오픈소스 AI란 무엇인가? 개념부터 국내·외 기업 사례까지

🧑‍💻 요약:

이 글에서는 소스 코드를 공개해 누구나 자유롭게 사용·수정·재배포할 수 있는 오픈소스(Open Source)의 개념과, 이를 실제로 충족해 깃허브 전체 트렌딩 1위를 달성한 한컴 '오픈데이터로더(OpenDataLoader) PDF v2.0'의 대표 사례를 먼저 살펴봅니다. 이어서 오픈소스 AI(Open Source AI)로 인정받기 위한 4가지 자유와 3가지 공개 요건을 살펴보고, 이 기준에 가장 충실한 사례로 꼽히는 딥시크 R1을 소개합니다. 마지막으로 오픈AI·메타·구글·LG 등 국내·외 기업의 개방형 AI 확산 흐름을 살펴봅니다.

“역사의 잘못된 편에 서 있었다.”

오픈AI의 CEO 샘 올트먼이 온라인 커뮤니티 레딧(Reddit)에 남긴 말입니다. 그가 말한 ‘잘못된 편’은 오픈AI의 ‘폐쇄형 AI(Closed AI)’ 정책을 의미합니다. 오픈AI는 그동안 보안과 모델의 안전성을 이유로 챗GPT의 소스코드를 공개하지 않는 폐쇄형 모델 접근 방식을 고수해왔습니다. 

이번 발언은 AI 산업을 선도해온 기업의 수장이 스스로 자사의 전략적 방향에 문제가 있었음을 공개적으로 인정한 것입니다. 실제로 최근 AI 시장에서는 개방형 AI를 향한 움직임이 빠르게 확산되고 있습니다.

그렇다면 개방형 AI의 핵심 조건인 오픈소스란 무엇이고, 기업들은 어떻게 이 흐름에 동참하고 있을까요? 

이 글에서는 오픈소스(Open Source)의 개념부터 오픈소스 AI(Open Source AI)의 기준, 대표 사례, 그리고 글로벌 빅테크와 국내 기업들의 개방형 AI 전략까지 살펴봅니다.

오픈소스(Open Source)란 무엇인가? 

오픈 소스(Open Source)란 소스 코드를 공개해 누구나 자유롭게 사용·수정·재배포할 수 있는 소프트웨어이자, 개방형 협업을 통해 함께 만들어가는 개발 방식을 말합니다.

오픈소스 원칙의 글로벌 표준을 관장하는 오픈소스 이니셔티브(OSI)는 자유로운 재배포, 소스 코드 공개, 파생 저작물 허용 등 10가지 기준을 충족해야 오픈소스로 인정한다고 명시하고 있습니다. 이러한 개방성 덕분에 전 세계 개발자들이 공개된 소스 코드를 함께 검토·개선하고, 이를 응용해 새로운 소프트웨어를 만드는 생산적인 의견 교류가 가능해졌습니다. 

오픈소스 대표 사례: 한컴 ‘오픈데이터로더’(OpenDataLoader) PDF v2.0 

오픈소스 기준을 실제로 충족한 대표적인 사례로 한컴의 ‘오픈데이터로더’(OpenDataLoader) PDF v2.0이 있습니다. 

PDF는 전 세계에서 AI 학습에 가장 널리 활용되는 문서 포맷입니다. 하지만 내부 구조가 복잡해 데이터 추출이 까다롭고, AI 개발 과정의 주요 병목으로 꼽혀왔습니다. 오픈데이터로더 PDF v2.0은 이 문제를 해결하기 위해 복잡한 PDF 문서를 텍스트·표·이미지로 분해해 AI가 바로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다.

오픈데이터로더 PDF v2.0은 OSI가 공식 인증한 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스를 적용해 상업적 활용까지 개방했으며, 깃허브(GitHub)를 통해 소스 코드와 함께 벤치마크 테스트 데이터·재현 코드까지 모두 공개해 오픈소스의 핵심 가치인 투명성도 실현했습니다. 그 결과 출시 일주일 만에 깃허브 전체 트렌딩 1위, 글로벌 PDF 추출 성능 벤치마크 전 항목 1위를 달성하며 글로벌 개발자 커뮤니티의 실질적인 검증을 받았습니다. 

AI에서 오픈소스 공개가 어려운 이유

AI에서 오픈소스 공개가 어려운 이유는 공개해야 할 구성 요소가 소프트웨어보다 훨씬 복합적이기 때문입니다. 

소프트웨어는 소스 코드만 공개하면 오픈소스로 인정받을 수 있지만, AI는 소스 코드 외에도 AI를 학습시키는 데이터 셋, 완성된 모델을 만들기까지 필요한 다양한 단계의 학습 모델, 가중치(Weight)를 포함한 매개변수(Parameter), 그리고 연산 시스템을 구동할 수 있는 컴퓨팅 환경까지 훨씬 더 많은 구성 요소를 갖춰야 합니다. 

오픈소스 AI(Open Source AI)란 무엇인가?

오픈소스 AI(Open Source AI)란 누구나 목적에 관계없이 자유롭게 활용하고, 내부 구조를 들여다보고, 수정하거나 다시 배포할 수 있는 AI 시스템을 말합니다.

오픈소스 이니셔티브(OSI)의 오픈소스 AI 정의 1.0

앞서 살펴본 것처럼 AI에서 오픈소스를 정의하는 것은 쉽지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈소스 이니셔티브(OSI)는 2024년 10월 오픈소스 AI에 관한 첫 번째 공식 정의를 발표했습니다. 

오픈소스 AI 기준

OSI가 제시한 오픈소스 AI 정의 1.0(OSAID)에 따르면, 오픈소스 AI로 인정받기 위해서는 4가지 자유 보장과 3가지 공개 요건이 필요합니다.

보장할 것 (4가지 자유) 

• 사용의 자유: 어떤 목적으로든 허가 없이 자유롭게 사용할 수 있어야 합니다.
• 연구의 자유: 시스템이 어떻게 작동하는지 들여다볼 수 있어야 합니다.
• 수정과 개선의 자유: 어떤 목적으로든 시스템을 수정할 수 있어야 합니다.
• 공유의 자유: 수정 여부와 관계없이 다른 사람과 공유할 수 있어야 합니다.

공개할 것 (3가지 요건) 

• 데이터 정보: AI 학습에 사용된 데이터의 출처·특성·수집 방식 등을 충분히 상세하게 공개해야 합니다.
• 코드 정보: 시스템을 학습시키고 실행하는 데 사용된 전체 소스 코드를 공개해야 합니다.
• 매개변수 정보: 가중치(Weight)를 포함한 모델의 매개변수를 공개해야 합니다.

오픈소스 AI의 장점

그렇다면 왜 기업들은 오픈소스 AI를 선택할까요? 
오픈소스 AI는 크게 세 가지 측면에서 기업·시장·개발자 모두에게 실질적인 가치를 제공합니다. 

• 투명성 및 안전: AI 시스템 내부를 공개적으로 검토할 수 있어 오류·편향을 빠르게 발견하고 개선할 수 있습니다. 데이터 출처에 대한 책임성과 투명성이 높아지고, AI 안전 연구도 더 빠르게 진전됩니다.
• 경쟁과 다양성: 더 많은 AI 모델이 시장에 등장하면서 경쟁이 심화되고 혁신과 품질이 향상됩니다. 소수 기업이 AI 기술을 독점하는 구조를 방지해 더 많은 주체가 핵심 기술에 접근할 수 있습니다. 
• 다양한 응용 분야: 개발자들이 각 지역의 문화·언어적 특성을 반영한 맞춤형 AI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 필요한 리소스에 자유롭게 접근할 수 있습니다. 

오픈소스 AI의 대표 사례: 딥시크(DeepSeek) R1 

중국의 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 R1은 지금까지 공개된 오픈소스 AI 모델 중에서도 오픈소스 정의에 가장 충실한 사례로 평가받고 있습니다. 

R1은 매사추세츠공과대학교(MIT) 라이선스 하에 공개됐습니다. MIT 라이선스는 가장 개방적인 오픈소스 라이선스 중 하나로, 저작권 고지와 라이선스 전문만 함께 제공하면 상업적 이용도 가능합니다. 덕분에 누구든 자유롭게 R1을 실제 서비스나 제품에 활용할 수 있었고, 전 세계 개발자들이 모델을 함께 검토하고 개선하며 빠르게 발전시켰습니다. R1의 성공은 오픈AI를 비롯한 많은 빅테크 기업들이 오픈소스 AI 흐름에 적극 동참하는 계기가 됐습니다.

기업들의 오픈소스 AI 도입 현황과 전망 

글로벌 리서치 기업 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey&Company)가 전 세계 700명 이상의 기술 리더와 시니어 개발자를 대상으로 오픈소스 AI 사용에 관한 설문 조사 결과를 발표했습니다.

응답자의 72%가 오픈소스 AI를 사용하고 있으며, 81%는 오픈소스를 활용한 경험이 업계에서 높은 평가를 받고 있다고 응답했습니다. 또한 76%는 향후 몇 년 안에 오픈소스 AI 사용을 더욱 늘릴 것으로 예상했습니다.

이처럼 업계 종사자들은 오픈소스 AI를 긍정적으로 인식하고 있으며, 앞으로도 활용이 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 이때 오픈소스 AI는 폐쇄형 AI를 대체하기보다 독점 AI와 함께 활용되는 형태로 업계 전반에 자리 잡고 있습니다.

빅테크도 합류한 AI 개방 흐름

오픈 웨이트(Open-Weight)란 무엇인가?

오픈 웨이트(Open-Weight)는 폐쇄형과 오픈소스 AI의 중간 형태로, 소스 코드나 학습 데이터 전체를 공개하는 대신, 훈련된 AI 모델의 가중치(Weight)를 공개해 사용자가 자신의 목적에 맞게 모델을 미세 조정(Fine-tuning)할 수 있도록 허용하는 방식입니다.

사실상 AI의 모든 구성 요소를 완전히 공개하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에, 실제로 많은 기업들은 오픈 웨이트 방식을 선택하고 있습니다. 특히 폐쇄형 AI의 대표 주자였던 오픈AI조차 이 흐름에 합류했을 만큼, 개방형 AI를 향한 움직임은 업계 전반으로 빠르게 확산되고 있습니다. 

국내·외 기업의 AI 모델 개방 사례  

• 오픈AI(OpenAI): 2019년 GPT-2 이후 처음으로 2025년에 오픈 웨이트 모델 gpt-oss를 공개하며 폐쇄형 전략에서의 변화를 공식화
• 메타(Meta): 창립자이자 CEO인 마크 저커버그는 “앞으로 나아갈 길은 오픈소스 AI” 라고 선언하며, 현재 라마 4까지 라마 시리즈를 지속적으로 개방형 모델로 공개 
• 구글(Google): 젬마(Gemma)3를 오픈소스로 공개하며, 젬마 사용자 커뮤니티 ‘젬마버스(Gemmaverse)’를 중심으로 개방형 AI 생태계 구축
• LG: 엑사원(EXAONE) 3.0부터  3.5까지 다양한 규모의 모델로 오픈소스 공개하며 국내 대기업도 본격 합류 

공개할수록 강해지는 AI, 오픈소스 AI가 이끄는 변화 

이제 기업들은 개방적인 AI 개발 환경 속에서 더 다양하고 창의적인 AI를 함께 만들어가는 방식을 선택하고 있습니다. 오픈소스 AI는 특정 기업만의 전략이 아닌, AI 생태계 전체가 함께 성장하는 방식으로 진화하고 있습니다.

한컴 역시 이 흐름 안에서 오픈데이터로더(OpenDataLoader) PDF v2.0을 통해 PDF 데이터 추출 기술을 오픈소스로 공개해 글로벌 개발자 커뮤니티와 함께 AI 생태계 확산에 기여하고 있습니다. 특히 핵심 기능은 누구나 자유롭게 활용할 수 있도록 오픈소스로 제공하고, 고도화된 AI 기능은 상용 애드온으로 출시하는 ‘오픈 코어(Open Core)’ 전략을 통해 개방과 지속 가능한 사업 모델을 동시에 실현하고 있습니다. 

이제는 기술을 혼자 개발하는 것이 아닌, 함께 만들어가는 시대입니다. 어떤 기술을 선택하고 어떤 생태계에 참여할지, 오픈소스 AI 흐름 속에서 전략적으로 고민해야 할 시점입니다. 

오늘의 요약 Q&A

📄 참고자료

• OSI(Open Source Initiative), 「The Open Source Definition」
• OSI(Open Source Initiative), 「Apache License 2.0」
• OSI(Open Source Initiative), 「Open Source AI Definition 1.0」
• OSI(Open Source Initiative), 「MIT License
• McKinsey&Company, 「Open Source Technology in the Age of AI」
• 전자신문, 「한컴, 글로벌 오픈소스 전문기업 듀얼랩과 협력해 오픈소스 시장 본격 진출」 2025

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