교육 현장에서 "오픈소스 모델 검토해보셨나요"라고 물으면 답은 거의 같다. 검토는 했고, 도입은 안 했다. GPU 확보, 서빙 인프라, 운영 인력 — 가중치가 공짜여도 돌리는 비용은 공짜가 아니기 때문이다. 그래서 오픈웨이트 모델은 지금까지 "직접 호스팅할 여력이 있는 조직의 선택지"로 분류돼 왔다.
7월 첫 주, 이 분류가 흔들렸다. GitHub이 Moonshot AI의 Kimi K2.7 Code를 Copilot 모델 피커의 정식 선택지로 올렸다. Copilot 역사상 첫 오픈웨이트 모델이다. 흥미로운 건 모델 자체보다 파는 방식이다. 기업은 가중치를 내려받지 않는다. GitHub이 Azure에서 호스팅하고, 사용자는 폐쇄 모델을 고르듯 드롭다운에서 고른다.
가중치는 공개됐지만, 아무도 직접 돌리지 않는다
Kimi K2.7 Code는 총 1조 파라미터에 토큰당 32B만 활성화되는 MoE 구조로, Hugging Face에 Modified MIT 라이선스로 공개돼 있다. 원한다면 누구나 내려받아 돌릴 수 있다. 그러나 Copilot 경로에서 그 자유를 행사하는 주체는 고객이 아니라 GitHub이다. 고객이 경험하는 오픈웨이트는 셀프호스팅이 아니라, 폐쇄 모델과 나란히 놓인 메뉴 항목 하나다.
이것을 오픈웨이트의 변질로 읽을 수도 있다. 그러나 도입하는 조직 입장에서는 오픈웨이트의 실익이 어디에 있는지가 드러난 사건에 가깝다. 실익은 "내 서버에서 돌린다"가 아니었다. 가중치가 공개돼 있으므로 제3자가 검증할 수 있고, 특정 벤더가 서비스를 접어도 모델 자체는 사라지지 않으며, 무엇보다 가격을 끌어내린다는 것이다.
같은 진열대에서 가격으로 경쟁이 붙었다
일주일 뒤인 7월 9일, 같은 피커에 OpenAI의 GPT-5.6 3개 티어가 올라왔다. 이제 한 진열대에 폐쇄 프런티어 모델과 오픈웨이트 모델이 나란히 놓인다. API 정가 기준으로 보면 격차가 선명하다.
| 모델 | 입력(1M 토큰) | 출력(1M 토큰) |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $30.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.50 | $15.00 |
| GPT-5.6 Luna | $1.00 | $6.00 |
| Kimi K2.7 Code | $0.95 | $4.00 |
코딩 작업의 상당수가 최상위 모델을 요구하지 않는다는 것이 지난 반년의 학습이었다면, 이 진열대는 그 학습을 조달 화면에 그대로 옮겨놓은 것이다. 오픈웨이트는 이념이 아니라 가격표로 폐쇄 모델을 압박한다.
열려 있다고 저절로 켜지지는 않는다
단서도 분명하다. Kimi K2.7 Code는 Copilot Business와 Enterprise에서 기본값이 꺼짐이다. 관리자가 정책을 명시적으로 켜야 조직 구성원이 선택할 수 있다. 중국계 랩의 모델이라는 사실이 이 설계에 들어 있다고 보는 게 자연스럽다. 가중치가 열려 있어도, 기업 환경에서 모델은 결국 거버넌스 관문을 통과한 뒤에야 존재한다. 또 하나 — 성능 개선 수치는 아직 Moonshot 자체 벤치마크 기준이고, GitHub이 호스팅하는 순간 오픈웨이트의 감사 이점도 상당 부분 호스팅 계약의 투명성에 의존하게 된다.
조직이 물어야 할 질문이 바뀌었다. "오픈소스 모델을 돌릴 역량이 있는가"가 아니라, "관리형으로 들어온 오픈웨이트를 켤지 말지 판단할 기준이 있는가"다. 조녁컴퍼니의 AX 교육이 모델 사용법이 아니라 선택 기준을 다루는 이유이기도 하다. 사업영역 →