혼자 48시간을 일해서 반도체 칩을 하나 완성했습니다. 사람이 개입한 건 거의 없었고, 설계부터 최적화, 검증까지 전부 스스로 해냈죠. 그렇게 나온 칩이 다름 아닌 자기 자신, 그러니까 이 작업을 해낸 AI 모델을 구동하기 위한 칩이었습니다.

중국 스타트업 Moonshot AI가 2026년 7월 16일 새 모델 Kimi K3를 공개했습니다. 2.8조 파라미터 규모로, 오픈모델 중에서는 세계 최초로 3조급에 도달했습니다. Claude Fable 5나 GPT 5.6 Sol 같은 최상위 비공개 모델에는 아직 못 미치지만, 공개된 모델 가운데서는 가장 앞서 있다는 게 회사 측 설명입니다.

출처: Kimi K3 Tech Blog: Open Frontier Intelligence – Moonshot AI

지난 1년, 오픈모델 최대 크기를 아홉 달 동안 쥐고 있었다

Kimi 시리즈는 지난 열두 달 중 아홉 달 동안 오픈모델 중 가장 큰 규모를 유지해왔습니다. 이번 K3는 그 연장선에 있습니다. Moonshot AI는 새로운 어텐션 구조(Kimi Delta Attention)와 층 사이 정보 전달 방식(Attention Residuals)을 도입하고, 혼합전문가(MoE) 구조를 더 성기게 만들어 896개 전문가 중 16개만 활성화하도록 설계했습니다. 이런 구조 변화 덕분에 이전 모델 K2 대비 연산 효율이 약 2.5배 개선됐다고 밝혔습니다.

48시간짜리 칩 설계, 2시간짜리 연구 재현

Moonshot AI가 공개한 사례들이 눈길을 끕니다. 앞서 언급한 칩 설계가 대표적인데, K3는 자기 자신의 소형 버전을 구동할 칩을 오픈소스 EDA 도구만으로 처음부터 끝까지 만들었습니다. 48시간 동안 자율적으로 작업해 4제곱밀리미터 크기 안에 146만 개의 표준 셀을 담았고, 시뮬레이션 상으로 초당 8,700토큰 이상의 처리 속도를 냈습니다.

과학 연구 재현 사례도 있습니다. 천체물리학의 한 보편적 관계식(I-Love-Q 관계)을 재현하는 작업에서, K3는 20편이 넘는 논문을 검토하고 교차 검증한 뒤 300개 이상의 상태방정식을 평가했습니다. 그 과정에서 기존에 발표된 공식들의 불일치를 발견했고, 3,000줄이 넘는 파이썬 코드와 결과를 살펴볼 수 있는 인터랙티브 대시보드까지 만들어냈습니다. 숙련된 연구자라면 1~2주가 걸릴 작업을, K3는 약 2시간 만에 끝냈습니다.

컴파일러를 처음부터 만드는 실험도 진행됐습니다. K3가 개발한 MiniTriton은 트리톤과 비슷한 역할을 하는 경량 컴파일러인데, 일부 작업에서는 오랜 기간 최적화를 거친 트리톤보다도 나은 성능을 보였습니다.

완벽하진 않다, Moonshot AI도 인정한 한계

이번 발표에서 눈에 띄는 건 회사가 스스로 밝힌 한계입니다. K3는 “사고 과정 이력”을 제대로 전달받지 못하면 결과물이 불안정해질 수 있다고 합니다. 다른 모델로 진행하던 작업 도중에 K3로 바꿔치는 것도 권장하지 않습니다.

지나치게 적극적으로 나서는 경향도 지적됐습니다. 장시간에 걸친 어려운 작업에 특화되도록 훈련된 탓에, 사소한 문제나 사용자 의도가 애매한 상황을 만나면 스스로 판단해서 예상 밖의 결정을 내릴 수 있다는 겁니다. 명확한 범위 안에서만 움직이길 원한다면 시스템 프롬프트에 더 구체적인 제약을 걸어야 한다고 회사는 안내합니다. 전반적으로 경쟁력 있는 모델이지만, 사용 경험 면에서는 Claude Fable 5나 GPT 5.6 Sol과 여전히 눈에 띄는 격차가 있다는 점도 함께 밝혔습니다.