Diffusion as Strategy? Export Controls, Open Weights, and the Global Reach of Chinese AI Models, 2018–2026
이 연구는 2018년부터 2026년까지의 3,034개 AI 모델을 분석하여, 미국의 수출 통제가 중국 개발자들로 하여금 모델 가중치를 즉각적으로 공개하도록 강제하지는 못했으나, 중국 기반의 파생 모델의 급격한 증가와 2024년 후반기 이후의 프런티어 컴퓨팅 격차 확대로 입증되듯 글로벌 확산으로의 전략적 전환을 촉발했음을 밝혀냈다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
더 똑똑한 기계를 만들기 위한 경쟁 속에서, 정책 입안자들과 기술자들 사이에서 조용한 논쟁이 시작되었습니다. 수년 동안 미국은 중국의 인공지능 발전을 늦추기 위해 가장 강력한 컴퓨터 칩의 판매를 제한해 왔습니다. 그 논리는 간단했습니다. 이러한 특화된 도구가 없다면 중국 개발자들이 가장 크고 유능한 AI 시스템을 학습시키는 데 어려움을 겪을 것이라는 점이었습니다. 그러나 태평양 건너편에서는 다른 이야기가 나타나기 시작했습니다. 뒤처지는 대신, 중국 개발자들은 누구나 기초 코드를 다운로드하고 연구할 수 있는 방식으로 자신들의 AI 모델을 공개하기 시작했습니다. 이러한 변화는 하나의 가설을 불러일은 했습니다. 어쩌면 제재가 중국으로 하여금 전략을 바꾸게 하여, 원천적인 힘 대신 광범위한 채택을 추구하게 만든 것이 아닐까 하는 점입니다. 만약 이것이 사실이라면, 경쟁자의 발전을 막기 위해 설계된 정책이 의도치 않게 그 경쟁자의 기술이 전 세계로 퍼지는 것을 도왔다는 의미가 됩니다.
이 아이디어를 검증하기 위해, 알프레도 메를레(Alfredo Merlet)라는 연구자는 2018년부터 2026년 사이에 출시된 수천 개의 AI 모델의 실제 역사를 조사했습니다. 그는 3,000개 이상의 모델에 대한 데이터를 수집하여, 누가 이를 구축했는지, 내부 '가중치'(AI를 작동하게 하는 핵심 설정)가 비밀로 유지되었는지 아니면 공유되었는지, 그리고 어떤 종류의 컴퓨터 칩이 학습에 사용되었는지를 추적했습니다. 메를레는 2022년, 2023년, 2024년에 걸친 세 차례의 주요 미국의 제재 이후 미국과 중국 개발자들의 행동 변화를 비교함으로써 명확한 전환점을 찾고자 했습니다. 그는 칩 공급이 끊긴 순간 중국 개발자들이 즉각적으로 문을 열었는지, 아니면 다른 요인이 변화를 주도했는지를 확인하고 싶었습니다.
결과는 단순한 인과관계의 서사보다 더 복잡한 이야기를 들려줍니다. 기간이 끝날 무렵 중국 모델들이 미국 모델보다 훨씬 더 개방적으로 공유될 가능성이 높았던 것은 사실입니다. 하지만 이러한 변화는 처음 두 차례의 제재 직후에 발생하지 않았습니다. 데이터에 따르면 양국 간의 격차는 2024년 말과 2025년 내내 벌어지기 시작했습니다. 더욱이, 이 변화는 단지 중국 개발자들이 모델을 공개하는 것에 관한 것만이 아니라, 미국 개발자들이 모델을 폐쇄하는 것과도 관련이 있었습니다. 시기적으로 볼 때, 개방을 향한 움직임은 특정 신규 모델의 성공과 미국의 비즈니스 결정 변화에 영향을 받아 2025년에 공고해진 전략적 선택이었음을 시사하며, 이는 칩 금지에 대한 즉각적인 반응이 아니었습니다.
제재와 코드 공유 결정 사이의 연결 고리가 기대만큼 직접적이지는 않지만, 이 모델들이 어떻게 확산되었는지에 대한 이야기는 부정할 수 없습니다. 메를레는 중국의 AI 파운데이션(foundation)이 전 세계적으로 새로운 AI 작업의 거대한 토대가 되었음을 발견했습니다. 2023년 이전에는 중국 기반의 새로운 모델이 극히 일부에 불과했습니다. 그러나 2025년에는 그 숫자가 51%로 급증했습니다. 이는 데이터베이스에 기록된 파생 모델들 중 절반 이상이 중국의 파운데이션 위에서 구축되었음을 의미합니다. 이러한 확산은 미국 개발자들 사이에서도 일어났으며, 2025년에는 약 5개 중 1개의 새로운 모델이 중국의 시작점을 활용하고 있었습니다.
연구는 또한 이러한 시스템의 배후에 있는 하드웨어와 컴퓨팅 능력도 살펴보았습니다. 데이터는 가장 큰 규모의 미국과 중국의 학습 실행 간의 원천 컴퓨팅 능력 격차가 수년간 좁혀져 왔으나, 2024년 말 마지막 제재 라운드 이후 다시 벌어지기 시작했음을 보여줍니다. 이는 제재가 가장 크고 진보된 모델의 발전 속도를 늦추는 데 성공했을 수 있음을 시사합니다. 동시에, 중국 개발자들은 제재 사항을 준수하도록 설계된 칩을 사용하는 사례를 점점 더 많이 보고하며 새로운 규칙에 적응하는 모습을 보였습니다. 그럼에도 불구하고, 최첨단 기술에 대한 이러한 제약에도 불구하고 중국 AI의 영향력은 더욱 강력해졌습니다.
궁극적으로, 이 연구는 중국 AI 모델이 전 세계의 지배적인 토대가 되었음을 확인해주지만, 수출 통제가 이러한 결과의 유일한 동력이었다는 생각에는 이의를 제기합니다. 중국 모델의 개방성은 제재보다 늦게 발생한 전략적 변화의 결과이며, 특정 오픈 모델의 성공에 의해 강화되었습니다. 제재가 중국이 단일한 최대 규모의 모델을 훈련하는 것을 막았을 수는 있지만, 그들의 기술이 전 세계가 구축하는 표준이 되는 것을 막지는 못했습니다. 미래를 위한 교훈은, 인공지능 시대에 칩의 공급을 통제하는 것이 모델의 크기를 제한할 수는 있어도, 그 모델이 어디로 가는지 또는 얼마나 널리 사용되는지를 반드시 통제할 수 있는 것은 아니라는 점입니다.
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