이름이 붙지 않은 한 모델이 대부분의 AI 연구소를 당황하게 만들 만한 수치를 방금 내놓았지만, 실리콘밸리에서는 누가 이 모델을 만들었는지 확실히 아는 사람이 없다. 지난 목요일부터 개발자들은 조용히 모델 마켓플레이스 OpenRouter와 코딩 도구 OpenCode 안에 등장한 Ox Alpha라는 시스템(소셜 게시물에서는 때때로 “0x Alpha”라고 표기됨)을 테스트해 왔다. 이런 종류의 익명 AI 모델 공개는 업계에서 점점 흔한 전략이 되고 있지만, Ox Alpha의 규모와 비밀스러움은 이 모델을 이번 달 AI 업계에서 가장 많이 회자되는 미스터리 중 하나로 만들었다.
Summary
핵심 요약
- Ox Alpha는 OpenRouter와 OpenCode에 공개된 스텔스 AI 모델로, “이 프리뷰 기간 동안 익명을 유지하기로 선택한 제3자 제공자”로부터 온 것으로만 표기되어 있다.
- 이 모델은 1,048,576 토큰(대략 100만)의 컨텍스트 윈도우, 131,072 토큰의 최대 출력, 그리고 하루 100조 토큰의 처리 용량을 주장한다.
- 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하며, 코딩, 장시간 실행되는 에이전트 작업, 프로덕션 워크로드를 위한 모델로 소개되고 있다.
- OpenCode Zen에서는 제한된 프리뷰 기간 동안 무료로 제공되며, 유료 구독 서비스인 OpenCode Go에도 포함되어 있다.
- 커뮤니티의 추산에 따르면, 첫 주에 약 13만4천 명의 개별 사용자가 합산 약 7.1조 토큰을 처리한 것으로 보이지만, 이러한 처리 용량이나 성능에 대한 주장은 아직 독립적으로 검증되지 않았다.
Ox Alpha의 익명 데뷔와 야심 찬 스펙
Ox Alpha는 회사 이름도, 보도자료도, 출처에 대한 확인도 없이 등장했다. 단지 익명의 제3자 제공자로부터 온 모델이라는 설명이 붙은 리스트뿐이었다. OpenRouter 자체 설명에 따르면, 이 모델은 “코딩, 지속적인 에이전트 작업, 프로덕션 워크로드를 위해 설계된 추론 모델”이며, Business Insider가 전하길 “장기적인 소프트웨어 엔지니어링, 복잡한 추론, 텍스트와 시각적 컨텍스트를 결합한 워크플로”에 적합하다고 한다. 이 설명은 누가 만들었는지에 대해서는 아무 말도 하지 않지만, 개발자들에게 이 모델이 무엇을 위해 만들어졌는지는 정확히 알려준다.
멀티모달 입력과 프로그래밍 중심 설계
미스터리한 정체성과는 별개로, 문서상 Ox Alpha의 AI 기능은 매우 폭넓다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 모두 받아들이며, 단일한 짧은 답변보다는 장시간 실행되는 프로그래밍 작업과 에이전트 스타일 워크플로에 초점을 맞추고 있다. 이런 포지셔닝은 중요하다. 바로 장시간, 고비용의 에이전트 세션을 돌리는 개발자들, 즉 모델을 강하게 스트레스 테스트하고 그 결과를 공개적으로 이야기할 가능성이 가장 높은 집단을 정확히 겨냥하기 때문이다.
거대한 처리 용량 주장은 아직 검증되지 않음
Ox Alpha가 내세우는 스펙은 눈에 띈다. 1,048,576 토큰, 대략 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우, 131,072 토큰의 최대 출력, 그리고 하루 100조 토큰 처리 용량을 주장한다. 규모를 가늠해 보자면, Business Insider는 이 수치가 비자가 한 달 동안 사용한다고 밝힌 AI 토큰 수의 약 100배에 해당한다고 지적했다. 이 숫자들은 어느 것도 독립적으로 확인되지 않았고, 처리 용량이 곧 품질을 의미하는 것도 아니다. 모델이 엄청난 길이의 프롬프트를 받아들일 수는 있어도, 그 안의 내용을 제대로 추적하지 못할 수 있다. Artificial Analysis 같은 그룹의 독립 벤치마크나 Arena.ai의 랭킹은 아직 나오지 않았다.
개발자들은 어떻게 이 모델에 접근하고 있나
현재 Ox Alpha를 테스트하는 데는 비용이 들지 않는다. 이것이 이 모델이 그렇게 빠르게 퍼진 가장 큰 이유다. 이 모델은 OpenCode AI 플랫폼에서 두 가지 경로로 제공된다. 프리뷰 기간 동안 토큰이 무료인 OpenCode Zen(결제 정보는 필요함)과, 추가 비용 없이 이 모델이 포함된 월 구독 서비스 OpenCode Go다. OpenCode 자체는 SST 인프라스트럭처 프레임워크를 만든 팀이 개발한 오픈소스 코딩 에이전트이며, Claude Code나 Cursor 같은 경쟁 제품과 달리 특정 사내 모델에 묶여 있지 않다. 개발자들은 제공자를 자유롭게 바꿀 수 있고, 바로 이 점이 스텔스 출시를 위한 매력적인 발판이 되었다.
반응은 빠르고 뜨거웠다. 커뮤니티 추산에 따르면, Ox Alpha는 초기 7일 동안 약 13만4천 명의 개별 사용자가 합산 약 7.1조 토큰을 소비했다. Stripe CEO 패트릭 콜리슨은 이 모델을 직접 사용해 본 뒤 X에 “매우 인상적”이라고 평한 것으로 전해지는데, 이는 누가 만들었는지 아무도 모르는 상황에서도 초기에 입소문을 키우는 신호탄 역할을 했다.
Ox Alpha의 제작자를 찾는 추적전
연구소가 침묵을 지키자, 개발자들은 디지털 포렌식으로 눈을 돌렸다. 토크나이저 동작, 에러 메시지, 비디오 토큰 카운트, 문장 패턴 등을 분석해 단서를 찾고 있는 것이다. 하지만 지금까지 이런 탐정 작업은 확정적인 답을 내놓지 못했다.
네 가지 경쟁 가설
많은 이들이 흔히 Z.ai로 부르는 Zhipu AI를 가장 유력한 후보로 보고 있다. 토큰 지문 분석 결과가 여러 테스트에서 이 회사의 GLM 패밀리 쪽으로 기울어 보인다는 주장이고, Wccftech는 Z.ai가 과거 GLM-5 모델을 “Pony Alpha”라는 코드네임으로 익명 테스트한 전례가 있다고 지적해 이 가설에 힘을 실었다. Zhipu는 이런 대규모 무료 제공을 뒷받침할 만한 GPU 클러스터도 운영하고 있지만, 이 정도 규모의 무료 컴퓨팅을 푸는 것 자체가 이 가설에 반하는 요소이기도 하다.
마이크로소프트가 거론된 이유는 Ox Alpha가 reportedly OpenAI가 개발한 cl100k_base 토크나이저를 사용하며, 이 인코딩이 마이크로소프트의 Phi와 MAI 모델 라인에도 등장하기 때문이다. 이 가설에 따르면 Ox Alpha는 아직 공개되지 않은 MAI 2 버전일 수 있다. 구글은 최근 Gemini 3.7 Flash를 출시했지만, 오랫동안 소문만 무성했던 Gemini 3.5 Pro는 여전히 모습을 드러내지 않아 또 다른 용의자로 떠올랐다. 다만 Gemini 모델은 통과하지만 Ox Alpha는 통과하지 못한 것으로 알려진 비전 테스트가 있어 이 가설에는 불리하게 작용한다. 네 번째 가설은 Cursor와 SpaceX를 향한다. Cursor의 차세대 코딩 모델인 Composer 3가 SpaceX와 연계된 슈퍼컴퓨터 인프라에서 학습되었다는 소문이 중심인데, 하루 수백 조 토큰을 무료로 제공할 수 있는 플레이어가 극히 적다는 점에 기대고 있는 주장이다.
온라인 수사도 결론을 내리지 못했다. AI 분석가 앤드루 커런은 X에 금요일 밤까지만 해도 GLM 가설이 가장 유력해 보였지만, 토요일 아침이 되자 “사람들이 어느 쪽도 확신하지 못하는 것 같다”고 썼다. 이 불확실성 자체가 이야기의 일부가 되어, 모델을 매일 새로운 테스터들 앞에 노출시키는 추측성 게시물, 영상, 기사들을 양산하고 있다.
연구소들이 익명 AI 모델 공개를 택하는 이유
Ox Alpha는 단발성 이벤트가 아니라, 이미 하나의 플레이북이 된 패턴의 최신 사례다. 구글의 Nano Banana 이미지 생성기도 같은 길을 걸었다. 버려진 코드네임으로 익명 테스트용으로 먼저 공개된 뒤, 커뮤니티 랭킹을 타고 올라가 결국 구글 제품으로 정체가 드러났고, 이후 Nano Banana Pro와 Nano Banana 2로 이어졌다. OpenRouter만 해도 비슷하게 가려진 리스트를 대략 열 개 이상 호스팅해 왔다. Quasar Alpha와 Optimus Alpha는 GPT-4.1의 초기 단계 버전으로 밝혀졌고, Horizon Alpha와 Horizon Beta는 초기 GPT-5 체크포인트였으며, Hunter Alpha와 Healer Alpha는 나중에 샤오미와, Owl Alpha는 메이투안과 연결되었다. Sonoma Dusk, Polaris Alpha, Aurora Alpha 같은 다른 코드네임들은 끝내 어느 곳의 모델인지 확정되지 않았다.
이것은 단순한 추리 게임을 넘어서는 의미를 가진다. Zhipu, DeepSeek, Moonshot AI 같은 중국 연구소들은 종종 오픈웨이트 공개를 통해 미국 경쟁사들보다 훨씬 적은 비용으로 격차를 빠르게 줄여 왔다. 7월에 공개된 Moonshot의 Kimi K3는 2.8조 파라미터의 오픈웨이트 모델로, 실리콘밸리에서 큰 관심을 끌었다. 이런 익명 AI 모델 공개는 중국이든 미국이든 어느 연구소든, 기대에 못 미칠 수도 있는 제품에 자사 브랜드를 직접 걸지 않고도 실제 사용 데이터와 피드백을 수집할 수 있게 해준다.
무료 토큰 뒤에 숨은 진짜 전략
이번 출시에서 가장 많은 것을 말해 주는 부분은 기술이 아니라 가격 정책일 수 있다. 입력과 출력 토큰을 모두 무료로 제공하는 것은, 장시간 에이전트 세션이 자칫 세 자릿수 비용까지 치솟을 수 있는 모델 클래스에서는, 검증되지 않은 무언가를 시도해 보도록 만드는 강력한 유인이다. 여기에 거대한 컨텍스트 윈도우와 무료 프리뷰에 붙은 마감 시한을 더하면, 이제는 전통적인 제품 발표로는 좀처럼 만들어내기 어려운 수준의 긴박감이 형성된다.
이 긴박감은 모델을 만든 쪽에 두 가지 이득을 동시에 안겨 준다. 결과를 게시하는 모든 테스터는 다음 물결의 테스터들을 끌어들이고, 연구소가 원래라면 큰 비용을 들여야 했을 실제 사용 데이터와 피드백을 만들어 낸다. 그리고 출처를 아는 사람이 아무도 없기 때문에, 온라인에 떠도는 모든 가설 — Zhipu, 마이크로소프트, 구글, Cursor — 이 한 번 더 게시물, 영상, 기사를 양산하며 모델의 도달 범위를 공짜로 넓혀 준다. 만약 Ox Alpha가 결국 다음 Nano Banana로 밝혀진다면, 이 짧은 익명 기간은 가장 저렴하면서도 가장 효과적인 마케팅 캠페인으로 기억될지도 모른다.
FAQ
Ox Alpha란 무엇인가?
Ox Alpha는 OpenRouter와 OpenCode 플랫폼에 공개된 익명 AI 모델로, 주로 프로그래밍과 장시간 실행되는 에이전트 작업을 위해 포지셔닝되어 있다.
Ox Alpha의 주요 기능은 무엇인가?
Ox Alpha는 텍스트, 이미지, 비디오를 포함한 멀티모달 입력을 지원하며, 약 100만 토큰(1,048,576)의 컨텍스트 윈도우와 하루 100조 토큰의 처리 용량을 주장한다.
Ox Alpha는 누가 개발했는가?
Ox Alpha를 만든 연구소는 아직 알려지지 않았다. Zhipu AI, 구글, 마이크로소프트, Cursor와 SpaceX 등이 후보로 거론되지만, 어느 쪽도 확인된 바는 없다.
개발자들은 어떻게 Ox Alpha에 접근할 수 있는가?
Ox Alpha는 제한된 프리뷰 기간 동안 OpenCode Zen을 통해 무료로 제공되며, 유료 구독 서비스인 OpenCode Go에도 포함되어 있다.
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