수영 ‘샛별’ 김영범, 자유형 50m ‘큰별’로

한국 수영의 단거리 ‘샛별’ 김영범(강원특별자치도청)이 2026 아이치·나고야 아시안게임에서 가장 먼저 금빛 역영을 펼쳤다.
김영범은 21일 일본 도쿄 아쿠아틱스센터에서 열린 대회 남자 자유형 50m 결승전에서 21초66의 기록으로 가장 먼저 터치패드를 찍었다.
전날 자유형 100m 결승에서 세계 챔피언 판잔러(중국·47초61)와 0.04초 차 접전 끝에 47초65로 은메달을 목에 걸었던 김영범은 다음날에도 빠르게 물살을 가르며 시상대의 가장 높은 곳에 섰다. 이번 대회 한국 수영의 첫 금이다. 이로써 한국 수영은 2022 항저우 대회 지유찬(대구광역시청)에 이어 2회 연속 이 종목 우승을 차지했다.
김영범은 예선에서부터 21초71의 기록으로 대회 신기록을 세웠다. 지유찬이 2022 항저우 아시안게임에서 금메달을 딸 당시 작성했던 종전 대회 기록(21초72)을 0.01초 앞당겼고 결승에서도 좋은 컨디션을 이어갔다.
키 195㎝로 역대 한국 남자 수영 경영 대표팀 최장신으로 이상적인 신체 조건을 갖춘 김영범은 긴 팔다리에서 나오는 압도적인 스트로크와 힘이 넘치는 스타트가 그의 강점이다.
초등학교 1학년 입학 때 수영부 코치의 권유를 받아 수영 선수로서의 인생을 시작한 김영범은 고등학교 2학년 때 자유형 100m 49초대에 처음 진입하며 단거리 전문 선수의 길로 들어섰다.
2022 항저우 아시안게임 혼계영 400m 은메달을 따며 아시안게임 첫 메달을 딴 김영범은 2024년 6월 광주 전국수영선수권대회에서 하루에 두 번이나 접영 100m 한국 기록을 새로 썼다.
지난해 전국체육대회에서 47초39를 기록해 자유형 100m 한국 신기록을 작성했고, 광주 전국수영선수권대회에서도 47초85로 우승을 차지한 바 있다.
무럭무럭 성장하며 단거리 일인자를 향한 길을 걸어간 김영범은 이번 대회에서 폭발적인 레이스로 자신의 존재감을 알렸다. 이날 결승에서 3번 레인에 있는 지유찬과 나란히 4번 레인에서 레이스를 펼친 김영범은 0.66초의 반응 속도로 입수한 뒤 폭발적인 스퍼트로 선두로 치고 나가 정상에 올랐다.
대회 전 “아시아를 대표하는 레전드 선수로 기억되고 싶다”는 포부를 밝혔던 김영범은 단숨에 아시아 최고로 올라섰다.
은메달은 21초76을 기록한 홍콩의 이언 옌터우 호가 차지했다. 대회 2연패를 노렸던 지유찬은 21초94로 터치패드를 찍어 동메달을 획득했다.
대회 2연속 금메달을 목표로 했던 남자 계영 800m는 7분06초76으로 동메달을 얻었다. 항저우 대회 이 종목 금메달을 획득해 아시안게임 사상 첫 수영 종목 단체전 시상대 꼭대기에 섰던 한국은 대회 2연패에는 닿지 못했으나 2개 대회 연속 시상대에 올랐다.
배영에서는 윤지환(강원특별자치도청)과 김승원(경기체고)이 남녀 배영 50m에서 값진 동메달을 획득했다. 윤지환은 같은 날 남자 배영 50m 결승에서 24초54로 터치패드를 찍어 3위에 올랐다. 곧이어 열린 여자 배영 50m 결승에서는 한국 여자 배영의 유망주 김승원이 27초72를 기록하며 3위로 도착했다.
기업 AI 사용 데이터 추적 ‘램프’ 보고서최신 모델 개발 컴퓨팅 비용 급증…성능 우위도 오래 안 가 ‘딜레마’미 기업들 100만토큰당 사용료 1.15달러서 0.68달러로 41% 하락‘가성비 떨어진다’ 평가에 가격 경쟁력 앞세운 중국 AI들 파고들어
최근 프런티어 인공지능(AI) 개발사들이 ‘속도조절론’을 내세우는 배경에는 프런티어 AI 경쟁의 수익성 부담이 있다는 분석이 나온다. 값비싼 최신 모델은 계속 출시되고 있지만, 그만큼의 ‘가성비’가 나오지 않는다는 판단에 비싼 모델을 쓰기보다 중국 AI를 사용하는 기업이 많기 때문이다.
21일 기업 AI 사용 데이터를 추적하는 램프의 최신 보고서를 보면, 미국 기업이 지불한 100만토큰당 실효가격은 지난 3월 1.15달러에서 이달 0.68달러로 41% 하락했다. 모델 성능은 높아졌지만 기업이 같은 양의 AI를 쓰는 데 드는 평균 비용은 오히려 낮아졌다는 뜻이다.
최고급 모델에 대한 기업들의 지불 의사가 아직은 낮은 것으로 풀이된다.
램프에 따르면 앤트로픽의 최고급 모델 ‘페이블5’는 출시 후 한 달간 앤트로픽 기업 고객이 사용한 토큰의 6%, 관련 지출의 11.4%를 차지하는 데 그쳤다. 표준형 모델인 소넷5보다 약 5배 비싼 가격이 장벽으로 작용한 것으로 보인다.
최고급 모델의 추가 성능이 가격을 정당화하지 못하고 있으며, 저렴한 표준형 모델이 최근 사용량 증가를 주도한다고 램프는 분석했다.
이 틈을 파고드는 것은 가격 경쟁력을 앞세운 중국 AI다.
미국 AI 에이전트 업체 린디는 주요 AI 업무를 클로드·제미나이 중심에서 중국 딥시크의 V4 플래시로 옮겨 추론비를 약 90% 줄였다고 밝혔다.
AI 모델 중개플랫폼 오픈라우터 기준 중국계 모델의 토큰 비중은 지난 1월 22.5%에서 7월 61.5%까지 올랐고, 이달 1~14일에도 60% 안팎을 유지했다.
이처럼 가격 경쟁은 거세지는 반면 프런티어 AI 경쟁에 필요한 컴퓨팅 비용은 빠르게 불어나고 있다. 파이낸셜타임스가 지난 18일 입수한 오픈AI 내부 전망에서 2026~2030년 컴퓨팅 지출은 8560억달러로, 지난 2월 예상치 6000억달러보다 크게 늘었다. 여기에 컴퓨팅 투입 대비 성능 개선 폭이 줄어드는 ‘수확체감’도 비용 부담을 키운다.
막대한 비용을 들여 확보한 성능 우위도 오래가지 않는다. 에포크 AI에 따르면 올해 가중치(파라미터)를 공개하는 오픈웨이트 최상위 모델은 폐쇄형 프런티어 모델을 평균 약 4개월 시차로 따라붙고 있다. 고성능 모델의 답변과 추론 과정을 학습해 성능을 끌어올리는 기법인 ‘증류’도 추격을 가속한다.
앤트로픽은 이달 알리바바가 클로드와 1억5100만회 이상 상호작용한 데이터를 후속 모델 학습에 활용했다. 딥시크도 14일간 1210만회 이상 상호작용하며 추론 데이터를 수집했다고 주장했다.
이런 압박 속에서 프런티어 AI 랩들은 높은 성능에 실제 돈을 지불할 의사가 있는 전문시장 공략을 강화하고 있다.
오픈AI는 지난 17일 법률 업무 특화 ‘아스트라 포 로’를 공개해 미국 일부 로펌에서 시범 운영에 들어갔다. 앤트로픽도 이달 금융 자문 업무용 ‘클로드 포 파이낸셜 어드바이저스’를 내놨다.
한 업계 관계자는 “기업시장에서는 최고 성능 자체보다 비용 대비 효과가 중요해지고 있다”며 “비싼 프런티어 모델일수록 법률·금융 등 성능 향상을 높은 부가가치로 연결할 수 있는 전문영역에서 수익성을 확보하는 전략이 중요해질 것”이라고 말했다.

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