최근 ChinaTalk의 조사에 따르면 미국의 여러 데이터 중개업체가 중국 인공지능 연구소에 시뮬레이션 훈련 세계, 즉 강화학습(RL) 환경을 판매하고 있다. 거래 규모는 약 5억 달러에 이른다. 중국 기업들은 Anthropic과 OpenAI 등 미국 연구소에 앞서 판매된 것과 같은 환경을 구매해 데이터를 직접 만드는 데 드는 시간과 노력을 아낄 수 있다.
이런 거래가 중요한 이유는 중국의 칩이 메모리 한계에 자주 부딪혀 컴퓨팅 비용이 비싸기 때문이다. 검증된 강화학습 환경을 재사용하면 중국 연구소는 GPU 사용 시간을 크게 줄여 모델을 훈련할 수 있다. 또 GPT나 Claude 같은 강력한 미국 모델을 ‘교사’로 활용해 그 출력을 구매한 환경에 입력함으로써 학습 속도를 높인다.
거래에 참여한 업체와 진행 방식
보고서는 판매 업체로 Mercor, Surge AI, AfterQuery, Turing 등을 지목했다. 확인된 업체는 모두 최소 9곳이다. AfterQuery는 연간 반복 매출의 상당 부분을 중국 고객에게서 얻는 것으로 알려졌지만, 정확한 액수는 확인되지 않았다. Surge AI는 자사 웹사이트에서 제품이 최첨단 AI 연구소 프로젝트에 참여하는 전문가들과 같은 이들이 만든 것이라고 홍보하기도 한다.
실제 환경 제작 작업 대부분은 인도 등 국가의 저임금 노동자에게 외주로 맡겨진다. 하청업체 직원들이 전문 경력 프로필에 고객사를 공개하는 경우가 있어 조사관들이 거래를 추적하는 데 도움이 됐다. 거래는 종종 역외 법인 구조를 거치며, ByteDance 같은 기업은 싱가포르와 San Jose에 조달 사무소를 두고 있다.
규제 공백과 이중 용도 우려
강화학습 환경은 규제가 거의 없어 수출 통제가 사실상 적용되지 않는다. 조사 보고서는 코딩 및 생물학 환경을 ‘이중 용도’로 분류한다. 소프트웨어 개발이나 유전자 합성 작업을 개선할 수 있지만, 같은 도구가 사이버 공격이나 생물무기 연구에 악용될 수도 있다는 것이다. 보고서 작성자들은 미국 산업안보국(BIS)이 기존 수출 규제를 확대해 이런 종류의 데이터도 포함해야 한다고 제안한다.
데이터가 흘러들어가고 있지만, 보고서에 따르면 전반적인 역량에서 중국 연구소는 여전히 미국 기업보다 몇 달 뒤처져 있다. 칩 설계, 화학, 투자은행 등 민감한 분야에서는 미국의 최첨단 AI 기업들이 관련 환경을 점점 더 자체적으로 만들고 있다.
왜 중요한가
중국 AI 연구자들은 이미 만들어진 훈련 환경을 구매해 비용이 많이 드는 컴퓨팅 자원의 필요량을 줄이고 모델 개발을 앞당길 수 있다. 미국 정책 당국에는 이번 조사 결과가 규제의 사각지대를 드러낸다. 감독이 없으면 첨단 AI 도구가 유해한 용도로 전용될 수 있다.
