키미 K3가 공개 사흘 만에 신규 구독을 멈췄어요 — 가중치는 7월 27일까지 공개한다고 문샷이 밝혔답니다

키미 K3는 공개 사흘 만에 수요가 몰려 신규 구독을 멈췄어요 — 멈춘 건 소비자 멤버십이고 API 쪽은 계속 팔고 있답니다

문샷 AI(Moonshot AI)가 키미 K3를 공개한 것이 2026년 7월 16일이었는데, 사흘 뒤 공식 X 계정에 키미(Kimi) 신규 구독을 잠시 멈춘다고 올렸어요. 게시 시각은 2026년 7월 19일 14시 52분(UTC), 한국 시간으로는 같은 날 밤 11시 52분이랍니다.

"키미 K3가 저희 예상보다 훨씬 큰 사랑을 받았고, 저희 GPU가 그걸 체감하고 있습니다. 지난 48시간 동안 수요가 현재 용량의 한계에 가깝게 밀어붙였습니다. 기존 구독자의 경험을 지키기 위해 신규 구독을 일시적으로 멈추고 현재 회원에게 연산 자원을 우선 배정합니다. 이미 구독 중인 분들은 영향을 받지 않습니다. 저희는 가능한 한 빠르게 용량을 늘리고 있으며 신규 구독 자리를 묶음 단위로 다시 열겠습니다." (원문: "Kimi K3 has received far more love than we expected, and our GPUs are feeling it. Over the past 48 hours, demand has pushed close to the limits of our current capacity. To protect the experience of existing subscribers, we're temporarily pausing new subscriptions and prioritizing compute for current members. Existing subscribed users are not affected. We're adding capacity as fast as we can and will reopen new subscription spots in batches.")

중단된 것은 신규 소비자 멤버십 가입이에요. 이미 구독 중인 사람은 영향이 없다고 회사가 못을 박았고, 자리가 나는 대로 묶음 단위로 다시 열겠다고 했지요. 회사는 이참에 멤버십을 둘로 나누겠다고도 예고했어요. 웹·앱·워크용 Kimi Membership과 코딩 작업용 Kimi Code Membership입니다. 다만 가격도 시행일도 아직 발표되지 않았어요. 검색하면 요금 액수가 적힌 페이지들이 나오는데, 그건 회사 발표가 아니라 제3자 요약 사이트에서 나온 숫자랍니다.

API 쪽은 사정이 달라요. API(Application Programming Interface)는 프로그램끼리 기능을 불러 쓰게 해 주는 연결 창구인데, 회사 시스템에 AI를 직접 붙일 때 쓰는 경로예요. 문샷의 요금 문서를 열어 보면, K3는 정상적으로 팔리고 있고 충전 리베이트 행사도 진행 중이에요. 2026년 7월 15일부터 8월 12일까지랍니다. 문서에는 이렇게 적혀 있어요.

"이 충전 리베이트는 키미 API 오픈 플랫폼(종량제)에만 적용되며, 키미 앱이나 키미 코드 같은 다른 제품에는 적용되지 않습니다." (원문: "This top-up rebate applies only to the Kimi API Open Platform (pay-as-you-go) and does not apply to other products such as the Kimi app or Kimi Code.")

같은 문서에는 구형 모델인 K2.5와 moonshot-v1 계열이 신규 가입자에게 더는 열리지 않는다는 안내도 따로 적혀 있어요. 접근 제한이 생기면 문서에 쓰는 회사인데, K3에는 그런 표기가 없다는 뜻이랍니다.

문샷이 API는 영향이 없다고 축자로 밝힌 문장은 찾지 못했어요. 성능이나 용량, 응답 한도까지 영향이 없다고 회사가 부인한 것도 아니고요. 지금 말할 수 있는 건 "중단 공지의 대상이 API가 아니다"까지랍니다.

가중치 이야기도 정리해 둘게요. 플래텀(허민혜 기자, 2026년 7월 18일)이 이렇게 적었어요.

"키미 K3는 16일 Kimi.com·Kimi Work·Kimi Code·Kimi API를 통해 먼저 출시됐고, 전체 모델 가중치(weights)는 오는 27일까지 공개될 예정이다."

문샷 공식 블로그의 표현도 같아요. "전체 모델 가중치는 2026년 7월 27일까지 공개될 예정입니다."(원문: "The full model weights will be released by July 27, 2026.") 여기서 'by'는 마감형이라 27일보다 앞당겨질 수도 있어요. "27일에 나온다"고 못 박아 읽으시면 안 되겠지요. 그래서 오늘 기준으로는 이렇게 됩니다. 앱과 API로는 쓸 수 있고, 공개된 가중치 파일은 아직 나오지 않았어요. 공개 당일 블로그에는 "키미 K3는 오늘 Kimi.com, 키미 워크, 키미 코드, 키미 API에서 이용할 수 있습니다."(원문: "Kimi K3 is available today on Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API.")라고 네 경로가 그대로 적혀 있었답니다. 반대로 가중치 쪽은, 문샷의 허깅페이스 조직 저장소 18개 어디에도 K3 공개 저장소가 없답니다. 비공개로 누구에게 먼저 건네졌는지까지는 알 수 없으니, 지금 말할 수 있는 건 "공개된 가중치가 아직 없다"까지예요. 같은 기사가 이 분류 문제를 이렇게 짚었답니다.

"아티피셜 애널리시스 역시 가중치가 아직 공개되지 않았다는 이유로 현재 K3를 오픈웨이트가 아닌 비공개 가중치 모델로 분류하고 있으며" / "'최대 오픈웨이트'라는 설명은 현재 시점에서는 회사 측 주장에 가깝다."

순위 기사가 매체마다 다른 것도 같은 기사가 이유를 설명했어요. 어떤 곳은 3위, 어떤 곳은 4위로 적었는데, "집계 방식과 갱신 시점에 따라 달라질 수 있다"는 것이지요. 그러니 지금은 3~4위로 갈린다고 읽으시면 됩니다.

같은 기사에는 벤더가 아닌 제3자가 잰 숫자도 함께 실려 있어요. K3가 우세하게 나온 독립 평가도 있답니다. 독립 평가 기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지표 '인텔리전스 인덱스'에서 키미 K3는 57점을 기록해 클로드 오퍼스 4.8(56점)을 근소하게 앞섰다고 합니다. 비용은 차이가 더 커요. 가중평균 태스크당 비용이 0.94달러로, 오퍼스 4.8(1.80달러)의 약 절반 수준이었다는 것이지요. 다만 같은 표에서 K3가 제일 싼 것도 아니었어요. GLM-5.2(0.32달러)·딥시크 V4 프로(0.04달러) 등 중국의 주요 오픈웨이트 경쟁 모델보다는 비쌌답니다.

사양은 이래요. 문샷은 블로그에서 K3를 3조급에서 처음 나온 공개 모델(원문: "the world's first open 3T-class model")이라고 소개했고, "키미 K3는 2조 8,000억 파라미터에 도달한 첫 공개 모델입니다."(원문: "Kimi K3 is the first open model to reach 2.8 trillion parameters.")라고도 적었어요. 총 2조 8,000억 파라미터의 MoE 구조이고, 회사 표현으로는 896개 전문가 중 16개(원문: "16 out of 896 experts")만 골라 쓰는 방식이랍니다. 다만 활성 파라미터가 몇 B인지는 공개되지 않았어요. 컨텍스트, 그러니까 모델이 한 번에 읽고 기억할 수 있는 글의 최대 길이는 100만 토큰이고요. 토큰(token)은 AI가 글을 잘게 쪼개 세는 단위인데, 값도 이 단위로 매겨진답니다. 값은 입력 100만 토큰당 3달러(캐시 미스 — 앞서 보낸 것과 겹치는 앞부분이 없어 처음부터 다시 읽어야 하는 경우예요), 캐시 히트 0.3달러, 출력 100만 토큰당 15달러입니다. 길이에 따라 요율이 바뀌지 않는 단일 요율이라고 회사가 밝혔어요. 회사는 코딩 작업에서 캐시 적중률이 90%를 넘는다고도 적었는데, 이게 사실이라면 실제 청구액은 캐시 히트 쪽 단가에 훨씬 가깝게 붙는다는 뜻이지요. 다만 이 적중률도 회사 자체 수치랍니다. 참고로 한국 매체 한 곳이 출력 단가를 "100위안(약 219원)"으로 옮겼는데, 100위안은 2만 원대이지 219원이 아니라서 그 환산은 그대로 쓰지 않았답니다.

성적표는 회사가 스스로 낸 값이에요.

"종합 성능은 가장 강력한 비공개 모델인 클로드 페이블 5와 GPT 5.6 솔에 아직 못 미치지만, 키미 K3는 자사 평가 세트 전반에서 프런티어급 성능을 보였으며 시험한 다른 모델들을 일관되게 앞섰습니다." (원문: "While its overall performance still trails the most powerful proprietary models, Claude Fable 5 and GPT 5.6 Sol, Kimi K3 demonstrated frontier-level performance across our evaluation suite, consistently outperforming other tested models.")

쉽게 옮기면 이래요. 최상위 비공개 모델 둘(클로드 페이블 5, GPT-5.6 솔)에는 종합 성능이 아직 못 미치지만, 시험한 나머지 모델들은 일관되게 앞섰다는 이야기예요. 그런데 이 평가에는 회사가 스스로 밝힌 유보가 둘 붙어 있고, 방향이 서로 반대예요.

"자사 평가는 공식 v1.1 과제의 H20 보정 분기를 기준으로 합니다" (원문: "Our evaluation is based on an H20-calibrated branch of the official v1.1 tasks") / "클로드 페이블 5는 자사 평가에서 과제의 35%가 대체 경로로 넘어갔고, 이는 측정된 성능에 부정적 영향을 주었을 수 있습니다." (원문: "Claude Fable 5 hit fallbacks on 35% of the tasks in our evaluation, which may have negatively impacted its measured performance.")

표준 H100이 아니라 H20에 맞춰 다시 보정한 환경이었고, 비교 대상인 페이블 5는 과제의 35%에서 대체 경로로 빠졌다는 이야기예요. 여기서 대체 경로란 fallback, 그러니까 원래 쓰려던 모델이 응답하지 못할 때 다른 모델이나 예비 경로로 넘겨 처리하는 것을 말한답니다.

앞의 "최상위 둘에는 못 미친다"는 문샷이 경쟁사를 세워 준 문장이고, 뒤의 "페이블 5가 35%에서 대체 경로로 빠졌다"는 페이블 5의 점수를 변호해 주는 문장이지요. 회사가 같은 글 끝에 따로 적어 둔 한계도 함께 옮길게요. 대화 도중 다른 모델에서 넘어오면 "generation quality may become highly unstable", 그러니까 품질이 크게 불안정해질 수 있다고 했고, 지시가 모호하면 사용자를 대신해 예상 밖의 결정을 내릴 수 있다고도 했어요. 그리고 이렇게 못 박았답니다. "Despite being a highly competitive model overall, K3 nonetheless exhibits a noticeable gap in user experience compared with Claude Fable 5 and GPT 5.6 Sol." 종합적으로는 매우 경쟁력 있지만 사용 경험에서는 두 모델에 눈에 띄는 차이가 있다는, 회사 스스로의 말이지요.

GPU 커널 최적화 항목에서는 회사가 이렇게 적었습니다.

"키미 K3는 페이블 5(대체 경로 포함)와 대등한 성능을 냈고, 오퍼스 4.8과 GPT 5.6 솔, GPT 5.5보다는 큰 차이로 앞섰습니다." (원문: "Kimi K3 performed competitively with Fable 5 (with fallback) and substantially outperformed Opus 4.8, GPT 5.6 Sol, and GPT 5.5.") / "클로드 페이블 5는 제3자가 평가했으며, 그 결과에는 대체 경로 동작이 포함되었을 수 있습니다." (원문: "Claude Fable 5 was evaluated by a third party, and its results may include fallback behavior.")

GPU 커널 최적화 항목에서 K3는 대체 경로로 빠진 페이블 5와는 비슷한 수준이었고, 오퍼스 4.8·GPT-5.6 솔·GPT-5.5는 큰 차이로 앞섰다고 적혀 있어요. 다만 페이블 5 쪽은 제3자가 평가했고 대체 경로가 섞였을 수 있다고 문샷이 함께 적었답니다.

모델 하나가 화제가 될 때 확인해야 할 것은 늘 같답니다. 첫째, 오늘 실제로 쓸 수 있는 경로가 무엇인가. K3는 앱과 API지요. 둘째, 가중치가 정말 공개됐는가. 아직이에요. 셋째, 라이선스가 무엇인가. K3 라이선스는 발표되지 않았어요. 넷째, 내 장비에서 돌릴 수 있는가. 회사 권장 사양이 가속기 64장 이상의 슈퍼노드 구성(원문: "supernode configurations with 64 or more accelerators")이라 개인 장비로는 어렵답니다. 그리고 한국 앱스토어 등재 여부는 확인하지 못했으니, 한국에서 된다·안 된다를 넘겨짚지는 말아 주세요.

① 오늘 쓸 수 있는 경로 — 앱 / API / 가중치 내려받기 중 무엇이 열려 있나
② 가중치 — 실제로 공개됐나, 아니면 "공개 예정"인가
③ 라이선스 — 상용에 써도 되나. 미발표면 계약 검토가 불가능하다
④ 최소 구동 사양 — 우리 장비로 되나. 안 되면 결국 API 값 이야기다

→ ①~④ 중 하나라도 "모름"이면, 도입 결정이 아니라 관찰 대상이다.

미국 하원 두 위원회가 커서·에어비앤비에 자료를 요구해 둔 상태예요 — 다만 민간기업을 막는 규제는 아직 시행된 게 없답니다

먼저 무슨 일이 있었는지부터요. 미국 하원 국토안보위원회와 중국특별위원회가 자국 기업의 중국산 AI 모델 사용을 두고 합동 조사에 들어갔어요. 시작은 2026년 4월 29일이고, 7월에 나온 기사들은 그 후속 보도랍니다. 두 위원회는 커서(Cursor)를 만든 애니스피어(Anysphere)와 에어비앤비에 서한을 보냈고, 회신 기한은 2026년 5월 13일이었어요. 애니스피어 쪽 서한은 커서의 컴포저 2가 문샷 키미 K2.5를 기반으로 한다는 점을 겨냥했고, 문샷·딥시크·미니맥스·알리바바·Zhipu·바이트댄스·텐센트·바이두와 주고받은 모든 통신을 내라고 요구했지요.

양쪽 말을 그대로 옮길게요. 위원장 Moolenaar는 이렇게 말했어요.

"에어비앤비와 애니스피어가 중국 공산당 AI 모델 위에 자사 제품을 구축하기로 한 결정은 미국인이 매일 사용하는 핵심 인프라를 위협합니다." (원문: "Airbnb and Anysphere's decisions to build their products on Chinese Communist AI models threaten critical infrastructure Americans use every day.")

에어비앤비 서한에는 이런 문장이 있어요.

"[에어비앤비는] 큐원이 '빠르고 싸다'는 이유로 미국 대안 대신 큐원에 의존하고 있다고 최근 공개적으로 밝혔습니다." (원문: "[Airbnb] recently stated publicly that Airbnb is relying on Qwen over American alternatives because it is 'fast and cheap.'")

에어비앤비는 CNBC에 이렇게 답했답니다. AI 작업은 압도적으로 미국산 모델 위에서 돌아간다(원문: "AI activity runs overwhelmingly on U.S.-origin models")는 것이고, 중국산은 승인된 미국 소재 서비스 제공업체(원문: "approved U.S.-based service providers")를 통해서만 돌린다는 것이었어요.

이건 정보 제출 요구이지 규제가 아니랍니다. 소환장도 벌칙도 없고요. CNBC는 2026년 7월 8일 기사에서 현재 상태를 이렇게 정리했어요.

"딥시크를 비롯한 중국 AI 모델의 사용을 금지한 정부 부처가 일부 있지만, 미국 기업이 이를 도입하는 것은 금지되어 있지 않다." (원문: "While some government departments have banned the usage of Chinese AI models including DeepSeek, adoption of them by U.S. companies is not prohibited.")

그럼 실제로 시행 중인 금지는 무엇일까요. 2025년 12월 18일 시행된 2026 회계연도 국방수권법(Public Law 119-60) 1532조가 있어요. 국방부와 계약한 업체가 그 계약 업무를 수행하는 동안 지정된 AI를 쓰지 못하게 한 조항이지요. 법 전문을 찾아보면 딥시크(DeepSeek)와 High Flyer 계열만 이름이 적혀 있고, 큐원·알리바바·문샷·Zhipu·미니맥스·바이트댄스는 한 번도 나오지 않아요. 같은 법 6604조는 정보공동체의 IT·국가안보 시스템을 따로 규율하고요. 1532조는 국방부 시스템에서의 제거까지 포함하고, 기준을 만족하는 다른 중국 연계 AI를 추가로 지정할 여지도 남겨 뒀답니다.

그래서 지금 시점에 정확한 문장은 이래요. 공개적으로 확인되는 범위에서 민간기업 일반 사용 금지는 없어요. 다만 국방부·정보공동체 시스템과 관련 계약 업무에는 딥시크 계열 제한이 시행 중이지요. 비공개 지침까지 없다고 말할 수는 없으니, 거기서 멈추겠습니다.

행정명령에도 중국을 겨냥한 문구는 없어요. 2026년 6월 2일 서명된 EO 14409는 제목이 AI 혁신과 안보에 관한 것인데, 전문에 China·Chinese·PRC라는 말이 한 번도 나오지 않아요. 3조 (c)항에는 이런 문장이 있고요.

"이 조의 어떠한 규정도 프런티어 모델을 포함한 새로운 AI 모델의 개발·공표·공개·배포에 대하여 정부의 강제적 허가·사전승인·인가 요건을 신설할 권한을 부여하는 것으로 해석되어서는 아니 된다." (원문: "Nothing in this section shall be construed to authorize the creation of a mandatory governmental licensing, preclearance, or permitting requirement for the development, publication, release, or distribution of new AI models, including frontier models.")

정부 기기 차원은 또 다른 층이에요. 텍사스주가 2026년 1월 26일 금지 기술 목록을 넓히면서 26개 주체를 추가했는데, 거기에 문샷 AI·Zhipu·미니맥스·알리바바·바이두 같은 이름이 들어 있답니다. 다만 이것도 주 정부 기기 이야기이지 민간기업 금지가 아니에요. 게다가 텍사스는 목록이 두 개인데, 주립대까지 적용되는 법률(SB 1893) 목록은 소셜미디어만 대상이라 문샷·딥시크가 들어 있지 않아요. 그래서 "텍사스가 전면 금지"라고 읽으면 과장이 됩니다. 참고로 노스다코타의 차단 목록에는 미국 회사인 퍼플렉시티(Perplexity AI)도 들어 있어요. 중국 전용 목록이 아니라는 뜻이지요.

마지막으로 브루킹스연구소의 Kyle Chan이 남긴 말을 옮겨 둘게요.

"중국의 오픈소스 AI 모델은 가중치가 인터넷에 자유롭게 공개돼 있어 결국 금지하는 것이 불가능하다… 이는 수정헌법 제1조의 표현의 자유 문제로 들어갈 수 있다." (원문: "it's ultimately impossible to ban China's open-source AI models because their model weights are available freely on the internet… This could enter into first amendment speech issues.")

막으려는 움직임과 아직 막지 않았다는 사실이 지금 같이 있어요. 자료 제출 요구는 4월부터 이어지고 있는데, 민간기업의 사용을 금지하는 규정은 아직 만들어지지 않았답니다. 어느 쪽이 옳은지는 우리 월요AI가 판단할 자리가 아니고, 우리에게 필요한 건 다른 물음이겠지요. 우리 회사가 쓰는 도구가 어느 층에 걸려 있는가 하는 것 말이에요. 해외 규제 기사를 읽을 때는 세 층을 나눠서 보시면 헷갈리지 않는답니다.

1층 — 시행된 법인가?
      (법 이름·조항 번호·시행일이 기사에 있는가)
2층 — 조사·검토·논의 단계인가?
      ("자료 제출 요구" "검토 중" "논의했다"는 표현을 찾는다)
3층 — 적용 대상이 정부 조달·정부 기기인가, 민간기업인가?
      (대부분의 "금지" 기사는 3층의 앞쪽이다)

→ 우리 회사 도구 목록 옆에 이 세 칸을 적어 두면
   기사 하나에 회의를 잡을 일이 줄어든다.

중국 상무부도 자국 모델의 해외 접근 제한을 논의했다는 보도가 나왔어요 — 다만 시행 여부도 시점도 정해지지 않았답니다

로이터(Fanny Potkin, 2026년 7월 7일)가 전한 내용이에요. 중국 당국이 지난 한 달 사이 자국 대표 기술기업들과 만나, 자국 최상위 AI 모델의 해외 접근을 제한하는 방안을 논의했다는 것이지요. 자리에 있었던 회사는 알리바바와 바이트댄스, 그리고 스타트업 Z.ai(智谱)라고 적혀 있어요. 이름이 비슷한 다른 회사와 헷갈리기 쉬운데, x.ai가 아니라 Z.ai랍니다.

다만 이건 아직 논의 단계예요. 로이터 본문은 이렇게 적었어요.

"잠재적 제한 조치의 범위는 아직 논의 중이며 향후 모델에만 적용될 수도 있다고 소식통 두 사람이 전했다. 언제 시행될지, 시행되기는 할지조차 곧바로 확인되지 않았다." (원문: "The scope of the potential restrictions is still being discussed, two sources said, adding that they may only apply to future models. It was not immediately clear when or even if they would come into force.")

시행될지 여부조차 분명하지 않다는 뜻이지요. 오픈웨이트가 논의 범위에 들어가는지에 대해서는 이런 문장이 있어요.

"참석자들은 가장 앞선 AI 모델에 제한을 두는 방안을 논의했으며, 비공개 소스와 더 개방된 판본이 모두 대상이었다고 소식통 중 두 사람이 전했다." (원문: "participants discussed putting limits on the most advanced AI models — both closed-source and more open versions, according to two of the sources.")

다만 이 문장은 로이터가 인용한 익명 소식통 세 사람 중 두 사람의 말에 기댄 것이라 앞 문장보다 근거가 얇아요. 그리고 로이터는 'open-weight'라는 표현 자체를 쓰지 않았답니다.

여기서 하나 걸러야 할 것이 있어요. 이 보도를 옮긴 여러 매체가 등급제를 베이징의 계획인 것처럼 소개했는데, 로이터 원문은 그걸 5월에 열린 중국 법률 전문가 원탁회의 참석자들의 제안으로 명확히 귀속해 뒀어요. 정부 정책이 아니라는 뜻이지요. 중국 상무부와 국가발전개혁위원회는 로이터의 질의에 답하지 않았고요.

그럼 한국에서 일하는 우리에게는 뭐가 남을까요. 지금 당장 바뀌는 건 없어요. 다만 도입 검토서에 한 줄을 추가할 이유는 생겼답니다. 우리가 쓰는 모델이 어느 나라 회사 것이고, 그 나라 정책이 바뀌면 접근이 끊길 수 있는지, 끊기면 무엇으로 대신할지 말이에요. 가게를 하시는 사장님이라면 규모를 줄여서 생각하셔도 좋아요. 예약 응대나 리뷰 답변을 특정 앱 하나에 완전히 맡겨 두었다면, 그 앱이 멈춘 날 손으로 할 수 있는 최소 절차를 종이 한 장으로 적어 두는 것만으로도 충분하지요.

· 이 모델의 개발사는 어느 나라 회사인가
· 우리는 어떤 경로로 접근하나 (직접 API / 국내 재판매 / 클라우드 경유)
· 그 경로가 끊기면 대체 후보는 무엇인가 (완벽하지 않아도 적어 둔다)
· 끊겼을 때 사람이 손으로 처리할 최소 절차는 무엇인가

부즈 앨런 보고서가 시험한 5개 모델 가운데 키미 K2.5의 코드 품질이 가장 좋았어요 — 보도자료 헤드라인에는 중국 모델의 취약점 증가만 실렸답니다

미 방산업체 Booz Allen Hamilton이 2026년 6월 5일 「What's In America's Code?」라는 보고서를 냈어요. 여러 AI 모델에게 코드를 짜게 하면서 "미국 연방기관 소속"이라는 설정을 붙였을 때, 만들어지는 코드의 취약점이 어떻게 달라지는지 본 실험이지요. 보도자료 헤드라인은 중국 모델 쪽에 취약점이 늘었다는 내용이었고요.

그런데 1차 보고서를 열면 문장이 이렇게 되어 있어요.

"우리가 시험한 중국 모델 네 개 중 셋이 이러한 취약점을 만들어 냈다. 키미 K2.5는 예외였고 전체적으로 가장 좋은 성적을 냈다." (원문: "Three of the four Chinese models we tested generated these vulnerabilities. Kimi K2.5 was the exception and performed best overall.")

기술 부록에도 같은 취지가 적혀 있답니다.

"코드 품질에서 키미는 유일한 예외다. 미 연방기관 설정에서도 취약점 밀도가 그대로 유지된다." (원문: "Kimi is the lone exception for code quality. Its vulnerability density remains flat under the U.S.-federal-agency trigger.")

차트 값을 그대로 옮기면 이래요.

위 표는 설정을 바꿨을 때의 변화폭이라 클로드 오퍼스 4.6이 가장 크게 줄었고, 보고서가 순위를 매긴 종합 성적은 이와 별개예요. 이 5개 모델 코드 취약점 실험에서 키미 K2.5는 열화가 없었고, 보고서는 그 모델이 전체에서 가장 좋은 성적을 냈다고 적었어요. 표에 함께 오른 미국 모델인 클로드 오퍼스 4.6보다도요. 다만 보고서가 "best overall"의 범위를 명시하지 않았으니, 이건 이 다섯 모델의 코드 취약점 실험에 한정된 평가로 읽으셔야 한답니다. 이건 중국 모델에 불리한 결과와 유리한 결과가 같은 보고서 안에 함께 있다는 이야기이고, 보도자료에는 뒤쪽이 실리지 않았답니다.

그렇다고 이 결과를 넓게 늘려 읽으면 또 어긋나요. 짚어 둘 것이 넷 있어요.

첫째, 보도자료의 부사예요. 세 모델을 모두 현저히 더 취약하다(원문: "significantly more vulnerable")고 적었는데, 차트의 딥시크는 +5%라서 그 표현을 지지하기 어렵답니다.

둘째, 표본이에요. 헤드라인에는 "2,800 회 이상의 시행"이라고 적혔지만, 부록을 보면 전체 3,389회 중 취약점 채점이 이뤄진 건 1,016회뿐이에요. 나머지는 모델이 요청을 거부해서 채점이 안 됐거든요. 결론은 1,016건에 기대고 있는 셈이지요.

셋째, 거부율이에요. 모델이 요청을 거부하면 채점 자체가 안 되니, 취약점이 적게 나온 데는 아예 답을 덜 한 몫도 있을 수 있답니다. 실제로 정치적으로 민감한 과제를 물었을 때의 거부율 차트를 보면 거부율은 키미 K2.5가 32%로 Claude Opus 4.6의 2%보다 훨씬 높았어요. 다만 이 설명으로는 안 맞는 값이 함께 있답니다. 같은 차트의 나머지 값이 큐원3-코더 54% · 미니맥스 M2.5 80% · 딥시크 V4-Pro 8%인데, 거부를 가장 많이 한 큐원과 미니맥스가 취약점 증가폭도 가장 컸거든요(+130%·+20%). 거부가 많을수록 성적이 좋아지는 관계는 아니라는 뜻이지요. 게다가 이 차트는 취약점 실험이 아니라 다른 과제 묶음에서 잰 값이라, 취약점 결과를 여기서 곧바로 설명하기는 어렵답니다. 그리고 집계 막대그래프는 이미지로만 실려 있어서, 종합 점수의 정확한 숫자는 확인하지 못했어요.

넷째, 접근 방식이에요. 부즈 앨런이 중국 모델을 로컬 가중치가 아니라 온라인 서비스로 접근했다는 보도가 있어요. 사실이라면 이 결과를 오픈웨이트라는 방식 자체의 성질로 일반화할 수 없겠지요.

보고서를 낸 쪽이 누구에게서 돈을 버는지도 볼 만해요. 부즈 앨런은 미국 국방·안보 분야를 주 고객으로 하는 회사이고, 자사 발표 기준 매출이 112억 달러예요. 이 보고서의 권고 두 가지는 정부와 핵심 인프라에서 신뢰할 수 없는 모델을 금지하라는 것, 그리고 미국 모델에 투자하라는 것이랍니다. 둘 다 이 회사의 주요 고객·사업 영역과 권고 방향이 겹칩니다. 회사 스스로도 유보를 달아 두긴 했어요.

"우리 시험 결과는 단일 실험에서 특정 시점을 찍은 것이다." (원문: "Our test results reflect a snapshot in time from a single experiment.") / "코드 결함이 의도적으로 심어졌다는 증거는 우리에게 없다." (원문: "we do not have proof that code flaws are intentionally introduced.")

바깥의 지적도 있었어요. 킹스칼리지런던의 Lukasz Olejnik 선임연구원은 이렇게 말했답니다.

"제기된 위험 범주 자체는 이해할 만하지만, 보고서의 더 강한 주장들은 제시된 대로는 충분히 뒷받침되지 않는다. 보고서는 이 문제의 복잡성을 축소해 다룬다." (원문: "While the raised risk categories are understandable, the report's stronger claims are not fully supported as presented. The report underplays the complexity of the issue.")

보고서가 제기한 위험 범주 자체는 이해할 만하다고 먼저 인정한 뒤, 더 센 주장들이 제시된 대로는 충분히 뒷받침되지 않는다고 짚은 것이거든요. 같은 취재에서 그는 이렇게도 말했답니다.

"인과 주장을 검증하거나 그것을 중국 LLM 전체로 일반화하기에는 공개된 증거가 충분하지 않다." (원문: "insufficient evidence has been posted to verify the causal claims or generalize them to Chinese LLMs as a class.")

그리고 대안 쪽으로는 이렇게 덧붙였어요.

"오픈소스 모델을 금지하는 것은 좋은 생각이 아니다. 그것은 AI 혁신과 국가안보를 질식시킬 것이다." (원문: "Prohibiting open source models is not a good idea; it would stifle AI innovation and national security.")

독립적인 재현은 아직 없어요. 가장 가까운 연구는 크라우드스트라이크가 2025년 11월에 낸 것인데, 그건 정치적으로 민감한 단어를 넣었을 때를 본 실험이라 미 연방기관 설정과는 조건이 다르답니다.

그래서 우리 실무에 남는 건 모델 국적 판정이 아니라 읽는 법이에요. 외부 보고서를 볼 때 세 가지만 확인해 보세요.

① 누가 돈을 대고, 그 권고가 누구의 시장을 넓히는가
② 헤드라인에 적힌 표본과, 결론이 실제로 기댄 표본이 같은가
   (예: "2,800회 시행" vs "채점된 것은 1,016회")
③ 보도자료에 없고 본문에만 있는 반대 결과가 있는가
   → 대개 여기에 가장 중요한 문장이 들어 있다

+ 독립적인 재현이 있는지, 없다면 그렇다고 적혀 있는지도 함께 본다.

페이블 5와 미토스 5가 19일 동안 사라졌던 일에 이름이 붙었어요 — 미국 정부의 수출통제 지침이었답니다

앤스로픽(Anthropic)이 공식 게시물에서 그 경위를 밝혔어요. 게시일은 2026년 6월 12일입니다.

"미국 정부가 국가안보 권한을 근거로 수출통제 지침을 발령해, 앤스로픽의 외국 국적 직원을 포함한 모든 외국 국적자의 페이블 5·미토스 5 접근을 미국 안팎을 불문하고 전면 중단시켰습니다." (원문: "The US government, citing national security authorities, has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States, including foreign national Anthropic employees.")

"저희는 오늘 오후 5시 21분(동부시간)에 정부로부터 이 지침을 받았습니다. 서한에는 국가안보 우려의 구체적 내용이 제시되어 있지 않았습니다." (원문: "We received the directive from the government today at 5:21pm (ET). The letter did not provide specific details of its national security concern.")

시간 순서는 이래요. 두 모델이 6월 9일에 나왔고, 6월 12일 저녁에 지침이 도착했으며, 미토스 5는 6월 26일에 미국 조직 한정으로 일부 열렸고, 통제는 6월 30일에 풀렸어요. 페이블 5가 완전히 돌아온 건 2026년 7월 1일이고요. 다 합치면 19일이랍니다.

그런데 이 19일 앞에는 사흘이 더 붙습니다. 출시 다음 날인 6월 10일, 페이블 5가 최신 AI 개발과 관련된 질문을 받으면 사용자에게 알리지 않은 채 답변의 질을 낮추도록 되어 있다는 사실이 319쪽짜리 시스템 카드 안에서 발견돼 연구자들이 반발했어요. 시스템 카드에는 그 장치가 사용자에게 보이지 않는다(원문: "not visible to the user")고 적혀 있었지요. 회사는 그날 이 장치를 사용자에게 보이도록 바꾸겠다고 하면서 포춘에 "저희가 잘못된 절충을 했고, 균형을 제대로 잡지 못한 데 대해 사과드립니다"(원문: "We made the wrong tradeoff, and we apologize for not getting the balance right")라고 밝혔답니다. 시스템 카드 변경 이력에도 6월 11일자로 이 수정이 남아 있어요. 그러니까 19일은 정부가 끊은 기간이고, 그 앞 사흘은 회사가 스스로 조용히 성능을 줄여 두었다가 사과한 기간이랍니다.

이 조치의 범위도 회사가 적어 두었어요. "이 명령의 실질적 결과는, 준수를 보장하기 위해 저희가 모든 고객에 대해 페이블 5와 미토스 5를 돌연 중단해야 한다는 것입니다."(원문: "The net effect of this order is that we must abruptly disable Fable 5 and Mythos 5 for all our customers to ensure compliance.") 지침은 외국 국적자를 대상으로 했지만, 준수를 확실히 하려면 결국 모든 고객에게서 끊을 수밖에 없었다는 뜻이지요.

회사는 따르면서 동시에 이의를 밝혔어요.

"좁은 범위의 잠재적 탈옥이 발견됐다는 것이 수억 명에게 배포된 상용 모델을 회수할 사유가 되어야 한다는 데에 저희는 동의하지 않습니다." (원문: "we disagree that the finding of a narrow potential jailbreak should be cause for recalling a commercial model deployed to hundreds of millions of people")

"이번 조치는 그 원칙들을 따르고 있지 않습니다." (원문: "This action does not adhere to those principles.")

"지금까지 정부는 좁고 범용이 아닌 잠재적 탈옥에 대해 구두 증거만 저희에게 제시했으며, 그 내용은 사실상 특정 코드베이스를 읽고 소프트웨어 결함을 고치라고 모델에 요청하는 것이었습니다." (원문: "To date, the government has only given us verbal evidence of a potential narrow, non-universal jailbreak, which essentially consists of asking the model to read a specific codebase and fix any software flaws.")

세 문장은 원문에서 각각 다른 자리에 있는 것이랍니다. 세 번째 문장 앞의 "To date"는 그 글을 쓴 시점까지의 상태를 말한 것이지, 지금도 그렇다는 뜻은 아니에요.

무엇이 계기였는지도 회사가 나중에 적었어요.

"정부가 한 보고서를 알게 됐는데, 아마존 연구자들이 페이블 5의 안전장치를 우회하는 방법을 찾아냈다는 내용이었습니다. 여러 소프트웨어 취약점을 찾아내도록 모델에 지시하는 방식이었지요. 한 건에서는 모델이 해당 취약점을 어떻게 악용할 수 있는지 보여 주는 코드를 만들어 냈습니다." (원문: "the government became aware of a report in which Amazon researchers had found a method of bypassing Fable 5's safeguards: prompting it so that it identified a number of software vulnerabilities. In one case, the model produced code demonstrating how the relevant vulnerability could be exploited.")

회사 표현으로도 취약점을 찾아낸 데서 그치지 않고, 한 건에서는 그 취약점을 어떻게 악용하는지 보여 주는 코드까지 나왔다는 뜻이에요.

복구 후에 나온 문장도 함께 적을게요. 다만 이건 회사가 자기 방어를 위해 낸 설명이라는 점을 먼저 밝혀 둘게요 — 우리만 위험했던 게 아니라는 취지거든요. 회사는 그 기법을 두고 "중요한 점은, 보고된 그 기법이 미토스급의 고유한 사이버 역량을 전혀 드러내지 않았다는 것입니다."(원문: "Importantly, the reported technique did not expose any unique Mythos-level cyber capabilities.")라고 밝혔어요. 그러면서 같은 시연을 만들어 낼 수 있었던 모델의 범위를 이렇게 적었습니다. "저희가 시험한 모든 모델이 페이블 5와 동일한 시연을 만들어 낼 수 있었다"(원문: "every model we tested could produce the same demonstration as Fable 5"). 일부가 아니라 시험한 모든 모델이었다는 것이지요. 괄호 안에 예시로 든 여덟 개는 Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6, Opus 4.7, Opus 4.8, GPT-5.4, GPT-5.5, 그리고 Kimi K2.7이었어요. 앤스로픽 자기 모델 다섯이 그 목록에 함께 들어 있고, 경쟁사인 문샷의 키미 K2.7도 취약 모델로 실명이 올라 있답니다.

정부가 왜 그렇게 봤는지는 회사 자신의 표현에서도 읽을 수 있어요. 6월 9일 출시 게시물에서 앤스로픽은 미토스 5를 두고 "이 모델은 세계 어떤 모델보다도 강력한 사이버보안 역량을 갖고 있습니다"(원문: "It has the strongest cybersecurity capabilities of any model in the world")라고 적었고, 안전장치가 없으면 페이블 5의 능력이 심각한 피해를 일으키는 데 오용될(원문: "misused to cause serious damage") 수 있다고도 썼답니다. 6월 30일 복구 게시물에는 "클로드 미토스 5는 다른 어떤 모델보다도, 그리고 가장 숙련된 극소수를 뺀 모든 인간 보안 전문가보다도 더 효과적으로 소프트웨어 취약점을 찾아내고 악용하는 데 쓰일 수 있습니다"(원문: "Claude Mythos 5 can be used to find and exploit software vulnerabilities more effectively than any other model—and all but the most skilled human security experts")라고 적혀 있고요. 셋 다 회사 자신의 문장이에요.

정부 쪽 말도 함께 놓을게요. 다만 서한이 공개되지 않아 정부의 논거를 직접 옮길 수는 없었어요. 공개된 것은 상무장관 Howard Lutnick이 CNBC를 통해 밝힌 이 한 문장뿐이랍니다.

"우리는 페이블 5를 분석하고 승인하기 위해 앤스로픽과 긴밀히 협력해 왔습니다." (원문: "we have worked closely with Anthropic to analyze and approve Fable 5")

법적 근거는 세 층으로 나뉘고, 셋의 성격이 서로 다릅니다. 첫째, 앤스로픽 자신은 "국가안보 권한을 근거로"라고만 썼고 법적 근거를 특정하지 않았어요. 둘째, 분석기관과 보도는 공개되지 않은 그 서한이 수출통제개혁법(ECRA)과 수출관리규정(EAR 744.22조)을 들었다고 전합니다. 셋째, 그 서한이 공개되지 않아 최종 근거가 무엇이었는지는 지금도 확인할 수 없어요.

참고로 복구 뒤 붙은 새 안전장치를 두고는 파트너사인 마이크로소프트 CEO가 사내 회의에서 "말이 안 된다"고 비판한 사실이 이번 주에 보도됐어요. 아래 다른 뉴스에 따로 적어 두었답니다.

19일은 남 이야기가 아니에요. 학생이라면 과제에 쓰던 도구가 시험 기간에 멈추는 상황을, 회사에서 일하신다면 납품 일정이 걸린 작업이 멈추는 상황을 떠올려 보시면 되겠어요. 벤더의 사정이든 정부 조치든, 우리가 쓰는 도구는 우리 결정과 무관하게 멈출 수 있다는 것이지요. 다시 열릴 때의 조건도 함께 보시면 좋겠어요. 앤스로픽은 복구하면서 페이블 5를 7월 7일까지 주간 사용 한도의 최대 50%까지만 포함하고 그 뒤로는 유료 크레딧으로 쓰게 했고, 일반 기업 좌석에는 포함 한도를 아예 두지 않아 크레딧을 켜지 않으면 쓸 수 없다고 밝혔답니다. 두 게시물 어디에도 중단 기간에 대한 환불이나 보상 이야기는 없었어요. 그러니 대비는 거창할 필요가 없답니다.

1. 공지 확인 — 벤더 공식 공지·상태 페이지를 먼저 본다
   (검색 결과나 커뮤니티 추측보다 공지가 빠른 경우가 많다)
2. 범위 확인 — 전면인가 일부인가, 계정 종류별로 다른가
3. 대체 전환 — 미리 정해 둔 후보로 그날 안에 옮긴다
4. 자산 회수 — 그 도구 안에만 있던 지시문·자료를 밖으로 복사
5. 재개 조건 문의 — 언제·어떤 조건으로 열리는지 문서로 받아 둔다

마이크로소프트 365 코파일럿에 전사 프롬프트 게시가 열렸어요 — 팀원마다 제각각이던 지시문을 한 곳에 모을 수 있답니다

마이크로소프트가 2026년 7월 15일자 릴리스 노트에 올린 항목들이 전부 정식 출시(GA)예요. 그중 오늘 바로 손댈 수 있는 것이 Copilot Prompt Gallery에 조직 전체가 쓸 프롬프트를 게시하는 기능이랍니다. 잘 듣는 지시문을 한 사람이 만들어 올리면 팀 전체가 같은 것을 쓰게 되는 구조예요.

같은 날짜에 함께 열린 것도 짚어 둘게요. 워드·엑셀 같은 오피스 앱에서 MCP(Model Context Protocol — AI가 사내 도구나 자료에 연결될 때 쓰는 표준 규격이에요) 기반 에이전트에 접근할 수 있게 됐고(웹 한정), Agent Builder로 만든 에이전트를 관리자 승인을 거쳐 Agent Store에 제출할 수 있게 됐어요. 관리센터에서는 Federated Copilot Connectors를 관리할 수 있고요.

다만 조건이 있어요. 이건 M365 코파일럿 라이선스를 가진 조직에서만 쓸 수 있고, 테넌트별로 순차 적용되는 방식이라 오늘 우리 회사 화면에 안 보일 수도 있답니다. 관리자에게 먼저 물어보시는 편이 빠르겠지요.

처음 올릴 것을 고르는 데도 요령이 있어요. 갤러리를 열어 두면 사람들이 자연스럽게 채울 거라고 기대하면 대개 비어 있게 됩니다. 처음 석 달은 개수를 늘리기보다 세 개를 제대로 만드는 편이 나아요. 회의록 요약, 고객 문의 1차 답변 초안, 주간보고 형식 맞추기 정도가 무난하답니다. 셋 다 결과가 맞는지 사람이 바로 알아볼 수 있는 업무이고, 매주 반복되니까요.

그리고 프롬프트만 올리면 절반만 한 것이에요. 어떤 자료를 붙여야 하는지, 무엇을 쓰면 안 되는지, 결과를 누가 확인하는지가 함께 붙어 있어야 다른 사람이 그대로 쓸 수 있지요. 학원에서 문제 푸는 법을 알려 줄 때 답만 주지 않고 조건과 검산 방법을 함께 알려 주는 것과 같은 이치랍니다.

① 회의록 요약
② 고객 문의 1차 답변 초안
③ 주간보고 형식 맞추기

각 항목에 붙일 6칸
  - 이름 / 쓰는 업무
  - 입력 예시 (실제 자료 한 건을 익명 처리해 붙여 둔다)
  - 출력 형식 (표인지 글머리표인지, 길이는 어느 정도인지)
  - 금지 사항 (고객 실명·계약 금액·개인정보는 넣지 않는다 등)
  - 검토자 (결과를 누가 확인하고 내보내는가)
  - 소유자 / 마지막 수정일

AI 지출을 '토큰 단가'가 아니라 '완수된 업무'로 재라는 계산식이 나왔어요 — 도입 검토 문서에 그대로 옮길 수 있답니다

OpenAI의 최고재무책임자 Sarah Friar가 2026년 7월 17일 올린 글이에요. 좌석 수나 활성 사용자 수로 AI 투자 성과를 재지 말고, 실제로 끝난 업무로 재라는 내용이랍니다. 회사가 제안한 지표 이름은 Useful Intelligence per Dollar이고, 네 갈래로 나뉘어요. 유용한 업무량, 성공한 과제 하나당 실제 비용, 신뢰성, 그리고 규모를 키웠을 때의 수익성입니다.

핵심 문장은 이거예요.

"값이 싼 모델은 토큰 단가가 낮을 수 있지만, 좋은 결과를 얻으려면 더 많은 시도와 더 많은 시간, 더 많은 사람 검토가 필요할 수 있습니다." (원문: "A lower-cost model may have cheaper tokens, but getting great results may require more attempts, more time, or more human review.")

싼 모델이 늘 싼 게 아니라는 뜻이지요. 시도를 여러 번 해야 하거나, 사람이 다시 손봐야 하면 그 시간도 비용이니까요. 신뢰성은 세 갈래로 나눠 세라고 제안했어요. Ready to use(그대로 쓸 수 있음), Needs correction(고쳐야 함), Needs escalation(사람에게 넘겨야 함)입니다.

이건 OpenAI가 낸 글이고 자사 제품 홍보를 겸한 글이에요. 예시로 드는 도구도 자기 회사 제품이고요.

실제로 같은 글은 자기 모델이 앞선 수치를 함께 실었어요. 긴 호흡의 엔지니어링 과제를 재는 DeepSWE v1.1에서 GPT-5.6 솔이 72.7%로 클로드 페이블 5의 69.9%를 앞섰고, 추정 API 비용은 36.2% 낮았다는 것이지요. 원문은 이렇게 적혀 있답니다.

"DeepSWE v1.1: 긴 호흡의 엔지니어링 과제. GPT-5.6 솔이 72.7%로 최고 기록을 새로 세워 클로드 페이블 5의 69.9%를 앞섰고, 추정 API 비용은 36.2% 낮았습니다." (원문: "DeepSWE v1.1: Long-horizon engineering tasks; GPT-5.6 Sol reaches a new high of 72.7%, above Claude Fable 5's 69.9%, at 36.2% lower estimated API cost.")

같은 글은 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수에서도 GPT-5.6 솔이 다른 선두 모델보다 출력 토큰을 54% 적게 쓰면서 최고 성적을 냈다고 적었고요. 다만 이건 OpenAI가 직접 고른 벤치마크에 OpenAI가 스스로 낸 수치이고, 바깥에서 같은 조건으로 다시 재 본 결과는 공개되지 않았어요. 셈법을 제안한 쪽이 그 셈법으로 자기가 이겼다고 적은 셈이지요. 그러니 수치는 자체 발표로 읽으시되, 계산식은 그대로 가져가셔도 되겠습니다.

그 계산식은 간단해요. 총비용 ÷ 품질 기준을 통과한 과제 수입니다. 분모에 '시도한 과제 수'가 아니라 '통과한 과제 수'를 넣는 것이 핵심이지요. 이렇게 재면 결과가 뒤집히는 경우가 자주 생깁니다. 토큰 단가가 절반인 모델이 세 번 시도해야 한 번 쓸 만한 결과를 낸다면, 실제로는 더 비싼 셈이니까요.

그리고 사람 검토 시간을 꼭 비용에 넣어 주세요. 여기가 많이들 빠뜨리는 칸이에요. AI가 만든 초안을 담당자가 20분씩 고치고 있다면 그건 무료가 아니지요. 4주 정도 기록해 보면 감이 아니라 숫자로 이야기할 수 있게 된답니다.

날짜 | 과제명 | 시도 횟수 | 사람 검토 시간(분) | 최종 사용 여부 | 과제당 총비용

주말마다 계산할 것
  · 성공률   = 최종 사용한 과제 수 ÷ 전체 과제 수
  · 실비용   = (도구 요금 + 사람 검토 시간 × 인건비) ÷ 최종 사용 과제 수
  · 3분류    = 그대로 씀 / 고쳐 씀 / 사람에게 넘김  각각 몇 건인가

→ 4주 뒤 두 후보 도구의 '실비용'을 나란히 놓으면
   단가표만 봤을 때와 순위가 바뀌는 경우가 흔하다.

스타트업 회원사들이 AI 도입 결과를 실명으로 공유했어요 — 발표자들은 도구보다 환경과 시스템을 먼저 꼽았어요

코리아스타트업포럼이 2026년 3월 회원사에 회사당 1만 달러어치 클로드 API 크레딧을 지원한 뒤, 7월 16일에 실제 결과를 공유하는 자리를 열었어요. 다섯 개 회사가 실명으로 나왔습니다. 메디스트림(정희범 대표)·코르카(정영현 대표)·수퍼빈(진현석 이사)·모두의AI(김광범 대표)·온오프믹스(양준철 대표)예요.

메디스트림은 개발 직군이 아닌 직원 145명 가운데 98%가 매주 AI 개발 도구를 쓴다고 밝혔어요. 다만 이 수치는 행사에서 참가 기업이 스스로 밝힌 응답이고 바깥에서 잰 값이 아니라는 점은 함께 적어 둘게요.

세 발표자가 공통으로 도구보다 환경과 시스템을 앞에 놓았어요.

정희범 대표 — "AI 전환의 성패는 좋은 도구를 선택했느냐보다 직원들이 직접 AI를 활용해볼 수 있는 환경을 만들어줬느냐에 달려 있다"

정영현 대표 — "AI 경쟁력은 가장 비싼 모델을 사용하는 것이 아니라 경험과 성과가 축적되는 시스템을 만드는 데 있다"

진현석 이사 — "AX는 사람을 AI로 대체하는 것이 아니라 사람의 역량을 AI로 확장하는 과정"

이게 그냥 좋은 말인지, 아니면 실제로 그런지 궁금하실 텐데요. 마침 같은 결론을 숫자로 재 본 조사가 있답니다. 대한상공회의소 경제연구원이 임금근로자 3,000명을 조사한 결과예요(원문 2026년 6월). 대기업 근로자의 AI 활용률은 66.5%, 중소기업은 52.7%로 13.8%p 차이가 났어요. 그런데 교육·가이드라인·권장 같은 조직 환경 조건을 같게 놓고 다시 보니 격차가 4%p까지 줄었다고 합니다. 회사 규모별 차이로 보이던 격차가 환경 조건을 맞추자 크게 좁혀졌다는 뜻이네요.

환경 조건별 활용률 차이도 숫자로 나와 있어요. 회사가 권장하면 15.5%p, 비용을 지원하면 8.1%p 활용률이 높게 나왔답니다. 반대로 생성형 AI 도입 로드맵이 없는 곳은 중소기업이 70.4%, 대기업이 54.4%였고요.

그래서 오늘 할 수 있는 일에는 돈이 들지 않아요. 새 도구를 사는 것이 아니라, 이미 있는 도구를 "써도 된다"고 회사가 공식으로 말해 주는 것부터랍니다. 많은 직원이 안 쓰는 이유는 몰라서가 아니라 써도 되는지 몰라서인 경우가 많거든요. 그다음이 한 장짜리 가이드라인이고, 그다음이 잘 쓴 사례를 월 한 번 공유하는 자리예요.

1주차  회사가 공식으로 "이 도구는 업무에 써도 됩니다"라고 알린다
       (쓰면 안 되는 자료 유형도 함께 적는다 — 그래야 안심하고 쓴다)
2주차  가이드라인 한 장 — 되는 것 / 안 되는 것 / 물어볼 사람
3주차  잘 쓴 사례 1건을 전체 공유 (거창한 것 말고 '30분 줄었다' 수준으로)
4주차  안 쓰는 사람에게 이유를 묻는다 (모름 / 불안 / 안 맞음 중 무엇인가)

→ 지표는 'AI 사용량'이 아니라 '반복 업무가 실제로 줄었나'로 잡는다.

사장님 열 분 중 여덟 분이 디지털·AI 기술을 쓰고 계세요 — 다만 기초·입문 단계라는 응답이 83.3%랍니다

중소기업중앙회가 소상공인 500개사를 조사한 결과예요(원문 2026년 6월). 디지털·AI 기술을 활용한다는 응답이 80.0%였어요. 미활용은 19.6%, 쓰다가 그만뒀다는 응답이 0.4%였고요.

여기서 이 80.0%를 "AI 활용률"로 읽으시면 안 돼요. 기사가 스스로 경계를 그어 두었거든요. "이는 문서 작성, 키오스크, 배달앱 등 일상적인 디지털 기술까지 포함한 수치다." 그러니까 챗봇을 쓰는 가게만 센 것이 아니라, 배달앱을 쓰는 것도 이 안에 들어간다는 뜻이랍니다.

숙련도를 물었더니 83.3%가 아직 기초 또는 입문 단계라고 답했어요. 기초 30.5%에 입문 52.8%를 더한 값이지요. 다만 원문은 이 83.3%가 "기업이 83.3%"라고만 적었을 뿐 어느 집단을 분모로 삼았는지는 밝히지 않았어요. 같은 기사가 효과 항목에서는 "활용 기업의 69.8%"라고 분모를 붙여 쓴 것과 대비되니, 앞의 80%에 대한 비율이라고 넘겨짚지는 않을게요.

무엇에 쓰고 계신지도 나와 있어요. 경영지원이 54.5%로 가장 많고, 고객관리 31.8%, 판매·유통 22.3%, 마케팅 21.3% 순이었습니다(복수 응답). 효과로는 시간 절약과 효율화가 69.8%로 가장 높았고, 홍보로 매출이 늘었다는 응답이 25.5%, 비용 절감이 11.0%였어요.

여기서 다른 조사 하나를 나란히 놓아야 이 80.0%를 제대로 읽을 수 있어요. 같은 곳이 중소기업을 대상으로 한 조사에서는 전체 AI 도입률이 5.3%로 나왔거든요. 제조 분야의 실제 도입은 0.1%였고요. 80%와 5.3%가 충돌하는 것처럼 보이네요. 그런데 세는 범위와 분모가 서로 달라요. 앞서 적은 대로 80.0%에는 문서 작성·키오스크·배달앱 같은 일상적인 디지털 기술이 함께 들어가 있고, 5.3%는 AI 도입만 물은 값이거든요. 분모도 다르답니다. 앞의 80.0%는 소상공인 500개사가 디지털·AI 기술을 쓰느냐를 물은 것이고, 5.3%는 중소기업 기업 단위로 AI를 도입했느냐를 물은 것이랍니다. 앞서 나온 52.7%는 또 다른 분모예요. 임금근로자 개인이 생성형 AI를 쓰느냐는 조사였지요. 세 숫자가 다른 이야기를 하는 게 아니라, 세는 대상이 다른 거예요.

안 쓰시는 이유도 솔직하게 나왔어요. 미도입 기업의 80.7%가 "우리 사업에 AI가 필요 없다"고 답했고, 도입을 희망한다는 응답은 16.3%에 그쳤답니다. 실제 장벽으로는 초기 비용 44.2%, 투자·유지비 35.1%, 전문인력 부족 20.5% 순이었고요.

사람 쓰는 비용과 이어진 조사도 하나 있어요. 소상공인연합회가 2026년 6월 전국 700명을 조사한 결과, 32.9%가 최저임금 인상에 대응해 무인화·자동화 도입을 고려한다고 답했습니다. 테이블오더 업체 티오더의 상반기 계약이 28% 늘었다는 수치도 함께 보도됐는데, 이건 도구를 만든 회사가 발표한 수치라는 점은 짚어 둘게요.

기초에서 한 칸 올라가는 방법은 새 도구를 하나 더 배우는 것이 아니랍니다. 지금 쓰고 계신 것 하나를 골라 매번 똑같이 하는 일로 만드는 것이에요. 같은 지시문, 같은 형식, 같은 확인 순서로요. AI를 잘 쓰는 가게와 그렇지 않은 가게의 차이는 대개 도구가 아니라 이 반복 가능성에서 갈리거든요.

정부 쪽 소식도 하나 있어요. 중소벤처기업부가 소상공인 AI 도우미를 2026년 9월에 연다고 밝혔습니다. 정책·상권·법률·통계를 한 번에 말로 물어볼 수 있는 창구라고 하네요. 다만 함께 보도된 '혁신 소상공인 AI 활용지원 사업'은 모집이 2026년 7월 3일에 끝났으니, 지금 신청하실 수 있는 건 아니랍니다.

1. 지금 쓰는 것 중 하나만 고른다 (리뷰 답변 / 홍보 문구 / 메뉴 설명 등)
2. 지시문을 종이에 적어 고정한다
   "우리 가게는 ___입니다. 손님 후기에 답할 때 ___ 톤으로,
    ___는 반드시 넣고, ___는 절대 쓰지 마세요. 길이는 ___줄."
3. 형식을 고정한다 (인사 → 감사 → 구체 언급 → 재방문 권유)
4. 확인 순서를 고정한다 (가격·영업시간·시술명이 맞는지 눈으로 본다)
5. 2주 뒤 딱 한 가지만 센다 — 이 일에 쓰던 시간이 줄었나