핵심 요약:
- 메이투안, 5만 대의 중국 자국산 ASIC 칩으로 학습된 1.6조 파라미터 MoE 모델 LongCat-2.0을 오픈소스로 공개
- SWE-bench Pro에서 59.5점 기록, OpenAI의 GPT-5.5(58.6점)를 상회
- 컨텍스트 캐시 히트는 무료, 표준 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.75달러
핵심 요약:

메이투안의 LongCat-2.0, 엔비디아 없이도 프론티어 AI 구축 가능 입증 — 이미 OpenRouter에서 가장 많이 사용된 코딩 모델로 자리매김
메이투안(Meituan Inc.)이 1조6000억 개의 파라미터를 가진 AI 모델 LongCat-2.0을 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 엔비디아(Nvidia Corp.)의 제한된 GPU를 전혀 사용하지 않고, 5만 대의 중국 자국산 ASIC 칩으로만 학습되어 극히 낮은 비용으로 프론티어 수준의 코딩 성능을 제공한다.
왕싱 메이투안 최고경영자(CEO)는 "이번 모델은 추론 비용 격차를 해소하고, 국산 실리콘 칩이 프론티어 수준으로 확장될 수 있음을 입증했다"고 밝혔다.
Mixture-of-Experts(MoE) 구조의 이 모델은 토큰당 평균 480억 개의 파라미터(쿼리 복잡도에 따라 330억~560억 개)를 활성화하며, 새로운 LongCat Sparse Attention 메커니즘을 통해 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원한다. SWE-bench Pro에서 LongCat-2.0은 59.5점을 기록해 OpenAI의 GPT-5.5(58.6점)를 근소하게 앞질렀으며, Terminal-Bench 2.1에서는 70.8점, SWE-bench Multilingual에서는 77.3점을 기록했다. 회사는 BF16, FP8, INT8 정밀도 버전과 함께 자국산 칩에 최적화된 추론 코드도 공개했다.
MIT 라이선스 하에 공개된 이번 오픈소스는 AI 인프라 지출의 구조적 변화를 가속화할 수 있는 변곡점이 될 전망이다. 중국의 대기업들이 엔비디아의 범용 GPU 대신 자체 개발 ASIC 칩으로 1조 파라미터급 모델을 안정적으로 학습시킬 수 있다면, 데이터센터 GPU 시장은 워싱턴의 수출 통제 규정이 막으려 했던 실질적인 대체 생태계를 맞게 된다.
올빼미 알파(Owl Alpha)의 흔적
LongCat-2.0은 메이투안이 아키텍처를 공개하기 전까지 두 달간 OpenRouter에서 'Owl Alpha'라는 이름으로 익명 운영됐다. 해당 기간 동안 이 모델은 월간 약 10조1000억 개의 토큰(일간 5590억 개)을 처리했으며, 이는 전월 대비 242% 급증한 수치로 플랫폼 내 글로벌 톱3에 진입했다. Hermes Agent 작업 공간에서 1위, Claude Code 배포 환경에서 2위, 국제 OpenClaw 환경에서 3위를 차지했다.
모델의 후학습 계층인 MOPD(Multi-Teacher Optimization via Mixture of Specialized Experts)는 최적화를 세 가지 독립적인 클러스터로 구분한다. Agent Experts는 도구 호출 및 자기 수정 루프를 담당하고, Reasoning Experts는 다단계 논리 및 수학을, Interaction Experts는 인간 정렬 및 안전장치를 담당한다. 동적 게이트 라우팅 메커니즘이 런타임에서 이러한 행동들을 융합하여, 모델이 심층 추론, 안정적인 도구 실행, 안전한 상호작용을 동시에 조율할 수 있게 한다.
시장을 뒤흔드는 가격 정책
메이투안의 상업적 프레임워크는 개발자들의 관심을 사로잡기 위한 공격적인 가격 정책을 도입했다. 표준 종량제 API 요금은 입력 토큰 100만 개당 0.75달러, 출력 토큰 100만 개당 2.95달러로, 이미 OpenAI의 GPT-5.6 Luna(1.00달러/6.00달러)와 Anthropic의 Claude Opus 4.8(5.00달러/25.00달러)보다 낮다. 한정 기간 프로모션 가격은 각각 0.30달러와 1.20달러로 인하되어, 저가 부문에서 샤오미의 MiMo-V2.5 Flash와 동등한 수준이다.
구조적 우위는 컨텍스트 캐시 경제성에 있다. 코딩 어시스턴트가 수백만 토큰 규모의 코드 저장소를 반복적으로 읽고 수정하는 대규모 에이전틱 환경에서는, 캐시 미스 입력과 최종 토큰 생성만이 실질적인 사용량으로 계산된다. 이 아키텍처는 대규모 자율 소프트웨어 개발의 비용 구조를 근본적으로 변화시킨다.
자국산 칩의 필연성
이번 학습 이정표는 지정학적 무게를 지닌다. 워싱턴의 수출 통제로 엔비디아의 최첨단 GPU가 중국에 공급되지 못하면서, 메이투안, 화웨이 테크놀로지스(Huawei Technologies Co.), 알리바바 그룹(Alibaba Group Holding Ltd.) 등은 자체 국산 칩 개발에 박차를 가하고 있다. 번스타인(Bernstein)은 2025년 기준 엔비디아가 중국 AI 칩 시장의 약 40%를 점유하고 있으며, 화웨이가 이에 맞서고 있고, 엔비디아의 점유율은 올해 8% 하락할 것으로 추정했다.
메이투안은 LongCat-2.0 클러스터가 화웨이의 Collective Communication Library를 활용한 대규모 ASIC 슈퍼포드를 기반으로 구축되어, 엔비디아의 NCCL이 자사 GPU 클러스터를 조정하는 방식과 유사하게 칩 간 조정을 관리한다고 밝혔다. 회사는 국산 가속기의 칩당 메모리가 엔비디아의 금지된 H800 칩보다 적기 때문에, 사전 학습 과정에서 메모리 한계가 주요 병목 현상이었다고 인정했다.
투자자 관점에서 이번 사건은 양날의 검이다. 엔비디아 주식은 선행 주가수익비율(PER) 약 35배에 거래되고 있으며, 중국 내 신뢰할 수 있는 대안이 등장할 경우 시장이 데이터센터 GPU 독점에 부여하는 프리미엄이 축소될 수 있다. 반면, 2010년 그루폰 방식의 딜 사이트로 시작해 현재 7억7000만 명의 연간 거래 사용자에게 서비스를 제공하는 메이투안은 단순한 음식 배달 슈퍼앱을 넘어 AI 인프라 제공자로 자리매김하고 있다. AI 분야로의 전환은 2023년 스타트업 Light Year Beyond를 2억8100만 달러에 인수하면서 시작됐으며, 2025년 말 LongCat-Flash 출시로 더욱 가속화됐다.
본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 투자 조언을 구성하지 않습니다.