리는 여전히 유효하지만, 한 가지 함축된 문제를 제기합니다. AI 산업의 사용 진입점, 제품 출시 속도, 모델 가격 결정권이 소수의 폐쇄형 연구소와 대형 클라우드 플랫폼에 집중된다면, 엔비디아의 수요 증가는 소수 대형 고객의 자본 지출 계획과 폐쇄형 서비스의 상업화 속도에 더 크게 의존하게 됩니다.

이것이 나쁜 사업은 아닙니다. 폐쇄형 연구소, 클라우드 업체, 플랫폼 기업은 여전히 AI 인프라의 가장 중요한 구매자 중 하나입니다. 하지만 이미 시장에서 높은 가격으로 평가받고 있는 엔비디아에게 투자자들은 계속해서 질문을 던질 것입니다. 다음 단계의 성장 동력은 어디에서 오는가?

폐쇄형 모델이 지속적으로 높은 가격을 유지한다면, 기업의 AI 도입 속도는 비용, 데이터 경계, 배포 방식에 의해 제약을 받을 수 있습니다. 많은 기업이 먼저 API를 시험 사용하지만, AI를 자사의 비즈니스 시스템에 깊이 통합하지는 않을 것입니다. 상류 칩 기업 입장에서는 연산 수요가 집중되고 규모가 크지만, 그 확산 속도는 소수 플랫폼의 상업화 속도에 더 의존하게 된다는 것을 의미합니다.

오픈 웨이트 모델은 이러한 구조를 변화시킵니다. 이것이 반드시 최고의 폐쇄형 모델을 즉시 대체하는 것은 아니지만, 기업, 개발자, 클라우드 업체에게 다른 경로를 제공합니다. 즉, 모델을 자체 환경에서 실행, 미세 조정, 감사, 통합할 수 있게 하는 것입니다. 더 많은 조직이 AI를 고객 서비스, 프로그래밍, 연구, 프로세스 자동화, 프라이빗 배포에 활용하기 시작하면, 인프라 계층은 더 분산되고 광범위한 수요원을 확보할 기회를 얻게 됩니다.

따라서 시장이 거래하는 것은 '어떤 모델이 OpenAI를 이길 것인가'가 아니라, 'AI 수요가 소수의 폐쇄형 진입점에서 더 많은 기업과 시나리오로 확산될 것인가'입니다. 이것이 바로 엔비디아가 가장 관심을 갖는 문제입니다.

오픈 웨이트, 폐쇄형 가격 결정권 약화시키고 연산 풀 확대 가능성

오픈 웨이트는 훈련된 '모델 파라미터'를 외부에 제공하는 것으로 이해할 수 있습니다. 웨이트가 공개되면 기업은 자체 서버나 클라우드 환경에서 모델을 실행, 미세 조정, 감사할 수 있습니다.

폐쇄형 모델 기업에게 이는 협상 위치를 변화시킵니다. 과거에는 기업이 최고 성능의 모델을 사용하려면 폐쇄형 API의 가격, 데이터 경계, 기능 출시 속도를 받아들여야 했습니다. 이제 자체 배포 가능한 모델이 특정 작업에서 충분히 우수하다면, 폐쇄형 업체는 고객이 왜 더 비싼 서비스에 비용을 지불해야 하는지 설명해야 합니다.

이것이 OpenAI, Anthropic, Google과 같은 폐쇄형 노선이 직면한 압박입니다. 이들은 여전히 제품 경험, 에이전트 능력, 툴체인, 안전 정렬, 기업 규정 준수, 생태계 배포에서 장벽을 유지할 수 있습니다. Anthropic이 6월에 출시한 Claude Science가 한 예로, 모델을 과학자 대상 AI 워크벤치로 포장하여 도구 통합과 감사 가능한 결과물을 강조합니다.

하지만 기초 추론 능력이 점점 상품화됨에 따라, 폐쇄형 모델은 자신이 단순히 '더 똑똑한 채팅 인터페이스'가 아니라 더 신뢰할 수 있는 워크플로우, 더 강력한 에이전트 실행, 더 나은 보안 책임 및 산업 통합을 판매한다는 것을 증명해야 합니다. 그렇지 않으면 저비용 개방형 모델이 가격 기준을 낮추게 됩니다.

엔비디아에게 이러한 변화가 반드시 나쁜 것만은 아닙니다. 폐쇄형 모델의 가격 결정력이 약화되면 AI 서비스 제공업체의 수익성에 영향을 미칠 수 있지만, 더 저렴한 모델이 더 많은 기업이 AI를 도입하도록 유도한다면 추론, 미세 조정, 현지화 및 프라이빗화 수요가 오히려 총 컴퓨팅 파워 풀을 확장할 수 있습니다.

DeepSeek 이후 시장은 이미 유사한 논쟁을 겪었습니다. 더 효율적인 모델은 단기적으로 'GPU 사용 감소'처럼 보일 수 있지만, 가격 하락이 더 많은 수요를 활성화한다면 중장기적으로는 '더 많은 시나리오에서 AI 사용'으로 이어질 수 있습니다.

엔비디아가 베팅하는 것은 바로 후자입니다. 엔비디아의 핵심 사업은 모델 API가 아니라 칩, 서버 및 데이터 센터입니다. AI 사용량이 증가하는 한, 수요는 결국 인프라 계층에 도달하게 됩니다.

젠슨 황, 개방형 모델을 위험과 동일시하는 것에 반대

이번 논의에서 젠슨 황은 개인 첫 트윗으로 엔비디아가 공동 서명한 공개 서한 '개방형 가중치와 미국 AI 리더십'을 공유했습니다. 공동 서명자로는 메타, 마이크로소프트, 안드레센 호로위츠, 허깅 페이스, IBM, 미스트랄 AI, 팔란티어, 퍼플렉시티, 모질라, 엔비디아, Y 컴비네이터 등 20개 이상의 기술 기업 및 기관이 포함됩니다.

공개 서한의 핵심 표현은 미국이 최고 수준의 폐쇄형 모델뿐만 아니라 최고 수준의 개방형 모델도 필요하며, 정부가 개방형 AI를 조기에 제한해서는 안 된다는 것입니다. 즉, 서명자들은 보안 위험을 부정하는 것이 아니라 개방형 가중치 자체를 위험의 원천으로 직접 동일시하는 것에 반대하는 것입니다.

이 서한이 중요한 이유는 엔비디아의 상업적 이익과 미국 AI 생태계의 구조적 문제를 함께 다루고 있기 때문입니다. 엔비디아는 AI 사용량과 인프라 수요에 관심이 있고, 메타, 마이크로소프트 등 플랫폼 기업은 더 유연한 모델 생태계를 필요로 하며, 허깅 페이스, 미스트랄 AI, 모질라는 개방형 모델과 개발자 생태계 측면에 더 직접적으로 서 있습니다.

이들 기업의 이해관계가 완전히 일치하는 것은 아니지만, 한 가지 문제에서 교차점을 가집니다. 즉, 개방형 가중치가 규제 프레임워크에 의해 조기에 억압된다면 미국 기업과 개발자가 저비용 모델을 사용할 수 있는 선택지가 줄어들고, AI 확산이 소수의 폐쇄형 서비스 제공업체에 더 의존하게 될 것이라는 점입니다.

엔비디아에게 이것이 가장 이상적인 시장 구조는 아닙니다. 엔비디아는 소수의 최첨단 연구소가 더 큰 모델을 계속 훈련하는 것뿐만 아니라 더 많은 기업이 실제로 AI를 활용하기를 필요로 합니다. AI가 소수의 플랫폼 서비스에서 광범위하게 배포된 기본 역량이 되어야만 엔비디아는 '컴퓨팅 파워 수요가 여전히 확장 중'이라는 이야기를 계속할 수 있습니다.

따라서 젠슨 황의 중국 모델에 대한 발언과 공개 서한은 단독적인 사건이 아닙니다. 이들은 모두 같은 사실을 지적합니다: 엔비디아는 AI 경쟁이 '특정 모델 금지'로 단순화되는 것을 원하지 않으며, 더 많은 모델, 더 많은 시나리오, 더 많은 개발자가 연산 수요 풀에 진입하기를 바란다는 것입니다.

중국 관련 제한이 엔비디아 전망에 영향을 미칠 수 있다

시장이 직면해야 할 또 다른 문제는 정책의 경계입니다. 이는 단순히 '중국 모델이 제한될 수 있는가'의 문제가 아니라, '제한이 역으로 엔비디아의 중국 AI 산업 사슬 내 위치를 약화시킬 수 있는가'의 문제입니다.

Kimi K3의 핵심은 모델 성능뿐만 아니라, 최신 세대 엔비디아 플래그십 칩 위에 구축되지 않았다는 점에 있습니다. 시장 논의에서 더 민감한 점은 Kimi K3가 이미 수출 통제의 영향을 받은 H800과 같은 최신 사양이 아닌 칩을 사용한다는 것입니다. 즉, 첨단 칩 공급이 제한된 상황에서도 중국 모델 회사는 여전히 경쟁력 있는 최첨단 모델을 훈련할 수 있습니다.

이것이 바로 젠슨 황이 오랫동안 중국 시장에 대한 일률적인 제한에 반대해 온 핵심 논리입니다. 제한은 중국의 AI 수요를 사라지게 하지 않으며, 오히려 중국 기업이 대체 경로를 찾도록 강제할 뿐입니다: 더 효율적인 모델 아키텍처, 더 낮은 비용의 훈련 방식, 그리고 더 많은 국산 칩 호환성. DeepSeek 이후, 시장은 이미 중국 모델 회사가 효율성 경로에서 스트레스 테스트를 겪는 것을 목격했습니다. 그리고 DeepSeek이 화웨이 칩에 적응하기 시작한 것은 중국 AI 생태계가 완전히 엔비디아의 CUDA 및 GPU 시스템 내에 머물지 않을 것임을 의미합니다.

엔비디아에게 이것이야말로 진정으로 우려할 만한 지점입니다. 단기적으로는 중국 제한이 특정 칩 판매 및 주문 전망에 영향을 미칠 수 있습니다. 중장기적으로는 중국 모델 제조사, 클라우드 업체, 애플리케이션 기업이 비엔비디아 하드웨어에 대한 적응을 가속화해야 한다면, 엔비디아의 중국 AI 인프라 내 점유율은 지속적으로 희석될 수 있습니다. 경쟁사가 즉시 엔비디아를 따라잡지는 못하겠지만, 사용성이 지속적으로 향상되면 고객 이전 동기는 강화될 것입니다.

따라서 칩 주식의 변동은 단순히 특정 중국 모델에 대한 반응이 아니라, 엔비디아의 장기 전망에 대한 재평가입니다: 폐쇄형 소스 경로가 계속해서 높은 성장을 뒷받침할 수 있는지, 개방형 모델이 새로운 성장 동력을 열어줄지, 그리고 정책이 잠재 고객을 엔비디아 외의 대안으로 밀어낼지 여부입니다.

폐쇄형 연구소는 여전히 장점이 있지만, 가치 평가 서사는 더 어려워진다

개방형 가중치 모델의 부상이 폐쇄형 최첨단 연구소의 가치를 상실시킨다는 의미는 아닙니다.

폐쇄형 모델은 여전히 명확한 장점을 가지고 있습니다. 제품 경험, 에이전트 실행, 툴체인, 안전 정렬, 기업 규정 준수 및 생태계 배포를 중심으로 장벽을 구축할 수 있습니다. 많은 기업 고객에게는 단일 모델 순위 점수보다 사용성, 안정성, 책임 경계 및 통합 능력이 더 중요할 수 있습니다.

하지만 밸류에이션 스토리는 더 어려워질 것이다. 과거에는 폐쇄형 연구소가 '최고 성능 모델'을 내세워 높은 가격과 고평가를 설명할 수 있었다. 이제는 모델이 더 강력할 뿐만 아니라, 더 신뢰할 수 있고 완전하며 대체하기 어려운 엔터프라이즈급 시스템을 제공할 수 있음을 증명해야 한다.

이는 엔비디아에 이중적인 영향을 미친다. 한편으로는 폐쇄형 연구소의 수익성이 압박을 받으면, 시장은 이들이 미래 인프라 투자 속도를 조정할까 우려할 수 있다. 다른 한편으로는 오픈 모델이 도입 장벽을 낮추면 더 많은 기업, 클라우드 제공업체, 개발자들이 배포에 참여하게 되어 엔비디아의 수요처가 오히려 더 분산될 수 있다.

OpenAI, Anthropic, Google은 공개된 오픈 웨이트 공개 서한 서명 명단에 포함되지 않았다. 이를 두고 이들이 중국 모델을 제한하는 것을 지지한다고 단정할 수는 없다. 이는 단지 폐쇄형 프론티어 연구소가 하드웨어, 오픈소스, 플랫폼 기업들과 이해관계 구조에서 완전히 일치하지 않는다는 것을 보여줄 뿐이다.

엔비디아는 하드웨어 계층에 서서 여러 모델 경로가 공존하기를 더 바란다. 폐쇄형 모델은 계속해서 프론티어 역량을 추구하고, 오픈 모델은 진입 장벽을 낮추고 사용 범위를 확대하는 역할을 한다. 이 두 가지가 함께 AI 사용량을 끌어올리기만 하면, 엔비디아는 주요 수혜자 중 하나가 된다.

투자자가 진짜 주목해야 할 것은 사용량

이번 논쟁은 젠슨 황의 한마디 발언에 그치지 않을 것이다. 가격에 영향을 미치는 것은 미국 정책이 어디까지 제한을 가할지, 그리고 오픈 모델이 실제로 기업 배포에 진입할 수 있을지 여부다.

오픈 웨이트 모델이 단지 여론 논란만 일으키고 지속 가능한 기업 사용으로 이어지지 않는다면, 엔비디아의 핵심 수요는 여전히 소수의 폐쇄형 연구소와 대형 클라우드 플랫폼의 자본 지출 주기에 의존하게 될 것이다. 이는 엔비디아의 성장 기대치가 계속해서 대형 고객 주문을 통해 검증되어야 함을 의미한다.

오픈 모델이 지속적으로 기업 환경에 진입하고, 관찰 가능한 추론, 미세 조정, 프라이빗 배포, 산업 통합 수요를 창출한다면, 엔비디아의 스토리는 '소수 거대 기업이 더 많은 GPU를 구매하는 것'에서 '더 많은 조직이 AI 컴퓨팅 파워를 소비하기 시작하는 것'으로 확장될 것이다.

투자자는 두 가지 변수에 더 주목해야 한다. 하나는 미국의 제한이 실행 가능한 조달, 클라우드 서비스, 엔티티 리스트 수준에까지 미칠지 여부다. 다른 하나는 오픈 웨이트 모델이 실제로 기업 배포에 진입하고, 관찰 가능한 컴퓨팅 파워 소비를 창출할 수 있을지 여부다.

전자는 정책 리스크를 결정하고, 후자는 젠슨 황이 언급한 시장 오해가 엔비디아의 실제 주문 수요로 전환될 수 있을지를 결정한다. 칩 주식은 특정 모델의 승패를 거래하는 것이 아니라, AI 수요가 계속 확산될 수 있을지를 거래하는 것이다.

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