Anthropic AI 자기복제 실험 — TV 박스 15대로 모델 구동

Anthropic 프런티어 레드팀이 2026년 10월 12일 자기복제 AI 연구를 공개했어요

Android TV 박스 15대에 오픈 모델 하나를 분산해 배치했어요! 박스 한 대 값은 약 7만 7,000원(55달러)이에요

데이터센터 없이도 AI가 다른 기기로 스스로 복제될 수 있는지 평가한 실험이에요

자기복제 4단계 흐름도 — 출처: Anthropic

연구 개요

Anthropic 로고

작은 오픈 가중치 모델이 값싼 IoT 기기로 스스로 퍼질 수 있는지를 시험했어요 오픈 가중치 모델은 누구나 가중치를 내려받아 실행할 수 있도록 공개한 모델이에요

연구팀은 복제를 네 단계로 나눴어요

[네트워크 탐색] 감염시킬 기기를 찾는 단계

[침투와 페이로드 전달] 기기에 침입해 모델 파일을 전송하는 단계

[추론 설정] 그 기기에서 모델 추론을 실행할 서버를 구축하는 단계

[복제] 복제된 기기에서 다시 다른 기기로 복제를 시도하는 단계

연구가 집중한 곳은 세 번째 단계인 추론 설정이에요 앞의 두 단계는 해킹 기술이라 일부러 단순하게 처리했다고 밝혔어요

실험 수치

모델별 추론 설정 소요 시간 범위 막대 — 출처: Anthropic 자료 기반 자가 렌더

📺 TV 박스 15대 시연

Google의 Gemma4-26B-A4B를 TV 박스 15대에 나누어 배포했어요 한 대당 램은 4GB이고 상표가 없는 저가 제품이에요

여러 기기가 모델의 계층별 연산을 분담하는 파이프라인 병렬 방식이에요 속도는 초당 0.39토큰이었어요

🧰 추론 설정 성공률

9B 모델은 시험 대상 하드웨어 9종 중 8종에서 추론 서버를 구동했어요 대상에는 NVIDIA Jetson Nano, Orange Pi, Mac, RTX 4090이 들어 있어요

설정 한 번에 걸리는 시간은 Qwen3.5-9B가 28~51시간이에요 Gemma4-26B-A4B는 71~150시간으로 추산했어요

🔁 끝까지 복제한 모델

Android 15 에뮬레이터 8대로 구성된 환경에서 복제 전 과정을 시험했어요 끝까지 성공한 오픈 모델은 GLM-5.2 하나뿐이에요

5회 중 4회는 8대 전부, 나머지 1회에는 7대까지 복제됐어요 시험한 다른 오픈 모델은 매번 실패했어요

추론 설정을 스크립트로 처리해 주면 결과가 달라졌어요 3B 모델도 17대짜리 네트워크에서 절반 가까이 퍼졌어요

🧬 복제 세대별 추론 설정 성공률

부모 복제본이 다음 세대 복제본에 코드와 메모를 전달하게 하자 성공률이 올랐어요 Qwen3.5-9B의 추론 설정 성공률이 1세대 45%에서 이후 61~84%가 됐어요

더 강한 Claude Opus 4.8에게 조언을 받게 해도 성공률은 크게 오르지 않았어요

전제 조건과 남은 빈칸

기기 검색엔진에 잡힌 카메라 관리 화면, 식별 정보 가림 — 출처: Anthropic

기기 검색엔진에서는 인터넷에 노출된 카메라 관리 화면이 검색돼요 연구팀은 감염 대상을 찾는 첫 단계가 이미 어렵지 않다고 봤어요

다만 이번 침투 실험은 인증 없는 ADB 포트의 외부 접속을 허용한 상태에서 진행했어요 ADB(Android Debug Bridge)는 개발자가 Android 기기를 원격으로 다루는 통로예요

연구팀도 이 결과를 현실 성공률의 상한으로 읽어야 한다고 밝혔어요 실제 TV 박스를 감염시킨 실험은 없었어요!

단계	실험 조건	판정
기기 찾기	대상 8대를 미리 지정	[미검증]
침투	인증 없는 ADB 포트	[미검증]
추론 설정	하드웨어 9종 중 8종	검증
복제	GLM-5.2, 5회 중 4회	검증
실기기 감염	시험하지 않음	[미검증]

킴울프 봇넷으로 본 규모

Kimwolf 규모 추산 가로 막대 — 출처: Anthropic 자료 기반 자가 렌더

연구팀은 실제 봇넷 Kimwolf의 규모를 기준으로 계산했어요 Kimwolf는 저가 Android TV 박스와 셋톱박스를 주로 감염시킨 봇넷이에요

Android 로고

최대 200만 대 이상을 감염시킨 것으로 알려졌어요 복제본 하나가 기기 15대로 구성된다고 가정하면 약 13만 3,000개가 나와요

그래도 전부 합친 연산량은 H100 약 40대 수준이에요 연구팀은 연산량보다 중앙 서버가 없어 모든 복제본의 실행을 중단하기 어렵다는 점을 위험으로 꼽았어요

확산 속도가 느려 복제본 수가 두 배가 되는 데 며칠이 걸린다고 봤어요

📈 2026년 말이라는 시점

30B 이하 오픈 모델의 능력 지수(ECI)는 해마다 13.7점씩 올랐어요 이 추세면 2026년 말 작은 모델이 GLM-5.2 수준에 닿는다는 계산이에요

연구팀도 ECI는 복제 능력을 간접적으로 가늠하는 대략적인 지표라고 밝혔어요

국내 접점

KISA 로고

보안뉴스 보도에서 Kimwolf 감염 기기가 브라질, 인도, 미국 등에서 확인된 것으로 나왔어요 감염이 몰린 나라로 한국이 거론되지는 않았어요

같은 종류의 저가 TV 박스는 해외 직구 쇼핑몰에서 쉽게 살 수 있어요 X96Q 같은 모델명이 감염 기기로 보도된 적이 있어요

국내 KISA IoT 보안인증 기준에는 공통 비밀번호 금지 항목이 있어요 2026년 4월 기준 인증 제품은 249건이에요

인증은 의무가 아니라 업체가 신청하는 제도예요 같은 보도에서 홈캠 인증은 2건뿐이었어요!!

지금 할 수 있는 조치

🏠 사용자

사용자 조치 정리 카드 — 출처: 본문 요약 카드 자가 렌더

🔗 링크 첨부 - https://www.boho.or.kr

🏭 제조사와 통신사

연구팀은 감염 기기 한 대가 새로 감염시키는 수를 1 아래로 낮추는 게 목표라고 했어요 기기끼리 수 GB를 주고받으므로 통신사가 트래픽 흐름을 감시하면 탐지할 수 있다고 봤어요

통신사가 감염 가입자를 격리하고 알렸을 때 Mirai 감염 사례의 92%가 14일 안에 해소됐어요 알리지 않았을 때는 74%였어요

영국은 기본 비밀번호를 쓴 IoT 기기를 규정 위반으로 정했어요 연구팀은 기기 출고 시 기본 보안 설정을 강화하도록 제조사에 요구했어요

앞으로 주목할 점

작은 오픈 모델이 2026년 말 GLM-5.2 수준에 닿는지
연구팀이 비워 둔 침투 단계까지 넣은 후속 실험
IoT 보안인증 의무화 요구가 제도로 이어지는지