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(사진=셔터스톡)

중국 정부가 알리바바와 딥시크 등 민간 AI 기업 핵심 인력에 대한 해외여행 제한을 강화하는 것으로 전해졌다. 미국과의 AI 패권 경쟁이 격화되는 가운데 첨단 기술과 인재 유출을 막으려는 조치다.

블룸버그는 26일(현지시간) 중국 당국이 첨단 AI 개발에 관여하거나 국가 전략상 중요하다고 판단되는 인력에 대해 해외 출국 전 사전 승인을 받도록 요구하기 시작했다고 보도했다. 대상에는 스타트업 창업자, 연구원, 기업 임원 등 민간 AI 업계 핵심 인사들이 포함된 것으로 알려졌다.

중국은 그동안 국영기업 고위 임원이나 공산당 간부, 핵 과학자, 주요 대학 연구진 등에 대해 여권 보관과 해외 이동 제한 조치를 시행해 왔다. 하지만 이번처럼 민간 기업 종사자까지 본격적으로 통제 대상에 포함하는 것은 이례적이라는 평가다.

특히 직급이나 소속 기업이 아니라, 중국 AI 산업 발전에 미치는 전략적 중요도를 기준으로 규제 대상을 선정하는 것으로 전해졌다. 앞으로 어떤 직군과 전문 분야까지 통제가 확대될지는 아직 불확실하다.

전문가들은 이번 조치가 중국 정부가 AI 인재를 국가 핵심 전략 자산으로 간주하고 있다는 점을 보여준다고 분석한다. 중국의 주요 AI 인력 상당수는 오픈AI의 '챗GPT' 등장 이후 급성장한 민간 기술 기업과 스타트업에서 배출됐다.

다만 이러한 통제가 장기적으로는 중국 AI 기업들의 인재 확보 경쟁력에 부정적 영향을 줄 수 있다는 우려도 제기된다. 해외 진출을 꿈꾸는 엔지니어들이 경력 초기 단계에서 아예 해외로 이탈하거나, 해외에 있는 중국계 AI 인재들의 귀국을 주저하게 할 가능성이 있다는 것이다.

이번 움직임은 중국 정부가 AI 스타트업 마누스의 메타 인수에 강하게 개입한 이후 나왔다는 점에서도 주목된다. 중국에서 시작해 싱가포르로 이전한 마누스가 미국 기업에 인수되자, 중국 내에서는 핵심 기술과 인재 유출이라는 비판이 제기됐다.

이후 중국 정부는 민감 기술 기업에 대한 미국 자본 투자 제한을 강화했으며, 마누스 공동 창립자 2명의 해외 출국도 금지한 것으로 알려졌다. 당국은 거래에 대한 조사를 진행 중인 것으로 전해졌다.

중국 정부의 이번 정책이 직접적으로 마누스 사태와 연결된 것은 아니라는 설명도 나오지만, 핵심 기술 유출 방지가 중요한 정책 목표라는 점은 분명하다는 분석이다.

실제로 중국 AI 업계에서는 이미 일부 엔지니어들이 해외 출장을 포함한 해외 이동 계획을 당국에 사전 보고해 왔다. 과거에는 신고 의무 수준에 가까웠다면, 이제는 실질적인 승인 절차로 강화되고 있다는 점이 달라졌다는 평가다.

앞서 지난해 월스트리트저널(WSJ)도 중국 당국이 주요 AI 창업자와 연구원들에게 미국 방문을 자제하라고 권고했다고 보도한 바 있다. 당시에는 공식적인 출국 금지 조치는 아니었지만, 미·중 기술 갈등 심화 속에서 중국 정부의 경계심이 높아지고 있다는 신호로 해석됐다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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🎡 디케포럼, ‘인공지능의 지역적 맥락’ (4회 연재) 다케포럼은 디케입법정책연구원을 모체로 합니다. 디케입법정책연구원은 기술의 사회적 가치, 인간다움과 윤리, 젠더와 환경에 대한 고려에 기반해 실현가능한 입법과 정책을 연구하기 위해 설립했습니다. 디케입법정책연구원은 심도 깊은 논의가 필요한 현안에 대한 토의를 위해 ‘디케포럼’을 개최하고 그 내용을 ‘디케의 시선’으로 정리하여 발표합니다. 디케의 시선은 발제문에 참석자들의 격렬한 토론을 더해서 정리합니다. 향후 4회에 걸쳐 ‘인공지능의 지역적 맥락’을 짚어나갈 예정입니다. 첫 포럼에서는 김유향 디케입법정책연구원장이 발제를 맡았고 김보라미, 주한나, 임지선 운영위원이 참여했습니다.

1. 소버린 AI 전략, 핵심은 자율성이다

2. AI 시대, 국가별 생존 방정식

“AI 주권은 더 이상 선택의 문제가 아니라, 국가적 자율성을 유지하기 위한 필수 조건이다. 미국의 거대 모델에 대한 의존은 디지털 식민주의로 이어질 수 있다.” 루치아노 플로리디(Luciano Floridi), 2024.

국경 없는 AI 시대, ‘국가’ 앞세워야 하는 역설

국경 없는 인공지능 서비스 시대인데, 역설적으로 어느 때보다 ‘국가’를 앞세워야 하는 상황이다. 인공지능의 거대한 돌풍 앞에서 각 국가는 식민지가 되지 않으려 내달리고 있다. ‘기술적 폐쇄성’으로 흐르지 않으면서 ‘디지털 영토’를 지켜낼 방법은 무엇인가? 현재 각 국가들이 총력을 기울이고 있는 AI 전략은 어떻게 같고 어디부터 다른가?

들어가기에 앞서, 이런 주제를 다룰 때 난감한 지점을 먼저 털어놓는다. 인공지능 기술과 서비스 만이 아니라 인공지능 이슈에 대한 연구와 자료 자체도 편향되어 있다는 점이다. 미국 발 논의가 압도적이다. 미국의 국가 이익을 전제한 미국 싱크탱크발 정보에서 소버린 AI 이해의 지표를 찾는 것은 쉽지 않다. 소버린 AI에 대해 시작도 하기 전에 패배적 논의들이 넘쳐나는 이유이다. 인공지능의 지역적 맥락은 어떻게 구성되어야 하는가, 한국의 소버린 AI는 무엇이어야 하는가에 대한 논의가 어려운 이유이다.

이전에는 개별 국가의 인공지능 경쟁력이 얼마나 많은 데이터를 가졌느냐, 혹은 얼마나 똑똑한 알고리즘을 구축했느냐에 달려 있는 듯 보였다면, 지금 그 중심축은 ‘컴퓨팅 인프라의 확보와 지속가능성’으로 이동했다고 경제협력개발기구(OECD)는 주장한다. 나아가 AI 컴퓨팅 역량은 더 이상 단순한 IT 인프라 및 산업 지표가 아니며 국가 주권과 경제적 회복탄력성, 과학기술 혁신 역량을 규정하는 이른바 ‘근본 통화(Fundamental Currency)’가 됐다고 분석한다.

‘디지털 식민주의’에서 벗어날 각국의 소버린 AI 전략

OECD의 ‘국가별 AI 컴퓨팅 역량 비교 분석’ (2026) 보고서는 이 같은 흐름을 여실히 보여준다. 2023년 이후 상위 3개국 즉 미국, 중국, 영국과 나머지 OECD 회원국 국가들 사이의 공공 AI 연산 자원 격차가 400% 이상 ‘돌이킬 수 없는 수준으로’ 벌어졌다는 것이다. 보고서는 이러한 극단적인 ‘컴퓨팅 격차’가 인재들이 인프라를 찾아 떠나는 ‘두뇌 유출’을 가속화하고 중견국들의 기초 과학 생태계를 더욱더 붕괴시킬 위험을 내포하고 있다고 분석한다.

하드웨어 자원이 부족한 국가가 결국 소프트웨어와 인재 경쟁력까지 연쇄적으로 상실하게 되는 구조적 악순환을 드러낸 셈이다. 이 분석에서 OECD는 AI 컴퓨팅 역량을 단순히 보유한 GPU의 개수로 측정하지 않고

공공 및 민간의 총 연산량(Total Available FLOPs), 연구자 접근성(Accessibility), 에너지 효율 및 전력망 연계성(Energy Sustainability)을 지표로 평가했다.

유럽, 미∙중 의존성에 대한 경계

이렇게 기울어진 운동장에서 살아남고, 이른바 디지털 식민주의에 빠지지 않기 위한 각 국가별 소버린 AI 전략은 무엇인가? 우선 유럽은 ‘규제의 방패와 보조금의 창’ 전략이다. 유럽은 최초의 ‘인공지능법(AI Act)’을 만들고 강력한 법적 틀을 방패로 사용하는데 이는 기술적 열세를 규제적 우위로 상쇄하고자 하는 노력이다. 즉 유럽연합의 ‘인공지능법’은 단순한 안전장치가 아니라, ‘유럽 내 시장을 유럽적 가치에 맞게 재편하려는 주권적 도구’이다.

더불어 유럽은 인공지능 경쟁에서 개별 국가의 자본 한계를 극복하기 위해 ‘디지털 유럽 프로그램(Digital Europe Programme)’과 ‘유로HPC 공동사업(EuroHPC JU)’을 통해 예산을 통합 집행하고 있다. 유로HPC 공동사업은 유럽연합(EU)과 회원국, 그리고 민간 파트너가 함께 운영하는 초고성능 컴퓨팅(HPC) 공동 이니셔티브이다.

2021년부터 2027년까지 총 예산 약 70억 유로(약 10조 2,000억 원)를 투입, 세계적 수준의 슈퍼컴퓨터(LUMI 등)를 구축하고 이를 통해 디지털 주권을 강화하는데 있다. 즉 미국이나 중국의 슈퍼컴퓨팅과 인공지능 인프라에 의존하지 않고 유럽 자체의 계산능력과 데이터 처리 역량을 확보하는데 그 목표가 있다. 이를 통해 핀란드의 LUMI-Q, 이탈리아의 LEONARDO 등 최상위권 공공 슈퍼컴퓨터를 성공적으로 구축했으나, 민간 영역의 컴퓨팅 자본 투자는 여전히 미국에 크게 뒤처진 상태다.

2023년 말에서 2024년 초에 추가된 ‘AI Factory 이니셔티브’는 약 21억 유로를 배정해 연구자와 스타트업들이 고성능 컴퓨팅 자원에 접근하여 소버린 LLM을 학습시킬 수 있는 ‘전용 컴퓨팅 시간’을 구매해준다. 프랑스는 유로HPC 공동사업을 활용해 독자적으로 25억 유로(약 3조 6,000억 원)를 더 투입해 이 중 5억 유로는 ‘미스트랄 AI(Mistral AI)’와 같은 로컬 챔피언 육성에, 나머지 20억 유로는 저전력 AI 반도체 개발과 인재 양성에 쓰고 있다. 프랑스의 미스트랄과 독일의 알레프 알파(Aleph Alpha)와 같은 ‘국가 챔피언’ 모델들은 효율적인 소형 모델(sLLM)과 투명한 오픈소스를 무기로 빅테크의 폐쇄적 생태계에 대응하려는 소버린 AI 노력의 일환이다.

유럽의 소버린 AI 노력에 대한 평가는 아직 이르다. 그러나 OECD는 유럽연합의 공공 컴퓨팅 인프라 투자가 회원국 간의 데이터 공유라는 측면에서 모범적이지만, 인프라 접근을 승인받기 위한 복잡한 관료적 절차가 실제 스타트업들의 모델 학습 주기를 평균 4.5개월 지연시키고 있다고 지적한다. 유럽연합의 정책과 경제문제를 다루는 브뤼셀 기반의 싱크탱크인 브뤼겔(Bruegel)은 유럽의 과도한 규제가 혁신 속도를 저해하고 민간 자본 유입을 방해한다며, 규제만으로는 기술자율성 확보는 불가능하다고 지적한다. 따라서 문제는 유럽적 가치에 맞는 AI 생태계를 어떻게 구축하는가이다.

일본, 가장 친화적인 AI 국가 목표… ‘AI 부활론’ 열풍

일본은 2025년 ‘AI 기본계획(Artificial Intelligence Basic Plan)’을 통해 ‘신뢰할 수 있는 AI’를 앞세워 세계에서 가장 AI 친화적인 국가를 목표로 하고 있으며, 동시에 소버린 AI 개념을 국가 전략에 포함시켜 미국·중국 의존을 줄이고 자국 내 대형 모델과 인프라를 육성하고자 한다.

특히 보조금 지급을 통한 민간 클라우드 육성과 자국어, 문화, 사회적 맥락에 맞는 국내 대형언어모델을 개발하고, 저전력 GPU, 데이터센터, 인재 확보를 통한 독자 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 일본은 정부가 공공 슈퍼컴퓨터를 직접 짓기보다는, 사쿠라 인터넷(Sakura Internet)이나 소프트뱅크 등 민간 기업이 엔비디아(NVIDIA) 칩을 구매할 때 막대한 보조금을 지급(비용의 최대 50%를 보전)하는 정책을 쓴다.

경제산업성은 GPU 확보를 위해 민간 협력 포함 약 2조 엔(약 18조 원) 규모의 보조금을 투입하며, 소프트뱅크와 라쿠텐의 자체 데이터센터 구축을 지원한다. 이를 위해 사쿠라 인터넷에 약 500억 엔, 소프트뱅크(SoftBank)에 약 420억 엔을 지원해 총 1만 장 이상의 H100/B200 GPU 서버군을 확보하도록 했다.

OECD는 “일본은 2024년부터 2026년까지 약 2조 엔 규모의 보조금을 통해 민간 데이터센터의 GPU 집적도를 OECD 내에서 가장 빠른 속도로 끌어올렸다. 그러나 이는 단기적인 연산력 확보에는 유리하지만, 미국 하드웨어(Nvidia) 의존도가 여전히 압도적으로 높음을 의미하며 장기적인 하드웨어 주권에는 기여하지 못한다.”고 평가한다.

일본 내에서는 잃어버린 IT 주권을 AI에서 찾겠다는 ‘AI 부활론’이 일고 있다. 일본 AI정책자문위원이자 도쿄대 교수인 마츠오 유타카는 ‘소버린 AI전략’이라는 2025년 저서에서 일본어 데이터와 제조업 강점을 결합해 국가 정체성과 산업 경쟁력을 동시에 강화하려는 방향을 강조한다. 일본어 특화 LLM인 ‘Llama-3-일어 변형’ 모델 개발과 더불어, 제조 현장의 로봇 공학에 AI를 이식하는 피지컬 AI에 주력하는 것은 그 일환이다.

인도, 실용적 전략 ‘시티즌 스택’ ‘바시니’

인도는 디지털 공공 인프라 기반의 포용적 소버린 AI 전략을 구사한다. 거대한 인구와 데이터라는 자산을 무기로, 미국 빅테크의 기초 모델(Foundation Model) 생태계와 경쟁하는 대신 “국민에게 닿는 최종 서비스(Application)와 언어 주권”에 예산을 집중하는 실용주의적 전략이다.

인도 사례는 국가 AI 생태계가 모든 것을 중앙에서 통제하려는 시도에서 벗어나 ‘소버린 AI’를 실질적으로 구현하는 다른 길을 보여준다. 즉 국가 전체를 아우르는 거대모델을 직접 통제하기 보다는 행정, 의료, 교육, 농업 등 국민 생활에 직접 영향을 주는 특정 애플리케이션에 집중하고, 다양한 언어, 지역, 산업을 포괄하는 국가 특성상 하나의 중앙집중형 모델보다 상호운용 가능한 시스템을 통해 진정한 주권을 행사할 수 있는지를 보여준다.

인도는 기초 모델 경쟁을 포기하고 ‘시티즌 스택(Citizen Stack)’에 집중하고 있다. 수백조 원이 드는 범용 거대언어모델(LLM)을 기초부터 새로 만드는 대신 기존의 글로벌 오픈소스 모델(메타의 Llama 등)을 가져와 자국의 방대한 ‘디지털 공공 인프라, 예를 들어 생체인식 신분증 아드하르(Aadhaar)나 통합 결제 인터페이스 UPI 등과 결합하는 전략을 통해 정부 행정, 의료, 금융에 특화된 소버린 AI 에이전트를 배포하는 데 집중한다.

동시에 인도는 22개의 공식 언어와 수천 개의 방언이 존재하기에 서구 중심의 AI가 인도인들을 소외시키는 것을 막기 위해, 정부 주도로 ‘바시니(Bhashini)’라는 국가 언어 번역 AI 플랫폼을 구축했다. 바시니는 2026년 초 인도의 자체 클라우드와 GPU 인프라로 완전히 이전되어 ‘소버린 AI’ 인프라로 자리 잡았다고 평가 받고 있다.

이는 단순한 기술 개발을 넘어 AI가 자국의 문화적, 언어적 다양성을 침해하지 못하도록 방어하는 규범적 주권의 대표 사례로 평가할 수 있다. 인도는 하드웨어 인프라 소유권(Compute)을 일부 포기하더라도, 데이터(Data)와 서비스 플랫폼(Application)을 국가가 통제하면 빅테크에 종속되지 않고 글로벌 사우스(Global South)의 AI 리더로 군림할 수 있음을 증명하는 사례이다.

싱가포르, ‘틈새’ 전략…관문으로서의 주권

싱가포르는 강대국들과 기술로 정면충돌하는 대신, ‘동남아시아 문화권의 데이터 맥락(Context)’이라는 빈틈을 파고들어 이 지역에 진출하려는 글로벌 기업들이 반드시 거쳐야 하는 관문(Gateway)으로서의 주권을 확립하려 하고 있다. 영어·중국어·말레이어·타밀어 등 다언어 환경을 가진 싱가포르는, 글로벌 모델이 잘 반영하지 못하는 동남아시아 특유의 언어·문화 데이터를 AI에 반영하는 데 집중하고, 이를 통해 단순히 기술 경쟁이 아니라, 문화적 주권을 확보하는 전략을 취한다.

싱가포르 정부와 동남아시아 연구자들이 협력해 개발한 다언어 대형 언어모델 프로젝트 SEA-LION(Southeast Asian Languages in One Network) 모델은 영리한 틈새시장 공략법이다. 영어 중심의 글로벌 빅테크 모델들이 잘 다루지 못하는 동남아시아 지역 언어(인도네시아어, 태국어, 베트남어 등 11개 언어)에 특화된 소형 모델(sLLM)을 선제적으로 개발하여 오픈소스로 공개했다. 미국·중국·EU처럼 대규모 슈퍼컴퓨팅이나 범용 LLM 경쟁에 뛰어들기보다는, 지역적 특수성과 응용 분야에 집중하는 전략이다.

싱가포르는 좁은 영토와 부족한 자원이라는 약점에도 불구하고, 글로벌 빅테크와의 신뢰할 수 있는 국제적 파트너십을 통해 아시아 지역의 AI 거점(Hub) 역할을 수행하는 전략을 구사한다. 자체적인 클라우드 기업이나 AI 팹리스(반도체 설계) 기업을 키우는 대신, 구글, MS, AWS 등 글로벌 기업들의 데이터센터를 자국 내에 유치하는 데 사활을 걸었다. 단, 정부가 요구하는 강력한 보안 지침과 가이드라인을 따르도록 강제함으로써 물리적 인프라 없이도 ‘행정적·법적 통제권(Governance)’은 확보하려 하고 있다.

한국, ‘풀스택’ 야심찬 포부

이들 국가들의 소버린 AI 노력들을 볼 때, 한국의 ‘풀스택(Full-stack) 자립’은 야심차게 보인다. 한국은 메모리 반도체의 우위를 바탕으로 NPU(신경망처리장치)와 클라우드, 모델을 모두 국산화하려는 유일한 중견국가다. OECD 보고서는 진정한 의미의 컴퓨팅 역량이란 단순히 최신 GPU를 얼마나 많이 수입하여 창고에 쌓아두느냐가 아니라고 지적한다.

즉, AI 시스템을 가동할 전력을 안정적으로 공급하고, 국가의 핵심 연구자와 기업들이 장벽 없이 즉각적으로 활용할 수 있는 ‘유연한 생태계’를 조성하는 능력이 중요하다고 지적하면서 “쿠다(CUDA) 생태계의 소프트웨어 장벽을 넘기 위한 전환 비용이 한국 민간 시장이 감당하기 어려운 수준에 이르면서, 이상적인 정책 목표와 시장의 현실적 선택(Nvidia 선호) 간의 극심한 괴리가 관찰된다”고 우려한다. 한국의 소버린 AI 정책과 향후 나아가야할 방향에 대해서는 이 시리즈의 마지막에 자세히 논의해보고자 한다.

이처럼 소버린 AI를 추구하는 모든 국가들이 미국과 중국으로부터의 ‘기술적 독립’을 외치지만 소버린 AI 구축을 위한 예산은 빅테크 1개 기업(MS, Google)의 연간 R&D 예산에도 미치지 못하는 상태이다. 지금 인공지능 세계에서 미국산 하드웨어(Nvidia)와 미국산 프레임워크(PyTorch 등)에서 자유로운 국가는 존재하지 않는 상황이다. 그렇다고 인공지능 시대 ‘디지털 영토’를 뺏기지 않으려는 각 국가들의 법적, 정책적 노력이 부질없다고는 누구도 말할 수 없다.

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(제공 = 경향신문&NAVER MEDIA API)

이미지:아이스톡

앤트로픽(Anthropic)이 차세대 AI 기반 사이버보안 프로젝트 ‘프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)’의 초기 성과를 지난 22일(현지시간) 공개하고, 인공지능(AI)이 소프트웨어 보안의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다고 밝혔다.

특히, 자사의 고성능 AI 모델 ‘클로드 미토스 프리뷰(Claude Mythos Preview)’가 단 한 달 만에 전 세계 핵심 소프트웨어에서 1만건 이상의 고위험 취약점을 발견했다고 공개하면서 업계에 충격을 주고 있다.

이번 발표는 AI가 단순히 코딩 보조를 넘어, 인간 해커 수준 이상의 취약점 탐지와 공격 시뮬레이션 능력을 확보했음을 시사한다. 동시에 “취약점을 발견하는 속도보다 이를 수정하고 배포하는 속도가 더 느려졌다”는 점에서 새로운 보안 위기의 시작이라는 평가도 나온다.

“취약점 발견은 쉬워졌다”… 병목은 이제 패치와 검증

앤트로픽은 지난달 ‘프로젝트 글래스윙’을 출범시키며 AI가 악의적 공격에 활용되기 전에 인터넷 핵심 인프라를 선제적으로 보호하겠다는 목표를 제시한 바 있다. 지난달 7일 출범한 프로젝트 글래스윙(보기)에는 구글을 비롯한 AWS, 애플, 브로드컴, 크라우드스트라이크, JP모건체이스, 리눅스 재단, 마이크로소프트, 엔비디아, 팔로알토 네트웍스 등 약 50개 주요 기술기업과 보안 기관이 참여하고 있으며, 클라우드플레어(Cloudflare), 시스코(Cisco), 모질라(Mozilla) 등 인터넷 핵심 인프라 운영 기업들도 포함됐다.

앤트로픽은 이번 발표에서 “과거에는 새로운 취약점을 찾는 속도가 보안 발전의 한계였다면, 이제는 AI가 너무 많은 취약점을 찾아내기 때문에 이를 검증하고 공개하며 패치하는 인간의 역량이 병목이 됐다”고 설명했다.

실제로 프로젝트 출범 후 한 달 동안 참여 기관들은 각자 수백 건 규모의 치명적·고위험 취약점을 발견했으며, 전체적으로는 1만건 이상의 고위험 취약점이 확인됐다.

특히, 클라우드플레어는 자사 핵심 시스템에서 2,000개의 버그를 발견했고, 이 가운데 400건이 치명적 또는 고위험 수준이었다고 밝혔다. 또한 허위 탐지(False Positive) 비율 역시 인간 보안 전문가보다 더 우수했다고 평가했다.

“기존 AI보다 10배 이상 강력”...외부 평가도 압도적

외부 평가기관과 연구 커뮤니티 역시 ‘클로드 미토스 프리뷰’의 성능이 기존 공개 AI 모델을 크게 넘어섰다고 분석했다.

영국 AI 보안연구소(UK AI Security Institute)는 해당 모델이 다단계 사이버공격 시뮬레이션 환경인 ‘사이버 레인지’를 종단 간(end-to-end)으로 완전히 해결한 최초의 AI 모델이라고 평가했다.

모질라는 파이어폭스(Firefox) 150 버전 테스트 과정에서 미토스 프리뷰를 활용해 271개의 취약점을 발견하고 수정했다고 밝혔다. 이는 이전 세대 모델인 ‘클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)’을 사용했던 파이어폭스 148 테스트 대비 10배 이상 증가한 수치다.

독립 보안 플랫폼 엑스보우(XBOW)는 “현존 모델 대비 의미 있는 도약(significant step up)”이라며 “토큰 단위 기준으로 전례 없는 정밀도를 제공한다”고 평가했다. 또한 최근 공개된 AI 취약점 개발 벤치마크인 ‘익스플로잇벤치(ExploitBench)’와 ‘익스플로잇짐(ExploitGym)’에서도 미토스 프리뷰가 최고 성능을 기록했다.

오픈소스 1,000개 프로젝트 분석… “90% 이상 실제 취약점”

앤트로픽은 최근 수개월 동안 미토스 프리뷰를 활용해 1,000개 이상의 오픈소스 프로젝트를 분석했다고 밝혔다. 이들 프로젝트는 인터넷 핵심 서비스와 글로벌 IT 인프라 상당 부분을 구성하는 코드들이다.

현재까지 AI가 발견한 전체 취약점은 2만3,019건이며, 이 가운데 6,202건이 고위험 또는 치명적 수준으로 추정됐다. 특히 이미 검증을 마친 1,752건 중 90.6%인 1,587건이 실제 취약점(True Positive)으로 확인됐고, 이 가운데 62.4%는 실제로 고위험 또는 치명적 수준으로 평가됐다.

앤트로픽은 현재 속도 기준으로 최소 3,900건 이상의 고위험 취약점이 오픈소스 코드에서 확인될 것으로 전망했다.

대표 사례로는 암호화 라이브러리 ‘울프SSL(wolfSSL)’ 취약점이 소개됐다. 미토스 프리뷰는 공격자가 위조 인증서를 생성할 수 있는 공격 기법을 구성했으며, 이를 통해 은행이나 이메일 서비스로 위장한 가짜 웹사이트를 합법적인 사이트처럼 보이게 만들 수 있었다고 설명했다. 이 취약점은 ‘CVE-2026-5194’로 지정됐으며, 현재는 패치가 완료된 상태다.

“AI가 버그를 너무 많이 찾는다”...오픈소스 생태계 과부하

앤트로픽은 현재 가장 심각한 문제로 ‘인간 유지관리자 부족’을 지목했다. 오픈소스 유지관리자들은 이미 AI가 생성한 저품질 버그 리포트가 폭증하는 상황에 직면해 있으며, 일부 프로젝트 운영자들은 “패치를 설계할 시간이 부족하니 공개 속도를 늦춰달라”고 요청한 것으로 알려졌다.

실제로 미토스 프리뷰가 발견한 고위험 취약점 하나를 패치하는 데 평균 2주가 소요되고 있다.

현재까지 유지관리자에게 공개된 고위험·치명적 취약점은 약 530건이며, 이 가운데 실제 패치가 완료된 것은 75건에 불과하다. 공개 권고문(CVE 공지)까지 발행된 사례는 65건이다.

앤트로픽은 “AI가 취약점을 찾는 속도는 폭발적으로 빨라졌지만, 이를 수정하는 보안 생태계의 속도는 여전히 인간 수준에 머물러 있다”고 지적했다.

앤트로픽은 향후 미토스급 AI 모델이 여러 AI 기업을 통해 광범위하게 등장할 것으로 전망했다. 문제는 아직 어느 기업도 이러한 모델의 악용을 완전히 차단할 안전장치를 확보하지 못했다는 점이다. 특히 취약점 발견과 실제 공격 자동화 비용이 급격히 낮아지면서, 패치 지연 자체가 새로운 위험 요소가 되고 있다고 강조했다.

이에 따라 앤트로픽은 소프트웨어 개발사들에게 패치 주기 단축, 자동 업데이트 강화, AI 기반 코드 검증 도입 등을 권고했다. 또한, 네트워크 운영 조직에는 다중인증(MFA) 적용, 기본 설정 강화, 로그 수집 체계 강화, 패치 테스트 및 배포 속도 향상 등을 주문했다.

앤트로픽은 “궁극적으로 미토스급 모델은 배포 이전 단계에서 버그를 사전에 제거해 지금보다 훨씬 안전한 소프트웨어를 만들 수 있을 것”이라면서도 “현재는 취약점 발견 속도와 패치 속도 사이의 위험한 과도기”라고 평가했다.

AI 보안도구 공개 확대...“일반 기업도 방어 준비해야”

앤트로픽은 이번 프로젝트와 함께 기업용 보안 도구 ‘클로드 시큐리티(Claude Security)’ 공개 베타도 시작했다. 해당 도구는 기업 코드베이스를 자동 분석해 취약점을 찾고, 패치 코드까지 생성할 수 있다. 출시 후 3주 동안 ‘클로드 오퍼스 4.7(Claude Opus 4.7)’ 기반으로 2,100개 이상의 취약점이 수정된 것으로 나타났다.

또한 보안 전문가를 위한 ‘사이버 검증 프로그램(Cyber Verification Program)’도 시작했다. 이를 통해 합법적인 보안 연구 및 침투 테스트 목적 사용자에게 일부 사이버 안전 제한을 완화한 모델 접근을 제공한다.

앤트로픽은 앞으로 코드베이스 자동 맵핑, AI 스캐닝 서브에이전트, 취약점 우선순위 분석, 자동 리포트 작성, 위협 모델링 기능 등을 포함한 보안 프레임워크도 순차 공개할 예정이다.

앤트로픽은 “현재 인터넷의 핵심 소프트웨어는 인간 중심 보안 체계 위에 구축돼 있지만, AI는 이미 그 속도를 압도하고 있다”며 “프로젝트 글래스윙은 미래 공격자보다 먼저 방어자에게 비대칭 우위를 제공하기 위한 시도”라고 설명했다. 이어 “충분한 안전장치를 확보하기 전까지는 미토스급 모델을 일반 공개하지 않을 것”이라면서도 “궁극적으로는 AI가 해킹보다 방어에 더 많이 활용되는 시대를 만들고자 한다”고 밝혔다.

한편, 앤트로픽은 앞으로 미국 및 우방국 정부를 비롯한 핵심 파트너들과 손잡고 프로젝트 글래스윙의 영역을 더욱 넓혀갈 계획이다. 인공지능의 발전 속도가 가져오는 과도기적 위험 속에서 철저하고 강력한 다중 안전장치가 완전히 성숙하는 대로 미토스급 모델의 일반 상용 출시를 진행하겠다고 덧붙였다.

앤트로픽은 인공지능이 가져온 거대한 사이버 보안의 도전 과제를 성공적으로 극복한다면 중요 코드가 이전과 비교할 수 없을 정도로 단단해지고 해킹의 위협이 현저히 줄어드는 고도로 안전한 디지털 세계를 맞이하게 될 것이라며 프로젝트 글래스윙이 그 미래를 앞당기는 마중물이 될 것이라고 확신했다.

고대 그리스인들은 이야기나 스토리를 미토스(mythos)라고 불렀다. 하지만 어차피 모든 단어는 시간이 지나면 의미가 변하는 것이지 않았던가. 19세기 초부터 유럽인들은 미토스를 오래된 이야기, 특히 고대 그리스 전설에만 적용하기 시작한다. 오늘날 미토스를 우리가 전설로 이해하는 이유겠다. 하지만, 미토스에 대한 다른 해석도 가능하다. 바로 아리스토텔레스가 시학에서 제안한 비극에서의 역할이다. 아리스토텔레스는 미토스를 비극에서 벌어지는 행위의 재현이나 묘사로 해석한다. 반대로 에토스(ethos)는 행위를 하는 인물, 그리고 프락시스(praxis)는 행위 그 자체를 의미한다. 그리고 비극의 핵심을 아리스토텔레스는 인물이나 행위 그 자체보다는, 인물과 행위를 연결해주는 바로 미토스라고 제안했다.

해킹 능력 갖춘 AI ‘미토스’ 등장

테러집단, 불량국가 손에 들어가면

글로벌 인터넷망 무너뜨릴 수도

미·중 AI경쟁은 21세기판 MAD

지난 4월7일 소개된 가장 최신 AI 모델의 이름을 미국 엔트로픽 사가 미토스라고 정한 것은 대단히 상징적이다. 누가, 어떤 식으로 만들었는지는 별로 중요하지 않다. 미토스라는 인공지능이 등장했다는 사실 자체가 가장 중요하다. 지금까지 만들어진 인공지능 중 가장 뛰어나다는 미토스. 특히 코딩과 해킹 능력은 압도적으로 최고라고 한다. 덕분에 미토스는 윈도우나 맥OS같은 컴퓨터 운영체제뿐만이 아닌, 지난 30년 가까이 글로벌 인터넷망을 뒷받침하던 BSD 유닉스의 버그까지도 찾아냈고, 그런 버그들을 기반으로 해킹 전략까지도 제안했다고 한다. 테러단이나 불량국가 손에 들어가는 순간 이론적으로는 글로벌 인터넷망이 무너질 수도 있다는 말이다. 단순히 이메일이나 SNS를 넘어 온라인 결제, 물류, 통신 인프라가 하루아침에 무너지는 디스토피아 적인 상상도 더는 불가능해 보이지 않는다. 덕분에 엔트로픽은 미토스를 출시하지 않기로 결정했고, 대신 버그가 발견된 기업들에만 한정적으로 제공하기 시작했다.

그런데 여기서 문제가 생긴다. ‘프로젝트 글래스윙’이라는 이름으로 시작된 이 프로젝트 멤버들은 대부분 미국 기업이다. 우리 한국 기업들은 여전히 미토스 사용이 불가능하다. 미국 정부와 특정 기업들은 이제 타 국가 IT 인프라를 무너트릴 수 있는 능력을 갖추게 되었지만, 대한민국을 포함한 대부분 국가는 방어할 수 있는 능력이 없다.

그리고 또 하나의 문제가 있다. 현대 인공지능의 핵심은 알고리즘이나 이론보다 규모의 경쟁이다. 어차피 모두 비슷한 수학적 이론과 알고리즘을 활용하기에, 인공지능 학습에 필요한 데이터, 그리고 빅테크 스케일의 GPU만 가지고 있다면, 비슷한 수준의 AI를 만드는 것은 시간문제다. 실질적으로 4월23일 오픈AI가 출시한 GPT-5.5는 코딩과 해킹 면에서 미토스와 비슷한 능력을 갖추고 있다고 보고되고 있다. 미토스를 시작으로 빅테크들 간의 무한경쟁이 시작된 것이다.

이렇게 미국에서 시작된 빅테크들 간의 경쟁은 대한민국 같은 동맹국에는 기회와 리스크가 동시에 존재하는 양면의 칼이겠지만, 중국에는 치명적인 전력적 리스크일 수밖에 없다. 그렇다면 답은 하나다. 중국 역시 자체적으로 미토스 수준의 인공지능을 개발해야 한다. 하지만 지난 4월24일 출시된 중국 대표 AI 모델인 딥시크 V4는 기대했던 만큼의 성능을 보여주지 못하고 있다. 반도체 수출 규제 때문에 여전히 미국 수준의 데이터 센터 인프라를 구축하지 못한 중국에서 앤트로픽·구글·오픈AI 수준의 인공지능 모델이 출시되는 것은 여전히 어려워 보인다.

기존 방법으로 미국을 따라잡을 수 없다면, 중국은 새로운 방법을 택할 수도 있다. 우선 여러 기업이 개발하고 있는 AI 모델들을 하나로 통합해 국가 AI 챔피언을 키워볼 수 있고, 중국 내 데이터 센터들을 국영화해 범국가적 데이터 센터를 구축해 볼 수도 있겠다. 하지만 만약 그런 방식을 사용해도 미국 수준 AI 모델을 만들 수 없다면, 중국은 어쩌면 가장 위험한 방법을 선택할 수 있다. 바로 AI의 ‘재귀적 자기 개선’이다 (Recursive self-improvement, RSI). 1965년 영국 수학자 어빙 구드가 제안한 RSI에서는 인공지능이 자신의 코드를 스스로 재작성함으로써, 자신의 능력과 지적 역량을 향상시키는 과정을 의미한다. RSI가 성공한다면, AI의 지능은 폭발적으로 향상되어 초지능 (Artificial Super intelligence, ASI) 수준까지도 도달할 수 있다.

20세기 미국과 구소련 사이 냉전 시대에는 ‘상호확증파괴(MAD·Mutually Assured Destruction)’이라는 전략이 있었다. 언제든지 서로를 전멸시킬 수 있다는 가능성 그 자체가 핵무기 사용을 억제한다는 역설적인 전략이었다. 미토스 덕분에 핵무기를 능가하는 새로운 전략적 무기로 변신하기 시작한 인공지능. 하지만 20세기 핵무기 경쟁과는 달리 21세기 미국과 중국 사이 MAD 전략의 승자는 결과적으로 미국도 중국도 아닌 재귀적 자기 개선을 통해 만들어질 초지능, ASI일 수도 있다.

김대식 KAIST 교수

(사진=셔터스톡)

오픈AI가 광고 사업 확대에 속도를 내고 있다. 초기에는 대형 브랜드 중심으로 운영하던 '챗GPT' 광고를 중소기업과 지역 상점까지 확대하며, 사실상 메타와 구글의 핵심 광고 시장에 정면 도전하는 모습이다.

26일(현지시간) 디 인포메이션에 따르면, 오픈AI는 최근 광고 기술(ad tech) 기업들과 만나 자동차 세차장, 세탁소 같은 지역 기반 소상공인을 주요 고객으로 끌어들이는 전략을 설명했다.

이를 위해 단순 노출형 광고를 넘어 구매, 예약, 문의 제출 등 실제 행동을 유도하는 ‘전환 중심(conversion-oriented)’ 광고 기능도 도입하는 것으로 알려졌다.

새 광고 상품은 광고주가 실제 성과가 발생했을 때만 비용을 지불하는 구조다. 오픈AI는 이번 주부터 일부 광고주를 대상으로 기능 테스트를 시작한 것으로 전해졌다. 광고 성과 측정을 위해 광고주 웹사이트에 ‘오픈AI 광고 픽셀’을 설치하도록 하고 있으며, 별도의 API도 제공해 광고 클릭 이후 사용자 행동 데이터를 직접 연동할 수 있도록 했다.

이는 개인정보 보호 강화로 기존 픽셀 추적 효율이 떨어지자, 메타와 구글 등이 최근 수년간 강화해 온 광고 측정법과 유사한 방식이다.

오픈AI는 광고가 어떤 대화 맥락에서 노출되는지 분석·설명하는 기능도 광고업계와 논의 중이다. 대화형 AI 광고는 기존 배너 광고와 달리 문맥 이해가 핵심인 만큼, 브랜드 안전성과 광고 적합성 확보가 중요하다는 판단에서다.

최근 몇주 동안 광고 상품을 빠르게 고도화하고 있다. 기존에는 단순 노출 기반 과금만 제공했지만, 최근 클릭당 과금(CPC) 광고를 추가했다. 이는 광고를 클릭하지 않아도 비용을 지불해야 했던 기존 방식에 대한 광고주 불만을 반영한 조치다.

또 온라인 쇼핑몰과 상품 카탈로그를 광고 시스템에 연동하는 기능도 검토 중이다. 이전에 추진하다 중단한 ‘채팅 내 결제(in-chat checkout)’ 기능 개발 경험을 활용해, 사용자의 대화 내용과 관련된 상품 광고를 자동 노출하는 형태가 거론된다.

최근에는 외부 광고 플랫폼과 협업도 확대하고 있다. 크리테오, 스택어댑트 같은 업체들이 자사 고객에게 챗GPT 광고 구매 기능을 제공하고 있으며, 사용자 매칭 기술 등 오픈AI가 아직 부족한 기능도 보완하고 있다.

이달부터는 미국에서 최소 집행 금액 없이 누구나 사용할 수 있는 셀프서비스 광고 플랫폼도 도입했다. 이는 중소기업 광고주 확보를 위한 핵심 전략으로 평가된다.

이 같은 변화는 초기 광고주들이 제기했던 “성과 측정 도구가 부족하다”라는 문제를 해결하려는 시도로 해석된다. 특히 중소 광고주는 브랜드 인지도보다 실제 매출·예약 같은 측정 가능한 결과를 중요하게 여긴다. 이는 메타와 구글 광고 사업의 핵심 경쟁력으로 꼽혀왔다.

오픈AI는 광고를 핵심 수익원으로 보고 있다. 현재 주간 활성 사용자는 9억명을 넘지만, 대부분은 무료 사용자다. 오픈AI는 투자자들에게 올해 광고 매출이 24억달러(약 3조6000억원) 수준에 이를 것으로 전망했으며, 2027년에는 약 4배 성장하고 2030년에는 전체 매출의 35% 이상인 1020억달러(약 153조원) 규모까지 확대될 것으로 예상하고 있다.

이는 기업공개(IPO) 준비와도 맞물린다. 이르면 올해 안에 상장을 추진하기 위해 은행들과 협의 중인 것으로 알려졌다. 빠르게 성장하는 광고 사업은 투자자들에게 중요한 성장 배경이 될 가능성이 크다.

다만 오픈AI가 메타와 구글 수준의 광고 생태계를 얼마나 빠르게 구축할 수 있을지는 아직 미지수라는 평가도 나왔다.

광고업계에서는 현재 챗GPT 광고를 ‘실험 단계’로 보는 분위기가 강하다. 초기 광고 클릭률은 높은 편이지만, 새로운 광고 플랫폼은 초기 신선함이 사라질수록 성과가 둔화하는 경우가 많기 때문이다.

특히 상품 카탈로그 기반 광고는 가격, 재고, 상품 설명 같은 데이터를 표준화해야 하는 복잡한 작업이 필요하다. 실제로 오픈AI가 지난 3월 중단한 채팅 내 쇼핑 기능 역시 판매자 데이터 정리 문제로 개발 속도가 더뎠던 것으로 전해졌다.

한편, 오픈AI는 지난 2월 광고 서비스를 시작하며 어도비, 포드, 타겟 같은 대형 브랜드를 중심으로 최소 20만달러(약 3억원) 규모 계약을 요구했다. 이후 6주 만에 연 환산 광고 매출 1억달러(약 1500억원)를 달성했다고 밝힌 바 있다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

(사진=KAIST)

한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)은 오태현 전산학부 교수 연구팀이 포항공과대학교(POSTECH, 총장 김성근), 소니 AI 공동 연구진과 효과음 생성 AI ‘파바스(PAVAS)’를 개발했다고 26일 밝혔다.

파바스는 영상 속 물리적 상황을 이해해 현실감 있는 소리를 생성하는 AI 기술이다.

핵심은 영상 속 물체의 질량과 속도 등 눈에 보이지 않는 물리 정보를 AI가 스스로 추론하도록 설계했다는 점이다. AI가 물체의 질량과 속도 등을 주변 환경과 움직임의 맥락으로 추정하고, 해당 결과를 소리 생성 과정에 반영하는 방식이다.

검증 결과, 연구팀의 AI는 물체 간 충돌이나 타격 등 물리적 상호작용이 발생하는 장면에서 실제 환경과 매우 유사한 소리를 생성한 것으로 나타났다. 특히, 물체의 질량과 속도가 달라질 때 소리의 크기와 음색도 자연스럽게 변화했다는 설명이다.

앞으로는 콘텐츠 음향 제작 자동화는 물론, 증강현실(AR), 가상현실(XR) 콘텐츠, 메타버스, 로보틱스 시뮬레이션 등 분야에서 더욱 몰입감 있는 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 전망했다.

오태현 KAIST 교수는 “기존 생성AI가 데이터와 모델 규모를 키우는 방식으로 발전해왔다면, 이번 연구는 AI가 물리량과 인과관계를 직접 이해하도록 설계했다는 점에서 의미가 있다”라고 말했다.

장세민 기자 semim99@aitimes.com

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ETRI가 28일 서울 양재 엘타워에서 AI의 최종병기, 피지컬 AI로 가는 길을 주제로 포럼을 개최했다. ETRI 제공

■ 한국전자통신연구원(ETRI)은 28일 서울 엘타워에서 창립 50주년 기념 포럼을 열었다고 밝혔다. 이번 포럼은 'AI의 최종병기, 피지컬 AI로 가는 길'을 주제로 피지컬 AI 기술 흐름을 조망하고 국내 AI 로봇 산업 경쟁력 강화 방안과 정부출연연구기관의 역할을 논의하기 위해 마련됐다. ETRI는 AI 로봇 전략 관련 중점 추진 분야로 '로봇지능'을 선정하고 관련 영역 연구에 집중할 계획이다.

■ 과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원은 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(인공지능기본법)' 시행과 변호한 AI 환경을 반영한 '인공지능 윤리원칙' 초안을 마련하고 5월 29일부터 공개 의견수렴을 진행한다고 28일 밝혔다. 인공지능 윤리원칙은 사람이 중심이 되는 인공지능 구현을 위해 모든 사회구성원이 AI 개발·활용 전 과정에서 참고하고 실천해 나가기 위한 기본적이고 포괄적인 원칙이다. 다양한 AI 쟁점이 발생했을 때 사회 전체가 함께 참고할 수 있는 공통의 판단 기준을 제공하는 데 의미가 있다. 인공지능 윤리 소통채널 홈페이지(ai.kisdi.re.kr)에서 확인할 수 있으며 윤리원칙 초안에 대한 의견은 5월 29일부터 7월 8일까지 홈페이지 내 의견수렴 창구를 통해 제출할 수 있다.

■ 과기정통부는 올해 인공지능 중심대학 사업 지원대상으로 비수도권 대학을 8개교 추가 선정하고 AI 스타펠로우십(AI최고급신진연구자지원) 사업을 지역 대학 중심으로 추진한다고 28일 밝혔다. 주요 국정과제인 지역균형발전과 지역주도의 국가 AI 대전환을 지원할 지역특화 AI 인재양성을 위해 지역 대학의 AI 인재양성 지원사업 참여기회를 대폭 확대하는 방안을 추진할 예정이다. 추가 선정 공고는 6월 말 예정으로 선정된 대학에는 최장 8년, 연간 30억원의 예산을 지원해 AI 교육체계 혁신을 돕는다.

■ 국립과천과학관은 6월 1일 세계 공룡의 날을 기념해 5월 30일부터 7월 26일까지 자연사관, 공룡공원과 창작공방에서 공룡 관련 체험프로그램 3종을 운영한다고 28일 밝혔다. 자기주도형 체험 프로그램 '공룡 탐험', '3D펜으로 공룡알 만들기'. 공룡 복원과정을 체험할 수 있는 '안녕 티라노' 등이다. 자세한 내용은 과학관 홈페이지(sciencecenter.go.kr)에서 확인할 수 있다.

■ 우주항공청은 항공기 부품 기업의 환경시험 평가 접근성을 높이고 국내 시험 인프라 활용을 촉진하기 위해 '항공기 부품 환경시험평가 디렉토리북'을 발간·배포한다고 28일 밝혔다. 이번 디렉토리북은 여러 기관에 분산되어 있던 항공기 부품 환경시험평가 정보를 수요자 관점에서 체계적으로 정리한 국내 최초의 종합 안내자료다. 부품 제작사가 필요한 시험평가 기관을 신속하게 찾고 연계할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다. 5월 29일부터 '우주항공청 홈페이지(kasa.go.kr)>알림>최신기술동향>시험평가 디렉토리북'에서 누구나 무료로 확인할 수 있다.

■ 과학기술연합대학원대학교(UST)는 우주·국방·에너지·츠겅표준·화학 등 과학기술 각 분야에서 오랜 연구활동 및 인재 양성, 기관 경영 등을 통해 국가 과학기술 발전에 탁월한 업적을 쌓은 연구자들을 명예교수로 추대했다고 28일 밝혔다. 국방과학연구소 스쿨 백홍열, 한국에너지기술연구원 스쿨 한문희, 한국표준과학연구원 스쿨 정광화, 신용현, 한국항공우주연구원 스쿨 채연석, 한국화학연구원 스쿨 이재도까지 6명이다. 강대임 UST 총장은 "이들의 연구 철학과 폭넓은 경험, 지혜는 UST의 소중한 교육 자산으로서 학생들에게 큰 영감을 줄 것으로 기대한다"고 밝혔다.