中 GLM-5.3 플래시 사용량 1위…AI 경쟁, 성능 넘어 ‘가격·효율’로

글로벌 AI 시장에서는 미국 빅테크가 프런티어 모델 성능 경쟁을 지속하는 반면, 중국 AI 업체들은 낮은 이용료·추론 효율을 앞세워 영향력을 확대하고 있다. 중국 업체들은 일정 수준 이상 성능을 낮은 비용으로 제공해 이용자를 유치하는 흐름을 보이고 있다.

이 같은 변화의 배경에는 AI 에이전트 확산이 있다. AI 에이전트 확산으로 모델 호출량 증가가 이어지면서 가격·처리 효율·개방성이 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상했다.

이런 흐름 속에서 지푸AI(Z.ai)가 개발한 'GLM-5.3 플래시'는 오픈라우터(OpenRouter) 주간 사용량 1위에 올랐다. 이 모델은 저가와 효율 경쟁이 사용량 확대에 연결되는 사례로 주목받고 있다.

'GLM-5.3 플래시'는 지난달 20일 '옥스 알파(Ox Alpha)' 이름으로 오픈라우터·오픈코드에 등장했다. 등장 당시 개발사 비공개 상태였다.

개발사 미공개 상태에서도 이용량 빠른 증가가 나타났고, 지푸AI는 같은 달 26일 '옥스 알파'가 'GLM-5.3 플래시' 사전 테스트 모델이었다고 공개했다.

지푸AI의 GLM-5.3 플래시 강점으로는 낮은 이용료가 꼽힌다. 오픈라우터 배치 모델 이용료는 100만 토큰 기준 입력 0.15달러, 100만 토큰 기준 출력 0.50달러다.

이 같은 저비용·오픈웨이트는 중국 AI 업체들의 개발자·기업 이용자 확보 주요 전략으로 제시된다. 딥시크·지푸AI는 일정 수준 이상 성능을 확보한 가운데, 모델 접근성·가격 경쟁력으로 미국 빅테크와 차별화를 시도하고 있다.

낮은 이용료의 배경으로는 모델 구조 효율화가 거론된다. 지푸AI는 GLM-5.3 플래시 설계에서 추론 연산량 절감과 메모리 사용량 절감에 초점을 맞췄다.

GLM-5.3 플래시의 전체 파라미터는 3200억개이며, 토큰 처리 시 활성 파라미터는 180억개다. 이는 GLM-4.5의 활성 파라미터 320억개와 비교해 GLM-5.3 플래시의 활성 파라미터가 180억개로 감소한 결과다.

레이어 수 역시 줄었다. GLM-4.5 비교 기준 레이어 수 92개에서 GLM-5.3 플래시 비교 결과 레이어 수는 45개로 감소했다.

지푸AI는 장문 처리용 하이브리드 구조를 적용해 선형 어텐션+희소 어텐션 결합 방식을 도입했다. 지푸AI는 이 구조를 통해 GLM-5.3 대비 토큰당 어텐션 연산량이 3분의 1이라고 밝혔다.

지푸AI는 GLM-5.3 대비 KV 캐시 크기도 4.4분의 1 수준 축소됐다고 설명했다. 이와 함께 효율 개선과 함께 성능 향상이 이뤄졌다고 제시했다.

지푸AI가 공개한 코딩·에이전트 벤치마크에서는 GLM-5.3 플래시가 이전 모델 GLM-5.2보다 고득점을 기록했다. 딥SWE v1.1 점수는 46.2점→63.4점이었다. 오토메이션벤치 점수는 26.2점→48.8점이었다.

지푸AI는 모델 웨이트를 공개했다. 이에 따라 개발자는 API 외에 모델 다운로드 후 자체 환경 구동이 가능하다. 지원 추론 프레임워크는 SGLang·vLLM 등이다.

AI 에이전트 확산에 따라 모델 호출량은 증가하고 있다. 모델 반복 호출 구조로 가격·효율 중요성은 확대되고 있다. 토큰당 이용료의 전체 서비스 운영비 영향도 확대되고 있다.

AI 모델 경쟁 기준이 단순 최고 성능에서 비용 대비 처리량과 효율까지 보는 방향으로 이동하고 있다. 절대 성능 외에 투입 비용 대비 처리량·효율을 따지는 '토크노믹스(Tokenomics)'가 부상하고 있으며, AI 모델 경쟁의 무게중심도 최고 성능에서 가격·처리 효율·개방성까지 함께 고려하는 쪽으로 확대되고 있다.

업계 관계자는 오픈웨이트 모델 경쟁이 본격화하고 있으며 중국산 AI 모델이 빠르게 부상하고 있다고 전했다. 이어 토크노믹스 측면에서 중국 모델의 가격 경쟁력이 높아지면서 미국 AI 모델의 시장 지위를 위협할 가능성이 있다고 설명했다.

이 같은 흐름 속에 미국 AI 업체들은 가격 인하에 나서고 있다. 오픈AI는 지난달 21일부터 GPT-5.6 솔의 API·크레딧 가격을 3개월간 20% 이상 인하했으며, 100만 토큰 기준 입력 가격은 5달러에서 4달러로, 출력 가격은 30달러에서 20달러로 낮췄다.

앞으로 AI 에이전트·대규모 추론 수요가 증가할수록 성능 대비 비용은 시장 경쟁력을 좌우하는 주요 변수로 전망된다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406247

참고자료

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