미국과 중국 간의 AI 경쟁이 격화되는 가운데, 오픈아이디(OpenAI)는 최근 미국 의회에 제출한 각서에서 중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)가 "증류(distillation)" 기술을 이용해 미국 최고 AI 모델의 결과물을 부당하게 클레임 자사의 R1 챗봇을 학습시켰다고 비난했습니다. 오픈아이디는 이러한 행위가 "무임승차"에 해당하며, 미국 기업의 상업적 이익뿐 아니라 국가 안보 및 기술 프라이버시까지 위협한다고 주장했습니다.
OpenAI: DeepSeek은 방어 체계를 우회하기 위해 "증류 기술"을 사용합니다.
블룸버그 보도에 따르면, 오픈AI는 미국 하원 중국 공산당 특별위원회에 제출한 메모에서 딥시크가 최첨단 미국 AI 모델의 출력 결과를 학습하기 위해 이른바 "증류(distillation)" 기법을 사용함으로써 자사의 R1 챗봇 기능을 향상시킨다고 밝혔습니다.
증류(Distillation)는 인공지능 분야에서 흔히 사용되는 학습 방법으로, 작은 모델이 큰 모델의 출력값을 학습하도록 하여 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 그러나 OpenAI는 DeepSeek이 플랫폼 보호 메커니즘을 우회하기 위해 "새롭고 은밀한 접근 방식"을 사용했다고 밝혔습니다. 이러한 접근 방식에는 제3자 라우터를 통한 소스 코드 숨김, 승인되지 않은 리셀러를 통한 서비스 접근, 그리고 미국 모델에서 대량 의 출력값을 프로그램적으로 획득하는 행위 등이 포함됩니다.
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미국에서는 무료 모델들이 AI 유료 비즈니스 모델에 영향을 미치고 있습니다.
오픈아이얼은 내부 메모를 통해 데이터 증류가 계속 확산될 경우 미국 AI 기업들의 경쟁 우위가 약화될 수 있다고 경고했습니다. 오픈아이얼과 앤스로픽을 비롯한 여러 기업들은 최근 몇 년간 해시레이트 인프라 구축에 수십억 달러를 투자했으며, 구독 또는 기업 서비스 형태로 요금을 부과하고 있습니다.
반면, DeepSeek과 대부분의 중국 모델은 저가 또는 거의 무료에 가까운 가격 모델을 채택하고 있습니다 . 만약 첨단 기능을 증류 기술을 통해 더 낮은 비용으로 복제할 수 있다면, 이는 AI 비즈니스 모델의 경쟁 구조를 바꾸고 미국 기업의 시장 점유율을 더욱 축소시킬 수 있습니다.
국가 안보와 반도체 수출 문제가 주요 쟁점으로 부상하고 있다.
오픈아이언은 상업적 고려 사항 외에도 딥시크 챗봇이 대만이나 톈안먼 사건과 같은 주제에 대해 콘텐츠를 검열하는 점, 그리고 증류 과정에서 보안 메커니즘이 약화되어 생물학적 또는 화학적 응용 분야와 같은 리스크 영역이 악용될 가능성이 높아질 수 있다는 점 등 국가 안보 문제도 메모에서 언급했습니다.
미국 정치권은 이에 대해 강하게 반발했으며, 앞서 언급한 위원회의 위원장인 존 물레나르는 이를 중국의 "훔치고, 모방하고, 억압하는" 전략의 전형적인 전술이라고 비난했습니다.
게다가 과거 중국에 판매되었던 엔비디아의 H800 칩 또한 논란의 중심에 섰습니다. 딥시크가 제3자를 통해 관련 하드웨어 자원을 확보했는지 여부를 조사하는 미국 정부의 움직임은 이번 기술 분쟁을 반도체 수출 통제 문제와 얽히게 만들었습니다.
( 딥시크의 폭발적인 성장 이후 1년, 중국의 AI 모델 개발은 어떻게 진전되었을까? )
인공지능 경쟁이 점점 더 치열해지고 있다.
하원 수출통제감독소위원회 위원장을 역임했던 마이클 맥콜은 "딥시크 사건은 중국 공산당에 첨단 반도체 칩을 판매하는 것의 위험성을 일깨워주는 경종 역할을 해야 한다"고 말했다.
중국은 상대적으로 성능이 떨어지는 엔비디아 칩을 사용하여 세계에서 가장 앞선 오픈 소스 모델을 개발했습니다. 만약 그들이 H200 칩과 같은 더 발전된 하드웨어를 가졌다면 어떤 일을 해낼지 생각만 해도 소름이 끼칩니다.
이번 논란은 더 이상 한 회사 간의 기술적 분쟁에 그치지 않고, 인공지능 산업 내부 경쟁과 지정학적 책략을 보여주는 축소판이라는 점이 분명해졌습니다. 생성형 인공지능 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라, 모델 개발 능력, 칩 공급, 그리고 규제 프레임 둘러싼 중국과 미국의 경쟁은 더욱 심화될 가능성이 높습니다.
"OpenAI, DeepSeek의 '무임승차' 혐의 제기! 미국 AI 기술을 훔쳐 자체 모델 학습에 사용"이라는 제목의 이 기사는 ChainNews ABMedia 에 처음 게재되었습니다.
