Anthropic, Alibaba 상대로 역대 최대 규모의 모델 추출 소송 제기, 다른 중국 AI 회사들에 대한 소송 이후

2026년 6월 10일, Anthropic은 미국 상원 은행위원회에 편지를 제출했으며, Alibaba의 Qwen팀을 직접 겨냥했습니다. 보고서는 놀라운 수치를 공개했습니다. 4월 22일부터 6월 5일까지 45일 동안 Alibaba와 관련된 운영자들이 25,000개의 계정을 사용하여 2,880만 건의 상호작용을 완료했습니다.

2,880만 건의 대화가 무엇을 의미하는가? 업계 맥락으로 보면, 주류 고품질 SFT(감독된 미세조정) 데이터셋은 일반적으로 수십만 에서 수백만 규모입니다. 핵심 능력을 대상으로 한 2,880만 건의 상호작용은 저비용으로 특정 작업 영역 내에서 경쟁력 있는 전문 모델을 증류하기에 충분합니다.

이것이 Anthropic의 심각한 경보를 촉발했습니다. 그들의 관점에서는 상대방의 행동이 정확히 집중되어 있었고, 최신 대형 모델인 Mythos Preview의 핵심 강점(특히 소프트웨어 엔지니어링 및 추론 에이전트 능력)을 체계적으로 겨냥했습니다.

Anthropic은 편지에서 이 행동을 "미국의 상위급 연구소에 무임승차하려는 중국 기업의 지금까지 가장 대규모 시도"라고 표현했습니다.

2026년 2월 23일, Anthropic은 "증류 공격 감지 및 방지"라는 제목의 블로그 게시물을 발표했으며, DeepSeek, Moonshot AI (Kimi), MiniMax (Xiyuan Technology) 세 개의 중국 AI 랩을 공개적으로 언급했습니다.

보고서는 약 24,000개의 중국 관련 계정이 Claude와의 1,600만 건 이상의 상호작용을 시작했으며, MiniMax는 1,300만 건 이상, Moonshot AI는 340만 건 이상, DeepSeek는 150,000건 이상이었음을 보여주었습니다.

1,600만 건에서 2,880만 건 상호작용으로, 규모가 두 배가 되었습니다. Anthropic의 반격은 2월의 기술적 폭로에서 6월의 정치적 압박으로 확대되었습니다.

이 편지의 수신인(상원 은행위원회 의장 Tim Scott과 민주당 대표 Elizabeth Warren)은 미국 정치에서 가장 강력한 인물 중 두 명을 대표하며, 구체적으로 외국 경제 제재와 국내 금융 규제를 담당합니다.

Bloomberg에 따르면, 편지 제출 후 상원의원 Bill Hagerty와 Andy Kim이 빠르게 뒤를 따랐습니다. 그들은 국방법에 수정안을 추진할 계획이며, 미국 AI 모델의 산출물을 부당하게 획득하여 경쟁 시스템을 훈련하는 데 사용하는 모든 중국 기업에 대해 엄격한 제재 또는 직접 제재 목록을 부과합니다.

사실, 백악관을 넘어 실리콘밸리는 방어 동맹을 형성하고 있습니다. Anthropic, OpenAI, Google은 무단 데이터 스크래핑에 대한 정보 공유를 시작하기 위해 조용히 조율했습니다.

해외 언론 보도에 따르면, 미국 관리들은 이러한 무단 "산업 규모" 증류 활동이 실리콘밸리 연구소에 연간 수백억 달러의 손실을 초래한다고 추정했으며, 이는 Anthropic의 다가오는 고프로필 IPO를 직접 위협합니다.

점점 더 심각한 지적을 통해 Anthropic이 진정으로 확립하려는 것은 단순히 한 회사에 대한 상업적 보호가 아니라, 미국 정부와 산업 전체에 걸친 새로운 절대적 선이다: API 산출물을 사용하여 경쟁 모델을 훈련하는 것은 불법적 위반을 구성합니다.

이 종합적인 봉쇄 노력에서 미국 정부의 기술 제한은 급격히 강화되고 있으며, 초기 산업 전반의 "Fable 5 및 Mythos 5 긴급 제거" 사건과 공명합니다.

Capitol Hill의 대립과는 정반대로, 개발자들이 모이는 Reddit과 같은 기술 포럼에서 Anthropic의 주장에 대한 반응은 조롱에 불과합니다.

가장 고전적인 표현은 "도둑이 도둑을 잡는다"입니다. 비평가들은 Anthropic 자체가 데이터 도둑질을 통해 명성을 얻었다고 지적합니다. 초기 모델 훈련 중, 회사는 수백만 권의 보호된 책을 불법 다운로드한 후 미국 역사상 가장 큰 AI 저작권 침해 사건에 직면했으며, 결국 15억 달러의 합의금을 삼킬 수밖에 없었습니다.

심지어 Elon Musk도 올해 2월 Anthropic을 공개적으로 공격했으며, DeepSeek, Moonshot AI (Kimi), MiniMax가 증류 공격을 시작했다고 비난한 후 그들을 북미 최대 "데이터 도둑"이라고 부르며 위선적이고 부정직하다고 비판했습니다.

또한 일부는 업계의 악명 높은 부메랑을 발굴했습니다: Anthropic의 Claude 4.8 모델은 특정 질문에 답할 때 실제로 "Alibaba의 Qwen 모델에 의해 개발되었다"고 공개했습니다. 비판은 다음과 같습니다: "업계가 상호 데이터 세탁과 복사를 정상화했습니다. 당신의 모델은 Qwen의 핏줄에서 작동하지만, 돌아서서 Alibaba를 표절로 고소하시겠습니까?"

또 다른 사람들은 일반 API 사용에 대해 비용을 지불하는 것이 다른 고객과 다를 바 없으며, 기껏해야 상업적 위반을 구성한다고 주장했으나, 의회에서 논의될 때는 어떻게 "악의적 사이버 공격"과 "국가 안보 위협"이 되는지 의문을 제기했습니다.

일부 기술적 비평가들은 Anthropic 지도부에 대해 경멸을 표현했습니다: "기술적 취약점에 직면했을 때, 자신의 AI 방어층과 반스크래핑 능력을 개선하는 대신, Trump 행정부에 일을 신고하러 갔습니다."

아마도 가장 아이러니한 것은 한 파워 유저의 한탄입니다: "제 유일한 실제 관심사는 Fable 5이 돌아올 수 있는지 여부입니다. Anthropic은 동시에 자신의 모델이 복사되고 있다고 백악관에 불평하면서 모델이 잠금 해제되기를 바랍니다. 이 속도라면 Fable 5은 아마도 돌아오지 않을 것입니다."

기본적으로 "증류"는 AI 훈련의 정상적인 관행입니다: 강력한 기존 모델을 "교사"로 사용하고, 그것이 질문에 답하도록 한 다음, 그 답변들을 사용하여 경량의 "학생" 모델을 훈련합니다. 학생은 교사의 질문 응답 능력을 배우지만, 훈련 비용의 일부로입니다.

Meta의 초기 LLaMA 버전은 ChatGPT 산출물에 대해 훈련했습니다. 이것은 업계의 비밀이 아닙니다.

Anthropic이 "적대적 증류"라고 비난하는 것은 이 접근 방식을 극단으로 취합니다. 수십억 달러를 사용하여 계산을 구입하거나 직접 데이터에 주석을 달 필요가 없습니다. 단순히 지속적으로 신중하게 만든 질문들을 대상 모델에 보내고, 그 높은 품질의 응답들을 일괄 저장합니다. 그리고 당신은 기성 훈련 말뭉치를 소유합니다.

이것은 상당한 비용을 절약합니다. Claude의 공개 API 가격으로, 2,880만 건의 상호작용은 엔터프라이즈 할인이 있어도 수백만 달러가 들 것입니다. 하지만 동등한 소프트웨어 엔지니어링 능력을 갖춘 모델을 처음부터 훈련하는 것과 비교하면, 이 수치는 단순히 항목일 수 있습니다.

이것이 Anthropic의 핵심 불만입니다: 상대방이 수년의 기술 축적과 대규모 투자를 우회하여 수십억 달러 가치의 능력을 수억 달러의 API 호출 비용으로 획득했습니다.

배운 능력에는 두 가지 별개의 범주가 있습니다. 하나는 "작업 능력"입니다. 코드 작성, 수학 풀이, 텍스트 작성입니다. 이것들은 모델이 충분한 올바른 답변을 받으면 빠르게 배울 수 있으며, 이 부분은 증류될 수 있습니다.

다른 하나는 "안전 정렬"입니다. 사용자 개인정보를 유출하지 않고, 범죄를 지원하지 않으며, 위험한 내용을 출력하지 않는 것입니다. 이러한 안전 규칙은 반복적인 문제 해결을 통해 학습되지 않지만, 예외적으로 미세 조정된 "행동 수정" 훈련을 통해 학습됩니다. 모델이 한 번 선을 넘을 때마다, 트레이너는 벌칙을 주고 수정합니다.

2,880만 건의 내보낸 대화에서, 시스템에 의해 차단되고 거부된 위험한 질문들은 모두 걸러졌습니다. 결과: 학생 모델은 최고 수준의 능력을 배웠지만 "무엇을 말해서는 안 되는지"라는 교훈을 놓쳤습니다. 실제 세계에 배포되면, 능력이 높을수록 실패의 위험이 더 큽니다.

Anthropic이 이 25,000개의 비정상 계정을 감지할 수 있었던 것은 "행동 패턴 분석"에 의존했습니다. 불일치를 찾는 것입니다. 예로는 비정상적으로 집중된 등록 시간, 지리적으로 뭉친 IP 주소, 매우 유사한 질문 콘텐츠, 인간적으로 불가능하게 빠른 요청 빈도가 있습니다.

하지만 이것은 단순한 방어일 뿐입니다. 일부 상위 AI 랩들은 이미 더욱 강력한 무기를 배포했습니다: "산출물 지문 인식" 기술입니다. 보이지 않는 워터마크처럼, 각 모델 산출물에 통계적 숨겨진 표시를 포함합니다. 그 내용을 사용하여 새 모델을 훈련하는 모든 사람은 나중에 감지될 때 정확히 추적되고 식별될 수 있습니다.

속담처럼, "도(道)는 한 척 높고, 귀신(鬼神)은 열 척 높습니다." 오늘 25,000개의 계정을 금지하면, 내일 상대방은 셀 수 없는 다양한 가상 신용카드와 동적 프록시 IP를 사용하여 분산 계정을 등록합니다. 쿼리 패턴을 분석하여 봇 계정을 잡으면, 그들은 의도적으로 인간 같은 일시 정지와 필러를 코딩하여 자신을 위장합니다. 보이지 않는 산출물 지문을 포함하면, 그들은 재작성, 번역, 노이즈 주입을 통해 그것을 제거합니다.

하지만 제재 목록이 효력을 발휘하면, 규칙이 바뀝니다. 그러면 순수하게 기술적인 "반스크래핑" 또는 "API 공격-방어" 문제가 아니게 됩니다. "모델이 파생되는 훈련 데이터 소스"는 엄격한 규제 심사의 대상이 됩니다.

LLM 엔지니어링 체인에서 일하는 모든 사람에게, 이 결과는 직접적으로 향후 준수 경계를 결정합니다: 어떤 데이터 소스가 합법인가? 어떤 모델 행동이 소급 처벌에 직면하는가? 어떤 회사가 "의심스러운 출처"의 훈련 데이터를 보유한 이유로 제재 목록에 올려지는가?

이것이 Anthropic의 진정한 야망입니다. 폐허 위에 자신들에 의해 정의되고 정치적 힘을 통해 실행되는 새로운 글로벌 AI 질서를 확립하는 것입니다.