25일(현지 시각) 미국의 고강도 기술 규제에도 불구하고 중국 인공지능(AI) 연구 역량이 빠르게 확장되고 있다. 특히 오픈소스 모델의 확산과 자체 반도체 자급률 목표 76% 설정은 글로벌 AI 시장 구도를 뒤흔드는 변수로 부상한다. 중국 당국의 AI 기업 통제 강화 움직임도 감지된다.

▲ 미국 제재 속 AI 연구 압박

미국의 AI 반도체 수출 통제는 중국 AI 연구소에 핵심적인 압력으로 작용하고 있다. 엔비디아의 고성능 그래픽처리장치(GPU) 접근이 제한되면서 중국 기업들은 컴퓨팅 자원 부족이라는 병목 현상에 직면했다. 이로 인해 일부 중국 AI 기업은 서비스 지연 문제를 겪고 있으며, 해외 컴퓨팅 자원 협력을 모색하는 상황이다. 동시에 중국 정부는 AI 산업에 대한 규제를 강화하고 있다. AI 중독 방지, 사회주의 핵심 가치 준수, 그리고 AI 서비스 출시 전 보안 평가 보고서 제출 의무화 등의 조치가 대표적이다. 특히 메타에 인수된 중국계 AI 스타트업 마누스의 창업자 출국 금지 사례는 중국 당국이 '탈중국' 움직임을 경계하며 전략 기술 유출 및 해외 인수합병(M&A)에 개입할 수 있음을 시사한다. 이는 글로벌 AI 인수전에 지정학적 리스크가 직접적인 변수로 작용하고 있음을 보여준다.

[AFP/연합뉴스 제공]

▲ 오픈소스 전략: 중국 AI의 새로운 돌파구

미국의 제재 속에서도 중국 AI 기업들은 오픈소스 전략을 통해 새로운 돌파구를 모색하고 있다. 딥시크(DeepSeek) R1, 알리바바의 큐원(Qwen), 문샷 AI(Moonshot AI)의 키미(Kimi) K2.5와 같은 고성능 오픈소스 모델들이 잇달아 출시되며 글로벌 시장에서 주목받고 있다. 이들 모델은 초기 벤치마크에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스(Claude Opus)와 같은 최상위 시스템에 근접한 성능을 보이면서도 가격은 7분의 1 수준에 불과해 강력한 경쟁력을 확보했다. 2026년 1월 기준으로 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에서 중국 모델의 누적 다운로드 수는 8억 1,800만 건을 기록하며 미국 모델(6억 100만 건)을 2억 건 이상 앞질렀다. 이러한 오픈소스 생태계 장악 전략은 미국의 수출 규제로 인한 고성능 칩 부족 문제를 우회하고, 전 세계 개발자들이 중국산 모델을 활용하게 함으로써 AI 표준을 선점하려는 의도로 분석된다.

▲ 자체 기술 자립: 반도체 및 인프라 투자 확대

중국은 AI 핵심 기술의 자립을 위해 반도체 및 에너지 인프라 투자를 공격적으로 확대하고 있다. 모건스탠리(Morgan Stanley)는 중국의 인공지능 GPU 자급률이 2024년 33%에서 2030년까지 76%에 이를 것으로 전망했다. 이는 화웨이, 알리바바 등 기존 대기업과 캠브리콘, 무어스레드 등 신생 기업들이 엔비디아(Nvidia) 대체품 개발에 집중한 결과다. 또한 번스타인(Bernstein)에 따르면, 중국은 태양광, 풍력 등 재생에너지와 에너지 저장 장치에 대한 막대한 투자를 통해 AI 데이터센터 에너지 공급망을 강화하고 있으며, 이를 기반으로 2035년에는 AI 연산 능력이 미국의 4배 수준인 1936 제타플롭스에 달할 것으로 예측된다. 중국의 공공 및 기업 R&D 예산은 각각 200조 원과 4조 원을 상회하며, 총 R&D 규모는 700조 원을 넘어선다.

▲ 인재 및 연구 역량: 양적 우위 유지

중국은 AI 인재 및 연구 역량 면에서 양적인 우위를 유지하고 있다. 글로벌 AI 연구 보고서에 따르면, AI 분야 최고 인재 100명 중 57명이 중국에서 근무하고 있으며, 이는 미국(20명)보다 훨씬 많은 수치다. 2023년 기준 AI 관련 논문 수에서 중국과학원과 칭화대가 스탠퍼드대와 구글 모회사 알파벳을 제치고 세계 1, 2위를 차지하는 등 질적, 양적 모두에서 미국을 압도하고 있다는 평가도 있다. 2025년 중국의 AI 산업 규모는 1조 위안(약 206조 원)을 돌파하며 빠른 성장을 기록했다.

▲ 글로벌 AI 패권 경쟁의 미래

미국과 중국 간의 AI 패권 경쟁은 더욱 심화될 것으로 예상된다. 미국은 민간 주도의 혁신과 벤처캐피털 중심 투자를 통해 AI 기술력을 선도하는 반면, 중국은 국가 주도의 정책적 지원과 방대한 데이터 활용을 기반으로 AI 산업을 성장시키고 있다. 최근 발표된 보고서에 따르면 양국 상위 AI 모델의 언어 이해(MMLU) 정확도 격차는 2023년 17.5%p에서 2024년 0.3%p로, 수학적 추론(MATH) 정확도 격차는 24.3%p에서 1.6%p로 급감하며 기술 격차가 빠르게 좁혀지고 있음이 확인됐다. 이러한 상황은 글로벌 AI 산업의 미래를 예측하기 어려운 지정학적 변수로 가득 찬 시대로 이끌고 있다.