중국 메이퇀, 1.6조 파라미터 LongCat-2.0 오픈소스 공개 — 전량 국산 칩 학습

한 줄 요약: 메이퇀이 국산 ASIC으로 사전학습을 완성한 1.6조 파라미터 LongCat-2.0을 6월 30일 오픈소스로 공개했다—미국 수출 통제를 우회하는 중국의 AI 자립 능력을 공개적으로 입증한 사례다.

핵심

• 모델 규모: 1.6조 파라미터, 1M 토큰 컨텍스트, MIT 라이선스 공개
• 학습 인프라: 국산 ASIC 5만 장 이상으로 사전학습(추론)·훈련 전 단계 완료—DeepSeek V4는 추론에만 국산 칩 사용한 것과 차별화
• 성능: 오픈 라우터 코딩 리더보드에서 수개월간 1위 유지(GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro와 경쟁)
• 비용 우위: 파라미터 규모 대비 API 운용 비용이 GPT-5.5의 5~10% 수준으로 알려짐
• 출시처: 모델 가중치는 공개 배포, API는 메이퇀 클라우드 및 서드파티 파트너 통해 제공

왜 중요한가

중국 기업이 미국 반도체 없이도 프론티어급 모델 전 학습 사이클을 완료할 수 있다는 것을 처음으로 공개 검증한 사례다. 미국의 수출 규제가 중국 AI 개발의 근본적 장벽이 될 수 없다는 신호로 해석되며, 향후 규제 강화·완화 논의의 핵심 근거가 될 것으로 보인다.

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