Evan Cloutier
· SemiAnalysis
· 2026년 8월 21일, 16:40
· ⏱ 11 분 소요
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요약
오픈소스 모델은 각 시대마다 독점적인 최첨단 모델을 더 빠르게 추격하고 있으며, 추격 속도는 초기 스케일링 시대에서 에이전트 시대로 넘어오며 약 절반으로 단축되었습니다. 그러나 저자는 이것이 최첨단 모델 개발사들에게 보이는 것만큼 약세 요인은 아니라고 주장합니다. 지속 가능한 가치가 모델과 하네스를 결합한 완전한 제품으로 이동하고 있기 때문입니다. 시장 영향: 순수 모델 레이어의 마진은 압박을 받는 반면, 추론 수요와 통합 AI 제품을 제공하는 기업들은 수혜를 입습니다.
•저자는 초기 스케일링, 추론, 에이전트라는 세 가지 시대를 걸쳐 오픈 모델과 폐쇄형 모델 간의 격차를 측정했으며, 오픈 모델이 각 시대의 격차를 따라잡는 데 걸리는 시간이 절반으로 줄어들고 있음을 발견했습니다.
•1시대에 GPT-3.5 Turbo는 정규화된 복합 점수에서 75.7점을 기록해 Llama-2-70B의 39.9점보다 앞섰으나, Llama-3.1-405B가 2024년 7월 GPT-3.5 Turbo와의 격차를 좁혔고, 2024년 12월에는 DeepSeek V3가 GPT-4o(94.1점 vs 95.5점)와 거의 대등한 수준에 도달했습니다.
•2시대인 o1 시대의 추론 격차는 12.1점에 불과했는데, 이는 1시대 초기의 35.8점 격차와 비교해 DeepSeek R1의 존재가 컸기 때문입니다. R1-0528은 2025년 5월까지 8.5개월 만에 그 격차를 좁혔습니다.
•앤스로픽의 Opus 4.5는 에이전트 시대의 비공식적인 시작으로 불리며, Claude Code는 2025년 5월 정식 출시 이후 650억 달러 이상의 ARR을 추가했습니다.
•오픈AI와 앤스로픽은 에이전트 시대 동안 평균 51일마다 최첨단 모델을 출시했으나, Kimi K2.6은 4.8개월 만에 Opus 4.5를 넘어섰고 GLM-5.2는 6개월 만에 GPT-5.2를 앞질렀습니다.
•파이어웍스(Fireworks)는 하루 40T 이상의 토큰을 처리하고 있는데, 이는 기사에 따르면 3월 말 OpenAI API 물량의 2배에 달하는 수치로, 폭발적인 추론 수요를 보여줍니다.
메타의 Llama 모델들은 주요 오픈소스 이정표로 반복해서 언급됩니다. Llama-2-70B는 처음으로 최첨단 모델에 근접했고, Llama-3.1-405B는 GPT-3.5와의 격차를 좁혔으며, Llama-4 Maverick은 오픈 모델의 모멘텀을 확장했습니다.
메타의 Llama 모델들은 주요 오픈소스 이정표로 반복해서 언급됩니다. Llama-2-70B는 처음으로 최첨단 모델에 근접했고, Llama-3.1-405B는 GPT-3.5와의 격차를 좁혔으며, Llama-4 Maverick은 오픈 모델의 모멘텀을 확장하며 메타의 오픈 웨이트 AI 전략을 입증했습니다.
리스크: 메타는 Llama를 직접적으로 유의미하게 수익화하지 않으므로, 오픈 모델 분야의 리더십이 단기적인 매출로 이어지지 않을 수 있습니다.
해당 기사는 Qwen2.5-72B가 18T 사전 학습 토큰을 기반으로 GPT-4o의 6분의 1 수준 파라미터 수로 GPT-4o에 근접한 성능을 달성했으며, 알리바바의 Qwen 라인업이 신뢰할 만한 최첨단급 오픈 모델임을 입증했다고 강조합니다.
해당 기사는 Qwen2.5-72B가 18T 사전 학습 토큰을 기반으로 GPT-4o의 6분의 1 수준 파라미터 수로 GPT-4o에 근접한 성능을 달성했으며, 알리바바의 Qwen 라인업이 신뢰할 만한 최첨단급 오픈 모델임을 입증했다고 강조합니다.
리스크: 오픈소스 모델의 역량이 알리바바의 클라우드나 상업적 AI 수익화와 동일한 것은 아니므로, 이러한 긍정적인 신호는 간접적인 영향에 그칩니다.
This newsletter, published August 21, 2026,
features Evan Cloutier
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