미국이 중국 AI 여섯 곳을 실명으로 지목했습니다 — 차단하지 말고 조용히 품질을 낮추라는 권고

미국 국가안보국과 사이버보안·인프라보안국, 그리고 연방수사국이 9월 8일 합동 권고문을 냈습니다. 중국 AI 회사 여섯 곳을 실명으로 지목했습니다.

내용은 이들이 2024년 말부터 미국 최전선 AI 모델에서 능력을 조직적으로 빼내 왔다는 것입니다. 규모를 산업적이라고 표현했습니다.

그런데 권고문에서 가장 눈에 띄는 대목은 지목이 아니라 대응책입니다. 미국 정부는 AI 회사들에게 의심 계정을 차단하지 말고, 조용히 답변 품질을 떨어뜨리라고 권했습니다.

미국 세 기관이 중국 AI 회사 여섯 곳을 지목했습니다

합동 사이버보안 권고문은 2026년 9월 8일에 공개됐습니다.

지목된 회사는 딥시크, 문샷AI, 알리바바, 미니맥스, 스텝펀, 지에이아이 여섯 곳입니다.

세 기관은 이들의 활동을 공격적이고 악의적이며 표적화된 것으로 규정했습니다.

합동 권고문 AA26-251A

권고문에는 AA26-251A라는 문서 번호가 붙었습니다. 사이버보안·인프라보안국 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.

이 형식은 원래 해킹 조직이나 악성코드를 경고할 때 쓰이던 것입니다.

AI 모델을 빼내는 행위에 같은 형식이 적용된 것은 이례적입니다. 이 문제를 안보 사안으로 본다는 뜻입니다.

NSA와 CISA와 FBI가 함께 냈습니다

국가안보국은 신호 정보를, 사이버보안·인프라보안국은 국내 기반 시설 보호를, 연방수사국은 수사를 담당합니다.

세 기관이 이름을 함께 올렸다는 것은 각자 다른 경로로 모은 정보가 같은 결론을 가리켰다는 의미입니다.

기관 하나가 단독으로 내는 경고보다 무게가 큽니다.

지목된 여섯 회사

딥시크는 적은 비용으로 높은 성능을 냈다고 알려지며 2025년 초에 크게 주목받은 회사입니다.

알리바바는 큐원 계열 모델을, 문샷AI는 키미 계열을 만듭니다. 미니맥스는 영상과 음성 생성으로 알려져 있습니다.

스텝펀과 지에이아이는 상대적으로 덜 알려졌지만 모두 중국의 주요 AI 개발사입니다.

증류가 무엇인가

증류는 큰 모델이 내놓은 답을 모아 작은 모델에게 배우게 하는 방법입니다. 영어로는 디스틸레이션이라고 부릅니다.

선생 모델과 학생 모델이라는 표현을 씁니다. 학생이 선생의 답을 흉내 내며 성능을 따라잡습니다.

원래는 정당한 기술입니다. 자기 모델을 작게 만들 때 널리 쓰입니다. 문제는 남의 모델을 선생으로 삼았을 때입니다.

왜 증류가 지름길이 되는가

최전선 모델을 처음부터 만들려면 막대한 계산 자원과 데이터, 그리고 시행착오가 필요합니다.

그런데 이미 잘 만들어진 모델에게 질문을 던져 답을 모으면, 그 시행착오의 결과만 골라 담을 수 있습니다.

특히 추론 과정처럼 만들기 어려운 능력일수록 지름길의 효과가 큽니다. 권고문이 지적한 지점이 바로 여기입니다.

2024년 말부터라는 기간

권고문은 이 활동이 적어도 2024년 말부터 이어졌다고 밝혔습니다.

2년 가까운 기간입니다. 한두 번의 시도가 아니라 지속된 작업이라는 뜻입니다.

이 기간은 중국 모델들이 성능 순위표에서 빠르게 올라온 시기와 겹칩니다.

수십억 토큰이라는 규모

권고문은 수백만 건의 질의를 통해 수십억 토큰을 뽑아냈다고 밝혔습니다.

토큰은 모델이 글을 다루는 최소 단위입니다. 한국어로는 대략 한두 글자에 해당합니다.

수십억 토큰이면 책 수만 권 분량입니다. 개인이 손으로 모을 수 있는 양이 아닙니다.

대상이 된 미국 모델 네 가지

권고문이 지목한 대상은 앤스로픽의 클로드, 오픈AI의 지피티, 구글의 제미나이, 그리고 xAI의 그록입니다.

미국의 주요 최전선 모델이 모두 포함됐습니다.

특정 회사 한 곳을 노린 것이 아니라 최전선 모델 전반을 대상으로 삼았다는 뜻입니다.

딥시크가 겨냥한 것

권고문에 따르면 딥시크는 추론 능력, 에이전트 기능, 특정 분야에 맞춘 최적화를 표적으로 삼았습니다.

대상 모델로는 지피티-4, 지피티-5, 그리고 여러 버전의 클로드가 거론됐습니다.

이렇게 모은 것을 자사 모델인 R1과 V3를 학습시키는 데 썼다는 것이 권고문의 주장입니다.

알리바바와 큐원 계열

알리바바는 산업적 규모의 증류를 활용해 큐원 계열 모델의 성능을 끌어올렸다고 권고문은 지적했습니다.

큐원은 알리바바가 만드는 대형 언어 모델 계열입니다. 최근 성능 순위표에서 자주 이름이 오릅니다.

알리바바는 클라우드 사업도 크게 하고 있어, 단일 연구소가 아니라 대형 기업이 지목됐다는 점이 무게를 더합니다.

문샷AI와 키미

문샷AI는 클로드 계열 모델에서 데이터를 뽑아 키미 K3를 학습시켰다는 것이 권고문의 내용입니다.

키미는 긴 문서를 다루는 능력으로 알려진 모델입니다.

특정 모델 이름과 대상 모델 이름을 함께 적었다는 것은 정부가 상당히 구체적인 근거를 갖고 있다는 신호로 읽힙니다.

어떻게 계정을 확보했는가

권고문은 이들이 허위 계정을 만들고 유료 구독을 대량으로 사들였다고 밝혔습니다.

AI 서비스는 대개 지역이나 국적에 따라 이용을 제한합니다. 그 제한을 피하려면 다른 신분이 필요합니다.

즉 기술적 침입이 아니라 정상적인 이용 창구를 대량으로 사들이는 방식이었다는 점이 이 사안의 특징입니다.

프록시와 중계소라는 우회로

또 하나의 수법은 프록시 라우팅입니다. 접속 경로를 다른 나라를 거치게 만들어 출처를 감추는 방식입니다.

권고문은 이런 경유지를 때로 트랜스퍼 스테이션, 즉 중계소라고 부른다고 적었습니다.

이 구조 때문에 서비스 제공자 입장에서는 어느 계정이 실제 표적인지 가려내기가 어렵습니다.

중국 정부가 알고 있었다는 표현

세 기관은 이 활동이 중국 정부의 인지 아래 이뤄졌을 가능성이 크다고 밝혔습니다.

지시했다거나 자금을 댔다고 단정하지는 않았습니다. 알고 있었다는 표현을 썼습니다.

외교적 파장을 감안한 신중한 표현으로 보입니다. 동시에 민간 기업의 일탈로만 보지는 않는다는 뜻이기도 합니다.

권고문이 제안한 대응책

권고문은 미국 AI 회사들에게 구체적인 대응 방법을 제시했습니다.

답변을 매번 조금씩 다르게 내보내기, 추론 깊이를 제한하기, 같은 정답을 다른 경로로 설명하기, 문체를 일부러 일관되지 않게 만들기가 거기에 포함됩니다.

목적은 하나입니다. 뽑아 간 데이터의 학습 가치를 떨어뜨리는 것입니다.

차단이 아니라 조용히 품질을 떨어뜨리라는 권고

가장 눈에 띄는 대목은 이것입니다. 의심되는 이용자를 성능이 낮은 모델로 몰래 돌리라는 권고입니다.

확실한 악의적 증류로 확인된 경우에는 이용자에게 알리지 않고 답변을 바꿔도 된다고 적었습니다.

즉 문을 닫는 대신 문 안쪽의 물건을 바꿔 두라는 이야기입니다.

왜 차단보다 열화를 권했는가

계정을 차단하면 상대는 차단당한 사실을 즉시 압니다. 그러면 다른 계정으로 방법을 바꿔 다시 시도합니다.

반면 답변이 조금씩 나빠지는 것은 알아채기 어렵습니다. 알아챌 때쯤이면 이미 나쁜 데이터를 상당량 학습한 뒤입니다.

방어하는 쪽이 시간을 벌 수 있다는 계산입니다.

이 권고가 개발자에게 미치는 영향

여기에는 부작용이 따릅니다. 오탐이 생기면 정상 이용자가 이유도 모른 채 나쁜 답변을 받게 됩니다.

특히 여러 나라를 거치는 네트워크를 쓰거나 대량 호출을 하는 정상적인 개발자가 의심 대상이 될 수 있습니다.

AI 서비스의 답변 품질이 이용자마다 다를 수 있다는 가능성 자체가 새로운 논점입니다.

중국 외교부의 반박

중국 외교부는 미국이 근거 없는 비난과 중상을 삼가야 한다고 밝혔습니다.

마오닝 대변인은 중국의 AI 발전이 높은 수준의 기술 자립과 역량의 결과라고 말했습니다.

동시에 양국이 모두 AI 강국이므로 협력을 강화해야 한다는 말도 덧붙였습니다.

중국 상무부의 경고

상무부는 더 강한 표현을 썼습니다. 미국이 AI 산업의 독점을 추구하고 있다고 규정했습니다.

증류를 구실로 중국 기업을 억누른다면 단호한 대응 조치를 취하겠다고 밝혔습니다.

경제 부처가 대응 조치를 언급했다는 것은 무역 쪽 조치를 염두에 뒀을 가능성을 시사합니다.

증류는 흔한 관행이라는 주장

중국 측 반박의 핵심 논리는 증류가 업계에서 흔히 쓰이는 방법이라는 것입니다.

실제로 증류 자체는 기술 문헌에 오래전부터 등장하는 정상적인 기법입니다.

쟁점은 기법 자체가 아니라 남의 모델을 이용약관을 어겨 가며 대규모로 선생으로 삼았는가입니다. 양측이 이 지점에서 갈립니다.

미국 회사들도 하고 있다는 지적

상무부는 미국을 포함한 여러 나라의 AI 회사들도 증류를 쓰고 있다고 지적했습니다.

이 지적은 부분적으로 사실입니다. 자사 모델을 작게 만드는 데 증류를 쓰는 것은 일반적입니다.

다만 자기 모델을 선생으로 쓰는 것과 경쟁사 모델을 몰래 선생으로 쓰는 것은 성격이 다릅니다. 반박이 그 구분을 흐리고 있다는 평가도 있습니다.

정상회담을 앞둔 시점이라는 배경

이번 권고문은 미국과 중국 정상 간 회담이 예정된 시점에 나왔습니다.

여러 매체가 이 시점을 함께 언급했습니다. 협상 국면에서 나온 압박이라는 해석이 가능합니다.

다만 권고문 자체는 기술적 문서이고, 발표 시점의 의도는 확인되지 않았습니다.

아직 확인되지 않은 것들

세 기관이 어떤 증거를 통해 이 결론에 이르렀는지, 권고문에는 구체적으로 나오지 않았습니다.

지목된 여섯 회사는 대부분 즉각적인 입장을 내놓지 않았습니다.

미국 AI 회사들이 실제로 권고안대로 답변을 조정할지, 이미 하고 있는지도 확인되지 않았습니다.

핵심 정리

미국 세 기관이 9월 8일 합동 권고문에서 중국 AI 회사 여섯 곳을 실명으로 지목했습니다. 딥시크, 문샷AI, 알리바바, 미니맥스, 스텝펀, 지에이아이입니다.

2024년 말부터 수백만 건의 질의로 수십억 토큰을 미국 최전선 모델에서 뽑아냈다는 것이 요지입니다. 대상은 클로드, 지피티, 제미나이, 그록입니다.

수법은 해킹이 아니라 허위 계정과 대량 유료 구독, 프록시 경유였습니다.

권고문은 차단 대신 조용한 품질 저하를 권했습니다. 중국은 근거 없는 비난이라며 대응 조치를 예고했습니다.

참고하실 만한 것

AI 서비스에서 답변 품질이 갑자기 달라졌다고 느끼실 때, 앞으로는 여러 원인을 생각해 볼 여지가 생겼습니다. 다만 일반 이용자가 이런 조치의 대상이 될 가능성은 매우 낮습니다.

증류라는 말이 뉴스에 나오면 자기 모델을 줄이는 것인지 남의 모델을 베끼는 것인지를 먼저 구분해 보시면 내용이 훨씬 잘 잡힙니다.

SVIL은 AI 소식을 큰 글씨와 쉬운 설명으로 정리하고 있습니다. 기술 용어는 나올 때마다 풀어서 적고 있습니다.

출처

• China-Based AI Companies Conducting Industrial-Scale Distillation Campaigns Against U.S. AI Companies (AA26-251A) — CISA
• CISA, NSA and FBI Warn of China-Based AI Companies Targeting US AI Models — CISA
• US Says Alibaba, DeepSeek Have Systematically Siphoned AI Models — Bloomberg
• US authorities accuse Chinese AI companies of industrial-scale campaigns to copy American models — Engadget
• China slams US claims of industrial-scale AI theft — Al Jazeera
• Chinese AI firms are siphoning capabilities from American models, CISA warns — Help Net Security
• NSA, CISA, FBI Warn China-Based AI Firms Distill US Frontier Models — Unite.AI
• NSA, FBI, CISA Warn of China AI Distillation Campaigns — ExecutiveGov
• China hits back at US claims of malicious AI distillation ahead of planned Trump-Xi talks — ABC News

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