Anthropic, Alibaba가 자사의 Claude AI 모델에 접근하기 위해 '뻔뻔한' 캠페인을 벌였다고 주장

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최종 업데이트: 2026년 6월 25일

Anthropic은 Alibaba가 자사의 Claude AI 모델에 접근하기 위해 '뻔뻔한(Brazen)' 캠페인을 운영했다고 주장합니다. 이 혐의는 각 단계가 기술적으로는 합법적이지만, 전체를 합치면 명백한 절도에 해당하는 6단계 파이프라인(pipeline)을 설명합니다.

이것은 단순한 기업 간의 분쟁이 아닙니다. 이는 정보 분석가들이 결국 '산업 규모의 모델 세탁 (Model Laundering)'이라고 부르게 될 현상이 공개적으로 기록된 첫 번째 사례로, 기존의 기술 스파이 행위를 마치 수공업처럼 보이게 만들 정도입니다. Wall Street Journal의 보도에 따르면, Anthropic은 Alibaba와 연계된 운영자들이 Claude에 접근하기 위해 조직적인 캠페인을 벌였다고 믿고 있으며, Anthropic은 중국 AI 연구소들이 자사의 기술을 사용하여 자체 모델을 훈련시키고 있다고 언급한 것이 이번이 처음이 아니라고 지적했습니다.

이 기사를 다 읽을 때쯤이면 여러분은 정확한 추출 메커니즘, Anthropic이 이를 탐지하는 방법, Claude를 합법적으로 사용하는 데 드는 비용, 그리고 왜 모든 프런티어 연구소(frontier lab)의 해자(moat)가 방금 체(sieve)처럼 변해버렸는지 이해하게 될 것입니다. 개발자들을 위해, 우리는 또한 전반에 걸쳐 AI 에이전트 (AI agents) 및 프로덕션 에이전트 시스템(production agentic systems)과 이 흐름을 연결합니다.

모델 세탁 (Model Laundering) 파이프라인: 프런티어 역량이 API 접근을 통해 어떻게 추출되어 국내에서 통제되는 모델로 재인코딩될 수 있는지. 출처

명명된 프레임워크 (Coined Framework)

모델 세탁 파이프라인 (Model Laundering Pipeline) — 국가 인접 AI 연구소들이 중간 API 운영자, 합성 데이터 생성 (synthetic data generation), 그리고 증류 (distillation) 기술을 사용하여 독점적인 프런티어 모델 (frontier model)의 역량을 추출하고 이를 자국이 통제하는 오픈 웨이트 (open-weight) 모델로 재인코딩함으로써 원본 지식재산권 (IP) 출처를 은폐하는 구조화된 다단계 프로세스

이는 각 API 호출 시 기술적으로 허용되는 범위와 수백만 번의 호출을 통해 집합적으로 달성되는 결과 사이의 시스템적 격차를 명명한 것입니다. 각 단계는 일반적인 사용처럼 보이지만, 그 총합은 부인 방지 (deniability) 기능이 내장된 역량 탈취입니다.

발표 내용: 공식 혐의, 날짜 및 출처

핵심 사실: Anthropic은 Alibaba와 연계된 운영자들이 자사의 Claude AI 모델에 불법적으로 접근하기 위해 '뻔뻔한' 캠페인을 벌였다고 공개적으로 비난했으며, 이는 The Wall Street Journal에서 처음 보도되었습니다. 이는 단발적인 불만 사항이 아닙니다. Anthropic은 이전에 중국 AI 연구소들이 자사의 기술을 사용하여 자체 모델을 훈련시키고 있다고 밝힌 바 있습니다. 이러한 모델들이 어떻게 실제 서비스에 적용되는지에 대한 더 넓은 맥락은 당사의 대규모 언어 모델 (large language models) 개요를 참조하십시오.

Anthropic의 공식 비난: 정확한 주장 및 타임라인

WSJ 보도에 따르면, Anthropic의 내부 조사 결과는 Claude의 가장 진보된 추론 (reasoning) 및 코딩 (coding) 출력물을 표적으로 삼은 조직적인 노력을 가리키고 있습니다. 이는 경쟁 모델의 훈련 자료로서 가장 가치 있는 역량들입니다. 지목된 수혜자는 Alibaba의 Qwen AI 연구소입니다. Anthropic의 사용 정책 (usage policy)은 Claude의 출력물을 사용하여 경쟁 모델을 구축하는 것을 명시적으로 금지하고 있습니다. 해당 캠페인은 바로 이 규칙을 우회한 것으로 알려졌습니다.

우리가 알고 있는 사실에 대해 정확히 짚고 넘어갑시다. 출처를 통해 확인된 사실: Anthropic은 이 의혹을 공개적으로 제기했으며, 이전에도 중국 연구소들을 비난한 적이 있습니다. 보도된/주장된 내용: 해당 캠페인은 운영자 프록시 (operator proxies)를 사용했으며, 코딩 및 추론 (reasoning) 능력을 표적으로 삼았습니다. 추측성 추론 (이 글 전체에서 명확히 그렇게 표시됨): 정확한 데이터 양, 계정 수, 그리고 어떤 Qwen 체크포인트 (checkpoints)가 이득을 보았는지에 대한 부분입니다.

Wall Street Journal 보도: 인용된 내용과 시점

WSJ는 Anthropic 자체 조사 내용을 인용하여 이 이야기를 보도했습니다. '뻔뻔한 (brazen)'이라는 프레임은 Anthropic이 이것을 단순한 서비스 약관 (ToS) 위반의 실수가 아닌, 의도적이고 구조화된 추출 작전으로 보고 있음을 시사합니다. 이 보도는 미국의 프런티어 (frontier) 연구소들이 중국의 오픈 웨이트 (open-weight) 연구소들이 독자적인 연구 개발 (R&D)이 아닌 추출을 통해 성능 격차를 좁히고 있다고 주장하는 고조되는 패턴의 맥락 속에 이 사건을 위치시킵니다. Reuters와 Financial Times 또한 2025년 전반에 걸쳐 동일한 광범위한 트렌드를 추적해 왔습니다.

Anthropic의 중국 AI 연구소에 대한 이전 의혹들

WSJ 보도에서 가장 중대한 단 한 줄은 이것이 처음이 아니라는 점입니다. 이는 이 사건을 단일 사고가 아닌 하나의 패턴으로 전환시키기 때문에 매우 중요합니다. 패턴은 규제 당국이 법제화하는 대상입니다. 이번 건은 Anthropic이 중국 연구소의 Claude 오용을 주장한 두 번째 공개 사례이며, 이는 DeepSeek가 GPT-4o를 증류 (distilled) 했다는 OpenAI의 2025년 초 주장에 뒤이어 발생했습니다.

~$3 / $15
Claude Sonnet 입력 / 출력 100만 토큰당 가격 (2025년 중반)
[Anthropic Docs, 2025](https://docs.anthropic.com/)
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Claude란 무엇이며 왜 표적이 되는가: 기능 개요

Claude는 Anthropic의 프런티어 대규모 언어 모델 (LLM) 제품군입니다. 현재 세대인 Sonnet 및 Opus 변형의 Claude 4는 SWE-bench 및 HumanEval을 포함한 코딩 벤치마크에서 전 세계 상위 3위 모델 안에 듭니다. 그러한 벤치마크에서의 리더십은 바로 Claude의 출력물을 지름길을 찾는 경쟁자들에게 매력적인 전리품으로 만드는 핵심 요소입니다.

경쟁자들에게 가치 있는 Claude의 프런티어 역량 (Frontier Capabilities)

_학습 데이터 (training material)_로서의 Claude의 가치는 제품으로서의 가치와는 별개입니다. 모델이 다단계 추론 (multi-step reasoning) 및 코드 생성 (code generation)에 탁월할 때, 그 응답에는 엄청난 양의 정제된 판단력이 인코딩되어 있습니다. 이는 더 작은 모델이 가공되지 않은 웹 데이터로부터 저렴하게 학습할 수 없는 바로 그 요소입니다. 프런티어 모델 (frontier model)의 출력물을 미리 소화된 지능이라고 생각하십시오. 당신은 단순한 텍스트를 얻는 것이 아닙니다. 수백만 달러 가치의 인간 전문 지식이 압축된 결과물을 얻는 것입니다.

증류 (Distillation)는 가중치 (weights)를 복사하는 것이 아닙니다. 그것은 _행동 (behavior)_을 복사하는 것입니다. 당신은 Anthropic의 파라미터 (parameters)에 절대 손을 대지 않습니다. 대신 수백만 개의 고품질 입출력 쌍을 수확하여, 더 저렴한 베이스 모델 (base model)이 이를 모방하도록 가르칩니다. 이것이 바로 이곳에서 특허법이 아닌 서비스 약관 (ToS)이 최전선인 이유입니다.

Claude Code: 추출 의혹을 받는 구체적인 역량

Anthropic의 에이전트형 코딩 도구인 Claude Code는 빠르게 내부적인 현상이 되었습니다. 출시 후 2주 이내에 Anthropic 직원 중 약 절반이 이를 매일 사용했습니다. Claude Code의 에이전트형 코딩 흔적(traces) — 계획, 편집, 테스트, 반복 — 은 매우 밀도 높은 학습 신호 (training signal)입니다. 이러한 흔적을 충분히 포착하면, 더 작은 모델이 단순히 최종 정답뿐만 아니라 전체 워크플로우를 모방하도록 가르칠 수 있습니다. 에이전트 시스템 (agentic systems)을 구축하는 개발자들은 AI 에이전트 (AI agents) 및 멀티 에이전트 시스템 (multi-agent systems)에 대한 당사의 분석 내용을 통해 패턴을 비교해 볼 수 있습니다.

Claude의 출력물이 모델 증류 (Model Distillation)에 유독 유용한 이유

모델 증류 (Model Distillation)는 더 큰 모델의 출력물을 학습함으로써 더 작은 모델이 최첨단 (Frontier) 성능에 근접하도록 만드는 기법이며, 이는 2023년부터 학술 문헌을 통해 공개적으로 문서화된 기술입니다. Alibaba의 Qwen 3.5는 모델 크기의 극히 일부만 사용하면서도 Claude 4의 프로그래밍 성능과 대등하다고 마케팅되어 왔습니다. 공개된 학습상의 돌파구나 그에 상응하는 컴퓨팅 비용 지출 없이 이 정도의 성능 도약을 이루어냈다는 점은 이번 사건의 핵심인 의심스러운 신호입니다. 다른 방식으로는 이 수치들이 설명되지 않습니다.

Qwen 3.5 Coder는 일반적인 자체 연구 개발 (R&D) 타임라인이 허용하는 속도보다 빠르게 SWE-bench verified에서 Claude 4 Sonnet과의 격차를 2~3점 이내로 좁혔으며, 이러한 수렴 패턴이 증류 (Distillation) 의혹을 불러일으키는 계기가 되었습니다. 출처

모델 세탁 파이프라인 (The Model Laundering Pipeline): 주장된 추출 캠페인의 작동 방식

이 이야기의 중심에 있는 시스템은 다음과 같습니다. 모델 세탁 파이프라인 (Model Laundering Pipeline)의 영리함이자 위험한 점은, 개별 단계 하나하나만 보면 부인할 수 있는 여지가 있는 반면, 이를 모두 합치면 역량 탈취 (Capability Theft)가 된다는 것입니다.

모델 세탁 파이프라인 (Model Laundering Pipeline): Claude API에서 오픈 웨이트 (Open-Weight) 경쟁사로

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    **오퍼레이터 프록시 (Operator Proxies)를 통한 접근**

정당한 Claude API 접근 권한을 가진 제3자 기업들이 중개자 역할을 수행하며, 원천 연구소와 서비스 약관 (ToS) 위반 사이의 법적 및 기술적 거리를 만듭니다. 귀속 (Attribution) 문제는 의도적으로 여러 계정에 분산되어 파편화됩니다.

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체계적으로 변형된 프롬프트 (Prompts)를 통해 코딩 및 추론 영역을 탐색하며, 수백만 개의 프롬프트-응답 쌍 — 특히 에이전트형 (Agentic) Claude Code 트레이스 — 을 높은 볼륨으로, 인간의 개입 (Human-in-the-loop) 흔적을 최소화하여 포착합니다.

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원시 출력물(Raw outputs)은 정제, 중복 제거 과정을 거쳐 지시어 튜닝 (instruction-tuning) 데이터셋으로 재구성됩니다. 이 합성 레이어 (synthetic layer)는 출처를 모호하게 만듭니다. 즉, 데이터셋은 일반적인 감사자(auditor)가 보기에 더 이상 Claude의 출력물처럼 보이지 않게 됩니다.

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국내에서 통제되는 오픈 웨이트 (open-weight) 기반 모델이 이 합성된 쌍(pairs)을 바탕으로 미세 조정 (fine-tuning)되며, 원래 훈련 비용의 극히 일부만으로 Claude와 유사한 추론 행동을 상속받습니다.

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해당 모델은 자체 내부 R&D의 성과로 인정받으며 독립적인 오픈 웨이트 출시물로 배포됩니다. 원래의 지식재산권 (IP) 출처는 공공 기록에서 완전히 세탁됩니다.

이 시퀀스 (sequence)가 중요한 이유는 각 단계가 귀속 (attribution)을 끊어버리기 때문입니다. 마지막 단계에 이르면, 추출된 능력은 마치 자체 개발된 것처럼 보이게 됩니다.

API 기반 모델 증류 (Model Distillation) 남용의 단계별 해부

API 기반 증류 (distillation)는 프런티어 모델 (frontier model)로부터 대량의 고품질 프롬프트-응답 쌍을 생성한 다음, 해당 쌍을 사용하여 더 작은 기반 모델을 미세 조정 (fine-tuning)하는 방식으로 작동합니다. 이 기술 자체는 자신의 모델에 적용하거나 명시적인 허가가 있는 경우에는 정당한 과학적 방법입니다. 하지만 제공업체의 이용 약관 (ToS)을 위반할 때 남용이 됩니다. Anthropic의 정책은 경쟁 모델 훈련을 위해 이를 명시적으로 금지하고 있습니다. 계약서상에서 그 경계는 모호하지 않습니다. 법정에서만 모호할 뿐입니다.

프런티어 연구소의 진짜 제품은 가중치 (weights)가 아니었습니다. 그것은 모든 응답에 압축된 수백만 달러 가치의 인간의 판단이었으며, 그 판단은 API 호출 한 번마다 유출됩니다.

귀속을 은폐하는 데 있어 운영자 프록시 (Operator Proxies)와 셸 계정 (Shell Accounts)의 역할

운영자 (Operators)는 세탁기의 세탁 사이클과 같습니다. 추출 작업을 여러 제3자 API 계정으로 분산함으로써, 원천 연구소는 단일한 이상 사용 지문 (usage fingerprint)을 피하고 법적 부인 가능성 (legal deniability)을 확보합니다: '우리는 데이터셋을 구매했을 뿐, 어떤 약관도 위반하지 않았다'라고 말이죠. 이는 제재 회피를 기소하기 어렵게 만드는 것과 동일한 구조적 수법입니다. 양자 간의 이용 약관 (ToS) 위반은 단일 계약이 명확하게 규제할 수 없는, 분산된 다자간 거래가 되어버립니다.

조어된 프레임워크 (Coined Framework)

모델 세탁 파이프라인 (Model Laundering Pipeline)

운영 계층 (Operator layer)은 파이프라인에서 가장 중요한 구성 요소입니다. 이는 명확한 양자 간의 서비스 약관 (ToS) 위반을, 단일 계약이 깔끔하게 규제할 수 없는 분산된 다자간 거래로 전환합니다. 운영 프록시 (Operator proxies)가 없다면, 탐지와 소송은 매우 쉬운 일이 되었을 것입니다.

세탁 계층으로서의 합성 데이터 생성 (Synthetic Data Generation as a Laundering Layer)

합성 데이터 (Synthetic data) 단계는 표백제 역할을 합니다. Claude의 응답이 다시 작성되고, 다른 소스들과 혼합되며, 형식이 재구성되면 통계적 지문 (Statistical fingerprints)은 빠르게 사라집니다. 이것이 바로 현재 워터마킹 (Watermarking) 연구가 매우 중요한 이유입니다. 워터마킹은 합성 데이터 세척 (Synthetic-data wash) 과정을 견뎌낼 수 있는 유일한 수단이기 때문입니다. 데이터 파이프라인을 구축하는 팀은 제3자 모델의 출력물에 접촉하는 RAG 및 미세 조정 (Fine-tuning) 워크플로우를 설계할 때 이 점을 신중하게 고려해야 합니다.

Anthropic이 API 오용을 탐지하고 집행하는 방법: 기술적 및 법적 메커니즘