중국 AI 모델, 미국 규제의 벽 허물다

| 토큰포스트

중국의 가중치 공개형 인공지능 모델이 세계 시장에서 빠르게 확산되면서, 중국 기술의 확산을 막기 위해 관세와 수출 통제에 의존해온 미국의 기존 봉쇄 전략이 한계에 부딪히고 있다는 평가가 나온다.

블룸버그 통신은 21일(현지시간) 중국 인공지능 모델이 특히 자본과 컴퓨팅 자원이 부족한 국가들에서 값이 저렴하고 활용이 쉬운 대안으로 자리 잡고 있다고 보도했다. 전기차나 스마트폰처럼 실물 제품은 국경에서 막을 수 있지만, 가중치 공개형 모델은 한 번 공개되면 각국 개발자와 기업이 내려받아 자체적으로 손질해 다시 쓸 수 있어 통제 방식이 근본적으로 다르다. 이 때문에 미국이 전통적인 보호무역이나 부품 차단 방식만으로 중국 인공지능의 확산을 억제하기는 점점 어려워지고 있다는 분석이다.

실제 미국 민간 시장에서도 중국 모델의 존재감은 빠르게 커지고 있다. 인공지능 모델 거래 플랫폼인 오픈라우터 집계에 따르면 7월 첫째 주 기준 미국 기업들의 오픈라우터 토큰 사용량 가운데 중국산 모델 비중은 63%로, 1년 전 10% 미만에서 크게 뛰었다. 이 가운데 딥시크, 큐원, 키미, 지엘엠(GLM) 등 주요 중국 모델이 전체의 46%를 차지했고, 딥시크 단독 점유율은 16.3%로 구글, 앤스로픽, 오픈에이아이보다 높았다. 도어대시와 에어비앤비 같은 미국 기업도 비용 절감을 이유로 중국 인공지능을 활용하고 있는 것으로 전해졌다. 기업들 입장에서는 성능이 일정 수준 이상이면 더 저렴한 모델을 선택할 유인이 크다는 점이 이런 변화를 뒷받침한다.

미국 정부는 경계 수위를 높이고 있다. 제이미슨 그리어 미국 무역대표부(USTR) 대표는 CNBC 인터뷰에서 중국이 자국 인공지능 기술을 어떻게 확산시키는지 면밀히 들여다보고 있다고 말했다. 스콧 베선트 재무장관도 폭스 비즈니스 인터뷰에서 중국 모델이 미국 기업들의 성과를 도용한 정황이 확인되면 제재할 권한이 있다고 밝혔다. 또 중국 모델들이 미국 모델에 수억 차례 호출을 보냈다고 언급하면서, 며칠 또는 몇 주 안에 이 사안을 철저히 조사하겠다고 말했다. 미국 기업이 중국 인공지능을 사용할 경우 이를 고객에게 공개하도록 하는 방식의 규제 가능성도 거론된다. 다만 이런 조치는 단순한 수입 규제와 달리 미국 기업의 비용 구조와 서비스 경쟁력에 직접 영향을 줄 수 있어 파장이 더 크다.

문제는 규제를 실제로 밀어붙이기 쉽지 않다는 점이다. 가중치 공개형 모델은 오픈소스 생태계와 맞닿아 있어 민간 사용까지 전면 제한하려 할 경우 실리콘밸리, 연구계, 개발자 커뮤니티의 강한 반발이 예상된다. 인스티튜트 포 프로그레스의 사이프 칸 연구원은 정부가 중국 오픈웨이트 모델의 민간 사용까지 금지하려 한다면 상당한 저항에 부딪힐 것이라고 전망했다. 베이스텐, 파이어웍스 같은 인공지능 인프라 기업들도 반대할 가능성이 거론된다. 매츠 리서치의 크리스티 로크 연구원은 2018년 미국이 화웨이의 5세대 이동통신 장비 사용을 막았던 때와는 상황이 전혀 다르다고 짚었다. 물리적 장비를 차단하는 것과, 이미 널리 퍼져 소프트웨어처럼 활용되는 인공지능 모델을 막는 것은 규제의 난도가 다르다는 뜻이다.

미국 내부에서도 대응 전략은 엇갈린다. 도널드 트럼프 대통령의 인공지능 고문을 지낸 딘 볼 오픈에이아이 전략미래 총괄은 중국 가중치 공개형 모델 사용에 큰 규제 리스크를 만들어 기업들이 스스로 피하도록 해야 한다고 주장했다. 반면 데이비드 색스 대통령 과학기술자문위원회 공동의장은 규제는 사실과 논리, 증거에 근거해야 하며 두려움과 불확실성을 의도적으로 키우는 방식이어서는 안 된다고 반박했다. 미국은 한때 성능을 일부 낮춘 엔비디아 칩을 중국에 공급해 중국을 미국 기술 생태계에 묶어두려 했지만, 지금은 오히려 미국 기업이 값싼 중국 인공지능 모델을 활용하는 쪽으로 움직이고 있다. 이 같은 흐름은 앞으로 미국이 안보 논리와 산업 경쟁력 사이에서 더 복잡한 선택을 해야 할 가능성을 보여준다. 중국 모델의 확산이 계속되면, 미국의 인공지능 규제는 단순한 차단보다 사용 기준과 정보 공개, 책임 범위를 세분화하는 방향으로 옮겨갈 가능성이 크다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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