NPT (핵확산방지조약) 비유를 통한 Anthropic의 차별적 AI 배포 전략 분석

1968년, 이미 핵무기를 보유한 5개국은 핵무기가 다른 누구도 구축하기에는 너무 위험하다는 것을 선언하는 조약에 서명했습니다. 인도는 이 조약이 핵무기가 존재하기에 너무 위험하다고 말하는 것이 아니라, 단지 새로운 진입자들에게만 너무 위험하다고 말할 뿐이라며 거부했습니다. Anthropic은 Mythos를 구축했으나, 대중에게 공개하기에는 너무 강력하다고 판단했고, 이후 동일한 가중치(weights)를 가졌지만 프론티어 AI (frontier AI) 작업에 대해서는 숨겨진 성능 저하(hidden degradation)가 적용된 Fable을 출시했습니다. 이 제한은 구축을 마친 바로 다음 날부터 시작되었습니다. 핵확산방지 (Non-proliferation)는 결코 위험을 방지하기 위한 것이 아니었습니다. 그것은 우위를 보존하기 위한 것이었습니다. Mythos 5는 제한 없이 Microsoft, Nvidia, Google Cloud, AWS 및 약 200개의 기타 승인된 파트너들에게 제공됩니다. Fable 5는 프론티어 ML (ML) 개발에 대한 조용한 능력 제한과 함께 나머지 모든 이들에게 제공됩니다. 가장 많은 비용을 지불하는 고객들이 완전한 제품을 받습니다. 잠재적 경쟁자들은 가장 중요한 작업에서 조용히 더 나쁜 답변을 제공하는 버전을 받게 됩니다. Anthropic은 이 출시 일주일 전에 비밀리에 IPO (기업공개)를 신청했습니다. 인도는 NPT를 거부했을 때 이러한 종류의 합의를 일컫는 문구를 사용했습니다. '설계부터 차별적인 (Discriminatory by design)'. Jensen Huang은 GPU를 핵폭탄에 비유한 것을 어리석다고 말했습니다. 그는 비유에 대해서는 틀렸지만, 그 이면에 깔린 직관에 대해서는 맞았습니다. NPT가 작동했던 이유는 핵무기가 농축 시설, 원심분리기, 그리고 국가 수준의 인프라를 필요로 했기 때문입니다. AI는 그렇지 않습니다. Qwen은 9억 4,200만 건의 다운로드를 기록했습니다. DeepSeek V4는 폐쇄형 프론티어 모델과 일치하는 전체 가중치를 포함하여 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. Anthropic이 숨겨진 성능 저하를 통해 제한하려는 지식은 이미 경쟁 모델에서 공개되어 사용 가능합니다. 재료(material)를 자유롭게 다운로드할 수 있는 상황에서는 핵확산방지 체제를 운영할 수 없습니다. Anthropic Fable 5는 누군가가 경쟁 모델을 구축하고 있다는 것을 감지하면 조용히 자체 성능을 저하시킵니다. 경고도, 거부도 없이, 그저 숨겨진 프롬프트 수정(prompt tweaks)과 스티어링 벡터(steering vectors)를 통해 더 나쁜 답변을 내놓을 뿐입니다. 한편, DeepSeek은 전체 R1 훈련 파이프라인(training pipeline), 실패 모드(failure modes), RL (강화학습) 스케줄 등 모든 것을 MIT 라이선스 하에 공개했습니다.

한 연구소는 최첨단(frontier) 지식을 독점하고 있습니다. 다른 한 연구소는 이를 나누어주고 있습니다. 접근 방식의 격차는 이제 역량의 격차보다 더 커졌습니다. 오픈 소스(Open)는 당신이 느릴 때만 위협이 됩니다. Alibaba Qwen은 2026년 3월까지 Hugging Face에서 9억 4,200만 회 이상의 다운로드를 기록했습니다. 새로운 오픈 웨이트(open weight) 파생 모델의 점유율은 2024년 1월 1%에서 2026년 2월 69%로 급증했습니다. 중국 모델은 이제 애그리게이터(aggregator) 플랫폼에서의 글로벌 모델 사용량 중 30%를 차지하고 있으며, 이는 2024년 말 1%에서 상승한 수치입니다. 이 모든 것은 Apache 2.0 또는 MIT 라이선스 하에 있으며, 완전히 허용적(permissive)입니다. 미국의 최첨단 연구소들은 개발 지식을 폐쇄적으로 유지하면서 자본 지출(capex)에 7,000억 달러를 쓰고 있습니다. 중국은 그 일부만을 지출하며 지식을 나누어주고 있습니다. 채택은 기원이 아닌 접근성을 따릅니다. 이제 중국 또한 보고서에 따르면 2,300억 달러 이상의 자본 지출(capex)을 할 것으로 보입니다... Fable 5와 Mythos 5는 동일한 모델입니다. Mythos는 200개의 승인된 파트너에게 제공됩니다. Fable은 최첨단 머신러닝(ML) 작업에 대한 숨겨진 역량 제한을 가진 채 나머지 모두에게 제공됩니다. 명시된 이유는 안전(safety)입니다. 그 결과는 미국 연구소들이 최고의 도구를 만들고 나서 AI를 발전시키는 작업에 대해서는 그 도구들을 약화시킨다는 것입니다. DeepSeek V4는 에이전틱(agentic) 벤치마크에서 Opus 4.7과 대등하며, 전체 웨이트(weights)와 함께 MIT 라이선스로 배포됩니다. 질문은 누가 더 나은 모델을 만드느냐가 아닙니다. 누가 더 많은 사람이 그것을 사용하여 구축하게 만드느냐입니다. 이 내용 중 일부는 SemiAnalysis에서 가져왔습니다. 하지만 이것은 제가 알 수 없는 방식으로 핵(Nuclear) 수준으로 갈 것입니다. /u/ramanpalkuri9가 r/OpenAI에 제출함 [link] [comments]