인공지능 모델의 완전한 개방을 향한 이정표가 제시되었다. 아랍에미리트의 무함마드 빈 자이드 인공지능 대학교 산하 기초 모델 연구소는 학습 과정의 모든 요소를 투명하게 드러내는 파운데이션 모델 제품군을 선보였다. 단순히 모델 가중치만을 공유하던 기존의 오픈 웨이트 방식을 넘어 데이터와 학습 경로 전체를 아우르는 오픈소스 생태계가 펼쳐진다.

MBZUAI IFM, K2 Horizon 공개

아랍에미리트 무함마드 빈 자이드 인공지능 대학교(MBZUAI) 산하 기초 모델 연구소(IFM)가 2026년 9월 3일 파운데이션 모델인 'K2 Horizon' 시리즈를 공식 발표했다. 이번 제품군은 0.9B(9억 개)부터 최대 375B(3750억 개) 파라미터 규모에 이르는 총 6종의 모델로 이루어졌다. 소형 기기부터 대규모 엔터프라이즈 환경까지 폭넓게 지원하도록 정밀하게 설계된 점이 특징이다.\n\n이 시리즈는 단순한 기술 공개를 넘어 실질적인 활용성을 지향한다. 배포된 모든 모델의 가중치와 구현 코드는 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스로 제공된다. 개발자와 연구자들은 라이선스 제약 없이 자유롭게 상업적 서비스에 기술을 도입하고 성능을 개량할 수 있다.

아랍에미리트 MBZUAI 산하 IFM이 0.9B부터 375B까지 6종의 오픈 AI 모델 K2 Horizon을 출시했다.

타겟 환경별 모델 세그먼트

K2 Horizon은 구동 환경에 맞춰 최적화된 라인업을 제공한다. 가장 가벼운 0.9B 모델은 스마트워치나 안경 등 하드웨어 자원이 극도로 한정된 웨어러블 디바이스 환경을 목표로 삼는다. 3.7B 및 7B 밀집 모델은 스마트폰 등의 온디바이스 환경에 맞추어 추론, 수학, 코딩, 에이전트 작업을 효과적으로 수행하도록 연산 효율을 끌어올렸다.\n\n대규모 시스템 구축을 위한 모델들도 눈에 띈다. 32B 밀집 모델은 로컬 서버에 적합하며, 36B와 375B 모델은 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 도입했다. 특히 36B 모델은 4B, 375B 모델은 23B의 활성 파라미터만을 사용하여 고성능 추론을 실현하는 등 자원 활용의 효율성을 증명했다.

0.9B의 초경량 디바이스용부터 375B의 엔터프라이즈용까지 타겟 환경에 맞춰 계층화된 라인업을 제공한다.

완전 공개(Fully Open) 수명주기

가중치만 공개하는 기존 트렌드를 넘어, K2 Horizon은 전체 학습 수명주기를 투명하게 개방한다. 최종 가중치는 물론 학습 데이터의 구축 레시피, 학습 도중의 중간 체크포인트, 상세 평가 로그, 훈련 코드까지 패키지 형태로 전부 제공한다. 개발자들은 가중치 이면의 학습 원리를 직접 확인하고 검증할 수 있다.\n\n공개 일정은 모델 규모에 맞춰 질서 있게 진행된다. 3.7B와 7B 모델은 데이터와 레시피, 코드가 완전 포함되어 즉시 출시되었고, 0.9B 모델은 체크포인트가 먼저 공개되었다. 36B와 375B 모델은 최종 가중치가 공개되었으며 향후 중간 체크포인트와 학습 데이터를 순차적으로 업데이트하여 완전한 투명성을 담보할 예정이다.

가중치 공개를 넘어 데이터 구축 레시피, 중간 체크포인트, 평가 로그까지 전체 학습 수명주기를 공개한다.

글로벌 연구 거점과 규제 맥락

프로젝트를 주도한 MBZUAI IFM은 글로벌 전역에 걸친 탄탄한 연구망을 자랑한다. 아랍에미리트 아부다비의 본원을 축으로 삼고 미국 실리콘밸리의 써니베일 연구실, 프랑스 파리의 연구 시설을 연계해 글로벌 최고 수준의 인공지능 연구원들이 기획과 개발을 조율하고 있다.\n\n이처럼 학습 환경과 데이터를 전면 개방하는 방식은 점차 정교해지는 세계 각국의 인공지능 규제와 일치한다. 유럽연합(EU)의 AI 법은 범용 모델 공급자에게 학습 콘텐츠의 충분히 상세한 요약 정보를 투명하게 공개하라고 요구한다. K2 Horizon의 선제적인 라이프사이클 투명화 조치는 이러한 제도적 흐름 속에서 신뢰성 높은 인공지능 개발의 기준점이 된다.

IFM은 아부다비, 실리콘밸리, 파리 연구소를 연결하며 학습 데이터 공개 등 글로벌 규제 흐름에 부합한다.

개발자를 위한 시사점

K2 Horizon의 등장은 독자적인 서비스를 구축하는 개발자들에게 강력한 도구를 쥐여준다. 아파치 2.0 기반으로 상업적 상용 서비스 도입의 법적 장벽을 완전히 걷어냈으며, 외부의 폐쇄형 API 공급업체에 자사의 인프라 주권을 종속당하지 않고 자주적인 맞춤형 모델 생태계를 조성할 수 있는 발판이 마련되었다.\n\n가장 유용한 점은 풍부한 포스트 트레이닝 자원과 데이터 구축 레시피다. 개발자들은 공개된 중간 체크포인트를 확보하여 도메인 특화 미세조정을 더 적은 자원으로 완수할 수 있다. 또한 데이터 정제 설계도를 바탕으로 자체 데이터 파이프라인의 안전성을 검토할 수 있다. 투명하게 제시된 자원을 영리하게 변형하고 적용하는 것이 다가오는 기술 환경에서 경쟁력을 확보하는 최선의 전략이다.

참고