오픈소스 vs 클로즈드
AI 모델은 설계도를 공개하느냐 아니냐에 따라 누구나 가져다 쓸 수 있는 오픈소스와, 서비스 형태로만 접근 가능한 클로즈드로 나뉜다.
쉽게 말하면
ChatGPT를 쓰다가 “이 AI, 직접 내 컴퓨터에 깔 수 있을까?” 궁금해본 적 있으신가요? 오픈소스 모델은 설계도와 재료를 통째로 공개해서 누구든 내려받아 직접 돌리거나 고쳐서 쓸 수 있습니다. 클로즈드 모델은 완성된 제품만 판매하는 식으로, 내부 구조는 공개하지 않고 API나 웹 서비스를 통해서만 이용할 수 있습니다.
좀 더 정확히
오픈소스 AI 모델은 학습에 사용된 코드, 모델 가중치(학습 결과물), 때로는 학습 방법론까지 외부에 공개합니다. Meta의 Llama, DeepSeek, 이미지 생성 모델인 Stable Diffusion과 Flux가 대표적입니다. 이 모델들은 개인 서버나 로컬 PC에 설치해서 운영할 수 있고, 특정 목적에 맞게 추가 학습(파인튜닝)하거나 구조를 변형하는 것도 가능합니다.
클로즈드 모델은 OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini처럼 회사 내부에서만 모델 구조와 학습 데이터를 관리합니다. 사용자는 API나 웹 인터페이스를 통해 요청을 보내고 결과만 받을 수 있으며, 모델 자체에 직접 접근하거나 수정하는 것은 불가능합니다.
이미지 생성 분야에서도 같은 구분이 적용됩니다. Flux와 Stable Diffusion 3.5는 오픈소스 계열이고, Midjourney는 클로즈드 계열입니다.
흔한 오해
“오픈소스라고 하면 성능이 낮은 구형 모델만 공개되는 것 아닐까?”라고 생각하기 쉽지만, 최근 DeepSeek R1처럼 클로즈드 최상위 모델과 비슷한 수준으로 평가받는 오픈소스 모델이 등장하면서 그 격차가 빠르게 좁혀지고 있습니다.
“클로즈드 모델은 회사가 내 대화 내용을 모두 들여다볼 수 있다”고 단정하기 쉽지만, 각 서비스마다 데이터 처리 방침이 다릅니다. 반대로 오픈소스 모델이라도 어떤 서버에서 운영되느냐에 따라 데이터 관리 책임 주체가 달라집니다.
이걸 왜 알아야 하나요?
업무나 개인 용도로 AI 서비스를 선택할 때 이 구분이 기준이 됩니다. 민감한 정보를 다루는 기업이라면 외부 서버로 데이터가 오가는 클로즈드 서비스보다 사내 서버에 직접 설치할 수 있는 오픈소스 모델이 더 적합할 수 있습니다. 반대로 별도 인프라 없이 바로 쓰고 싶다면 클로즈드 서비스가 훨씬 편리합니다. 자녀가 학교나 학원에서 쓰는 AI 서비스가 어느 쪽인지 파악하면 데이터 프라이버시 측면에서 더 나은 판단을 내릴 수 있습니다.