오픈형 AI? 생산형 AI? 폐쇄형 AI? 차이점 쉽게 정리해드림!

생산형·오픈형·폐쇄형 AI, 뭐가 다를까?

요즘은 누구나 한 번쯤 AI 서비스를 이용해봤을 만큼, 인공지능은 우리 일상에 깊숙이 들어와 있죠. 그런데 자주 듣는 '오픈형 AI', '생산형 AI', '폐쇄형 AI'라는 용어, 정확히 어떤 차이가 있는지 알고 계시나요?

겉보기엔 비슷해 보여도 실제로는 기술의 목적, 접근 방식, 사용 범위까지 서로 크게 다릅니다.
어떤 AI는 누구나 자유롭게 쓸 수 있고, 어떤 AI는 기업이나 정부가 독점적으로 활용하는 경우도 있죠.

오늘은 이 세 가지 AI 유형의 개념과 차이점을 알기 쉽게 정리해드릴게요.
AI에 관심 있는 분들이라면 꼭 한 번 알아두면 좋을 정보랍니다!

---

목차

1. AI 구분, 왜 필요할까?
2. 오픈형 AI란?
3. 생산형 AI란?
4. 폐쇄형 AI란?
5. 세 가지 AI 개념, 어떻게 구분할까?
6. 결론: AI, 어떤 기준으로 이해해야 할까?

---

1. AI 구분, 왜 필요할까?

요즘 AI 기술이 빠르게 퍼지면서 종류도 다양해지고, 관련 용어도 점점 복잡해지고 있습니다. 뉴스에서는 “오픈형 AI 규제 필요” 같은 이야기가 나오고, 기업에서는 “자체 폐쇄형 AI 도입”을 강조하는 등 다양한 표현이 등장하죠.

하지만 이런 표현들은 단순히 유행어나 마케팅 용어가 아니라, AI의 활용 방식과 기술 구조를 이해하는 핵심적인 구분입니다.
쉽게 말해 AI는 누가 접근할 수 있는지(개방성), 무엇을 중심으로 작동하는지(기능), 어디까지 공개되는지(보안과 투명성)에 따라 여러 가지로 나뉘게 되는데요.

이때 대표적으로 자주 사용되는 분류가 바로
오픈형(Open AI), 생산형(Generative AI), 폐쇄형(Closed AI)입니다.

각각의 개념을 정확히 알고 있으면, 어떤 AI가 우리 조직이나 업무에 맞는지 보안이나 윤리 문제에 어떻게 대응해야 하는지 최신 AI 뉴스나 규제 이슈를 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.

이제부터 이 세 가지 AI의 차이를 하나씩 쉽게 정리해볼게요.

2. 오픈형 AI란?

오픈형 AI는 말 그대로 ‘개방된 인공지능(Open AI)’을 의미합니다. 소스코드, 학습 데이터, 모델 구조 등을 공개하여 누구나 자유롭게 사용하거나 수정, 재학습, 커스터마이징할 수 있는 AI를 말하죠.

대표적인 오픈형 AI로는 메타(Meta)의 LLaMA 시리즈, 엘레우더AI(EleutherAI)의 OpenLLaMA, 한국의 스타트업들이 자체 개발한 KoAlpaca, BLOOM 기반 모델 등이 있습니다.

오픈형 AI의 가장 큰 장점은 자유로운 활용도입니다. 기업이나 개발자가 모델을 가져와 자신만의 서비스에 맞게 수정하거나, 특정 도메인에 특화되도록 재학습시킬 수 있죠. 덕분에 빠른 혁신과 협업, 기술 발전 속도가 매우 빠릅니다. 특히 스타트업이나 소규모 팀에게는 비용 부담 없이 AI 기술을 도입할 수 있는 기회를 제공해줍니다.

하지만 이처럼 누구나 접근할 수 있다는 점은 동시에 보안과 윤리, 저작권 문제로 이어질 수 있습니다.
예를 들어, 잘못된 정보가 학습된 모델이 유포될 경우 그 피해를 통제하기 어렵고, 상업적으로 재사용할 때 라이선스 문제나 사용 제한 조건 등을 명확히 검토해야 합니다.

즉, 오픈형 AI는 기술 접근성과 확장성 면에서는 매우 유리하지만, 보안·책임·지적재산권 측면에서는 주의가 필요한 모델이라고 할 수 있습니다.

3. 생산형 AI란?

생산형 AI(Generative AI)는 말 그대로 ‘무언가를 생성하는 인공지능’을 뜻합니다. 사용자의 입력(프롬프트)에 따라 텍스트, 이미지, 음악, 영상, 코드 등 다양한 콘텐츠를 직접 만들어내는 AI를 말하죠.

가장 대표적인 예가 바로 ChatGPT입니다. 여기에 이미지 생성 AI인 DALL·E, Midjourney, 영상 생성 툴인 Runway, 음성·음악 생성 AI인 Suno나 ElevenLabs 등도 모두 생산형 AI에 속합니다.

생산형 AI의 핵심은 ‘콘텐츠를 생산해주는 능력’에 있습니다.
예를 들어, 단순히 데이터를 분석하거나 분류하는 것이 아니라, 새로운 문장을 생성하고 그림을 그려주고 동영상을 편집하거나 소설을 쓰는 등 창의적인 결과물을 직접 만들어낸다는 점이 가장 큰 특징입니다.

여기서 중요한 포인트는, 오픈형 AI든 폐쇄형 AI든 ‘콘텐츠를 생성하는 기능’을 중심으로 하면 모두 생산형 AI로 분류된다는 점입니다. 즉, 생산형 AI는 ‘기능’ 기준의 분류이고, 오픈형/폐쇄형은 ‘공개 범위’ 기준의 분류라는 점에서 서로 다른 분류 체계예요.

쉽게 말해 오픈형/폐쇄형 = “누가 접근할 수 있느냐", 생산형 = “어떤 기능을 갖고 있느냐” 이렇게 구분된다고 보면 이해가 쉬울 거예요.

4. 폐쇄형 AI란?

폐쇄형 AI는 말 그대로 외부에 공개되지 않은 인공지능을 뜻합니다. 소스코드나 학습 데이터, 모델 구조 등을 외부에서 볼 수 없으며, 대부분 기업이나 기관 내부에서만 사용하거나, 서비스 형태로 제공되는 경우가 많죠.

대표적으로 ChatGPT의 GPT-4, 여러 기업의 사내용 ai  등이 폐쇄형 AI에 해당합니다.
이 AI들은 뛰어난 성능을 가지고 있지만, 사용자는 그 작동 원리나 학습 과정, 데이터 구성 등을 알 수 없습니다. 말 그대로 ‘블랙박스’처럼 활용만 가능한 구조입니다.

폐쇄형 AI는 외부에 소스코드나 학습 데이터를 공개하지 않고, 기업이나 기관 내부에서만 사용하는 형태이기 때문에 보안 측면에서 매우 유리합니다. 민감한 정보나 내부 데이터를 외부로 노출하지 않아야 하는 환경에서는 폐쇄형 AI가 기밀 유지와 정보 보호에 강점을 가집니다.

또한 폐쇄형 AI는 사용자가 내부 알고리즘이나 학습 과정을 직접 확인할 수 없기 때문에, 구조에 대한 신뢰보다는 ‘성능과 결과’ 중심으로 사용되는 경향이 있습니다. 즉, AI가 어떤 방식으로 답을 내는지보다는, 제공되는 서비스의 품질과 효율성을 바탕으로 신뢰하고 활용하는 구조라고 볼 수 있습니다.

폐쇄형 AI는 대부분 API나 애플리케이션 형태로 제공되며, 사용자는 모델의 내부 구조나 세부 설정을 직접 조정할 수 없습니다. 대신, 클라우드 기반 서비스로 접속하여 결과만 받아보는 방식으로 활용하게 됩니다. 이러한 구조는 사용 편의성과 보안을 동시에 추구할 수 있다는 점에서 많은 기업과 기관에서 선호되고 있습니다.

특히 보안이 중요한 기업이나, 고객 정보 등 민감 데이터를 다루는 기관에서는 자체 폐쇄형 AI를 개발해 내부 전용으로 사용하는 경우도 많습니다. 예를 들어 은행, 병원, 공공기관 등은 오픈형 AI보다 폐쇄형 AI를 선호하는 경우가 많죠.

정리하면, 폐쇄형 AI는 성능이 뛰어난 대신, 투명성이 낮고 커스터마이징은 제한적입니다. 오픈형이 ‘내가 고치는 AI’라면, 폐쇄형은 ‘빌려 쓰는 AI’에 가깝다고 보면 이해하기 쉬워요.

5. 세 가지 AI 개념, 어떻게 구분할까?

많은 분들이 혼란스러워하는 이유 중 하나는, 오픈형, 폐쇄형, 생산형 AI가 서로 겹칠 수 있다는 점입니다. 이 세 가지는 서로 다른 기준에서 AI를 나누는 방식이라 하나만으로 설명되지 않는 경우가 많죠.

예를 들어, ChatGPT(GPT-4)는 폐쇄형이면서도 생산형 AI입니다. 소스코드나 학습 모델이 공개되어 있지 않기 때문에 폐쇄형 AI이고, 텍스트를 생성하거나 요약·번역을 수행하는 기능 중심이기 때문에 생산형 AI에 해당합니다.

반대로 Meta(메타)의 LLaMA는 오픈형 AI입니다. 누구나 소스코드와 모델을 내려받아 사용할 수 있도록 공개되어 있기 때문이죠. 그런데 이 모델이 텍스트 생성이나 질문 응답 기능을 한다면, 동시에 생산형 AI로 분류되기도 합니다.

구분 기준	설명	예시
오픈형 AI	소스코드·모델이 공개되어 누구나 수정·활용 가능	Meta LLaMA, OpenLLaMA 등
폐쇄형 AI	소스코드나 모델 비공개, 서비스 형태로 제공	ChatGPT(GPT-4), Gemini, Gauss 등
생산형 AI	콘텐츠 생성 중심(텍스트, 이미지 등) 기능 보유	ChatGPT, DALL·E, Midjourney 등

이처럼 오픈형과 폐쇄형은 “누가 접근하고, 얼마만큼 활용할 수 있는가”라는 개방성 기준,
생산형 AI는 “어떤 기능을 수행하는가”라는 목적 기준이라고 이해하시면 훨씬 쉽게 구분하실 수 있어요.

즉, 오픈형/폐쇄형은 '공개 범위', 생산형은 '기능 중심'의 분류이며, 서로 배타적인 개념이 아니라 함께 조합되어 AI를 설명하는 방식입니다.

6. 결론: AI, 어떤 기준으로 이해해야 할까?

AI는 이제 단순한 기술을 넘어, 사회·경제 전반에 걸쳐 영향력을 미치는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 따라서 ‘어떤 AI를 어떤 방식으로 사용할 것인가’를 판단하기 위해서는, 그 성격과 목적에 따른 구분이 반드시 필요합니다.

오픈형 AI는 누구나 자유롭게 활용하거나 수정할 수 있다는 장점이 있지만, 그만큼 보안과 저작권 문제에 대한 고려가 필요합니다.폐쇄형 AI는 기업 내부 데이터 보호와 안정성 면에서 유리하지만, 작동 방식이 불투명할 수 있다는 한계가 있습니다.생산형 AI는 텍스트, 이미지, 영상 등 결과물을 직접 만들어내는 AI로, 기능 중심의 분류이며 개방성 여부와는 별개로 활용됩니다.

앞으로 AI를 도입하거나 활용할 기회가 생긴다면, 이 ‘개방 여부 + 기능 중심’의 세 가지 구분을 기준 삼아 판단하면 훨씬 더 똑똑한 선택이 될 수 있습니다.
(주의) 본 글은 AI 관련 용어(오픈형·폐쇄형·생산형)의 일반적인 이해를 돕기 위해 작성된 자료입니다. 실제 각 AI 모델은 지속 개발 중이거나 라이선스·개발사가 달라, 본 글의 내용과 상이하거나 시점에 따라 변동될 수 있습니다.

사용이나 법적·저작권 관련 문제는 해당 모델의 공식 문서 및 저작권·라이선스 정책을 우선 확인하시기 바랍니다. 본 글로 인해 발생하는 직·간접적인 손해나 분쟁에 대해 작성자는 일절 책임지지 않으므로, 독자께서는 자신의 상황과 공식 정보를 종합해 최종 판단하시기 바랍니다.

AI에 대해 더 알고 싶다면, 아래 다른 글도 함께 읽어보세요!

 

https://sayyesorno.tistory.com/69

ChatGPT Plus vs Pro 차이점! 챗GPT 유료 플랜 완벽 비교 분석

https://sayyesorno.tistory.com/38

ChatGPT 무료 vs 유료 (Plus) 차이점 완벽 정리! 결제할 가치 있을까?

https://sayyesorno.tistory.com/49

AI가 내 일자리를 대체할까? 앞으로 사라질 직업들

https://sayyesorno.tistory.com/63

만우절 특집: 거짓말탐지기, 진짜 효과 있을까?

https://sayyesorno.tistory.com/44

전자파 진짜 몸에 안 좋을까? - 전자파 차단 스티커의 효능

https://sayyesorno.tistory.com/29

이 기능 몰랐다면 스마트폰 반도 못 썼다? 아이폰 숨은 기능 5가지!

https://sayyesorno.tistory.com/19

스마트 전구 vs 일반 전구, 전기세 차이 클까?

https://sayyesorno.tistory.com/20

로봇청소기 필수 시대! LG vs 로보락 vs 다이슨 vs 삼성 비교

https://sayyesorno.tistory.com/22

전자책 리더기 비교 – 킨들 vs 리디북스 vs 크레마 vs 코보