xAI, 오픈AI 상대로 영업비밀 소송 제기: 그록 코드·데이터센터 노하우 쟁점

로이터 보도에 따르면 xAI는 9월 25일(현지시간) 캘리포니아 북부 연방법원에 소장을 제출하며, 오픈AI가 전직 직원의 조직적 채용을 통해 핵심 기술과 사업 계획에 접근했다고 주장했다 소장에는 오픈AI가 챗봇 ‘그록’ 관련 소스코드와 데이터센터 운영 노하우 확보를 시도했고, 이 과정에서 비밀 유지 의무 위반을 유도했다는 내용이 포함됐다

영업비밀 쟁점과 소송의 법적 프레임

xAI가 제기한 이번 소송의 본질은 ‘영업비밀’ 보호에 있다. 소장에 따르면 오픈AI는 xAI의 핵심 기술과 사업 계획에 해당하는 비공개 정보를 확보하기 위해 전직 직원들을 조직적으로 유인했고, 그 과정에서 비밀 유지 의무를 의도적으로 약화시켰다는 주장이 골자다. 브리핑된 내용만으로도 미국 연방 영업비밀보호법(DTSA)과 캘리포니아 주법상 영업비밀 부정취득, 계약상 비밀유지의무 위반 유도, 부정경쟁 등의 쟁점이 교차한다.
xAI는 오픈AI가 취업 과정에서 전직 직원들에게 기존 의무를 경시하도록 압박하거나, 입사 직후 경쟁사 자료 접근을 요청하는 등 부적절한 관행을 보였다고 주장한다. 이는 채용 자체가 아니라 채용 목적과 이후 행위에 대한 문제 제기로, 법원은 채용 동기, 접근 권한 설정, 내부 커뮤니케이션, 온보딩 문서 등 다층적 정황 증거를 들여다볼 가능성이 높다.
구체적으로 소장에는 오픈AI가 xAI의 기술 로드맵, 모델 개발 전략, 비용 구조, 파트너십 계획과 같은 비공개 사업 정보에 접근하려 했다는 서술이 담겼다. 해당 정보들은 공개 자료만으로는 재현이 어려운 통합형 인사이트로 분류될 수 있어, 영업비밀로 인정될 여지가 있다. 반면 피고 측은 업계 일반 관행, 공개 연구, 오픈소스 축적지식, 직원의 일반적 직무 역량을 근거로 독자 개발을 주장할 수 있다.
법원이 중시하는 포인트는 일관된 보안 통제와 합리적 비밀 관리 노력이다. xAI가 접근권한 관리, 로그 기록, 내부 교육, 퇴직 절차 등 체계적 관리 조치를 입증하면, 영업비밀성 인정 가능성은 높아진다. 반대로 오픈AI가 독립 개발 문서, 타임라인, 커밋 히스토리, 외부 공개자료 의존도를 명확히 제시하면 책임 범위는 축소될 수 있다.
이번 사건은 인재 영입 경쟁이 격렬한 생성형 AI 업계에서 윤곽이 흐릿한 경계, 즉 ‘개인 역량’과 ‘전 직장 기밀’의 구분을 다시 시험대에 올렸다. 다수의 선행 판례가 시사하듯 채용은 합법이지만, 구체적 문서 반출, 접근 권한 남용, 비밀 유지 의무 회피 유도는 법적 리스크가 크다.
xAI는 손해배상 외에도 추가 사용 금지, 파생물 회수, 포렌식 조사 같은 금지명령을 청구할 수 있고, 법원은 증거보전과 신속심리 필요성을 검토할 전망이다.
이번 분쟁은 과거 양측의 갈등 연장선에서 읽히지만, 이번에는 실정법상 영업비밀과 계약 위반 쟁점이 전면에 부상했다는 점에서 산업계 파장이 더 직접적일 수 있다.
향후 초기 공판 전 절차에서 관건은 보안통제 증빙 수준과 ‘합리적 노력’의 범위, 그리고 채용·온보딩 과정의 세부 행위가 될 것이다.
법원은 또한 보도자료, 개발자 회의록, 내부 슬랙/이메일, 키카드·레포지토리 접근 로그 등 객관 자료를 중점 검토할 가능성이 높다.
갈등의 결말과 무관하게, 이번 사안은 생성형 AI 경쟁의 핵심이 모델 성능만이 아니라 ‘지식 자산의 보호 체계’임을 다시 한 번 환기한다.

그록 관련 기술과 인력 이동의 파장

소장에 따르면 오픈AI는 xAI의 챗봇 ‘그록(Grok)’ 관련 소스코드와 모델 운영 방식에 접근하려 했다는 의혹을 받는다. xAI는 이를 위해 오픈AI가 특정 전직 직원들을 표적 채용했고, 입사 전후 상황에서 그록 개발과 연계된 민감 정보를 취득하려 했다고 지적한다.
특히 xAI는 엔지니어 지미 프래이처, 이던 나이트, 휴 팜 등 일부 인력의 이동이 단순 이직을 넘어 조직적 정보 획득 시나리오의 일부였다고 주장한다. 원고의 논리는 코드 유사성, 커밋 메타데이터, 파일 접근 이력, 개발 타임라인의 비정상적 수렴 등을 통해 ‘우연 이상의 일치’를 입증하겠다는 방향으로 읽힌다.
반대로 피고 측은 공개 논문, 오픈소스 프레임워크, 상용 라이브러리, 업계 표준 기법을 활용한 합법적 재구현과 독립 개발을 강조할 가능성이 높다. 생성형 AI 모델 개발은 공통 아키텍처와 최적화 기법이 널리 공유되는 영역이어서, 단순한 구조적 유사성만으로 부정취득을 단정하기 어렵다.
결국 쟁점은 ‘특정성’과 ‘비공개성’이다. 그록에만 존재하는 비공개 알고리즘 튜닝, 데이터 커링·필터링 규칙, 프롬프트 엔지니어링 템플릿, 안전성 가드레일 파이프라인, 내부 성능 벤치마크 구성 등이 영업비밀로 인정될 수 있는지, 그리고 그 정보의 유입 경로가 어떻게 입증되는지가 핵심이다.
법원은 흔히 코드 일치도뿐 아니라 문서·채팅 기록, 인터뷰 노트, 온보딩 과제, 테스트 리포지토리 접근내역 같은 정황 증거를 종합 평가한다. 실제로 ‘개발 문화’와 ‘작업 습관’에서도 유사성이 관찰될 경우, 독립 개발 주장의 설득력이 약화될 수 있다.
또한 인력 이동 과정에서 전 직장에 남아있는 계정·토큰·VPN 권한이 비정상적으로 유지됐는지, 퇴직 직전 대량 다운로드나 외부 저장장치 사용 같은 지표가 존재하는지도 주요 확인 포인트다.
xAI는 금지명령을 통해 논란의 기능·모듈 사용 중단, 관련 자료 파기, 제3자 감사를 요구할 수 있으며, 이는 피고의 개발 로드맵과 출시 일정에 실질적 영향을 준다.
반면 피고가 조기 단계에서 신속한 포렌식 협조, 클린룸 재구현 문서, 외부 감사 보고서를 제시하면 분쟁의 범위를 좁힐 수 있다.
이번 소송은 고급 AI 인력 확보 경쟁이 기업 가치의 핵심 동력인 만큼, 이직의 자유와 기밀 유지의 경계 설정이 산업 전반의 채용 관행을 재정의할 가능성을 시사한다.
장기적으로는 모델 개발 과정의 문서화 표준과 내부 접근통제 정책이 더욱 정교해질 것으로 보이며, 그록을 둘러싼 기술 분쟁은 AI 스타트업의 거버넌스 성숙도를 가늠하는 리트머스가 될 전망이다.

데이터센터 운영 노하우의 가치와 증명 과제

xAI는 오픈AI가 데이터센터 운영 노하우에 접근하려 했다고 주장한다. 표면적으로 ‘인프라’는 일반 기술처럼 보이지만, 실제로는 GPU 클러스터 토폴로지, 네트워크 패브릭 설계, 분산 스케줄링, 체크포인팅·복구 전략, 메모리·통신 병목 해소 방식, 전력·냉각 최적화, 비용·벤더 계약 구조 등 복합적 비공개 지식의 집약체다.
이러한 운영 노하우는 단기간에 모사하기 어렵고, 대규모 모델 훈련·서빙의 효율과 안정성을 좌우한다. 따라서 동일한 하드웨어라도 운영 스택에 따라 단가와 리드타임이 크게 달라질 수 있으며, 이 부분이 바로 경쟁상 이점으로서의 ‘영업비밀’ 가치가 형성되는 지점이다.
법적 판단에서 관건은 두 가지다. 첫째, xAI가 해당 노하우를 비밀로 유지하기 위해 합리적 조치를 취했는지(접근권한 최소화, 세분화된 IAM, 로그·알림, 제3자 보안 감사, 퇴직자 오프보딩 절차 등). 둘째, 피고 측이 동일·유사한 설계를 보유하게 된 경위가 독립적 실험과 누적 학습의 결과인지, 아니면 전직 직원의 구체적 유출 행위에 기인했는지다.
법원은 기술 다이어그램, 내부 런북, 장애 대응 기록, 성능 튜닝 메모, 비용 리포트, 벤더 협상 이메일 같은 산출물을 면밀히 검토할 수 있다. 특히 ‘비용 구조’와 ‘벤더 전략’은 외부에서 역추정하기 어려운 정보로, 유출이 입증될 경우 손해액 산정에서 중요한 요소가 된다.
반대로 피고는 오픈소스 오케스트레이션 도구, 공개 베스트프랙티스, 학계·클라우드 사업자 화이트페이퍼 등을 근거로 유사성의 합리적 사유를 설명할 가능성이 높다. 또한 내부 파일지문, 설계 변경 이력, 클린룸 팀 구성 기록을 제시해 독립 개발의 신빙성을 높일 수 있다.
결과적으로 데이터센터 운영 노하우는 ‘형태 없는 자산’이라는 특성상, 문서화와 접근기록의 보존이 승패를 가를 확률이 크다.
xAI가 청구할 수 있는 구제수단으로는 노하우 사용 금지, 관련 시스템·스크립트 격리, 파생된 성능 최적화의 롤백, 제3자 포렌식 등이 거론된다. 이는 단지 법적 공방을 넘어 실제 운영 효율에 즉각적인 제약을 가할 수 있다.
이번 사건은 모델·데이터 못지않게 인프라 운영 역량이 AI 기업의 경쟁력 핵심임을 드러내며, 업계 전반의 보안 가이드라인과 공급망 거버넌스 재정비를 촉발할 가능성이 있다.
요컨대 데이터센터 노하우 쟁점은 ‘기술의 비밀성’과 ‘운영의 재현성’이 교차하는 지점에서 판단될 것이며, 그 결과는 향후 대규모 AI 인프라 구축 경쟁의 룰을 다시 쓰게 만들 수 있다.

결론

이번 소송의 핵심은 xAI가 주장하는 영업비밀의 범위와 관리 수준, 그리고 오픈AI의 채용·온보딩 과정에서 비밀 유지 의무가 침해됐는지 여부다. 그록 관련 코드·운영 방식, 데이터센터 노하우 등은 단순한 기술 요소를 넘어 기업 경쟁력의 심장부로, 법원의 판단은 업계 표준에 즉각적인 파장을 일으킬 가능성이 크다. 반면 오픈AI가 독립 개발과 합법적 정보 활용을 설득력 있게 입증한다면 분쟁의 폭은 좁혀질 수 있다.

다음 단계로는 초기 금지명령(TRO·예비금지) 신청 여부, 증거보전·포렌식 범위, 문서 개시 스케줄 등이 관전 포인트다. 업계와 기업 독자는 이번 사안을 계기로 전직·이직 관리 프로토콜, NDA·경업금지 조항 정비, 접근권한·로그·오프보딩 정책 강화, 클린룸 개발 문서화 표준 수립을 서둘러야 한다. 또한 공시·홍보 과정에서 기술·운영 디테일이 과도하게 노출되지 않도록 커뮤니케이션 가이드를 재점검하는 것이 바람직하다.