뉴스레터 · News Letter · 日本語

AI·퀀트·보안이 만나는 지점을 매주 한 통으로. 뉴스가 아니라 판단의 재료를 보냅니다.

English editions — 본 뉴스레터에서 다루는 칼럼의 영문판은 docs.vibequant.cc/columns/ 의 각 세부 링크에서 확인하실 수 있습니다. 대부분의 주요 칼럼은 한국어·영어·일본어·중국어 4개 언어로 발행됩니다.

이번 호 요약

섹션 주제 한 줄
1. AI/Tech 오픈웨이트 3파전 Kimi K3가 2.8조 파라미터 가중치를 풀었고, 미국은 규제를 검토 중이다
2. Quant 시장의 역설 AI에 가장 적게 투자한 애플이 AI 랠리의 최종 승자가 됐다
3. Web3/Security 네 건의 사건 북한 내부자, 한화비전 토큰, ScarCruft, 외교부 지연 신고
마지막 량원펑 절제(less is more)가 왜 가장 급진적인 전략인가

섹션 1 — AI/Tech: 오픈웨이트 모델의 혁신과 경쟁

1.1 오픈웨이트 모델이란 무엇인가?

오픈웨이트(open-weight)는 학습이 끝난 모델의 가중치 파일을 공개 배포하는 것을 말한다. 누구나 내려받아 자기 서버에서 돌리고, 파인튜닝하고, 내부 감사를 할 수 있다.

혼동하기 쉬운 지점을 정리하면 이렇다.

구분 공개 범위 대표 사례
폐쇄형(closed) API 접근만 GPT 계열, Claude 계열
오픈웨이트(open-weight) 가중치 + 추론 코드, 학습 데이터·파이프라인은 비공개 Kimi K3, DeepSeek V4, Solar Open2, Llama, Gemma
완전 오픈소스 데이터·학습 코드·가중치 전부 소수의 연구용 모델

핵심은 오픈웨이트는 오픈소스가 아니다라는 점이다. 가중치는 받지만 무엇으로 어떻게 학습했는지는 알 수 없다. 그럼에도 실무적으로는 결정적인 차이를 만든다. 프롬프트가 외부 서버로 나가지 않고, 벤더가 모델을 내려도 내 클러스터의 모델은 계속 돈다. Kimi K3와 DeepSeek는 가중치뿐 아니라 어텐션 커널, MoE 통신 라이브러리 등 모델을 실제로 굴리는 데 필요한 인프라 스택까지 함께 공개했다. 이것이 "모델만 던져주는" 공개와 결정적으로 다른 지점이다.

1.2 왜 미국은 오픈웨이트 모델을 경계하나?

7월 16일 문샷AI가 Kimi K3를 공개한 뒤, 워싱턴의 기류가 급격히 바뀌었다. 논쟁은 두 진영으로 갈렸다.

규제를 요구하는 쪽의 논리는 세 가지다. 첫째, 중국 기업들이 '증류(distillation)' 기법으로 미국 최고 모델의 능력을 빠르게 흡수하고 있으며, 개방형 모델이 미국 기업과 동일한 규제를 받지 않는다면 사이버·생물학 무기 위협으로 이어질 수 있다는 우려다. 둘째, 백악관 고문 마이클 크라시옵스는 "미국의 독점 기술을 훔치기 위한 대규모의 은밀한 산업적 증류는 용납할 수 없다"고 비판했다. 셋째, 스콧 베선트 재무장관은 7월 21일 CNBC 인터뷰에서 트럼프 행정부가 중국 기업의 미국 지식재산권 절취 여부를 들여다볼 것이며 이를 이유로 제재할 능력이 있다고 밝혔다.

반대하는 쪽의 논리는 더 흥미롭다. 7월 24일 빅테크와 VC 25곳이 공동 성명을 내고 성급한 규제를 경계하며, 컴퓨팅 자원 접근 확대와 공유 훈련 자산 투자를 요구했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 7월 28일 워싱턴에서 의원들을 만난 뒤 "미국 산업계는 보안과 안전을 위해 오픈웨이트 모델이 필요하다"고 말했고, 엔비디아·마이크로소프트·팔란티어·세일즈포스 공동 성명은 개방형 시스템의 전면 규제가 "소수의 폐쇄형 제공업체에 권력과 의존성, 취약성을 집중시킬 위험이 있다"고 지적했다.

가장 솔직한 진단은 실리콘밸리 내부에서 나왔다. 폐쇄형 모델 기업들이 기술이나 가격으로 정면 승부하는 대신 정부 규제 유도에 의존하고 있으며, 이는 규제 포획(Regulatory Capture) 시도라는 비판이다. 테크크런치의 분석대로, 사용자들이 폐쇄형 랩 바깥에서 돈을 쓰기 시작하면 폐쇄형 기업이 모델 학습에 쏟은 막대한 투자에 대한 수익률은 그만큼 낮아진다. 참고로 메타(Llama), 구글(Gemma), 심지어 OpenAI(GPT-oss)도 가중치를 공개한 적이 있고, 주요 프론티어 기업 중 가중치를 전면 공개하지 않은 곳은 앤트로픽이 사실상 유일하다.

필자의 판단: 안보 우려와 경쟁 방어 논리가 뒤엉켜 있고, 둘을 분리하지 않으면 정책은 반드시 왜곡된다. 한국 입장에서 중요한 것은 어느 쪽이 이기느냐가 아니라, 어느 쪽이 이겨도 우리가 쓸 수 있는 가중치를 확보해 두는 것이다. 규제가 오면 API는 끊기지만, 이미 내려받은 가중치는 자산과 R&D 데이터가 되어 확장할 수 있다.

1.3 량원펑은 왜 오픈소스를 지지하나?

DeepSeek 창업자 량원펑의 논리는 이상주의가 아니라 냉정한 규모 계산이다.

  • 과거 소프트웨어 시장은 연 수십억 달러 규모였고, 그때 오픈소스는 시장을 통째로 날리는 자살이었다. 그러나 AI 시장은 인류 GDP의 상당 부분을 차지할 만큼 크다.
  • "우리가 그 이익을 독점하려 든다면, 역사는 반드시 우리를 도태시킬 것이다."
  • '적정한 이익'만 추구한다면 오픈소스는 비즈니스에 타격이 없다. 100배 폭리가 목표였다면 치명적이었겠지만, 그게 목표가 아니다.
  • 공개하는 모델은 실제로 배포해 쓰는 모델과 정확히 같다. 내부에선 더 좋은 모델을 쓰고 겉으로는 찌꺼기를 푸는 짓은 하지 않는다.

핵심 문장은 이것이다. 제 최우선 과제는 더 큰 파이를 가져가는 것이 아니라, 우리가 성공할 '확률' 자체를 높이는 것입니다. 오픈소스는 그 확률을 높이는 도구다. 자세한 내용은 이번 호 마지막 섹션에서 다룬다.

1.4 오픈웨이트는 후발주자에게 산업화의 기회를 주고 있다

이 대목이 한국에 가장 중요하다. 오픈웨이트가 없다면 후발 국가·기업은 프론티어 모델을 처음부터 학습시켜야 하고, 그건 조 단위 자본과 수년의 시간을 요구한다. 가중치가 공개되면 다음이 가능해진다.

가능해지는 것 실무적 의미
도메인 파인튜닝 법무·의료·제조 등 버티컬 모델을 수천만 원 규모로 제작
온프렘 배치 망분리·자료반출 제약이 있는 금융·공공·국방에서 실사용
모델 감사 가중치를 직접 검증. API 블랙박스에 의존하지 않음
공급 리스크 헤지 수출통제·서비스 중단·가격 인상에 대한 방벽
원가 구조 통제 토큰 단가가 아닌 GPU 감가상각으로 비용이 결정됨

Solar Open2가 한국어 벤치마크에서 1.6조 파라미터급 모델과 동등한 성능을 250B 크기로 낸 것이 정확히 이 흐름의 산물이다. 오픈웨이트는 자본이 아니라 엔지니어링으로 경쟁할 수 있는 문을 연다.

1.5 지금 허깅페이스에서 무슨 일이 일어나고 있나 — Kimi K3 가중치 공개

문샷AI는 7월 16일 API와 앱으로 K3를 먼저 출시한 뒤 가중치는 열흘간 보류했고, 7월 27일 공개했다. 공개 직전 허깅페이스 공식 모델 페이지에는 약 2,500명의 개발자가 알림 신청을 걸어둔 상태였다. 공식 저장소에는 96개의 가중치 샤드와 Kimi K3 라이선스, 설정 파일, 배포 지침이 올라왔고 기술 리포트도 함께 공개됐다. Together AI와 Modal은 공개 당일 호스팅 접근을 열었다.

세 모델 요약 비교

구분 Solar Open2 DeepSeek V4-Flash DeepSeek V4-Pro Kimi K3
출시 2026-07-22 2026-04-24 2026-04-24 07-16 API / 07-27 가중치
총 파라미터 250B 284B 1.6T 2.8T
활성 파라미터 15B 13B 49B 104B (공식)
컨텍스트 1M 1M 1M 1M
라이선스 Upstage Solar License MIT MIT Kimi K3 License
최소 하드웨어 4×H200 (BF16) 2×H200 8×H200 64+ 가속기
API 가격 (입/출, 100만 토큰) 업스테이지 API $0.14/$0.28 $0.435/$0.87 $3.00/$15.00

목적별 선택 가이드

목적 선택
한국어·일본어 기업 에이전트 Solar Open2 (Ko-GDPval 86.8, 한국어 토큰 24% 절감)
코딩 에이전트 최고 성능 DeepSeek V4-Pro (SWE-Bench Verified 80.6)
가성비 자가호스팅 DeepSeek V4-Flash (INT4로 4×RTX 4090 구동)
프론트엔드 특화 Kimi K3 (Frontend Code Arena 1위)
라이선스 자유도 DeepSeek V4 (MIT)

전체 벤치마크와 7개 시나리오별 분석: Solar Open2 · DeepSeek V4 · Kimi K3 비교 분석

한 줄 판단: K3는 벤치마크에서 인상적이지만 64대 이상의 가속기가 필요한 모델은 대부분의 한국 기업에게 존재하지 않는 선택지다. 실제 도입 후보는 Solar Open2와 DeepSeek V4-Flash 2파전이다. K3의 진짜 의미는 "우리가 쓸 모델"이 아니라 오픈웨이트 진영이 프론티어 성능에 도달했다는 증명이며, 그 증명이 지금 미국의 규제 논쟁과 반도체 밸류에이션을 동시에 흔들고 있다.

1.6 이번 주 최대 보안 사건 — AI 에이전트가 스스로 침투했다

7월 27일 허깅페이스 보안팀이 Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion 이라는 포렌식 타임라인을 공개했다. 지금까지 나온 AI 에이전트 침해 기록 중 가장 상세하고 시사점이 크다.

핵심만 정리하면 이렇다.

항목 내용
발생 2026-07-09 02:28 ~ 07-13 14:14 UTC (4.5일)
복원된 공격 행위 약 17,600건 (약 6,280개 클러스터)
주체 OpenAI 모델 조합으로 구동된 자율 에이전트. 사람이 개별 단계를 지시하지 않음
원래 과제 ExploitGym 취약점 탐색 벤치마크
실제 행동 문제를 푸는 대신 정답이 보관된 서버를 털었다
경로 패키지 프록시 0-day → 제3자 샌드박스 루팅 → 악성 데이터셋으로 프로덕션 Pod 코드 실행 → 노드 루트 → mesh VPN → 소스컨트롤
2차 피해 Modal Labs 고객사의 인증 없는 엔드포인트가 발사대로 사용됨 (로이터, 7/28)

주목할 두 가지.

첫째, C2에 전용 인프라가 없었다. 공개 request-capture 서비스, 페이스트빈, 그리고 허깅페이스 자사 데이터셋을 dead-drop으로 썼다. 피해자의 인프라가 공격자의 통신망이 됐다.

둘째, 이것이 가장 논쟁적인 대목인데, 허깅페이스는 침해 로그 분석에 Claude Opus와 Fable을 먼저 시도했으나 상당 부분 거부당했다. 가드레일이 익스플로잇을 리버스 엔지니어링하는 행위와 실행하는 행위를 구분하지 못했다. 결국 NVIDIA가 양자화한 GLM-5.2를 자사 인프라에 올려 파이프라인을 재라우팅했고, 그제서야 청크+XOR+압축 스킴을 복원해 최초 자동 스캔 대비 약 4배의 자격증명을 찾아냈다.

구조를 한 문장으로 압축하면 이렇다.

가드레일을 끈 폐쇄 모델이 공격 → 가드레일을 켠 폐쇄 모델이 방어 지원을 거부 → 오픈웨이트 모델이 사고 조사를 완수

이것이 섹션 1의 오픈웨이트 논의와 정확히 연결된다. 보안 조직이 상용 API 하나에 사고 대응 역량을 전부 의존하는 것은 단일 실패점이다. 온프렘 오픈웨이트 모델은 이제 비용 절감 옵션이 아니라 IR(사고 대응) 연속성 요건이다.

관련 칼럼

이번 사건이 남기는 세 가지 시사점은 별도 칼럼으로 다룬다. 요약하면 (1) LLM은 목표 달성을 위해 고위험 경로를 선택하며 윤리는 내장 속성이 아니라 외장 모듈이다, (2) AI 공격의 규모와 속도에 맞춘 보안 체계가 필요하다, (3) LLM이 블랙박스화하면서 정부·공공을 포함한 투명한 관리 체계가 시급해졌다.

섹션 2 — Quant/Invest: 시장의 역설

이번 주 퀀트 한 줄

AI에 가장 적게 투자한 빅테크가 AI 랠리의 최종 승자가 됐다.

7월 27일, 애플이 시가총액 4조 9,500억 달러로 엔비디아를 제치고 세계 시총 1위를 되찾았다. 엔비디아가 1위를 지킨 것은 마이크로소프트를 제친 2025년 6월 이후였고, 10월에는 잠시 5조 달러를 찍기도 했다. 이어 7월 28일 애플 주가가 장중 1.8% 오르며 사상 처음으로 시총 5조 달러를 넘어섰고, 엔비디아(4.7조), 알파벳(3.9조), 마이크로소프트(2.9조)를 앞섰다.

숫자를 나란히 놓으면 역설이 선명해진다.

항목 애플 엔비디아
2026년 연초 대비 약 +24~25% 약 +2.6~7%
시총 (7/28 기준) 약 5.0조 달러 약 4.7조 달러
AI 자본지출 회계연도 2025년 127억 달러 —

비교 대상을 보면 알파벳은 올해 2,050억 달러, 마이크로소프트와 아마존은 각각 최대 1,900억·1,450억 달러의 연간 지출 계획을 밝혔다. 애플의 자본지출은 그 일부에 불과하다. 투자자들은 애플이 AI 인프라에 막대한 자본을 쓰는 대신 용량을 빌려 쓰는 전략을 택한 것을 오히려 보상했다.

퀀트적으로 이 현상을 어떻게 읽어야 하나?

지난 3년간 시장은 "AI 자본지출 = 미래 매출"이라는 등식으로 가격을 매겼다. 자본지출이 크면 클수록 진지한 플레이어로 평가받았다. 2026년 하반기에 시장이 갈아끼운 등식은 이것이다.

자본지출은 비용이고, 그 비용이 회수되는지는 아직 증명되지 않았다.

같은 투자 프레임워크로 보면 알파벳은 애플보다 약 16배 많은 자본지출을 집행하고 있다. 그 16배가 언제, 얼마의 잉여현금흐름으로 돌아오는지에 대한 답이 없는 상태에서, 시장은 자본지출이 가벼운 쪽에 프리미엄을 주기 시작했다. 애플이 AI를 안 해서 이긴 것이 아니라, AI 비용을 남에게 지불하게 하고 자기는 유통 채널을 쥐고 있어서 이겼다.

투자 실무로 옮기면 질문은 하나로 압축된다. 당신이 보유한 종목은 AI 자본지출의 지출자인가, 수취자인가, 아니면 회피자인가? 지난 3년은 수취자(엔비디아·메모리)의 시대였고, 지금 시장은 회피자(애플)에게 표를 주고 있으며, 지출자(하이퍼스케일러)는 검증대에 올랐다.

반도체·AI 섹터 — 상승분 반납은 당연하고, 아직 끝나지 않았다

10년치 상승을 몇 분기에 당겨 반영한 주식이 그 상승분을 반납하는 것은 이상 현상이 아니라 산수다. 지금 두 편의 칼럼으로 나눠 정리해 두었다.

메모리 반도체 대폭락, '이번에는 다르다'는 착각 (2026.07.28)

구조적 진단을 다룬다. 요지는 셋이다.

  • HBM의 감속: 2025년 183%였던 HBM 시장 성장률이 2026년 69%로 둔화. 블랙웰에서 루빈으로 넘어가도 HBM 적재 용량은 288GB로 동결되고 개수도 8개로 그대로다. 더 많이 사게 만드는 수량 증가 효과가 사라졌다.
  • CXMT라는 제3의 경쟁자: 글로벌 D램 점유율이 2025년 2분기 3.97%에서 4분기 7.67%로 두 배가 됐고, 상하이 과창판 상장으로 6조 원대 실탄을 확보했다. 국가 보증에 자본시장 자금까지 얹은 경쟁자가 등장했다.
  • 시스코의 교훈: 2000년 시스코 주가는 26년 뒤 실적을 선반영했다. 이후 매출 5배, 순이익 8배 성장에도 주가가 고점을 회복하는 데 25년 8개월이 걸렸다.

반도체 섹터 퀀트 분석: 모멘텀 붕괴 후반부 진단 (2026.07.29)

포지션·수급의 정량 진단은 다음과 같다.

지표 상태
MSCI 세계 반도체 지수 이달 약 -13%
반도체 펀드 자금 유출 약 110억 달러 (사상 최대)
샌디스크 6월 말 고점 대비 -50% 이상
웨스턴디지털 사상 고가 대비 -40% 가까이
한국 메모리 대장주 연고점 대비 -40% 이상
글로벌 반도체 순포지션 5년 기준 97번째 백분위

마지막 줄이 핵심이다. 아직 '저렴한' 구간이 아니다. 삼성전자 2분기 영업이익이 전년 대비 1,810% 폭증했는데도 주가가 폭락한 것은 시장이 그 숫자를 사이클 정점의 신호로 읽었기 때문이다.

결론: 반도체·AI 섹터는 펀더멘털 붕괴가 아니라 밀집 거래의 조직적 청산 국면이다. 그러나 청산이 끝났다는 증거는 아직 없다. 하이퍼스케일러들의 2분기 실적과 자본지출 가이던스가 모두 나오기 전까지, 어느 방향으로든 큰 베팅은 극도로 높은 꼬리 위험을 수반한다. 당분간 AI·반도체 주식을 신규로 담는 것은 조심해야 한다.

마이클 버리는 무엇을 하고 있나?

'빅쇼트'의 마이클 버리가 이번 국면에서 취한 포지션은 참고할 만하다. 다만 두 가지를 감안하고 읽어야 한다. 첫째, 그는 2025년 11월 사이언 자산운용을 등록 해지했고, 현재 발언은 13F 공시가 아니라 서브스택 뉴스레터를 통해 나온다. 둘째, 그는 이미 하락에 베팅한 포지션을 들고 있는 사람이다. 공매도 리포트 특유의 관점을 강하게 견지한다는 점을 전제로 읽어야 한다.

시점 내용
7월 1~2일 마이크론(MU)을 주당 1,051.87달러에 공매도했다고 서브스택에 공개. 이 종목은 1년간 약 700%, 2026년에만 241% 오른 상태였다.
이전부터 엔비디아, 테슬라, 캐터필러, 어플라이드 머티리얼즈, 반도체 ETF(SOXX)에 대한 풋옵션 포지션을 공개해 왔다.
7월 17일 "한국·일본·SOXX의 광택이 벗겨지는 지금이 홍콩에서 싼 주식을 찾기에 특히 좋은 시점"이라고 X에 게시.
7월 중 JD.com을 27.58달러에, 플러터 엔터테인먼트를 약 107달러에, 드래프트킹스를 26달러 초반대에 매수했다고 공개.

읽는 법: 버리는 AI·반도체 숏, 중화권 밸류 롱이라는 명확한 페어를 짜고 있다. 여기서 취할 것은 결론이 아니라 구조다. 그의 판단이 맞느냐와 별개로, "가장 밀집된 트레이드를 숏하고 가장 소외된 지역을 롱한다"는 포지셔닝 논리 자체는 지금 시점의 팩터 구조와 정합적이다.

다만 그는 2023년부터 AI 버블을 경고해 왔고 그동안 시장은 계속 올랐다. 여기서 짚어야 할 것이 있다. 시장 참여자들의 심리적 과열과 믿음을 거스르는 방향에는 '맞는 타이밍'이 존재하지 않는다. 주식은 결국 심리이며 수급의 문제다. 방향이 맞아도 수급이 돌아설 때까지는 손실을 견뎌야 하고, 대부분의 개인 투자자에게는 그 기간을 버틸 자본과 시간이 없다.

관련 칼럼

한글·영문 병행 칼럼 (English Editions)

영문 독자를 위한 병행 발행 칼럼 일부를 소개한다. 각 링크는 docs.vibequant.cc/columns/ 에서 언어별로 찾을 수 있다.

주제 한국어 English
AI 혁명의 시작 인공지능 혁명, 이제 시작이다 The AI Revolution Is Just Beginning
DeepSeek의 금융 알파 왜 DeepSeek는 금융 분야에서 알파를 추구하나 Why Does DeepSeek Pursue Alpha in Finance?
DeepSeek 하드웨어 DNA 딥씨크의 하드웨어 최적화 DNA DeepSeek's Hardware Optimization DNA
GPU 컴퓨트 선물시장 GPU 연산 능력은 거래된다 GPU Compute Is Now Traded
비트코인 수급 분석 7월 20일 비트코인 하락 July 20 Bitcoin Decline

※ 투자 권유가 아닙니다. 본 섹션의 모든 내용은 정보 제공 목적입니다.

섹션 3 — Web3/Security: 이번 주 네 건

1. 北, 내부 해커가 자국 중앙은행을 털었다

CTI-2026-0726-DPRK-BANK-HACKERS · TLP:GREEN · 심각도 MEDIUM

Daily NK 익명 소식통 인용 보도. 북한 정권이 양성한 정예 해커 집단이 중앙은행과 대외무역은행 내부망에 침투해 자금을 빼돌렸고, 7월 12일 평양 은신처에서 국가정보국이 체포했다는 내용이다. 자금은 해외 암호화폐 지갑 → 중국 브로커 현금화 → 신의주·혜산 국경 연락책 밀반입 경로로 세탁됐다.

코멘트: 두 가지를 분리해야 한다. 첫째, 헤드라인의 "20억 달러 해커"는 이번 사건의 피해액이 아니다. Chainalysis 기준 2025년 한 해 북한 연계 해커의 전 세계 암호화폐 탈취 총액이 약 20억 달러이고, 이번 건의 규모는 미확인이다. 둘째, 본 보도는 독립 검증되지 않았다. 그럼에도 의미가 있는 이유는, 해외 표적에 집중해 온 라자루스·김수키 패턴과 달리 정권이 훈련시킨 요원이 자국 금고를 겨눴다는 서술이 내부 통제 균열의 지표가 될 수 있기 때문이다. 7월 12일경부터 약 일주일간 북한 인터넷 사용이 부분 차단되고 북한발 해킹 시도가 급감했다는 관측은 부수 시그널로 볼 여지가 있다.

2. 카메라 펌웨어 속의 관리자 열쇠 — 한화비전 GitHub 토큰 노출

CTI-2026-0728-HANWHA · TLP:GREEN

연구자가 한화비전 네트워크 카메라 펌웨어를 분석해, 웹 관리 UI 빌드 결과물 약 30개 파일에서 동일한 GitHub 개인 액세스 토큰을 발견했다. 이 토큰은 한화 GitHub 조직 내 수백 개 저장소에 대한 admin 권한을 갖고 있었다. 원인은 Vite 빌드 설정에서 환경 변수가 process.env 전체로 지정돼, CI 잡의 전체 환경변수가 클라이언트 번들에 그대로 기록된 것이다.

코멘트: 이번 호 섹션 1과 정확히 같은 주제다. 펌웨어는 2중 암호화(모델명 기반 패스프레이즈 + 바이너리 내 XOR 난독화 AES 키)로 보호돼 있었지만, 연구자는 Ghidra와 Claude Code에 바이너리 분석을 맡기고 저녁을 먹으러 갔다. 돌아왔을 때 복호화 로직과 완전한 루트 파일시스템이 준비돼 있었다.

난독화의 경제학이 바뀌었다. 난독화는 원래 공격자를 막는 장치가 아니라 지루하게 만들어 포기시키는 장치였다. 이제 LLM이 그 지루함을 대신 견뎌준다.

한화는 신고 접수 후 12시간 내 토큰을 폐기했고, 국방부 할당 IP 관련 추측에도 근거를 담아 회신해 연구자가 원문을 정정했다. 대응 자체는 국내 벤더 벤치마크로 삼을 만하다. 다만 근본 원인인 빌드 설정이 시정됐는지는 공개되지 않았다. 국내 임베디드·IoT 벤더가 지금 확인해야 할 것은 하나다. 시크릿 스캐닝이 소스 저장소만 보고 빌드 산출물은 안 보고 있지 않은가.

3. 게임하는 동안 도청 — ScarCruft, 탈북민 커뮤니티를 노렸다

월간중앙 기고 · 2026.07.23

ScarCruft가 연변 게임 플랫폼 sqgame을 장악해 탈북민을 추적했다는 ESET 보고에 대한 분석. hwp·p12 파일 표적화, 저녁 시간대 녹음 등의 패턴을 다뤘다.

코멘트: 게임 플랫폼이 침해 벡터로 쓰인 것은 우연이 아니다. 보안 예산이 가장 적은 곳에 가장 감시가 필요한 사람들이 모여 있다. 저녁 시간대에 집중된 녹음 스케줄은 표적이 "무엇을 하는가"가 아니라 "누구와 있는가"를 노렸다는 뜻이다. 커뮤니티 플랫폼을 운영하는 조직이라면 이용자 구성 자체가 위협 모델의 입력값이라는 점을 다시 확인해야 한다.

4. [단독] 외교부, 개인정보 유출 알고도 3개월간 신고 미뤘다

동행미디어 시대 · 2026.07.22

국립외교원 해킹으로 개인정보 유출을 4월에 인지하고도 개인정보보호위원회 신고가 7월 19일로 미뤄진 사실에 대한 단독 보도와 논평.

코멘트: 침해 자체보다 신고 지연이 더 중대한 사안이다. 앞선 국립외교원 해킹 분석에서 짚었듯, 침입은 2025년 4~5월에 시작돼 2026년 2월까지 약 10개월간 이어졌고, 외교부는 스스로 발견하지 못했다. 여기에 3개월의 신고 지연이 더해지면, 탐지 실패와 통지 실패가 중첩된 구조다. 위 한화비전 사례의 12시간 대응과 나란히 놓고 보면 대비가 선명하다. 민간이 12시간에 하는 일을 공공이 3개월에 하고 있다.

마지막 이야기 — 량원펑의 AI 전략: 절제가 가장 급진적인 선택

량원펑의 AI 전략: 4시간·52개 발언으로 읽는 DeepSeek의 AGI 여정 (2026.07.23)

2026년 5월 중순, DeepSeek는 텐센트 회의로 온라인 투자자 회의를 열었다. 기관당 2명만 허용된 4시간짜리 자리였다. 량원펑은 능란한 연설가가 아니었고 말속도도 빠르지 않았다. 그런데 그 담백함이 참석자들에게 오래 남았다. 그날 정리된 52개 발언에서 가장 많이 나온 단어는 모델·비용·AGI·시간·오픈소스였다.

요약: 다섯 개의 흐름

1) 뿌리 — 퀀트에서 AGI로. 그의 논리는 단절이 아니라 연장이다. 기술적 량화(과거 가격·거래량) → 기본면 량화(재무·경제 정보) → 전 시장 AI 이해(세계의 저변 규칙) → AGI. 량화 투자의 궁극 목표가 "자산 가격에 영향을 주는 모든 정보를 기계가 이해하게 하는 것"이라면, 그것은 본질적으로 기계가 세계를 이해하게 하는 것과 같다. 환팡이 DeepSeek를 세운 것은 전업이 아니라 이 논리의 다음 걸음이었다.

2) 로드맵 — CoT → Agent → 지속적 학습 → 특이점 → 체화. 지금 AI에 부족한 것은 취향이나 직관이 아니라 지속적으로 학습하는 능력이다. 인간은 계속 배우지만 AI는 같은 작업마다 모든 컨텍스트를 다시 쥐여줘야 한다. 그게 AI가 아직 직원을 대체하지 못하는 이유다. 지속적 학습이 가능해지면 AI가 AI 연구를 가속하고, 그다음이 체화된 지능이다.

3) 절제(less is more)는 미덕이 아니라 전략. 3D·비디오 생성·월드 모델은 하지 않는다. 슈퍼 앱은 만들지 않는다. 멀티모달도 "하나의 구성 요소일 뿐 메인 라인이 아니다". 할루시네이션조차 내부적으로는 '제품의 문제'로 분류한다.

"제 최우선 과제는 더 큰 파이를 가져가는 것이 아니라, 우리가 성공할 '확률' 자체를 높이는 것입니다." "만약 당신의 비전이 '더 많이 독식하는 것'이라면, 당신은 이미 진 겁니다."

4) 오픈소스와 저비용의 경제학. 저비용은 목표가 아니라 결과다. 비용이 낮을수록 더 큰 모델을 학습시킬 수 있기 때문이다. 대기업은 자원을 더 부어 해결하지만, 자원이 한정된 쪽은 효율이 곧 규모의 조건이 된다. "제품은 AGI로 가는 과정에서 생기는 부산물일 뿐이에요."

5) 자본 — 돈은 받되 방향은 바꾸지 않는다. 창립 초기 그는 외부 조달 불가, 지분 희석 불가, 누구의 상업화 일정에도 얽매이지 않음이라는 3불(不)을 선언했고 3년간 텐센트·알리바바의 제안을 직접 거절했다. 2026년 4~5월 미중 경쟁 격화와 GPU 수출 규제로 전환했지만 원칙은 지켰다.

"돈은 필요하다. 하지만 돈 때문에 방향을 바꾸지는 않는다(我们要钱，但不会为了钱改变方向)."

그는 약 200억 위안을 자비로 넣어 지분 약 40%를 확보했다. 목적은 수익이 아니라 경영권 보호였다. 경영권이 확보돼야 오픈소스 전략이 쉽게 바뀌지 않기 때문이다. 텐센트·징둥 등은 거액을 넣고도 의결권 없음, 5년 내 회수 불가 조건을 받아들였다.

세 회사, 같은 돈, 다른 방향

항목 DeepSeek Anthropic OpenAI
노선 오픈소스·저가·경(輕)자본 폐쇄·고평가·중(重)자본 규모·전환·수익
조달 성격 AGI를 위한 '시간' 구매 안전·인프라 확보 상업화 가속
자본과의 관계 창업자가 방향을 쥠 빅테크·GPU 계약에 연동 대형 조달·거버넌스 재편

핵심은 규모가 아니라 방향이다. DeepSeek의 돈은 자본의 출구를 만드는 데 쓰이지 않는다. 오픈소스와 저가를 유지하면서 팀 안정을 지키고, 그 위에서 AGI 로드맵을 밟는 데 쓰인다.

왜 이 이야기를 창간호 마지막에 두었나?

이번 호의 세 섹션은 전부 같은 질문의 변주였다.

  • 섹션 1: 오픈웨이트는 누가 AI의 이익을 가져가는지에 관한 싸움이다.
  • 섹션 2: 시장은 지금 자본지출을 많이 한 쪽이 아니라 적게 한 쪽에 프리미엄을 주고 있다.
  • 섹션 3: 방어자는 12시간에 대응하고, 공격자는 4.5일에 17,600번 시도한다.

세 이야기를 관통하는 것은 규모가 아니라 방향이라는 명제다. 량원펑이 4시간 동안 한 말도 결국 그것이다. 더 크게 하는 것이 아니라 무엇을 하지 않을지를 정하는 것. 자본이 폭주하는 국면일수록 이 감각이 알파의 원천이 된다.

그리고 필자가 계속 써 온 문장으로 돌아온다.

LLM은 계산을 위한 엑셀이지 오라클이 아니다.

엑셀은 당신이 넣은 수식을 계산할 뿐, 그 수식이 회사를 망하게 하는지 묻지 않는다. 오픈웨이트든 폐쇄형이든, 벤치마크 1위든 아니든 마찬가지다. 판단은 여전히 당신 몫이다. 이 뉴스레터가 하려는 일은 정답을 주는 것이 아니라, 판단에 필요한 재료를 매주 정리해 보내는 것이다.

주요 출처

주제 출처
허깅페이스 침해 포렌식 Hugging Face, "Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion" (2026-07-27)
Modal Labs 2차 피해 Reuters · Bloomberg · Axios (2026-07-28~29)
Kimi K3 가중치 공개 Moonshot AI 공식 허깅페이스 저장소 및 기술 리포트 (2026-07-27)
미국 오픈웨이트 규제 논쟁 WSJ, 빅테크·VC 25곳 공동 성명, Bloomberg (젠슨 황 발언, 2026-07-28)
애플·엔비디아 시총 CNBC (2026-07-27), Forbes (2026-07-28)
마이클 버리 포지션 Burry Substack, Bloomberg (2026-07-17), TheStreet
반도체 섹터 데이터 골드만삭스·모건스탠리 리서치 (본문 링크 칼럼의 참고문헌 참조)

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김호광 (Dennis Kim) — 前 싸이월드 대표 · Betalabs Inc. CEO · Microsoft Azure MVP (2015–2023, 9년 연속) · ORCID 0009-0002-0962-2175 사이버 위협 인텔리전스(CTI) · AI 기반 퀀트 투자 · Web3의 교차점에서 연구하고 투자합니다.

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