중국 AI 기업의 미국 LLM 대규모 증류(Distillation) 공격 분석

조사일: 2026-02-26

1. 사건 개요

2026년 2월, Anthropic과 OpenAI가 중국 AI 기업들의 조직적 모델 탈취를 공식 폭로. "증류(distillation)" 기법으로 미국 최첨단 AI 모델의 출력물을 이용해 자사 모델을 훈련시킨 사건.

핵심 수치

2. 증류(Distillation)란 무엇인가 — 기술적 상세

핵심 프로세스

"지식 증류(Knowledge Distillation)"는 대형 "교사(Teacher)" 모델의 행동을 소형 "학생(Student)" 모델이 모방하도록 훈련시키는 기법.

[교사 모델: Claude/GPT-4]
        │
        ▼ API를 통해 대규모 질의
        │
   (프롬프트, 응답) 쌍 수백만 건 수집
        │
        ▼ 학생 모델 학습에 사용
        │
[학생 모델: DeepSeek/Kimi/MiniMax]

왜 "단순 복사"보다 강력한가

DeepSeek 자체 연구에 따르면, 증류는 별도의 강화학습(RL) 단계 없이도 SFT(Supervised Fine-Tuning)만으로 우수한 성능을 달성 — 프로세스가 더 효율적이고 접근성이 높음

증류가 "공격"이 되는 조건

1. 가짜 계정으로 접근 제한 우회
2. 프록시 서비스로 지역 차단 우회
3. 산업적 규모 (수백만 건 질의)
4. 경쟁 제품 개발 목적
5. 이용약관(ToS) 위반

3. 기업별 공격 상세 — 무엇을 어떻게 훔쳤나

Anthropic이 2026.02.23 공식 블로그 **"Detecting and Preventing Distillation Attacks"**에서 공개

DeepSeek (~150,000건)

• Anthropic이 접속 기록 역추적 → DeepSeek 소속 특정 연구원들과 직접 연결 확인
• 2024년 12월, DeepSeek 챗봇이 스스로를 "ChatGPT"라고 소개하는 사례 발견

Moonshot AI / Kimi (~340만 건)

• Moonshot 고위 직원의 공개 프로필과 일치하는 요청 메타데이터를 통해 귀속 확인

MiniMax (~1,300만 건) — 최대 규모

• Anthropic이 최신 Claude 모델 출시 시 24시간 내에 트래픽의 거의 절반을 최신 모델로 전환 — 실시간 관찰됨
• 모델 출시 전에 탐지됨 → 증류 공격의 전체 생애주기를 최초로 포착

4. 추출된 데이터로 만든 중국 AI 모델들

DeepSeek 모델군

증류 효과 (DeepSeek 자체 논문 공개 수치)

R1-Distill-Qwen-32B는 대규모 RL만 사용한 모델을 유의미하게 능가 — 증류의 효율성 입증

Moonshot AI (Kimi) 모델군

MiniMax 모델군

5. 중국 내 암시장: 프록시 생태계

타오바오(淘宝) 마켓플레이스

ChinaTalk 조사에 따르면, 중국 내에서 서방 AI 모델 접근을 거래하는 대규모 회색 시장이 존재:

접근 방법

하이드라 클러스터의 실체

• 단일 프록시 네트워크가 20,000+ 가짜 계정 동시 운영
• 증류 트래픽을 일반 고객 요청과 혼합하여 탐지 회피
• 계정 차단 시 즉시 대체 — "단일 장애점 없음"
• IP 범위, 타이밍 분포, 프롬프트 구조 분석을 통해 조율 패턴 확인

"정부의 갑작스러운 단속이 없는 한, 중국 내 미국 LLM 시장은 사라지지 않을 것" — ChinaTalk

6. DeepSeek 자체 논문이 말하는 것 vs 말하지 않는 것

DeepSeek-V3 논문 (arXiv:2412.19437)

공식 입장: "DeepSeek-V3-Base의 훈련 데이터는 순수한 웹 페이지와 전자책만 사용했으며, 합성 데이터는 포함하지 않았다"

단서 (BUT): "일부 웹 페이지에는 OpenAI 모델이 생성한 답변이 상당수 포함되어 있어, 베이스 모델이 다른 강력한 모델의 지식을 간접적으로 습득할 수 있다"

DeepSeek-R1 논문 (arXiv:2501.12948)

• 4단계 훈련 파이프라인 공개: Cold-start → RL 2회 → SFT 2회
• R1에서 소형 모델로의 증류를 공식 기법으로 시연 (Qwen/Llama 기반 6개 모델 공개)
• 800,000건의 큐레이션된 추론 샘플로 증류
• OpenAI/Anthropic 출력물 사용에 대한 직접 언급은 없음

Stanford FMTI 투명성 보고서

• DeepSeek는 Stanford의 Foundation Model Transparency Index에 참여
• 훈련 방법론을 문서화했으나 경쟁사 모델 출력물 사용에 대한 명시적 공개 없음

7. 중국 측 반응 — 정부·미디어·업계

3개 기업: 완전한 침묵

중국 정부

중국 관영 미디어의 DeepSeek 프레이밍

중국 국내 미디어는 DeepSeek를 국가적 승리로 일관 보도:

• 과기일보(Science and Technology Daily): "서방의 최첨단 하드웨어 없이도 작동하는 비용 효율적 혁신"
• 공업정보화부 전문가: "독립적 기술 노선을 개척할 수 있는 중국의 능력을 입증"
• 환구시보(Global Times) 전 편집장: "미국의 제재가 중국의 발전을 막지 못했다는 증거"
• 중국 정책 입안자들: DeepSeek를 "중국의 전략적 자율성" 강화의 증거로 활용

중국 AI 생태계의 오픈소스 공세

8. 증류는 불법인가? — 법적 분석

핵심 긴장

증류 기법 자체는 완전히 합법 — 모든 주요 AI 연구소가 내부적으로 사용. 문제는 타사의 독점 모델을 무단으로 증류하는 것.

계약법 분석

저작권법 분석 (Winston & Strawn 로펌)

"OpenAI가 DeepSeek의 데이터 추출 증거를 제시하더라도, OpenAI는 해당 데이터에 대한 저작권을 보유하지 않을 가능성이 높다" — AI 생성 출력물은 충분한 "인간 지적 기여"가 없어 저작권 보호 대상이 아닐 수 있음

영업비밀법 분석

• DeepSeek가 내부 파라미터, 알고리즘, 소스코드에 접근한 증거 없음
• 공개 API를 통한 출력 데이터만 획득했다면 영업비밀 침해 입증 곤란

중국 반부정경쟁법

• 제2조에 따라 시장 경쟁 교란 주장 가능
• 그러나 중국 법원이 중국 기업에 불리한 판결을 내릴 가능성은 극히 낮음

학계 시각 (몬트리올 대학교 사이버정의연구소)

"균형 잡힌 이해관계와 산업 발전의 관점에서, 증류 관행은 법적 인정을 받을 자격이 있다. 증류는 AI 산업 후발주자가 따라잡을 수 있는 엄청난 잠재력을 제공한다."

결론: 현재 법적 지위

⚠️ 아직 어떤 법원도 이 쟁점에 대해 확정 판결을 내리지 않음

9. 비판적 시각 — Anthropic의 전략적 타이밍

폭로의 정치적 맥락

Anthropic 보고서 원문: "증류 공격은 수출통제의 필요성을 강화한다"

업계·여론의 반격

핵심 반론

• Anthropic 자체가 Reddit 콘텐츠 스크래핑, 저작권 침해 소송 진행 중
• "중국 정부가 직접 조율한 증거 없음 — 3개 기업은 상업적 경쟁자로서 독자 행동"
• 증류 금지는 사실상 미국 AI 기업의 독점 보호 장치라는 비판

10. 중국의 광역 AI 전략과 증류의 위치

국가 전략 4대 축

"훔치고, 복제하고, 지배한다" vs "따라잡기(Catch-up)"

미국 시각:

"Steal, Copy, Dominate" — 중국의 전형적 기술 절도 패턴

중국 시각:

후발주자가 선진 기술을 학습하는 것은 산업 발전의 자연스러운 과정. 미국도 영국 산업혁명 기술을 "모방"하여 성장.

11. 타임라인 종합

12. 투자 시사점

직접 영향

1. Anthropic: $380B 기업가치, IPO 2026 하반기 예정 — 중국 리스크가 오히려 미국 정부 지원 명분 강화
2. 반도체 수출통제 추가 강화 가능성 → 삼성전자/SK하이닉스 대중 매출 리스크
3. 미중 AI 기술 디커플링 가속화 — 양국 AI 생태계 완전 분리 시나리오 부상

간접 영향

1. AI 모델 보안/DRM 기술 수요 급증
2. API 접근 인증 강화 → SaaS 보안 기업 수혜 가능
3. 중국 AI 기업의 자체 개발 가속 vs 미국 기술 의존 탈피 → 장기 경쟁 구도 변화
4. 중국 오픈소스 모델의 글로벌 확산 — Qwen, DeepSeek가 사실상 표준화

핵심 질문

증류를 통해 빠르게 따라잡은 중국 AI가 자체 혁신 궤도에 진입했는가, 아니면 여전히 미국 모델에 구조적으로 의존하는가?

13. 관련 문서 연결

• 06_안트로픽_국방부_갈등_분석.md: Anthropic-Pentagon 갈등 (같은 시기 동시 진행)
• 02_SaaS_시장_위기_분석.md: Anthropic이 Black February의 모든 핵심에 위치

⚠️ Anthropic은 2026년 2월 한 달간 SaaS 폭락 촉발(COBOL 충격), 국방부 최후통첩 대응, 중국 증류 공격 폭로를 동시에 처리 중. AI 산업의 지정학적 핵심 기업으로 부상.

Sources

English

• Anthropic Blog: Detecting and Preventing Distillation Attacks
• TechCrunch: Anthropic accuses Chinese AI labs of mining Claude
• CNBC: Anthropic joins OpenAI in flagging distillation campaigns
• Fortune: Anthropic claims 3 Chinese companies ripped it off
• CNN: US AI giant Anthropic alleges China rivals cheating
• Bloomberg: OpenAI Accuses China's DeepSeek of Distilling US AI Models
• VentureBeat: DeepSeek, Moonshot and MiniMax used 24,000 fake accounts
• ChinaTalk: The Grey Market for American LLMs in China
• ChinaTalk: DeepSeek — The View from China
• Winston & Strawn: Is AI Distillation by DeepSeek IP Theft?
• Berkeley Law: The Innovation Dilemma — AI Distillation
• Law.Asia: Dispute Over AI Model Distillation
• SCMP: Grey Area Exposed by Anthropic's Distilling Charges
• Implicator.ai: Distillation Attacks Are Real. So Is the Lobbying Campaign
• Futurism: Anthropic Furious at DeepSeek — The Irony
• Stanford HAI: China's Open-Weight AI Ecosystem
• DeepSeek-V3 Technical Report (arXiv)
• DeepSeek-R1 Technical Report (arXiv)

한국어

• 더피쿨: 중국 AI의 민낯 — 2만 4천 개의 가짜 계정으로 클로드를 털다
• 글로벌이코노믹: 딥시크, 클로드 1600만 번 훔쳐 배웠나
• AI타임스: 앤트로픽, 中 AI 3곳 상대 불법 증류 공개 비판
• 아주경제: 트럼프 AI칩 수출 허용 속 앤트로픽 도용 고발
• 서울경제: 딥시크, 美 AI 답변 베껴 만들었나