<div style="text-align:center; margin-top:20px;" > <img alt="중국 고성능 AI &#39;키미 K3&#39;에 미국 빅테크 긴장, 삼성전자·SK하이닉스 메모리 가치 더 뛴다" height="300" class='lazyload' data-src="https://www.businesspost.co.kr/news/photo/202607/20260720144904_265663.jpg" width="600" /> <figcaption><table width=600 style='margin-bottom:20px;'><tr><td align='left' style='margin:0; padding:0px 0px; color:#306f7f; font-size:12px; font-family:verdana; letter-spacing:-0.1em; line-height:160%; table-layout: fixed;'>▲ 중국 문샷AI가 최근 공개한 고성능 AI &#39;키미 K3&#39;가 미국 앤트로픽의 클로드, 오픈AI의 챗GPT와 기술 격차를 대폭 좁힌 것으로 나타나면서, 미국 빅테크의 긴장감이 높아지고 있다. &lt;제미나이 나노 바나나&gt;</td></tr></table></figcaption> </figure> </div> [비즈니스포스트] 중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 최근 공개한 생성형 AI &#39;키미 K3&#39;가 미국 AI 최상위 모델에 근접한 성능을 보이면서, 미국 빅테크 기업의 긴장감이 커지고 있다.<br /> <br /> 특히 문샷AI가 &#39;키미 K3&#39; 개발에 엔비디아의 최고 사양 AI 가속기인 H100이나 B200(블랙웰) 대신 중국 수출용 칩인 H20을 활용한 것으로 알려지면서, 빅테크가 엔비디아의 최고급 AI 가속기 구매를 줄이는 것 아니냐는 관측마저 나온다.<br /> <br /> 하지만 &#39;키미 K3&#39;와 같은 오픈형 AI 모델도 결국 성능을 유지하기 위해서는 대규모 언어모델을 처리하기 위한 메모리 대역폭과 물리적 용량 확보가 필수적인 만큼, 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 수요는 더 늘어날 것이란 전망이 나오고 있다.<br /> <br /> 20일 반도체 업계 취재를 종합하면, 중국의 AI 스타트업 문샷AI가 지난 17일 상하이 세계인공지능대회(WAIC)에 앞서 공개한 오픈형 AI 모델 &#39;키미 K3&#39;가 미국 최상위 AI 모델과의 기술 격차를 2~3개월 수준으로 좁히면서, 향후 빅테크의 AI 투자에도 변화가 생길 수 있다는 관측이 나오고 있다.<br /> <br /> 키미 K3는 2조8천억 개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 중국 AI 모델로, AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스 평가에서 지능지수 57점으로 전체 3위를 기록했다.<br /> <br /> 이는 앤트로픽의 &#39;클로드 페이블5&#39;와 오픈AI의 &#39;GPT-5.6 솔&#39;에는 미치지 못하지만, 클로드 오퍼스 4.8과 GPT-5.5와 유사한 수준의 성능이다.<br /> <br /> 매개변수(파라미터)는 학습 과정에서 형성되는 내부 변수로 모델의 규모와 성능을 가늠하는 지표로, 키미 K3는 오픈AI의 기존 GPT-4(매개변수 약 1조8천억 개)를 뛰어넘었다.<br /> <br /> 작업 단위 당 요금은 클로드 페이블5가 2달러75센트인 반면, 키미 K3는 95센트에 불과한 것으로 알려졌다.<br /> <br /> 게리 유 모건스탠리 연구원은 보고서를 통해 &quot;중국 거대언어모델(LLM)이 규모나 성능, 가격 면에서 미국 선도 기업들을 따라잡고 있음을 보여주는 것&quot;이라며 &quot;향후에도 글로벌 경쟁력을 지닌 중국 AI가 계속해 나올 것&quot;이라고 전망했다.<br /> <br /> 키미 K3가 미국 AI를 따라잡았다는 소식은 미국 빅테크의 수익 구조에 의문을 제기하며, 관련 기업과 반도체 업종 전반의 주가에 하방 압력을 가했다. 향후 빅테크의 투자 심리가 위축될 수 있다는 것이다.<br /> <br /> 지난 17일 아마존과 마이크로소프트, 알파벳 등 데이터센터 운영 기업의 주가는 각각 전날보다 1.06%, 1.82%, 2.17% 하락했고, 엔비디아 주가도 2.21% 떨어졌다.<br /> &nbsp; <div style="text-align:center; margin-top:20px;" > <img alt="중국 고성능 AI &#39;키미 K3&#39;에 미국 빅테크 긴장, 삼성전자·SK하이닉스 메모리 가치 더 뛴다" class='lazyload' data-src="https://www.businesspost.co.kr/news/photo/202604/20260427151432_258844.jpg" width="600" /> <figcaption><table width=600 style='margin-bottom:20px;'><tr><td align='left' style='margin:0; padding:0px 0px; color:#306f7f; font-size:12px; font-family:verdana; letter-spacing:-0.1em; line-height:160%; table-layout: fixed;'>▲ 중국 키미 K3와 같은 &#39;오픈웨이트&#39; AI 모델의 확산이 삼성전자와 SK하이닉스가 생산하는 메모리 반도체 수요를 더욱 촉발할 가능성이 제기된다. &lt;제미나이 나노 바나나&gt;</td></tr></table></figcaption> </figure> </div> 하지만 키미 K3와 같은 &#39;오픈웨이트&#39; AI 모델의 확산이 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 기업에는 오히려 기회로 작용할 것이라는 분석이 나오고 있다.<br /> <br /> 오픈웨이트란 AI의 핵심 학습 결과를 공개하는 방식으로, 이용자들은 AI의 학습 결과를 내려받아 각각의 목적에 맞게 AI를 수정하고 이를 자체 서버에서 운영할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일 키미 K3의 학습 결과를 모두 무료로 공개하겠다고 밝혔다.<br /> <br /> 이처럼 오픈웨이트형 AI 모델을 각 개발자나 기업이 자체 서버에서 구동하기 위해서는 데이터를 저장하고, 실시간으로 처리하는 고성능 메모리가 필수다.<br /> <br /> 이종욱 삼성증권 연구원은 이날 보고서를 통해 &quot;키미 K3의 특징은 스케일업(매개변수 확장)을 통해 고대역폭메모리(HBM) 사용량을 높인다는 것&quot;이라며 &quot;오픈웨이트 모델을 바탕으로 서비스 배포를 촉진시킬 수 있다면 반도체 수요에 긍정적일 것&quot;이라고 분석했다.<br /> <br /> 오픈웨이트형 AI의 확산을 위해선 결국 AI 데이터센터 등 인프라가 충분히 갖춰져야 한다는 점도 향후 메모리 수요를 더 높이는 요인이 될 것이란 분석이 나온다.<br /> <br /> 문샷AI는 지난 19일 &#39;키미 K3&#39;에 사용자가 몰리자 &quot;연산력 수요가 한계치에 근접했다&quot;며 &quot;기존 이용자를 위해 신규 구독 서비스를 당분간 중단한다&quot;고 밝혔다.<br /> <br /> 이는 AI 모델을 대규모로 유포하기 위해서는 추가 AI 인프라 구축이 필수적이라는 것을 의미한다.<br /> <br /> 또 키미 K3와 같은 오픈형 AI 모델의 확산은 AI 플랫폼 기업 중심이 아니라, AI 인프라를 확보한 기업에게 유리한 구조로 전환할 것이란 예측을 낳고 있다.<br /> <br /> 류영호 NH투자증권 연구원은 &quot;장기적으로 AI 경쟁력은 모델 성능 자체보다 누가 더 많은 데이터 연산 능력을 확보하고 더 많은 고객에게 서비스를 제공하는지가 될 것&quot;이라며 &quot;새로운 경쟁이 가속화하는 시기에 AI 인프라 제조에 필요한 부품 업체들의 수혜는 지속될 것&quot;이라고 분석했다.<br /> <br /> 미국과 중국 외 국가들도 자신들만의 AI 인프라를 구축하려는 움직임이 더 빨라질 전망이다. 중동 국가들은 이미 소버린 AI(국가 AI 주권)를 위해 메모리 확보에 나서기 시작했다.<br /> <br /> 김선우 메리츠증권 연구원은 &quot;최근 사우디아라비아 등 중동 소버린 AI 투자 주체들이 국내 메모리 업체들과 중장기 메모리 조달을 위해 협의를 시작했다&quot;며 &quot;이에 따라 2027년 메모리 공급난은 더 심화할 것&quot;이라고 전망했다.&nbsp;나병현 기자