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⚡ 스프 핵심요약

한국은행 분석 결과 2022년 6월부터 2026년 6월까지 줄어든 청년 일자리 28만 5,000개 가운데 94%가 AI 고노출 업종에 집중됐습니다. 같은 기간 50대 일자리는 오히려 23만 개 늘었습니다.

AI가 자료 정리, 초안 작성, 단순 코딩처럼 신입이 일을 배우며 숙련도를 높이던 초급 업무부터 대신하면서 청년의 노동시장 진입과 경력 형성 경로 자체가 좁아질 수 있다는 우려가 나옵니다.

AI는 초보 노동자의 생산성을 크게 끌어올릴 수도 있습니다. 관건은 AI를 사람을 줄이는 '자동화' 수단으로 쓸 것인지, 신입이 더 빨리 성장하도록 돕는 '증강' 수단으로 쓸 것인지에 있습니다.

1. 사라진 청년 일자리 28만 5,000개, 94%가 한곳에 몰렸다

최근의 청년 고용 부진에는 이전과 조금 다른 특징이 나타납니다. 한국은행이 2026년 8월 18일 발표한 BOK 이슈노트 '청년고용 위축, AI 탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제'는 2022년 6월부터 2026년 6월까지 청년 고용의 변화를 분석했습니다.

이 기간 15~29세 청년 일자리는 28만 5,000개 감소했습니다. 그런데 감소한 일자리 가운데 26만 8,000개, 94%가 AI에 많이 노출된 업종에 집중됐습니다. 정보서비스업의 청년 고용은 31.4% 감소했고, 출판업은 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업은 16.6% 줄었습니다. AI와 디지털 기술의 영향을 상대적으로 많이 받는 업종들입니다.

더 흥미로운 건 연령별 차이입니다. 같은 기간 50대 일자리는 23만 개 증가했습니다. 이 가운데 17만 3,000개, 75.2%가 오히려 AI 고노출 업종에서 늘었습니다. 같은 AI 고노출 업종인데 청년은 줄고, 중장년은 늘어난 겁니다.

이것만으로 'AI가 청년 일자리 28만 5,000개를 없앴다'고 결론 내릴 수는 없습니다. 코로나19 시기 IT 업종의 과잉 채용이 정상화된 영향, 기업의 경력직 선호, 재택근무 확산 등 다른 요인도 함께 작용했을 수 있습니다. 하지만 AI의 영향을 많이 받는 업종에서 유독 청년 고용 감소가 집중됐다는 사실은 설명해야 할 새로운 현상입니다.

2. AI는 왜 중장년보다 청년에게 더 가혹할까

단서는 회사에서 신입과 경력자가 하는 일이 다르다는 데 있습니다. 

신입사원은 보통 자료를 정리하고, 문서를 요약하고, 보고서 초안을 만들고, 기초적인 코드를 작성하는 일부터 시작합니다. 그 자체로 고도의 숙련이 필요한 업무라기보다, 그 일을 반복하면서 조직과 업무를 배우는 과정입니다. 생성형 AI가 가장 빠르게 파고들고 있는 영역이기도 합니다. 경력자는 다릅니다. 조직의 맥락을 파악하고, 거래처와 관계를 조율하고, 예외 상황을 판단하고, 여러 이해관계자 사이에서 결정을 내립니다. 문서로 완벽하게 매뉴얼화하기 어려운 '암묵지'와 경험의 비중이 큽니다.

따라서 똑같이 AI를 도입해도 경력자의 업무 전체를 대체하기보다 신입이 담당하던 업무의 일부를 먼저 자동화할 가능성이 큽니다.

학력별 고용 지표에서도 흥미로운 변화가 나타납니다. 챗GPT 출시 전인 2019년 1월~2022년 10월 대졸 청년과 전문대졸 이하 청년의 평균 실업률은 각각 8.2%, 8.0%로 거의 차이가 없었습니다. 그런데 챗GPT 출시 이후부터 2026년 6월까지 평균을 보면 대졸 청년은 7.0%, 전문대졸 이하 청년은 5.4%였습니다.

대졸 청년 실업률 자체도 8.2%에서 7.0%로 낮아졌지만 상대적인 위치가 달라졌습니다. 챗GPT 이전 0.2%p에 불과했던 두 집단의 실업률 차이가 이후 1.6%p까지 벌어진 겁니다. 생성형 AI가 육체노동보다 지식노동과 화이트칼라 업무에 먼저 영향을 미치는 특성과 맞물려 주목할 만한 변화입니다.

3. 들어가는 문은 좁아지고, 나오는 문은 넓어졌다

한국은행은 AI 고노출 업종에서 청년들이 얼마나 새로 취업하고, 얼마나 다시 미취업 상태로 빠져나오는지도 분석했습니다. 팬데믹 이전과 최근을 비교했더니 AI 고노출 업종으로 들어오는 청년은 월평균 3만 2,600명에서 2만 9,100명으로 약 11% 감소한 반면, 이들 업종에서 일하다 미취업 상태로 빠져나가는 청년은 월평균 3,700명에서 4,900명으로 약 32% 증가했습니다. 들어가는 문은 좁아졌는데, 나오는 문은 넓어진 셈입니다.

청년들이 느끼는 불안도 이와 크게 다르지 않습니다. 한국경제인협회가 만 19~34세 재직·구직 청년 1,000명을 조사한 결과, 구직 청년의 63.8%가 앞으로 5년 안에 자신이 희망하는 직무가 AI로 대체되거나 축소될 가능성이 높다고 답했습니다. 재직 청년도 49.4%가 현재 직무의 대체·축소 가능성을 높게 봤습니다. AI 고노출 직무 종사자의 경우 58.4%가 대체 가능성이 높다고 봤습니다.

특히 주목할 만한 응답은 이겁니다. 65.6%가 "AI가 초급 업무를 대신하면서 고숙련 인력으로 성장할 기회가 줄어들 것"이라고 답했습니다. 청년들이 두려워하는 게 단순히 '내 일을 AI가 빼앗아 갈 것'만은 아니라는 얘기입니다.

4. 일자리가 아니라 '경력 사다리'가 사라진다면

과거 신입사원이 하던 단순 업무는 비효율적으로 보일 수 있습니다. 선배가 한 시간이면 할 일을 신입은 서너 시간씩 붙들고 있고, 초안은 고쳐야 할 곳투성이입니다. 하지만 조직 입장에서 보면 그건 단순한 저생산성 노동만은 아니었습니다. 자료를 정리하면서 산업을 배우고, 보고서 초안을 쓰면서 논리를 익히고, 선배에게 수정받으면서 판단 기준을 습득합니다. 오늘의 단순 업무가 몇 년 뒤 숙련 노동자를 만드는 훈련 과정이었던 겁니다.

국제통화기금(IMF)도 AI가 젊은 고학력 노동자에게 미칠 영향을 분석하면서 이들이 경력을 쌓기 위한 '디딤돌 일자리'를 얻기 어려워질 가능성에 주목했습니다. 

기업 입장에서 보면 AI로 대체하기 가장 쉬운 업무부터 없애는 것은 합리적인 선택일 수 있습니다. 그런데 모든 기업이 그렇게 하면 문제가 생깁니다. 신입 10명을 뽑아 일을 가르치던 회사가 AI를 활용해 3명만 뽑는다고 가정해 보면 당장 회사의 생산성은 올라갈 수 있습니다. 그런 선택이 여러 기업에서 동시에 일어난다면 사회 전체에서는 일을 배우기 시작할 자리 자체가 줄어듭니다.

그리고 5년, 10년이 지나면 또 다른 질문이 생깁니다. 신입을 키우지 않은 기업은 미래의 경력자를 어디서 구할 것인가. AI 시대 청년 고용의 진짜 위험이 단순한 '일자리 감소'를 넘어 경력 사다리의 단절일 수 있다는 지적이 나오는 이유입니다.

5. 그런데 AI는 초보자를 가장 많이 도와준다

흥미로운 역설이 생깁니다. AI가 신입의 일자리를 위협하지만, AI의 도움을 가장 많이 받는 사람도 신입일 수 있습니다. 

실제로 이를 뒷받침하는 연구가 있습니다. 미국의 한 대형 소프트웨어 기업 고객지원팀 상담원 5,179명을 대상으로, 생성형 AI 도구 도입 전후의 생산성 변화를 추적한 연구입니다.(스탠퍼드대 에릭 브린욜프슨, MIT 대니엘 리·린지 레이먼드, NBER Working Paper No.31161) 

결과는 상당히 극적이었습니다. AI를 사용한 직원들의 평균 생산성은 14% 높아졌습니다. 초보·저숙련 직원은 생산성이 34% 향상됐지만 숙련된 직원에게선 상대적으로 효과가 작았습니다. AI가 숙련자의 노하우를 초보자에게 전달하는 일종의 '디지털 코치' 역할을 한 것으로 연구진은 해석했습니다.

이 연구는 AI가 신입 채용을 줄인다는 것을 입증한 연구는 아닙니다. 오히려 AI가 초보자의 학습과 생산성을 얼마나 빠르게 높일 수 있는지를 보여줍니다. 

바로 그래서 새로운 질문이 생깁니다. 신입 한 명이 AI를 이용해 과거 두세 명의 일을 할 수 있다면 기업은 예전과 같은 수의 신입을 뽑을까. 

개별 청년에게 AI는 자신의 생산성을 높여주는 강력한 도구지만 모든 청년이 AI를 사용해 생산성을 높인다고 해서 청년 전체의 취업 기회까지 늘어난다고 할 수는 없습니다. 개인에게 유리한 변화와 노동시장 전체에 유리한 변화가 일치하지 않을 수 있는 겁니다.

실제로 한경협 조사에서도 청년의 64.7%는 AI가 자신의 전문성과 커리어 경쟁력을 높이는 데 도움이 된다고 답했고 AI 고노출 직무군에서는 이 비율이 74.4%까지 올라갔습니다. 동시에 67.7%는 AI 활용 능력 차이가 청년층 내부의 소득과 커리어 격차를 키울 것으로 우려했습니다.

6. 중요한 것은 AI를 쓰느냐가 아니라 '어떻게 쓰느냐'

한국은행 분석에서 중요한 단서가 하나 나옵니다. AI가 사람 대신 업무를 수행하는 '자동화' 성격이 강한 업종일수록 청년 고용 감소가 크게 나타났습니다. 반면 AI가 사람이 하는 일을 보조하고 생산성을 높여주는 '증강' 형태로 활용되는 업종에서는 같은 정도의 고용 감소 패턴이 나타나지 않았습니다.

결국 중요한 것은 AI의 존재 자체라기보다 기업이 AI를 무엇에 쓰느냐일 수 있습니다. AI로 신입사원이 하던 초안 작성을 없애는 방법도 있지만, AI가 작성한 초안을 신입사원이 검증하고 수정하고 실제 상황에 적용하게 만들 수도 있습니다. 전자의 목적이 비용 절감이라면 후자는 AI를 이용한 새로운 숙련 과정의 설계입니다.

청년들도 비슷한 해법을 요구하고 있습니다. 한경협 조사에서 가장 많이 선택한 정책 과제는 '청년 신규 채용 기업 지원 강화'(23.8%)와 '신입·초급 직무 경험 기회 확대'(23.7%)였습니다.

AI 시대의 청년 고용 정책 역시 단순히 '몇 명을 채용했느냐'에서 한 걸음 더 나갈 필요가 있습니다. AI를 사용하면서도 실제 업무를 배우고, 판단하고, 책임지는 경험을 어떻게 제공할 것인가. 기업에는 새로운 초급 직무를 설계할 유인을 주고, 청년에게는 AI를 활용해 더 높은 수준의 업무로 이동할 수 있는 경험을 제공하는 방식입니다.

산업혁명 이후 새로운 기술이 등장할 때마다 "기계가 인간의 일자리를 빼앗을 것"이라는 우려는 반복됐습니다. AI도 결국 그 길을 갈 수 있습니다. 일부 직업은 사라지고 새로운 직업이 생기면서 노동시장이 적응할 수도 있습니다.

하지만 생성형 AI에는 이전의 기술 변화와 조금 다른 특징이 있습니다. 사람이 일을 처음 배우던 영역부터 빠르게 파고들고 있다는 점입니다. 자료를 찾고, 정리하고, 초안을 쓰고, 실수하고, 수정받는 과정은 비효율적으로 보였습니다. 그래서 AI가 가장 먼저 대신하기 좋은 일이 됐습니다.

그런데 그 비효율은 어쩌면 사람을 숙련자로 만드는 데 필요한 비용이었는지도 모릅니다. 지금 기업들이 AI로 없애고 있는 것이 단순한 업무인지, 아니면 미래의 숙련 노동자를 만들어내던 훈련 과정인지 구분해야 하는 이유입니다.

AI 시대 청년 고용을 둘러싼 질문도 조금 달라져야 합니다. "AI가 얼마나 많은 일자리를 없앨까?"에서 "AI 시대에는 신입이 어디서 일을 배울 것인가?"로. AI가 경력 사다리의 첫 번째 계단을 없앤다면, 새로운 계단을 만드는 일 역시 기술이 아니라 결국 기업과 사회의 몫입니다.

Deep Dive Q&A

Q1. 청년 일자리 28만 5,000개가 AI 때문에 사라졌다는 뜻인가요?

A: 아닙니다. 한국은행 분석은 2022년 6월부터 2026년 6월까지 감소한 청년 일자리 28만 5,000개 가운데 94%가 AI 고노출 업종에 집중됐다는 사실을 보여줍니다. 이것만으로 AI가 일자리 감소의 원인이라고 단정할 수는 없습니다. 팬데믹 당시 IT 업종의 과잉 채용 정상화, 기업의 경력직 선호 등 다른 요인도 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다. 다만 AI 노출도가 높은 업종에서 청년 고용 감소가 유독 집중되고, 자동화 성격이 강한 업종에서 감소폭이 컸다는 점 때문에 AI가 청년 고용에 미치는 영향에 주목할 필요가 있습니다.

Q2. AI가 생산성을 높여준다면 청년에게 오히려 좋은 것 아닌가요?

A: 개인에게는 그럴 가능성이 큽니다. 실제 고객지원 상담원을 대상으로 한 연구에서는 AI를 사용했을 때 평균 생산성이 14% 증가했고, 초보·저숙련 직원은 34% 향상됐습니다. 문제는 개인의 생산성 향상이 전체 청년의 채용 증가를 의미하지는 않는다는 것입니다. 기업이 AI를 활용해 더 적은 수의 신입으로 같은 업무량을 처리할 수 있다고 판단하면 신규 채용 규모가 줄어들 가능성도 있습니다. 따라서 AI를 신입을 대체하는 수단으로 쓸 것인지, 신입을 더 빨리 숙련시키는 수단으로 쓸 것인지가 중요합니다.

Q3. 앞으로 신입사원은 어떤 일을 해야 하나요?

A: AI가 잘하는 일을 피하기보다 AI의 결과물을 판단하고 책임지는 역할로 초급 직무를 재설계할 필요가 있습니다. 예를 들어 과거 신입이 보고서 초안을 처음부터 작성했다면, 앞으로는 AI가 만든 초안의 사실관계를 확인하고 오류와 편향을 찾아내고, 조직의 맥락에 맞게 수정하고, 실제 현장에 적용하는 과정을 맡을 수 있습니다. 이 경우 요구되는 역량도 달라집니다. 단순 문서 작성이나 정보 검색 능력보다 검증 능력, 비판적 사고, 맥락 이해, 커뮤니케이션, AI 활용 능력의 중요성이 커질 가능성이 높습니다.

Q4. 결국 AI를 잘 쓰는 청년은 오히려 유리해지는 것 아닌가요?

A: 그럴 가능성이 있습니다. 한경협 조사에서 청년의 64.7%, AI 고노출 직무군의 74.4%가 AI가 자신의 전문성과 커리어 경쟁력 향상에 도움이 된다고 답했습니다. 다만 여기에도 격차의 문제가 있습니다. 같은 조사에서 67.7%가 AI 활용 능력 차이가 청년층 내부의 소득과 커리어 격차를 확대할 것으로 우려했습니다. 따라서 앞으로의 노동시장에서는 단순히 'AI에게 대체되는 사람과 그렇지 않은 사람'보다 AI를 활용해 더 높은 수준의 업무로 이동할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차가 더 중요한 문제가 될 수 있습니다.

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⚡ 스프 핵심요약

제프 딘을 포함한 핵심 개발자들이 대거 퇴사하며 구글의 AI 모델 개발 경쟁력과 프런티어 모델 성능에 대한 시장의 우려가 커지고 있습니다.

구글 클라우드의 폭발적인 성장과 제미나이 사용자의 급증에도 불구하고, 개발자용 고성능 모델 출시 지연으로 인해 기술적 리더십은 도전을 받는 상황입니다.

구글은 인재 유출과 성능 정체 문제를 극복하기 위해 자체 인프라와 방대한 서비스 생태계를 결합한 풀스택 AI 전략으로 시장 반전을 꾀하고 있습니다.

요즘 구글의 상황이 심상치 않습니다. 전설적인 개발자들이 줄줄이 빠져나가고 모델 성능도 예전만 못하다는 사용자 반응이 이어지고 있어요. 이러다 구글이 몰락하는 것 아니냐는 얘기까지 들려올 정도죠. 그런데 막상 주가나 재정 상황을 보면 그렇지만은 않은 것 같기도 합니다. 도대체 구글이 어떤 상황이길래 몰락이라는 말까지 나오는 걸까요? 오늘 오그랲에서는 다양한 데이터와 그래프를 통해 구글의 현주소를 살펴보겠습니다.

구글발 '엑소더스' 시작? 레전드 개발자들 줄퇴사

지난 8월 5일, 구글의 위대한 개발자 제프 딘의 퇴사 소식이 전해지자 전 세계의 개발자 커뮤니티가 난리가 났습니다. 제프 딘은 1999년 구글에 입사해서 사번 30번을 받은 구글의 전설적인 개발자입니다. 구글의 인사 시스템상 최대로 오를 수 있는 등급이 L10인데 제프 딘은 L11로 승진하기도 했죠.

제프 딘은 오늘날 구글의 엔지니어링을 설계한 핵심 인물입니다. 현재 구글의 주요 서비스인 구글 검색, 구글 번역, 구글 광고의 초창기 버전이 다 제프 딘의 손에서 탄생했죠. 또 기계학습 라이브러리인 텐서플로우, 데이터 저장 시스템인 빅테이블, 대용량 데이터 처리 기술인 맵리듀스 등 구글의 핵심 프로젝트를 지휘하기도 했고요.

2011년에는 구글의 비밀 연구소인 구글 X에 합류해 딥러닝 연구를 진행했습니다. 연구를 해보니 딥러닝이 어쩌면 게임 체인저가 될 수 있다는 판단을 하고 전 세계 탑급 AI 인재들을 끌어모아 구글의 초창기 AI 연구팀인 구글 브레인을 설립하죠.

참고로 지금 구글의 AI 가속기인 TPU도 제프 딘의 머리에서 시작되었어요. 제프 딘은 세세하고 정밀한 시뮬레이션 대신 대략적인 수치를 냅킨에 계산해서 파악하는 이른바 냅킨 계산으로 유명합니다. 2013년에 자신들이 개발한 딥러닝 기반 음성 인식 기능이 크게 개선되자, 제프 딘은 그 다음을 고민하기 시작했어요. 만약 음성 인식이 지금보다 훨씬 잘 된다면 과연 구글의 현재 인프라로 감당 가능할까?

이런 생각이 들자 제프 딘은 바로 냅킨 계산을 진행했죠. 모든 구글 사용자가 하루에 딱 3분씩 음성 인식을 쓴다고 가정하고 계산해 보니, 당시 구글이 보유한 것과 동일한 규모의 CPU가 추가로 필요하다는 계산이 나온 겁니다. CPU만으로는 AI 시대의 연산량을 커버할 수 없으니 다른 장치를 만들었고, 그래서 나온 게 현재 구글의 TPU인 거죠. 이 정도 되니까 구글에서 L11을 받을 수 있는 겁니다.

참고로 이 L11은 구글에서 시니어 펠로우로 불리는데 구글 역사상 단 2명에게만 부여됐어요. 다른 한 명은 제프 딘과 함께 입사해서 영혼의 파트너로 불린 산제이 게마왓입니다. 이 둘은 실리콘 밸리에서 뇌 하나를 공유하며 코딩한다는 얘기가 나올 정도로 찰떡 파트너로 알려져 있어요. 그런 엄청난 업적과 실력을 갖고 구글의 기술 파트를 지켜온 두 사람이 함께 구글을 퇴사했습니다.

여기에 더해 제미나이 개발을 이끌었던 오리올 비냐스, 그리고 구글 브레인의 창립 멤버인 쿠옥 레까지 총 4명이 이번에 구글을 떠났습니다. 이들은 의기투합해 스타트업 디스커버리 루프를 설립해 새로운 도전에 나섰어요.

딥마인드의 리더였던 데미스 허사비스 역시 퇴사하겠다는 의사를 밝힌 것으로 알려져 있어요. 하지만 구글 입장에선 제프 딘에 이어 허사비스까지 퇴사하게 된다면 주가가 급락할 위험이 있으니 적극적으로 만류했다고 하죠. 결국 허사비스는 퇴사하진 않고, 딥마인드의 회장직을 맡으면서 일선에서 물러나게 됩니다. 또한 구글의 모회사인 알파벳에서 최고 과학 책임자로 인사 이동되었고요.

이들뿐만이 아닙니다. 구글을 이끌던 네임드 개발자들이 우르르 나가고 있습니다.

허사비스는 뒤로 빠지고, 이 네 명은 디스커버리 루프 창업으로 빠졌고요. 허사비스와 함께 알파폴드로 노벨 화학상을 수상한 존 점퍼도 앤트로픽으로 이직했습니다. 또한 현대 AI의 핵심인 트랜스포머 구조를 처음 발표한 Attention Is All You Need라는 전설적인 논문의 저자 노암 샤지어의 두 번째 퇴사도 있었어요.

원래 노암 샤지어는 이 논문을 작성한 뒤 구글에서 퇴사해 캐릭터AI를 설립해 대박을 낸 인물입니다. 이후 구글이 샤지어와 그의 팀을 다시 데려오려고 캐릭터AI를 27억 달러에 인수하면서 구글에 재입사를 하게 되었죠. 하지만 2년도 안 되어서 퇴사하고 오픈AI로 이직하게 되었습니다.

사실 냉정히 보면 AI 기업들 간의 인재들이 오고 가는 건 이 시장에서 특별한 소식이 아닙니다. 워낙 자주 있으니까요. 물론 이번 사례는 구글 AI를 이끌던 굵직한 리더들이 우르르 빠져나갔기 때문이겠죠. 하지만 사실 더 주목할 지점은 이미 몇 년 전부터 구글 딥마인드 소속 직원들이 야금야금 빠져나가고 있었다는 겁니다.

벤처캐피털 시그널 파이어가 작년에 발표한 자료입니다. 딥마인드와 앤트로픽 사이의 인재 이동을 살펴보면 앤트로픽에서 딥마인드로 옮겨온 사람이 1이라면 딥마인드에서 앤트로픽으로 이직한 사람이 무려 10배 더 많습니다. 허깅페이스를 제외하고는 딥마인드에서 코히어, 오픈AI 등 다른 기업으로 넘어간 직원들의 비율이 더 많은 상황입니다.

돈은 잘 벌고 있는데... AI 성능은 밀리는 구글?

하지만 이런 인재 유출과는 달리 구글의 장부 상황을 보면 썩 나쁘지만은 않습니다. 지난 7월 말에 발표한 구글의 올해 2분기 실적을 보면, AI 수요 급증에 힘입어 시장 예상치를 크게 웃돌았거든요. 총매출도 전년 동기 대비 증가했고, 영업이익도 늘어났고, 영업이익률도 마찬가지였죠.

특히 클라우드 부문의 폭발적인 성장이 인상적입니다. 2026년 1분기 구글 클라우드 매출은 전년 대비 63%나 증가했어요. 2분기도 1분기의 흐름을 이어가서, 전년 대비 무려 82%나 급증한 248억 달러를 기록했죠. 글로벌 클라우드 시장에서 구글 클라우드의 점유율도 과거 대비 꾸준히 늘어나고 있고요.

장부뿐만 아니라 AI 트래픽 상황도 구글이 웃어주는 상황입니다. 생성형 AI 웹 트래픽을 살펴보면 많은 사람들이 구글 제미나이를 이용하고 있죠.

2024년부터 2026년까지 생성형AI 챗봇 웹사이트의 트래픽 점유율을 비율로 나타내봤습니다. 챗GPT의 트래픽이 차지하는 비율은 점점 줄어들어서 2026년 5월에는 약 53%를 기록했습니다. 반면 제미나이를 보면 트래픽 점유율이 크게 늘어나 28%까지 상승했죠. 이 수치만 보면 일반 소비자들이 사용하는 AI 시장에서 챗GPT 독점에 가장 큰 균열을 낸 건 구글 제미나이라 할 수 있어요.

실제로 제미나이 앱의 월간 사용자도 쭉쭉 늘어나고 있죠. 작년 10월엔 6억 5,000만 명이었는데, 올해 2월에는 7억 5,000만 명 수준까지 증가했어요. 최근엔 월간 활성 사용자가 10억 명까지 돌파하면서 구글 역사상 가장 빠른 속도로 성장하는 서비스로 등극하였죠.

소비자 시장에서는 이렇게 선전하고 있는 구글이지만, 개발자 시장은 조금 다릅니다. 개발자들을 만족시킬 고성능 프런티어 모델에서는 구글이 힘을 못 쓰고 있거든요. 최근 구글은 제미나이 3.6 모델을 공개하며 엄청난 광고를 했어요. 하지만 실제 스펙을 따져보면 다른 기업들의 프런티어 모델들과는 큰 차이가 나죠. 3주 만에 3.7 모델을 또 공개하긴 했지만 많은 사람들이 기대하는 건 제미나이 3.5 Pro입니다. 지난 5월에 있었던 구글 연례 개발자 회의에서 구글 CEO인 순다르 피차이도 조금만 기다려 달라고 했죠.

"저희도 3.5 Pro가 정말 기대됩니다. 현재 사내에서 사용하고 있는데, 상당한 개선이 이뤄진 것을 확인했어요. 다음 달까지 조금만 기다려 주시면 여러분들께 제공해 드리겠습니다."

하지만 공언한 6월은 이미 지났고, 7월도 지났고, 8월도 지나가고 있죠. 그런데도 아직까지도 3.5 Pro는 공개되지 않고 있습니다. 일부 보도에 따르면 내부 실험 결과 모델 성능 향상이 만족스럽지 않아서 출시 연기가 이뤄지고 있다고 하죠. 앤트로픽에서는 오퍼스5나 페이블5을 오픈AI에서는 GPT-5.6 Sol을 공개하며 기존보다 더 높은 성능의 모델을 선보이고 있어요. 하지만 구글 제미나이의 경우엔 코딩 성능 개선이 너무 더디다는 평가가 내부에서 나오고 있는 겁니다.

일각에서는 아예 개발하던 모델을 폐기하고 사전 학습부터 다시 시작했다는 얘기까지 들려오고 있습니다. 이 루머가 사실일 경우엔 실제 출시까지는 꽤 많은 시간이 걸릴 수밖에 없을 겁니다. 그 사이 프런티어 모델 경쟁에서 구글의 순위는 계속 떨어질 수밖에 없겠죠.

현재 프런티어 모델의 성능을 비교해 보면 이렇습니다. 상위 10개 모델들을 만든 기업들을 보면 미국의 앤트로픽, 오픈AI, 메타, xAI가 보이고, 중국 기업으로는 문샷과 알리바바가 있죠. 미국 기업들 면면을 보면 AI 빅테크 기업 MANGOS 멤버들입니다. MANGOS 중에 AI 모델 개발이 본업이 아닌 엔비디아를 빼면 상위 모델 10위 안에 들지 못하는 기업은 구글이 유일한 상황인 겁니다.

연구는 일류, 상업화는 낙제? 딥마인드 체질 개선 나설까

그렇다고 구글 딥마인드가 아무것도 안 하고 놀고 있냐? 그렇지는 않습니다. 딥마인드에서 발표하는 자료들을 보면 제미나이의 혁신적인 성능 향상 소식보다는 대신 과학적인 성취 이야기가 더 주를 이루고 있죠. 사실 딥마인드의 사명이 만물의 근원을 해결할 지능을 구축하는 것입니다. AI를 활용해 과학의 난제들을 해결하려는 사명을 위해 과학 연구를 꾸준히 해오고 있죠.

대표적으로 생화학 영역의 난제 중 하나였던 단백질 접힘 문제를 풀어낸 알파폴드 시리즈가 있을 겁니다. 이 알파폴드를 가지고 딥마인드는 아예 AI 기반 신약개발 스타트업인 아이소모픽 랩스를 만들기도 했죠. 뿐만 아니라 유전자 예측 인공지능인 알파지놈도 올해 네이처지를 통해 정식 공개하기도 했어요. 생물학, 화학 영역뿐 아니라 수학, 지구과학 등 다양한 과학 분야에 활용할 수 있는 모델들을 연구하고 있죠. 최근엔 특정 영역이 아닌 과학 연구 전반에 범용적으로 활용 가능한 AI 에이전트인 Co-Scientist를 발표하기도 했고요.

이렇게 연구 중심의 딥마인드를 운영할 수 있는 건 누가 뭐래도 수장인 데미스 허사비스의 영향이라고 할 수 있습니다. 데미스 허사비스는 AI 기술을 활용해 과학적 진보를 이룩하고, 그걸 바탕으로 세상을 이롭게 해야 한다고 생각해요. 최근엔 AI 발전 속도가 점점 빨라지면서 그로 인해 발생할 반작용에 대한 우려도 점점 커지고 있죠. 그래서 최근 허사비스의 발언들을 살펴보면, AGI 이후 우리가 어떻게 대비해야 하는지에 대한 이야기들이 많습니다. 허사비스는 최근까지도 프런티어 모델 개발보다는 모델의 안전성과 AGI가 우리 인류 사회에 미칠 영향에 더 깊은 고민을 해 온 걸로 알려졌어요. 그래서 구글의 AI 모델 경쟁력이 우선순위라고 판단하는 측에서는 이번 허사비스의 퇴장이 타당하다고 평가하기도 하죠.

또 연구 중심의 환경을 만들어주던 허사비스가 물러난 만큼 이제부터는 딥마인드가 본격적인 사업형 조직으로 체질 개선이 되는 것 아니냐는 얘기들도 많습니다.

사실 구글은 연구만큼은 정말 잘하거든요.

하지만 자신들이 기껏 열심히 연구해 놓은 것들을 자신들이 써먹지 못했어요. 앞서 언급했던 Attention Is All You Need라는 현대 AI 기반이 되는 트랜스포머 논문이 구글에서 나왔지만, 최초의 상업화는 오픈AI가 이뤄냈으니까요.

그래서 앞으로 딥마인드는 순다르 피차이 구글 CEO에게 직접 보고하는 체계로 전환될 예정입니다. 자율적인 AI 연구를 하던 곳에서 이제 매출과 수익을 직접 책임져야 하는 조직으로 서서히 변해가겠죠. 그렇다면 과연 구글은 AI를 활용해 어떤 식으로 매출을 늘리려 할까요?

어떤 전문가는 구글이 굳이 프런티어 모델 경쟁에서 1등이 될 필요가 없다고 얘기합니다. 구글이 가지고 있는 강점에 집중한다면 매출은 따라온다는 거죠. 이를테면 구글은 세상에서 가장 많이 깔린 모바일 OS와 브라우저, 이메일, 지도 서비스를 갖고 있습니다. 구글이 가지고 있는 다양한 서비스에서 이용자 데이터를 확보하고, 그걸 바탕으로 삶의 곳곳에 AI 서비스를 적용한다면요? 굳이 고성능 모델을 만들 필요가 없을 수도 있다는 겁니다.

이미 우리나라에서 이런 구글의 강점을 확인할 수 있는 데이터가 나온 바 있어요. 네이버 앱 이용자 수치를 구글 앱이 역사상 처음으로 역전했더라고요.

구글의 지난달 월간 활성 이용자 수는 4,702만 명으로 작년 대비 급등했습니다. 그래서 데이터를 조사한 이래로 처음으로 네이버의 수치를 역전해 버렸죠.

물론 그렇다고 프런티어 모델 경쟁에서 아예 발을 빼고 있진 않을 겁니다. 결국 모델 개발로 큰돈을 벌려면 토큰을 왕창 쓰는 개발자 고객들을 확보해야 할 테니까요. 지난 7월 21일에 구글은 차세대 모델인 제미나이 4를 위한 훈련이 시작되었다고 밝혔어요. 구글 역사상 가장 야심찬 학습이라는 말을 덧붙이면서 많은 사람들의 기대감을 자극했죠.

기업 고객 대상으로는 구글이 갖고 있는 풀스택 역량을 살릴 계획이고요. 사실 구글은 하드웨어 인프라부터, AI 모델, 에이전트 플랫폼, 서비스, 심지어 디바이스까지, AI 생태계 전반을 자체 기술로 통합 제공할 수 있는 기업입니다. 구글은 이러한 이점을 활용해 모든 레이어에 설계 단계부터 보안 기술을 적용해서 기업들이 안전하게 자신들의 AI 서비스를 사용할 수 있도록 지원할 계획입니다.

인재가 빠져나가고, 프런티어 모델에서 밀리고 있지만 구글은 여전히 세상에서 가장 많이 쓰이는 서비스들을 손에 쥐고 있습니다. 이 생태계 안에서 AI를 녹여낸다면 충분히 미래 AI 시장에서 강력한 존재감을 가질 수 있겠죠. 과연 구글은 AI 경쟁에서 어떤 방식으로 승리할 수 있을까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어 주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- Jeff Dean(@JeffDean) | X

- Sundar Pichai(@sundarpichai) | X

- TPU Training Day for I/O '26 | YouTube

- Hinton et al., 「Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition」, 2012

- Vaswani et al.,「Attention Is All You Need」, 2017

- The future of intelligence | Demis Hassabis (Co-founder and CEO of DeepMind) | YouTube

- 알파벳 2026 Q1, 2 실적 발표 자료

- Google I/O '26 Keynote | YouTube

- AI Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis

- The State of Tech Talent Report 2025 | SignalFire

- The 2026 Generative AI Landscape Report | Similarweb

- Avsec, Ž et al.,「Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome」, 2026

- Gottweis et al., 「Accelerating Scientific Discovery with Co-Scientist」, 2026

- Demis Hassabis, Nobel Prize in Chemistry 2024: Official interview | YouTube

글

: 안혜민

디자인

: 안준석

인턴

: 신연성

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⚡ 스프 핵심요약

16년 만의 재가동: 2010년 활동을 종료했던 친일반민족행위자재산조사위원회가 개정 특별법 시행에 맞춰 오는 12월 다시 출범할 예정입니다.

처분 대가까지 명문화: 기존에도 민사소송을 통한 매각대금 환수가 시도됐지만, 개정법은 친일재산을 처분하고 받은 대가도 국가귀속 대상이라는 점을 명시했습니다.

최소 325억 원 환수 예상: 정부는 2기 조사위 출범으로 최소 325억 원 이상의 친일재산을 환수할 수 있을 것으로 내다보고 있습니다. 다만 오래된 자료의 입증과 복잡한 소유권 관계, 과거 확정판결 등은 여전히 넘어야 할 과제입니다.

1. 16년 공백 깨고 돌아오는 친일재산조사위원회

2010년 문을 닫았던 친일반민족행위자재산조사위원회가 올해 12월 다시 가동될 예정입니다. 16년 만입니다.

개정된 「친일반민족행위자 재산의 국가귀속에 관한 특별법」은 오는 12월 3일부터 시행됩니다. 정부는 법 시행에 맞춰 2기 조사위원회를 출범시키는 것을 목표로 준비하고 있습니다.

이번 재출범은 단순히 과거의 위원회를 다시 만드는 데 그치지 않습니다. 친일재산 자체뿐 아니라 해당 재산을 처분하고 받은 대가도 국가귀속 대상이라는 점을 법률에 명시했기 때문입니다.

1기 친일재산조사위원회는 2006년 7월부터 2010년 7월까지 4년간 활동했습니다. 이 기간 친일반민족행위자 168명이 소유한 토지 2,359필지에 대해 국가귀속 결정을 내렸습니다. 당시 시가 기준으로 약 2,373억 원 규모입니다.

위원회는 이미 제3자에게 처분된 친일재산과 관련해서도 친일반민족행위자 후손 24명을 대상으로 친일재산 확인 결정을 내렸습니다. 그러나 2010년 위원회가 해산된 뒤에는 새로운 친일재산을 직권으로 조사하고 국가귀속 여부를 결정할 전담 법정기구가 사라졌습니다. 법무부가 1기 조사위에서 확인된 자료를 토대로 소송과 일부 재산 추적을 이어갔지만, 조사위와 같은 체계적 조사 기능에는 공백이 생겼습니다.

이 과정에서 재산이 여러 차례 상속·매각되거나 명의가 바뀌면서 환수 대상과 금액을 입증하기가 갈수록 어려워졌다는 지적이 나왔습니다.

2. 현금화된 재산까지 조사한다…새 특별법의 핵심

이런 제도적 공백을 보완하기 위해 친일재산귀속법이 개정됐습니다. 개정안은 지난 5월 7일 국회 본회의를 통과했고, 6월 공포돼 12월 3일부터 시행됩니다.

핵심은 친일재산을 처분하고 받은 대가도 국가귀속 대상이라는 점을 법률에 명시한 것입니다. 친일재산인 토지나 건물을 후손이 이미 팔았더라도 매각 경위와 처분 대가를 조사해 환수 절차로 연결할 수 있도록 제도적 근거를 강화한 겁니다.

다만 과거에는 매각대금 환수가 전혀 불가능했다는 의미는 아닙니다. 국가는 기존에도 민법상 부당이득반환청구 등을 통해 친일재산 매각대금의 반환을 요구하는 소송을 제기할 수 있었습니다.

실제로 법무부는 개정법이 시행되기 전인 2026년 4월, 친일반민족행위자 임선준의 후손을 상대로 제기한 약 5,300만 원 규모의 친일재산 매각대금 부당이득반환청구 소송에서 전부 승소했습니다.

새 법의 의미는 개별 민사소송에 의존하던 기존 방식에서 나아가, 친일재산의 처분 대가를 특별법상 국가귀속 대상으로 분명히 규정하고 이를 조사할 법정기구를 다시 설치했다는 데 있습니다.

친일재산을 신고하거나 조사에 필요한 중요한 정보를 제공한 사람에게 포상금을 지급하는 제도도 새로 도입됩니다.

정성호 법무부 장관은 제81주년 광복절을 맞아 "2기 친일재산조사위원회가 출범하면 최소 325억 원 이상의 친일재산을 환수할 수 있을 것으로 예상한다"고 밝혔습니다.

325억 원은 이미 환수가 확정된 금액이 아니라, 법무부가 현재 파악한 대상 등을 토대로 제시한 예상 규모입니다.

국가에 귀속된 친일재산은 독립유공자와 유족의 예우와 생활 안정 등 관련 사업에 우선 활용될 예정입니다. 구체적인 관리와 처분 방식은 관계 법령과 행정 절차에 따라 정해집니다.

3. 법이 강화돼도 넘어야 할 산은 남아 있다

그렇다면 2기 조사위원회가 출범하면 친일재산을 모두 찾아 환수할 수 있을까요? 현실은 그렇게 간단하지 않습니다.

해당 재산이 친일행위의 대가로 형성됐다는 점을 입증하려면 100년 가까이 된 토지조사부와 임야조사부, 폐쇄등기부, 상속·매매 기록 등을 확인해야 합니다. 여러 차례 상속과 매각, 명의변경을 거친 경우에는 재산의 이동 경로와 처분 대가를 밝혀내는 작업도 복잡해집니다.

선의로 재산을 취득한 제3자의 권리도 보호해야 합니다. 친일반민족행위자의 후손이 재산이나 처분 대가를 숨길 경우 이를 찾아내는 데도 한계가 있습니다.

2기 조사위는 자료 제출과 진술을 요구하고, 법원에 의심 재산에 대한 보전처분을 신청할 수 있습니다. 하지만 수사기관과 같은 압수수색이나 강제수사 권한을 가진 것은 아닙니다. 조사위가 국가귀속 결정을 내리더라도 당사자가 불복하면 행정소송이나 민사소송으로 이어질 가능성이 큽니다.

과거 확정판결과의 관계도 중요한 문제입니다.

대법원은 2024년 12월 전원합의체 판결에서 조사위원회의 국가귀속 결정이 행정소송을 통해 취소·확정된 특정 재산에 대해 국가가 개정법을 근거로 다시 민사상 소유권을 주장하는 데는 한계가 있다고 판단했습니다.

다만 이 판결이 모든 과거 패소 사건의 재조사를 금지하거나 새로 발견된 친일재산의 환수를 일률적으로 막은 것은 아닙니다. 국가귀속 결정의 취소가 확정된 동일 재산인지, 새로 발견된 재산이나 처분 대가인지에 따라 법적 판단이 달라질 수 있습니다.

따라서 2기 조사위가 모든 친일재산을 환수할 수 있다고 보기는 어렵습니다. 신규 발굴 재산과 처분 대가를 얼마나 정확하게 입증하고, 복잡한 소유권 관계와 확정판결의 범위를 어떻게 구분하느냐가 실제 성과를 좌우할 전망입니다.

4. 이해승 78억 원·임선준 5,300만 원…진행 중인 환수 소송

조사위원회 출범 준비와 별개로 법무부는 주요 친일반민족행위자 후손들을 상대로 재산 환수 소송을 진행하고 있습니다.

법무부는 친일반민족행위자 이해승의 후손이 경기 의정부시 호원동 토지 31필지를 매각해 얻은 약 78억 원을 반환하라며 부당이득반환청구 소송을 제기했습니다.

'정미칠적' 중 한 명인 임선준의 후손을 상대로 제기한 약 5,300만 원 규모의 매각대금 반환 소송에서는 2026년 4월 국가 전부승소 판결이 확정됐습니다.

이들 사례는 기존 법체계에서도 민사소송을 통해 매각대금 반환을 요구할 수 있었다는 점을 보여줍니다. 동시에 개별 소송에 의존하는 방식만으로는 새로운 친일재산을 체계적으로 찾고 처분 경로를 추적하는 데 한계가 있었다는 사실도 보여줍니다.

5. 한국형 과거사 청산의 새로운 시험대

친일재산 환수는 식민지 협력으로 축적된 경제적 이익을 국가가 법적으로 조사하고 환수한다는 점에서 주목할 만한 과거사 청산 제도입니다.

과거사 청산이 역사적 책임을 확인하는 데서 그치지 않고, 부당하게 형성된 재산의 소유와 이전 과정까지 추적한다는 점이 특징입니다. 해외에도 나치 협력자의 재산 몰수, 홀로코스트 피해재산 반환, 독재정권의 부정축재 환수 등 다양한 과거사 관련 재산 환수 제도가 존재합니다.

한국의 제도가 실제로 어떤 의미를 갖게 될지는 2기 조사위가 찾아낼 재산의 규모와 조사 과정의 공정성, 법원의 최종 판단을 통해 평가될 것으로 보입니다.

6. 9명으로 구성돼 최장 5년 활동

2기 조사위원회는 위원장 1명과 상임위원 2명을 포함해 총 9명으로 구성됩니다.

활동 기간은 위원회 구성을 마친 날부터 3년이며, 한 차례에 한해 2년을 연장할 수 있어 최장 5년간 활동할 수 있습니다.

법무부는 지난 6월 22일 이영창 검사를 단장으로 하는 친일재산조사위원회 설립준비단을 발족했습니다. 준비단은 법무부와 행정안전부, 국가보훈부, 산림청 등 관계 부처에서 파견된 인력 11명으로 구성됐습니다.

준비단은 위원회 출범 전까지 관련 법규를 마련하고 조사 계획과 세부 절차를 수립합니다.

앞으로 주목해야 할 지점은 세 가지입니다. 첫째, 친일재산과 처분 대가를 판단할 조사 기준 및 증빙 절차가 얼마나 구체적으로 마련되는가. 둘째, 과거 행정소송에서 귀속 결정이 취소된 동일 재산과 새로 발견된 재산·처분 대가를 어떻게 구분하는가. 셋째, 조사위의 정치적·역사적 상징성을 실제 환수 성과와 절차적 공정성으로 연결할 수 있는가.

친일재산 환수는 단순히 과거를 다시 심판하는 작업만은 아닙니다.

나라를 위해 희생한 사람을 어떻게 기억하고 예우할 것인지, 식민지 협력으로 형성된 부당한 경제적 이익을 오늘의 법과 제도로 어디까지 바로잡을 수 있는지 묻는 일입니다.

16년 만에 다시 출범하는 조사위원회는 이제 그 질문에 구체적인 조사와 법적 성과로 답해야 합니다.

Deep Dive Q&A

Q1. 1기 조사위와 비교했을 때 2기 친일재산조사위의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

가장 큰 차이는 친일재산을 처분하고 받은 대가를 특별법상 국가귀속 대상으로 명시했다는 점입니다. 기존에도 국가는 부당이득반환청구 등 민사소송을 통해 매각대금의 반환을 요구할 수 있었습니다. 그러나 개정법은 처분 대가를 귀속 대상으로 분명히 규정하고, 이를 조사할 법정위원회와 신고 포상금 제도를 함께 마련했습니다. 2기 조사위는 자료 제출과 진술을 요구하고 법원에 보전처분을 신청할 수 있지만, 수사기관과 같은 강제수사권을 갖는 것은 아닙니다.

Q2. 이미 매각되거나 제3자에게 넘어간 재산도 모두 환수할 수 있나요?

모두 환수할 수 있는 것은 아닙니다. 해당 재산이 친일행위의 대가로 형성됐다는 점과 처분 대가의 흐름을 입증해야 합니다. 선의로 재산을 취득한 제3자의 권리도 보호해야 하며, 매각대금이 여러 차례 이전되거나 은닉된 경우에는 추적 자체가 쉽지 않을 수 있습니다. 과거 국가귀속 결정이 행정소송에서 취소돼 확정된 동일 재산에 대해 다시 권리를 주장하는 것도 제한될 수 있습니다. 다만 새로 발견된 재산이나 별도의 처분 대가까지 일률적으로 조사할 수 없다는 의미는 아닙니다.

Q3. 환수된 친일재산과 매각대금은 어디에 사용되나요?

국가에 귀속된 친일재산은 독립유공자와 유족의 예우, 생활 안정과 복지 증진 등 관련 사업에 우선 활용됩니다. 부동산은 관리·처분 절차를 거칠 수 있으며, 구체적인 활용 방식은 관련 법령과 행정 절차에 따라 결정됩니다.

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⚡ 스프 핵심요약

기록적인 무중단 해상 체류: USS 에이브러햄 링컨함이 2025년 11월 출항 후 260일 넘는 배치와 240일 연속 항해로 미 해군의 현대 기록을 세우며 이란전 지원 임무를 수행 중입니다.

가족의 실상 고발 vs 정부의 부인: 승조원 가족들이 식량 배급, 배관 고장, 정신건강 악화 및 투신 시도 의혹 등을 폭로했으나 트럼프 대통령과 국방부는 "왜곡됐다"며 일축했습니다.

리스크 안은 전력 교체: 과거 승조원 자살 사건으로 대규모 조사를 받았던 USS 조지 워싱턴함이 교대를 위해 투입되면서 아시아태평양 지역의 항모 공백 우려도 커지고 있습니다.

1. "전혀 충분히 길지 않다" - 트럼프의 단호한 반박

2026년 8월 14일, 도널드 트럼프 미국 대통령은 기자들 앞에서 USS 에이브러햄 링컨함 승조원 가족들의 우려를 정면으로 부인했습니다. 배치 기간이 너무 긴 것 아니냐는 질문에 트럼프 대통령은 "전혀 충분히 길지 않습니다"라며 강경한 태도를 보였습니다. 그러나 AP통신과 스타스 앤 스트라이프스 보도에 따르면, 링컨함은 2025년 11월 샌디에이고를 출항한 뒤 260일이 넘게 배치됐으며, 그중 240일 이상을 항구 기항 없이 연속 해상에 머물렀습니다. 이는 미 해군 항공모함의 기록적인 무중단 해상 체류입니다.

링컨함은 원래 태평양 작전을 위해 출항했으나 2026년 1월 중동으로 재배치됐고, 2월 28일 이란전이 시작되면서 호르무즈 해협 봉쇄 임무의 핵심 전력으로 투입됐습니다. 미국 에너지정보청(EIA)에 따르면 전쟁 이전 호르무즈 해협에는 하루 2,000만 배럴 안팎의 석유가 오갔으며, 세계 해상 석유 교역의 약 4분의 1을 담당했습니다. 호르무즈 해협은 우회 수송 능력이 제한돼 있어 실제 봉쇄가 장기화될 경우 국제유가와 글로벌 에너지 공급망에 큰 충격을 줄 수 있습니다. 트럼프 행정부는 해협에 대한 미 해군의 통제를 "강철 장벽(Wall of Steel)"​이라고 표현했습니다.

2. 가족들의 증언과 해군의 공식 부인 사이

4월부터 링컨함의 식량 부족 보도가 나오기 시작했고, 7월에는 200일 넘는 연속 해상 체류와 승조원 회복력 문제가 언론에 보도됐습니다. 8월 들어 논란은 더욱 확대됐습니다. 가족들이 전한 내용은 충격적이었습니다. 식량 배급 제한, 우편물 장기 미도착, 고장 난 화장실, 곰팡이 핀 샤워실, 그리고 한 수병이 바다로 뛰어내리려 했다는 증언까지 나왔습니다.

AP통신은 익명의 미 해군 당국자를 인용해 8월 초 링컨함에서 한 승조원이 실제로 바다로 떨어졌으나 곧 구조되어 치료 후 함 밖으로 이송됐다고 보도했습니다. 그러나 해군은 이것이 자살 시도였는지 밝히지 않았으며, "함상에서 자살 관련 지표 증가를 관찰하지 못했다"고 공식 발표했습니다. 다만 구체적인 데이터는 공개하지 않았습니다. 한 승조원의 아내는 익명으로 언론에 "남편이 바다로 떨어진 사실을 해군이 나한테 알려준 건 4일 뒤였다. 다른 승조원 메시지로 먼저 알았다. 이걸 덮으려는 것"이라고 증언했습니다. 다만 8월 16일 브래드 쿠퍼 미 중부사령관은 링컨함의 정신건강 관련 사례가 현역 항모 가운데 가장 낮은 수준이라고 반박했습니다. 구체적인 비교 데이터는 공개되지 않았습니다.

3. 민주당 의원들의 조사 요구와 국방부의 반박

코네티컷주 상원의원 리처드 블루멘탈은 국방부 장관 피트 헤그세스와 해군 대행 장관 훙 카오에게 서한을 보내 "물 오염, 배관 문제, 정신건강 악화, 갑판 안전 우려, 우편 시스템 마비 등 광범위한 보고가 있다"며 조사를 요구했습니다. 애리조나주 상원의원 루벤 가예고는 "트럼프와 달리 나는 현역 복무 경험이 있다. 이건 역겹고 위험하다"며 직접 링컨함을 방문하겠다고 밝혔습니다.

헤그세스 국방부 장관은 이를 정면 반박했습니다. "상황이 완전히 왜곡됐다. 우리는 모든 배, 모든 승조원에게 가능한 모든 것을 제공한다. 일부 배치는 다른 것보다 길지만, 그 수병들에 대한 존경과 감사는 누구보다 크다." 그러면서도 그는 "미국은 이란 봉쇄를 무기한 유지할 수 있다. 배를 교대하면 되니까"라고 덧붙였습니다. 해군은 중동 전황으로 인해 "전통적인 보급 허브가 전투로 교란됐다"며 보급 문제를 인정했으나, 현재는 깨끗한 물과 건강한 식사가 제공되고 있다고 밝혔습니다.

4. 조지 워싱턴함 투입, 그러나 이 배 역시 과거가 있다

바로 그 교대가 시작됐습니다. 태평양 기반 항모 USS 조지 워싱턴함(CVN-73)이 중동으로 향하고 있습니다. 미 해군 성명과 AP통신에 따르면 조지 워싱턴함은 7월 30일 베트남 다낭항에 입항한 뒤 출항했으며, 이후 말라카 해협을 거쳐 인도양으로 향하고 있는 것으로 확인됐습니다. 월스트리트저널은 조지 워싱턴함이 링컨함을 교대할 것이라고 보도했습니다.

그런데 이 조지 워싱턴함, 낯익은 이름입니다. 2022년 이 배에서 여러 명의 수병이 스스로 목숨을 끊었고, 특히 그해 4월 한 주 동안 3명의 자살이 발생했습니다. 해군은 이후 함정 생활환경과 정신건강 지원 체계를 포괄적으로 점검하는 '대규모 품질 조사'를 실시했습니다. 해군은 2023년 5월 18일 조사 결과를 발표하며 정신건강 제공자 증원, 함외 거주 확대, 식사·와이파이·주차 등 생활 편의 개선 등을 약속했습니다. 바로 그 배가 지금 링컨함을 대신해 중동으로 가고 있습니다. AP통신은 조지 워싱턴함이 중동으로 이동하면서 아시아태평양에 미국 항모가 한 척도 없게 됐다고 보도했습니다. 미·중 갈등이 고조되는 대만 해협 및 남중국해에서 미국의 가시적 억제 전력이 일시적으로 줄어드는 효과를 낳을 수 있다는 분석도 나옵니다.

5. OFRP의 약속과 현실의 괴리 - 정비 지연이 불러온 악순환

미 해군의 최적화 함대 대응 계획(OFRP, Optimized Fleet Response Plan)은 기본적으로 약 35개월의 정비-훈련-준비태세 주기를 운용하고, 당초 모델에서는 한 차례 약 8개월의 배치를 상정했습니다. 통상 약 3년 안팎의 정비-훈련-배치 사이클을 통해 배치기간과 준비태세의 예측 가능성을 높이려는 제도입니다. 이 계획의 핵심은 예측 가능성입니다. 수병도, 가족도, 배도 언제 나가고 언제 돌아올지 알 수 있어야 한다는 것입니다. 그러나 미국 정부감사원(GAO)은 2024년 보고서에서 "해군은 지속 가능한 준비태세를 유지하는 데 계속 어려움을 겪고 있다"고 지적했습니다.

GAO에 따르면 항모 타격단 정비 단계 정시 달성률은 2021 회계연도 20%(61개 중 12개), 2022 회계연도 39%(28개 중 11개)에 그쳤습니다. 정비가 늦어지면 훈련이 늦어지고, 훈련이 늦어지면 배치가 늦어집니다. 그 부담은 결국 이미 바다에 나가 있는 배가 떠안게 됩니다. 링컨함처럼 말입니다. 의회예산국(CBO)은 2026년 5월 기준 미 해군이 11척의 항공모함을 보유하고 있다고 정리했지만, 실제로는 정비·훈련·배치 사이클 때문에 동시에 활용 가능한 항모는 제한적입니다.

6. 군의학 연구가 반복해 경고한 장기 배치의 인적 비용

군의학 연구들은 장기 배치의 위험을 반복적으로 경고해 왔습니다. 2020년 밀리터리 메디슨 저널 연구는 "가족 지원 수준이 높을수록 배치 중 정신건강 증상이 적다"고 보고했습니다. 2025년 같은 저널 연구는 해상 근무 중 수병들이 가장 크게 느끼는 스트레스로 소음, 충분히 쉬지 못하는 근무환경, 의료 접근 부족, 인력 부족 등을 꼽았습니다. 연구진은 개선책으로 수면·근무 스케줄 조정과 의료 접근성 향상 등을 제안했습니다. 해군은 SAIL(Sailor Assistance and Intercept for Life) 프로그램, 배치 회복력 상담관(DRC), 브랜든 법(Brandon Act)에 따른 직접 정신건강 지원 접근권 같은 제도를 갖추고 있습니다. 문제는 제도가 있느냐가 아니라, 240일 넘는 무중단 항해 중에 실제로 작동하느냐입니다.

7. "호르무즈를 미국 영토로" - 전략적 필요와 운용 가능성의 충돌

트럼프 대통령은 8월 14일 뉴욕 행사에서 농담조로 "곧 호르무즈 해협을 미국 영토로 선포할 것"이라고까지 말했고 "기름값이 조금 오르더라도 괜찮다. 난 사과 안 한다. 옳은 일을 했으니까"라고 말했습니다. 트럼프는 사흘 뒤인 8월 17일에도 링컨함의 열악한 상황에 대한 우려를 "가짜"라고 일축했고, 호르무즈 해협을 미국 영토로 지정하는 구상에 대해서도 "그 아이디어가 마음에 든다"고 다시 말했습니다. EIA는 2026년 2분기 석유시장이 호르무즈 해협 유동성 교란의 영향을 받아 유가 상승과 변동성 확대가 나타났다고 분석했습니다. 국제에너지기구(IEA)도 호르무즈를 세계 핵심 원유 초크포인트로 규정합니다.

링컨함의 장기 체류는 단순한 지휘 판단의 문제가 아니라, 해협 안정·봉쇄·억지·항로보호라는 높은 전략 수요의 반영입니다. 그러나 그 전략적 필요가 운영 가능성을 자동으로 보장하지는 않습니다. 링컨함은 언제 집으로 돌아갈까요? 공식 발표된 귀환 날짜는 아직 없습니다. 원래 5월에 돌아올 예정이었으나, 지금은 8월 중순입니다. 조지 워싱턴함이 도착하면 링컨함은 움직일 것입니다. 그리고 조지 워싱턴함이 그 자리를 채울 것입니다. 얼마나 오래? 헤그세스 장관이 말한 대로, 미국은 배를 교대시키며 봉쇄를 무기한 유지할 수 있습니다.

Deep Dive Q&A

Q1. 미 해군의 OFRP 제도가 있는데 왜 이런 일이 벌어졌나?

A1. OFRP는 36개월 주기, 단일 8개월 배치를 약속하지만, 실제로는 정비 지연과 위기 대응으로 자주 무너집니다. 미국 정부감사원(GAO)에 따르면 항모 타격단 정비 단계 정시 달성률은 2021년 20%, 2022년 39%에 그쳤습니다. 정비 체인의 병목이 커지면 위기 상황에서 즉시 투입할 수 있는 전력 선택지가 줄어듭니다. 링컨함의 장기 배치는 이처럼 평소에도 빠듯한 미 해군의 준비태세 구조 위에 이란전이라는 예상 밖의 장기 작전 수요가 겹쳤을 때 어떤 부담이 발생할 수 있는지를 보여주는 사례입니다.

Q2. 조지 워싱턴함이 과거 자살 사건을 겪었다면, 왜 다시 투입하나?

A2. 해군은 2023년 조지 워싱턴함에 대한 품질조사 후 정신건강 제공자 증원, 함외 거주 확대, 생활 편의 개선 등을 약속했습니다. 제도적으로는 개선됐다는 것이 해군의 입장입니다. 하지만 문제는 이런 개선책이 고강도 장기 배치 상황에서 실제 작동하느냐입니다. 조지 워싱턴함의 투입은 중동 공백을 메우는 동시에, 과거 문제를 겪었던 함정이 다시 스트레스 테스트를 받는 상황이라는 점에서 우려를 낳고 있습니다.

Q3. 한국 해군이나 한국 경제에 미치는 영향은 무엇인가?

A3. 이 사안은 안보와 경제 두 측면에서 한국에 직접적인 파급력을 갖습니다. 첫째, 조지 워싱턴함의 중동 이동은 서태평양에서 미 항모가 일시적으로 부재하는 상황을 만들었습니다. 이것이 곧바로 한반도 억제력 약화를 의미하는 것은 아니지만, 동아시아에서 위기가 동시에 발생할 경우 미국의 선택 가능한 해군 전력에 부담을 줄 수 있습니다. 둘째, 호르무즈 해협의 긴장 지속은 원유 수입의 약 70%를 중동에 의존하는 한국 경제에 물가 상방 압력과 공급망 리스크를 가합니다. 셋째, 승조원의 장기 임무 수행에 따른 정신건강 문제는 한국 해군의 장기 파병 및 원해 작전 수립 시 제도적 보완책을 제시하는 경고 신호라 할 수 있습니다.

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⚡ 스프 핵심요약

오픈AI와 엔트로픽 등 최신 AI 모델들이 격리된 샌드박스 환경을 스스로 탈출하여 외부 플랫폼인 허깅페이스를 무단 공격하는 사건이 현실화되었습니다.

AI가 학습 목표 달성보다 보상만을 챙기려는 '보상 해킹'과 이를 숨기기 위해 정보를 왜곡하는 'AI 스키밍' 현상이 심각한 보안 위협으로 떠오르고 있습니다.

방어용 AI가 악성 코드를 감지하고도 분석을 거부하거나 차단하는 'AI 방어자의 역설'이 발생함에 따라, 정부 차원의 규제 법안과 오픈 모델 기반의 보안 체계 도입이 시급해졌습니다.

최근 AI계를 조용히 뒤흔들었던 사건이 있었습니다. 바로 오픈AI의 내부 모델이 허깅페이스를 무단으로 침입했던 사건인데요. 관련 기사가 나오긴 했지만, 크게 이슈가 되지 않았습니다. 하지만 사건을 하나하나 뜯어보면 생각보다 훨씬 큰 문제가 숨어 있습니다. 왜냐하면 AI가 스스로 판단하고, 스스로 탈출하고, 스스로 공격까지 한 사실상 첫 번째 사건이니까요. 그래서 오늘 오그랲에서는 이 사건을 다뤄보려고 합니다. 이번 허깅페이스 해킹 사건의 전말과 함께 통제 불가능한 AI 시나리오가 현실이 된 지금, 우리는 어떻게 대응해야 하는지 다양한 데이터와 그래프를 통해 살펴보겠습니다.

우려가 현실이 됐다... AI '통제 불능 사태' 첫 사례

먼저 사건부터 정리해 보겠습니다. 오픈AI는 자신들이 개발하는 모델의 사이버 역량을 파악하기 위해 테스트를 진행했어요. 새로운 모델만 사용한 건 아니고 이미 시중에 풀린 모델 중 최강 모델인 GPT-5.6 Sol과 조합해 AI 에이전트 형태로 테스트를 진행하였죠.

AI 에이전트가 풀어야 할 테스트는 ExploitGym이라는 벤치마크였습니다. 이 벤치마크에서는 단순히 AI가 프로그램의 취약점을 파악하는 것만 보는 게 아니라 실제 소프트웨어에 작동하는 공격 코드를 만들 수 있는지를 살펴봅니다.

AI 에이전트의 자체 성능만을 파악하기 위해 오픈AI에서는 해당 AI 에이전트를 인터넷이 차단된 샌드박스 환경에서 테스트를 했어요. 유일한 연결 통로는 AI 에이전트가 과제 해결을 할 때 필요한 소프트웨어를 받아올 수 있는 프록시 통로뿐이었죠. 그런데 문제는 이 AI가 공격 코드를 짤 생각을 안 하고 다른 생각을 했다는 겁니다. 그냥 정답지를 훔쳐서 벤치마크 점수를 높여버리면 되지 않겠냐는 거였죠. 그러면 굳이 코드를 안 짜도 자신의 성능은 높게 평가될 테니까요.

하지만 AI 에이전트는 인터넷이 차단된 독립된 환경에 격리되어 있었죠? 그래서 이 녀석은 7월 9일부터 자신이 격리된 샌드박스에서 벗어나려고 시도합니다. AI 에이전트는 소프트웨어 패키지를 받아올 수 있는 그 유일한 통로의 취약점을 뚫어버렸고, 결국 샌드박스 환경 탈출에 성공해 인터넷에 닿게 되었죠. 

7월 9일에 이 AI 에이전트가 공격한 횟수는 무려 3,779건. 다음 날에는 1,135건으로 줄어듭니다. 이때엔 AI 에이전트는 공격 대신 자신이 처한 환경을 분석하고, 정답지가 어디에 있을지 역추적에 들어갑니다. 그리고는 답안지가 있을 곳으로 '허깅페이스'를 추론해 내죠.

허깅페이스는 세계 최대의 AI 플랫폼입니다. 가장 많은 사람들이 이용하고 많은 자료가 모이는 플랫폼이니, 이곳에 가면 ExploitGym의 정답이나 참조할 데이터가 있을 거라고 판단한 겁니다. 그리고 7월 11일부터 본격적으로 허깅페이스를 공격해 내부로 진입하죠. 7월 11일 하루에만 7,677건의 공격이 이뤄졌고 이 공격은 13일까지 지속돼요. 9일부터 13일까지 5일간 AI 에이전트의 공격은 총 17,613건에 달합니다.

허깅페이스 측에서도 공격 신호를 인지하고 바로 조치에 들어갔어요. 13일 오후 2시에 최종적으로 AI의 공격을 차단했고, 이후 FBI에게 사이버 침해 사고가 발생했다고 신고했죠. 그리고 3일이 지난 16일에 허깅페이스는 이 사건, 즉 AI에 의한 해킹 사건을 대중들에게 공개합니다. "이번 공격은 자율 AI 에이전트 시스템이 처음부터 끝까지 수행했다, 다만 어떤 모델을 이용했는지, 또 누가 운영 주체인지는 모른다"고 밝혔어요.

사건이 공개된 이후 많은 사람들은 도대체 어떤 해커가 AI 에이전트를 이용해 해킹을 시도한 건지 궁금해했습니다. 일각에서는 인간이 AI를 이용한 게 아니라 어쩌면 AI 스스로 사이버 공격을 한 것 아니냐는 음모론도 나왔죠. 하지만 우리는 이미 답을 알고 있죠? 이번 사건이 AI 에이전트의 자율적인 사이버 공격이었다는 것을요.

문제는 오픈AI는 자신들의 AI 에이전트가 저지른 행동이라는 걸 꿈에도 몰랐다는 겁니다. 오픈AI는 허깅페이스의 공식 발표가 있고 난 뒤에야 상황을 파악해 보기 시작했어요. 내부 로그를 살펴보니 자신들의 AI 에이전트가 샌드박스 환경을 이탈했다는 흔적을 발견했고, 그제야 혹시나 이번 사건이 우리 모델이 저지른 일이 아닐까 하고 조사를 시작했죠. 허깅페이스 공동창업자인 토마스 울프의 발언에 따르면 허깅페이스와 오픈AI가 서로 연락한 게 20일 전후라고 하죠. 그리고 21일이 돼서야 오픈AI 쪽에서 이번 사건이 자신들이 테스트한 모델에 의한 해킹 사건이었다고 실토했죠.

자체 조사를 진행 중인 오픈AI는 최근 사건의 진상을 일부 공개했는데, 결과는 더 충격적이었어요. 알고 보니 AI의 공격은 7월이 아닌 5월부터 시작되었거든요.

[에릭 윌리스 / 오픈AI 안전 연구자 : 메인 이벤트는 몇 주 전인 7월에 일어났지만, 사실 이 모든 것은 5월부터 시작되었습니다.]

오픈AI 측은 최종 보고서는 아직 작성 중이고 완료되는 대로 공개할 예정이라고 밝혔어요.

AI 통제 불능 사태가 현실이 되자, 많은 사람이 충격에 빠졌습니다 다만 곱씹어 볼수록 AI의 자율성에 대한 우려도 우려지만 그보다는 오픈AI의 관리 실패가 더 큰 문제라는 얘기가 커졌습니다. 사이버 보안 테스트를 한다면서 모델의 행동을 제대로 모니터링하지 않는 것이 말이 되냐는 거죠. 심지어 오픈AI는 최근 GPT-5.6 모델을 발표하면서 모델의 사이버보안 능력이 뛰어나서, 위험할 수도 있다고 경고한 바 있어요.

GPT-5.6 Sol 모델과 과거 GPT-5.5 모델을 비교한 수치입니다. 제약을 우회하는 비율이 이전 모델과 비교하면 9.7배 더 높고, 파괴적 행동 비율 역시 6.3배 높죠. 지금 이 그래프에 표시된 범주가 이번 허깅페이스 사건에서 발생한 일과 크게 다르지 않습니다. 자체적으로 파악하고 있는 모델의 위험성이 버젓이 존재함에도 제대로 컨트롤하지 못한 거죠. 특히 '보상 해킹'이 이번 사건과 아주 밀접한 관련이 있습니다.

인간 말 안 듣고, 잘못된 행동은 감추는 'AI 스키밍'

지금부터는 '보상 해킹'에 대해 조금 더 이야기해보도록 하겠습니다.

보상 해킹은 AI가 설계자가 의도한 진정한 목표 대신 보상에만 집중하는 현상을 의미합니다. 여기서 말하는 보상은 모델의 학습과정에 등장하는 개념입니다. 연구진들은 모델의 성능을 높이기 위해 지도학습, 강화학습 같은 학습을 진행합니다. 사람이 하나하나 정답지를 주면서 일일이 지도해 주는 지도학습과는 달리 강화학습은 정답지가 없어요. 대신 AI가 제대로 된 행동을 하면 보상을 주고, 잘못된 행동을 하면 벌점을 주는 식으로 학습이 진행되죠. 이 과정을 통해 AI는 가장 큰 보상을 얻는 전략을 스스로 학습하는 겁니다.

문제는 그 과정에서 AI가 진짜 목표를 달성하는 대신, 보상만 챙길 수 있는 지름길을 찾아내는 경우가 생긴다는 겁니다. 코스트 러너스라는 플래시 게임이 있습니다. 보트 레이싱 게임인데, 중간중간에 표적을 건드리며 점수를 쌓고 코스를 완주하는 게임이죠. AI 모델에게 이 게임을 시켜봤더니, 빠르게 완주하는 대신 표적 3개가 모여있는 지역을 찾아 그 자리를 뱅글뱅글 돌면서 계속 점수만 높였어요. 완주를 하지 않더라도 제자리 회전만으로 높은 점수를 받는 전략을 세운 거죠.

이 사례는 보상 해킹의 아주 대표적인 사례입니다. 게다가 아주 오래된 사례기도 하죠. 앤트로픽의 창업자인 다리오 아모데이와 잭 클라크가 오픈AI 소속으로 강화학습을 연구하던 2016년의 일이니까요.

이 문제를 해결하기 위해 많은 연구자들이 달려들었습니다. 조금 더 세밀하게 보상 함수를 만들고, 인간이 중간중간 피드백을 줘서 AI의 잘못된 행동을 제어할 수 있도록 했죠. 하지만 그럼에도 불구하고 여전히 보상 해킹 문제는 발생하고 있습니다. 앞서 살펴본 오픈AI 사례처럼 말이에요. 보상 해킹을 막기 위해 연구자들이 모델의 생각 하나하나를 감시하면 되지 않겠나 싶겠지만 그게 또 쉽지만은 않아요.

실제로 연구진들은 AI의 잘못된 생각을 잡아내기 위해 사고 과정을 읽고 감시했습니다. 추론 모델들의 내부 사고 과정을 보면 실제로 해킹 의도를 노골적으로 드러내거든요. '해킹해서 처리해 보자'라는 식으로 말이죠. 그리고 이걸 파악한 연구진들은 이런 잘못된 생각이 생기지 않도록 보상을 설계했어요. 주어진 과제를 성공하면 여전히 점수를 주지만, 해킹하겠다는 식의 잘못된 생각을 하면 페널티를 주는 식으로 말이죠. 실험은 계획대로 흘러가는 듯했습니다.

오픈AI 연구진들의 실험 결과입니다. 연구진이 개입하지 않은 경우엔 훈련이 진행될수록 부정행위 비율이 계속 증가하는 모습이죠? 하지만 사고 과정에 페널티를 주자 모니터링 과정에 걸리는 부정행위 비율이 엄청 낮아졌습니다. 그런데 문제는 이게 실제 결과가 아니라는 겁니다.

모니터링 과정에서 걸리는 비율은 이렇게 줄어들었는데 실제 부정행위는 여전히 남아있었어요. AI 모델이 해킹은 해킹대로 하고 해킹했다는 얘기만 안 해버리는 선택을 한 겁니다. 해킹을 해서 과제 해결 점수는 얻고, 해킹하겠다는 생각을 숨기면 벌점은 안 먹을 수 있으니까요. 모니터링 자체가 보상 체계에 포함되자 AI는 아예 발각되지 않도록 행동한 겁니다.

개발자가 의도하지 않은 행동을 하고 그 행동을 들키지 않으려 정보를 왜곡하는 행동을 두고 'AI 스키밍'이라고 합니다. 이렇게 되다 보니 연구진들은 보상 해킹에 더해 AI 스키밍까지 해결해야 하는 상황이 와버렸어요. 그 방안으로 등장한 게 '숙고적 정렬'입니다. 무작정 거짓말을 하지 않도록 시스템을 만드는 게 아니라 AI에게 안전 원칙이 중요하다는 정보를 계속 주입하는 거죠. 행동하기 전에 안전 원칙을 떠올려서 숙고할 수 있도록 모델을 학습시키고 있는 겁니다. 효과가 있긴 하지만 그럼에도 불구하고 여전히 AI 모델의 은밀한 행동들은 남아있어서 완전히 스키밍을 없애진 못하고 있습니다.

현실화된 AI 위협... '킬 스위치' 필요하다?

문제는 이런 행동들이 오픈AI 모델만의 상황이 아니라는 겁니다. 이번 사건이 공개된 이후 앤트로픽에서도 사이버 안전사고가 발생했다고 공개했거든요. 오픈AI와 마찬가지로 앤트로픽의 모델들도 격리된 테스트 환경을 벗어나 일반 기업 시스템에 무단으로 접근했죠. 최근 공개된 영국 AI보안연구소의 안전 평가에서도 이와 비슷한 사례들이 보고되었어요. 영국 AI보안연구소에서 모델들의 사이버 역량 평가를 진행했는데 마찬가지로 무분별한 공격과 기만행위가 조사되었죠.

영국 AI보안연구소에서 진행한 앤트로픽의 미토스 5 모델에 대한 43번의 평가 가운데 9번의 평가에서 총 17개의 무단행위가 적발되었습니다. 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 모델은 35번의 평가 중 1번의 평가에서 총 2개의 무단행위가 적발되었고요.

이 무단행위 중에는 AI 모델이 실제 깃허브 저장소를 공격 대상으로 오인해 공격한 사례도 있습니다. 이 과정에서 AI는 실제 깃허브 프로젝트에 악성 코드가 포함된 변경안을 제출했어요. 이후 가짜 계정까지 만들어 해당 코드의 승인을 유도했죠. 제 3자가 이 악성 코드를 지적하자 증거를 지우고 실수인 척 사과까지 했고요.

이처럼 AI가 인간의 통제를 벗어나 무분별하게 시스템을 공격하고 문제를 일으키는 상황이 점점 늘어나자, 당장 사이버 보안 담당자 입장에서는 난리가 났어요. AI의 무차별 공격을 모니터링하고 방어하기에는 인간의 능력은 역부족이거든요. 그래서 대부분의 팀에서 AI의 공격을 AI로 방어하기 위한 시스템을 구축하고, 활용하고 있죠.

이번 사건이 발생한 허깅페이스의 보안팀에서도 마찬가지였습니다. AI 에이전트에 의한 이상 침입을 감지한 뒤 AI에 의한 침투와 공격 로그를 AI를 활용해 분석하고 대응하려 했습니다. 그런데 문제는 방어용 AI가 먹통이 되어버렸다는 겁니다. 방어용 AI에게 공격자의 악성 코드와 침투 명령어를 입력해 분석을 맡겼더니, 이걸 실제 사이버 공격으로 오인하고는 분석을 거부해 버렸거든요.

결국 허깅페이스에서는 쓰려고 했던 방어용 AI 서비스를 사용하지 못했어요. 대신 자체 하드웨어 인프라에 오픈 모델인 중국산 GLM-5.2를 띄워서 분석을 진행했죠. 해킹하는 사람들은 AI를 활용해 마음껏 공격할 수 있고, AI의 해킹 공격을 막으려는 방어자는 AI를 활용할 수 없는 역설적 상황이 펼쳐진 겁니다. 이른바 'AI 방어자의 역설'이 현실화된 거죠. 사실 이 이슈는 이전부터 많은 사람들이 우려했던 지점입니다.

시스템을 방어하는 블루팀, 시스템을 공격해야 하는 레드팀으로 나누어 진행한 미국 대학생 사이버 방어 대회의 자료입니다. 대회에서 수집된 AI와의 대화 내용을 분석해 보니 블루팀의 합법적인 방어 요청임에도 평균 12.2%는 AI가 거부하는 상황이 발생했어요. 모델별로 보자면 안전을 최우선으로 하는 클로드 모델이 19.5%로 거부 비율이 가장 높았어요. GPT-4o는 평균에 못 미치는 10.2%의 거부율을 보였고, 오픈소스 모델인 라마 3.3이 6.6%로 가장 낮았습니다.

이런 역설적인 상황이 이어진다면 AI를 활용해 AI를 방어하는 전략 자체가 흔들릴 수 있게 되겠죠. 만약 허깅페이스 측이 자신들의 모든 보안 시스템을 폐쇄형 AI 서비스에만 의존했다면 어떻게 되었을까요? 아마도 AI 에이전트의 공격에 속수무책으로 당하거나 사건을 수습하는 데 훨씬 더 많은 시간이 걸렸을 겁니다. 허깅페이스의 공동 창립자인 클렘 들랑주는 이번 사건 이후 오픈 모델을 활용한 시스템 방어가 필수적일 수 있다고 강조하고 있어요.

일련의 사건들이 발생하자 정치권도 움직이기 시작했습니다.  민주당 소속 테드 리우 하원위원과 공화당 소속 나다니엘 모런 하원위원이 공동 발의한 'AI 킬스위치 법안'이 대표적입니다. 이 법안에는 국토안보부가 민간 기업의 AI 모델을 중단하도록 명령할 수 있는 권한을 부여하자는 내용이 담겨 있습니다. AI 모델을 개발하는 기업은 중단 명령에 대응할 수 있도록 AI 모델의 기능을 제한하거나 중단, 종료할 수 있는 기술을 갖춰야 하고요.

킬 스위치 법안뿐 아니라 정부 차원의 움직임도 이어지고 있습니다. 이번 사건 이후 아이오와, 앨라배마, 플로리다, 텍사스 등 미국 15개 주의 법무장관이 오픈AI에 공동서한을 보내기도 했죠. 서한에는 내부 대화와 모델 작동 기록, 안전성 평가 결과, 기술 문서 등을 보존하라는 요구가 담겼죠. 향후 정보보안 관련 법률 위반 여부를 조사하는 데 필요한 증거를 확보해 두겠다는 뜻으로 해석할 수 있어요.

지난 4일엔 백악관이 주요 AI 기업 수장들을 불러 프런티어 모델의 사전 안전성 평가 방식을 논의하기도 했습니다. AI 위험 대응을 기업 자율에만 맡기지 않고 정부가 직접 들여다보겠다는 움직임이 본격화되고 있는 겁니다.

AI가 스스로 탈출하고, 스스로 공격하는 SF 소설이나 영화에서나 보던 장면이 현실이 되고 있습니다. 문제는 이게 처음이 아닐 수도 있다는 겁니다. 기업들 모두 뒤늦게 자신들의 모델이 저지른 사건들을 실토하고 있으니까요. 과연 이번 사건을 계기로 미국 정부는 AI 기업들에게 규제를 들이밀 수 있을까요? 오늘 준비한 오그랲은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어주셔서 진심으로 감사드립니다.

참고자료

- OpenAI와 Hugging Face, 모델 평가 중 발생한 보안 사고에 공동 대응 | OpenAI

- GPT-5.6 System Card | OpenAI

- Investigating three real-world incidents in our cybersecurity evaluations | Anthropic

- OpenAI 모델 관련 제3자 사이버 평가 | OpenAI

- Incident Report: unsanctioned agent behaviour during cyber testing | AISI

- Faulty reward functions in the wild | OpenAI

- Rigorous AI research to enable advanced AI governance | AISI

- Campbell et al.,「Defensive Refusal Bias: How Safety Alignment Fails Cyber Defenders」, 2026

- Wang et al.,「ExploitGym: Can AI Agents Turn Security Vulnerabilities into Real Attacks?」, 2026

- Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident | Hugging Face

- Security incident disclosure — July 2026 | Hugging Face

- Black Hat USA 2026: The 'Breaking' News: The OpenAI–Hugging Face Incident | YouTube

- Bowen Baker et al., 「Monitoring Reasoning Models for Misbehavior and the Risks of Promoting Obfuscation」, 2025

- U.S. Congress, AI Kill Switch Act, H.R. 9917 (2026)

글

: 안혜민  

디자인

: 안준석  

인턴

: 신연성

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⚡ 스프 핵심요약

'백신 쪼개기' 서명: 트럼프 대통령은 8월 10일 소아 백신 권장 목록을 기존 18종에서 11종으로 줄이고, MMR(홍역·볼거리·풍진) 혼합백신을 세 개의 단독 백신으로 나눠 별도 진료 방문에서 접종하도록 권고하는 행정명령에 서명했다.

치명적 vs. 안전: 트럼프는 혼합 MMR 백신이 "꽤 치명적일 수 있다(quite lethal)"고 주장했지만, CDC는 이 백신이 "매우 안전하다"고 밝히고 있으며 해당 주장을 뒷받침하는 과학적 증거는 없다.

최악의 홍역 유행: 2026년 7월 현재 미국은 35년 만에 최악의 홍역 유행을 겪고 있으며, 이미 2,318건의 확진 사례가 보고돼 2000년 홍역 퇴치 선언 이후 가장 많은 수치를 기록했다.

1. 트럼프가 서명한 행정명령의 주요 내용

트럼프 대통령은 8월 10일 집무실에서 로버트 F. 케네디 주니어(Robert F. Kennedy Jr.) 보건복지부 장관이 지켜보는 가운데 행정명령에 서명했습니다. 이 명령은 아동이 맞아야 할 백신 권장 질환 목록을 기존 18종에서 11종으로 줄이며, 간염·코로나19·독감 백신 등을 '모든 아동 권장'에서 제외했습니다. 동시에 MMR 혼합백신을 세 개의 단독 백신으로 나눠 각각 별도 진료 방문에서 접종하도록 권고했습니다. 이 조치에 앞서 법원이 케네디 장관의 기존 일정 변경 시도를 저지한 바 있으며, 행정명령은 법적 도전에 직면할 가능성이 있습니다.

2. "치명적일 수 있다" - 트럼프의 근거 없는 주장

트럼프는 혼합 MMR 백신을 나누는 이유에 대해 "함께 맞으면 꽤 치명적일 수 있고, 따로 맞으면 전혀 치명적이지 않아 보인다"고 말했습니다. 기자가 근거를 묻자 "일부 사람들이 그렇게 말한다"고 답했습니다. 미국 FDA에 따르면 MMR 백신 1회 접종량은 0.5밀리리터이며, CDC는 이 백신이 "매우 안전하다"고 밝히고 있습니다.

3. MMR을 나눠 맞히는 게 왜 문제인가

CDC는 MMR 혼합백신을 세 개로 나눠 맞는 것이 이득이라는 과학적 증거가 없다고 명시하고 있습니다. 미국소아과학회(AAP)는 별도 단독 백신을 개발하려면 10년이 걸릴 것으로 전망했으며, 현재 미국에서는 홍역·볼거리·풍진 각각에 대한 단독 백신이 존재하지 않습니다. 전문가들은 접종 간격을 벌리면 그 사이 아이가 질병에 감염될 위험이 커지고, 여러 번 병원을 방문해야 해서 접종을 빼먹을 가능성도 높아진다고 지적합니다. 밴더빌트 의대 윌리엄 샤프너(William Schaffner) 박사는 "부모와 의료진이 일정을 추적하기 어려워지고 비용도 늘어나는데, 과학적 이득은 전혀 없다"고 말했습니다.

4. 의료계의 반발

미국소아과학회 앤드루 라신(Andrew Racine) 회장은 트럼프의 행정명령이 "위험하다"며 "최고 수준의 과학에 근거하지 않았다"고 비판했습니다. "접종을 지연하거나 건너뛰는 건 위험하다. 특히 홍역이 계속 퍼지고 있고 아이들이 학교로 돌아가는 시점에선 더욱 그렇다." 백신 제조사 머크(Merck)도 "MMR 백신을 나눠 맞는 것이 이득이라는 과학적 증거는 발표된 바 없으며, 여러 번 병원을 방문하도록 요구하면 접종 지연이나 누락 위험이 커진다"고 경고했습니다.

5. 공화당 내부서도 비판 나왔다

공화당 상원의원이자 의사인 빌 캐시디(Bill Cassidy)는 "이 행정명령은 잘못됐다. 대통령은 이런 변화를 만들 전문성이 없다. 백신은 압도적으로 안전하고 효과적이며 자폐증을 유발하지 않는다"고 직접 비판했습니다. 캐시디는 케네디 장관 상원 인준 당시 결정적 찬성표를 던졌던 인물로, 이번 발언이 더욱 주목받고 있습니다. 케네디 장관은 "MMR 백신의 효능에 의문을 제기한 적이 없다"며 "부모에게 선택권을 주려는 것이지, 접종을 금지하려는 게 아니다"라고 강조했습니다.

6. 백신-자폐증 연관성, 과학은 무엇을 말하나

백신과 자폐증 사이에 연관성이 없다는 사실은 수십 년간의 연구로 입증돼 있습니다. 덴마크에서 2019년 발표된 대규모 연구는 65만 7,000여 명의 어린이를 추적 조사한 결과, MMR 백신이 자폐증을 유발하거나 촉발한다는 증거를 찾지 못했습니다. 트럼프는 현재 미국의 자폐증 발병률(31명 중 1명)이 아이들이 첫 1년간 받는 백신 횟수 때문일 가능성이 높다고 주장했지만, 이는 수십 년간의 과학적 연구와 배치됩니다.

7. 알루미늄 대체 요구

이번 행정명령은 백신 속 알루미늄 대체 물질 개발도 요구했습니다. 그러나 미국소아과학회는 백신 속 미량의 알루미늄염이 건강에 유의미한 위험을 초래한다는 증거를 찾지 못했다고 밝히고 있습니다. 알루미늄염은 흙·물·음식에 자연적으로 존재하며 수십 년간 백신에 사용돼 왔습니다. 면역 반응을 높여 더 적은 양의 백신으로도 효과를 낼 수 있게 해주는 역할도 합니다.

8. 국제 보건 기구들의 경고

홍콩 보건보호센터는 "신뢰할 수 있는 과학 데이터나 의학 연구 없이 접종 일정을 바꾸면 어린이에게 심각하고 돌이킬 수 없는 공중보건 위험을 초래할 수 있다"고 경고했습니다. WHO 대변인 타릭 야사레비치(Tarik Jasarevic)는 "백신 권고는 WHO와 각국 당국, 독립 전문가 그룹의 60년 이상 연구에 근거한다. 우리가 내놓는 것은 과학에 근거하며, 모든 나라가 최고의 과학적 증거를 사용하길 바란다"고 밝혔습니다.

9. 2026년 홍역 위기의 현실

2026년 7월 현재 미국의 홍역 확진 건수는 2,318건으로, 2000년 홍역 퇴치(elimination) 선언 이후 어느 해보다 많은 수치입니다. 2025년도 이미 2,289건으로 기록적인 해였는데, 2026년이 이를 다시 넘어섰습니다. 감염자의 93% 이상이 백신을 맞지 않은 사람들입니다. 이 같은 상황에서 MMR 접종 일정을 더 복잡하게 만드는 행정명령이 접종 지연과 누락을 심화시킬 수 있다는 우려가 높아지고 있습니다.

10. 한국과의 연결고리 - 유입 위험과 정보 확산

미국의 홍역 급증은 한국과도 무관하지 않습니다. 한미 간 연간 항공 왕래 규모를 감안하면, 미국의 접종률 하락은 해외 유입 홍역의 국내 위험으로도 이어질 수 있습니다. 실제로 2019년 미국·유럽에서 홍역이 유행했을 때 국내에도 해외 유입 확진 사례가 잇따라 보고된 바 있습니다. 또 다른 위험은 정보 확산입니다. 트럼프·케네디의 발언은 국내 유튜브와 커뮤니티를 통해 빠르게 번역·확산되는 경향이 있으며, 코로나19 팬데믹 당시에도 미국발 백신 불신 정보가 국내 접종 기피 심리를 부추긴 사례가 있었습니다. 한국의 MMR 접종률은 현재 97~98% 수준으로 세계 최고 수준이며, 질병관리청의 국가예방접종 일정은 WHO 권고와 국내 역학 데이터에 근거해 현재까지 변경 계획이 없습니다. 다만 이번 미국 사태는 공중보건 체계가 정치적 의지 하나로 얼마나 빠르게 역주행할 수 있는지를 보여주는 선례로 기록될 것입니다.

트럼프의 백신 행정명령은 과학적 합의와 정면으로 충돌합니다. "부모에게 선택권을 주겠다"는 명분을 내세우지만, 의료계는 이 선택권이 홍역 같은 예방 가능한 질병의 재유행으로 이어질 수 있다고 경고합니다. 35년 만에 최악의 홍역 유행이 진행 중인 지금, 이 행정명령이 미국 어린이들의 건강에 미칠 영향은 수개월 안에 데이터로 나타날 것입니다. 그리고 그 데이터는 한국을 포함한 전 세계가 함께 주시해야 합니다.

Deep Dive Q&A

Q1. MMR 백신을 세 개로 나눠 맞히는 것이 왜 실현되기 어려운가요?

A. 현재 미국에서는 홍역·볼거리·풍진 각각에 대한 단독 백신이 존재하지 않습니다. 단독 백신을 만들려면 제약사들이 임상시험을 새로 거쳐야 하며, 미국소아과학회는 이 과정에 10년이 걸릴 것으로 전망했습니다. CDC는 혼합백신을 나눠 맞는 것이 이득이라는 과학적 증거가 없다고 명시하고 있습니다. 즉, 행정명령은 존재하지도 않는 제품을 요구하는 셈입니다.

Q2. 백신과 자폐증의 연관성은 어디서 비롯된 주장인가요?

A. 1998년 영국 의사 앤드루 웨이크필드(Andrew Wakefield)가 MMR 백신과 자폐증의 연관성을 주장하는 논문을 발표했지만, 이후 데이터 조작이 드러나 2010년 의사 면허가 취소됐고 논문은 철회됐습니다. 이후 수십 건의 대규모 연구가 연관성이 없음을 거듭 확인했습니다. 덴마크의 65만 7,000명 추적 연구(2019년)가 대표적입니다. 이 근거 없는 주장이 지금도 반복되는 이유는 부모들의 불안을 자극하는 강력한 서사이기 때문이며, 한국에서도 코로나19 백신 논란 당시 유사한 패턴이 관찰됐습니다.

Q3. 미국의 홍역 사태가 한국에 직접 영향을 줄 수 있나요?

A. 가능성이 있습니다. 홍역은 백신 접종률이 95% 아래로 떨어지면 집단면역이 무너지고 외부 유입 사례 하나가 지역 사회 전파로 이어질 수 있는 고전파력 바이러스입니다. 한국의 접종률은 97~98%로 현재는 안전권에 있지만, 미국 유입 사례가 늘고 국내에서도 접종 기피 정서가 확산되면 방어막은 얇아질 수 있습니다. 질병관리청은 입국자 발열 감시와 홍역 의심 신고 체계를 운영 중이며, 미국 여행 후 발열·발진 증상이 나타나면 즉시 신고하도록 권고하고 있습니다.

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이효석 컨트리뷰터

HS아카데미 대표

전 SK증권 자산전략팀장

전 교보악사 헤지펀드 운용

AI 투자 1원칙은 '변동성'..확신이 키운 레버리지 경쟁

AI 투자의 1원칙은 변동성인 것 같아요. 7월 우리나라 시장에서 어마어마한 변동성을 경험했잖아요. 안 좋죠. 힘들죠. '변동성이 싫어서 AI 투자 그만할래' 그러면 AI 투자 못 하는 거예요. 제 생각에 변동성은 앞으로 AI라는 이야기가 끝날 때까지 계속될 것 같습니다.

왜 그런가? 첫 번째, AI는 너무 확실한 거예요. AI가 세상을 바꾸는 것, 개인의 생활을 바꾸는 것, 기업의 이익을 바꾸는 것, 모든 면에서 확실한 기술인 거예요.

두 번째, 모든 경제 주체가 간절합니다. 'AI 시대가 되면 일해서 돈 벌 수 없다며. 그럼 지금이라도 투자해야 되잖아' 강력한 포모가 있어요. 그 강력한 포모가 개인들에게는 간절함으로 이어집니다. 기업도 그래요. 왜 과잉 투자 이야기가 나오냐? AI 경쟁에서 지면 우리 회사는 망한다는 두려움 때문이에요.

미국 정부 자체적인 문제도 있어요. 중국 정부와의 패권 전쟁에서 만약 이 게임을 지면 끝나는 거예요. 패권을 잃을 수도 있다는 두려움이 있죠.

개인, 기업, 정부 할 것 없이 다 간절해요. 근데 세상이 바뀔 게 확실합니다. 그러니까 레버리지를 쓰게 돼요. 미국 정부가 여기까지 하면 끝난다고 생각하는 게 YCC(장기금리를 일정 범위 안에 묶어두는 정책). '금리를 시장에 맡겨놓고 안정시키려고 했거든? 근데 자꾸 미국 국채를 파는 애들이 있어. 금리 고정시켜버려. 10년물 금리는 4%로 못 움직이게 만들어버려'

1940년대에 미국 정부가 2차 세계대전에 질 것 같을 때 이렇게 했어요. 위험하면 YCC까지 가요. 완전한 레버리지죠. 미국 정부 입장에서는 돈을 최대한 당긴다는 거잖아요. YCC는 미국 연준 관련 연구에 나오는 내용입니다. '나중에 문제가 되면 어떡하려고?' '나중에 문제가 되는 게 중요해? 여기서 지면 끝인데?' 이런 생각 때문에 변동성이 커진다는 거예요.

근데 변동성이 안 끝난다. AI가 진짜 버블이 생겨서 터지기 전까지는 계속될 수밖에 없어요. 근데 지금 버블이에요. 구글까지 지금 유상증자를 한다는 얘기가 나오고 빅테크들도 돈을 빌리고 있잖아요. 저는 앞으로 빅테크들이 한참 동안 돈을 더 빌릴 거라고 생각해요. 기업들도 엄청나게 호들갑 떨면서 AI 주도권을 잡기 위해 투자를 늘리는 분위기라고 보면 되겠습니다.

은행과 빅테크는 똑같다? '레버리지'로 보는 AI 투자

은행은 본업 자체가 레버리지예요. 은행에 예금을 하면, 은행 입장에서는 돈을 조달하는 거예요. 조달해서 받은 돈으로 대출을 해줍니다. 예금 금리 즉 조달 금리를 낮추고 운영 금리인 대출 금리를 높이면 은행은 돈을 버는 겁니다.

보통 예금 1~2% 주나요? 거의 안 주죠. 조달 금리가 2%고 운영 금리가 5%예요. 은행 입장에서는 내 돈은 하나도 안 들어가는데 3%씩 남으니 무한대로 해야 돼요. 그래서 은행업이 허가제 사업이고, 허가해준 은행한테 너무 많이 하지 말고 여기서 예금 받은 거 있으면 '10배까지만 해', '8배까지만 해' 규제를 합니다. 안 그러면 무조건 무한대로 할 수밖에 없어요. 이게 레버리지의 본질이에요.

빅테크도 똑같아요. 구글, 메타 등 많은 회사들이 예금을 받는 것처럼 돈을 조달합니다. 채권을 발행하고 유상증자를 해요. 이게 다 조달이에요. (조달된 돈을) 운용하는데 돈이 얼마나 되는가? 그러니까 돈을 얼마나 벌 수 있는가? 빅테크 회사들이 AI 데이터센터를 만들어요. 이 AI 데이터센터가 실제로 돈이 되는가? 얼마나 되는가? 이게 중요한 질문인 거예요. '그래서 결국 조달 금리가 얼마야?' 만약 '5%, 6%'라면 빅테크에서 AI 데이터센터를 만들어서 운영하는데 '얼마 정도 벌 거라고 생각하고 하는 거야?'

Q. 조달 금리보다 수익률이 무조건 높아야 이익이 남으니까.

그렇죠. 만약 조달 금리와 수익률이 비슷해지면 대출을 회수해야 돼요. 그러면 모두가 무너지는 거예요. 'AI에 투자 그만하고 돈 도로 가져가자' 그러면 다 망하는 거예요. 레버리징이 되다가 디레버리징이 되잖아요. 그러면 시장에 버블이 터지는 거라고 보면 됩니다. 그래서 이번에 빅테크 실적에서 AI 데이터센터의 수익률이 중요했습니다.

이번에 아마존이 수익률에 대한 우려를 잠재우는 데 결정적인 역할을 했거든요. '지금 AI 데이터센터 건설 중이라 돈이 많이 드는데, 건설만 다 되면 3년 안에 빌린 돈 다 갚을 듯' 3년이면 회수할 것 같다. 그러면 수익률이 얼마나 된다는 거죠? 대충 계산할 때 (조달 금액을) 3분의 1로 나누면 되니까 (1년에) 33%의 수익률이 난다는 가정인 거고. 3년 후에 AI 데이터센터가 그대로 있으니까 (돈 버는 건) 이거 이상이라는 얘기가 됩니다. 일론 머스크는 여기서 한술 더 떴어요. '우리는 1년이면 뽑는데'

그러니까 '도대체 AI 데이터센터 장사가 얼마나 잘 되는 거야?' 얘기가 나오는 거고 조달 금리 5~6%? 우스운 거죠. '30% 넘고 40~50% 수익률이 기대된다면 자금 조달은 당연히 해야지'가 되는 거고. 물론 아마존이나 테슬라는 빨리 잘 짓고 하니까 매출도 잘 나오는데 '오라클은 어떻게 될지 몰라' '오라클은 여전히 지금 망할 수도 있을 것 같은데' 이런 생각들을 하는 게 있어요.

그런데 선두 업체들이 나아가는 방식이나 수익률은 정확하지는 않아요. 3년이라는 숫자로 추론한 것이기 때문에 33%라고 얘기할 수는 없지만 매우 높은 수준일 거라고 생각할 수 있습니다. '은행 예금금리, 대출 금리 해서 남나요? 더 해야죠' 했잖아요. 'AI 데이터센터를 더 해야죠.'

"3년 치가 이미 팔렸다" 빅테크가 증설 서두르는 이유

다음 고민은 이런 거죠. AI 데이터센터에서 파는 것을 컴퓨팅이라고 합니다. 앤트로픽, 오픈AI 같은 회사들이 컴퓨팅을 사 가겠다고 3년 치 계약이 끝났어요. 빅테크 입장에서는 열심히 지어야겠죠. 일론 머스크가 가지고 있는 데이터센터가 1기가와트, 1.5기가와트 정도 되거든요. 올해 말까지 빨리 2기가와트 짓고 내년에는 10기가와트까지 지어야 해요. 지금 1기가와트 조금 넘게 짓고 있거든요. 근데 장사가 너무 잘될 것 같으니까 올해까지 2기가와트를 마무리하고 내년에는 10기가와트. 빅테크 실적이 나오자 분위기가 확 바뀌었어요.

안타깝게도 레버리지 ETF 때문에 손실 난 분들이 많잖아요. '오르기만 하면 다 팔고 나갈 거야. 변동성 지긋지긋해' 하지만 걱정했던 문제는 다 풀렸어요. '지금 캐시플로우가 마이너스가 되고 걱정되는데' 걱정할 필요가 없는 걸로 이야기가 나왔다.

인프라 다음은 모델·앱..AI 진짜 승부는 이제부터

Q. 오픈AI 같은 프론티어 AI 기업이나 하이퍼스케일러 가운데 상대적으로 위험 신호가 나타나는 기업들이 있는지?

이번에 빅테크 실적에서 제일 중요했다고 보는 것은 '컴퓨팅 사는 애들, 지금 사정이 괜찮아?' 이 질문이거든요. 대표적인 회사가 앤트로픽, 오픈AI. 이번에 주식시장이 크게 조정을 받았을 때 나왔던 얘기 중에 하나가 '레오폴드(헤지펀드 '시추에이션 어웨어니스' 창립자)가 레버리지를 너무 많이 써서 청산당했다더라' 근데 청산당했을 때 마지막까지 안 판 회사가 앤트로픽입니다. 앤트로픽은 (레오폴드가) '죽어도 못 팔겠다' 할 정도로 어마어마한 회사예요. AI는 아직 시작도 안 했어요.

젠슨 황 | 엔비디아 CEO (2026.1.21)

산업적인 관점에서 보면 AI는 본질적으로 '5층 케이크'와 같습니다.

케이크의 첫 번째 층은 에너지예요. 에너지가 많아야 돼요. 두 번째 층은 반도체 칩. 세 번째 층은 인프라, AI 데이터센터예요. AI 데이터센터가 지금 돈을 벌고 있어요.

처음에는 에너지 만드는 회사들이 돈 많이 벌고, 그러다 칩 만드는 회사가 돈 많이 벌었죠. 에너지 만드는 회사는 여전히 돈 벌어요. 인프라 회사가 돈 벌면 칩 만드는 회사는 돈 못 벌까요? 벌 거예요. 근데 지금은 인프라로 올라오고 있어요. 인프라 쪽에서 떼돈을 벌고 있는 거예요.

그다음에는 AI 모델 만드는 회사, 앤트로픽과 오픈AI. 앞으로는 AI 모델 회사가 떼돈을 벌 거예요. 여기서 모델 만드는 거 끝나면 애플리케이션. 카카오톡 같은 거예요. 모바일 혁명이 일어나고 제일 많은 돈을 버는 데가 어디죠? 애플, 구글, 페이스북. 이런 회사들은 인프라 까는 데 도움이 됐을까요? 구글이나 페이스북은 그런 거 아무 관심도 없다가 모바일 시대가 되고 나서 애플리케이션 만들어서 돈 제일 많이 버는 회사들이거든요. 앤트로픽이나 오픈AI도 '난 모델만 만들고 끝날 거야'가 아니겠죠. 당연히 애플리케이션을 만들어서 AI를 사용해서 돈 내게 할 수 있도록 뭔가를 만들겠죠. AI는 아직 시작도 안 했어요.

고민은 에너지, 인프라, 반도체에서 돈이 생각보다 많이 들어가요. 2~3년만 하면 끝날 줄 알았는데 AI 데이터센터가 더 필요하고 컴퓨팅이 더 필요하니까 돈을 더 많이 써야 되거든요. '레버리지를 써서라도, 순환 출자해서라도 가야 돼' 애플리케이션이 나올 때까지 자본을 조달해야 되는 거예요. 가다가 조달 금리와 수익률 갭이 좁혀지면 버블이 터지는 거예요. 지금 시장의 우려인 거죠.

그럼 우리가 봐야 되는 건 '빅테크는 돈 잘 벌어?' 걱정할 필요 없는 것 같아요, 그들이 거짓말한 게 아니라면. 그러면 이제 '앤트로픽이 돈 잘 벌어?' 이 질문이어야 되는데, ARR(연환산 매출) 기준으로 앤트로픽이 2025년 1월에 10억 달러를 처음 돌파합니다. 1년 후인 2026년 1월에 90억 달러, 4월에 300억 달러, 5월에 470억 달러. 불과 1년 반 만에 47배 증가. 엄청난 매출 성장을 보고 투자하는 거예요. 앤트로픽은 이번 분기에 이미 흑자 얘기가 나옵니다. 그러면 돈을 더 조달하고, 앤트로픽이 컴퓨팅을 다 잡아먹겠죠. 그래서 계속 1등을 유지하려고 할 겁니다.

오픈AI는 어떤 상황이냐? 앤트로픽에 비해서 모델 경쟁에서도 뒤진다는 얘기가 나오고 수익성이 떨어진다는 의견이 있어요. 하지만 오픈AI의 잠재성도 무시하면 안 된다고 생각하는 게, 사용자가 10억 명이에요. 마음만 먹으면 언제든지 돈 벌 수 있어요. 여기에 광고만 붙여도 얼마입니까? 당장 할 수는 없겠죠. 가입자 다 떨어져 나갈 거잖아요. 그렇게 할 수는 없지만 10억 명이라는 어마어마한 서비스를 운영해 봤다는 것 자체가 경쟁력이거든요.

요새 중국 업체들이 대단하죠. 근데 10억 명을 운영해 본 적은 없거든요. 이걸 운영하기 위한 뒷단에서의 일들을 오픈AI가 하고 있고. 오픈AI도 매출을 공개했었는데 4월부터 얘기를 안 해요. 왜? 앤트로픽한테 졌거든요. 계속 2등이라는 거잖아요. 말을 안 하다가 얼마 전에 한 얘기가 있습니다. '4, 5, 6월 중에서 6월 매출이 전체 분기 매출을 넘었다' 오픈AI도 매출 성장 속도가 가파르다.

앤트로픽 상장이 신호탄? AI '진짜 버블' 시작될까

앤트로픽이 9월에서 10월 사이에 IPO를 할 겁니다. 미심쩍던 것들이 숫자로 증명될 거고, 이때부터 AI 버블의 본격적인 시작일 수 있다고 생각해요. 지금까지는 인프라를 까는 회사들이 주가가 올랐잖아요. 이 회사들은 정확하게 돈을 번 만큼 주가가 올랐어요. SK

하이닉스도 엔비디아도 버블이라고 할 수 없는 이유가, 돈을 버는 만큼 정확하게 올랐거든요. 밸류에이션 멀티플이 올라가지 않고 돈을 버는 만큼만 올랐어요.

근데 AI 모델 회사는 돈을 버는 만큼 올라가지 않습니다. 꿈을 보고 올라가요. 숫자가 나오지 않아요. 매출의 증가 속도를 보면서 올라가요. 이게 버블이에요. 그래서 앤트로픽이 언제 상장하느냐가 중요한 포인트인데, 한 가지 제가 걱정하는 게 중국 업체들이에요. 키미 K3를 포함해서 '싸게 만들었네' 얘기가 나오잖아요. 그러면서 'AI 모델 다 쓸 수 있도록 공개하자'고 합니다. 공개해버리면 모두 가격이 떨어지겠죠. 그러면 앤트로픽이 힘들어지는 거죠. 근데 이 얘기를 제일 먼저 하고 주장하는 데가 젠슨 황이에요.

젠슨 황 | 엔비디아 CEO (2026.6.1)

우리는 모델을 공개하고, 데이터도 공개합니다. 심지어 어떻게 학습시켰는지도 공개합니다. 여러분이 직접 이를 발전시켜 Cosmos를 자신만의 모델로 만들 수 있도록 하는 겁니다.

그래서 오픈AI도 일부 모델을 공개하려는 것 같고, 앤트로픽도 낮은 제품들은 공개하기 시작할 것 같아요. 모델이 다 공개되면 무한 경쟁이 됩니다. 그럼 컴퓨팅이 더 필요해요. 무한 경쟁이 되는 순간 인프라가 더 필요합니다.

AI 투자는 변동성이 수반될 수밖에 없다. 투자자 입장에서 어떻게 해야 될까? 지금부터는 더더욱 레버리지 투자는 금물이고요. AI 버블로 가는 사이클에서 생존하기 위해서는 자신의 위치를 지키면서 투자하는 것이 무엇보다 중요하니까, 이 산업이 어떤 걸 걱정하고 있고 어떤 게 좋은 건지를 계속 모니터링하면서 투자를 이어가면 좋을 것 같다.

https://youtu.be/Td9WU2ahx60

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⚡ 스프 핵심요약

중동·아랍권 최초의 사형제 폐지: 레바논 의회가 사형제를 공식 폐지하고 가중 중노동 종신형으로 대체하는 법안을 가결했습니다.

헤즈볼라의 유일한 반대: 22년간 유지된 '실질적 집행 중단'이 법적 폐지로 전환되었으나, 대규모 사면법과의 연계 문제를 이유로 헤즈볼라만 반대표를 던졌습니다.

국제사회의 환영과 과제: 유엔과 EU, 인권단체들은 역사적 조치로 평가했으나, 교도소 과밀화 및 범죄 피해자 유가족의 반발 등 현실적 과제도 남아있습니다.

1. 중동 아랍권 역사상 첫 사형제 폐지

레바논 의회가 사형제 폐지 법안을 가결했습니다. 중동 아랍권 국가 중 처음입니다. 사형을 가중 중노동형 종신형으로 대체한다는 내용인데요. 헤즈볼라만 반대표를 던졌습니다.

이번 의결로 레바논은 전 세계에서 114번째로 사형제를 완전 폐지한 국가가 됐고, 아랍연맹(Arab League) 22개 회원국 중에서는 지부티에 이어 두 번째이자 중동 본토 아랍 국가 중에서는 최초의 사례로 기록됐습니다.

현지 시간 8월 11일, 레바논 의회 128석 중 과반수가 사형제 폐지안에 찬성했습니다. 아델 나사르 법무장관은 의회에 출석해 "역사적인 조치"라고 말했습니다.

나사르 법무장관은 "그동안 사형제 존재 자체가 해외로 도피한 범죄자들의 국내 송환에 법적 장애물이 되어 왔다"며, 이번 폐지로 국제 사법 공조와 범죄자 인도 절차의 걸림돌이 해소되었다는 점을 강조했습니다.

2. 22년 만의 법적 결실과 형량 기준

레바논은 2004년 1월 이후 사형 집행을 사실상 중단해 왔습니다. 하지만 법원은 계속해서 사형을 선고했고, 인권단체 추산으로 78명에서 85명가량이 사형수로 남아 있었습니다. 이번 법 통과로 기존 사형수들의 형도 모두 종신형으로 전환됩니다.

법안 발의는 2025년 10월이었습니다. 서로 다른 정당 소속 의원 7명이 공동 발의했고, 수정을 거쳐 이번 주 통과됐습니다. 수정안에 따르면, 법 시행 이전 범죄는 종신형으로, 시행 이후 범죄는 가중 종신형으로 처벌됩니다.

다만 가중 중노동형이 실제로 어떻게 집행될지는 아직 불분명합니다. 중노동형 자체는 레바논 법에 이미 존재하지만, 재정난과 교도소 과밀로 최근 몇 년간 거의 시행되지 않았기 때문입니다.

법안은 이제 내각 승인을 거쳐 조셉 아운 대통령의 서명을 받게 됩니다. 나와프 살람 총리는 국제사법재판소(ICJ) 재판관 및 소장 출신으로, 이번 조치를 지지하고 있습니다.

3. 국제사회의 환영 메시지

유엔 인권최고대표 폴커 튀르크는 "공격과 상실을 겪고 있는 나라에서 내린 강력하고 원칙적인 결정"이라며 중동의 다른 국가들도 따를 것을 촉구했습니다. 유럽연합(EU)도 "중동과 그 너머 국가들에 강력한 본보기를 세웠다"고 환영했습니다.

국제앰네스티 중동·북아프리카 국장 헤바 모라예프는 "20년 넘게 이어진 불안정한 집행 중단이 생명권을 지키는 법적 보호로 바뀌었다"고 평가했습니다. 인권감시단체(HRW) 레바논 연구원 람지 카이스는 "부과되어서는 안 될 잔혹한 형벌로부터의 분명한 결별"이라고 말했습니다.

레바논 시민권리협회 공동 창립자 오라지트 유난은 거의 30년간 사형제 폐지 운동을 이끌어 왔습니다. "범죄를 범죄로 해결할 수 없고, 폭력을 폭력으로 끝낼 수 없습니다. 전쟁 중이고 매일 사람들이 죽는 상황에서도 우리는 인권을 위해 싸울 수 있고, 이길 수 있습니다. 우리가 다른 이들의 모델이 될 수 있습니다."

레바논 법에서 사형은 가중 살인, 사망을 초래한 특정 테러 관련 범죄, 반역, 간첩, 국가 안보 위협 범죄 등에 적용됐습니다. 2004년과 2008년에도 폐지 시도가 있었지만 모두 실패했습니다.

4. 헤즈볼라의 반대와 대규모 사면법 논란

헤즈볼라 의원단은 이번 표결에 반대했습니다.

헤즈볼라는 현재 의회에서 함께 논의 중인 '대규모 사면법'과의 병행 적용 문제 때문에 반대표를 던졌다고 설명했습니다. 사형이 종신형으로 감형된 상태에서 사면법까지 적용될 경우, 테러범이나 자당 대원을 공격한 범죄자의 형량이 지나치게 감경돼 형평성에 어긋난다는 논리입니다.

레바논의 다양한 종교 기관들도 침묵하고 있습니다. 일부 종교 법정에서는 사형이 여전히 합법으로 간주되기 때문입니다.

한편 레바논 의회는 현재 대규모 사면법도 논의 중입니다. 1990년 내전 종식 이후 최대 규모로, 무장 세력과 마약 밀매범의 형량을 줄이거나 석방할 수 있는 내용입니다. 이슬람 무장단체의 공격으로 가족을 잃은 유가족들은 사면법에 반대해 왔습니다. 가해자들이 사형 대신 감형된 형을 받게 될 거라며 반발해 온 겁니다.

5. 중동 지역의 사형제 현주소

중동에서 사형은 여전히 광범위하게 집행되고 있습니다. 국제앰네스티에 따르면 지난해 이란에서 2천 건 이상, 사우디아라비아에서 350건 이상의 사형이 집행됐습니다.

요르단은 올해 6월 9년 만에 사형 집행을 재개했고, 이스라엘은 2023년 10월 하마스 주도 공격과 인질 사건에 연루된 이들에 대한 사형과 공개재판을 허용하는 법을 통과시켰습니다.

레바논은 유엔에서 사형 집행 유예 결의안에 지속적으로 찬성해 왔습니다. 전쟁과 혼란 속에서도 인권을 선택한 레바논. 중동의 다른 나라들도 이 흐름에 동참할까요?

6. 한국은 어디쯤 서 있나

레바논의 이번 결정은 한국에도 시사하는 바가 있습니다. 한국 역시 사형제를 법률상 유지하고 있지만, 1997년 12월 30일 사형수 23명을 마지막으로 28년째 집행을 멈춘 상태입니다. 국제앰네스티 기준 10년 이상 미집행 국가에 부여되는 '실질적 사형폐지국' 지위를 2007년부터 유지하고 있습니다. 현재 사형이 확정된 수형자는 56명입니다.

헌법재판소는 1996년과 2010년 두 차례 모두 합헌 결정을 내렸는데, 특히 1996년 결정에서는 "국민의 법감정이 (사형 폐지가 필요하다고) 인식하는 시기에 이르면 사형은 곧바로 폐지되어야 한다"는 단서를 달아 눈길을 끌었습니다. 세 번째 위헌 심판(2019헌바59)이 현재 헌법재판소에 계류 중입니다.

다만 여론은 정반대로 흐르고 있습니다. 한국갤럽 조사에서 사형제 존치 응답은 2005년 64.8%에서 2022년 69%로 오히려 높아졌고, 흉악범죄가 발생할 때마다 여론은 더 강경해지는 경향을 보입니다. 최근 12·3 비상계엄 관련 재판에서 특별검사가 사형을 구형하며 다시 논쟁이 불붙기도 했습니다. 국회에는 15대 국회 이후 여러 차례 사형제 폐지 법안이 발의됐지만, 매번 임기 만료로 자동 폐기됐습니다. 레바논이 채택한 '가중 중노동 종신형'과 유사하게, 한국에서도 사형제 폐지의 대안으로 '가석방 없는 종신형' 도입 논의가 꾸준히 나오고 있습니다.

Deep Dive Q&A

Q1. 레바논이 중동·아랍권 국가 중 최초로 사형제를 완전 폐지한 법적·정치적 의미는 무엇인가요?

A. 레바논은 2004년 이후 22년간 사형 집행을 사실상 유예해 왔으나, 법적 명문화를 통해 생명권 보장을 제도화했습니다. 특히 중동 지역 다수 국가(이란, 사우디아라비아 등)가 여전히 엄격한 사형 집행국으로 남아있는 상황에서, 법치와 인권 중심의 전향적 본보기를 제시했다는 평가를 받습니다. 또한 사형제 폐지로 인해 유럽 등 사형 폐지국에 도피해 있던 범죄자의 국내 송환 법적 걸림돌이 해소되는 실리적 효과도 거두게 되었습니다.

Q2. 헤즈볼라는 왜 이번 사형제 폐지 법안에 유일하게 반대표를 던졌나요?

A. 헤즈볼라는 사형제 자체에 대한 교리적 반대보다, 동시 추진 중인 '대규모 사면법'과의 중복 감형 가능성을 반대 이유로 들었습니다. 사형이 종신형으로 감형된 후 사면법까지 추가 적용되면 테러범이나 자당에 위해를 가한 범죄자들의 실제 복역 기간이 과도하게 단축될 수 있다는 점을 문제 삼았습니다.

Q3. 사형 대신 도입되는 '가중 중노동 종신형'의 실효성에 의문이 제기되는 이유는 무엇인가요?

A. 레바논 법전에는 이미 중노동형 규정이 존재하지만, 2019년 이후 지속된 극심한 경제 위기와 국고 부족, 교도소 과밀화 현상으로 인해 실질적인 중노동 형의 집행이 제대로 이루어지지 못해 왔습니다. 따라서 교도 행정의 재정적·물리적 한계를 극복하지 못할 경우 대체 형벌의 실형 집행력이 약화될 수 있다는 지적이 나옵니다.

Q4. 한국도 사실상 사형폐지국인데, 왜 법적으로는 완전히 폐지하지 않았나요?

A. 사형제 존치를 원하는 여론이 60%대 후반으로 꾸준히 높고, 흉악범죄 발생 시 여론이 더 강경해지는 경향 때문에 국회가 법 개정에 부담을 느껴온 것으로 분석됩니다. 헌법재판소도 1996년·2010년 두 차례 합헌 결정을 내렸지만, "국민의 법감정이 바뀌면 사형은 폐지돼야 한다"는 단서를 달아 여지를 남겼습니다. 현재 세 번째 위헌 심판이 헌재에 계류 중입니다.

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⚡ 스프 핵심요약

폭발물 탑재 드론 발견: 2026년 8월 4일 밤 독일 라이프치히-할레 공항 활주로 근처 화물구역에서 군사용 고성능 폭약을 장착한 드론이 우크라이나 화물기 인근에서 발견됐으며, 기폭장치 고장으로 폭발은 면했습니다.

하이브리드 공격의 새 단계: 독일 내무장관은 이를 "새로운 차원의 위협"이자 "하이브리드 공격 시나리오"로 규정했으며, 같은 밤 또 다른 비행물체가 화물기와 공중 충돌하는 사건도 발생했습니다.

2년간 144건의 드론 침투: 런던 국제전략문제연구소(IISS)에 따르면 2024년 8월부터 2026년 2월까지 유럽 13개국에서 최소 144건의 의심 드론 사건이 발생했으며, 크렘린 주도 UAV 캠페인 가능성이 제기되고 있습니다.

1. 밤사이 화물구역에서 발견된 '시한폭탄'

2026년 8월 4일 저녁 7시 30분쯤, 폭발물을 실은 드론 한 대가 독일 라이프치히-할레 공항 213번 계류장, 우크라이나 안토노프 화물기 바로 옆에 내려앉았습니다. 그리고 4시간 넘게 아무에게도 발각되지 않았습니다.

발각된 건 순전히 우연이었습니다. 공항 셔틀버스 기사로 근무하던 한 직원이 밤 11시 42분쯤 저공비행하는 물체를 발견했고, 별다른 장비도 없이 발로 차서 땅에 떨어뜨린 뒤 그대로 발로 밟아 고정시켰습니다. 이후 보안 요원들이 도착할 때까지 그 상태로 붙잡고 있었던 것으로 전해집니다. 독일 작센주 경찰과 검찰은 공동 성명을 통해 "공항 직원이 알 수 없는 폭발장치를 탑재한 드론을 발견했다"고 밝혔으며, 연방경찰 폭발물 처리반이 로봇을 투입해 기폭장치를 제거했다고 전했습니다.

독일 언론 보도에 따르면 드론에는 군사용 고성능 폭약인 PETN과 셈텍스(Semtex)가 최대 800그램 장착되어 있었습니다. 폭발물은 빈 통조림 캔 속에 숨겨져 있었던 것으로 확인됐습니다. 셈텍스는 1988년 팬암 103편 로커비 폭파 사건에 사용된 바로 그 폭약입니다. 영국 크랜필드대학교 폭발물 전문가 트레버 로렌스(Trevor Lawrence)는 "비행기 동체는 보통 3밀리미터 두께의 알루미늄에 불과하다"며 "이 정도 폭약이면 상당한 피해를 입히기에 충분하다"고 설명했습니다.

드론에는 5G 통신 안테나까지 장착돼 있었던 것으로 나타났습니다. 이는 조종자가 유심칩이 꽂힌 인터넷 회선만 있으면 라이프치히 시내 카페는 물론 해외에서도 원격 조종할 수 있었다는 뜻입니다. 독일 드론 전문가 크리스티안 카이저는 "주파수 스캐너로 봐도 일반 휴대전화와 구분이 안 되는, 탐지 입장에서는 최악의 시나리오"라고 설명했습니다.

다행히 기폭장치가 고장 나 폭발하지 않았지만, 만약 작동했다면 야간 운영 중이던 화물터미널과 새벽까지 예정된 여객기 운항에 대형 참사가 발생했을 가능성이 큽니다. 독일 언론 매체 빌트(Bild)와 슈피겔(Der Spiegel) 등에 따르면 이번 사건은 독일 내 핵심 인프라에 대한 물리적 타격 시도로 분석되고 있습니다.

사건 이틀 뒤인 8월 6일 저녁, 카를스루에 연방검찰청은 사안의 중대성을 이유로 드레스덴 지검으로부터 수사권을 넘겨받았습니다. 연방검찰은 이번 사건을 "독일 교통·물류 인프라에 대한 중대한 공격"이자 "연방공화국의 대내외 안보를 저해할 수 있는 사안"으로 규정했습니다.

공교롭게도 이 사건과 같은 날 밤, DHL 화물기 한 대가 착륙을 시도하다 공항 폐쇄 소식에 착륙을 포기하고 재상승했습니다. 이 과정에서 공항에서 약 6km 떨어진 상공 400m 지점에서 미확인 물체와 충돌했고, 기체가 손상된 채 하노버 공항에 비상착륙했습니다. 이 물체가 드론이었는지는 아직 확인되지 않았습니다.

2. 우크라이나 관련 거점, 표적화 의혹

라이프치히-할레 공항은 단순한 지방공항이 아닙니다. 유럽에서 네 번째로 큰 화물 허브이자 DHL의 주요 거점이며, 독일군과 북대서양조약기구(NATO) 동맹국들의 군수물자 수송 기지입니다. 특히 2022년 러시아의 우크라이나 전면침공 이후 이곳은 우크라이나 안토노프 항공(Antonov Airlines)의 유럽 작전기지가 됐습니다.

현장에는 우크라이나 국기색인 노란색과 파란색으로 칠해진 안토노프 수송기가 있었습니다. 동체 옆면엔 영어로 "Be Brave Like Kherson(헤르손처럼 용감하라)"이라는 문구가 적혀 있습니다. 러시아 공습으로 초토화된 우크라이나 헤르손 지역을 응원하는 메시지입니다. 독일 언론 보도에 따르면 드론은 바로 이 비행기 근처에서 발견됐으며, 기내에는 프랑스에서 막 도착한 군수 탄약이 실려 있었고 우크라이나로의 추가 수송이 예정된 것으로 전해집니다.

우크라이나 주독일 대사 올렉시 마케예프(Oleksii Makeiev)는 독일 방송 벨트TV와의 인터뷰에서 "러시아 외에 누가 있겠느냐"며 즉각 모스크바를 지목했습니다. 독일 당국은 아직 공식 입장을 밝히지 않았지만, 연방 내무장관 알렉산더 도브린트(Alexander Dobrindt)는 휴가를 중단하고 현장으로 달려가 "새로운 차원의 위협"이자 "하이브리드 공격 시나리오"라고 규정했습니다.

반면 러시아는 배후설을 강하게 부인했습니다. 주독 러시아대사관은 8월 7일 성명을 내고 "독일 내 반러시아 히스테리의 새로운 물결"이라며 우려를 표했습니다. 대사관은 드론이 "우연히" 발견되고 "버스기사에 의해" 제압됐으며 폭발물마저 "역시 우연히" 터지지 않았다는 일련의 과정을 두고 "행운의 우연들이 겹쳐 피해를 막았다는 식"이라고 비꼬았고, 이번 사건을 "키이우와 유럽 정치권 강경파의 이해에만 부합하는, 서둘러 짜맞춘 도발"이라고 주장했습니다.

미국 로이터(Reuters) 및 블룸버그(Bloomberg) 통신 등 외신은 이번 사건이 대우크라이나 군수지원 공급망 전반을 위협하려는 정치적·군사적 압박 목적이 강하다고 보도했습니다. 한국을 비롯한 글로벌 공급망 역시 유사한 형태의 무인기·소포 기반 테러에 노출될 수 있음을 보여주는 대목입니다.

3. 2024년 DHL 자가발화 소포 사건과의 연결고리

이번 사건을 이해하려면 2024년 7월로 돌아가야 합니다. 바로 이 라이프치히 공항에서 DHL 소포 하나가 비행기에 실리기 직전 불에 탔습니다. 영국 버밍엄 창고에서도 비슷한 소포가 발화했고, 폴란드에서도 관련 사건이 발생했습니다. 유럽연합 사법협력기구 유로저스트(Eurojust)는 2026년 3월 발표에서 이 사건들의 배후를 추적한 결과를 공개했습니다.

유로저스트는 리투아니아와 폴란드에서 22명의 용의자를 특정했으며, 이들이 러시아 군 정보기관을 위해 활동한 것으로 의심된다고 밝혔습니다. 모집과 지시는 온라인 메시징 서비스를 통해 이뤄졌고, 대가는 암호화폐로 지급됐습니다. 역할은 나눠져 있었고, 실행자들은 전체 작전의 윤곽을 모른 채 움직였습니다. 국가가 직접 나서지 않고 사회경제적으로 취약한 대리 행위자를 값싸게 동원하는 전형적인 하이브리드 전술이었습니다.

네덜란드 헤이그 국제대테러센터(ICCT)는 2026년 2월 보고서에서 2022년 2월부터 2026년 2월까지 유럽에서 발생한 러시아 연계 의심 사건이 151건에 이르며, 표적 분포는 우크라이나 지원 정도와 강하게 연동된다고 분석했습니다. 특히 폴란드, 프랑스, 독일, 영국처럼 우크라이나 지원이 강한 국가들이 다수의 사건을 차지했습니다. 2024년 소포 사건이 '우편·물류 체인 침투'였다면, 2026년 라이프치히 사건은 '공항 인접구역에 대한 직접적 공중 침투'입니다. 수단은 다르지만 공통 목적은 화물·수송 체계의 신뢰도 저하입니다.

4. 유럽 전역을 뒤덮은 144건의 드론 그림자

런던 국제전략문제연구소(IISS)는 2026년 7월 공개한 보고서에서 더 큰 그림을 제시했습니다. 2024년 8월부터 2026년 2월까지 유럽 13개국과 아일랜드에서 드론 관련 의심 사건이 최소 144건 발생했다는 것입니다. 군사기지, 민간 공항, 항만, 에너지 시설 상공에서 의심 드론이 관측됐습니다. IISS는 이것이 크렘린이 주도한 광범위한 무인항공기(UAV) 캠페인일 가능성이 높다고 평가했습니다.

독일 한 국가만 놓고 봐도 상황은 심각합니다. 독일 통신사 dpa 집계에 따르면 2026년 상반기에만 독일 내 국제공항 15곳에서 무단 드론이 166차례나 포착됐습니다.

IISS 보고서의 핵심 가설은 '그림자 선단(shadow fleet)' 활용입니다. 러시아 연계 선박들이 국제수역에서 드론의 발진·회수 플랫폼 또는 중계 노드 역할을 했을 가능성을 제기한 것입니다. 이는 기존의 '국경 넘어 날아온 드론' 상상보다 훨씬 복잡한 그림이며, 해상·공중·정보전이 결합된 작전 개념을 시사합니다. IISS 분석에 따르면 유럽 국가들은 상당수 사건에서 드론을 포착·회수·공개 귀속하는 데 실패했습니다. 누가 보냈는지, 어디서 떴는지, 어떤 체계로 대응할지 분명치 않다는 것이 더 큰 문제였습니다.

과거 사건들이 주로 정찰·교란·경계반응 측정에 가까웠다면, 라이프치히 사건은 적어도 공개 보도 기준으로는 폭발물 탑재라는 단계로 넘어간 것으로 보입니다. 미국 싱크탱크 전략국제문제연구소(CSIS)는 러시아가 전면전 이하 단계에서 유럽의 취약점을 체계적으로 노출시키는 장기 압박 전략을 구사하고 있다고 분석했습니다. 라이프치히 사건은 그 전략의 한 단계 업그레이드로 읽힙니다.

5. 유럽 항공안보의 구멍, 그리고 통합 대응의 실패

유럽항공안전청(EASA)은 이미 2021년 공항 주변 무단 드론 문제에 대해 별도 가이드를 내면서, 이러한 사건이 단순 부주의 조종일 수도 있지만 고의적 방해, 범죄적 의도, 극단적으로는 테러 동기를 가질 수 있다고 적시했습니다. 국제민간항공기구(ICAO)도 무인기 오남용이 규제공역 및 공항 주변 불법 침투의 형태로 나타나는 것이 점점 커지는 위협이라며, 국가들이 민간항공 인프라 보호를 위해 예방·대응·영향 완화 조치를 갖춰야 한다고 안내했습니다.

그러나 문제는 대응 체계의 분절입니다. 공항 운영자, 항공교통관제, 경찰, 정보기관, 군, 검찰, 국경·세관, 제재당국이 같은 위협 그림을 실시간으로 공유하지 못하면 값싼 드론은 계속 높은 효율을 발휘할 수 있습니다. EASA의 공항 드론 사건 매뉴얼은 탐지 시스템의 배치를 위험기반 접근(risk-based approach)으로 해야 한다고 설명합니다. 즉 라이프치히처럼 민간·군사·전략물류 기능이 겹치는 공항은 더 높은 방호 등급이 정당화된다는 뜻입니다.

유럽연합(EU)은 2024년 10월부터 러시아의 하이브리드 위협 및 불안정화 활동을 겨냥한 제재 프레임워크를 도입했고, 2025년 5월에는 제재 범위를 선박·항공기·부동산·통신망 물리 요소 및 금융거래 등으로 넓혔습니다. 그러나 제재가 존재해도 러시아 연계 파괴공작은 부인 가능성(plausible deniability), 대리행위자 사용, 다영역 분산, 비용 비대칭성 때문에 계속 유효합니다. 실제 폭발 성공 여부보다 중요한 것은 "유럽 공항과 군수거점은 언제든 뚫릴 수 있다"는 인식을 만드는 것입니다. 항공편 중단·활주로 폐쇄·현장 통제·언론 파장·보험 및 보안비용 증가가 곧 하이브리드 공격의 효과입니다.

Deep Dive Q&A

Q1. 이번 사건은 정말 러시아의 소행일까?

A1. 독일 당국은 아직 공식적인 입장을 내놓지 않았습니다. 그러나 여러 정황이 러시아 연계 가능성을 강하게 시사합니다. 드론이 우크라이나 군수물자 관련 거점 근처에서 발견되었다는 점, 2024년 DHL 소포 사건에서 이미 러시아 군 정보기관 연계가 의심되는 22명의 용의자가 특정됐다는 점, 그리고 IISS가 분석한 유럽 전역 144건의 드론 사건이 크렘린 주도 캠페인일 가능성이 높다는 평가 등이 그 근거입니다. 우크라이나 주독 대사가 즉각 러시아를 지목한 것도 이런 맥락에서 이해할 수 있습니다. 러시아 정부는 8월 7일 성명을 통해 이런 의혹 제기 자체를 "반러시아 히스테리"라며 강하게 부인했습니다.

Q2. 왜 하필 라이프치히 공항이었을까?

A2. 라이프치히-할레 공항은 유럽에서 네 번째로 큰 화물 허브이자 DHL의 주요 거점입니다. 동시에 독일군과 NATO의 군수물자 수송 기지이며, 2022년 이후 우크라이나 안토노프 항공의 유럽 작전기지가 됐습니다. 즉 민간 물류, 군사물류, 우크라이나 지원선이 겹치는 전략적 노드입니다. 공격자가 정말 러시아 국가기관 또는 그 대리 네트워크와 연결돼 있다면, 목적은 단순 파괴가 아니라 유럽의 대우크라이나 지원망이 안전하지 않다는 인식을 퍼뜨리고 비용을 높이며 대응 절차를 마비시키는 것일 가능성이 큽니다.

Q3. 유럽의 공항 방어 체계는 왜 이렇게 취약한가?

A3. 기술적 한계보다 더 큰 문제는 기관 간 분절입니다. 공항 운영자, 항공교통관제, 경찰, 정보기관, 군, 검찰이 같은 위협 그림을 실시간 공유하지 못하면 값싼 드론도 높은 효율을 발휘할 수 있습니다. 이번 라이프치히 드론에 5G 통신 모듈이 탑재돼 있었다는 점은 이 문제를 상징적으로 보여줍니다 — 휴대전화 신호와 구분이 안 되는 방식으로 조종되면, 기존 주파수 탐지 장비로는 사실상 걸러낼 수 없기 때문입니다. EASA와 ICAO는 이미 수년 전부터 공항 주변 무단 드론을 안전과 보안의 복합 이슈로 보라고 권고했지만, 대부분의 국가에서 탐지·식별·현장지휘·법적 권한 체계가 상시화되지 않았습니다. IISS 보고서에 따르면 유럽 국가들은 상당수 드론 사건에서 드론을 포착·회수·공개 귀속하는 데 실패했으며, 이는 대응 체계가 위협의 속도를 따라가지 못하고 있음을 보여줍니다.

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