AI 모델의 오픈소스 vs 오픈웨이트: 핵심 차이점 완벽 정리

AI 모델, '오픈소스'와 '오픈웨이트' 뭐가 다를까?

🤔 오픈소스 AI란? 모든 것을 투명하게!

오픈소스 AI(Open-Source AI)는 말 그대로 AI 기술의 모든 구성 요소를 누구나 자유롭게 사용하고, 연구하며, 수정하고, 공유할 수 있도록 완전히 공개하는 방식입니다. 단순한 코드 공개를 넘어 AI 시스템의 투명성과 재현성을 보장하는 것을 목표로 하죠.

진정한 오픈소스 AI가 되려면 아래 요소들을 모두 공개해야 합니다.

• 데이터 정보: 모델 학습에 사용된 데이터의 출처, 범위, 특성 등 상세 정보
• 소스코드: 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 전체 소스코드
• 매개변수(가중치): 모델이 학습을 통해 얻은 모든 가중치와 설정값

핵심은 '완전한 자유와 투명성'입니다. 누구나 모델의 작동 방식을 속속들이 들여다보고, 똑같이 재현하거나 완전히 새롭게 바꿀 수 있는 무한한 자유도를 제공합니다.

💡 오픈웨이트 AI란? 핵심은 공개하되, 전부는 아니게!

오픈웨이트(Open-Weight)는 AI 모델이 학습을 통해 얻은 결과물, 즉 핵심적인 '가중치(Weight)' 값만 공개하는 방식입니다. 소스코드는 일부만 공개하거나 아예 공개하지 않고, 학습 데이터는 대부분 비공개로 유지합니다.

오픈웨이트는 완전한 폐쇄형 모델과 완전한 오픈소스 모델 사이의 실용적인 타협점으로 볼 수 있습니다.

• 가중치 공개: 모델의 핵심 성능을 담고 있는 파라미터(가중치)를 공개합니다.
• 제한적 공개: 학습 데이터셋이나 전체 소스코드는 비공개인 경우가 많습니다.
• 높은 활용도: 공개된 가중치를 이용해 모델을 직접 실행하고, 특정 목적에 맞게 미세조정(Fine-tuning)하는 것이 가능합니다.

⚖️ 한눈에 보는 핵심 차이점 비교

두 개념의 가장 큰 차이는 '공개 범위'에 있습니다. 아래 표를 통해 명확하게 비교해 보세요.

구분	오픈소스 AI	오픈웨이트 AI
소스코드	완전 공개	제한적 / 비공개
학습 데이터	완전 공개	비공개
모델 가중치	공개	공개
커스터마이징	무제한적 자유도 (모델 구조 변경 가능)	제한적 자유도 (미세조정 중심)
대표 모델	미스트랄 AI, BLOOM	메타 LLaMA, 구글 Gemma

🚀 라이선스와 상업적 활용의 차이

라이선스는 모델을 어떻게 사용할 수 있는지를 결정하는 중요한 기준입니다. 이 또한 둘 사이에 차이가 있습니다.

• 오픈소스 모델: 주로 Apache 2.0, MIT와 같이 허용적인 라이선스를 채택하여 상업적 활용에 대한 제한이 거의 없습니다.
• 오픈웨이트 모델: 자체적으로 만든 커스텀 라이선스를 사용하는 경우가 많습니다. '월간 활성 사용자(MAU)가 특정 수치를 넘으면 안 된다'와 같이 상업적 사용에 특정 조건을 거는 경우가 대표적입니다.

📈 앞으로의 전망: 경쟁이 아닌 상호보완

최근 AI 업계는 완전 폐쇄 정책에서 벗어나 점차 개방성을 높이는 추세입니다. 오픈AI가 6년 만에 오픈웨이트 모델을 공개하고, 메타와 구글이 지속적으로 고성능 오픈웨이트 모델을 출시하는 것이 그 증거입니다.

결론적으로 오픈소스와 오픈웨이트는 서로 경쟁하는 개념이 아닙니다. AI 기술의 완전한 투명성과 연구 자유가 필요할 때는 오픈소스가, 이미 검증된 모델을 바탕으로 안정적이고 실용적인 서비스를 만들고 싶을 때는 오픈웨이트가 더 나은 선택지가 될 수 있습니다. 두 방식은 서로 다른 필요를 충족시키며 AI 생태계를 함께 발전시켜 나갈 것입니다.