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AI 에이전트의 미래는 “코드를 더 빨리 쓰는 도구”를 넘어, 제품 결정·조직 운영·데이터 구조·교육 방식까지 함께 재설계하는 방향으로 이동하고 있다.

GLM 5.2 local은 무료·무제한·비공개 AI 사용 가능성을 보여주지만, 실제 활용 가치는 250GB급 메모리 요구와 느린 속도를 감당할 수 있느냐에 달려 있다.

네이선 램버트는 2026년 중반의 오픈 모델 경쟁을 단순한 ‘따라잡기’가 아니라 역량 격차, 자금 조달, 배포, 규제, 실제 사용처가 얽힌 복잡한 경제·기술 문제로 본다.

네이선 램버트는 오픈 모델이 영향력 확보의 빠른 경로로 부상했지만, 폐쇄형 프런티어 모델과의 격차는 줄기보다 커질 가능성이 높으며, 앞으로의 핵심은 거대 오픈 프런티어 경쟁보다 폐쇄형 에이전트를 보완하는 작고 특화된 오픈 모델 생태계라고 본다.

DeepSeek V3는 MoE 구조와 여러 학습 최적화를 바탕으로 주요 벤치마크에서 강한 성능을 보이면서도 매우 낮은 학습 비용을 제시해, 기초 모델 개발의 경제성을 다시 생각하게 만든다.