AI 모델 사용량 순위 1위부터 5위까지가 전부 중국 모델이 됐습니다.

미국 인터넷매체 액시오스가 7월 18일 전한 내용입니다. 모델 중개 플랫폼 오픈라우터의 주간 토큰 사용량 기준이고, 다섯 개 모두 내려받아 고쳐 쓸 수 있는 오픈웨이트 모델이었습니다.

성능 1위는 중국 모델이 아니었습니다. 시장이 고른 것은 가장 똑똑한 모델이 아니었다는 뜻입니다.

■ 성능은 4위였다

같은 시기 문샷AI 가 내놓은 키미 K3 는 아티피셜 애널리시스 점수에서 57점으로 4위였습니다. 클로드 페이블5 가 60점, GPT-5.6 솔 맥스가 59점, 솔 엑스하이가 58점으로 위에 있었습니다.

그러면 왜 다들 썼을까요? 값입니다. 키미 K3 의 API 요금은 출력 100만 토큰당 100위안, 우리 돈으로 약 219원이었습니다.

API 관리 회사 콩의 아우구스토 마리에티 CEO 는 최상위 모델이 지나치게 비싸 최근 석 달간 오픈웨이트 모델 사용이 급증했다고 말했습니다. 모질라의 라피 크리코리안 CTO 는 최상위 AI 를 일상 업무에 쓰는 것을 “장보러 가면서 페라리를 모는 격”이라고 표현하며, 일상 업무 비용을 최대 50분의 1까지 낮출 수 있다고 했습니다.

액시오스가 인용한 한 투자자는 앞으로 개방형 모델이 기업 AI 업무 요청의 95%를 처리하고 나머지 5%만 최상위 모델이 맡게 될 것으로 내다봤습니다. 모건스탠리는 중국 대형언어모델이 규모와 성능, 가격 면에서 미국 선도 기업을 따라잡고 있음을 보여주는 결과라고 평가했습니다.

■ 만든 사람들은 30~40대였다

그러면 이 모델들을 만든 사람은 누구일까요? 홍콩 매체 성도일보가 7월 23일 중국 대형언어모델 창업자 네 명을 조명했습니다.

딥시크의 량원펑은 41세로 지분 84.29%를 쥐고 있고 의결권은 100%에 가깝습니다. 문샷AI 의 양즈린은 34세로 지분 51.83%, 개인자산은 약 163억 달러로 추정됩니다. 즈푸의 탕제는 49세로 넷 중 유일한 학계 출신이며, 미니맥스의 옌쥔제는 37세에 지분 21.6%입니다.

확정된 수치가 아니라 평가액이라는 점은 감안해야 합니다. 다만 지분율은 눈에 띕니다. 외부 자본과 빅테크가 미는 미국 AI 기업과는 지배구조가 다릅니다.

넷 다 2015년에서 2023년 사이에 시작했습니다. 10년 안에 지금 자리까지 왔다는 뜻입니다.

■ 목표의 두 배가 몰렸다

돈도 따라 움직였습니다. 블룸버그는 7월 29일 문샷AI 가 35억 달러, 약 5조원을 유치했다고 전했습니다. 투자 후 기업가치는 350억 달러입니다.

애초 목표는 10억~20억 달러였습니다. 두 배 가까이 넘겨 받은 것입니다. 2024년 2월 이 회사의 기업가치는 25억 달러였습니다.

매출도 함께 뛰었습니다. 연간 반복 매출이 3월 1억 달러에서 4월 2억 달러, 6월 3억 달러가 됐습니다. 석 달 만에 세 배입니다.

다음 라운드는 500억 달러를 목표로 하고, 연내 홍콩 증시 상장을 추진합니다. 이번 라운드에는 중국 국가 AI 산업 투자기금이 주요 투자자로 들어갔습니다. 민간 투자만은 아니라는 뜻입니다.

배경을 함께 놓으면 묘합니다. 미국은 첨단 AI 반도체의 중국 수출을 규제하고 있습니다. 고성능 칩을 구하기 어려운 조건에서 만든 모델에 돈이 몰린 것입니다.

■ 미국 안에서 갈린 전선

미국 정부는 안보를 이유로 중국 개방형 모델을 차단하는 방안을 검토하기 시작했습니다. 반대가 나왔는데, 나온 곳이 미국 기업이었습니다.

7월 24일 미국 기업 20여 곳이 공개서한에 서명했습니다. 엔비디아와 마이크로소프트, 메타, 팔란티어, IBM, 델, 그리고 벤처투자사 앤드리슨 호로비츠가 이름을 올렸습니다.

논리는 세 갈래였습니다. 개방형 모델이 있어야 스타트업과 대학, 공공기관이 큰 비용 없이 모델을 만들 수 있고, 가중치가 공개돼야 연구자와 개발자가 동작을 뜯어보고 취약점을 찾을 수 있으며, 불법 증류와 정당한 기술 개발은 구분해야 한다는 것입니다.

젠슨 황 엔비디아 CEO 는 서한을 공유하며 세상에는 최첨단 폐쇄형 모델과 최첨단 개방형 모델이 모두 필요하다고 말했습니다.

빠진 곳도 눈에 띕니다. 오픈AI 와 앤트로픽, 구글은 서한에 참여하지 않았습니다. 모델을 공개하지 않는 폐쇄형 진영이고, 그동안 미국 정부에 중국 오픈 모델의 위험을 경고해온 쪽입니다.

정부 쪽은 강경했습니다. 마이클 크라치오스 백악관 과학기술정책실장은 문샷AI 가 증류 방식으로 미국 모델을 복제했다고 비판했고, 스콧 베선트 재무장관과 함께 제재 가능성을 시사했습니다.

증류는 큰 모델의 출력을 받아 작은 모델을 학습시키는 방식입니다. 어디까지가 정당한 학습이고 어디부터가 무단 복제인지가 이 논쟁의 한복판에 있습니다.

■ 값싼 선택지가 걸려 있다

전선은 미국 대 중국이 아니라 미국 안에서 갈렸습니다. 칩과 인프라를 파는 쪽은 개방을, 모델을 파는 쪽은 규제를 말합니다. 각자 서 있는 자리에서 나오는 얘기입니다.

그러면 규제는 실제로 들어갈까요? 아직 결정된 것은 없습니다. 정부는 검토 중이고 업계는 반대 중입니다.

규제가 들어가면 값싼 선택지가 줄어듭니다. 국내 서비스 가운데도 중국 오픈웨이트 모델을 뒷단에 쓰는 곳이 늘고 있어, 미국이 자국 기업의 사용을 막으면 그 흐름에도 영향이 옵니다.

사용량 1위부터 5위, 지분을 쥔 30~40대 창업자, 그리고 목표의 두 배가 몰린 투자. 열흘 사이에 나란히 놓인 세 장면.

The top five AI models by usage are now all Chinese.

Axios reported it on 18 July, based on weekly token usage on the model routing platform OpenRouter. All five are open-weight models you can download and modify.

The best-performing model was not Chinese. What the market picked was not the smartest option.

It ranked fourth on performance

Kimi K3, released by Moonshot AI around the same time, scored 57 on Artificial Analysis — fourth, behind Claude Fable 5 at 60, GPT-5.6 Sol Max at 59 and Sol XHigh at 58.

So why did everyone use it? Price. Kimi K3's API cost 100 yuan per million output tokens, about 219 won.

Augusto Marietti, chief executive of the API company Kong, said use of open-weight models had surged over three months because frontier models were prohibitively expensive. Mozilla's chief technology officer Rafi Krikorian likened using a frontier model for everyday work to driving a Ferrari to the grocery store, and said routine costs could fall by up to fiftyfold.

One investor quoted by Axios expects open models to handle 95% of enterprise AI requests, leaving 5% to frontier models. Morgan Stanley said the results show Chinese large language models catching up with American leaders on scale, performance and price.

The founders are in their thirties and forties

So who built them? On 23 July the Hong Kong paper Sing Tao Daily profiled four Chinese large language model founders.

DeepSeek's Liang Wenfeng, 41, holds 84.29% of the company with voting rights close to 100%. Moonshot AI's Yang Zhilin, 34, holds 51.83%, with personal assets estimated around $16.3bn. Zhipu's Tang Jie, 49, is the only academic of the four, and MiniMax's Yan Junjie, 37, holds 21.6%.

These are estimates rather than confirmed figures. The ownership stakes still stand out: a different structure from American AI firms backed by outside capital and big tech.

All four started between 2015 and 2023 — within a decade of where they now stand.

Twice the target arrived

The money followed. Bloomberg reported on 29 July that Moonshot AI had raised $3.5bn, roughly 5 trillion won, at a post-money valuation of $35bn.

The original target was $1bn to $2bn. It closed at nearly double that. In February 2024 the company was valued at $2.5bn.

Revenue moved too. Annual recurring revenue went from $100m in March to $200m in April and $300m in June — tripling in three months.

The next round targets $50bn, with a Hong Kong listing planned within the year. China's national AI industry investment fund came in as a major backer of this round, so it is not purely private money.

Set against the backdrop it reads oddly. The US restricts exports of advanced AI chips to China. The money went to a model built under exactly that constraint.

The line was drawn inside America

The US government began weighing a block on Chinese open models on security grounds. Objections followed — from American companies.

On 24 July more than twenty US firms signed an open letter: Nvidia, Microsoft, Meta, Palantir, IBM, Dell, and the venture firm Andreessen Horowitz among them.

The argument ran three ways. Open models let startups, universities and public bodies build without heavy cost; published weights let researchers inspect behaviour and find vulnerabilities; and illegal distillation should be distinguished from legitimate development.

Jensen Huang, Nvidia's chief executive, shared the letter and said the world needs both frontier closed models and frontier open models.

The absences are notable. OpenAI, Anthropic and Google did not sign. They are the closed camp, and they have been warning Washington about the risks of Chinese open models.

The government held firm. Michael Kratsios, director of the White House Office of Science and Technology Policy, accused Moonshot AI of replicating American models through distillation, and signalled possible sanctions alongside Treasury Secretary Scott Bessent.

Distillation trains a smaller model on a larger one's outputs. Where legitimate learning ends and unauthorised copying begins sits at the centre of this dispute.

What is at stake is the cheap option

The line was not drawn between America and China but inside America. Those selling chips and infrastructure argue for openness; those selling models argue for restriction. Each speaks from where it stands.

So will the restrictions land? Nothing is settled. The government is reviewing and the industry is objecting.

If they do land, the cheap options shrink. A growing number of Korean services already run Chinese open-weight models underneath, so barring US companies would reach that flow too.

The top five slots by usage, founders in their thirties and forties holding their own equity, and an investment round at twice its target. Three scenes, ten days apart.