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“최고가 아니어도 충분히 쓸 만하다” 중국 AI 모델이 주목받는 이유

립부 탄 인텔 CEO는 딥시크, 키미, GLM 등 중국 프런티어 AI 모델의 토큰 비용이 낮고 채택이 “매우 빠르다”며 성능도 “충분히 쓸 만하다”고 말했습니다. 탄 CEO는 오픈소스가 효율성을 높이는 좋은 방법이라고 밝혔고, 어떤 모델이 각 용도에 맞는지는 시장이 가릴 것이라고 했습니다.

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연구 답변

주요 시사점

립부 탄 인텔 CEO는 딥시크, 키미, GLM 등 중국 프런티어 AI 모델의 토큰 비용이 낮고 채택이 “매우 빠르다”며 성능도 “충분히 쓸 만하다”고 말했습니다.
탄 CEO는 오픈소스가 효율성을 높이는 좋은 방법이라고 밝혔고, 어떤 모델이 각 용도에 맞는지는 시장이 가릴 것이라고 했습니다. [1]
양자컴퓨터가 3 5년 안에 주류가 될 수 있다는 전망도 내놨습니다. 한편 행사 패널에서는 AI 활용처의 투자수익을 입증하는 일이 기업의 과제로 거론됐습니다.

Editorial illustration representing competition among AI models on cost and performance — What did Intel CEO Lip-Bu Tan say, according to Reuters, at the inaugural DBS Asia Future Forward Conference in Singapore on October 12, 202Lower token costs and practical performance were central to Lip-Bu Tan’s comments about Chinese frontier AI models.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Intel CEO Lip-Bu Tan say, according to Reuters, at the inaugural DBS Asia Future Forward Conference in Singapore on October 12, 202. Article summary: According to Reuters, Lip-Bu Tan said Chinese frontier AI models—including DeepSeek, Kimi and GLM—had lower per-token costs, were being adopted “very fast,” and delivered performance that was “good enough.” [1] His broad. Topic tags: general, news, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers
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인텔 CEO 립부 탄은 중국의 주요 AI 모델들이 비용 경쟁력과 실용성을 앞세워 빠르게 확산하고 있다고 평가했습니다. 로이터 보도에 따르면 그는 2026년 10월 12일 싱가포르에서 열린 DBS 아시아 퓨처 포워드 콘퍼런스 패널에서 중국 프런티어 AI 모델의 토큰 비용이 더 낮고 채택 속도는 “매우 빠르다”고 말했습니다. 1

“충분히 쓸 만하다”는 평가의 의미

탄 CEO는 딥시크(DeepSeek), 키미(Kimi), GLM 등의 성능을 “good enough”, 즉 “충분히 쓸 만하다”고 표현했습니다. 1 이는 모든 작업에서 이 모델들이 가장 뛰어나다는 뜻이라기보다, 특정 용도에 필요한 성능을 내면서 사용 비용도 낮을 수 있다는 평가로 읽을 수 있습니다.

토큰은 AI 모델이 입력과 답변을 처리할 때 쓰는 텍스트 단위입니다. 따라서 토큰당 비용은 모델을 반복해서 이용할 때의 비용과 연결됩니다. 다만 로이터 보도에는 탄 CEO가 비교 대상으로 특정 미국 모델을 지목했다는 내용이 없습니다. 그의 발언을 중국 모델과 미국 개발사의 직접적인 성능 순위로 해석하기는 어렵습니다. 1

오픈소스와 ‘용도별 경쟁’

탄 CEO는 오픈소스를 강하게 지지한다며, 이를 효율성을 높이는 가장 좋은 방법이라고 말했습니다. 어떤 모델이 여러 활용 사례에 가장 적합한지는 시장이 결정할 것이라는 견해도 덧붙였습니다. 1

이 관점에서는 하나의 모델이 모든 일을 독차지하는지보다, 각 모델이 비용과 성능 면에서 특정 업무에 얼마나 잘 맞는지가 중요해집니다. 다만 제공된 보도 내용만으로는 그가 모델의 공개 가중치에 관해 구체적으로 어떤 입장을 밝혔는지 확인하기 어렵습니다.

양자컴퓨터 전망은 ‘예측’으로 봐야

탄 CEO는 양자컴퓨터가 향후 3~5년 안에 주류가 될 수 있다고 전망했습니다. 이는 그의 예상이지, 실현 시점이 확정됐다는 의미는 아닙니다. 1 보도 발췌문에는 미래 컴퓨팅 인프라를 효율적으로 활용하는 데 소프트웨어가 어떤 역할을 할지에 대한 구체적인 설명도 담겨 있지 않습니다.

AI 도입의 관건은 비용뿐 아니라 투자수익

행사 패널에서는 AI 분야에 앞으로 들어올 ‘다음 1조 달러’ 규모의 투자가 어디서 나올지도 논의됐습니다. 브로드컴 CEO 혹 탄은 많은 기업이 아직 투자수익을 낼 수 있는 AI 활용 사례를 찾는 중이라고 말했습니다. 2

이는 DBS가 콘퍼런스의 주제로 내건 ‘의도 있는 AI(Intentional AI)’와도 맞닿아 있습니다. DBS는 이 개념을 분명한 목적을 갖고 AI를 활용해 유용하고 측정 가능한 효과를 만드는 접근으로 설명했습니다. 26 결국 모델을 고를 때는 비용과 성능뿐 아니라 실제 업무에서 그 비용을 정당화할 만한 가치가 생기는지도 따져야 한다는 이야기입니다.

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