Google · Meta · xAI · Mistral,
다른 경쟁자들의 자리

다섯 번째 답을 향해

이 시리즈의 1편부터 4편까지, 우리는 두 회사의 길을 따라가 보았다. 같은 책상에서 출발했으나 다른 답을 낸 두 회사, Anthropic 과 OpenAI 의 이야기였다. 그러나 같은 산업 안에 답을 쓰고 있는 회사는 그 둘만이 아니다. 다른 자리들에서, 다른 자본과 다른 배경 위에서, 또 다른 답들이 동시에 쓰여지고 있다.

이번 5편에서는 그 다른 답들 중 가장 큰 네 곳을 따라가 본다. 첫째는 Google. 두 개의 큰 AI 연구소를 한 회사 안에 동시에 가지고 있다가, 어느 시점에서 그것들을 한 자리로 합친 회사다. 둘째는 Meta. 모델의 가중치를 공개하는 길로 산업의 균형을 한쪽으로 기울이려 했던 회사다. 셋째는 xAI. 가장 늦게 출발했지만 가장 빠른 속도로 자본과 인프라를 끌어모은 회사다. 넷째는 Mistral. 유럽이라는 위치에서, AI 라는 기술이 미국과 중국 두 곳에만 머무르지 않게 하려는 회사다.

그리고 이 네 자리 뒤에는 더 작은 후보들이 있다. Cohere, AI21, Reka 같은 미국의 기업용 모델 회사들. 중국의 DeepSeek, Qwen, Kimi, Zhipu, MiniMax. 한국의 HyperCLOVA X. 모델 공유의 허브로 자리잡은 Hugging Face. 이 글의 후반부에서는 그들의 자리도 짧게 짚어 본다. 2026년 봄의 AI 산업은 더 이상 한 챔피언이 모든 자리를 가져가는 풍경이 아니라, 여러 자리들이 함께 자라난 풍경이다. 그 풍경의 모양을 그려 보는 것이 이번 회의 목적이다.

Google — 두 연구소가 한 자리로 합쳐지기까지

Google 의 AI 역사는 두 갈래로 출발했다. 한 갈래는 회사 안에서 자란 Google Brain. 2011년에 사내 프로젝트로 시작해, 2017년에는 한 편의 논문으로 산업의 흐름 자체를 바꿨다. 그 논문이 바로 "Attention Is All You Need" 이다. 트랜스포머라는 새 구조를 처음으로 산업에 던져 놓은 그 논문은, 지금 우리가 알고 있는 거의 모든 대형 언어 모델의 뿌리에 해당한다. ChatGPT 도, Claude 도, Gemini 도, 그 논문이 그어 놓은 좌표 위에서 자라난 것이다.

다른 한 갈래는 영국에서 자랐다. 2010년 런던에서 Demis Hassabis, Shane Legg, Mustafa Suleyman 이 세 사람이 세운 작은 연구소, DeepMind. Google 이 이 회사를 인수한 것은 2014년 1월이었다. 인수 가격은 약 5억 달러로 보도되었고, 그 시점의 AI 인수로는 큰 액수였다. DeepMind 는 인수 이후에도 런던을 본거지로 유지했고, 강화학습 분야의 가장 강한 연구소로 성장했다. 2016년의 AlphaGo, 2020년의 AlphaFold, 그 사이의 MuZero 와 AlphaStar 까지, 이 연구소가 만든 성과들이 분야의 좌표 위에 차례로 점을 찍었다.

그러나 한 회사 안에 두 개의 큰 AI 연구소가 따로 운영된다는 사실은, 시간이 갈수록 어색한 모양이 되어 갔다. 두 연구소는 같은 기술 영역을 다루면서도 서로 다른 문화, 서로 다른 보고 라인, 서로 다른 우선 순위를 가지고 있었다. 2022년 11월 ChatGPT 가 등장한 뒤로 Google 내부에는 'code red' 라는 단어가 돌았다. 같은 시점, 회사가 첫 대응으로 내놓은 챗봇 Bard 는 2023년 2월에 공개되었지만, 데모 영상의 사소한 사실 오류 한 줄이 그날의 화제를 가져가 버렸다. 같은 날 회사의 시가총액에서 약 1,000억 달러 규모가 빠졌다는 보도가 따라붙었다.

그로부터 두 달 뒤인 2023년 4월, Google 은 한 가지 큰 결정을 발표했다. Google Brain 과 DeepMind 를 하나로 합쳐 Google DeepMind 라는 단일 조직으로 운영한다는 결정이었다. 두 연구소의 합병은 이 회사가 AI 라는 단일 영역에 한 발 더 깊이 들어가겠다는 신호였고, 동시에 그동안의 어색한 이중 구조를 풀어내는 시도였다. 합쳐진 새 조직의 수장에는 Demis Hassabis 가 앉았다. 그가 거기에 더해 Alphabet 의 이사회 자리에도 들어갔다는 점은, 이 회사 안에서 AI 가 차지하는 무게가 어디까지 왔는지를 알려 주는 단서였다.

Google — Gemini 와 자사 생태계의 통합

합병 8개월 뒤인 2023년 12월, 새 조직이 첫 결과물을 들고 나왔다. 이름은 Gemini. 세 가지 크기의 모델로 한꺼번에 공개되었다. 가장 무거운 Ultra, 일상 작업의 기본을 맡는 Pro, 그리고 모바일과 온디바이스 환경을 겨냥한 Nano. Claude 3 의 Haiku·Sonnet·Opus 패밀리가 등장하기 약 3개월 전이었다. 한 회사 안에 여러 호흡의 모델을 같이 두는 흐름이, 이 시기에 산업의 표준 형태로 굳어졌다.

두 달 뒤인 2024년 2월에는 Gemini 1.5 가 발표되었다. 이 모델의 핵심 한 줄은 "1백만 토큰의 컨텍스트 윈도" 였다. 일부 평가에서는 2백만 토큰까지의 처리도 보고되었다. 그 시점의 다른 어떤 상용 모델도 같은 규모의 컨텍스트를 다루지 못했다. 한 권의 책 전체, 또는 한 회사의 전체 코드베이스를 한 번에 입력으로 던져 놓을 수 있는 양이었다. 이 차이가 한동안 Gemini 의 가장 또렷한 차별점이었고, 다른 모델 제공자들이 컨텍스트 윈도를 확장하는 흐름을 가속화한 자극이기도 했다.

Google 의 진짜 힘은 모델 자체보다도, 그것이 자사 생태계와 얼마나 깊이 엮여 있는가에 있다. Search 의 AI Overviews 는 매주 수십억 명의 검색 결과 윗자리에 AI 의 답을 띄운다. Workspace 의 Gmail 과 Docs 안에는 Gemini 의 작성 보조와 요약 기능이 들어가 있다. Android 의 Pixel 라인은 Gemini Nano 를 온디바이스로 돌리는 첫 대중 단말이 되었다. 그리고 모든 학습과 추론이 자사 칩 TPU 위에서 돌아간다는 점은, 이 회사가 단순한 모델 회사가 아니라 칩부터 데이터센터, 검색, 클라우드, 모바일 OS 까지 한 줄로 묶인 풀스택 회사라는 사실을 의미한다.

2026년 봄 기준으로 Gemini 의 사용자 수는 다른 어느 단일 모델 회사도 따라가기 어려운 위치에 있다. 검색 결과 안에서 매주 Gemini 의 응답을 마주치는 사용자 수만 따져도, ChatGPT 의 주간 활성 사용자 5억 명을 넘는 규모로 추정된다. 다만 그 사용자들의 대부분은 'Gemini 를 쓴다'는 의식을 가지고 있지 않다는 점이, OpenAI 와의 가장 큰 차이다. Google 의 AI 는 도구로서가 아니라 환경으로서 살고 있다.

Meta — FAIR, Yann LeCun, 그리고 오픈웨이트라는 답

Meta 의 AI 연구는 2013년 12월에 FAIR (Facebook AI Research) 라는 이름으로 시작되었다. 그 시점에 한 명의 인물을 영입하면서 출발했는데, 그가 바로 Yann LeCun 이다. 합성곱 신경망의 초기 설계자 중 한 명이고, 2018년에 Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio 와 함께 튜링 상을 공동 수상했다. LeCun 이 FAIR 의 수장으로 자리잡은 뒤로, 이 연구소는 깊은 학술적 색채를 가진 산업 연구소로 자라났다.

LeCun 의 노선에는 두 가지 특징이 있다. 첫째, 그는 대형 언어 모델만으로 AGI 에 도달할 수 있다는 입장에 대해 일찍부터 회의적이었다. 그 자리에서 그는 JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) 같은 새 구조 연구를 계속 밀어 왔다. 둘째, 그는 모델의 가중치를 공개해야 한다는 입장을 회사 안과 밖에서 일관되게 폈다. 이 두 번째 입장이 회사의 정책으로 구체화된 결과가 바로 Llama 시리즈다.

2023년 2월, FAIR 는 LLaMA 라는 이름의 첫 모델을 공개했다. 처음에는 연구 목적 사용만 허용되는 형태였다. 그러나 공개 며칠 만에 모델의 가중치가 인터넷에 유출되었고, 그 유출본이 전 세계의 연구자와 개발자 손에 닿게 되었다. 이 일은 회사 입장에서는 사고였지만, 산업 입장에서는 한 가지 사실을 분명히 했다. 가중치가 있는 곳에는 사용 사례가 자라난다.

다섯 달 뒤인 2023년 7월, Meta 는 Llama 2 를 발표하면서 한 발을 더 내디뎠다. 이번에는 처음부터 상용 사용까지 허용하는 오픈웨이트 라이선스로 공개되었다. 이 결정에는 Microsoft 와의 협업이 한 자리를 차지하고 있었다. Llama 2 는 Azure 위에서 호스팅되었고, 그 외 클라우드 제공자들도 자사 서비스 안에 Llama 2 를 본격적으로 들였다. 자사 모델을 가지지 않은 회사들이 자사 제품에 AI 를 붙일 수 있는 길이, 이 결정으로 한 번에 넓어졌다.

Meta — Llama 시리즈와 산업의 균형추

Llama 2 이후의 흐름은 회를 거듭할수록 무거워졌다. 2024년 4월의 Llama 3 는 8B 와 70B 두 가지 크기로 공개되었고, 같은 해 7월의 Llama 3.1 은 한 발 더 나아가 405B 파라미터 라는 frontier 급 크기의 모델을 함께 공개했다. 오픈웨이트 라이선스로 공개된 모델 중에서 처음으로 비공개 frontier 모델들과 같은 무대 위에 올라간 모델이었다.

이 흐름이 산업에 던진 효과는 단순한 모델 한 줄의 효과가 아니었다. 그 후로 다른 회사들도 같은 방향으로 움직이기 시작했다. 프랑스의 Mistral 이 Mixtral 8x7B 와 Mistral Large 의 오픈웨이트 변종들을 내놓았고, 중국의 Alibaba 가 Qwen 시리즈를 오픈웨이트로 풀었으며, DeepSeek 이 그 위에 더 강한 후속 결과들을 얹었다. Llama 가 그어 놓은 한 줄의 라이선스가, 산업 전체의 무게중심을 한 발씩 옮겨 놓았다.

그러나 Meta 의 AI 전략에는 다른 한 축도 있다. 가상 현실과 증강 현실 사업을 묶은 Reality Labs 부문이다. 2020년부터 2025년까지의 5년 동안 이 부문이 누적으로 약 600억 달러 이상의 손실을 낸 것으로 보고되었다. AI 와 Reality Labs 는 회사 안에서 한 줄로 묶여 있고, Mark Zuckerberg 는 두 사업을 같은 미래로 묶어 설명해 왔다. 다음 세대의 컴퓨팅 표면이 만들어질 자리, 즉 "AI 가 들어가 사는 곳" 으로서의 새로운 디바이스를 함께 만들겠다는 구상이다.

그 사이에 Meta 는 2024년 후반부터 자체 AI 채팅 보조 Meta AI 를 Instagram, WhatsApp, Messenger, Facebook 안에 본격적으로 통합하기 시작했다. 같은 시점에 회사 안에서 가장 강조된 한 줄은 이런 것이었다. "세계 사용자 30억 명 위에 AI 를 얹는다." 그 30억 명이 매일 만나는 메시지창과 피드 안에 AI 가 자연스럽게 들어가도록 한다는 구상이다. 모델 자체의 점유율이 아니라 사용자의 일상 안에서의 점유율, 이것이 Meta 가 그리는 그림이다.

xAI — 17개월 만에 자본과 인프라를 끌어모은 신생 회사

2023년 7월, Elon Musk 가 새 AI 회사 xAI 의 설립을 발표했다. 그가 이끄는 다섯 번째 회사였다. Tesla, SpaceX, Neuralink, The Boring Company 다음의 자리였다. 창립 멤버에는 DeepMind 와 Google Brain, OpenAI, Microsoft Research 출신의 연구자들이 이름을 올렸다. 가장 늦게 출발한 frontier 급 AI 회사가 그 자리에서 한 줄로 만들어졌다.

첫 모델 Grok-1 은 4개월 뒤인 2023년 11월에 공개되었다. 처음에는 X (구 Twitter) 의 Premium+ 구독자에게만 열렸다. 같은 회사 사람이 같은 회사의 다른 제품 안에 모델을 직접 들여보낸 모양이었다. 이 자리에서 Grok 의 정체성 한 줄이 명확해졌다. "X 라는 소셜 네트워크의 실시간 정보를 함께 다루는 모델" 이라는 점이다. 다른 모델들이 정적 학습 데이터에 의지하는 자리에서, Grok 은 X 의 실시간 트윗을 그 자리에서 끌어와 답하는 길을 일찍부터 시험했다.

회사의 성장은 모델만이 아니라 자본과 인프라 양쪽에서 같이 빨랐다. 2024년 5월, xAI 는 시리즈 B 라운드에서 약 60억 달러를 모금했다. 그 시점까지 AI 회사의 시리즈 B 라운드로는 최대 규모였다. 같은 해 9월, 멤피스의 데이터센터 콜로서스(Colossus) 가 가동을 시작했다. 100,000개의 엔비디아 H100 GPU 가 약 122일 만에 설치된 단일 클러스터였다. 보통 같은 규모의 클러스터 구축에 한 해 가까이가 든다는 산업의 통념을, 이 한 줄이 한 번에 뒤집어 놓았다.

2024년 가을 Grok-2 가, 그 해 12월에는 Grok-3 가 공개되었다. 모델은 12개월도 안 되는 사이에 세 번의 큰 업데이트를 받았고, 그 사이 콜로서스는 200,000개의 GPU 로 두 배 확장되었다. 2025년의 추가 자본 라운드와 2026년의 Grok 5 / 6 까지 이어지는 흐름 속에서, xAI 의 기업 가치는 약 2,000억 달러 규모로 평가되는 수준에 닿았다. 출발한 지 채 3년이 되지 않은 회사가 도달한 자리였다.

그러나 xAI 의 자리에는 다른 회사들이 가지지 않는 한 가지 변수가 있다. Elon Musk 라는 인물의 모든 곁가지가 회사의 평판과 연결된다는 점이다. Musk 가 X 위에서 던지는 정치적·사회적 발언들, Tesla 의 자율주행 논쟁, SpaceX 의 IPO 계획, 그리고 Grok 자체가 만들어 내는 종종의 controversies 까지. 한 사람이 다섯 개의 큰 회사를 한 자리에 묶어 운영하는 사례가 산업 안에 거의 없기 때문에, xAI 의 미래는 그 묶음 안에서 함께 흔들린다.

Mistral — 유럽발 AI 주권의 도전

2023년 4월, 파리에서 한 회사가 조용히 만들어졌다. 이름은 Mistral AI. 창립 멤버는 셋이었다. Arthur Mensch, Guillaume Lample, Timothée Lacroix. 셋 다 30대였고, 셋 다 큰 기관에서 frontier 모델 연구의 한가운데에 있던 사람들이다. Mensch 는 DeepMind 에서 Chinchilla 논문 (대형 언어 모델의 학습 데이터 양에 관한 영향력 있는 한 편) 의 주저자였다. Lample 과 Lacroix 는 Meta 의 FAIR 에서 원조 LLaMA 의 핵심 저자였다.

출발은 가벼웠지만 자본은 빨랐다. 2023년 6월, 회사는 시드 라운드에서 약 1억 1,300만 달러를 모았다. 매출도 모델도 아직 없는 회사로서는 이례적인 액수였다. 그 자본 위에서, 같은 해 9월에 첫 모델 Mistral 7B 가 공개되었다. Apache 2.0 라이선스의 완전 오픈웨이트 모델이었다. 같은 크기의 다른 모델들을 벤치마크에서 일관되게 상회하면서, 작은 모델이라는 자리에서 분명한 자리를 만들었다.

그 다음 흐름이 더 빨랐다. 2023년 12월의 Mixtral 8x7B 는 Mixture of Experts 라는 구조를 오픈웨이트로 처음 본격 공개한 모델 중 하나였다. 2024년 2월에는 비공개 frontier 모델 Mistral Large 가 발표되었고, 같은 해에 Microsoft 와의 협업 발표가 따라붙었다. 2024년 6월에는 시리즈 B 에서 약 6억 4,500만 달러를 모으며 기업 가치 약 60억 유로에 닿았다. 설립 14개월의 회사가 도달한 자리였다.

그러나 Mistral 의 진짜 의미는 모델의 성능이나 자본의 액수만으로 설명되지 않는다. 이 회사는 유럽이라는 위치 자체를 자기 정체성의 한가운데에 두고 있다. 미국과 중국 두 곳에 모든 frontier 모델이 모이는 자리에 대한 한 가지 대답으로, 유럽 안에서 자라난 회사가 있어야 한다는 입장이다. 프랑스 정부와 EU 의 정책적 후원이 같이 따라붙었고, 회사의 일부 모델은 처음부터 유럽 데이터센터에서 학습되었다. EU AI Act 가 자리잡아 가는 시기에, Mistral 은 그 규제의 모양을 협상하는 자리에 가장 자주 호명되는 산업 측 대표 중 하나가 되었다.

2025년에는 일반 사용자용 챗봇 Le Chat 의 본격적인 출시와 함께 회사의 대중 인지도가 한 단계 올라갔다. 2026년 봄 기준으로 Mistral 의 기업 가치는 약 130억 유로 수준으로 평가된다. 같은 시기의 OpenAI 약 3,000억 달러, Anthropic 약 600억 달러와 비교하면 작지만, "유럽에서 자라난 frontier 급 AI 회사" 라는 자리는 이 회사가 거의 단독으로 만든 자리다.

네 자리 뒤에 — 그 외의 후보들

위의 네 자리 뒤에도 자기의 답을 쓰고 있는 회사들이 있다. 모두를 깊이 다루기에는 한 회의 분량으로 부족하므로, 이 챕터에서는 그 윤곽만 짧게 짚어 본다. 다음 회 Ep.6 에서는 이 후보들 중 일부가 다시 등장할 것이다.

미국과 캐나다의 기업용 모델 회사들. Cohere 는 2019년에 토론토에서 설립되었다. 공동 창립자 Aidan Gomez 는 "Attention Is All You Need" 논문의 공동 저자 중 한 명이다. 일반 소비자가 아닌 기업 고객, 특히 보안과 데이터 관리가 까다로운 금융·헬스케어·정부 고객을 겨냥한 모델과 서비스에 집중해 왔다. AI21 Labs 는 이스라엘에 본거지를 둔 회사로, Jurassic 과 Jamba 같은 모델 라인을 가지고 있다. Reka 는 싱가포르에 본거지를 두고 멀티모달 모델을 만들고 있다. 한때 큰 주목을 받았던 Inflection AI 의 일부 인력은 2024년 3월에 사실상 Microsoft 로 합류했고, Adept 는 2024년에 Amazon 으로 흡수되었다. 이 영역에서는 인수와 인력 이동이 frontier 라운드의 한 부분이 되어 있다.

중국의 답들. 이 자리는 한 회의 분량을 넘는다. 짧게만 짚자면, DeepSeek 은 2024년 12월의 DeepSeek V3 와 2025년 1월의 DeepSeek R1 으로 단숨에 frontier 그룹의 자리에 들어갔다. 특히 R1 은 추론 영역에서 OpenAI o1 과 비슷한 수준의 결과를 더 적은 학습 비용으로 만들어 냈다고 보고되어, 산업 안에서 큰 화제가 되었다. Alibaba 의 Qwen 시리즈는 오픈웨이트 모델 중 가장 강한 라인 중 하나로 자리잡았다. Baidu 의 Ernie, 신생 회사 Moonshot 의 Kimi, Zhipu 의 GLM, MiniMax 까지, 중국 안에서만 여섯 자리 이상의 frontier 회사가 동시에 움직이고 있다.

한국과 일본. 한국에서는 Naver 의 HyperCLOVA X 가 자국 시장과 일부 동남아 시장을 겨냥해 자리잡고 있다. Kakao, LG, SKT, KT 도 각자의 자체 모델을 운영 중이다. 일본에서는 Sakana AI, ELYZA, Rakuten 의 자체 모델들이 자국 시장의 사용 사례를 다루고 있다. 이 두 시장 모두 자국어 처리와 자국 데이터 주권을 핵심 정체성으로 삼고 있다.

그리고 Hugging Face. 이 회사는 자체 frontier 모델로 산업에 들어가 있지는 않지만, 다른 모든 회사가 만든 오픈웨이트 모델이 공유되고 검색되고 비교되는 자리, 즉 모델 허브 자체를 만든 회사다. Mistral, Llama, Qwen, DeepSeek 모두 Hugging Face 위에서 가장 자주 다운로드되고 비교된다. 이 회사가 차지하는 자리는 모델의 자리가 아니라, 모델들이 만나는 자리다. 그 자리의 무게도 산업의 풍경 안에서 작지 않다.

다섯 답이 만든 산업의 풍경

이 시리즈의 4편에서 우리는 OpenAI 와 Anthropic 의 두 답을 들여다 보았다. 이번 5편에서 본 네 자리, 즉 Google, Meta, xAI, Mistral 의 답들을 거기에 더하면 이렇게 된다.

• OpenAI — 가장 앞에 서서 가장 빠르게 가는 길
• Anthropic — 안전을 먼저 다지고 그 위에서 가는 길
• Google — 두 큰 연구소를 합쳐, 자사 풀스택 생태계 위에 AI 를 얹는 길
• Meta — 오픈웨이트로 산업의 균형을 흔드는 길
• xAI — 자본과 인프라를 가장 빠르게 끌어모아 따라잡는 길
• Mistral — 유럽이라는 위치 자체를 자기의 정체성으로 삼는 길

여섯 개의 답이 같은 산업 안에 동시에 존재한다. 그리고 그 뒤에는 Cohere, AI21, Reka, DeepSeek, Qwen, Kimi, Zhipu, MiniMax, HyperCLOVA X, Hugging Face 같은 더 많은 자리들이 자기의 답을 쓰고 있다. 2026년 봄의 AI 산업은 더 이상 한 챔피언이 모든 자리를 가져가는 풍경이 아니다. 영역별로, 사용 사례별로, 지역별로, 가장 좋은 모델이 다른 자리들에서 다른 모양으로 자리잡았다.

그리고 이 여섯+α 의 답들이 같은 시기에 존재한다는 사실 자체가, 이 산업의 한 가지 건강함의 신호다. Ep.4 의 마지막에서 우리는 OpenAI 와 Anthropic 두 답이 같이 존재하는 것이 산업의 건강을 만든다고 적었다. 그 자리에 네 답이 더 더해진 풍경은, 더 건강한 풍경이라고 말해도 크게 틀리지 않다. 강력한 기술의 미래가 한두 회사의 결정에만 의존하지 않는 풍경, 그것이 지금 이 산업의 한 가지 다행한 점이다.

다음 회 Ep.6 에서는 이 풍경 자체가 앞으로 5년, 즉 2030년에 어떤 모양으로 변해 갈지를 짚어 본다. 모델의 능력은 어디까지 갈지, 사용자의 일상 안에서 AI 는 어떤 자리에 자리잡을지, 자본의 흐름은 어디로 갈지, 그리고 안전과 규제는 어떤 모양으로 정리될지. 이번 회까지 보아 온 여섯 가지 답들이, 그 5년 안에서 어떤 모양으로 다시 정렬될지를 같이 따라가 본다.