오픈AI가 미국 의회에 제출한 메모에서 중국 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 미국의 AI 모델들을 ‘증류(distillation)’해 자사 모델을 훈련시킨 정황을 보고했다.
2026년 2월 12일, 로이터의 보도에 따르면 2026-02-12 23:19:24, 오픈AI는 미국과 중국 공산당 간 전략적 경쟁을 관장하는 미 하원 특별위원회(House Select Committee on Strategic Competition between the U.S. and the Chinese Communist Party)에 제출한 메모에서 이러한 관측을 전했다. 메모에 따르면 딥시크는 자사 모델의 성능 향상을 위해 기존의 더 크고 성숙한 미국산 모델의 출력을 활용하는 ‘증류’ 기법을 사용했다. 이 기법은 더 오래되고 강력한 모델이 새 모델의 응답 품질을 평가하도록 하여, 결과적으로 구모델의 학습 내용을 새 모델로 이전시키는 방식이다.
오픈AI는 메모에서 다음과 같이 밝혔다:
“We have observed accounts associated with DeepSeek employees developing methods to circumvent OpenAI’s access restrictions and access models through obfuscated third-party routers and other ways that mask their source.”
이어서 메모는 또다시 다음 내용을 덧붙였다:
“We also know that DeepSeek employees developed code to access U.S. AI models and obtain outputs for distillation in programmatic ways.”
오픈AI의 메모는 딥시크 직원 계정들이 오픈AI의 접근 제한을 우회하기 위한 방법을 개발했으며, 타사 라우터 등 출처를 숨기는 수단을 사용해 모델에 접근했다고 지적한다. 또한 딥시크 직원들이 미국 AI 모델에 프로그램적으로 접근해 출력값을 획득하고 이를 증류에 활용할 코드도 개발했다고 적시했다.
딥시크(DeepSeek)와 모회사 하이-플라이어(High-Flyer)는 로이터의 공식 질의에 즉각적인 응답을 하지 않았다.
메모는 딥시크가 작년 초(early last year) 시장을 흔들었다고 평가했다. 딥시크가 내놓은 일련의 AI 모델들은 미국의 최상위 모델들과 경쟁할 만한 성능을 보였지만, 이를 개발하는 데 사용된 연산 능력은 훨씬 적었다고 메모는 전했다. 이러한 점은 워싱턴에서 미국이 중국에 수출을 제한해온 고성능 컴퓨팅 칩(일명 AI용 고성능 GPU 등)의 통제에도 불구하고 중국이 AI 경쟁에서 추격할 수 있다는 우려를 불러일으켰다.
용어 설명 — 증류(distillation)와 ‘우회 접근’의 의미
증류(distillation)는 인공지능 연구에서 비교적 널리 쓰이는 기법이다. 간단히 말해 더 크고 안정적인 ‘교사(teacher)’ 모델의 출력이나 판단을 바탕으로, 상대적으로 가벼운 ‘학생(student)’ 모델을 학습시키는 방식이다. 이때 학생 모델은 교사 모델이 제공하는 정답에 더해 교사의 예측 분포 등을 학습함으로써 성능을 높일 수 있다. 본 보도에서 문제가 되는 것은 교사 모델의 출력이 합법적·정상적 경로로 획득되었는지 여부와, 그 과정에서 접근 제한을 의도적으로 회피했는지의 여부다.
‘Obfuscated third-party routers’로 표현된 방식은 출처를 감추기 위해 제3자 네트워크 경로를 사용하는 기술적 수법을 가리킨다. 이는 접속 로그나 IP 기반의 출처 추적을 어렵게 만들 수 있으며, 서비스 제공자의 접근 제한 정책을 우회할 가능성을 높인다.
정책·시장적 시사점
이번 오픈AI의 메모 공개는 미·중 AI 경쟁의 민감한 측면을 다시 부각한다. 우선 정책적 측면에서 보면, 미국 의회와 규제기관은 AI 기술의 확산 경로와 데이터·모델 접근 통제의 실효성을 재검토할 가능성이 있다. 오픈AI가 의회 특별위원회에 문제를 보고한 사실 자체가 대규모 모델 접근과 사용을 둘러싼 규제·감시 강화로 이어질 수 있음을 시사한다. 한편으로는 수출 통제와 기술 제재의 대상·범위에 대한 논의도 촉발될 수 있다. 미국이 이미 고성능 반도체 수출을 제한해온 현실을 고려할 때, 모델·데이터 접근 통제에 대한 법적·기술적 보완 요구가 커질 수 있다.
시장 영향 측면에서는 이번 사안이 AI 생태계 전반에 미칠 파급력이 주목된다. 첫째, 클라우드·AI 서비스 제공자들은 API 접근 통제 및 비정상적 사용 탐지 기능 강화를 서둘러야 할 필요가 있다. 둘째, AI 모델 학습에 필요한 연산자원과 관련된 반도체·하드웨어 시장에서는 수요 구조와 규제 리스크를 반영한 가격·공급망의 재평가가 이루어질 가능성이 있다. 다만 이번 보도에서 확인되는 것은 딥시크가 적은 연산 자원으로 높은 성능을 냈다는 점이며, 이 사실 자체만으로 특정 기업의 주가나 반도체 가격을 단정적으로 예측하기는 어렵다. 그러나 규제 강화·기술 통제의 가능성은 관련 기업과 투자자들에게 중장기적으로 고려해야 할 위험 요소다.
전문적 분석(객관적 관점)
이번 메모 내용은 두 가지 핵심 문제를 제기한다. 하나는 기술적·운영적 방어의 취약성이다. 즉, 서비스 제공자가 의도한 접근 제한을 우회하는 수법이 실제로 개발·사용되었다면, 많은 서비스가 동일한 방식으로 악용될 위험이 존재한다. 다른 하나는 기술 확산의 속도다. 딥시크가 상대적으로 적은 연산력으로 수준 높은 모델을 개발해냈다는 사실은, AI 기술이 더 적은 자원으로도 빠르게 확산될 수 있음을 보여준다. 이는 국가 간 기술 우위 유지 전략과 수출 통제 정책의 설계에도 중요한 함의를 준다.
따라서 향후 전망은 다음과 같은 논리적 결론으로 정리된다. 첫째, 기업들은 API·데이터 접근 정책을 기술적으로 재점검하고 모니터링 능력을 강화해야 한다. 둘째, 정책 당국은 모델 접근·사용에 대한 규제 프레임워크를 정비할 필요가 있다. 셋째, 투자자와 시장 참여자들은 단기적 충격뿐 아니라 규제 리스크와 공급망 재편 가능성을 포트폴리오 전략에 반영해야 한다.
결론
오픈AI가 공개한 메모는 딥시크가 미국 모델의 출력을 증류해 자사 모델을 학습시켰다는 의혹을 공식적으로 제기한 사례다. 이 사건은 단순한 기업 간 기술 경쟁을 넘어, AI 모델 접근 통제·수출 규제·시장 안정성을 둘러싼 정책적·시장적 논의를 재점화할 가능성이 크다. 관련 기관과 기업의 후속 대응을 통해 추가 사실이 확인되어야 보다 명확한 영향 평가가 가능하다.
