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아침에 SBS Biz 뉴스를 보다가 엔비디아가 새로운 오픈 AI 모델을 공개했다는 소식에 눈이 멈췄다. 그런데 뉴스를 계속 보다 보니 더 신경 쓰이는 내용은 따로 있었다. 문샷AI, 알리바바, 딥시크, 바이트댄스 등 중국 AI 모델들이 빠른 속도로 성장하고 있다는 이야기였다. 처음에는 이렇게 생각했다. 중국에서도 좋은 AI 모델이 계속 나오면 결국 AI 사용량이 늘어나는 것이니 엔비디아 GPU와 HBM에도 좋은 것 아닐까. 그런데 한 단계 더 생각해 보니 그렇게 단순하게 볼 문제는 아니었다. 중국 AI가 성장하는 것과 동시에 중국산 AI 가속기와 Cxmt의 DRAM·HBM까지 함께 성장한다면 이야기가 달라진다. AI 시장 전체의 파이는 커지더라도 삼성전자와 SK하이닉스가 가져가는 몫은 줄어들 수 있기 때문이다. 그래서 이번 뉴스는 단순한 엔비디아 호재가 아니라 2026년 말까지 국내 반도체 투자를 하면서 꼭 지켜봐야 할 기회와 위험을 함께 보여주는 뉴스 라고 판단했다. AI 경쟁이 미국 기업끼리의 경쟁을 넘어 중국 오픈 모델과의 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 오늘 뉴스를 보고 정리한 핵심 2026년 말까지 AI 투자와 HBM 수요 자체는 여전히 성장 쪽에 무게를 두고 있다. 하지만 중국 AI의 성장을 무조건 국내 반도체 호재로 해석해서도 안 된다고 생각한다. 중국 AI → 중국 AI 가속기 → Cxmt DRAM·HBM 으로 이어지는 자체 공급망이 만들어진다면 삼성전자와 SK하이닉스에는 실제 경쟁 리스크가 될 수 있기 때문이다. 엔비디아가 오픈 AI 모델까지 내놓은 이유를 먼저 봤다 엔비디아가 8월 11일 공개한 모델은 Nemotron 3.5 Lightning 이다. 엔비디아 공식 모델 자료를 확인해보니 전체 파라미터는 300억 개이고 실제 한 번의 연산에서 활성화되는 파라미터는 30억 개다. 무조건 거대한 모델을 돌리는 것이 아니라 필요한 부분을 골라 사용하는 구조다. 특히 계...

Kimi K3 사용 후기, 검색·자료조사는 체계적이지만 속도는 아쉬웠다  최근 인공지능 관련 소식을 살펴보다가 Kimi K3라는 이름을 접했다. DeepSeek 이후 중국 AI 기업의 움직임을 그냥 지나치기 어려워졌는데, 이번에는 ‘세계 최대 규모의 오픈 웨이트 모델’이라는 설명까지 붙었다. 모델 크기가 크다고 답변까지 무조건 똑똑한 것은 아니지만, 숫자가 워낙 크다 보니 호기심 버튼이 먼저 눌렸다. 직접 사용해 본 분야는 검색과 자료조사였다. 결론부터 말하면 결과물을 체계적으로 정리하는 능력은 꽤 인상적이었지만, 속도와 안정성에서는 답답함이 컸다. 잘 준비한 보고서를 늦게 제출하는 직원과 빠르게 핵심만 알려주는 직원 사이에서 누구와 일할지를 고민하는 기분이었다. Kimi K3의 정체 Kimi K3는 중국 AI 스타트업 문샷AI(Moonshot AI)가 2026년 7월 공개한 최신 플래그십 모델이다. 문샷AI는 2023년 설립됐으며, 창업자인 양즈린은 카네기멜런대학교에서 인공지능을 연구한 경력이 있다. 회사 발표를 기준으로 Kimi K3는 총 2조8천억 개의 매개변수를 가진 모델이다. 텍스트뿐 아니라 이미지를 함께 이해하는 네이티브 멀티모달 구조를 적용했고, 최대 100만 토큰의 문맥을 처리할 수 있다고 한다. 토큰은 AI가 글을 읽는 기본 단위다. 100만 토큰을 지원한다는 것은 긴 문서와 여러 자료를 한꺼번에 다루는 작업에 초점을 맞췄다는 의미다. 문샷AI는 Kimi K3를 소프트웨어 개발, 지식 업무, 장시간 추론에 적합한 모델로 소개한다. 단순히 질문에 답하는 챗봇보다 여러 자료를 찾고 분류해 결과물을 만드는 ‘AI 작업자’에 가까운 방향이다. 검색 결과의 체계적인 구성 내가 Kimi K3를 사용하면서 가장 먼저 눈에 들어온 장점은 답변의 구조였다. 검색과 자료조사를 요청하면 긴 설명부터 늘어놓기보다 핵심 내용을 표로 먼저 보여주고, 이후 항목별로 내용을 풀어가는 방식이 많았다. 특히 여러 대상이나 조건을 비교할 때 장점이 분명했다. 비교 기준을...