OpenAI의 이름 값처럼 오픈소스 생태계로의 복귀를 선언하며, GPT-OSS-120B와 GPT-OSS-20B를 공개했습니다. 이번에 공개된 GPT-OSS-120B와 GPT-OSS-20B는 각각 1,200억 개, 200억 개의 파라미터를 갖춘 대형 언어모델로, 누구나 로컬 환경에서 실행하고 자유롭게 커스터마이징할 수 있도록 설계되었습니다.
오픈소스로 돌아간 배경: 왜 지금인가?
OpenAI의 이번 오픈소스 발표는 단순한 기술 공개가 아닙니다. GPT-4o, ChatGPT 등 자체 제품군으로 연간 130억 달러 이상의 수익을 창출하고 있는 OpenAI가 굳이 수익모델이 불명확한 오픈소스 모델을 이 시점에서 다시 공개했다는 점은 전략적인 시사점을 지닙니다.
그 배경에는 세 가지 흐름이 있습니다. 먼저, 중국을 중심으로 글로벌 오픈소스 AI 생태계가 빠르게 성장하고 있습니다. DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM 등 다양한 고성능 오픈모델이 각광받으며 모델 경쟁력의 균형이 흔들리고 있습니다.
둘째, 규제가 까다롭고 민감한 데이터를 다루는 분야—예컨대 의료, 금융, 법률 등—에서는 클라우드에 데이터를 업로드하지 않고도 내부망에서 실행 가능한 AI 모델에 대한 수요가 빠르게 늘어나고 있습니다.
셋째, 2019년 GPT-2 이후 상용화에 집중해온 OpenAI는 투명성 부족에 대한 커뮤니티의 비판과 법적 압박을 받아왔습니다. 이에 따라, OpenAI는 창립 초기 취지로 돌아가 오픈소스 정신을 다시 살리려는 태도를 보이고 있습니다.
GPT-OSS-120B와 GPT-OSS-20B의 기술 사양
이번에 공개된 두 모델은 기술과 접근성 면에서 모두 커뮤니티 친화적인 설계를 갖추고 있습니다. GPT-OSS-120B는 대형 모델임에도 불구하고 단 한 개의 NVIDIA H100 GPU에서 실행 가능한 수준으로 최적화되어 있으며, GPT-OSS-20B는 개인용 노트북에서도 구동할 수 있을 정도로 경량화되어 있습니다.
두 모델 모두 텍스트 기반 언어모델로, 음성이나 이미지 등 멀티모달 기능은 포함하지 않습니다. 다만 입력 길이는 128,000 토큰까지 지원되어, 약 300페이지에 달하는 문서를 한 번에 처리할 수 있습니다. 여기에 Apache 2.0 라이선스를 적용해, 상업적 이용이나 재배포에도 제약이 없습니다. 클라우드 기반이 아니라 로컬에서 실행 가능한 구조라는 점도 보안이 중요한 조직에는 큰 혜택입니다.
기업 입장에서는 단순히 무상 모델을 사용하는 것 이상의 전략적 선택지를 확보할 수 있게 된 셈입니다.
고성능 벤치마크에서의 성과
이번 모델이 오픈소스라는 점만 주목해서는 안 됩니다. 성능 면에서도 경쟁력이 높습니다. OpenAI의 자체 벤치마크에 따르면 GPT-OSS-120B는 주요 인공지능 테스트에서 현재 사용 중인 고사양 상용 모델들과 비슷하거나 그 이상 수준의 성과를 기록했습니다.
예를 들어 수학 문제 풀이에서는 AIME 2024/2025 기준으로 높은 정확도를 나타냈고, 일반 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 MMLU 및 HLE에서도 우수한 성적을 보였습니다. 체계적 사고가 필요한 TauBench, 의료 분야 정확성을 평가하는 HealthBench에서도 상위권에 올랐습니다.
특히 GPT-OSS-20B는 크기 측면에서는 경량 모델임에도 불구하고 OpenAI의 기존 상용 모델인 o3-mini보다 뛰어난 성능을 보인 것으로 확인되었습니다. GPT-3 계열 성능에 근접했다는 점도 인상적입니다.
GPT-OSS의 구조와 개발자 기능
GPT-OSS 모델은 Transformer 기반의 Mixture-of-Experts(MoE) 구조를 채택하고 있습니다. 이 구조는 입력되는 토큰마다 일부 전문가 모델만을 활성화하는 방식으로, 처리 속도와 효율은 높이면서 성능 저하는 방지하는 것이 특징입니다.
120B 모델의 경우, 토큰당 약 5.1억 개 파라미터를, 20B 모델의 경우 3.6억 개 파라미터를 활성화합니다. RoPE 기반 임베딩 구조를 채택했고, 오픈 토크나이저(o200k_harmony)도 함께 제공됩니다. 이러한 구조는 체계적 사고 추론(Chain of Thought), 외부 도구 호출, 함수 실행 기반 작업에 적합하게 설계되었습니다.
또한 Responses API와도 호환되어, 웹 검색, 로컬 파일 조회, 커맨드라인 호출까지 하나의 입력 시퀀스로 통합할 수 있는 기능도 제공합니다. RAG나 복잡한 응답 기반 시스템 구성에 적합합니다.
라이선스 비교: OpenAI vs Meta vs 중국 모델
GPT-OSS 시리즈의 Apache 2.0 라이선스는 상업적 이용에 있어 사실상 거의 제약이 없는 조건입니다. 이는 OpenAI가 향후 기업 고객들에게 모델 도입 장벽을 낮추겠다는 의지를 명확히 보여주는 요소입니다.
이를 경쟁사 모델과 비교해보면 그 차이가 분명해집니다. Meta의 Llama 3.1은 Community License 하에 제한적 상업 사용만 허용되며, 월간 사용자 수 7억 명 이상 기업에는 제한이 가해집니다. 구글의 Gemma는 비영리 중심 사용에 더 적절하고, Microsoft의 Phi 시리즈는 MIT 라이선스를 채택했지만 적용 사례가 비교적 제한적입니다.
중국의 Qwen이나 GLM은 Apache 2.0을 택하고 있으며, 이번 OpenAI의 행보는 이들과 기술 및 정책 양면에서 직접적인 경쟁을 펼치겠다는 신호이기도 합니다.
미래 전략: 기업 고객을 위한 Full-stack AI 접근
OpenAI는 이번 오픈소스 모델 출시를 단일 이벤트가 아닌, 전반적인 AI 접근 전략의 일환으로 보고 있습니다. 기존의 ChatGPT, Sora(비디오 생성 모델), GPT API, GPT-4o 기반의 오디오 및 이미지 AI에 이어, GPT-OSS는 오픈소스를 통한 생태계 확장 전략의 핵심 중 하나입니다.
뿐만 아니라 OpenAI는 컨설팅 조직 ‘AI Forward Deployment’를 통해 기업 현장에 직접 AI 모델을 도입하고 커스터마이징을 지원하는 전담팀도 운영 중입니다. 이는 Palantir와 유사한 하이엔드 엔터프라이즈 지원 전략으로, 단순한 기술 공급을 넘어 서비스형 AI 컨설팅 제공으로까지 손을 뻗는 행보로 해석할 수 있습니다.
마무리: GPT-OSS가 제공하는 새로운 방향성
AI 모델 시장은 이제 단순히 ‘파라미터 수’ 경쟁을 넘어서고 있습니다. 기업들은 점점 더 자사의 업무 환경, 데이터 보안, 규제 요구 등 다양한 요건에 맞춰 인공지능 도입을 고민하고 있습니다.
이런 점에서 GPT-OSS 시리즈는 현실적인 오픈소스 대안으로 부각됩니다. 충분한 성능을 갖췄으며, 검증된 보안성, 자유로운 라이선스를 바탕으로 실제 기업 도입이 가능한 종합 AI 솔루션입니다.
다가오는 AI 시대에, 오픈소스는 단순히 ‘무료’라는 의미에 그치지 않습니다. 그것은 기업에게 자율성과 통제, 그리고 맞춤형 전략을 제공하는 새로운 플랫폼입니다. 기업이 AI를 직접 주도할 수 있는 시대. 그것이 OpenAI가 이번 GPT-OSS를 통해 제시하고 있는 미래입니다.
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