기업에서 AI 도입을 논의하면 거의 항상 "어떤 모델을 쓸까"로 시작한다. GPT냐 Claude냐 Gemini냐, 어느 벤치마크가 몇 점 높은가를 두고 시간을 쓴다. 그 질문은 모델이 곧 경쟁력이라는 전제를 깔고 있다. 모델을 잘 고르면 우위가 생긴다는 것이다.
이번 주에 겹친 두 사건은 그 전제가 흔들리고 있음을 보여준다. 모델을 만든 회사들조차 모델 자체가 지킬 수 있는 자산이 아니라고 행동으로 말하고 있다.
모델은 잘 답할수록 베껴진다
Anthropic은 6월 24일, Alibaba 측 운영자들이 4월 22일부터 6월 5일까지 약 2만 5천 개의 위조 계정으로 2,880만 건의 대화를 주고받으며 Claude의 능력을 빼냈다고 미국 상원에 서한을 보냈다. 표적은 Claude가 가장 잘하는 영역 — 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 추론 — 이었고, 방법은 '적대적 distillation'이다. 강한 모델에게 반복해서 질문을 던져 그 추론 패턴과 응답을 수확한 뒤, 그 데이터로 자기 모델을 학습시키는 것이다.
핵심은 가중치를 훔친 게 아니라는 점이다. 정상적인 API 경로로 모델에게 말을 걸었을 뿐이다. 모델이 좋은 답을 내줄수록, 그 답 자체가 경쟁자의 훈련 데이터가 된다. 능력은 출력으로 새어 나간다. 수억 달러를 들인 연구 결과가 충분히 많은 질문과 응답을 통해 근사된다면, 모델은 복제를 막을 수 있는 해자가 아니다.
그래서 랩들은 모델 주변을 사 모은다
같은 날 OpenAI는 Broadcom과 함께 추론 전용 칩 'Jalapeño'를 공개했다. 설계부터 테이프아웃까지 9개월, ASIC 치고 이례적으로 빠른 사이클이다. 모델을 더 잘 만드는 발표가 아니라, 모델을 굴리는 연산을 직접 통제하겠다는 발표다. 전력당 성능을 끌어올려 추론 단가를 자기 손에 쥐려는 것이다.
여기에 미국 정부가 Anthropic에 내린 수출 통제 — 최신 Claude 모델에 대한 외국인 접근을 차단하라는 지시 — 까지 더하면 방향이 분명해진다. 모델 자체는 새어 나가고 베껴지니, 가치는 그 둘레로 옮겨간다. 누가 연산을 통제하는가, 누가 접근을 통제하는가, 누가 가장 깊은 맥락을 쥐고 있는가다. distillation 공격이 노린 것도 결국 출력의 '접근'이었다.
AX의 해자도 같은 자리에 있다
이 구도는 모델을 쓰는 쪽에도 그대로 적용된다. 어느 모델을 선택했는지는 베낄 수 있다. 경쟁사도 같은 API를 호출하면 같은 능력을 얻는다. 베낄 수 없는 것은 당신이 통제하는 층이다 — 사내 데이터, 업무 절차에 녹아든 맥락, 모델이 그 위에서 무엇을 하도록 묶어두는 접근 설계.
| 베낄 수 있는 것 | 베낄 수 없는 것 |
|---|---|
| 모델 선택·프롬프트 | 사내 데이터·업무 맥락 |
| 벤치마크 점수 | 검증·승인 절차 |
| 단발성 데모 | 운영에 박힌 워크플로 |
도입의 차별화는 모델 비교표가 아니라, 모델이 닿는 자사 맥락의 깊이에서 갈린다. 모델은 교체되고 복제되지만, 조직이 쌓은 데이터와 절차는 그대로 남는다. 조녁컴퍼니가 AX 전환을 '어떤 도구를 쓰는가'가 아니라 '우리 일에 어떻게 붙이는가'의 문제로 보는 이유다. 사업영역 →