어느 날 아침, 내가 사용하는 AI가 갑자기 훨씬 똑똑해졌다면 어떨까요? 하지만 그 AI가 기존보다 20배나 작은 모델이라고 한다면 믿으실 수 있을까요?
모하메드 빈 자예드 인공지능 대학(MBZUAI)과 G42가 2025년 9월 10일 공개한 K2 Think는 바로 이런 상상을 현실로 만든 혁명적인 오픈소스 AI 시스템입니다.
그동안 우리는 AI가 발전하려면 점점 더 커져야 한다고 믿어왔습니다. 더 많은 매개변수, 더 강력한 컴퓨팅 파워, 더 큰 비용이 당연하다고 여겨졌죠. 하지만 K2 Think는 이런 상식을 완전히 뒤집었습니다.
작지만 강하다, K2 Think의 놀라운 성능
단 32억 개의 매개변수만으로 20배 더 큰 최신 추론 모델들을 능가하는 성능을 달성한 K2 Think는 AI 분야의 새로운 패러다임을 제시합니다. 기존 AI 업계에서 통용되던 '크면 클수록 좋다(bigger is better)'는 공식이 '똑똑하면 똑똑할수록 좋다(smarter is better)'로 바뀌는 역사적인 순간을 목격하고 있는 것입니다.
특히 수학, 과학, 코딩 분야에서 K2 Think가 보여준 성능은 가히 혁명적입니다. 기존의 대형 AI 모델들이 수백 개의 GPU와 엄청난 전력을 소모하며 달성했던 수준을 훨씬 적은 자원으로 동일하거나 더 나은 결과를 만들어낸 것입니다. 마치 작은 자전거가 고급 스포츠카보다 빠르게 달린다고 상상해보세요.
6가지 혁신 기둥이 만든 기술적 돌파구
K2 Think의 놀라운 성능 뒤에는 6가지 핵심 혁신 기술이 숨어있습니다.
첫째는 장기 사고 사슬 지도 미세 조정(long chain-of-thought supervised fine-tuning)으로, AI가 복잡한 문제를 해결할 때 인간처럼 단계별로 논리적으로 사고할 수 있게 합니다.
둘째는 검증 가능한 보상을 활용한 강화학습으로, 어려운 문제의 정확도를 획기적으로 높였습니다.
셋째는 에이전트 계획 수립(agentic planning) 기능입니다. 이는 복잡한 문제를 작은 단위로 분해한 후 체계적으로 접근하는 능력을 의미합니다.
넷째는 테스트 시간 스케일링 기법,
다섯째는 추론 최적화 기술,
여섯째는 웨이퍼 스케일 하드웨어와 추정 디코딩 기술의 결합입니다.
이 모든 기술이 조화롭게 작동하여 기존 AI의 한계를 뛰어넘는 성능을 구현했습니다.
Cerebras 하드웨어와의 만남
K2 Think는 미국 Cerebras Systems의 웨이퍼 스케일 프로세서와 협력하여 추론 속도를 기존 GPU 클러스터 대비 최대 10배까지 향상시켰습니다. 이는 단순히 빠른 것을 넘어서 실시간 AI 서비스의 새로운 가능성을 열어준다는 점에서 의미가 깊습니다.
완전 오픈소스, 투명성의 새로운 기준
K2 Think가 정말 특별한 이유 중 하나는 완전한 오픈소스 공개입니다. 대부분의 AI 기업들이 모델 가중치만 공개하거나 API 형태로만 서비스를 제공하는 것과 달리, K2 Think는 훈련 데이터부터 매개변수 가중치, 배포 코드, 심지어 테스트 시간 최적화 소프트웨어까지 모든 것을 완전 공개했습니다.
이는 마치 요리 레시피를 알려주는 것을 넘어서 재료 구매처부터 요리 도구, 조리법의 모든 비밀까지 공개하는 것과 같습니다. OpenAI의 GPT-4나 Anthropic의 Claude 같은 최고 성능의 AI들이 철저히 비공개로 운영되는 상황에서, K2 Think의 투명성은 AI 민주화의 새로운 이정표를 세웠다고 평가받습니다.
UAE가 세계 AI 지도를 다시 그리다
아랍에미리트가 단 5년 만에 세계 AI 연구의 새로운 중심지로 떠오른 것은 놀라운 일입니다. MBZUAI의 에릭 싱(Eric Xing) 총장은 "우리는 이제 OpenAI나 DeepSeek 못지않은, 어쩌면 더 나은 최첨단 시스템을 구축할 수 있는 자체 기술을 갖추었다"고 자신감을 드러냈습니다.
K2 Think는 UAE가 개발한 오픈소스 모델 가족의 최신작입니다. 이전에 공개된 Jais(세계 최고 수준의 아랍어 LLM), NANDA(힌디어), SHERKALA(카자흐어) 모델들과 함께 다양한 언어와 문화권을 포용하는 AI 생태계를 구축하고 있습니다. 특히 2024년 공개된 K2-65B가 세계 최초의 완전 재현 가능한 오픈소스 기초 모델이었다면, K2 Think는 그 진화된 버전이라 할 수 있습니다.
비용 효율성이 가져올 AI 대중화
K2 Think의 가장 큰 매력은 압도적인 비용 효율성입니다. 기존 대형 AI 모델을 운영하려면 수천 개의 GPU와 엄청난 전력비용이 필요했습니다. 하지만 K2 Think는 10분의 1 수준의 GPU로도 동일한 성능을 낼 수 있어, AI 서비스의 진입 장벽을 획기적으로 낮췄습니다.
에릭 싱 총장의 표현을 빌리면 "당신이 1만 개의 GPU를 쓸 때, 우리는 1000개만 써도 된다"는 것입니다. 이는 단순한 비용 절약을 넘어서 중소기업이나 개발자 개인도 최고 수준의 AI를 활용할 수 있는 환경을 만들었다는 의미입니다. 마치 슈퍼컴퓨터급 성능을 개인 노트북에서 구현하는 것과 같은 기술 민주화의 혁명이라 할 수 있습니다.
실제 활용 분야와 미래 전망
K2 Think의 뛰어난 수학적 추론 능력은 이미 MBZUAI 연구진들의 일상을 바꾸고 있습니다. 기존에 수주일이 걸리던 수학적 도출 과정을 단 몇 시간으로 단축시키며, 연구 생산성을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 특히 금융, 물류, 엔지니어링 분야에서의 활용 가능성이 무궁무진합니다.
더 나아가 K2 Think는 복잡한 문제 해결이 필요한 모든 영역에서 게임 체인저가 될 것으로 예상됩니다. 의료진단, 법률 분석, 과학 연구, 교육 등 전문적인 추론이 필요한 분야에서 인간 전문가 수준의 보조 역할을 할 수 있을 것입니다. 무엇보다 오픈소스라는 특성상 전 세계 개발자들이 각자의 필요에 맞게 개선하고 발전시킬 수 있다는 점이 가장 흥미로운 지점입니다.
K2 Think에 대한 나의 소소한 생각
종종 세상을 바꾸는 혁신은 거대한 것에서 나오지 않는다고 생각합니다. K2 Think가 보여준 '작지만 똑똑한' 접근법은 우리에게 중요한 철학적 질문을 던집니다. 과연 더 크고 더 많은 것이 항상 더 좋은 것일까요? 효율성과 접근성의 가치가 때로는 절대적 크기보다 더 의미 있을 수 있다는 것을 K2 Think가 증명해낸 것 같습니다.
특히 완전 오픈소스로 모든 것을 공개한 MBZUAI의 철학에서 깊은 감동을 받았습니다. 이는 단순한 기술 공유를 넘어서 인류 공동의 지식 자산을 만들어가는 숭고한 행위라고 생각합니다. AI가 소수 대기업의 독점물이 아닌, 모든 사람이 활용할 수 있는 도구가 되어야 한다는 믿음이 고스란히 드러나는 것 같아 마음이 따뜻해집니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. K2 Think는 어떻게 32억 매개변수로 20배 큰 모델을 이길 수 있나요?
A. K2 Think는 6가지 혁신 기술의 조합으로 매개변수 효율성을 극대화했습니다. 특히 장기 사고 사슬 미세 조정과 검증 가능한 보상 강화학습을 통해 작은 모델로도 깊이 있는 추론이 가능하게 만들었습니다.
Q. 완전 오픈소스라는 것은 무엇을 의미하나요?
A. 대부분 AI 모델이 가중치만 공개하는 것과 달리, K2 Think는 훈련 데이터, 매개변수 가중치, 소프트웨어 코드, 배포 도구까지 모든 것을 공개했습니다. 처음부터 끝까지 완전히 재현 가능한 진정한 오픈소스입니다.
Q. K2 Think를 사용하려면 어떤 하드웨어가 필요한가요?
A. K2 Think는 기존 대형 모델 대비 10분의 1 수준의 컴퓨팅 자원으로 동작합니다. Cerebras 웨이퍼 스케일 프로세서와 함께 사용하면 최적의 성능을 얻을 수 있지만, 일반 GPU 클러스터에서도 충분히 활용 가능합니다.
Q. UAE가 어떻게 AI 선진국이 될 수 있었나요?
A. UAE는 MBZUAI를 중심으로 전 세계 최고 AI 인재를 유치하고, G42 같은 기업과의 긴밀한 산학협력을 통해 단기간에 AI 생태계를 구축했습니다. 정부의 강력한 지원과 오픈 이노베이션 정신이 핵심 성공 요인입니다.
Q. K2 Think의 주요 활용 분야는 무엇인가요?
A. 수학, 과학, 코딩 분야에서 특히 뛰어난 성능을 보입니다. 금융 분석, 물류 최적화, 엔지니어링 설계, 의료진단 등 복잡한 추론이 필요한 모든 전문 영역에서 활용 가능합니다.
Q. OpenAI나 Google의 AI 모델과 비교했을 때 어떤 차이점이 있나요?
A. 기존 대형 AI 기업들의 모델은 비공개 클로즈드 소스인 반면, K2 Think는 완전 오픈소스입니다. 또한 훨씬 작은 크기로 비슷한 수준의 추론 성능을 달성하여 비용 효율성 면에서 압도적 우위를 보입니다.
Q. 개발자나 연구자가 K2 Think를 어떻게 활용할 수 있나요?
A. Hugging Face를 통해 모델을 다운로드하고, 공개된 훈련 데이터와 코드를 활용하여 자신만의 특화된 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 완전한 투명성 덕분에 학습, 개선, 응용이 자유롭게 가능합니다.
참고 자료
- https://www.prnewswire.com/news-releases/mbzuai-and-g42-launch-k2-think-a-leading-open-source-system-for-advanced-ai-reasoning-302551074.html
- https://mbzuai.ac.ae/news/mbzuai-and-g42-launch-k2-think-a-leading-open-source-system-for-advanced-ai-reasoning/
- https://www.thenationalnews.com/future/technology/2025/09/09/uaes-mbzuai-launches-k2-think-a-smaller-ai-system-to-rival-openai-and-deepseek/
- https://www.marktechpost.com/2025/09/09/mbzuai-researchers-release-k2-think-a-32b-open-source-system-for-advanced-ai-reasoning-and-outperforms-20x-larger-reasoning-models/
- https://www.dailyan.com/news/article.html?no=737797
- https://huggingface.co/LLM360/K2-Think
- https://zoomhoot.com/2025/09/09/mbzuai-unveils-k2-think-a-32b-open-source-ai-surpassing-larger-models/
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