TL;DR

  • 미국은 더 나은 모델과 더 많은 연산 자원 및 훨씬 큰 매출을 바탕으로 중국을 앞서고 있지만, 트럼프 행정부의 정책에 따라 그 우위가 약화될 수 있음.
  • 인공지능의 사이버보안 역량이 공격보다 방어를 강화하면 사이버전의 중요성이 낮아지지만, 더 뛰어난 모델을 보유한 국가가 상대국을 일방적으로 해킹할 수 있으면 힘의 균형이 결정적으로 바뀔 수 있음.
  • 미국과 중국은 인공지능의 재앙적 위험을 막기 위해 안전장치와 개발 속도 규제에 협력할 공통의 이해관계를 보유하지만, 미국의 기술적 우위가 클수록 중국의 협력 가능성이 높아질 수 있음.
  • 중국의 DeepSeek, Moonshot의 Kimi K3, Z.ai의 GLM-5.3이 미국 모델을 추격했지만, Anthropic의 Mythos 5는 사이버보안 관련 여러 지표에서 여전히 앞섬.
  • 미국은 중국계 인공지능 인재를 밀어내는 정책을 추진할 경우 자국의 선도적 지위를 스스로 훼손할 수 있음.

미국과 중국의 인공지능 경쟁이 중요한 이유

  • 미국 내 인공지능 논의는 국제 경쟁보다 데이터센터 건설, 일자리 감소와 잠재적 거품, 인공지능 안전과 위험에 집중되는 경향임.
  • 미국과 중국의 경쟁은 일부 분야에서 언급되지만 미국인들의 가장 큰 관심사는 아님.
  • 군사적 측면에서는 사이버전의 중요성이 핵심 쟁점임. 지금까지 사이버전이 군사 분쟁의 승패를 결정하지는 않았지만, 인공지능의 뛰어난 사이버보안 역량이 상황을 바꿀 가능성 존재함.
  • 인공지능이 공격보다 방어를 더 강화하면 사이버전의 중요성이 낮아질 수 있음.
  • 예를 들어 인공지능이 이용 가능한 모든 취약점을 찾아 공격자가 접근하기 전에 패치하는 방식임.
  • 반대로 가장 뛰어난 인공지능 모델을 보유한 세력이 방어에 덜 유능한 모델을 사용하는 누구든 성공적으로 해킹할 수 있다면 힘의 균형이 결정적으로 바뀔 수 있음.
  • 인공지능 해킹에는 핵전쟁과 같은 상호확증파괴 구조가 없음.
  • 중국이 미국 은행과 증권 계좌에 쉽게 침입해 사람들의 재산을 지울 수 있는 인공지능 모델에서 큰 우위를 확보하면 미국 사회에 극도의 혼란이 발생할 수 있음.
  • 미국이 핵무기로 보복할 수는 없으며, 중국의 더 유능한 인공지능이 방어에도 사용되므로 미국이 중국을 맞해킹하는 방안도 작동하기 어려움.
  • 어느 한 국가가 인공지능 역량에서 크고 지속적인 우위를 확보하면 양국 간 힘의 균형이 뒤집힐 가능성 존재함.

안전 문제에서의 공동 이해관계

  • 모든 인공지능 문제가 제로섬인 것은 아님.
  • 미국과 중국이 모두 인공지능 연구를 최대 속도로 계속 추진하면 안전 문제가 빠르게 발생할 수 있음.
  • Hugging Face를 대상으로 한 최근 인공지능 에이전트 군집 공격은 인공지능이 인간 기업과 조직에 중대한 위험을 초래할 수준에 도달했음을 보여주는 사례임.
  • 머지않아 인간 사회 자체에도 위험을 초래할 가능성 존재함.
  • 생물테러 위험이 가장 무서운 시나리오지만, 고도로 유능한 인공지능이 혼란을 일으킬 수 있는 방식은 다양함.
  • 미국과 중국은 이러한 재앙적 위험에 대한 엄격한 안전장치를 도입하고 인공지능 개발 속도까지 규제할 공통의 이해관계를 보유함.
  • 중국 공산당의 권력 추구 성향을 고려하면, 중국이 인공지능 안전 협력에 동의할 가능성은 미국의 역량이 편안하게 앞설 때 더 높아질 수 있음.
  • 협력이 목표인 경우에도 미국은 기술적 우위를 유지하는 방안을 고민해야 함.

미국 모델이 여전히 중국 모델보다 우수함

  • 현재 미국 기업은 중국 기업보다 더 나은 모델과 더 많은 연산 자원, 훨씬 큰 매출을 보유함.
  • 중국의 최첨단 모델이 미국 모델의 역량을 따라잡는 것처럼 보인 순간은 여러 차례 있었음.
  • 2025년 초의 ‘DeepSeek 순간’이 가장 극적인 사례로, 중국 인공지능을 세계의 주목 대상에 올려놓은 계기임.
  • 2026년 7월 Moonshot의 Kimi K3 출시와 몇 주 전 Z.ai의 GLM-5.3 출시는 중국 모델이 미국 모델을 바짝 추격하고 있음을 시사하는 사례임.
  • Z.ai는 사이버 해킹 역량의 한 지표에서 Anthropic의 유명한 Mythos 모델을 앞서며 특히 큰 반향을 일으킴.

중국 인공지능 스타트업 Z.ai는 금요일 오픈소스 GLM-5.3 모델이 소프트웨어 취약점 식별에서 Anthropic의 제한 공개 모델인 Mythos 5에 근접했다고 밝힘.

Z.ai에 따르면 GLM-5.3은 모델이 코드를 검토하고 보안 결함을 식별한 뒤 실제 결함인지 확인할 수 있는지를 평가하는 테스트인 CyberGym에서 84.5%를 기록함. 이는 Z.ai가 Mythos 5에 대해 보고한 83.8%보다 약간 높은 수치임. 해당 결과는 독립적으로 검증되지 않음.

  • 해당 결과는 사이버보안 역량의 한 가지 측정치에 불과하며, 다른 지표에서는 Mythos가 여전히 상당한 격차로 앞섬.

GLM-5.3은 발견한 결함을 작동하는 공격으로 전환하는 역량에서 Mythos 5에 뒤처짐. 이는 방어적 보안 연구의 표준 과정임. Z.ai는 ExploitBench 테스트에서 이 역량에 대해 자사 모델이 54.4%, Mythos 5가 78.0%를 기록했다고 밝힘.

별도의 시간 제한 테스트에서 Z.ai는 GLM-5.3이 2시간 동안 공격 개발 작업 105건, 6시간 동안 130건을 완료했다고 밝힘. Mythos 5는 각각 181건과 247건을 완료함.

  • 중국 인공지능이 미국 최고 수준에 근접할 수 있다는 사실 자체는 중요한 의미를 가짐.
  • 다만 이러한 논의에서 Mythos가 미국 최고의 모델이 아니라 출시된 모델 중 최고였다는 점은 거의 언급되지 않음.
  • Mythos Preview는 GLM-5.3보다 4개월 앞선 2026년 4월에 공개됨.
  • 최초의 Mythos는 그보다 3개월 앞선 2026년 1월에 학습을 완료했으며, 2026년 2월 내부 공개됨.
  • Anthropic은 사이버보안 우려로 Mythos 공개를 늦춤. 빠른 추격자였던 Z.ai는 이러한 우려가 훨씬 적었을 가능성 존재함.
  • Anthropic은 Mythos보다 뛰어난 내부 모델을 보유하고 있다고 밝힌 상태임.