[특별대담] “AI 패권 경쟁, 중국의 추월은 이미 시작됐다”
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존 손힐(John Thornhill) <파이낸셜 타임스> 기술 칼럼니스트 겸 혁신 에디터와 차이웨이 천(Caiwei Chen) MIT 테크놀로지 리뷰 기자가 미국과 중국 사이에서 인공지능을 중심으로 벌어지는 기술 패권 경쟁에 대해 의견을 나눴다. 존 손힐: 해외에서 바라보면 중국이 21세기 인공지능 최강국으로 부상하는 것은 시간문제처럼 보인다. 서방에서는 자연스럽게 미국의 반도체 기술 우위, 최전선의 AI 연구 역량, 막대한 데이터센터 투자를 먼저 떠올린다. 전설적인 투자자 워런 버핏은 과거 “미국에 반대되는 베팅은 하지 말라
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존 손힐(John Thornhill) <파이낸셜 타임스> 기술 칼럼니스트 겸 혁신 에디터와 차이웨이 천(Caiwei Chen) MIT 테크놀로지 리뷰 기자가 미국과 중국 사이에서 인공지능을 중심으로 벌어지는 기술 패권 경쟁에 대해 의견을 나눴다. 존 손힐: 해외에서 바라보면 중국이 21세기 인공지능 최강국으로 부상하는 것은 시간문제처럼 보인다. 서방에서는 자연스럽게 미국의 반도체 기술 우위, 최전선의 AI 연구 역량, 막대한 데이터센터 투자를 먼저 떠올린다. 전설적인 투자자 워런 버핏은 과거 “미국에 반대되는 베팅은 하지 말라”고 경고하기도 했다. 지난 200년 넘는 시간 동안 미국만큼 인간의 잠재력을 폭발적으로 끌어올린 국가가 없었다는 점을 생각하면 고개를 끄덕이게 된다. 그러나 지금의 중국은 AI 경쟁에서 ‘기술적 살해(technological murder)’에 해당할 만큼 압도적인 승리를 거둘 수 있는 수단, 동기, 기회를 모두 갖추고 있다. AI 개발과 활용을 위해 사회 전체 역량을 총동원하는 능력까지 고려하면 중국을 과소평가하는 것 또한 무모한 일이 될 수 있다. 이를 명확히 보여주는 통계가 있다. AI 논문과 특허에서 중국은 이미 미국을 앞섰다. 스탠포드 대학교의 ‘AI 인덱스 보고서 2025(Artificial Intelligence Index Report 2025)’에 따르면 2023년 전 세계 AI 논문 인용 비율은 중국이 22.6%로 가장 높은 비중을 차지했으며, 유럽이 20.9%, 미국은 13%에 머물렀다. 같은 해 AI 특허의 69.7%가 중국에서 나왔다. 물론 가장 많이 인용된 상위 100편의 논문만 놓고 보면 2023년 미국이 50편, 중국이 34편으로 미국이 여전히 앞선다. 하지만 미국의 비중은 매년 줄어드는 추세다. AI 연구 인재 부문에서도 비슷한 흐름이 나타난다. 미국은 여전히 최상위 연구자 수에서 우위를 유지하고 있지만 격차는 빠르게 줄고 있다. 미국 경제자문위원회(US Council of Economic Advisers)에 따르면 2019년 세계 최고 수준 AI 연구자의 59%가 미국에서 활동했고, 중국은 11%에 불과했다. 그러나 2022년에는 미국 42%, 중국 28%로 격차가 크게 좁혀졌다. 서방을 빠르게 추월하는 중국 오픈 AI 모델 지역별 AI 모델 채택 비율(%) (2023년 11월~2025년 9월)출처: 에어스트리트캐피털/파이낸셜 타임스 최근 외국인 H-1B 비자 소지자에 대한 규제를 강화한 트럼프 정부의 조치는 미국에서 활동하던 중국 출신 AI 연구자들의 귀국을 더욱 부추길 수 있다. 이 흐름이 이어진다면 인재 비율은 중국 쪽으로 더 기울 가능성이 있다. 기술 성과만 보더라도 상황은 단순하지 않다. 2024년 미국의 연구기관들은 세계에서 가장 주목받은 AI 모델 40개를 내놓았다. 같은 기간 중국은 15개였다. 그러나 중국 연구자들은 적은 자원으로 효율을 극대화하는 방법을 빠르게 익혔다. 중국의 대표적 대형언어모델(LLM)인 딥시크 V3(DeepSeek-V3)와 알리바바의 큐웬 2.5-맥스(Qwen 2.5-Max)는 알고리즘 효율성 측면에서 미국의 최고 모델을 앞지르기도 했다. 중국이 앞으로 가장 강점을 드러낼 가능성이 큰 분야는 오픈소스 모델의 활용이다. 에어스트리트캐피털(Air Street Capital)의 최신 보고서에 따르면 AI 모델의 월간 다운로드 수에서 중국은 이미 미국을 넘어섰다. AI 기반 핀테크, 전자상거래, 물류 분야에서도 중국은 미국보다 앞서 있다
상세 분석
. 가장 흥미롭고 잠재력이 큰 AI 활용은 하드웨어 영역, 특히 드론과 산업용 로봇에서 나타날 가능성이 있다. 연구가 점점 물리적 장치를 통해 작동하는 ‘체화 AI(embodied AI)’로 이동하면서 첨단 제조에 강점을 가진 중국이 빛을 발할 수 있는 환경이 만들어지고 있다. 《브레이크넥(Breakneck)》의 저자이자 기술 분석가 댄 왕(Dan Wang)은 “중국은 제조 공정 관련 지식을 개발하는 데 강점을 가진 국가”라고 강조해 왔다. 그는 공학 중심 사고방식이 사회 영역에 적용될 때의 부정적 영향을 지적하면서도 “중국은 기술적으로 더 강해지고 경제적으로 더 역동적인 방향으로 발전하고 있다”고 설명했다. 그는 이어 “동시에 억압이 존재하는 것도 현실”이라며 “여러 측면에서 심화되고 있는 상황”이라고 덧붙였다. 손힐은 천에게 “의도적으로 설계된 중국의 사회 통제 시스템이 국가의 기술적 야망을 어느 정도까지 저해할 것이라고 보느냐”고 질문했다. 차이웨이 천: 미국이 최첨단 기술 연구와 인프라에서 여전히 뚜렷한 우위를 유지하고 있다는 점은 분명하다. 그러나 AI 분야에서 ‘승리’는 하나의 기준으로 정의되기 어렵다. 제프리 딩(Jeffrey Ding)은 저서 《기술과 강대국의 부상(Technology and the Rise of Great Powers)》에서 흥미로운 주장을 펼쳤다. AI처럼 범용적인 기술의 장기적 우위는 기술이 사회 전반에 얼마나 폭넓고 깊게 확산되느냐에 달려 있다는 것이다. 그리고 이 점에서 중국은 확실히 유리한 위치를 점하고 있다. 물론 ‘살해’라는 표현까지는 조금 과한 감이 있지만 말이다. 중국이 안고 있는 가장 큰 병목은 여전히 반도체이다. 수출 규제로 최고 성능 GPU 접근이 차단되면서 기업들은 비공식 시장을 활용해야 했고, 연구소들은 규제 대상인 엔비디아 칩을 재활용하거나 수리해 쓰는 상황까지 내몰렸다. 중국이 자체 반도체 개발을 가속화하고 있지만, 최고 수준의 성능 격차는 여전히 존재한다. 그러나 이런 제약은 오히려 중국 기업들을 새로운 전략으로 이끌었다. 연산 자원을 묶어 효율을 끌어올리고, 모델의 가중치를 공개하는 ‘오픈 웨이트 모델(open-weight model)’을 개발하는 방식이다. 예를 들어 딥시크 V3는 약 260만 GPU 시간을 사용해 훈련됐다. 규모만 보면 미국 모델에 비해 훨씬 적다. 그럼에도 알리바바의 큐웬 모델은 전 세계에서 가장 많이 다운로드되는 오픈 웨이트 모델 중 하나이다. 즈푸(Zhipu), 미니맥스(MiniMax) 같은 기업들도 멀티모달 모델이나 텍스트 기반 비디오 생성 모델에서 경쟁력을 확보하고 있다. 중국의 산업 정책은 연구 단계에서 실제 적용까지의 시간을 획기적으로 단축한다. 지방정부와 주요 기업들은 이미 행정, 물류, 금융 업무에 추론 모델을 도입하고 있다. 교육도 또 하나의 강점이다. 중국의 주요 대학들은 커리큘럼에 ‘AI 리터러시 프로그램(AI literacy program)’을 도입해 학생들이 노동 시장에 나가기 전에 관련 역량을 쌓도록 하고 있다. 교육부는 모든 학령 단계에 AI 교육을 통합하겠다는 계획도 발표했다.
정리
중국을 ‘공학 중심 국가’라고 표현하는 것이 꼭 정확한 정의는 아닐지 몰라도, 수십 년간의 인프라 구축 경험과 강한 상의하달식 시스템은 대규모 기술 도입을 빠르게 추진하는 데 매우 효과적으로 작동하고 있다. 그리고 대규모 도입은 곧 빠른 개선으로 이어진다. 또한 스탠포드 인간 중심 AI 연구소(HAI)의 ‘AI 인덱스 보고서 2025’에 따르면 중국 응답자들은 미국이나 영국보다 AI의 미래에 대해 훨씬 더 낙관적이었다. 팬데믹 이후 중국 경제가 20여 년 만에 처음으로 둔화한 상황에서도 AI를 새로운 성장 동력으로 보는 분위기가 확산되고 있다. 낙관은 강력한 추진력을 제공할 수 있지만, 이러한 기대가 경제 성장 둔화 속에서도 유지될 수 있을지는 아직 미지수이다. 물론 중국 사회에는 여전히 ‘통제’가 존재한다. 그러나 동시에 다른 형태의 야심도 부상하고 있다. 새로운 세대의 중국 AI 창업자들은 훨씬 더 세계 지향적이다. 실리콘밸리 해커톤(hackathon, 해킹 마라톤)과 두바이 투자 미팅 사이를 자유롭게 오가고, 영어와 글로벌 벤처 투자 문화에도 익숙하다. 이전 세대가 ‘중국 기업’라는 낙인을 감내해야 했던 과정을 지켜본 이들은 처음부터 조용히 국경을 넘나드는 기업을 설계하고 있다. 미국이 속도와 실험 정신에서 여전히 앞서 있을 수는 있다. 그러나 AI가 실제 일상 속에 스며드는 방식은 중국이 더 크게 좌우할지도 모른다. ‘속도’도 중요하지만, 속도가 곧 ‘우위’를 의미하는 것은 아니다. 존 손힐: “속도가 곧 우위는 아니다”라는 말에 전적으로 동의한다. ‘살해’라는 표현이 과했다는 점도 인정한다. 그리고 중국이 오픈 웨이트 모델에서 강점을 보이는 반면 미국은 독점형 모델을 선호한다는 사실 역시 맞다. 이 경쟁은 단순히 두 국가의 경제 모델 충돌이 아니라 기술을 활용하는 방식 자체가 다른 두 접근법의 경쟁이다. 오픈AI 최고경영자 샘 올트먼(Sam Altman)도 올해 초 “우리는 이 문제에서 역사의 잘못된 편에 서 있었고, 이제는 다른 오픈소스 전략을 찾아야 한다”고 인정했다. 앞으로 이 흐름이 어떻게 전개될지는 매우 흥미로운 관전 포인트다. 과연 어느 쪽이 올바른 선택을 한 것일까. 미·중 경쟁에 대한 심층적 이해 생성형 AI가 실제 일상에서 어떻게 활용되고 있는지에 대한 논의가 이어지고 있다. 《파이낸셜 타임스》는 사람들이 생성형 AI를 현실에서 어떻게 활용하는지 시각적으로 분석한 기사를 보도했고, 엔비디아가 중국 경쟁사들 사이에서 지금의 지위를 얼마나 오래 유지할 수 있을지 짚어보기도 했다. AI의 현실적 활용 분야 중 하나는 장난감과 반려 기기 같은 새로운 형태의 소비 제품이 있다. 이러한 AI 제품들은 중국에서 빠르게 확산되고 있으며 미국에서도 관심을 끌고 있다. MIT 테크놀로지 리뷰는 이러한 흐름을 심층적으로 다룬 바 있다. 한때 중국 전역을 휩쓸었던 데이터센터 구축 열풍은 최근 제동이 걸렸다. 제재와 변화하는 AI 수요 속에서 업계가 어떤 돌파구를 찾고 있는지, MIT 테크놀로지 리뷰가 현장에서 직접 취재했다
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