7월 15일, Thinking Machines라는 미국 AI 회사가 첫 번째 거대언어모델을 공개했다. 이름은 Inkling. 9750억 개의 파라미터, 이미지와 음성을 이해하고, 코드 가중치를 전면 공개했다. 하지만 공식 발표문에서 이 회사는 많은 사람을 멈춰 세우는 한 문장을 썼다. 「Inkling은 현재 가장 강력한 모델이 아니다. 오픈소스든 폐쇄형이든.」
일반적으로 신제품을 출시하는 회사는 ‘세계 1위’를 이마에 붙이고 싶어 한다. 이 회사는 정반대였다.
하지만 반전이 있다. 이 발표가 나간 지 몇 시간 만에, 기술 커뮤니티 Hacker News에서 1위로 추천되었다 — 559표, 135개 댓글. 댓글 중 가장 높은 추천을 받은 글은 이렇게 썼다. 「잊지 마 — 이건 미국산이다. Llama 3 이후로 처음으로 진짜 경쟁력 있는 중국이 아닌 오픈소스 모델이다.」
이 대비는 이야기할 만하다.
그림: Thinking Machines가 Inkling을 위해 공개한 표지 이미지. 출처: thinkingmachines.ai
지난 2년간의 ‘중국이 주도하는 오픈소스 모델’ 서사
왜 ‘최강이 아니다’라는 발표가 기술계를 들끓게 했는지 이해하려면, 먼저 지난 2년간 무슨 일이 있었는지 봐야 한다.
2023년에서 2025년 사이, 전 세계 오픈소스 거대언어모델의 판도에는 실리콘밸리를 다소 난처하게 만드는 상황이 나타났다. 가장 좋은 오픈소스 모델은 거의 모두 중국 회사에서 나왔다.
Meta의 Llama 3가 2024년 4월에 출시된 이후, 미국 쪽에서는 성능과 영향력 면에서 중국 오픈소스 모델과 제대로 맞붙을 수 있는 제품이 나오지 않았다. 그동안 중국의 Kimi(K2.5 / K2.7), GLM(5.2), DeepSeek(V4 Pro), Qwen 시리즈가 잇달아 오픈소스 모델을 발표하며 순위표를 몇 차례나 갈아치웠다.
2025년 하반기에 이르러 ‘오픈소스 AI의 미래는 중국에 있다’는 말은 업계에서 널리 논의되는 화제가 되었다. 미국 쪽에도 물론 움직임이 있었다 — Google은 Gemma를, NVIDIA는 Nemotron을 냈지만 — 커뮤니티의 반응은 늘 ‘괜찮지는 하지만 Kimi급은 아니다’였다.
그래서 2026년 7월, Thinking Machines가 Inkling을 들고 나타났을 때, Hacker News에서 ‘It is American’이라는 댓글이 높은 추천을 받았다는 사실 자체가 하나의 심리적 진실을 보여준다. 미국 기술 커뮤니티는 사실 이날을 줄곧 기다리고 있었다는 것이다.
Thinking Machines는 어떤 회사인가?
이 회사의 창업자는 미라 무라티(Mira Murati)다. AI 업계를 주목한다면 이 이름을 들어본 적이 있을 것이다 — 그녀는 전 OpenAI CTO로, GPT 시리즈 모델 개발에 깊이 관여했다. 2024년에 OpenAI를 떠나 Thinking Machines를 창업했다.
회사의 정체성은 처음부터 OpenAI, Anthropic 같은 ‘폐쇄형 거인’들과 달랐다. 그들은 만능 신을 만드는 것을 추구하지 않고, 하나의 판단에 걸었다. 기업이 진짜로 필요로 하는 것은 스스로 뜯어고칠 수 있는 기초 모델이라는 판단이었다.
Inkling은 바로 그 판단 아래 나온 첫 제품이다.
‘최강이 아니다’라는 말 뒤의 전략
Inkling은 Mixture-of-Experts(혼합 전문가) 구조를 채택했다 — 전체 파라미터는 9750억 개지만, 추론할 때마다 그중 410억 개만 활성화한다. 비유하자면, 9750명의 직원이 있는 큰 회사가 특정 작업을 할 때마다 410명만 회의에 부르는 것과 같다. 이 설계의 목적은 능력을 유지하면서 비용과 속도를 통제하는 데 있다.
한 번에 처리할 수 있는 텍스트량은 영어 단어 100만 개에 해당한다(1M token 컨텍스트 윈도). 학습 데이터에는 45조 개의 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오가 포함되어 있다.
성능 면에서, 제3의 평가 기관 Artificial Analysis의 데이터에 따르면 Inkling은 ‘지능 지수’에서 41점을 받아, 그전까지 미국 오픈소스 모델의 최고점이었던 Nemotron 3 Ultra(38점)를 넘어, 현재 가장 높은 점수를 받은 미국 오픈소스 모델이 되었다. Thinking Machines 자체 benchmark에 따르면 여러 차원에서 중국 모델 Kimi K2.7보다 우수하다. 다만 benchmark 비교에는 많은 변수가 존재한다는 점을 짚어두어야 한다 — 테스트 방식, 평가 기준, 모델 버전이 모두 결과에 영향을 준다. 커뮤니티에서는 실제 사용해 본 사용자의 경험으로는 Kimi K2.7이 일상 사용에서 여전히 편하다는 의견도 있었다.
그림: Thinking Machines가 HuggingFace에 공개한 Inkling 모델과 다른 오픈소스 및 폐쇄형 모델의 성능 비교. 출처: huggingface.co
하지만 성능 데이터는 Inkling 출시에서 가장 흥미로운 부분이 아니다. 진짜 흥미로운 것은 Thinking Machines가 스스로 ‘최강이 아니다’라고 인정하고, 그것을 발표문에 적었다는 점이다.
왜 한 회사가 스스로 약한 모습을 보이려 하는가? 필자의 이해로는, 그들은 자신이 싸울 ‘무대’를 정하고 있는 것이다.
자신이 가장 강력하다고 말한다면, 비교 기준은 benchmark 순위표의 몇 줄의 숫자로 바뀐다 — 그곳은 OpenAI, Anthropic, Google의 편안한 영역으로, 그들은 매년 수십억 달러를 태워가며 그 몇 줄의 숫자에서 앞서려 한다. 하지만 ‘나는 최강이 아니지만, 너가 마음대로 수정하고, 커스터마이즈하고, 너만의 것으로 다듬을 수 있다’라고 말한다면, 비교 기준이 바뀐다. 그것은 더 이상 ‘누가 더 똑똑하냐’가 아니라 ‘누가 더 말을 잘 듣느냐’가 된다.
다시 말해, Inkling의 진짜 경쟁자는 Kimi, Qwen, DeepSeek 같은 오픈소스이며, 직접 배포하고 미세조정할 수 있는 모델들이다. 그리고 이 경쟁에서, 그것은 더 겸손한 자세로 뛰어든다.
미국 오픈소스 모델의 반격인가?
커뮤니티의 반응은 한 가지 점에 모였다. 지정학적 의미다.
HN 사용자 paxys의 댓글은 날카로웠다. 「Llama 3 이후로 처음으로 경쟁력 있는 중국이 아닌 오픈소스 모델이다.」 다른 사용자 segmondy는 덧붙였다. 「benchmark 데이터가 믿을 만하다면, Inkling은 확실히 일상 사용 후보 명단에 들 수 있다.」
불만을 가진 목소리도 있었다. Arcee의 Trinity Large도 미국 팀이 만든 오픈소스 모델이지만 마케팅이 너무 엉망이라 많은 사람이 아예 모른다는 지적도 있었다. Google의 Gemma 4도 언급되며, 그것도 논의에 포함되어야 한다는 의견도 있었다.
하지만 커뮤니티의 열기 관점에서 보면, Inkling의 이번 출시는 경쟁 제품이 하지 못한 일을 확실히 해냈다. ‘미국 오픈소스 모델’을 다시 화제로 만든 것이다.
그 이면에 비치는 것은, 사실 더 큰 서사의 변화다. 지난 2년간 중국의 오픈소스 AI 분야의 급진적 도약 — 특히 DeepSeek과 Kimi 시리즈의 잇단 출시 — 은 ‘오픈소스 = 중국의 우위 분야’가 거의 하나의 합의가 되게 했다. 그리고 지금, 전 OpenAI 핵심 인물이 창업한 회사가 ‘최강이 아니다’라고 스스로 인정하는 겸손한 자세로, 화제를 다시 미국 쪽으로 끌고 왔다.
물론, 하나의 모델 출시가 뭔가를 바꾸지는 못한다. Inkling이 진짜로 개발자들에게 광범위하게 채택될지, 이후 반복 개선 과정에서 중국 모델에게 다시 추월당할지도 모두 미지수다. 하지만 2026년 7월 15일 이날, 적어도 한 가지는 확실했다. 미국 회사가 만든 오픈소스 모델이 다시 Hacker News 1위에 올랐다는 것이다.
그리고 다음 높은 추천 댓글은, 어쩌면 이미 오고 있는 중일지도 모른다.
참고 링크:
- Thinking Machines: Introducing Inkling
- HN 토론 (item?id=48924912)
- Artificial Analysis: Inkling debuts at 41
- TechCrunch: Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI
- Axios: Mira Murati’s Thinking Machines debuts first AI model