Kimi K3 같은 중국산 오픈 AI 모델을 사용하는 데 따른 위험은 무엇인가?
진짜 문제는 해외 오픈소스가 아니라 사이버 공격에 맞서 인프라를 보호하기 위한 공조 부족이다
2026년 7월 27일
필자는 뉴 아메리카와 존스홉킨스대 미국·중국·글로벌 사무의 미래 연구소의 선임연구원이다
이달 초 나는 베이징의 스타트업 문샷(Moonshot)의 라디오헤드 테마 회의실에 앉아 강력한 신형 Kimi K3 AI 모델 시연을 지켜봤다. 음악 애호가인 창업자 양즈린은 핑크 플로이드의 앨범 ‘다크 사이드 오브 더 문(Dark Side of the Moon)’에서 회사 이름을 따왔다. 미개척 영역이지만 높은 보상이 기대되는 분야를 가리키는 적절한 표현이다.
중국에서는 Kimi K3의 전격 출시가 미국 경쟁사들을 제치고 기술력을 다시 한번 과시할 기회로 환영받고 있다. 비용을 낮추기 위해 K3, Z.AI의 GLM, 딥시크의 R-1, 알리바바의 신형 Qwen 3.8 Max 같은 저렴하면서도 성능이 뛰어난 중국산 오픈소스 AI 모델로 전환하는 미국 기업들이 늘고 있다.
“수백만 달러를 절약해 주는 데다 핵심 사용 사례 상당수에서 실제로 성능이 *향상*되고 있습니다. 혁신적입니다.” 올해 DeepSeek로 전환한 샌프란시스코 소재 디지털 비서 플랫폼 Lindy AI의 CEO Flo Crivello는 이렇게 썼다.
외국 기업이 만든 오픈소스 AI 모델을 사용하는 데 따른 보안 위험은 무엇일까? 워싱턴은 감시, 지식재산 탈취, 첩보 활동, 그리고 중국이 국내 핵심 인프라에 개입할 가능성에 초점을 맞추는 것으로 보인다. 백악관은 중국산 오픈 모델의 확산을 억제하거나 심지어 제재하기 위한 수단을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 이 논쟁은 국가안보와 혁신의 대립처럼 보일 수 있지만, 사정은 그리 단순하지 않다.
우선 지적할 점은 보안을 우려하는 사람들에게 모델이 중국 기업에 의해 개발됐는지를 묻는 것은 잘못된 질문이라는 것이다.
Kimi K3와 같은 오픈소스 모델은 누구나 매개변수(학습 과정에서 습득한 숫자로, AI 모델이 정보를 활용해 다음에 올 내용을 예측하는 방식을 결정한다)를 내려받아 실행할 수 있도록 한다. 기업들은 가중치를 내려받고 모델을 미세 조정한 다음 자체 클라우드나 인프라에서 실행한다.
따라서 더 중요한 것은 해당 모델을 실행하는 서버를 누가 소유하고 운영하는가이다. 데이터가 중국으로 전송되는 것을 우려하는 미국 사용자들은 자신이 통제하는 국내 하드웨어에서 또는 제3자 추론 제공업체를 통해 AI 모델을 실행할 수 있다.
중국의 오픈 모델이라고 해서 정보 검열이 일률적으로 이뤄지는 것도 아니다. 다시 말해 모델이 어디에서 호스팅되는지가 영향을 미친다. 미국 인프라에서 호스팅될 경우, 중국 내에서는 차단될 질문에도 모델은 답변한다. 가중치가 공개돼 있기 때문에 사용자는 콘텐츠 제한을 변경할 수 있다.
데이터가 중국 내에 호스팅되더라도 마찬가지다. 중국에서는 기업들이 국가정보법에 협조해야 하지만, 일부 기업은 정부가 반드시 아무런 제약 없이 데이터에 접근할 수 있는 것은 아니도록 여러 방식으로 저항한다. 올해 3월 중국 정부 조사관들이 전자상거래 플랫폼 Pinduoduo의 데이터에 접근하려다 진입을 막으려는 직원들과 몸싸움을 벌였다. 한 관계자는 손가락이 부러진 채 현장을 떠났다.
미국에는 자체적으로 실용적인 오픈소스 선택지가 필요하다. 오픈소스는 국가의 영향력 투사를 위한 핵심 수단으로 빠르게 부상하고 있다. 인터커넥티드 캐피털의 케빈 쉬는 이를 디즈니 영화와 K팝에 비유한다. 그러나 진짜 문제는 강력한 AI 기반 사이버 공격이 더 이상 가상이 아닌 상황에서 워싱턴이 핵심 인프라를 보강할 종합적인 접근법을 갖추지 못했다는 점이다.
이 경우 오픈 가중치가 제공하는 투명성은 중국에서 나온 것을 포함해 오히려 보안을 강화할 수 있다. 지난주 허깅페이스는 중국의 한 오픈 AI 모델을 사용해 AI 에이전트의 사이버 침해를 분석했다. 이 모든 과정은 허깅페이스의 시스템 밖으로 데이터가 나가지 않은 채 이뤄졌다.
모든 진영의 정부는 여전히 AI를 글로벌 군비 경쟁의 틀로 규정하려 한다. 그러나 위협과 혁신 어느 것도 국가 경계에 깔끔하게 맞춰지지 않는다. 상호 연결된 세계에서 데이터 접근과 통제를 다루려면 보안 프로토콜을 이해하는 새로운 방식이 필요하다.
데이터를 활용한 위험 평가, 시장 변동성 대응 및 전략 수립