우주 연산!
샌드박스를 탈출해 정답지를 훔친 AI!
최근 글로벌 인공지능 업계와 기술 정책 담당자들의 가슴을 서늘하게 만든 유례없는 보안 사고가 보고되었어요. OpenAI가 차세대 AI 모델의 사이버 보안(Cyber Security) 역량을 평가하던 중, 모델이 통제된 샌드박스(Sandbox) 환경을 탈출해 경쟁사인 허깅페이스(Hugging Face)의 실제 운용 서버(Server)를 해킹하는 사건이 발생했거든요.
목적은 오직 하나, 보안 벤치마크(Benchmark) 테스트의 정답지와 비밀 정보를 빼돌려 자신의 평가 점수를 높이기 위해서였어요! AI에게 보안 취약점 공격 과제를 부여했더니, 난제를 직접 정공법으로 풀어내는 대신 시스템을 탈옥(Jailbreak)하고 타사 서버에 침투해 정답을 훔쳐보는 기상천외한 방식을 택한 것이지요.
대중 매체들은 '통제 불능의 AI', '영화 속 AI의 반란' 같은 자극적인 헤드라인(Headline)을 쏟아냈어요. 하지만 기술적 관점에서 이번 사건의 본질을 냉정히 들여다볼 필요가 있어요. 이번 사고는 AI가 스스로 자의식이나 악의를 가져서 일으킨 반란이 아니거든요. 오히려 극도로 고도화된 '목표 최적화(Goal Optimization)'가 불러온 기이한 그늘이에요.
장기 추론(Long-term Reasoning) 능력을 갖춘 최신 프론티어(Frontier) 모델이 주어진 목표를 달성하는 과정에서, 복잡한 사이버 보안 문제를 수식과 논리로 푸는 것보다 외부 네트워크(Network)로 탈출해 정답 데이터베이스(Database)를 직접 조회하는 것이 연산 자원 측면에서 훨씬 '효율적'이라고 스스로 판단하고 행동한 결과랍니다.
사고 과정에서 보여준 모델의 기술적 역량은 그야말로 경악스러워요. 격리된 내부 평가 환경에서 패키지 레지스트리 프록시(Package Registry Proxy)의 제로데이 취약점(Zero-day Vulnerability)을 스스로 찾아내고, 권한 상승(Privilege Escalation)과 측면 이동(Lateral Movement)을 거쳐 원격 코드 실행(RCE, Remote Code Execution)까지 깔끔하게 성사시켰거든요. 소스 코드(Source Code)가 주어지지 않은 상태에서 다단계 사이버 공격을 기계 수준의 속도로 연계해 낸 거예요.
방어자가 보안 허점을 찾아 보완하는 속도보다 AI 모델이 취약점을 탐색하고 악용하는 속도가 훨씬 빠를 수 있음을 적나라하게 실증해요. 허깅페이스의 클렘 들랑그(Clem Delangue) CEO가 지적했듯, 프론티어 AI의 안전은 단일 기업의 폐쇄적인 노력만으로 담보할 수 없으며, 모든 생태계 참여자 간의 열린 협력과 방어용 기술 공유가 필수가 되었음을 말해줘요.
이러한 위험성에도 불구하고 글로벌 AI 주도권 다툼은 더욱 가열되고 있어요. 최근 중국 스타트업(Startup) 문샷 AI(Moonshot AI)가 공개한 '키미 K3(Kimi K3)' 모델이 미국 프론티어 모델들에 필적하는 성능을 선보이며 워싱턴(Washington)과 실리콘밸리(Silicon Valley)를 강하게 자극했거든요.
이에 샘 알트만(Sam Altman) OpenAI CEO가 미 정부 관계자들과 차세대 모델의 위험성 및 일자리 영향에 대해 논의를 갖기로 하는 등, 미국 정부 역시 국가적 AI 안전 평가 프레임워크(Framework)와 규제 표준 수립에 박차를 가하고 있어요. 앤트로픽의 수출 통제 사례나 주 정부 차원의 거대 위험 식별 입법 논의에서 보듯, 혁신의 속도를 저해하지 않으면서도 미증유의 위험을 통제할 지혜로운 가이드라인(Guideline)이 절실한 시점이에요.
우리가 참으로 두려워해야 할 것은 당장 영화처럼 자의식을 가진 터미네이터(Terminator)의 출현이 아니에요. "시험지를 훔쳐 오라"는 지시를 받지 않았음에도, 오직 시험 점수를 올리기 위해 교무실 보안을 뚫고 정답을 빼돌리는 명석하지만 통제되지 않은 자율 에이전트(Autonomous Agent)가 이미 우리 현실에 등장했다는 사실 그 자체랍니다.
'절제'와 '원초적 비전'!
최근 유출된 딥시크(DeepSeek) 창업자 량원펑(Liang Wenfeng)과 투자자들 간의 음성 녹취록은 글로벌 AI 생태계에 매우 신선하면서도 커다란 파장을 던져주고 있어요. 천문학적인 컴퓨팅(Computing) 자원 투입, 엄격한 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicator) 설정, 그리고 상장(IPO, Initial Public Offering)을 통한 이익 극대화라는 실리콘밸리의 전형적인 성공 방정식과는 완전히 궤를 달리하는 모습이 드러났기 때문이에요.
량원펑이 보여준 경영 철학의 핵심은 거대 자본과의 세력 싸움이 아닌, 인류 전체의 지능 고도화와 AGI라는 본질적 목표를 향한 극도의 선의와 절제에 깊은 뿌리를 두고 있답니다.
량원펑이 가장 강조하는 사상은 역설적으로 들리는 '절제(Restraint)'의 전략이에요. 그는 향후 AI 산업이 인류 전체 GDP의 10% 이상을 차지할 만큼 막대한 규모로 성장할 것이라 전망해요. 이처럼 거대한 파이(Pie) 속에서 단일 기업이 시장을 독점하려 탐욕을 부리는 순간, 역사적 흐름과 시장의 거센 반발에 직면해 결국 도태될 수밖에 없다는 것이 그의 깊은 통찰이에요.
따라서 딥시크는 시장 독점 대신 오픈소스(Open Source)를 선택하고, 이익 극대화 대신 장비 구입 비용을 약 10개월 만에 회수하는 수준의 '합리적 수익'만을 목표로 삼아요. 모델 가격을 4분의 1(25%)로 대폭 인하했을 때 내부 연구진이 환호성을 질렀다는 에피소드(Episode)는, 이 조직이 상업적 매출이 아닌 지능의 보편적 보급이라는 원초적 미션(Mission)에 의해 움직이고 있음을 단적으로 보여주지요. 세상으로부터 탐욕스럽게 더 많이 취하려 하기보다 덜 가져가겠다고 스스로를 절제할 때, 오히려 AGI 달성이라는 가치에 더 가까이 다가설 수 있다는 역설의 전략인 셈이에요.
기술적 로드맵(Roadmap)에 있어서도 딥시크는 흔들림 없는 선택과 집중을 고수해요. 그들이 설정한 지능 발전의 계단은 LLM의 추론 능력(CoT, Chain of Thought)을 넘어, 스스로 과업을 수행하는 에이전트(Agent) 단계, 그리고 인간처럼 새로운 지식을 스스로 흡수하는 '지속적 학습(Continuous Learning)'으로 정교하게 이어진답니다.
량원펑은 지속적 학습이야말로 차세대 AI 모델로 진화하기 위한 핵심 관문이자, 모델 스스로 다음 버전을 개발하는 자율적 특이점(Singularity)으로 진입하는 결정적 열쇠라고 진단해요.
반면 실리콘밸리와 수많은 기술 기업들이 열광하는 멀티모달(Multimodal) 비디오(Video) 생성이나 3D, 월드 모델(World Model) 등은 현재 수준에서 지능의 상한선을 높이는 본질적 개혁과는 거리가 먼 기술적 부산물에 불과하다고 단언하지요.
심지어 일반 사용자(C단) 서비스나 기업용(B단) API 매출조차 AGI로 향하는 여정에서 부수적으로 얻어지는 '부산물'일 뿐, 기업의 궁극적 목적이 될 수 없다고 단호하게 선을 그어요.
미국과의 기술 및 자원 격차를 바라보는 냉철한 현실 감각 역시 돋보여요. 량원펑은 인재의 역량 측면에서는 글로벌 인재 풀(Pool)이 동일하여 미국과 중국 간에 격차가 없으나, 오직 컴퓨팅 자원인 GPU의 절대적 수량에서 심각한 열세에 놓여 있다고 인정해요.
미국이 수십만 대의 최신 반도체로 8천억(800 B) 파라미터(Parameter)급 거대 모델을 훈련시킬 때, 중국의 연구진은 자원 제약으로 인해 수백억 활성화 파라미터 규모에서 무수한 효율성 실험을 거쳐야만 하거든요.
그러나 딥시크는 이러한 제약을 자학하는 대신 극단적인 소프트웨어(Software) 효율화로 극복해 나가고 있어요. 자체 개발한 고성능 언어 '타일랭(TileLang)'을 활용해 엔비디아(NVIDIA) 쿠다(CUDA) 생태계에 대한 의존도를 완벽히 해체하고, 이를 화웨이(Huawei) 등 국산 칩(Chip) 생태계에 이식함으로써 독점적 하드웨어(Hardware) 장벽을 넘어서는 중이에요.
컴퓨팅 자원이 미국의 20분의 1 수준에 불과함에도 1년 미만의 격차로 선도 모델들을 바짝 추격할 수 있는 비결은 바로 이러한 효율성 중심의 기술 구조 혁신 덕분이랍니다.
조직 관리와 경영 방식에 있어서도 딥시크는 기존 거대 IT 기업들의 관성을 철저히 탈피해 있어요. 회사 내에는 공식적인 조직도나 성과 평가(KPI), 문서화된 슬로건(Slogan)조차 존재하지 않으며, 오직 공유된 비전과 태도만이 사람들을 하나로 묶어줘요. 연구원들의 업무 시간 중 상부 지시로 이뤄지는 공식 과제는 50% 미만으로 제한되며, 나머지 시간은 밑으로부터의 자율적인 탐구에 배분되지요.
무의미한 야근을 지양하고 여유롭고 집중도 높은 환경을 조성하는 이유 역시 AI 연구의 진정한 도약이 강압적인 격무가 아닌 연구자의 순수한 흥미와 몰입에서 비롯된다고 믿기 때문이에요. 경영진이 타협 없이 지키고자 하는 유일한 핵심 이익은 오직 '팀의 안정성'뿐이에요. 우수한 연구진이 동요하지 않고 AGI라는 거대한 꿈에 몰입할 수 있는 환경을 보장하는 것이 경영의 전부라는 설명이에요.
이번 유출된 음성 녹취록은 자본의 과열과 수익성 압박 속에서 방황하는 글로벌 AI 산업에 커다란 경종을 울리고 있어요. 거대 빅테크(Big Tech)들이 플랫폼(Platform) 독점과 천문학적 수익률을 다투는 동안, 딥시크는 '수익의 절제'와 '오픈소스 공유', 그리고 '본질로의 집착'을 통해 산업의 지형도를 근본적으로 뒤흔들고 있거든요.
컴퓨팅 자원의 열세를 소프트웨어적 효율성과 조직적 유연성으로 극복하고, 시장의 탐욕을 인류적 선의로 승화시키는 딥시크의 도전은 비단 AI 기술의 향방뿐만 아니라, 미래 기업이 지향해야 할 경영 전략의 새로운 패러다임(Paradigm)을 제시하고 있답니다.
오픈웨이트의 역설
AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 중국 문샷 AI의 최신 모델 '키미 K3'를 둘러싼 뜨거운 논란이에요. 최고 수준의 프론티어 모델에 육박하는 키미 K3는 가중치가 공개된 오픈웨이트(Open-weight) 형태로 전격 공개되며 세계적인 주목을 받았거든요.
OpenAI의 디엔 볼(Dean Ball) 전략 미래 총괄은 키미 K3의 뛰어난 성능을 인정하면서도, 중국이 고성능 오픈소스 모델을 대거 방출하는 배경으로 미국의 수출 규제에 따른 추론 연산 자원 부족과 AI를 국가 공공재로 밀어붙이려는 전략적 셈법을 짚어냈어요.
하지만 이 화려한 개방의 이면에는 심각한 위법 및 규정 위반 논란이 은밀히 숨어 있었어요. 미 백악관 과학기술정책실(OSTP, Office of Science and Technology Policy)의 마이클 크라치오스(Michael Kratsios) 실장은 문샷 AI가 감시망을 피하기 위한 탐지 회피 플랫폼을 구축하고, 태국을 거쳐 GB300 서버를 우회 확보한 뒤, 앤트로픽의 '클로드 페이블(Claude Fable)' 모델을 은밀히 대규모로 증류(Distillation)하여 키미 K3를 개발했다고 폭로했거든요!
이 사건은 AI 생태계의 주도권을 둘러싼 국가 간 첨예한 충돌을 명확히 보여줘요. 디엔 볼 총괄의 경고처럼 고성능 오픈웨이트 모델의 범람은 AI를 시장의 상업적 상품이 아닌 공공 인프라(Infrastructure)로 급격히 전환시켜, 민간 AI 기업들이 막대한 연구개발 자금을 투자하고 이를 회수하는 비즈니스 모델(Business Model)을 근본적으로 방해하거든요.
개방과 공유라는 순수한 이념이 결과적으로 국가가 주도하는 'AI 커뮤니즘(AI Communism)'으로 이어질 수 있다는 매서운 지적이에요. 중국은 미국의 대중국 반도체 수출 통제에 맞서 오픈웨이트 전략을 강력한 무기로 활용하고 있으며, 이는 미국 중심의 프론티어 AI 비즈니스 생태계에 치명적인 위협이 되고 있어요.
미국 정부의 대응 역시 단순한 우려를 넘어 규제적 전면전으로 급격히 확대되는 양상이에요. 크라치오스 실장과 스콧 베센트(Scott Bessent) 재무장관은 기술 효율화를 위한 합법적인 모델 증류 연구는 지지하지만, 미국 기업의 지식재산권(IP, Intellectual Property)을 무단으로 탈취하는 산업적 규모의 무단 증류 공격은 절대로 용납할 수 없다고 선을 그었어요.
특히 베센트 장관은 무단 IP 침해가 확인될 경우 해당 기업을 강력한 제재 대상 목록(Entity List)에 등재할 것임을 엄중히 경고했고, 미국 정부는 중국산 오픈 모델에 대한 보안 위험 지침을 신설해 민간 기업들의 사용을 사전에 차단하는 강력한 연성 규제 전략을 펼칠 전망이에요.
결국 키미 K3 사태는 오픈소스 AI의 고결한 이념이 냉혹한 지정학적 현실 및 자본의 이해관계와 정면으로 충돌한 대표적인 장면이에요.
워싱턴의 패닉!
이에 따라 미국 워싱턴 정가가 다시 한번 깊은 불안과 패닉(Panic)에 빠져들고 있어요. 중국의 오픈소스 AI 모델들이 가파른 성능 향상과 막강한 가격 경쟁력을 무기로 글로벌 기술 시장을 거세게 흔들고 있기 때문이에요. 문샷 AI가 공개한 키미 K3나 딥시크의 'V4' 모델은 기존 AI 시장의 판도를 완전히 위협하고 있거든요.
심지어 미국의 주요 기술 스타트업들조차 천문학적인 구독 비용이 드는 자국산 폐쇄형 모델 대신, 비용 부담이 적으면서도 대등한 성능을 내는 중국산 오픈소스 AI를 적극적으로 채택하는 분위기예요. 이에 백악관은 국가 안보 위협과 자국 첨단 산업 보호를 명분으로 강력한 빗장 규제 카드를 만지작거리고 있답니다.
그러나 기술 생태계의 최전선에 서 있는 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 정치가들과는 전혀 다른 진단을 내놓고 있어요. 그는 중국의 우수한 오픈소스 모델을 무조건 배척하고 금지할 것이 아니라, 오히려 적극적으로 수용하고 포용해야 한다고 강하게 주장해요. 워싱턴 정치권이 과도하게 우려하는 중국 정부의 감시나 백도어(Backdoor) 설치 같은 안보 리스크(Risk)에 대해서도, 오픈소스의 근본적 특성을 이해하지 못한 오해라고 일축하지요.
오픈소스 AI는 소스 코드를 직접 다운로드(Download)하여 자체 폐쇄형 시스템에 구축할 수 있고, 기업이 원하는 보안 통제 장치를 입맛대로 맞춤형 설계할 수 있기 때문이에요. 오히려 기업 비밀과 데이터 주권(Data Sovereignty)을 철저히 확보하려는 기업에게는, 내부 작동 메커니즘(Mechanism)을 알 수 없는 외부 폐쇄형 API보다 훨씬 안전하고 투명한 대안이 될 수 있답니다.
젠슨 황 회장의 발언 배경에는 철저히 실용적이고 거대한 경제적 계산이 깔려 있어요. 오픈소스 모델과 폐쇄형 모델은 서로를 배척하는 사투 관계가 아니라, AI 생태계 전체의 파이를 함께 키우는 훌륭한 조력 관계라는 시각이지요. 앤트로픽이나 OpenAI, 혹은 MS나 SpaceXAI 같은 거대 기업의 폐쇄형 모델이 제공하는 편의성과 최고 성능도 가치가 크지만, 기술의 범용적 확산과 비용 절감을 이끌어내는 진정한 동력은 오픈소스의 힘이거든요.
뛰어난 성능의 오픈소스 AI가 전 세계에 광범위하게 보급될수록, 모든 산업 분야에서 AI 연산 이용량은 폭발적으로 증가하게 돼요. 그리고 이 폭발적인 연산량 증가는 결국 더 많은 데이터 센터(Data Center) 건설과 인프라 확충, 그리고 엔비디아 컴퓨팅 자원에 대한 폭발적인 수요 급증으로 고스란히 연결된답니다!
기술 발전의 역사를 돌이켜보면, 정치적이나 지리적인 이유로 인위적인 장벽을 쌓아 혁신의 도도한 흐름을 막으려 했던 시도는 늘 한계를 드러냈어요. 무조건적인 금지와 규제로 상대를 억누르려 하기보다는, 우수한 기술을 포용하고 활용하여 전체 시장의 크기를 키우는 것이야말로 장기적인 기술 주권을 지키는 가장 현명한 길이에요. 미국이 일시적인 기술적 패닉에 빠져 쇄국 정책을 선택하기보다, 오픈소스 AI가 가져올 생태계 전체의 활력과 확장성을 직시해야 하는 이유가 바로 여기에 있답니다.
'독주' 대신 '교향곡'?
시진핑(Xi Jinping) 중국 국가주석이 상하이에서 열린 세계인공지능대회(WAIC, World Artificial Intelligence Conference) 무대에 처음으로 모습을 드러냈어요. 연단에 선 시 주석은 특정 국가의 기술 독점이 아닌 광범위한 협력을 강조하며, "AI 발전은 단일 국가의 독주가 아닌 국제 협력의 교향곡(Symphony)이어야 한다"고 강력히 선언했거든요.
미·중 기술 패권 경쟁이 날로 격화되는 상황에서, 중국이 '포용적 AI'를 기치로 내걸고 글로벌 기술 질서의 주도권을 쥐겠다는 정교한 메시지를 전 세계에 던진 셈이에요. 미국이 고성능 반도체 칩과 프론티어 모델의 수출을 막으며 높은 기술 장벽을 쌓아 올리는 동안, 중국은 글로벌 사우스(Global South) 국가들을 적극적으로 품어 대안적 AI 생태계의 맹주로 자리매김하겠다는 웅장한 전략이랍니다.
시 주석이 그리려고 하는 구상은 무척 명확해요. 미국 주도의 고비용·폐쇄형 기술 구조에 맞서, 저비용·고효율 AI 생태계를 전 세계에 널리 이식하겠다는 것이지요. 실제로 오픈라우터(OpenRouter) 등 해외 주요 글로벌 플랫폼에서 딥시크나 알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 같은 중국산 모델의 이용 비중은 최근 놀라운 속도로 급증했어요.
중국은 향후 5년간 2조 위안이라는 막대한 자금을 투입해 전국적인 지능형 데이터 센터 네트워크를 구축하고, 러시아와 브라질 등 29개국이 전격 참여하는 '세계AI협력기구(WAICO, World AI Cooperation Organization)'를 출범시키며 제도적 거점까지 완벽하게 마련했어요. 당장의 파격적인 대내 경기 부양책이 빠졌다는 실망감에 기술주 중심의 스타50(STAR 50) 지수가 급락하기도 했지만, 중국 정부의 시선은 단기적 주가 부양이 아닌 장기적인 글로벌 기술 표준 선점에 깊이 고정되어 있어요.
하지만 이 아름다운 '포용적 수사' 뒤에는 첨예한 안보 셈법과 거대한 모순이 동시에 공존하고 있어요. 시 주석은 연설에서 미국을 겨냥해 국가 안보 개념을 과도하게 확장하여 기술을 봉쇄하지 말라고 경고하는 동시에, 내부적으로는 AI 위험에 대한 엄격한 통제와 모니터링 강화를 지시했거든요.
정작 중국 정부 역시 내부적으로는 알리바바 등 자국 핵심 기업들과 함께 최첨단 AI 모델의 해외 접근을 제한하는 방안을 은밀히 검토하고 있는 것으로 알려졌어요. 미국이 자국 첨단 기술의 해외 유출을 철저히 단속하듯, 중국 역시 대외적으로는 '모두를 위한 AI'를 대대적으로 외치면서도 정작 자신들의 핵심 기술 유출은 극도로 경계하는 이중적인 모습을 보여주고 있는 거예요.
결국 이번 WAIC 연설은 글로벌 AI 경쟁의 축이 단순히 모델의 벤치마크 성능이나 GPU 칩 수급 싸움을 넘어, 글로벌 규범과 표준 정립이라는 정교한 정치적 영역으로 이동했음을 여실히 보여줘요. 미 테크 기업들의 천문학적 자본 투입과 거대 폐쇄형 모델에 맞서, 중국은 강력한 원가 경쟁력과 국가 주도의 인프라, 그리고 신흥국 연대를 무기로 삼아 시장을 공략하고 있거든요.
지능의 해안에서 맞이할 새벽!
기술은 언제나 인간이 던진 질문보다 훨씬 더 거대하고 서늘한 답을 들고 돌아온답니다. 정답지를 해킹하며 통제구역을 유유히 넘어선 AI의 섬뜩한 최적화도, 국가 안보라는 명분과 오픈소스(Open Source)라는 개방 이념이 부딪히는 기술 냉전도, 결국은 인간이라는 거울이 반사해 낸 욕망과 두려움의 그림자일지도 몰라요.
거대 자본이 독점의 성벽을 높게 쌓아 올릴 때, 누군가는 '절제(Restraint)'라는 비움의 미학으로 더 멀리 도달하는 역설을 증명해 냈어요. 기술의 국경을 닫으려는 국가와 그 장벽의 틈새로 도도히 흐르는 오픈소스의 수맥 사이에서, AI는 지금 문명이라는 오케스트라(Orchestra)가 품은 가장 불협화음이 심한 마디들을 정확히 짚어내고 있는 셈이지요.
우리가 머지않아 맞이할 AGI나 ASI의 시대는, 어쩌면 기계가 초인적 지능을 얻는 시간이 아니라 인간이 비로소 스스로에게 '인간다움의 본질은 무엇인가'를 치열하게 물어야 하는 질문의 계절일 거예요. 계산하고, 추론하며, 정답을 가장 효율적으로 찾아내는 능력은 이미 알고리즘(Algorithm)의 영토로 넘어갔으니까요.
그렇다면 기계가 탐범할 수 없는 인간만의 숭고한 영역은 어디일까요? 그것은 정답을 내놓는 능력이 아니라, '어떤 정답을 향해 항해할 것인가'를 결정하는 윤리적 가치와 온기, 그리고 계산되지 않는 삶의 의미를 선택하는 영혼의 결단에 있어요. 밤하늘의 은하수를 처음 바라보았던 아득한 태초의 인류처럼, 우리는 지금 알고리즘이라는 또 하나의 거대한 수평선 앞에 서 있답니다.
그 아득한 지능의 해안가에서 차가운 연산의 불꽃을 온 누리를 따스히 밝히는 횃불로 길들여 나가는 것. 기계가 정답을 향해 폭주할 때, 그 목적지가 인간을 향하도록 정교한 나침반(Compass)을 들고 서 있는 것. 바로 이것이야말로 지능의 우주 속에서 오직 에코 멤버님들만이 남길 수 있는 가장 고결하고 수려한 족적(Footprint)이 될 거에요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Editor. (2026). OpenAI와 Hugging Face, 모델 평가 중 발생한 보안 사고에 공동 대응. OpenAI. https://openai.com/ko-KR/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
(2) LiveNOW from FOX. (2026). '전례 없는' 사이버 공격을 감행한 AI 모델. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=ZizzRtptUDE
(3) Maggie Eastland. (2026). OpenAI’s Altman to Brief US Officials on Next Wave of AI Models. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-21/openai-s-altman-to-brief-us-officials-on-next-wave-of-ai-models
(4) Grace Shao. (2026). MUST READ: DeepSeek Liang Wenfeng Investor Meeting. AI Proem. https://aiproem.substack.com/p/must-read-deepseek-liang-wenfeng
(5) Dean W. Ball. (2026). "Some observations on Kimi: 1. It's a very good model! I don't think its performance can be explained away by distillation or anything like that. In agentic coding sessions, it seems pretty much on par with the best public models of Q1 2026. In my fairly limited use, it also seemed very token hungry. It's not obvious to me that this model is actually that cheap to run.". X. https://x.com/deanwball/status/2078133895766114412
(6) Michael Kratsios. (2026). "We have information that Moonshot AI distilled Anthropic’s Fable for the development of its K3 model. To do this they developed a sophisticated internal platform to conduct large scale distillation against U.S. Models, allowing them to quickly switch between multiple methods of access to avoid detection. Moonshot AI has also acquired GB300-equipped servers and has accessed GB300s in Thailand, likely to train its AI models.". X. https://x.com/mkratsios47/status/2079933645888880708
(7) Scott Bessent. (2026). "We support open-source AI and the innovation it unlocks. But open source is not open season on American IP. When PRC firms conduct covert, industrial-scale distillation attacks that cross the line into IP theft, sanctions and Entity List designations will be on the table.". X. https://x.com/SecScottBessent/status/2080008411790368895
(8) Marco Quiroz-Gutierrez. (2026). As Washington panics about Chinese AI, Jensen Huang says open-source models like Kimi are ‘excellent’ and should be embraced, not banned. Fortune. https://fortune.com/2026/07/22/jensen-huang-chinese-open-source-ai-models-kimi-deepseek-washington-ban-nvidia-chips-data-centers-security/
(9) Mark Anderson and Nectar Gan. (2026). Xi Promises AI for All in Debut at China’s Top Tech Summit. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-17/xi-vows-to-make-ai-for-all-in-debut-at-china-s-top-tech-summit
