모델 증류 전쟁: Anthropic 폭로가 드러낸 미중 AI 기술 탈취의 구조

프롤로그: 문은 열려 있었다

Anthropic이 중국 AI 3사의 Claude 무단 증류를 폭로하자, 많은 이들이 같은 질문을 던졌습니다. "어떻게 이런 일이 가능했지?" 이 질문의 답은 특정 기업의 도덕적 판단만으로는 설명되지 않습니다. 구조가 허락했습니다.

AI 업계는 지난 수년간 API를 통해 세계 어디서든 최첨단 모델에 접근할 수 있는 개방적 생태계를 구축했습니다. 그 개방성이 혁신과 수익을 동시에 가져다줬지만, 동시에 구조적 취약점이기도 했습니다. 이 글은 '왜 가능했나'를 분석합니다. 기술이 아닌 구조의 문제를.

1. 문이 열려 있었던 이유: API 개방 모델의 딜레마

개방이 곧 무기가 될 때

Claude, GPT-4, Gemini 같은 프런티어 AI 모델은 API를 통해 전 세계에 서비스됩니다. 이 비즈니스 모델의 전제는 단순합니다. 많이 쓸수록 더 많은 수익이 나고, 더 많은 데이터와 피드백이 쌓인다는 것입니다.

그런데 이 개방성에는 내재된 역설이 있습니다. API에 접근할 수 있는 모든 사람이 잠재적인 증류 공격자가 될 수 있다는 것입니다. 실제로 이번 사건은 특별한 해킹이 아니었습니다. 공개된 API에 가짜 계정으로 접속해 합법적 사용처럼 위장하며 대규모 쿼리를 보냈을 뿐입니다. 잠금장치가 없는 문을 열고 들어간 것과 같습니다.

지역 차단의 한계

Anthropic은 중국 본토에서의 Claude 직접 접근을 제한하고 있습니다. 그러나 프록시 서비스와 VPN을 통한 우회는 기술적으로 어렵지 않습니다. 이번 '하이드라 클러스터' 구조가 바로 그 우회를 위한 인프라였습니다. 지역 차단은 완전한 방어막이 아니었습니다.

2. AI 칩 수출 규제와 증류의 연결고리

Anthropic이 명시적으로 연결한 두 가지

이번 폭로에서 가장 주목할 대목 중 하나는 Anthropic이 직접 AI 칩 수출 규제와 증류 공격을 연결한 점입니다. Anthropic은 공식 발표에서 이렇게 주장했습니다.

"이 규모의 증류 공격은 고급 칩에 대한 접근을 필요로 합니다. 따라서 증류 공격은 수출 규제의 필요성을 강화합니다. 칩 접근 제한은 직접적인 모델 훈련뿐 아니라 불법 증류의 규모도 제한합니다."

이 주장의 함의는 명확합니다. 고성능 AI 칩을 얻지 못하면 대규모 증류로 훈련한 모델도 실제로 돌릴 수 없다는 논리입니다.

Blackwell 칩과 수출 규제의 아이러니

한편 Reuters는 Anthropic 발표와 같은 날, DeepSeek이 수출 규제 품목인 Nvidia Blackwell 칩으로 자사 모델을 훈련한 정황이 확인됐다고 보도했습니다. 아직 공식 확인된 사실은 아니지만, 이 보도가 사실이라면 다음과 같은 구조가 관측됩니다.

[미국 수출 규제] ──차단──> [Blackwell 칩 공식 판매] ──우회?──> DeepSeek
       │
       ▼
[증류 공격] ──무단 접근──> Claude API ──> 역량 흡수

즉, 하드웨어(칩)와 소프트웨어(모델 역량) 두 경로 모두에서 규제 우회가 시도되고 있을 가능성이 있습니다.

3. 비대칭 비용 구조: 왜 증류가 합리적 선택이었나

프런티어 모델 훈련의 비용

GPT-4, Claude 3 수준의 모델을 처음부터 훈련하려면 수억 달러에서 수십억 달러의 비용이 필요한 것으로 알려져 있습니다. 고성능 AI 칩 수천 장을 수개월간 가동해야 합니다. 미국의 수출 규제로 최신 칩 접근이 제한된 중국 기업들에게 이 경로는 더욱 가파른 벽입니다.

증류의 비용 대비 효과

반면 증류 공격의 한계 비용은 극적으로 낮습니다.

항목	자체 훈련	증류 공격
컴퓨팅 비용	수억~수십억 달러	API 쿼리 비용 수준
고성능 칩 필요	수천 장	결과 모델 실행용만
개발 기간	수개월~1년+	캠페인 기간 내
데이터 수집	독자 구축 필요	Claude 응답으로 대체

물론 증류로 얻는 역량은 원본 모델 전체가 아닙니다. 그러나 특정 고부가 역량(에이전트 추론, 복잡한 코딩)만 빠르게 개선하는 데에는 충분한 효과가 있습니다. 비용 비대칭이 증류를 합리적 선택으로 만드는 구조입니다.

4. 집행 불능의 회색지대

이용 약관은 집행할 수 있는가

Anthropic의 API 이용 약관은 응답을 경쟁 모델 훈련에 사용하는 것을 금지하고 있습니다. 그러나 이 조항을 중국 기업에 실제로 집행하는 것은 전혀 다른 문제입니다.

집행을 막는 구조적 장벽:

관할권: 미국 법원의 판결을 중국 법원이 집행할 의무가 없습니다
입증 부담: AI 출력이 실제로 경쟁 모델 훈련에 사용됐음을 법적으로 증명하기 어렵습니다
저작권 불확실성: AI 모델 출력 자체의 저작권 보호 여부는 아직 법적으로 정립되지 않았습니다
중국 정부 입장: 자국 AI 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 제동을 걸 동기가 없습니다

OpenAI의 의회 서한: 법 대신 규제로

이런 구조적 집행 불능을 인식한 듯, OpenAI는 2026년 2월 12일 미 하원 **전략경쟁위원회(Select Committee on Strategic Competition)**에 서한을 보냈습니다. 법적 소송 대신 입법·규제 경로로 대응하겠다는 전략적 판단으로 읽힙니다. Anthropic의 공개 발표와 맞물려, 이 두 가지 행동은 AI 업계의 주요 플레이어들이 사법 집행이 아닌 정치적 압력으로 방향을 전환했음을 시사합니다.

5. 동시 공개의 전략적 의미

우연인가, 조율인가

Anthropic과 OpenAI의 발표가 같은 주에 집중된 것은 우연으로 보기 어렵습니다. 타이밍을 정리하면:

2026-02-12: OpenAI, 미 하원 전략경쟁위원회에 서한 제출 (DeepSeek 증류 경고)
2026-02-23: Anthropic, 공식 블로그에 DeepSeek·Moonshot AI·MiniMax 증류 공격 공개
2026-02-23: Reuters, DeepSeek의 Blackwell 칩 훈련 정황 보도
2026-02-24: 주요 미국 매체 일제 보도

이 시점은 미국 정부의 AI 칩 수출 규제 강화 논의가 정점에 달해 있던 때입니다. Anthropic의 공개 발표가 칩 수출 규제 강화의 근거를 제공하려는 목적을 포함할 가능성이 관측됩니다. AI 업계의 자기 이익과 국가 안보 프레임이 맞물린 정치적 서사 구성입니다.

국가 안보 프레임의 활용

Anthropic은 공개 발표에서 증류 공격의 기술적 피해를 넘어 안보 위험을 명시적으로 언급했습니다. "안전 장치 없이 증류된 모델이 사이버 공격, 생물무기, 대규모 감시에 활용될 수 있다"는 논리입니다. 이 프레임은 기업 간 경쟁 분쟁을 지정학적 안보 의제로 격상시킵니다. 의회 입법 논의에서 훨씬 강한 설득력을 갖는 언어입니다.

6. 누가 이 구조에서 흔들리는가

🔴 고위험: 공개 API를 운영하는 모든 프런티어 AI 기업

처한 상황: Claude처럼 API를 전 세계에 개방한 구조 자체가 증류 공격 표면입니다. 이 사건이 특수한 것이 아니라 구조적 문제라면, OpenAI·Google·Meta 등 모든 공개 API 운영 기업이 유사한 위험에 노출됩니다.

방어 가능성: 탐지 기술과 API 보안 강화로 공격 비용을 높일 수 있지만, 완전 차단은 어렵습니다. API 개방성을 유지하는 한 취약점은 구조적으로 존재합니다.

🟠 중위험: 미국산 AI 모델을 납품·통합하는 기업

처한 상황: Claude나 GPT-4 기반으로 서비스를 구축한 기업들은 규제 강화에 따른 API 접근 조건 변화와 비용 상승 위험에 노출됩니다.

방어 가능성: 복수 모델 전략(멀티 벤더)으로 의존도 분산. 자체 파인튜닝 역량 확보 시 리스크 완화.

🟡 저위험: 오픈소스 모델 기반 기업

처한 상황: Llama, Mistral 등 오픈소스 모델은 가중치 자체가 공개되어 있어 증류 공격의 대상이 되지 않습니다. 오히려 클로즈드 모델의 규제 강화가 오픈소스 생태계에 상대적 이익을 줄 수 있습니다.

방어 가능성: 직접적인 위험은 낮지만, 오픈소스 모델이 안보 규제 논의에 포함될 경우 간접 영향 가능성은 있습니다.

7. 전망: 6~12개월 시나리오

시나리오 1: 칩 수출 규제 강화 + 증류 방지 입법 (확률 70%)

Anthropic과 OpenAI의 로비가 효과를 발휘할 경우, AI 칩 수출 규제 강화와 함께 증류 공격을 명시적으로 금지하는 무역·산업 법령이 추가될 가능성이 있습니다. 이 경우 미국 AI 기업의 API 접근 조건이 지역별로 더욱 세분화될 것으로 관측됩니다.

시나리오 2: API 방어 기술의 급속한 발전 (확률 80%)

이 사건이 공론화된 이상, 워터마킹·응답 교란·실시간 이상 탐지 기술에 대한 투자가 급격히 늘어날 것으로 보입니다. 중장기적으로는 증류 공격의 비용과 난도를 높이는 방향으로 기술 경쟁이 전개될 가능성이 큽니다.

시나리오 3: 중국 AI의 독자 생태계 가속화 (확률 60%)

미국 AI 모델 접근이 더 어려워질수록, 중국 AI 기업들이 자체 훈련 데이터 생성·합성 데이터 활용·독자 모델 개발에 더 강한 압력을 받게 됩니다. 단기적으로는 우회 기술을 고도화하겠지만, 중장기적으로는 미국 모델 의존도를 낮추는 방향으로 전략이 이동할 가능성이 있습니다.

8. 실무 의사결정 가이드

AI API를 제공·판매하는 기업이라면

점검 질문	Yes라면 우선 조치
지역별 API 접근 제한 정책이 있는가?	프록시·VPN 우회 탐지 체계 보완
계정 생성 시 신원 검증 강도가 충분한가?	교육·연구 계정 인증 절차 강화
동시 다계정 이상 트래픽 탐지가 작동하는가?	하이드라 클러스터 패턴 감지 로직 도입
업계 정보 공유 채널에 참여하고 있는가?	AI 보안 인텔리전스 공유 네트워크 가입

AI 정책·전략을 담당하는 기업이라면

점검 질문	Yes라면 우선 조치
사용 중인 AI API의 지역 제한 정책을 파악하고 있는가?	공급망 내 AI 서비스 접근 조건 점검
AI 칩 수출 규제 강화 시 조달 계획이 있는가?	멀티 벤더·오픈소스 병행 전략 검토
현재 AI 서비스 제공자의 ToS 변경을 모니터링하는가?	주요 AI 제공사 정책 변경 자동 알림 설정

9. 과대평가하지 말아야 할 것들

위험 1: "이번 폭로로 증류 공격이 종식된다"는 낙관

구조적 취약점이 해소되지 않는 한 공격은 계속될 가능성이 있습니다. Anthropic의 탐지 기술이 발전하는 만큼 공격자도 탐지 회피 전략을 고도화할 것입니다. 이번 폭로는 종전 선언이 아니라 공개적 군비 경쟁의 시작점에 가깝습니다.

위험 2: "Anthropic·OpenAI의 동기가 순수하다"는 가정

이번 공개에는 정치적 목적이 있다는 해석이 복수의 매체에서 제기됩니다. 칩 수출 규제 강화라는 정책 목표와 이익이 일치하는 기업들의 발표를 순수한 피해 고발로만 읽는 것은 맥락을 놓치는 해석입니다. 양면을 균형 있게 볼 필요가 있습니다.

위험 3: "칩 규제만 강화하면 해결된다"는 단순화

칩 수출 규제는 증류 공격의 규모를 제한할 수 있지만 근본 인센티브를 제거하지는 못합니다. API가 열려 있고 비용 비대칭이 유지되는 한, 규모가 줄어든 형태로 공격은 지속될 가능성이 있습니다.

에필로그: 개방과 보호의 딜레마

AI 업계가 수년간 구축한 개방적 API 생태계는 혁신과 글로벌 확산을 가능하게 했습니다. 그 동일한 개방성이 이번 사건의 구조적 원인입니다. 이 딜레마에 기술적 해법만으로 답하기 어렵습니다.

규제, 기술 방어, 외교, 업계 자율 규범—이 네 가지가 동시에 움직여야 하는 다층 문제입니다. 한 층이 강화되면 다른 층에 압력이 옮겨갑니다.

3편에서는 이 구조 안에서 AI 모델 보호 방식이 어떻게 바뀔지, 기업과 정책 입안자가 어떤 선택지를 갖고 있는지를 살펴봅니다.

핵심 실행 요약

역할	즉시 확인 항목	6개월 내 점검 항목
AI API 제공 기업	지역별 접근 제한 + 계정 인증 강도 점검	하이드라 클러스터 탐지 로직 개발
AI 도입 기업 전략팀	현재 AI 공급사 ToS·지역 정책 재검토	멀티 벤더 전략 및 오픈소스 대안 평가
AI 정책 담당자	미국 AI 칩 수출 규제 법안 동향 파악	자사에 미치는 규제 시나리오별 영향 분석
법무·컴플라이언스	AI 서비스 계약 내 ToS 위반 리스크 조항 확인	AI 공급망 실사(Due Diligence) 체계 수립

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. API를 전면 비공개로 전환하면 해결되나요?▾

API를 완전히 닫으면 증류 공격 표면은 줄어들지만, 비즈니스 모델 자체가 무너집니다. 현실적인 방향은 접근 조건 강화(지역 제한, 신원 인증, 사용 목적 확인)와 모니터링 기술을 동시에 고도화하는 것입니다. 이미 Anthropic도 '완전 차단'이 아닌 '탐지와 방어 강화'를 공식 방향으로 선택했습니다.

Q2. 오픈소스 AI 모델은 이 논쟁과 무관한가요?▾

직접적인 증류 공격 표면은 아닙니다. 그러나 이번 논쟁이 AI 규제 강화로 이어질 경우, 오픈소스 모델도 규제 범위에 포함될지 여부가 별도 쟁점이 될 수 있습니다. 현재로서는 오픈소스 생태계가 상대적 반사이익을 얻는 국면입니다.

Q3. 중국 정부는 자국 기업의 증류 관행을 알고 있을까요?▾

공식 확인된 사실은 없습니다. 그러나 중국 정부가 자국 AI 기업의 경쟁 우위 확보 행위에 제동을 걸 동기가 없다는 점은 구조적으로 명확합니다. 이번 사건은 한 기업의 일탈이라기보다 미중 기술 경쟁 구도 안에서 발생한 구조적 현상으로 보는 해석이 설득력을 얻고 있습니다.

Q4. 두 회사(Anthropic·OpenAI)가 동시에 공개한 것이 담합 아닌가요?▾

정보를 공유하거나 동시에 로비 활동을 하는 것이 법적 담합의 요건을 충족하려면 가격이나 시장 분할 등 반경쟁 행위가 있어야 합니다. 정보 공개 및 정책 로비 자체는 통상적인 기업 활동 범주입니다. 다만 의도적 조율이 있었는지 여부는 확인되지 않았습니다.

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시리즈 안내

1편 (2026-02-25): 수법·기술 — 어떻게 했나

2편 (현재): 구조·경쟁 — 왜 가능했나 (미중 AI 경쟁의 회색지대)

3편 (예정 2026-02-27): 규제·미래 — AI 모델 보호 방식은 어떻게 바뀌는가

업데이트 기준

본문 기준 시점: 2026-02-26 (KST)
업데이트 주기: 주요 입법·규제 진전 발생 시
다음 예정 리뷰: 2026-03-15

참고 링크

Anthropic 공식 발표: https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks
TechCrunch: https://techcrunch.com/2026/02/23/anthropic-accuses-chinese-ai-labs-of-mining-claude-as-us-debates-ai-chip-exports/
CNBC: https://www.cnbc.com/2026/02/24/anthropic-openai-china-firms-distillation-deepseek.html
Rest of World: https://restofworld.org/2026/openai-deepseek-distillation-dispute-us-china/
Vision Times (OpenAI 서한): https://www.visiontimes.com/2026/02/13/openai-warns-congress-that-deepseek-is-illegally-distilling-us-ai-models.html