美 AI 수출 통제, Anthropic 모델에 영향… UBS "섹터 로테이션 올 수도"

UBS에 따르면, 미국의 Anthropic 프론티어 AI 모델 수출 통제가 반도체에서 소프트웨어 주식으로의 자금 이동(로테이션)을 촉발할 수 있다.

미 정부는 지난 6월 12일, 사이버 보안 장치를 우회할 수 있는 제일브레이크(취약점 우회 공격) 방식이 확인됐다며 Anthropic에 자사 최첨단 AI 모델 두 개(Fable 5 및 Mythos 5)에 대한 외국인 접근을 차단하라고 명령했다. 미국 상무부 산업안보국이 발행한 이 수출 통제로 인해 Anthropic은 Fable 5 공개 불과 사흘 만에 해당 모델을 전역에서 비활성화해야 했다.

트럼프 대통령 과학기술자문위원회 공동위원장인 데이비드 색스는 소셜미디어를 통해 "행정부는 Anthropic의 다리오 아모데이 CEO가 제일브레이크를 수정하거나 모델을 배포 중단하는 것을 거부하자, 이 수출 통제를 마지못해 발동했다"며 "현재로서는 Anthropic이 안전 문제를 해결하고 통제가 해제되며 Fable이 다시 일반에 공개되길 바란다"고 밝혔다.

UBS 애널리스트들은 AI 모델 배포 제약으로 인한 수요 둔화 기대감에 반도체 주식이 매도 압력을 받을 수 있으며, 반대로 소프트웨어 주식은 경쟁 우위나 규정 준수 AI 솔루션에 대한 수요 증가로 혜택을 볼 가능성이 있다고 분석했다. UBS는 보고서에서 이번 규제 변화가 AI 투자 환경을 크게 재편할 수 있다고 밝혔다.

규제 배경

Anthropic과 트럼프 행정부 간의 갈등은 2025년 초, 행정부가 이 회사를 '웨이크(woke·극좌 성향) AI'를 만든다고 비난하고 아모데이를 '이념적 광신도'라고 부르기 시작하면서 격화됐다. Anthropic이 미 국방부의 자국 내 감시 및 완전 자율 무기 체계에 자사 모델을 사용하는 것을 거부한 이후 긴장은 더욱 고조됐다. 이에 미 국방부는 Anthropic을 '공급망 위험'으로 지정하겠다고 위협했으며, 이는 군수 계약업체들이 Anthropic과의 관계를 단절하도록 강제하는 조치였다.

소식통에 따르면 아마존 CEO 앤디 재시는 해당 명령이 내려지기 전, Anthropic의 모델에 대한 보안 우려를 트럼프 행정부 고위 관료들에게 제기한 기술 업계 지도자 중 한 명이었다. 아마존은 Anthropic의 경쟁사이자 주요 투자자이기도 하다. 아마존은 정부 관리들과 이 모델들에 대해 논의했는지 여부를 확인하지 않았다.

Anthropic은 정부가 Fable 5의 안전장치를 우회하여 악의적인 목적으로 가장 강력한 기능을 사용하는 것을 방지하는 제일브레이크를 인지하게 된 것으로 보고 있다. 이 안전장치는 사용자 요청을 AI 모델에 전달하기 전에 안전 또는 위험으로 분류하여 위험한 요청을 덜 강력한 모델로 우회시킨다. Anthropic에 따르면 발견된 우회 방식은 다른 공개 모델도 찾을 수 있는 '사소한' 보안 결함만을 드러냈다.

전 세계에 영향을 미치는 수출 통제

일부 전문가들은 통제 범위에 의문을 제기했다. 캘리포니아 대학교 글로벌 갈등협력연구소의 지미 굿리치 선임연구원은 "이번 조치는 제대로 숙고되지 않았다"며 "Anthropic에 고용된 캐나다인과 영국인조차 연구개발을 금지당한다"고 지적했다.

이번 명령은 행정부가 AI에 대한 초기의 방관적 태도에서 벗어나 개발자들에게 출시 전 검토를 위해 모델을 공유하도록 요구하는 방향으로 선회했음을 보여준다. 이는 당국이 기업들이 자체 모델의 기능을 완전히 평가할 수 있다고 신뢰하지 않는다는 것을 시사한다. 작년 25개국을 대상으로 한 설문조사에 따르면 사람들은 AI에 대한 기대보다 우려가 두 배 이상 높은 것으로 나타났다.

인포메이션은 행정부가 다른 AI 기업들에게 Anthropic에 적용된 것과 유사한 제한을 강제할 가능성은 낮다고 보도했다. 현재 미국의 중국산 제품에 대한 평균 관세율은 2025년 관세 인상 이후 약 11%로, 광범위한 기술 통제보다는 표적화된 제한의 선례를 보여주고 있다.

프론티어 AI 모델의 불투명성은 규제 당국의 핵심 과제로 남아 있다. 옥스퍼드 대학교 경제학자 막시밀리언 케이시에 따르면, 대규모 언어 모델은 수십억 개의 내부 매개변수를 고려했을 때 '정당화되는' 수준보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여주며, 이는 현대 AI 개발을 체계적 이론이 아닌 시행착오를 통해 성공하는 연금술에 비유하게 만든다. 이는 기업이나 정부 모두 포괄적인 평가를 극도로 어렵게 만든다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.