빌려 쓰는 AI의 유통기한 [이승현의 AI 네이티브]

10월 16일 중국 상무부와 과학기술부가 공동 공고(2026년 제48호)를 내고 ‘중국 수출금지·제한 기술목록’ 개정안을 공개했다. 인공지능(AI) 23개, 바이오의약 5개, 태양광 12개 등 40개 기술을 새로 올렸고, 그중 14개는 수출금지, 26개는 수출제한 대상이다. 목록 자체는 11월 15일까지 의견을 받는 초안이지만 해당 기술을 해외로 넘기기 전에 상무부 시스템에 등록하도록 한 임시 조치는 공고 당일부터 시행됐고, 이미 시작했지만 끝나지 않은 거래까지 대상에 넣었다. 등록 대상은 세가지 경우다. 기술 소유권을 해외로 넘기는 경우, 해외에 사용권(라이선스)을 주는 경우, 그리고 기술의 소유자나 실질적 지배자가 해외 주체로 바뀌는 경우다. 세 번째는 마누스 사태를 염두에 둔 조항으로 보인다. 중국에서 창업해 싱가포르로 본사를 옮긴 에이전트 기업 마누스를 메타가 인수하자, 중국 당국은 지난 3월 창업자들을 불러 조사하고 출국을 막았다. 본사를 옮겨도 기술의 국적은 바뀌지 않는다는 원칙을 이번에 제도로 굳힌 것이다. 그리고, AI 23개 항목의 구성을 보면 중국이 무엇을 하려는지 어떤것을 지키려는지 드러난다. 금지 목록에는 중국의 핵심데이터로 학습한 모델, 핵심 정보 인프라·국방·핵심 정무에 쓰이는 고성능 에이전트, AI 기반 악성코드 생성·변이 기술이 포함되어 있다. 제한 목록은 훨씬 방대하다. 학습 연산이 10의 26승 플롭스(대략 GPT-4급)를 넘거나 주요 평가에서 세계 10위 안에 드는 모델은 가중치와 체크포인트, 소스코드, 아키텍처는 물론 학습 최적화와 추론 가속 기술까지 통제 대상이다. 에이전트는 자연어 지시를 20단계 하위 과업으로 쪼개는 계획 기술, 200개 외부 도구를 연동하는 기술, 60개 에이전트를 동시에 협업시키는 기술이 기준으로 제시됐다. 가속기 1만 장 이상 대규모 클러스터의 고속 연결과 장애 복구, 서로 다른 회사의 칩을 묶어 돌리는 이기종 추론 스케줄링도 들어갔다. 필자가 항상 주장해온 것처럼 가중치뿐 아니라 일하게 만드는 하네스와 서빙 기술까지 전략자산으로 본 셈이다. 우리나라가 특히 눈여겨볼 대목은 칩 설계다. 14나노 이하 공정이나 2.5D, 3D 패키징을 쓰는 AI 프로세서 설계, 3D 낸드와 18나노 이하 D램, 본딩·다층 적층을 쓰는 메모리 칩 설계 기술이 제한 목록에 올랐다. 중국이 스스로 지킬 가치가 있다고 판단한 메모리 설계 역량의 목록이자, 한국 메모리 산업을 쫓는 중국의 현재 위치를 가늠하게 하는 지표다. 그동안 미국이 칩을 묶어 중국을 견제해 왔지만, 이제 중국도 칩 설계 노하우와 AI 능력을 함께 묶어 견제하기 시작한 것이다. 일종의 자신감의 표현이라고 보인다. 그런데, 제한 대상 모델이라도 API 호출, 앱,웹 서비스, SaaS, 단말 경량 배포는 통제에서 뺐다. 반면 그 모델을 해외 현지 서버에 설치해 배포하려면 허가를 받아야 한다. 중국 기업이 해외에 직접 지어 운영하는 자사 클라우드에 올리는 경우에만 자동허가를 준다. 지난번 연재(‘가성비의 종언’ K3와 V4, 중국 AI의 투트랙)에서 필자가 얘기한 “리더보드를 도배하는 클라우드의 그 모델과 내가 내려받아 사내 서버에 올리는 모델은 사실상 다른 물건이다”라는 점을 대놓고 드러내기 시작했다. 오픈소스(오픈웨이트)에도 선을 그었다. 이미 공개된 기술은 통제하지 않지만, 새 모델이나 에이전트를 공개하는 일은 기술 수출로 보고 신고를 거치게 했다. 중국 주도의 세계인공지능협력기구(WAICO) 회원국 간 기술 협력에는 더 많은 편의를 주겠다고 했다. 미국이 작년 7월 AI 액션플랜을 통해 동맹국 중심의 기술 협력을 주장한 것에 대한 일종의 답변(?)이라고 볼 수 있다. 중국 상무부는 이번 개정이 특정 국가를 겨냥하지 않았고 대부분의 AI 기술은 여전히 자유롭게 수출할 수 있다고 설명하고 있지만 자유로운 것은 완제품과 서비스이고, 묶인 것은 생산 능력이다. 태양광에서는 패널은 계속 팔되 남의 땅에 공장을 지어 주는 기술을 묶었고, AI에서는 토큰은 팔되 토큰을 만드는 모델과 서빙 기술을 묶었다. 중국은 토큰을 파는 나라로 남되, 토큰을 만드는 능력은 국경 안에 두겠다고 선언한 것이다. 넉 달 전, 미국에서 먼저 일어난 일 지난 6월 12일 미국 상무부는 앤트로픽에 수출통제 지침을 보내 페이블 5와 미토스 5에 대한 외국인 접근을 막으라고 했다. 국적별로 이용자를 가를 방법이 없었던 앤트로픽은 두 모델을 전 세계 고객에게서 한꺼번에 내렸다. 출시 사흘 만이었다. 우리나라가 받은 충격은 각별했다. 한국인터넷진흥원(KISA)과 삼성전자, SK하이닉스가 프로젝트 글래스윙을 통해 미토스 접근권을 확보한 지 열흘 남짓 만의 일이었다. 방어용 프런티어 모델을 쥐었다고 안도한 순간 접근이 차단됐다. 통제는 2주 반 만에 풀렸다. 앤트로픽이 보안 위험을 선제적으로 탐지하고 향후 모델의 출시 절차를 정부와 협의하겠다고 약속한 뒤였다. 그러면서도 상무부는 상황이 바뀌면 허가 요건을 다시 부과할 권리를 유보한다고 못 박았다. 비슷한 시기 오픈AI도 신모델을 정부에 명단을 공유한 소수 파트너에게 먼저 공개했다. 최상위 모델의 접근권이 시장보다 정부의 승인 절차를 먼저 거치는 구조가 자리 잡고 있다. 두 사건을 함께 보면 교훈은 간단하다. 닫힌 API는 남의 정부가 차단할 수 있고, 열린 가중치도 다음 버전부터는 남의 정부가 제한할 수 있다. 미국은 스위치를 쥐었고, 중국은 밸브를 쥐었다. 우리가 의지해 온 두 개의 문이 모두 상대국의 행정 절차 위에 놓여 있었던 것이다. 싸 보여도 싸지 않다 그럼에도 “중국 오픈웨이트를 가져다 쓰면 싸지 않으냐”는 반론은 여전하다. 지난 8월 연재에서 따져 본 대로 그 셈법에는 착시가 겹겹이 끼어 있다. 키미 K3는 미국 플래그십의 3분의 1 단가를 내세웠지만, 같은 독립 평가를 완주하는 데 출력 토큰 1억3000만 개를 썼다. 비교군 평균 6300만 개의 두 배다. 단가가 낮아도 토큰을 두 배 쓰면 청구서는 그만큼 불어난다. 한국어 사용자에게는 착시가 하나 더 있다. 한국어 1만 자를 처리할 때 중국계 모델은 4만~5만 토큰을 쓰지만 한국어 최적화 모델은 1만 토큰 안팎이면 된다. 사람이 읽지도 않는 중간 추론과 재시도가 쌓이는 에이전트 시대에 이 차이는 복리로 불어난다. 토큰당 단가보다 결과물당 비용을 봐야 하는 이유다. 이번 중국의 공고로 장부에 올릴 비용 항목이 하나 더 생겼다. 공급의 불확실성이다. 지금 쓰는 오픈웨이트 모델의 다음 버전이 공개될지, 언제 공개될지를 베이징의 등록 절차가 정한다. 로드맵을 남의 허가에 걸어 둔 서비스는 위험을 외상으로 들여온 것과 같다고 봐야 한다. 가중치를 내려받아 우리 서버에서 돌리면 된다는 계산도 예전만 못하다. 다시 한번 강조하는데, 리더보드를 장식하는 클라우드의 그 모델과 사내 서버에 올린 모델은 사실상 다른 물건이다. 가중치를 실전 지능으로 완성하는 것은 서빙 레이어이고, 최종 서비스 지능에서 가중치의 몫이 30이라면 서빙이 나머지 70을 결정한다. 그런데 중국은 이번에 바로 그 추론 가속과 서빙 기술까지 통제 목록에 올렸다. 가중치는 받아도 그것을 제대로 돌리는 노하우는 받기 어려워졌다. 빌려 쓰는 모델, 새는 토큰 수지 더 근본적인 문제는 돈보다 포지셔닝이다. 필자가 줄곧 강조해 온 토큰 경제의 눈으로 보면 이번 조치의 의미가 더 선명해진다. 에이전트 시대에 AI 사용량은 대화가 아닌 루프로 불어난다. 에이전트가 스스로 계획하고 도구를 부르고 결과를 검증하는 동안, 사람이 읽지도 않는 토큰이 쉼 없이 생산되고 소비된다. 오픈라우터 기준으로 에이전트 토큰 소비는 1년 새 약 25배로 늘었다. 단가가 떨어지는 속도보다 쓰는 양이 늘어나는 속도가 빠르다. 토큰 하나가 생산될 때 그 가치의 70%는 모델을 만든 쪽이 가져가고, 나머지 30%를 반도체와 전력, 데이터센터가 나눠 갖는다. 모델을 빌려 쓰면 토큰을 쓸 때마다 그 70%가 해외로 나간다. 소프트웨어 사용료가 서비스수지에 잡히듯 토큰 사용료도 결국 경상수지의 한 항목이 된다. 사용량이 폭증하는 만큼 토큰 무역수지 적자도 함께 불어난다. 반도체 수출로 번 돈을 토큰 수입으로 되돌려주는 구조가 굳어질 수 있다. AI 팩토리도 이 셈법에서 자유롭지 않다. 18.4GW급 데이터센터를 짓고 그래픽처리장치(GPU)를 가득 채워도, 그 위에서 돌아가는 모델이 남의 것이면 그 안에서 창출되는 토큰 가치의 70%는 모델 회사 몫으로 빠져나간다. 우리 손에 남는 것은 전력과 부지, 장비 임대료다. 공장은 우리 땅에 있는데 이윤은 남의 나라로 가는 구조, 필자가 ‘지능 위탁생산국’이라 불러 온 함정이다. 아무리 큰 AI 팩토리를 지어도 이 사실을 잊으면 하드웨어에 쏟은 투자가 남의 모델을 위한 기반 시설로 끝난다. 이번 중국 조치는 이 구조를 거꾸로 확인해 준다. 중국은 토큰을 파는 일은 막지 않았다. 막은 것은 토큰을 만드는 능력이 국경을 넘는 일이다. 70을 가져가는 자리가 어디인지 중국은 정확히 알고 있는 것이다. 남의 모델만 돌리는 나라는 토큰 소비국으로 굳어지고, 토큰 소비국은 토큰 생산국이 정한 가격과 규칙을 따를 수밖에 없다. 종말론의 언어, 격차의 언어 올해 AI 업계를 달군 또 하나의 논쟁은 종말론이었다. 7월에는 프런티어 기업 직원 1100여 명이 개발 속도를 의도적으로 조절할 장치를 요구하는 공개서한에 서명했고, 9월에는 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO가 속도 조절을 공개적으로 주장했다. 트럼프 대통령은 종말론을 사기극이라 일축했고, 9월 말 백악관 간담회 직후에는 젠슨 황 엔비디아 CEO 등이 아모데이에게 왜 위험을 그토록 극단적으로 경고하느냐고 따졌다는 보도도 나왔다. 위험을 진심으로 걱정하는 연구자들이 있다는 점은 인정해야 한다. 다만 필자가 주목하는 것은 찬반 양쪽이 같은 언어를 쓴다는 점이다. 늦추자는 쪽은 서두르면 중국이 증류해 간다고 말하고, 달리자는 쪽은 늦추면 중국이 따라온다고 말한다. 둘 다 결국 미중 격차를 어떻게 지킬지의 이야기다. 안전을 위한 조치 목록이 증류를 막는 목록과 겹치고, 최상위 모델 접근권이 신뢰 연합의 심사를 거쳐 배분되는 구조가 굳어지면서 속도조절론은 격차를 보존하는 장치로 작동해 왔다. 지난 9월 미국 국가안보국(NSA) 등 보안 당국의 합동권고가 중국 기업 6곳의 증류 캠페인을 공개 지목한 것도 같은 흐름 위에 있다. 위험의 언어로 시작한 논의가 안보의 언어로 집행되고 있는 것이다. 그 격차 위에서 우리나라의 자리는 어디에 있을까? 앞서가는 쪽도, 그동안 많은 노력을 해왔지만 아직은 따라붙는 쪽이 되지 못한 채 접근권을 배분받는 쪽에 서 있다. 미국의 스위치와 중국의 밸브가 같은 해에 모습을 드러낸 것은 우연이 아니다. 프런티어 AI가 안보 자산, 국가전략자산으로 분류되는 순간, 빌려 쓰는 나라의 접근권은 언제든 협상 테이블에 오를 수 밖에 없다. 누구를 위한 중립인가 소버린 AI가 필요한 이유를 안보와 비용으로만 설명하면 절반만 말한 것이다. 나머지 절반은 당연히 가치관의 문제다. 트럼프 대통령은 2025년 7월 행정명령 14319호 ‘연방정부의 워크(Woke) AI 방지’에 서명했다. 연방정부가 조달하는 거대언어모델(LLM)에 ‘진실 추구’와 ‘이념적 중립’ 두 원칙을 요구하면서 다양성·형평성·포용성(DEI)을 신뢰할 수 있는 AI를 해치는 이념으로 지목했다. 그리고, 중국은 2023년 시행한 생성형 AI 서비스 관리 규정에서 서비스가 사회주의 핵심가치를 견지하도록 요구하고 있다. 무엇이 옳은지와는 별개로, 모델이 무엇을 중립으로 보고 무엇을 편향으로 볼지는 그 모델을 만든 나라의 정치가 정하고 있다. 게다가 또 그 정의는 정권이 바뀌면 함께 바뀐다. 남의 모델로 공공서비스를 돌리는 나라는 그 나라의 정치 변동까지 함께 수입하게 된다는 말이다. 민원 상담 AI가 어떤 질문에 답하고 어떤 질문을 피할지, 역사 교육을 돕는 AI가 동아시아 근현대사를 어떤 관점으로 서술할지가 다른 나라의 정치 일정에 따라 달라질 수 있다는 뜻이다. 인류가 함께 지켜야 할 보편적 가치는 국제기구가 합의를 거쳐 세워 왔고, 각국은 저마다의 가치관과 관습, 문화를 바탕으로 자국의 법규를 만들어 왔다. 보편의 규범과 각국의 다양성이 공존해 온 이러한 두겹의 질서가 이제 무너질 수 있다. 미국과 중국, 그리고 하이퍼스케일러들이 정한 규칙이 각국의 사정과 무관하게 획일화된 규칙으로 자리 잡을 수 있기 때문이다. AI 모델에 새겨진 기준이 곧 세계의 기준이 되면, 각국이 오랜 시간 쌓아 온 고유의 규범은 설 자리를 잃을 수 도 있다. 한국 사회의 맥락을 AI에 담는 일은 누구도 대신해 주지 않는다. 지역과 세대, 장애인과 다문화 가정, 사투리와 한국의 법·제도를 제대로 이해하는 모델은 한국이 만들어야 한다. 소버린 AI는 포용성과 다양성의 문제이기도 하다. 세계 AI 생태계로 넓혀 보면 의미가 더 커진다. 두 나라의 정의만 남은 단일 재배 생태계는 병충해 한 번에 무너진다. 각국이 자기 언어와 가치를 담은 모델을 갖는 것은 AI 생태계 전체의 회복력을 높이는 일이다. 고를 수 있는 나라가 되려면 오해는 없어야 한다. 소버린 AI는 우리 것만 쓰자는 주장과 거리가 멀다. 일본도, 사우디아라비아도, 아랍에미리트도 자국 모델을 키우면서 최상위 모델을 함께 쓴다. 핵심은 고를 수 있는 능력이다. 반복적이고 검증 가능한 대다수 과제는 한국어 최적화 모델과 서빙 레이어로 처리하고, 성패를 가르는 소수의 고난도 추론은 프런티어 모델에 맡기는 오케스트레이션이 현실적인 답이다. 이를 위해 세 가지를 제안한다. 첫째, 공급 중단을 기본 시나리오로 두고 설계해야 한다. 국방·외교·사이버 방어와 핵심 공공서비스는 외국 모델이 차단돼도 멈추지 않는 국산 코어 위에서 돌아가야 한다. 지난 6월의 2주 반은 예행연습이었다. 당시 국내 화이트해커 단체가 27개 기업·기관과 함께 민간 AI 보안 프로젝트를 띄운 것은 의미 있는 대응이었다. 그러나 수백만 줄 코드를 실시간으로 훑는 미토스급 역량을 국내 모델이 대신하기는 아직 어렵다. 독자 파운데이션 모델 사업이 내년 초 최종 선정을 앞둔 지금, 그 모델이 공공·안보 시스템의 주권형 코어가 되도록 설계 목표를 분명히 해야 한다. 여기서 더 나아가 프런티어 AI 모델도 일정 수준 이상으로 꾸준히 만들어 가야 한다. 우리는 인공위성과 우주발사체 기술을 끈질기게 연구하며 선도국과의 격차를 좁혀 왔다. 그에 견주면 AI는 우리에게 훨씬 해볼 만한 과제다. 둘째, 신경망처리장치(NPU)와 우리 모델, 서빙 레이어를 수직으로 묶고 그 첫 시장을 공공 조달로 열어야 한다. 공공에서 실제로 돌아가며 쌓이는 서빙 데이터는 다음 모델을 키우는 자산이 된다. 우리 모델을 세계 최고 수준의 모델과 연결해 함께 쓰는 과정에서 그 운용 노하우도 하나씩 내재화해야 한다. 인공위성과 우주발사체에서 한 단계씩 격차를 좁혀 온 길을 AI에서도 그대로 밟아 갈 수 있다. 셋째, 국가 평가체계에 한국어 토큰 효율과 한국 사회 맥락에 대한 포용성 평가를 넣어야 한다. 성능을 토큰으로 나눈 연비와 우리 사회의 다양성을 얼마나 담았는지를 함께 재야 무엇을 키울지 판단할 수 있다. 워싱턴은 스위치를, 베이징은 밸브를 쥐었다. 그 사이에서 우리나라가 할 일은 어느 한쪽에 줄을 서는 데서 끝나지 않는다. 차단돼도 버틸 코어와 골라 쓸 수 있는 연결망을 함께 갖춰야 한다. 빌려 쓰는 AI에는 언제나 유통기한이 있다. ※ 외부필자의 원고는 IT조선의 편집방향과 일치하지 않을 수 있습니다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 스타트업 창업가 출신의 AI 전문가다. 디지털플랫폼정부위원회 인공지능플랫폼혁신국장으로서 재직하면서 대한민국 공공 AI의 초석을 닦았으며, 현재는 한양대 에리카 글로벌문화통상학부 겸임교수, 가천대 스타트업칼리지 겸임교수, 법무법인 린의 공공AX 고문을 겸하며 기술과 정책의 가교 역할을 하고 있다. 이론에 머물지 않는 현장형 전략가로서 국가 전반의 AI 네이티브 전환을 이끌고 있다.