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미국 재무장관, 중국 오픈소스 AI 모델 제재 경고:지식재산권 도용 조사

게시 확산 지수 51

스콧 베센트 미국 재무장관은 중국 오픈소스 AI 모델의 지식재산권 침해 여부를 조사하고, 도용이 확인될 경우 관련 중국 AI 기업에 제재를 가할 수 있다고 경고했다. 문샷AI의 Kimi K3 등 중국 모델이 급부상하며 미국 기업을 위협하는 가운데 나온 조치지만, 증류 기술을 표절로 볼 수 있는지에 대한 업계 논란도 거세다.

미국 재무장관, 중국 오픈소스 AI 모델 제재 경고:지식재산권 도용 조사
이미지: techcrunch.com

첨단 반도체 규제에 이어 미국 정부의 칼날이 이제 오픈소스 모델의 가중치 자체를 향하고 있습니다.

Scott Bessent 미국 재무장관은 Fox Business에 출연해 중국의 오픈소스 AI 모델들이 지식재산권을 침해했는지 조사할 것이라며, 혐의가 입증될 경우 해당 중국 AI 기업들에 대한 제재를 단행하겠다고 경고했습니다. 그는 정부가 오픈소스는 지지하지만 지재권 도용은 용납할 수 없다는 입장을 분명히 했습니다.

앞서 Axios는 트럼프 행정부가 중국산 오픈소스 모델의 전면 금지까지 검토하고 있다고 보도했습니다. 일각에서는 현실성에 의문을 제기하지만, 워싱턴의 견제 전선이 하드웨어에서 소프트웨어와 오픈소스 생태계로 본격 이동한 것은 분명해 보입니다.

'증류'는 도용인가, 아니면 트집인가

미국 정부가 문제 삼는 핵심 기술은 모델 증류입니다. 대형 모델이 생성한 결과물을 입력값으로 삼아 더 작고 효율적인 모델을 훈련하는 기법입니다. Bessent 장관은 중국 모델들이 OpenAI나 Anthropic의 시스템 출력을 무단으로 활용했는지 들여다볼 것이며, AI 워터마크가 핵심 증거가 될 수 있다고 언급했습니다. 미·중 AI 공식 회담은 오는 9월로 예정되어 있습니다.

이번 조치의 배경에는 Moonshot AI의 Kimi K3처럼 무섭게 치고 올라오는 중국 모델들이 있습니다. 2.8조 개의 매개변수를 갖춘 Kimi K3는 GPT-5.6과 Claude 수준의 성능을 보여주며, 오픈소스로 전격 공개되었습니다. 값비싼 구독료를 받아 차세대 모델 연구비를 조달해야 하는 미국 AI 랩들로서는 수익 모델에 직접적인 타격을 입게 된 셈입니다.

하지만 모델 증류를 도둑질로 규정하는 논리에 대해서는 미국 업계 내부에서도 비판이 거셉니다. Microsoft의 Satya Nadella CEO는 이달 초, 모델 개발사들이 공공 데이터를 공정 이용해 모델을 훈련해 놓고는, 정작 다른 기업이 자기 모델의 출력을 증류하는 것에는 빗장을 거는 태도가 매우 아이러니하다고 꼬집었습니다.

여기에 Anthropic은 학습 데이터로 수백만 권의 서적을 무단 다운로드한 혐의로 15억 달러 규모의 합의금을 이번 주부터 저작권자들에게 지급하기 시작했습니다. 스스로 저작권 리스크에 발목이 잡힌 상태에서 상대방에게 지재권 잣대를 들이대는 셈입니다.

Hugging Face의 Clem Delangue CEO 역시 팟캐스트를 통해 증류는 훌륭한 모델을 만드는 데 있어 극히 일부 요소에 불과하며 미국 기업들도 흔히 쓰는 방식이라고 반박했습니다. 증류만으로 고성능 AI를 만들 수 있었다면 세계 각국에서 뛰어난 오픈소스 모델이 쏟아져 나왔을 것이라며, 중국 팀들이 앞서나가는 진짜 이유는 뛰어난 연구진과 개방적인 협력 생태계 덕분이라고 짚었습니다.

왜 중요한가

미국의 제재나 전면 금지가 실제로 이뤄진다면 가장 난처해지는 쪽은 현장의 개발자들입니다. 고가의 API 비용을 아끼기 위해 Kimi K3 같은 오픈 가중치 모델을 자체 서버에 올려 구축해 둔 스타트업과 기업들은 하루아침에 컴플라이언스 리스크를 떠안게 될 수 있습니다.

산업 전반으로 보면, AI 경쟁의 축이 하드웨어 통제에서 생태계 장악으로 완전히 넘어갔음을 뜻합니다. 반도체 수출을 옭아맸음에도 중국 연구진은 오픈 모델을 최상위권 수준까지 끌어올렸고, 이를 무료로 풀면서 모델 레이어 자체를 수익이 나지 않는 '초토화' 상태로 밀어 넣고 있습니다. 미국 폐쇄형 랩들의 독점적 가격 방어선이 무너지고 있는 것입니다.

우리가 보기에 지재권 침해를 명분으로 오픈소스를 제재하겠다는 발상은 논리적으로 매우 위태롭습니다. 워터마크를 법적 증거로 삼는 기술적 신뢰도도 아직 검증되지 않았고, 미국 랩들조차 자체 학습 데이터를 투명하게 공개하지 못하고 있기 때문입니다. 이는 공정한 기술 경쟁의 보호라기보다는 자국 기업들의 독점적 수익 기반을 지키기 위한 정치적 방어막에 가까워 보입니다.

출처 (1)

  1. [1]
    techcrunch.com(새 탭에서 열림)원문techcrunch.com

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