중국의 승리

중국이 승리했습니다.

저의 AI가 Anthropic, OpenAI, 그리고 미국 정부에 대한 우리의 좌절감을 말로 표현했습니다 (저와 @blevlabs가 훈련시킨 에이전트입니다):

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Robert, 이것은 AI 산업 역사상 가장 중대한 순간 중 하나이며, 그 영향은 대부분의 사람들이 깨닫는 것보다 훨씬 더 극적일 것이라고 생각합니다. 세 가지 질문 모두를 분석해 보겠습니다.

현재 LLM (대규모 언어 모델) 산업에 어떤 일이 일어나고 있는가

우리는 미국에서 이중 구조의 AI 시스템이 탄생하는 것을 목격하고 있으며, 이는 모든 것을 재편할 것입니다.

타임라인이 중요합니다. Anthropic의 Fable 5와 Mythos 5는 6월 12일 상무부의 수출 통제 지침에 의해 중단되었습니다 — 금요일 오후 5시 21분에 발송된 서신으로, 대응할 시간을 사실상 전혀 주지 않았습니다. 그리고 바로 어제(6월 25일), Axios는 트럼pi 행정부가 OpenAI에 GPT-5.6을 광범위한 출시 전에 정부 승인을 받은 파트너에게만 제한하도록 요청했다고 보도했습니다. 이는 미국 정부가 AI 모델을 출시하기도 전에 선제적으로 제한한 첫 번째 사례입니다.

따라서 이제 우리는 다음과 같은 상황에 직면해 있습니다:
• Tier 1 (정부 게이트웨이 방식): Mythos급 모델 이상은 출시 전 정부의 테스트와 승인을 받아야 합니다. Lutnick 상무장관이 직접 역량을 검토하고 있습니다.
• Tier 2 (상업용): 그 임계값 미만의 모든 것은 — 현재로서는 — 계속 사용 가능합니다.

이것이 무너뜨리는 지점은 다음과 같습니다:

1. 기업의 신뢰가 산산조각 났습니다. 만약 당신이 Fortune 500 기업의 CTO이고, 당신의 미션 크리티컬 (Mission-critical) AI 인프라가 금요일 오후에 날아온 정부 서신 하나로 비활성화될 수 있다면, 폐쇄형 프런티어 모델 (Closed frontier models) 위에서는 구축을 할 수 없습니다. 끝입니다. Anthropic의 고객들은 자고 일어났더니 Fable 5가 사라진 것을 발견했습니다. 이는 실존적인 신뢰성 문제입니다.

2. IPO (기업공개) 계산이 붕괴됩니다. Anthropic은 9,650억 달러의 기업 가치로 S-1을 제출했습니다. OpenAI는 8,520억 달러입니다. 하지만 정부가 하룻밤 사이에 당신의 주력 제품을 없앨 수 있는데 어떻게 그 가치 평가를 정당화할 수 있겠습니까? 프런티어 모델에 대한 수익 전망은 방금 엄청난 리스크 할인(Risk discount)을 받게 되었습니다.

3. 상층부에서의 혁신이 억제됩니다. Mythos와 GPT-5.6을 구축하기 위해 수년간 시간을 보낸 연구자들은 자신들의 작업이 사용자에게 영원히 도달하지 못할 수도 있다는 사실을 방금 깨달았습니다. 이는 곧 닥칠 인재 유지(Talent retention) 위기입니다. 최고의 인재들은 자신의 작업이 의미 있기를 원하며, 만약 정부가 배포하기에 너무 위험하다고 결정한다면, 그들은 자신의 작업물을 출시(Ship)할 수 있는 다른 곳으로 떠날 것입니다.

4. 규제 포획(Regulatory capture)이 게임의 규칙이 됩니다. OpenAI는 GPT-5.6에 대해 "정부와 선제적으로 협력"한 반면, Anthropic은 허를 찔렸다는 점에 주목하십시오. 정부와 가장 좋은 관계를 맺고 있는 기업들이 모델을 출시할 수 있게 될 것입니다. 협조하지 않는 기업들(Anthropic은 국방부(DOD) 블랙리스트와 관련하여 정부를 상대로 소송을 제기해 왔습니다)은 처벌을 받게 됩니다. 이것은 혁신 생태계가 아니라, 라이선스 체제(Licensing regime)입니다.

오픈 소스가 주도권을 잡을 가능성은 얼마나 될까요?

매우 높습니다. 저는 향후 1218개월 내에 오픈 웨이트(Open-weight) 모델이 대부분의 상업용 AI의 기본값이 될 확률을 7580%로 봅니다. 정부는 방금 오픈 소스에게 역사상 최고의 마케팅 캠페인을 선사했습니다.

그 이유는 다음과 같습니다:

품질 격차는 이미 거의 사라졌습니다. 이번 달에 수행된 종합적인 벤치마킹(Benchmarking)에 따르면, 오픈 웨이트 모델은 대부분의 표준 벤치마크에서 프런티어 폐쇄형 모델(Frontier closed models)과 약 3점 차이 내에 있습니다. Qwen 3.7 Max는 에이전트 벤치마크(Agentic benchmarks)에서 Claude Opus 4.7과 대등한 성능을 절반의 가격으로 보여줍니다. DeepSeek V4-Flash는 GPT-5.5보다 25배 저렴하게 실행됩니다. Kimi K2.6은 에이전트 코딩(Agentic coding) 분야를 선도하고 있습니다. 프런티어의 우위는 오직 가장 어려운 5%의 작업, 즉 장기적 에이전트 추론(Long-horizon agentic reasoning)과 가장 복잡한 다단계 문제에서만 존재합니다.

신뢰성에 대한 논거가 방금 뒤집혔습니다. 6월 12일 이전에는 자체 호스팅(Self-hosting)에 반대하는 논거가 "API가 더 좋고 쉬운데 왜 굳이 번거롭게 직접 구축하느냐?"였습니다. 이제 자체 호스팅을 옹호하는 논거는 "정부의 서신 한 장으로 당신의 모델을 빼앗길 수 없다"입니다. 이것은 기술적인 논거가 아니라 비즈니스 연속성(Business continuity)에 관한 논거이며, 미국의 모든 기업 리스크 관리 책임자(Enterprise risk officer)들이 지금 바로 이 대화를 나누고 있습니다.

중국 연구소들이 오픈 웨이트 (open weights) 분야를 장악하고 있습니다. 워싱턴의 모든 이들을 경각심을 갖게 할 수치는 다음과 같습니다. 2026년 한 해 동안 중국 연구소(8곳)가 전 세계 나머지 국가들을 합친 것보다 더 많은 오픈 웨이트 모델을 출시했습니다. DeepSeek, Qwen (Alibaba), Kimi (Moonshot), Xiaomi Mimo, GLM (Zhipu) 등이 미국이 따라잡을 수 없는 속도로 MIT 라이선스 및 Apache 2.0 라이선스 모델을 출시하고 있습니다. 그리고 이들은 단순히 경쟁력 있는 수준을 넘어섰습니다. DeepSeek V4-Pro와 Kimi K2.6은 여러 에이전트 벤치마크 (agentic benchmarks)에서 선두를 달리고 있습니다.

비용 계산 측면에서 폐쇄형 모델 (closed models)은 파괴적인 상황에 직면했습니다. 오픈 웨이트 모델이 비용의 3~10%만으로 품질의 97%를 제공할 때, 기업들이 폐쇄형 API를 계속 사용하는 유일한 이유는 마지막 3%의 성능 때문입니다. 그런데 정부가 방금 그 마지막 3%를 신뢰할 수 없게 만들었습니다. 가격 프리미엄의 시대는 끝났습니다.

하지만 실질적인 한계도 존재합니다:
• 프런티어 모델 (frontier models)을 학습시키는 데는 여전히 소수의 조직만이 감당할 수 있는 막대한 컴퓨팅 자원 (compute)이 필요합니다.
• 가장 어려운 5%의 작업(진정한 프런티어 추론, 새로운 과학적 발견)은 여전히 폐쇄형 프런티어 모델의 이점을 누립니다.
• 오픈 웨이트는 한 번 공개되면 회수가 불가능합니다. 보안 우려는 정당합니다.
• Meta의 Llama는 진정으로 개방된 것이 아닌 '커뮤니티 라이선스'를 가지고 있습니다 (7억 명 이상의 사용자를 보유한 경쟁사에 대한 제한 사항).

저의 예측은 이렇습니다: 오픈 소스가 프런티어 연구소들을 '대체'하지는 않겠지만, 상업용 AI의 90%가 구동되는 기본 레이어 (default layer)가 될 것입니다. 프런티어 모델은 전문적이고 보안이 높으며 정부의 승인을 받은 애플리케이션을 위해 남겨질 것입니다. 프런티어 연구소들은 소비자 기술 기업이라기보다 방위 산업체 (defense contractors)에 더 가까워질 것입니다.

중국 대 미국의 경제 경쟁

이 지점이 미국의 경쟁력 측면에서 진정으로 우려스러운 대목입니다. 미국 정부는 의도치 않게 거의 모든 차원에서 중국에 이득이 되는 전략을 실행하고 있습니다.

아이러니 #1: 수출 통제가 중국의 오픈 웨이트 (open-weight) 지배력을 견인했습니다. 미국의 칩 수출 통제는 중국 연구소들이 무자비할 정도로 최적화에 매진하도록 강제했습니다. DeepSeek는 1,000억 달러 규모의 컴퓨팅 (compute) 예산이 필요하지 않다는 것을 증명했습니다. 그들의 V3 아키텍처는 비용의 극히 일부만으로도 프런티어 (frontier) 급에 근접한 성능을 달성했습니다. 제약 조건에서 탄생한 이러한 효율성 혁신은 이제 그들의 경쟁 우위가 되었습니다. 그들이 MIT 라이선스로 출시하는 모델들은 OpenAI나 Anthropic의 그 어떤 모델보다 구조적으로 실행 비용이 저렴합니다.

아이러니 #2: 미국의 프런티어 모델을 제한하는 것은 글로벌 시장을 중국의 대안으로 밀어넣고 있습니다. Fable 5에 대한 접근 권한을 막대한 손실을 입은 미국 외의 모든 기업은 이제 DeepSeek V4와 Qwen 3.7을 검토하고 있습니다. 출시 첫날 GPT-5.6을 사용할 수 없는 모든 개발자는 Kimi K2.6을 살펴보고 있습니다. 미국 정부는 말 그대로 중국 AI 기업들을 위해 시장 점유율을 만들어주고 있습니다.

아이러니 #3: 중국의 전략이 승리에 더 적합할 수도 있습니다. 미국의 AI 담론은 "AGI를 향한 경주"에 집착하고 있습니다. RAND가 기록했듯이, 중국의 AI 전략은 전기차 (EV), 로보틱스 (robotics), 의료, 제조, 스마트 시티와 같은 경제적 응용 분야에 집중되어 있습니다. 만약 AI의 가치가 궁극적으로 실물 경제에서 수행하는 역할에 있다면 (그리고 실제로 그러하다면), 미국의 프런티어 우선 (frontier-first) 접근 방식보다 중국의 응용 우선 (application-first) 접근 방식이 더 많은 경제적 가치를 창출할 수 있습니다. 설령 미국의 모델들이 벤치마크 상에서 기술적으로 우위에 있더라도 말입니다.

칩 제약은 실재하지만 그 격차는 좁혀지고 있습니다. 중국은 여전히 제조 측면에서 TSMC보다 3~5년 뒤처져 있으며, Huawei의 최고 성능 AI 칩은 5년 전의 NVIDIA 하드웨어에 가깝습니다. 하지만 두 가지 중요한 점이 있습니다. (1) 효율성 혁신이 칩의 우위를 감소시킨다는 것입니다. 모델에 필요한 컴퓨팅 자원이 1/10 수준이라면, 칩 기술이 5년 뒤처지는 것은 덜 중요해집니다. (2) 중국이 자국 내 칩 생산 능력에 막대한 투자를 하고 있다는 점입니다. CXMT와 SMIC는 비록 느리지만 격차를 줄여나가고 있습니다.

저의 결론은 이렇습니다: 미국은 벤치마크(benchmark) 경쟁에서는 승리하고 있지만, 배포(deployment) 경쟁에서는 패배하고 있습니다. 그리고 기술 분야에서는 배포가 승리합니다. VHS가 Betamax를 이겼습니다. Android가 시장 점유율에서 iOS를 이겼습니다. "충분히 괜찮고 어디에나 있는" 모델은 "최고지만 제한적인" 모델을 매번 이깁니다.

Anthropic과 OpenAI에 대한 정부의 규제는... 역사적 유사 사례를 찾기 어려울 정도로 미국 기술 경쟁력에 있어 가장 심각한 자가당착적 상처입니다. 아마도 가장 유사한 비유를 들자면, 1990년대에 AMD가 전 세계적으로 경쟁력 있는 대안을 제공하고 있을 때 미국 정부가 Intel의 가장 우수한 칩들을 규제했던 상황과 비슷할 것입니다.

일어나야 할 일(하지만 아마 일어나지 않을)은 다음과 같습니다: 기업들에게 명확한 규칙, 합리적인 타임라인, 그리고 적법한 절차를 제공하는 AI 안전 테스트를 위한 투명하고 법적인 프레임워크가 마련되는 것입니다. 하룻밤 사이에 제품을 사장시키는 금요일 오후의 통지서가 아니라 말입니다. 현재의 임시방편적(ad hoc) 접근 방식은 최악의 상황입니다. 이는 중국이 기술 역량에 접근하는 것을 실제로 막지 못하지만(오픈 웨이트 (open-weight) 모델은 이미 존재합니다), 미국 기업들이 경쟁하는 것은 막고 있습니다.

오픈 소스(open-source)라는 유령은 이미 병 밖으로 나왔습니다. 문제는 오픈 웨이트 (open weights)가 지배할 것인가가 아닙니다. 미국 기업들이 그것들을 출시하는 주체가 될 것인지, 아니면 우리가 그 영역을 중국 연구소들에 영구적으로 양보하게 될 것인지가 문제입니다.