Hugging Face 오픈소스 AI 현황 보고서: 2026년 봄

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핵심 요약

오픈소스 AI 생태계는 지난 1년 동안 사용자 수와 모델 저장소가 두 배 가까이 증가하며 폭발적으로 성장했다. 특히 중국이 다운로드 점유율 41%를 기록하며 미국을 추월했고, DeepSeek-R1과 같은 모델이 생태계를 주도하고 있다. 기술적으로는 하드웨어 효율성을 극대화한 소형 모델(1-9B)과 양자화 기술이 주류로 자리 잡았으며, 로보틱스 데이터셋이 텍스트 생태계를 넘어설 정도로 급증했다. 이러한 변화는 국가적 AI 주권 확보와 맞물려 오픈소스가 AI 발전의 핵심 인프라로 굳건히 자리 잡았음을 보여준다.

배경

LLM 기본 개념, 오픈소스 라이선스 이해, 양자화(Quantization) 및 MoE 아키텍처에 대한 기초 지식

대상 독자

AI 전략 기획자, ML 엔지니어, 오픈소스 생태계 분석가, 정책 입안자

의미 / 영향

오픈소스 AI는 이제 단순한 대안이 아니라 국가 경쟁력과 산업 표준을 결정하는 핵심 동력이 되었다. 특히 중국의 압도적인 릴리스 속도와 로보틱스로의 확장은 서구권 기업과 정부에 강력한 기술적 자극제가 될 것이며, 이는 향후 더욱 치열한 오픈소스 모델 경쟁으로 이어질 것이다.

섹션별 상세

Hugging Face 생태계의 폭발적 성장과 집중도: 2025년 기준 사용자 1,100만 명, 모델 200만 개, 데이터셋 50만 개를 돌파하며 규모가 두 배로 커졌다. 그러나 상위 0.01%의 모델이 전체 다운로드의 약 50%를 차지하는 높은 집중도를 보이며, 특정 도메인이나 언어에 특화된 하위 생태계들이 활발하게 형성되고 있다.

중국의 부상과 지리적 역전 현상: 중국이 월간 및 전체 다운로드 수에서 미국을 추월하여 41%의 점유율을 기록했다. DeepSeek-R1 출시 이후 Baidu, ByteDance, Tencent 등 중국 대기업들이 오픈소스 릴리스를 수십 배 늘렸으며, 현재 트렌딩 모델의 상당수가 중국에서 개발되었거나 그 파생 모델이다.

소형 모델의 지배력과 기술적 효율화: 1-9B 파라미터 규모의 소형 모델이 대형 모델보다 약 4배 더 많이 다운로드되며 실질적인 배포 시장을 주도하고 있다. 평균 다운로드 모델 크기는 양자화와 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처의 영향으로 20.8B까지 상승했으나, 여전히 엣지 디바이스와 비용 효율성을 중시하는 소형 모델 사용이 안정적인 기반을 형성하고 있다.

국가별 AI 주권과 정책적 움직임: 한국의 '국가 AI 전략'을 포함하여 스위스, 유럽연합(EU), 영국 등이 오픈소스 및 오픈 웨이트 모델을 통해 AI 주권을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 특히 한국은 LG AI Research, Naver Cloud, Upstage 등을 중심으로 경쟁력 있는 국산 모델을 생산하며 Hugging Face 트렌딩 페이지를 점유하는 성과를 냈다.

로보틱스 및 과학 분야의 급성장: 로보틱스 데이터셋은 2024년 1,145개에서 2025년 26,991개로 급증하며 텍스트 생성 카테고리를 제치고 가장 큰 데이터셋 카테고리가 되었다. LeRobot 라이브러리의 확산과 단백질 구조 예측 등 과학 특화 모델의 등장은 오픈소스 AI가 가상 세계를 넘어 물리적 세계와 전문 연구 영역으로 확장되고 있음을 시사한다.

실무 Takeaway

기업은 폐쇄형 모델에만 의존하기보다 Qwen이나 DeepSeek 같은 고성능 오픈 웨이트 모델을 활용하여 배포 비용을 최대 1000배까지 절감하고 운영 유연성을 확보해야 한다.
로보틱스 분야의 폭발적인 데이터셋 증가에 주목하여, LeRobot과 같은 오픈소스 프레임워크를 활용한 물리적 AI 에이전트 개발 역량을 선제적으로 확보할 필요가 있다.
모델 선택 시 단순 파라미터 크기보다 양자화 지원 여부와 MoE 아키텍처 적용 여부를 확인하여 하드웨어 제약 조건 내에서 최적의 추론 성능을 이끌어내야 한다.

언급된 리소스

문서Data Provenance Initiative

문서ATOM Project: Relative Adoption Metric

GitHubLeRobot GitHub Repository