2026년 6월 Anthropic이 Fable 5와 Mythos 5의 제공을 중단한 일을 들여다보는 이유는, AI에 대한 정부 개입이 실제로 어디까지 미치는지 알고 싶어서다. 내 연구는 보통 투자가 실제로 쓸 수 있는 컴퓨팅 용량이 되는 과정을 따라간다. 이번에는 장비와 모델이 이미 존재하는데도 그 용량을 쓸 수 없게 만드는 것이 무엇인지를 따라간다.

Anthropic은 6월 12일, 두 모델에 대한 외국인의 접근을 제한하는 미국 정부의 수출통제 지시를 받았다고 밝혔다. 국적을 실시간으로 확인할 수 없었던 회사는 모든 고객의 접근을 중단했다. 6월 30일에는 통제가 해제됐다고 알렸다. Fable 5는 7월 1일 일반 이용자에게 다시 열렸고, Mythos 5는 승인된 기관을 통해 계속 제공됐다. (최초 발표; 접근 재개.)

이 설명에서 확인할 수 있는 것은 고객 접근의 중단이다. 여기서 Anthropic이 모델 학습까지 멈췄다거나 데이터센터를 껐다고 추론할 수는 없다. 나는 지시 원문을 확보하지 못했다. 미 의회조사국(CRS)도 이 사건을 다루지만, 역시 Anthropic의 설명을 근거로 한다.

이 노트는 그 구분을 따라간다. 정부나 AI 기업이 어떤 AI 활동을 멈출 수 있다고 말할 때, 그것은 어떤 활동을 가리키는가? 그리고 실제로 멈췄다는 것은 무엇으로 알 수 있는가?

칩 수출

하드웨어에서는 비교적 구체적인 개입부터 본다. 정부가 특정 거래의 진행 여부를 결정하는 경우다. 2026년 1월 BIS 규칙은 미국에서 중국·마카오로 가는 특정 H200·MI325X급 제품 수출에 건별 심사를 도입했다.

나는 이것을 특정 출하와 수취인에 대한 통제로 읽는다. 구매자가 새 장비를 들이는 길은 막을 수 있지만, 이미 다른 곳에 설치된 GPU를 끄라는 명령은 아니다. 이 규칙이 특정 AI 프로젝트에 미치는 영향을 판단하려면, 그 프로젝트가 규칙이 적용되는 출하에 의존하고 있었는지 알아야 한다.

모델 개발과 출시

장비를 확보한 기업이 모델을 개발하거나 출시하려면 허가가 필요할까? 내가 검토한 문서들이 모두 같은 종류의 의무를 만드는 것은 아니다.

2026년 6월 2일 자 미국 행정명령 14409는 프론티어 모델의 사이버 역량을 평가하는 자발적 체계를 설계하라고 관계 기관에 지시했다. 모델을 다른 신뢰된 파트너에게 공개하기 최대 30일 전부터 정부가 접근하는 방식도 상정했다. 그렇다고 이를 허가제라고 부르지는 않겠다. 명령은 이 조항이 개발이나 공개에 대한 의무적 허가나 사전 승인의 근거가 되지 않는다고 명시한다.

캘리포니아의 SB 53을 보면, 기업이 스스로 만든 프레임워크를 그저 자율적인 것으로 치부하기가 조심스러워진다. 적용 대상인 대형 프론티어 개발자는 프론티어 AI 프레임워크를 공개하고, 이행하고, 준수해야 한다. 회사 정책으로 시작한 약속이 법적 의미를 가질 수 있다는 뜻이다. 그래도 이 의무가 모든 학습 실행에 대한 일반적인 사전 승인에 해당하지는 않는다.

기업 정책에서 내가 찾는 구분은 어떤 조건이 추가 개발 전에 적용되는지, 아니면 배포 전에 적용되는지다. OpenAI의 Preparedness Framework v2와 Anthropic의 RSP v3.4는 두 가지 조건을 모두 담고 있다. 모델을 사용자에게 내놓지 않는 것과 모델 작업 자체를 미루는 것은 서로 다른 결과다. 그래서 기업이 무엇을 멈추기로 약속했는지 말하려면 정확한 약속 내용을 확인해야 한다. 또한 기업이 공개한 정책만으로 모든 학습 실행에 대한 정부 권한이 성립하는 것은 아니다.

대중에게 제공되는 서비스

다시 Anthropic 사례로 돌아가 보면, 그 사례에서 일어난 중단과 더 직접적으로 비교할 수 있는 것은 고객 접근을 규율하는 규칙이다. 정부는 그 뒤에 있는 연구 전체를 통제하지 않고도 자국 시장의 서비스를 제한할 수 있을지 모른다.

EU AI Act에서는 모델을 규제 범위에 넣는 기준과 그 뒤에 따르는 권한을 나눠서 본다. 학습에 쓴 연산량이 10^25 FLOP(부동소수점 연산 횟수, 즉 학습 중 수행한 산술 연산의 수)를 넘으면 고영향 역량을 가진 것으로 추정되며, 제공자는 이 추정에 반박할 수 있다. 이 기준 자체가 추가 학습을 금지하지는 않는다. 시스템적 위험이 있는 범용 모델의 제공자는 평가, 완화, 사고 보고, 사이버보안 의무를 진다. 집행위원회는 완화 조치와 함께 시장 제공 제한, 철회, 회수를 요구할 수 있다. (제51조; 제55조; 제93조.)

EU 시장에서의 제공 여부에 관해서는 상당한 권한이다. 하지만 이를 모든 연구 프로그램에 대한 전 세계적 관할권으로 읽지는 않는다. 중국의 생성형 AI 서비스 잠정관리방법은 적용 범위를 다르게 나눈다. 국내 대중에게 제공되는 서비스를 대상으로 하고, 심각한 위반에는 서비스 중지를 허용한다. 그런 서비스를 제공하지 않는 연구는 이 잠정관리방법의 적용 범위 밖이지만, 다른 중국 법률의 적용은 여전히 받는다.

한국과 일본도 둘 다 “AI 규제”로 묶기보다 실제 집행 조항이 보이도록 따로 적어 둔다.

  • 한국의 인공지능기본법은 2026년 1월 시행됐으며, 중대한 사회적 피해를 제외하면 계도기간을 두는 과도기적 집행 방식을 택했다. (정부 발표.)
  • 일본의 2025년 AI법은 협력 의무를 두지만, 이 법 자체에는 별도의 벌칙도, 일반적인 학습 허가제도 없다. (법률 전문.)

처음의 질문으로 돌아가면, 어떤 나라에 AI 법이 있다는 사실은 출발점일 뿐이다. 그 당국이 무엇을 멈출 수 있는지 말하려면, 법이 어떤 활동을 다루는지와 위반하면 어떤 결과가 따르는지를 알아야 한다.

학습이 멈췄는지 검증하기

학습을 멈추게 할 권한을 찾아낸다 해도, 실제로 멈췄는지를 누가 어떻게 검증하는지는 여전히 궁금하다. 시설의 전력 사용량에는 냉각과 네트워크도 포함되며, 특정 모델의 학습을 가려내지 못한다. 안전성 시험을 위해 모델 하나에 접근한다고 해서 그 회사가 그 밖에 무엇을 개발하고 있는지는 거의 알 수 없다.

이 검증 문제를 염두에 두고 몇 가지 도구와 평가를 검토했다.

  • NVIDIA Fleet Intelligence는 GPU 플릿(fleet)의 데이터를 보고한다. 에이전트가 읽기 전용이므로, 이 보고 기능을 장비를 멈추는 수단으로 보지는 않는다.
  • 미국·영국 기관의 OpenAI o1 공개 전 평가는 제한된 접근 조건에서 모델을 살펴봤다. 회사의 전체 GPU 재고를 검사한 것은 아니다.
  • Amodo의 2026년 9월 프로토타입은 출력이 나온 뒤에 기록된 모델 답변 계산을 다시 실행했다. 그 계산을 검증했다고 해서 별도의 학습 실행까지 보인다고 추론할 수는 없다.

이 자료들에서 확인할 수 있는 것은 거래와 서비스에 대한 통제, 그리고 개발이나 배포를 미룰 수 있는 기업의 조건이다. 프론티어 학습 활동을 검증하면서 그것을 멈추게 할 수도 있는, 실제로 작동하는 국제 체계는 찾지 못했다. 그래서 당분간은 AI 중단을 말하는 주장을 보면 정확히 무엇이 멈췄는지부터 묻는다. Anthropic의 설명은 고객 접근에 관한 답을 뒷받침한다. 이를 학습으로까지 넓히려면 내게 없는 증거가 필요하다.

이 수정본은 2026년 9월 7일 원문의 연구 틀과 문서 버전을 그대로 유지한다. 각 관할 지역의 현행법을 갱신한 것은 아니다.