중국 AI기업, GPU 통제 넘어 데이터 해외 운반으로 모델 학습 편법 확산

최근 중국 AI기업들이 GPU 수출 통제를 회피하기 위해 데이터를 해외로 운반해 모델을 학습하는 새로운 편법을 사용하고 있습니다. 이 현상은 데이터의 전략적 가치를 부각시키며, GPU 없이도 ‘데이터 중심 AI’ 혁신 가능성을 열었다는 점에서 주목됩니다.

◎ 문제 제기: 강화되는 GPU 수출 통제와 허점

미국과 유럽연합(EU)은 AI 연산용 첨단 GPU의 대(對)중국 수출을 2024년부터 단계적으로 제한하며 기술 유출을 차단하고 있습니다. 그러나 중국 기업들은 GPU 대신 데이터 이동으로 통제의 맹점을 공략, 해외 데이터센터를 활용한 우회 학습 전략을 개발했습니다. 이같은 편법은 글로벌 규제 체계의 실효성에 의문을 던집니다.

◎ 배경 설명: 데이터 중심 학습 패러다임 전환

과거 AI 개발은 모델 아키텍처와 연산력 경쟁이 중심이었다면, 현재는 데이터 규모와 품질이 성능을 좌우합니다. 중국 기업은 자국에서 방대한 텍스트·이미지·음성 데이터를 수집·정제해 이를 네트워크 및 물류망을 통해 동남아·중동·유럽 등지 데이터센터로 운송, 해외 GPU 자원을 활용해 학습을 수행합니다.

◎ 정보 제공: 주요 운반·전송 방식 소개

• 물리적 운송 – 대용량 스토리지 장비를 컨테이너에 싣고 항공·해운 루트로 해외 물류 기지에 전달
• 네트워크 전송 – 전용 해저 케이블·위성 통신망을 통한 대용량 암호화 데이터 전송
• 블록체인 검증 – 전송 전 데이터 해시값을 블록체인에 기록해 위·변조 방지
• 가상 워크스테이션 – VPN·원격 데스크톱 접속으로 직접 해외 GPU에 액세스

◎ 사례 분석: 주요 기업의 우회 전략

바이두·알리바바 등 대형 AI 기업은 말레이시아·UAE 데이터센터와 협력해 GPT 유사 모델 학습 프로젝트를 운영 중입니다. 또한 중소 AI 스타트업도 글로벌 클라우드 서비스를 임대해 모델을 훈련, 통제망을 피해가는 방식이 퍼지고 있습니다.

◎ 시장·기술적 영향과 리스크

이러한 데이터 운반 편법은 GPU 수출통제의 실효성을 훼손하고 중국의 AI 발전 속도를 유지시킵니다. 하지만 높은 물류 비용, 네트워크 지연, 데이터 보안·프라이버시 리스크가 병존하며, 국가 간 데이터 주권 충돌 우려도 커지고 있습니다.

◎ 대응 방안 및 정책 제언

국제사회는 GPU 규제와 함께 데이터 이동 추적 체계를 도입해야 합니다. 국내 기업은 자체 GPU 클러스터 확충과 경량 AI 모델 최적화를 추진하고, 정부는 글로벌 데이터 보호 기준을 마련해 클라우드 서비스 제공업체의 규제 준수 여부를 정기 점검해야 합니다.

◎ 결론: 규제 강화와 혁신 균형이 핵심

GPU 수출통제를 넘어 데이터 운반 편법까지 등장하며 규제당국은 더욱 정교한 대응책을 모색해야 합니다. 동시에 국내 AI 산업은 기술 자립과 국제 협력을 통해 지속 가능한 성장 전략을 수립해 나가야 할 시점입니다.

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