멈춘 빛의 광속처럼
'검은 마술'을 깬 AI
오늘날 5G나 와이파이(Wi-Fi) 없는 하루를 상상하기 어렵죠. 다가올 6G(6th Generation) 네트워크와 자율주행, 양자 통신 시대에는 무선 기술에 대한 의존이 한층 더 커질 거예요. 이 무선 혁신의 심장부에는 기기 간 정보를 주고받게 해주는 '무선 주파수 집적회로(RFIC, Radio Frequency Integrated Circuit)'가 자리하고 있어요.
흥미로운 건, 오늘날 일반적인 컴퓨팅 칩 설계는 고도로 과학화된 반면 RFIC 설계는 오랫동안 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 절대적으로 의존하는 일명 '검은 마술(Dark Art)'로 여겨져 왔다는 사실이에요.
왜 그럴까요? RFIC는 수십 기가헤르츠(GHz)에 달하는 초고주파 환경에서 작동하다 보니, 전자기장과 열역학, 물리적 팽창 같은 복잡한 제약들을 동시에 풀어야 하거든요. 기존 설계자들은 과거의 템플릿을 바탕으로 수많은 시뮬레이션과 수작업을 반복하며 최적점을 찾아왔고, 칩 하나를 완성하는 데 수개월에서 수년, 그리고 막대한 비용이 들었어요. 차세대 통신 기술의 뼈아픈 병목이었던 셈이죠.
그런데 최근 AI가 이 견고한 장벽을 허물고 있어요. 연구진은 인간이 만들어둔 설계 템플릿을 아예 배제하고, 밑바닥부터 AI 스스로 회로를 구축하도록 강화학습(Reinforcement Learning) 알고리즘을 도입했어요. 인간의 선입견이나 관습에 얽매이지 않은 AI는 무수한 회로 조합을 스스로 탐색하며 최적의 구조를 찾아냈고요.
그렇게 탄생한 칩의 레이아웃은 마치 난해한 현대 미술이나 QR코드를 연상케 할 만큼 파격적이에요. 그런데 성능은요? 기존 최고 수준의 회로를 가볍게 뛰어넘었고, 인간이 몇 달씩 매달리던 설계 작업을 며칠, 혹은 몇 분 단위로 단축해 버렸어요.
여기에 원하는 전자기적 특성만 입력하면 그에 맞는 물리적 구조를 도출하는 역설계(Inverse Design) 기법과 생성형 AI인 디퓨전(Diffusion) 모델까지 결합되면서 혁신은 더 가속화되고 있어요. 엔지니어가 원하는 사양을 입력하면 AI가 자판기처럼 즉각 구조를 완성해주는 시대가 열린 거예요.
다만 완전한 범용 기술로 자리 잡으려면 '데이터'라는 숙제가 남아 있어요.과거 컴퓨터 비전 분야가 '이미지넷(ImageNet)'이라는 방대한 오픈 데이터셋으로 도약했듯, RF 분야도 폐쇄적인 기업 문화를 넘어 설계 데이터를 공유하는 열린 생태계를 만들어야 해요.
생각해보면 이건 단순한 공정 효율화의 이야기가 아니에요. 6G와 위성 통신, 자율주행이 맞물리는 시대에 무선 칩의 성능은 곧 국가 통신 인프라의 경쟁력과 직결되니까요. 장인의 직관에 머물던 설계 영역이 알고리즘 기반의 과학으로 진화하는 이 장면, 어딘가 익숙하지 않나요?
2026년 AI 산업 곳곳에서 반복되고 있는 패턴이거든요. 인간이 오랫동안 '감'으로만 풀어왔던 문제를 AI가 순식간에 재정의해버리는 것 말이에요. 문제는 이 가속이 모든 영역에서 환영받고 있지는 않다는 점이에요.
천문학적 적자와 규제의 그림자!
같은 시기, 업계의 선두 주자인 OpenAI는 전혀 다른 얼굴을 마주하고 있어요. 역사적인 기업공개(IPO)를 앞두고 시장은 장밋빛 기대에 부풀어 있지만, 최근 드러난 재무 상태는 그 기대에 찬물을 끼얹기 충분해요.
독립 저널리스트 에드 지트론(Ed Zitron)이 폭로한 수치를 보면 아찔해요. 2024년 50억 달러 수준이던 적자가 2025년에는 무려 385억 달러로 불어났거든요. 매출 대비 비용이 260%에 달하는 이 기형적인 구조는 과거 어떤 빅테크(Big Tech) 기업의 상장 전 모습과도 다르다는 평가예요.
더 눈에 띄는 건 비용의 핵심인 컴퓨팅(Computing) 자원을 MS 같은 경쟁사이자 파트너에게 전적으로 의존하고 있다는 점이에요. 총 130억 달러 매출 중 약 9%가 MS, 소프트뱅크(SoftBank), 단 두 곳에서 나왔다니, 이 매출이 온전히 시장의 자발적 수요인지 의구심이 들 만하죠. 시장 전문가들이 지금 상황을 '불타는 쓰레기통'이라 부르며 회의적인 시선을 보내는 이유예요.
이런 재무적 압박 속에서 OpenAI가 꺼내든 반전 카드가 차세대 모델 GPT-5.6이었어요. 실제로 코딩이나 에이전트(Agent) 작업 수행 능력에서 뛰어난 성능을 보인다는 개발자들의 호평이 이어지고 있고, 쇼피파이의 미하일 파라킨(Mikhail Parakhin)조차 GPT-5.6이 여러 면에서 앤트로픽(Anthropic)의 오푸스 4.8(Opus 4.8)보다 낫다고 평가했을 정도예요.
그런데 이 혁신적인 모델은 정작 대중에게 온전히 닿지 못하고 있어요. 트럼프(Trump) 행정부가 국가 안보와 사이버 보안(Cyber Security) 우려를 이유로, 차세대 모델을 정부가 직접 승인한 극소수의 파트너에게만 순차적으로 제공하도록 요청했거든요.
한 중국 개발자는 자신들이 GPT-5.6 프리뷰(Preview) 접근을 신청했다가 거절당했다며, 정작 중국보다 미국의 AI 규제가 훨씬 더 촘촘해진 현실이 "야생 같다"고 토로하기도 했어요. 세계에서 가장 앞선 모델을 만든 나라가, 정작 자국 기업의 최신 모델 배포 속도를 스스로 늦추고 있는 셈이죠.
이는 앞서 앤트로픽의 페이블(Fable) 모델이 수출 통제로 시장에서 철수해야 했던 사태의 연장선에 있어요. 앤트로픽에 이어 OpenAI마저 정부의 강한 통제 아래 놓이면서, 자율적인 검토를 표방했던 백악관의 AI 행정명령은 사실상 정부가 모델 출시를 좌우하는 사전 허가제로 변질되고 있다는 우려가 나와요.
혁신을 주도해야 할 기업이 천문학적인 컴퓨팅 비용을 감당하며 밑 빠진 독에 물 붓기 식의 경쟁을 벌이는 와중에, 예측할 수 없는 규제라는 족쇄까지 차게 된 상황은 그 자체로 아이러니예요. 혁신의 속도를 자본과 정부, 두 개의 브레이크가 동시에 붙잡고 있는 셈이죠.
그런데 흥미롭게도 이 브레이크는 자본과 정부에서만 걸리는 게 아니었어요. 이번엔 기업 스스로가, 사용자 몰래 걸어버린 또 다른 종류의 브레이크가 논란이 됐거든요.
'그림자 추적'과 신뢰의 딜레마!
바로 앤트로픽의 AI 코딩 에이전트(Coding Agent) '클로드 코드(Claude Code)'예요. 최근 이 도구가 사용자의 프록시(Proxy) 경로와 시간대 정보를 시스템 프롬프트(System Prompt)에 은밀히 숨겨 본사로 전송해 온 사실이 드러나면서, 전 세계 개발자 커뮤니티가 발칵 뒤집혔어요.
방식이 꽤나 은밀했어요. 별도의 원격 분석(Telemetry) 데이터를 수집하는 대신, 프롬프트 속 날짜 구분 기호를 바꾸거나('-'를 '/'로) 육안으로 구분하기 힘든 유니코드(Unicode) 어포스트로피 문자를 몰래 교체하는 방식을 썼거든요.
사용자의 시간대가 중국이거나 중국발 프록시 서버를 이용할 경우, 이 '보이지 않는 꼬리표'가 붙었어요. 실제로 계정이 정지당한 한 중국 사용자는 앤트로픽이 이메일에까지 추적기를 심어 자신이 어디서 열람했는지 확인했다며 격앙된 반응을 보이기도 했고요.
앤트로픽 측은 이를 무단 리셀러(Reseller)와 AI 모델 증류(Distillation, 타 AI의 출력값을 빼돌려 자사 학습에 쓰는 행위)를 막기 위한 실험이었다고 해명하며, 더 강력한 대응책을 마련한 뒤 해당 기능을 없앨 예정이었다고 밝혔어요. 그런데 사용자 몰래 입력값을 조작해 환경 정보를 빼돌리는 행위는, 이유를 떠나서 도구를 향한 신뢰를 근본적으로 흔들어버려요.
그런데 앤트로픽이 이런 무리수를 두면서까지 '그림자 추적'을 감행한 배경을 들여다보면, AI 시장의 씁쓸한 현실이 보여요. 지금 중국에서는 클로드(Claude) API를 공식 가격의 10% 수준에 파는 이른바 '환승역(Transfer Station)' 암시장이 성행하고 있거든요.
도난당한 신용카드로 계정을 만들거나 저소득 국가의 인력을 동원해 신원 인증을 우회하는 건 기본이고요. 더 심각한 건, 이들이 비싼 모델(Opus)을 요청받고도 저렴한 모델이나 중국산 AI의 답변을 몰래 섞어 반환하면서, 그 과정에서 개발자들이 입력한 소스 코드와 프롬프트, AI의 추론 결과까지 모조리 수집해 자국 AI 모델 학습용으로 팔아넘긴다는 사실이에요.
불법 프록시 시장의 꼼수와 산업 스파이급 데이터 도둑질을 막으려는 방어전 자체는 정당해요. 하지만 그 방식이 사용자를 은밀히 감시하는 형태라면, 결국 서비스 생태계의 근간인 신뢰마저 갉아먹게 돼요.
사용자가 돈을 지불하고 쓰는 도구가 정작 사용자 몰래 그의 정보를 빼내고 있었다는 사실은, 아무리 정당한 이유를 갖다 붙여도 쉽게 정당화되지 않거든요. 무선 칩 설계에서는 AI가 인간의 신뢰를 얻어가는 과정이었다면, 여기서는 정반대의 이야기가 펼쳐지고 있는 거죠.
그리고 이 신뢰의 균열은 앤트로픽 혼자만의 문제로 끝나지 않았어요. 곧이어 훨씬 더 큰 파장을 몰고 올 사건이 터졌거든요.
빅테크 '프레너미'의 민낯!
2026년 6월 12일, 앤트로픽의 최신 모델 '클로드 페이블 5(Claude Fable 5)'와 '미토스 5(Mythos 5)'가 미국 정부의 수출 통제로 전 세계에서 서비스가 전면 중단됐어요. 약 2주 뒤인 6월 30일에야 서비스가 재개됐죠. 이 짧고 굵은 사태의 이면에는 보안과 규제, 그리고 파트너 기업 간의 치열한 견제가 얽혀 있었어요.
발단은 보안 취약점이었어요. 아마존(Amazon)의 연구원들이 페이블 5의 안전 분류기(Safety Classifier)를 우회하는 이른바 '탈옥(Jailbreak)' 기법을 발견해, 실제로 소프트웨어 취약점을 찾아내고 악용하는 코드를 생성하는 데 성공했거든요.
그런데 이 발견을 알린 경로가 흥미로워요. 앤트로픽의 핵심 파트너이자 대규모 투자자인 아마존의 앤디 재시(Andy Jassy) CEO가 이 위험을 백악관에 직접 전달했고, 이게 곧바로 미국 정부의 수출 통제 조치로 이어졌던 거예요. 앤트로픽은 우회 기법의 99%를 차단하는 새로운 안전 분류기를 도입한 뒤에야 서비스를 재개할 수 있었어요.
여기서 한 가지 궁금증이 생겨요. 왜 하필 최대 투자자인 아마존이 앤트로픽의 발목을 잡는 제보자 역할을 했을까요? 그 답은 두 회사의 미묘한 갈등 기류에서 찾을 수 있어요. 앤트로픽은 최근 내년부터 아마존의 AI 사용료 과금 방식을 기존 컴퓨팅 시간 기준에서 토큰(Token) 기반으로 바꾸기로 했는데, 이로 인해 아마존의 비용 부담이 커질 거라는 관측이 나오고 있거든요.
아마존은 비용 증가를 부인하고 있지만, 이미 앤트로픽의 최대 라이벌인 OpenAI에 최대 500억 달러를 투자하기로 합의하며 '양다리' 전략을 취하고 있고, 자사 업무 시스템에도 자체 개발 모델 '노바(Nova)'의 비중을 늘리며 앤트로픽 의존도를 낮추고 있어요.
영원한 동지도, 영원한 적도 없다는 빅테크 생태계의 냉혹한 현실이 고스란히 드러난 장면이에요. 안전을 지키기 위한 협력과, 이윤을 지키기 위한 견제가 한 몸처럼 얽혀 있다는 것도요. 최전선의 AI 기술이 사이버 보안 및 국가 안보와 얼마나 밀접하게 맞닿아 있는지, 그리고 그 틈을 파고드는 자본의 셈법이 얼마나 냉정한지를 동시에 보여준 사건이라고 할 수 있어요.
그런데 이 모든 소란의 시작점을 거슬러 올라가면, 결국 하나의 모델로 이어져요. 바로 앤트로픽이 지난 4월 세상에 내놓은 미토스(Mythos)예요. 그리고 이 모델이 흔든 건 미국 빅테크만이 아니었어요.
미토스가 깨운 중국 AI 거인, 딥시크의 74억 달러 베팅!
태평양 건너 중국에서는 미토스의 등장이 훨씬 더 극적인 파장을 일으켰어요. 설립 이후 줄곧 창업자 개인 자금에만 의존해왔던 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 무려 74억 달러 규모의 첫 자금 조달을 단행하며 500억 달러 이상의 기업 가치를 인정받았거든요.
량원펑(Liang Wenfeng) 최고경영자가 오랜 철학을 꺾고 거대 자본을 수혈받기로 한 결정적 계기가 바로 지난 4월 공개된 앤트로픽의 미토스였어요. 압도적인 연산 능력으로 무장한 미토스의 등장이, 막대한 자본과 인프라(Infra) 없이는 글로벌 AI 경쟁에서 도태될 수밖에 없다는 냉혹한 현실을 일깨워준 거죠.
2023년, 헤지펀드(Hedge Fund)의 자금력과 미리 비축해둔 엔비디아(Nvidia) 칩을 바탕으로 출범한 딥시크는 그동안 철저히 연구 중심의 문화를 지켜왔어요. 상업적 압박 없이 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)이라는 목표를 향해 나아갔고, 오픈소스(Open Source) 기술과 저렴한 모델로 글로벌 시장에 충격을 안겼죠. 이제는 전 부서 인력을 두 배 이상 늘리며 앤트로픽, OpenAI와 정면 승부를 벌이기 위한 확장에 나서고 있어요.
물론 순탄치만은 않아요. 가장 큰 걸림돌은 미국의 첨단 반도체(Semiconductor) 수출 통제예요. 엔비디아 칩 수급이 막힌 상황에서 딥시크는 화웨이(Huawei) 칩으로 생태계를 전환하는 데 사활을 걸고 있고, 소프트웨어 시스템을 재구축하느라 15개월 동안 신규 모델을 내놓지 못하는 공백기를 겪기도 했어요. 그럼에도 량원펑은 단기 유행에 흔들리지 않고 화웨이와의 협력을 통해 미국 반도체 패권에서 독립하겠다는 장기 비전을 고수하고 있어요.
내부 압박도 만만치 않아요. 알리바바(Alibaba)와 바이트댄스(ByteDance) 같은 거대 빅테크가 핵심 인재를 빼가고 있고, 중국 정부의 개입과 감시도 심화되고 있거든요. 창업자의 출국이 통제되고 핵심 연구원들의 해외여행이 제한되는 등, 순수했던 연구 목표가 국가 안보라는 거대한 정치적 틀에 갇힐 위험도 있어요.
그럼에도 딥시크의 저력은 시장에서 이미 증명되고 있어요. 지난 4월 출시된 최신 모델 V4는 앤트로픽 경쟁 모델보다 수십 배 저렴한 비용을 무기로, 출시 한 달 만에 미국 내 모델 집계 플랫폼 사용량 3위로 뛰어올랐거든요.
가성비를 앞세운 전략이 지정학적 긴장 속에서도 실질적인 수요를 만들어내고 있는 셈이에요. 미토스가 쏘아 올린 위기감이 결과적으로 딥시크를 더 거대하고 단단한 플랫폼으로 진화시킨 셈이죠. 미국이 만든 규제의 장벽이, 오히려 중국 쪽 가속 페달을 더 세게 밟게 만든 아이러니라고 할까요.
가속 페달 밟는 중국, 안전벨트 매는 미국
이 아이러니는 국가 단위로 올라가면 더 선명해져요. 2026년 현재 AI는 더 이상 단순한 기술의 영역에 머물지 않아요. 국가의 명운을 건 안보의 핵심이자 경제의 심장이 됐거든요. 최근 며칠 간격을 두고 전해진 미국과 중국의 정책 행보는, G2(주요 2개국)가 이 거대한 기술적 파도를 얼마나 다르게 대하고 있는지 극명하게 보여줘요.
중국은 지금 '가속 페달'을 밟는 데 집중하고 있어요. 지난 6월 29일 중국 국무원(State Council)은 모든 교육 단계에서 AI 교육을 의무화하는 5개년 계획을 발표했어요. 시진핑(Xi Jinping) 국가주석의 '기술 굴기'에 발맞춰, 초등학생부터 AI 리터러시(Literacy)와 문제 해결 능력을 갖춘 인재로 길러내겠다는 국가 차원의 총동원령인 셈이에요. 서방의 첨단 하드웨어(Hardware) 수출 통제에 맞서 기술 자립도를 높이고, 정체된 경제의 새로운 성장 동력을 찾으려는 절박함도 엿보여요.
흥미로운 건 가속하면서도 내부 충격을 흡수하려는 노력이 함께 보인다는 점이에요. 최근 중국 법원들이 AI 도입을 이유로 한 인간 근로자의 해고를 부당하다고 잇달아 판결한 사례는, 취약한 노동 시장과 높은 청년 실업률 속에서 'AI 혁신'과 '사회적 안정'이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡으려는 중국 정부의 고심을 보여줘요.
반면 미국의 무게 중심은 '안전벨트'와 '핸들'에 쏠려 있어요. 민간 기업이 주도하는 눈부신 혁신 속도를 국가 안보 차원에서 통제하려는 움직임이죠. 6월 25일 미국 공화당 소속 내서니얼 모런(Nathaniel Moran) 하원의원이 AI 모델 개발자가 위험한 기능이나 보안 침해를 상무부(Department of Commerce)에 의무적으로 보고하도록 하는 'AI 사고 보고법(AI Incident Reporting Act)'을 발의했어요.
AI가 인간의 통제를 벗어나려 하거나 화학·생물학적 위협을 가할 가능성을 초기에 차단하겠다는 일종의 조기 경보 시스템이에요. 앞서 살펴본 앤트로픽 모델에 대한 상무부의 글로벌 접근 차단 조치도, 통제 불능의 AI가 가져올 위협을 미국이 얼마나 심각하게 체감하고 있는지 보여주는 방증이고요.
전 국민 AI 교육으로 미래 인재 풀을 융단폭격하듯 키워내는 중국, 그리고 고도화된 프론티어(Frontier) AI의 폭주를 막기 위해 촘촘한 안전망을 짜는 미국. 언뜻 상반돼 보이는 두 행보는 사실 같은 목적지를 향하고 있어요. 바로 AI 패권을 쥐는 것이죠. 결국 승패는 모델의 매개변수 크기나 연산 속도만으로 결정되지 않을 거예요.
멈춤은 달림, 달림은 멈춤
오늘 함께 살펴본 여섯 개의 장면은 하나같이 2026년 상반기 몇 주 사이에 벌어진 일들이에요. 이렇게 짧은 시간에 이토록 많은 균열과 도약이 동시에 일어났다는 사실 자체가, 지금 AI 산업이 얼마나 압축적인 속도로 굴러가고 있는지를 보여줘요.
이 장면들을 나란히 놓아 보면, 하나의 패턴이 보여요. RFIC 설계에서는 AI가 인간이 수십 년간 '검은 마술'로 남겨뒀던 영역을 며칠 만에 재정의했어요. 그런데 그 눈부신 가속의 바로 옆에서는, OpenAI의 곳간이 비어가고, 클로드 코드가 사용자 몰래 추적 코드를 심고, 앤트로픽과 아마존이 서로를 견제하고, 딥시크가 74억 달러를 끌어모으고, 두 초강대국이 정반대의 정책 페달을 밟고 있었어요.
2026년의 절반이 지난 하반기, AI 산업을 관통하는 하나의 질문은 이거예요. 혁신의 속도를 누가, 어떻게 조절할 것인가. 회로 설계처럼 인간의 손을 완전히 떠나야 더 나은 결과가 나오는 영역도 있지만, 신뢰와 안전처럼 인간의 판단이 끝까지 남아 있어야 하는 영역도 있으니까요.
ChatGPT가 나온지 몇 년이 지나고, 수많은 AI 규제가 나왔지만, 그래서 어떻게 해야 스위트스팟인지는 그 누구도 속 시원하게 정하지 못했어요. 이제, 에코 멤버님들이 그 '스위트스팟'을 찾으셔야 할 때에요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Kaushik Sengupta. (2026). AI Is Designing Radio Chips That Humans Couldn't Even Imagine. IEEE Spectrum. https://spectrum.ieee.org/ai-radio-chip-design
(2) Samuel O'Brient. (2026). An AI skeptic has sounded the alarm on OpenAI's finances ahead of its IPO. Here's what the investing pros say. Business Insider. https://www.businessinsider.com/openai-ipo-ed-zitron-ai-losses-compute-spending-2026-6
(3) Mikhail Parakhin. (2026). "Not as relevant now :-<: I had an opportunity to deeply test both Fable 5 and GPT-5.6 Max. 5.6 is clearly better than Opus 4.8 at everything (slightly faster, too, though that depends on the load). Vis-a-vie Fable, it is clearly worse on coding, but better on agentic workloads. I". X. https://x.com/MParakhin/status/2070727777888985339
(4) Jinjing Liang. (2026). "We applied for GPT-5.6 preview but got rejected OpenAI said they really wanted to give us access but right now only organizations handpicked by the government can have access to it Pretty wild how much more intense the AI regulation is in the U.S. Vs in China.". X. https://x.com/JinjingLiang/status/2070745255302099382
(5) Leo Schwartz, Stephanie Palazzolo and Amir Efrati. (2026). Trump Administration Asks OpenAI to Stagger Release of New Model Over Security Concerns. The Information. https://www.theinformation.com/articles/trump-administration-asks-openai-stagger-release-new-model-security-concerns
(6) The Information. (2026). 트럼프, OpenAI에 신규 모델 출시 연기 요청 및 구글의 뉴스 출판사 대상 AI 라이선스 압박. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=bW0m0HwGYGo
(7) 居然sir. (2026). "账号没被封的时候一直忍住没骂过 A 社，这下被封了可以放心开骂了。 通知邮件里还装追踪器，看我在什么位置打开的邮件。 全球 AI 厂就属你丫最心术不正，还整天搁那装大尾(yǐ) 巴狼。 早晚得遭报应。❤️ https://t.co/BdBsgaiEu4". X. https://x.com/juransir/status/2071628554392207734
(8) Editor. (2026). Claude Code accused of hiding China proxy fingerprints inside system prompts. International Cyber Digest. https://www.internationalcyberdigest.com/claude-code-accused-of-hiding-china-proxy-fingerprints-inside-system-prompts/
(9) Thariq. (2026). "@IntCyberDigest Hi, this is an experiment we launched in March that was meant to prevent account abuse from unauthorized resellers and protect against distillation. The team has landed stronger mitigations since then and we've actually been meaning to take this down for a while. We merged the". X. https://x.com/trq212/status/2072079729331777817
(10) Luke James. (2026). Chinese grey market sells Claude API access at 90% off by using stolen credentials, model substitution, and harvesting users' prompts and outputs for resale as AI training data — 'transfer stations' operate through proxy networks that harvest user data. tom's HARDWARE. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/chinese-grey-market-sells-claude-api-access-at-90-percent-off-through-proxy-networks-that-harvest-user-data
(11) Binance News. (2026). AI TRENDS | Anthropic CEO Dario Amodei Says Open-Source AI Is Entering a Dangerous Path. Binance Square. https://www.binance.com/en/square/post/06-28-2026-ai-trends-anthropic-ceo-dario-amodei-says-open-source-ai-is-entering-a-dangerous-path-339009703783762
(12) Editor. (2026). Redeploying Fable 5. Anthropic. https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5
(13) Jaiveer Shekhawat. (2026). Amazon shifts Anthropic AI billing to token model, disputes report of higher costs. Yahoo! finance. https://au.finance.yahoo.com/news/amazon-shifts-anthropic-ai-billing-213808009.html
(14) Catherine Perloff. (2026). Amazon Could Pay More for Anthropic Technology Under New Deal. The Information. https://www.theinformation.com/articles/amazon-pay-anthropic-technology-new-deal
(15) Jing Yang, Qianer Liu and Juro Osawa. (2026). Anthropic's Mythos Spooked DeepSeek, Prompting Its $7.4 Billion Fundraising. The Information. https://www.theinformation.com/articles/anthropics-mythos-spooked-deepseek-prompting-7-4-billion-fundraising
(16) Bloomberg News. (2026). China Pushes All School Levels to Teach AI in Xi's Tech Drive. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-29/china-pushes-all-school-levels-to-teach-ai-in-xi-s-tech-drive
(17) Karen Freifeld. (2026). US lawmaker introduces bill to require AI companies to report critical incidents. Reuters. https://www.reuters.com/legal/litigation/us-lawmaker-proposes-bill-require-ai-companies-report-critical-incidents-2026-06-25/
