클로드 중계 서비스 사업: 차단이 엄격해질수록 그레이 마켓은 더욱 완전해진다
저자: Zilan Qian
번역·편집: TechFlow
TechFlow 서두: 백악관은 중국 실험실이 “수만 개의 대리 계정”을 이용해 미국의 첨단 AI 모델을 탈취하고 있다고 주장했으나, 이는 사실을 오독한 것이다. 이는 소수 실험실의 정밀한 작전이 아니라, GitHub, 타오바오, 트위터, 텔레그램에서 공개적으로 운영되는 회색 시장이다. 중국 내 교수, 프로그래머, 애호가를 막론하고 첨단 AI 도구를 사용하려는 누구나 API 중계 서버(‘중계국’)를 이용하며, 가격은 공식 가격의 10% 수준에 불과하다. 이는 미국의 AI 보안 프레임워크가 가진 사각지대를 드러낸다. 즉, 봉쇄 조치의 매 단계가 그에 상응하는 우회 인프라를 낳고 있으며, 진정한 위험은 지정학적 갈등이 아니라, 이 공급망이 사회적 약자인 다수 일반 시민을 범죄 시장으로 끌어들이는 방식에 있다.
2026년 4월 23일, 백악관은 중국 실체가 미국의 선도적 AI 모델을 대상으로 “산업 규모 수준의 증류 공격(distillation attack)”을 전개하고 있으며, 이를 위해 “수만 개의 대리 계정”을 동원해 탐지를 피하고 있다고 경고하는 각서를 발표했다. 2026년 2월, Anthropic 역시 중국 실험실이 “단일 대리 네트워크를 통해 2만 개 이상의 사기 계정을 관리하며” 협업형 증류 공격을 수행하고 있다고 보고했다. 두 문서 모두 ‘대리’—즉, 모델 사용자와 제공자 사이의 중개자—를 중국 내 소수 선도 실험실이 의도적으로 설계한, 미국의 첨단 AI 모델을 체계적으로 추출하기 위한 수단으로 간주한다.
중국 실험실이 ‘추격’을 위해 증류 기법을 활용하든 하지 않든, 두 문서는 이들이 묘사한 대리 경제를 오독하고 있다. 소수 실험실 아래에는 훨씬 더 거대한 시장이 존재한다. 이 시장은 GitHub, 타오바오, 트위터, 텔레그램 등에서 공개적으로 운영되어 왔다. 이는 API 대리 서비스(통상 ‘중계국’이라 불림)를 중심으로 한 회색 경제로, 중국 개발자들이 Anthropic 모델을 공식 가격의 10% 수준으로 이용할 수 있게 한다. 참여자는 소수의 숙련된 AI 연구자에 국한되지 않으며, 동기도 선도 모델 개발을 통한 ‘추격’보다 훨씬 광범위하다. 대학 교수 및 학생, IT 종사자, 개인 개발자, 애호가 등 첨단 AI 모델이나 도구를 사용하고자 하는 모든 사람이 API 중계국을 이용한다. 이들이 생성하는 로그는 이미 하나의 상품이 되어, 모델 훈련부터 표적형 사기까지 다양한 목적으로 거래되고 있다.
한편, 미국의 선도 AI 기업들이 강화하는 모든 제어 계층—지리적 차단, 휴대폰 인증, 신용카드 요건, 그리고 현재 실시간 생체인식 KYC 검사까지—은 이에 상응하는 우회 인프라를 낳고 있다. 이러한 새로운 문자메시지 팜(text message farm) 및 생체인식 수집 운영은 지정학적 영역을 넘어서, 선도 AI 보안 프레임워크의 설계 방식까지 영향을 미친다.
필자가 2025년 ChinaTalk에 기고한 중국 내 금지된 미국 모델 접근 문제에 관한 글을 바탕으로, 이번 업데이트는 특히 ‘중계국 경제’에 초점을 맞춘다. 즉, 이 경제가 어떻게 구축되고, 어떻게 수익화되며, AI 거버넌스 도구로서의 접근 차단 및 계정 감시가 지닌 어떤 한계를 드러내는지를 분석한다. 그러나 2025년의 회색 시장과 달리, 2026년 이야기는 중국 사용자와 미국 AI 모델 제공자 사이의 경계에서 멈추지 않는다. 중계국 경제는 미국-중국 경쟁을 넘어서는 위협—악의적 행위자의 남용부터 제공자 추적 가능성의 약화까지—을 방지하려는 AI 보안 프레임워크의 사각지대를 폭로한다. 동시에 이는 공급망 내 일반 시민—특히 사회적 약자인 다수—을 착취하는 범죄 시장을 부양한다.
중계국의 작동 원리를 설명하기 위해, 중국 개발자들 사이에서 가장 인기 있는 모델을 제공하면서도 지리적 차단 메커니즘이 가장 엄격한 Anthropic을 예로 들어보자.
그림: 중국 인터넷에서 유행하는 밈(meme): “당신은 클로드(Claude)보다 똑똑하다고 생각합니까?”
지리적 차단 및 신원 인증(KYC)
Anthropic의 지원 국가 지도에서 중국은 명백히 누락되어 있고, 중국 인터넷에서도 기술적으로는 Anthropic이 보이지 않는다. 그러나 실제로는 Anthropic의 차단 조치든 중국의 방화장벽이든 중국 사용자의 클로드 및 클로드 코드(Claude Code) 접근을 막지 못한다. 2025년 이래, 플랫폼 및 정부 검열이 있음에도 불구하고 클로드 모델은 타오바오 등 전자상거래 앱에서 번성해 왔다. 인구가 뉴욕시보다 적은 싱가포르는 2026년 4월 기준 클로드의 세계 최고 1인당 사용량을 기록하며 “놀랍게도” 1위를 차지했다.
그림: 중국 개발자들이 싱가포르가 클로드 토큰 소비량 세계 1위라는 보도를 농담 삼아 트위터에서 논평함. 이는 중국인이 클로드 사용을 위해 트래픽을 싱가포르로 라우팅한다는 것을 암시한다. “우리는 가끔씩 자신을 싱가포르인이라고 느낀다.” “나는 매일 스스로 국적을 배정한다.” “혹시 우리가 모두 싱가포르 노드를 쓰기 때문인가?” “많은 기업이 싱가포르 노드를 사용하고 있는 것 같다.”
정부는 현재 중국 개발자의 미국 첨단 모델 접근을 특별히 적극적으로 제한하지 않고 있다. 반면 Anthropic은 중국 본토 사용자를 차단하기 위해 다층적 메커니즘을 채택하고 있으며, 기본 단계에서는 휴대폰 번호, 해외 신용카드, 일치하는 청구 주소가 계정 등록에 필수적이다. 2025년 9월 5일, Anthropic은 중국 등 지원되지 않는 지역에 본사를 둔 기업이 직접 또는 간접적으로 50% 이상 지분을 보유하는 모든 실체에 대해 접근을 금지하는 규정을 추가했다. 이는 이전까지 중국계 외국 기업이 자회사를 통해 API 접근 권한을 유지할 수 있도록 허용했던 빈틈을 막는 조치였다.
최신 조치는 2026년 4월에 시행되었다. Anthropic은 특정 사용자에게 정부 발행 사진 신분증과 실시간 셀카를 통한 신원 확인을 요구하기 시작했으며, 이는 클로드를 주요 소비자용 AI 플랫폼 중 최초로 이 수준의 신원 검사를 도입한 사례가 되었다. 이 도입은 특정 용례 또는 플랫폼 무결성 지표에 의해 선택적으로 트리거된다. VPN 또는 기타 중개 수단을 통해 클로드에 접속하는 중국 사용자의 경우, 새 KYC 정책은 이론적으로 클로드 접근을 더욱 어렵게 만들어야 한다—중국 사용자가 휴대폰 번호와 주소를 위조할 수는 있지만, 실시간 셀카와 실제 정부 문서를 정확히 일치시키는 것은 이론적으로 매우 어렵기 때문이다.
그러나 현실은 다르다. 중국인은 클로드 및 관련 도구에 접근할 뿐 아니라, 대부분의 경우 공식 가격의 10% 수준으로 토큰을 구매할 수 있다. 비결은 바로 ‘중계국’에 있다.
‘중계국’이란 무엇인가?
중계국은 중국 개발자 생태계가 API 대리 서비스를 부르는 이름이다—즉, 개발자와 Anthropic 인프라 사이에 위치한 해외 서버이다. 이 서버는 API 요청을 수신한 후, 요청이 중계국의 위치에서 발생한 것처럼 위장하여 전달하고, 응답을 다시 사용자에게 전송한다. 사용자는 소프트웨어를 Anthropic 서버가 아닌 중계국 서버로 리디렉션하고, 위챗 또는 알리페이를 통해 위안화로 결제한다. 이는 직접 접근에 필요한 VPN 및 해외 신용카드를 우회한다. 유명 중계국은 커뮤니티 저장소에 등록되어 실시간 가격 및 가동 시간에 따라 순위가 매겨진다. 이들 아래에는 더 장기적인 소규모 및 개인 프로젝트가 계속해서 등장하고 사라진다.
기능적으로는 OpenRouter 같은 합법적 서방 API 집약기와 유사해 보이지만, 중계국은 완전히 다른 합법성 및 신뢰성 차원에서 작동한다. 합법적 집약기는 개발자 워크플로를 단순화하기 위해 투명한 기업 계약에 근거해 표준 요율을 부과한다. 반면 중계국은 명백히 우회를 위해 설계되었으며, 책임 없는 중개자를 통해 데이터를 라우팅한다.
VPN 서비스 제공이나 타오바오에서 클로드 판매와 마찬가지로, 중국 내에서 중계국 운영은 기술적으로 허용되지 않는다. 중국의 AI 서비스 등록 규정에 따르면, 사전 등록 및 안전성 평가 없이 제공되는 AI 서비스는 불법이다. 그러나 일부 소규모 기업이 AI 등록을 건너뛰고 처벌을 받지 않는 것처럼, 대부분의 중계국도 마찬가지이다. 다만 사업 규모가 커질수록 운영은 점차 위험해진다.
중계국의 공급망
중계국은 단일 실체가 아니다. 이는 계층화된 공급망의 중간에 위치하며, 대부분 참가자들은 서로 직접 상호작용하지 않는다.
상류는 자원 제공자들이다: Anthropic 계정을 대량 등록하거나 확보하는 계정 상인; 등록 검사를 통과하기 위해 필요한 해외 휴대폰 번호를 제공하는 문자 인증 플랫폼; 그리고 더 기술적인 측면에서는 Anthropic 클라이언트 코드를 분석해 인증 편법을 찾거나 탐지 로직 변경 시점을 파악하는 역공학 전문가. 카드 상인 및 대리 네트워크의 결제 인프라도 중국 내에서 해외 청구를 가능하게 한다.
상류는 더 복잡한 KYC 메커니즘—AI 기반이든 인간 기반이든—에도 대응한다. AI 서비스는 주요 플랫폼의 신원 인증을 우회할 수 있는 고도로 사실적인 위조 신분증을 생성할 수 있음을 이미 입증했으며, 딥페이크 도구는 이제 범죄자가 원격 생체인식 인증을 성공적으로 통과할 수 있는 디지털 복제본을 만들 수 있게 했다. 방어자가 AI가 인간을 모방하는 것을 성공적으로 탐지하더라도, 진짜 사람을 찾는 더 노동 집약적인 방법이 존재한다. 대리인은 아프리카나 라틴 아메리카의 저소득 국가를 방문해 현장 인증을 완료할 의사가 있는 실제 개인을 모집한다. 월드코인(Worldcoin) 블랙마켓은 캄보디아 및 케냐의 KYC 상인으로부터 채집된 홍채 스캔이 30달러 미만에 거래되는 기록된 사례를 제공한다.
그림: 트위터 계정이 KYC 인증 서비스를 홍보함.
중간은 중계국 자체이다: 사용자 요청을 수신해 마치 합법적 계정에서 온 것처럼 Anthropic에 전달하는 소프트웨어 인터페이스; 결제 연동(대개 알리페이 또는 위챗); 그리고 계정이 차단되기 전까지 계정을 순환 사용하고, 풀 내 부하를 균형 있게 분배하며, Anthropic의 남용 탐지 업데이트에 지속적으로 적응하는 평범한 운영 계층.
하류는 고객이다: 코덱스(Codex) 또는 클로드 코드를 사용하는 개인 개발자; 내부 워크플로를 중계국을 통해 라우팅하는 기업; 자신의 제품에 API를 내장하는 애플리케이션 개발자; 그리고 지난해 필자가 기록한 바에 따르면, 액세스 권한을 도매 구매해 타오바오에서 개인 고객을 대상으로 재패키징하는 2차 재판매업자들.
전체 체인을 운영하는 사람은 거의 없다. 대부분의 참가자는 1~2개 단계를 소유하고 이를 효과적으로 수익화함으로써, 탄력적인 모듈식 시스템을 형성한다. AI 모델 제공업체는 개별 운영자를 일시 정지시킬 수 있으나, 상류의 계정 풀과 하류의 고객군은 그대로 유지된다. 클로드에 접근하려는 개발자와 신원을 제공해 줄 수 있는 블랙마켓—이 둘 모두 지속적인 특성—이 존재하는 한, 대체 운영자는 급속히 등장할 것이다.
그림: 개발자 위챗 그룹에서 유통된 스크린샷으로, Anthropic KYC 프로세스 우회 공급망을 농담 삼아 다룬 내용; 원본은 중국어(상단), 하단은 저자의 번역.
일물삼용: 토큰을 어떻게 저렴하게 만들까?
그러나 가장 이상한 일은 중국에서 클로드 또는 클로드 코드에 접근하는 방법이 아니라, 어처구니없을 정도로 저렴한 가격—대개 1달러 토큰당 1위안(공식 가격 대비 70~90% 할인)—으로 접근하는 방법이다. 공개 토론에 따르면, 중계국은 이를 가능하게 하는 최소 세 가지 방식을 갖추고 있으며, 이는 일반적으로 “일물삼용”이라 불린다.
첫 번째 ‘용’: 접근 프리미엄. 이는 상류 자원 제공자들이 최소 다섯 가지 비교적 ‘무해한’ 전략을 중첩해 대리 서비스를 구축할 수 있기 때문에 가능하다.
Anthropic의 5달러 무료 한도를 얻기 위한 API 계정 대량 등록
타인 계정의 미사용 할당량 재판매
“API맥싱(APImaxxing)”: 200달러의 Max 요금제를 여러 사용자 간에 시간당 토큰 할당량을 나누어 사용함으로써, Anthropic의 고정 구독 요금과 동일 가치의 토큰 기반 과금보다 훨씬 높은 비용 효율을 창출
그 외에도 더 어두운 상류 입력이 있다: 도난 또는 사기 신용카드로 구매한 계정으로, 운영자 입장에서는 실제 비용이 제로이며 대리 풀에 진입할 수 있다. 위 네 가지 ‘무해한’ 전략과 비교해 이 부분이 차지하는 비중은 검증하기 어렵지만, 두 시장은 일부 인프라 및 인력을 공유할 가능성이 있다.
두 번째 ‘용’: 모델 교체 및 토큰 허위 보고. 사용자의 입력과 모델 출력이 중계국을 통해 중개되기 때문에, 사용자는 자신의 요청이 실제로 어느 모델로 라우팅되는지 검증할 수 없다. 사용자가 Opus 4.7을 선택했더라도, 중계국은 몰래 Sonnet, Haiku로, 최악의 경우 GLM 또는 Qwen으로 라우팅하고, 출력을 사기적으로 재라벨링할 수 있다. 최근 독일 CISPA 헬름홀츠 정보보안센터의 논문(필자의 지난해 회색 시장 관련 글을 인용)에 따르면, 연구진은 17개 API 중계국을 감사한 결과 광범위한 모델 교체를 발견했다. API 중계국을 통해 “Gemini-2.5”에 접근한 경우, 의학 벤치마크에서 성능이 37.00%에 불과했으며, 공식 API의 83.82%와 비교해 크게 저하되었다. 사용자 측에서는 복잡한 작업에서 출력이 이상하게 느껴질 때(흔히 ‘지능 저하’라 불림)에야 문제가 드러나지만, 이를 간결하게 입증할 방법은 없다. 다수의 공개 기록은 특정 API 중계국이 모델 성능을 심각하게 저하시키는 것에 대한 우려를 강조한다. 이러한 중계국은 고급 선도 모델을 열등한 계층으로 대체해 서비스를 ‘희석’한다고 의심받는다.
모델 교체 외에도, 토큰 과잉 소비는 각 토큰 가격을 더 저렴하게 만들지만, 총 비용 상승이라는 대가를 치른다. 일부는 구조적인데, 계정을 자주 교체하는 중계국이 캐시 연속성을 부작용으로 파괴함으로써, 본래 거의 무료였던 컨텍스트에 대해 전액 토큰을 소비하도록 강제하기 때문이다. 일부는 의도적인 것으로, 중계국 제공업체가 더 많은 사용량을 착취하려는 시도일 수 있다. 외부에서는 이 둘을 구분하기 어렵다.
세 번째 ‘용’: 로그 자체가 상품이다. 이는 데이터 프라이버시 및 증류와 겹치는 부분으로, 아마도 가장 중요한 부분일 것이다. 중계국을 통한 모든 요청—완전한 프롬프트, 완전한 응답, 도구 호출, 반복 과정—은 중계국 운영자의 서버에 저장된다. AI 코딩 중계국의 경우, 이러한 로그는 긴 추론 체인, 실제 엔지니어링 결정, 저장소 컨텍스트, 인간 검증을 거친 정확한 출력을 포함한다. 이는 사후 훈련(post-training)을 위한 이상적인 데이터셋이 된다: 실제 엔지니어링 작업을 위한 감독 미세 조정(supervised fine-tuning), 그리고 완전한 추론 궤적을 포착한 상태에서 클로드의 추론 패턴을 더 작은 모델로 증류하는 데 사용될 수 있다. 중국 개발자 커뮤니티는 이것이 최소한 일부 경우에 실제로 진행되고 있다고 주장하지만, 중계국 운영자가 이러한 로그를 체계적으로 수집·판매하는지, 또 누구에게 판매하는지는 여전히 입증되지 않았다. 그러나 하류 증류 데이터는 개방 네트워크에 실제로 존재한다. HuggingFace에는 출처가 불분명한 클로드 Opus 4.6 추론 출력 데이터셋이 여러 개 유통되고 있다. 이론적으로는 유사한 증류 데이터셋을 정제해 중국 내 다른 모델 개발자들에게 판매할 수 있다.
앞의 두 ‘용’은 Anthropic의 공식 가격보다 저렴한 토큰을 제공하지만, 가격을 원가의 10%, 심지어 5% 수준으로까지 끌어내려야 한다면 반드시 세 번째 ‘용’이 필요하다. 중국 속담에 “세상에 공짜 점심은 없다”고 했듯이, 몇몇 중국 개발자들은 프리미엄 비즈니스가 단지 고객 유치 수단일 뿐이며, 진정한 수익원은 로그 수확이라고 밝혔다. 사용자는 유료 고객이자 무보수 데이터 생산자이며, 자신의 프라이버시 데이터를 중계국 운영자에게 제공해 저렴한 가격을 얻는다. 또한 일부는 중계국이 유출한 사용자 데이터가 마케팅, 사기, 심지어 협박에 악용될 수 있다고 경고한다. 프라이버시 위험을 피하기 위해 일부 중국 개발자는 자체 클로드 코드 API 중계국을 구축하고, 운영 가이드를 오픈소스로 공개하기도 했다.
실명 인증으로 알 수 없는 것들
AI 사용은 챗봇에서 도구 사용으로 점차 전환되고 있다. 에이전트(agent) 및 토큰 경제의 부상과 함께, 미국 모델 사용 문제는 단순한 접근 여부를 넘어, 비용 효율성으로 확장된다. 이는 중국의 AI 생태계—선도 실험실, 대학 연구팀, 독립 개발자, 애호가를 막론하고—전반에 걸쳐 자금 부족이 만연하기 때문이다. 동시에, 중계국을 통해 생성된 사용자 데이터는 분명히 하류 시장으로 유입되어 모델 훈련, 데이터 거래, 사기 등에 활용되고 있다. 증류 역시 이 경제 체계의 일부라면, 문제는 미국 정부나 AI 기업이 예상한 소수 선도 참여자를 훨씬 넘어서게 된다.
역사는 차단 조치가 결의를 가진 사용자를 막지 못한다는 것을 알려준다. 차단은 접근 비용을 높이고, 이는 비용을 낮출 수 있는 능력을 갖춘 자에게 수익성 있는 시장을 창출한다. 방화장벽은 중국에서 VPN 서비스를 번성하는 가정 수공업으로 만들었다. KYC 요건은 국내 신분증 재판매업자부터 동남아시아 및 아프리카의 생체인식 수집 운영에 이르기까지 신원 위조 경제를 낳았다. 선도 AI 기업의 다층적 통제—지리적 차단, 휴대폰 인증, 신용카드 요건, 그리고 현재 실시간 생체인식 검사—도 동일한 효과를 낳는다.
그러나 이 이야기는 “Anthropic/미국 대 중국”이라는 틀을 넘어서는 것이다. 이는 지정학적 경계뿐 아니라 더 광범위한 맥락에서도 접근 통제에 대한 불편한 진실을 가리킨다. 지리적 차단을 당한 개발자가 통제를 우회하는 방식은, 테러리스트가 추적되지 않고 선도 AI 모델을 이용해 파괴적인 생물학 무기를 제조하는 방식과 구조적으로 동일하다. 접근 문제는 독자적인 지정학적 고려사항이자 공통의 보안 우려사항이다.
현재 AI 보안 연구는 시스템 수준의 접근 통제—특히 공개 가능한 폐쇄형 가중치 모델에 대한 탐지, 감시, 계정 차단—를 중요한 보호 조치로 간주한다. 감시 측면에서는 개발자가 실시간 유해 입력 및 출력 표시를 포함한 추론 인프라를 통제한다. 탐지(예: KYC 요건)는 제공업체가 행동을 식별 가능한 참여자에게 귀속시킬 수 있다고 가정하며, 계정 차단 역시 계정 차단이 접근 거부로 이어진다고 가정한다. 그러나 미국 모델 제공업체는 중계국을 통해 라우팅되는 중국 사용자의 추론을 통제할 수 없다—그것은 중계국 운영자가 통제한다. 유해 요청이 도착할 때, AI 모델 제공업체가 보는 것은 실제 사용자의 IP가 아니라 중계국의 IP이다. 계정이 차단되면, 상류 공급망은 수 시간 내에 새 중계국을 쉽게 구축할 수 있다.
더 복잡한 감시 도구의 경우 문제는 더욱 심각하다. Anthropic의 클리오(Clio) 시스템은 단일 대화 수준에서는 보이지 않지만 계정 및 대화 간 패턴을 식별함으로써 협업형 남용을 탐지하도록 부분적으로 설계되었다. 예를 들어, 유사한 프롬프트 구조를 사용해 검색 엔진 스팸 콘텐츠를 생성하는 자동화 계정 네트워크를 식별한 후 차단한다. 그러나 요청이 중계국을 통해 라우팅되기 때문에, 계정 차단은 근본적인 행위를 효과적으로 차단하지 못한다. 유해 쿼리를 여러 단계와 중계국 계정으로 분산시키는 의도적인 공격의 경우—각 요청은 단독으로 보면 무해하지만—계정 간 패턴은 협업 스팸 콘텐츠보다 훨씬 덜 명확하며, 후자의 신호는 본래 매우 두드러지기 때문이다.
마지막으로, 중계국은 전통적인 공방식—미국 AI 기업과 중국 사용자 사이, 혹은 AI 보안 조치와 악의적 행위자 사이—을 단순히 반영하지 않는다. 블랙마켓은 고유한 공급망과 착취 논리를 갖추고 있으며, 이로 인해 발생하는 피해는 초기 접근 문제를 훨씬 넘어서는 것이다. 오늘 Anthropic 시스템을 우회하기 위해 중계국 KYC 인증에 수확된 얼굴 정보는 내일 금융 계정 사기, 허위 고용 기록 작성, 딥페이크 생성 등에 재판매될 수 있으며, 이로 인한 법적·평판적 결과는 글로벌 사우스의 원래 주체가 떠안게 된다. 클로드 요청을 라우팅하는 인프라는 모델 교체, 유출된 프롬프트 데이터 기반의 표적형 사기 또는 협박을 통해 사용자를 속이는 데 사용될 수 있다. 중계국 풀을 유지하기 위한 계정 양성 운영—대량 문자 인증, 사기 등록, 계정 도용—은 더 광범위한 스팸 전화, 피싱 문자, 사기 대출 신청, 신용카드 사기 범죄 시장을 양육한다. 이러한 피해의 상당수는 AI나 지정학과 무관하다.
그러나 지금 이 회색 시장의 모든 부산물—테러리스트가 AI를 이용해 다음 대유행병을 합성하려는 잠재적 위험부터 현실적인 착취 및 범죄까지—은 이미 존재한다. 방화장벽이나 AI 지리적 차단이 첨단 기술 접근권을 국가 경계로 구분하려 해도, 회색 시장이 보여주는 바에 따르면, 피해는 분할 불가능하다.
감사의 말:
Zilan은 Alan Chan, Gabriel Wagner, Karuna Nandkumar, Kayla Blomquist의 유익한 피드백에 감사를 표한다.
저자는 초기 문헌 조사, 기술 개념 정리, 원고 편집을 위해 LLM을 사용했음을 인정하며, 실제로 중국 본토에서 VPN을 통해 싱가포르 노드를 거쳐 클로드에 접근하면서도 KYC 프로세스가 트리거되지 않는다는 사실에 깊이 감사한다.
자료는 비공식적 대화에서 얻었다.
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 개발자가 소프트웨어를 AI 모델에 직접 연결할 수 있게 해주는 통로이다—브라우저를 통한 상호작용이 아니라, Anthropic 서버에 프로그래밍 방식으로 요청을 보내고 응답을 수신하는 것이다.
구체적으로는 ANTHROPIC_BASE_URL 환경 변수를 중계국 주소로 대체하는 것이다.
자료는 비공식적 대화 및 문헌 조사에서 얻었다.
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