AI의 정제 기술 관련 논쟁은 정부가 발표하지 않은 한 가지 정보에 기반을 두고 있습니다.

9월 8일, FBI, NSA, CISA라는 세 개의 미국 기관이…공동 조언을 발표함중국에 있는 6개의 기업이 미국의 AI 기술을 대규모로 도용하고 있다고 지목되었습니다.명명된 회사들은 DeepSeek, Moonshot AI, 알리바바, MiniMax, StepFun, 그리고 Z.AI였습니다.그 공격의 목적은 명확했습니다. 적어도 2024년 말부터 그들은 “수백만 개의 거래소”를 통해 “수십억 개의 토큰”을 가져왔다고 합니다. 이는 아마도 중국 정부의 지시에 따라 이루어진 것으로 보입니다. 해당 공격의 대상은 Anthropic, OpenAI, Google, xAI 등의 모델들이었습니다. 베이징그것을 “근거 없는 비난”과 “모욕”이라고 불렀습니다.다음 날.

이것이 바로 그 성적입니다. 이는 정부의 주장일 뿐, 공개된 자료는 아닙니다. 여섯 개의 회사가 산업적 규모로 서비스를 제공한다고 명시된 정보도, 행동 분석 지표들도, 즉 사용량을 초과하는 신규 계정들, 24시간 내내 계속되는 트래픽, 한 방법이 차단될 때 다른 방법으로 전환되는 현상 등은 독립적으로 검증할 수 있는 내용입니다. 하지만 그 자료에는 어떤 구체적인 정보도 포함되어 있지 않습니다. IP 범위도 없고, 쿼리 로그도 없으며, 모델의 흔적도 없고, 읽는 사람이 열어볼 수 있는 데이터도 없습니다. 올해 가장 중요한 인공지능 관련 주장은 단지 경고성 정보에 불과합니다.

영수증이 없는 것은 관료적인 문제가 아닙니다. 그것은 전체 투자 문제를 축소된 형태로 보는 것입니다.

왜 증류가 중요한 공격 수단인가?

지식 디스탠싱은 합법적인 머신러닝 방법입니다. 더 큰 모델의 출력값을 기반으로 작은 모델을 훈련시켜, 더 적은 비용으로 그 모델의 행동을 학습할 수 있습니다. 문서 자체도 이를 “유효한 훈련 방법”이라고 인정합니다. 문제는 이 방법이 악용된다는 점입니다. 즉, API 요청들이 대규모로, 프록시를 통해 처리된다는 것입니다.“전송 스테이션” 및 공유 구독경쟁사의 논리적 구조를 그 기본 모델에서 벗어나서 다시 재구성하는 것입니다. 이러한 메커니즘은 이야기의 가장 작은 요소이며, 워싱턴이 실제로 자세히 설명한 바와 같습니다.

처음에는 실제 예시가 나왔습니다. 7월 22일에요.화이트 하우스의 기술 책임자인 마이클 크라티오스는 모운쇼트 AI가 안타르픅의 클로드 팔레 모델을 추출했다고 주장했습니다.그들은 자사의 주력 모델인 Kimi K3를 개발했습니다. Moonshot은 탐지를 피하기 위해 여러 접근 방식을 사용하는 내부 플랫폼을 구축했다고 주장합니다. Moonshot의 마케팅 전략에 따르면, 이 모델은 “열린 2.8조 개의 파라미터”를 가진 모델로서, 여러 코딩 및 에이전트 관련 평가에서 다른 모델들보다 우수했지만, 여전히 Claude Fable 5와 GPT 5.6 Sol보다는 낮은 성능을 보인다고 합니다. 이는 정확히도 추출된 모델이 나타내는 특성입니다. 성능은 매우 뛰어나지만, 처음부터 새로 만들어야 하는 비용으로는 부적절합니다.

그러자 상황이 악화되었습니다. 9월의 권고사항에서는 단일 사례인 ‘Moonshot’ 사건을 6개 회사가 참여하는 캠페인으로 통합되었습니다. 알리바바는 이전에도 비슷한 혐의를 받은 적이 있었습니다.25,000개의 사기성 계정을 통해 2,880만 건의 상호작용이 발생했습니다.6주 안에.

이제는 투자 가치에 관한 문제입니다. 프론티어 랩의 독자적인 모델이 바로 그 자산이며, 이 자산 덕분에 엄청난 교육 비용과 그에 따른 가치 평가가 가능해집니다. 디스틸레이션은 바로 그 자산에 대한 공격입니다. 컴퓨팅 능력이나 데이터, 배포 방식에 대한 공격이 아닙니다. 만약 추론 모델의 기능이 그 모델의 API를 통해 전달될 수 있다면, 투자자들이 ‘방어벽’으로 여기는 그 층위가 사실은 허점이 되는 것입니다.

해자가 움직이는 곳

양측이 받아들일 수 있는 사실에 초점을 맞추면, 그 아래에는 경제적 요소가 있다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 최첨단 기술은 더 저렴해지고 있죠. 현재의 증거들을 보면, 이러한 모델들은 이 분쟁과 무관하게 상품화되고 있는 것으로 보입니다. 주요 오픈웨이트 모델들의 토큰 가격은 그 모델 내부에 포함된 정보와는 관계없이 하드웨어 비용에 근접해 있습니다.오픈 웨이트 대안은 프리미엄 모델보다 약 30~100배 저렴합니다.OpenAI는 1년 동안 네 번에 걸쳐 가격을 인상했으며, 동시에 예산 수준의 삭감도 있었습니다. 그 보고서에 따르면 “적어도 2024년 말부터” 억개 이상의 토큰이 추출된 것으로 나타났습니다. 이는 실제로 그렇다면 상황이 더욱 악화될 것임을 의미합니다.

그렇게 보면, 이 문제는 단순한 사건이 아니라, AI의 수익을 지속적으로 창출할 수 없는 상황으로 이어지는 더 큰 논쟁의 원인입니다. 이러한 주장을 하는 분석가들은 다음과 같은 점을 강조합니다. 가치는 가장 어려운 작업을 처리하는 능력과 신뢰성에서 유지됩니다. 또한, 배포된 시스템에 축적된 “운영 자료”도 중요한데, 이는 평가 세트나 오류 데이터베이스, 워크플로우 메모리와 같습니다. 이러한 자료들은 몇 년간의 운용을 통해만 존재하기 때문에 다운로드할 수 없습니다. 가중치는 추출될 수 있지만, 축적된 운영 기록은 그렇지 않습니다. 바로 이런 차이 때문입니다. 그래서 투자 관련 논평에서는 이 문제를 다루고 있습니다.“모델이 그 담장이 아니야.”전혀.

따라서 같은 증거 자료가 두 가지 역할을 합니다. 만약 모델 레이어가 이미 상품화되고 있다고 믿는다면, 이 조언은 그 과정을 확인해줍니다. 반대로 독점적인 모델들이 여전히 가격 결정권을 가지고 있다고 믿는다면, 이 조언은 그러한 믿음을 무너뜨릴 수 있는 문서입니다. 하지만 그 조언에는 평가를 내릴 수 있는 요소가 전혀 없습니다.

순수한 해석이며, 그 사실이 모든 것을 해결해줍니다.

베이징의 거부는 심각하게 받아들여야 할 사항입니다. 이는 모든 국가가 외교적 주장을 부정하기 때문만은 아닙니다. 이러한 경쟁 속에서 양측 모두 학습 과정에 활용하는 방법을 사용합니다. 미국의 연구소들은 공개된 인터넷 자료를 바탕으로 훈련을 진행하며, 이것이 그들에게 법적 소송을 초래하는 원인이 됩니다. 모운쇼트는 7월에 키미 K3에 대한 주장을 부정했으며, 도난당한 모델이 아니라 자신들의 구조만을 사용했다고 주장했습니다. 현재로서는 안타르피크와 정부 모두 ‘팔비 5’의 결과물을 K3의 훈련 과정과 연관시키는 어떠한 문서도 발표하지 않았습니다. 한 연구자의 논문에서는 ‘팔비 5’를 완전히 사용하여 K3의 기본 모델을 만들어내는 것은 불가능하다고 말합니다.매우 불가능한 일반면, Fable에서 파생된 데이터를 활용한 전후처리 방식은 기술적으로 가능하지만, 아직 검증된 방법은 아닙니다.

그것이 독자가 고려해야 할 경계선입니다. 명명된 회사가 6곳이며, 어떤 메커니즘이 존재하는지도 설명되어 있고, 어떤 규모인지도 제시됩니다. 하지만 판단되지 않은 것은, 각 회사가 실제로 그러한 행동을 했다는 것, 그리고 그 일이 정부의 인지 하에 일어났다는 것입니다. 차이점은 단 하나의 사실입니다 – 발표된 데이터 자료나, 공개된 기록, 법원의 판결, 또는 실제적인 합의 내용 등입니다. 그러나 이러한 것들은 아직 나타나지 않았습니다. 이 작가의 관점에서 볼 때, “비공개된”과 “불법적인”은 서로 다른 증거 요건을 가진 두 가지 개념이며, 조언은 첫 번째 범주에 속합니다.

따라서, 중단 조건은 간단합니다. 재현 가능한 수익이 발생할 때, 미국의 전선 역량이 얼마나 발휘되는지가 문제가 아니라, 그 양이 얼마인지가 문제가 됩니다. 그때까지는 합리적인 투자자가 판단할 수 있습니다. 모델의 상품화가 독점적 지위를 위협하는 방향은 독립적인 증거가 존재합니다. 하지만 오늘날의 무역을 재평가해야 하는 구체적인 주장은 권위 있는 주장이지만, 그에 대한 증거는 없습니다.

자문서에 명시된 권장사항을 따르는 것이 중요합니다. 미국의 연구소들은 인프라 지표와 행동 데이터를 서로 공유하고, 의심되는 공격 트래픽을 줄여야 합니다. 워싱턴은 기업들에게 자신이 발표하지 않기로 한 증거를 만들도록 요구하고 있습니다. 결국 시장에서는 그 증거들이 가치가 반영될 것입니다. 그동안 주가가 움직이는 주제들은 할인된 가격으로 평가될 것입니다.