흔들리지 않을 것 같던 미국 혁신의 신화가 무너지다
수년 동안 미국과 중국의 경제 엔진을 비교하는 논의에는 편안한 서사가 자리 잡고 있었습니다. 이야기에 따르면, 미국은 진정한 혁신의 원천이자 기술 프론티어에서 길을 개척하는 선구자였습니다. 반면 중국은 부지런하지만 아마도 파생적인 추종자로, 반복, 모방에 능숙하며 궁극적으로 미국 혁신 기술의 저가 버전을 생산하는 데 능숙하다고 여겨졌습니다. 때로는 ‘중국은 모방한다’고 더 노골적으로 표현되기도 했던 이 관점은 특히 인공지능(AI) 영역에서 확고해 보였습니다. 이곳에서는 현금이 풍부하고 전 세계 인재를 끌어들이는 미국의 거대 기술 기업들이 넘볼 수 없는 우위를 점하고 있는 것처럼 보였습니다. 중국 기업들은 노력에도 불구하고 꾸준히 한 발 뒤처져 있는 듯했습니다.
오랫동안 유지되어 온 그 가정은 지난 1월, 흔들리는 정도가 아니라 극적으로 균열이 갔습니다. 그 진원의 출처는 기존 거대 기업 중 하나가 아니라, 항저우에 기반을 둔 비교적 알려지지 않은 스타트업 DeepSeek였습니다. 이 회사가 ‘추론(reasoning)’ 거대 언어 모델(LLM)인 R1을 공개하자 업계는 충격에 휩싸였습니다. 그 이유는? R1은 불과 몇 달 전에 출시된 미국 경쟁 모델인 OpenAI의 o1에 뒤처지지 않았을 뿐만 아니라, 그 성능과 동등했기 때문입니다. 이 성과만으로도 주목할 만했지만, 두 가지 추가 요인이 이를 지각 변동 수준의 사건으로 만들었습니다. R1은 거의 하룻밤 사이에 나타난 것처럼 보였고, 놀라운 효율성으로 개발되었다는 점입니다. DeepSeek는 R1의 직계 전신인 V3의 최종 ‘훈련 실행(training run)’ 비용이 단 6백만 달러에 불과했다고 밝혔습니다. 이 수치를 이해하기 위해, Tesla의 전 AI 과학자였던 Andrej Karpathy는 비슷한 미국 모델 훈련에 투입되는 수천만, 심지어 수억 달러에 비하면 이는 ‘우스운 예산(a joke of a budget)’이라고 직설적으로 말했습니다.
그 여파는 즉각적이고 엄청났습니다. R1 다운로드가 급증하자 월스트리트에는 공포가 퍼졌습니다. 투자자들은 갑자기 미국 기술의 장기적인 지배력에 의문을 품고 앞다투어 빠져나갔습니다. Nvidia와 Microsoft 같은 업계 거물들의 주식에서 1조 달러 이상의 시장 가치가 증발했습니다. 그 파장은 Silicon Valley 리더십의 최고위층까지 도달했습니다. OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 공개적으로 당혹감을 표하며, 심지어 오픈 소스 모델로 전환하는 아이디어를 제시하기도 했습니다. 이는 바로 DeepSeek가 택한 길이었습니다. DeepSeek는 자사 모델을 공개적으로 사용 가능하고 수정 가능하게 만들어 다른 이들의 진입 장벽과 사용 비용을 극적으로 낮추었고, 이는 강력한 반향을 일으켰습니다.
George Washington University의 정치학 조교수이자 통찰력 있는 ChinAI 뉴스레터의 저자인 Jeffrey Ding은 “저를 포함한 상당수의 사람들이 중국이 이런 종류의 최첨단 혁신을 창출할 수 있는 능력을 근본적으로 잘못 판단했다”고 인정합니다. 그 서사는 편안했지만, 현실은 훨씬 더 복잡하다는 것이 증명되었습니다.
과소평가에서 긴급한 재평가로
미국 기술 및 투자 커뮤니티에 불안감이 퍼지는 동안, 중국의 분위기는 현저히 달랐습니다. DeepSeek의 창립자 Liang Wenfeng은 중국 비즈니스 영향력의 상층부로 급부상하여, 2월 시진핑 주석과의 회의에서 명망 있는 자리를 확보했습니다. 그는 Alibaba의 Jack Ma, Huawei의 Ren Zhengfei와 같은 기존 거물들과 함께 자리했는데, 이는 국가적 지지의 명백한 신호였습니다. 이러한 고위급 인정은 단순히 상징적인 것만은 아니었습니다. 전기 자동차 선두주자인 BYD와 가전 대기업 Midea를 포함한 주요 중국 기업들은 DeepSeek의 강력하고 비용 효율적인 AI를 자사 제품 라인에 통합할 계획을 신속하게 발표했습니다.
이 갑작스러운 성공은 만연한 비관론에 시달리던 중국 경제에 절실히 필요했던 낙관론의 충격을 주었습니다. 자문 회사 DGA–Albright Stonebridge Group에서 기술 정책 분석을 이끄는 Paul Triolo는 “DeepSeek는 정부 주도의 계획들이 달성하기 어려웠던 방식으로 경제를 단독으로 활성화할 잠재력을 가지고 있다”고 평가합니다. 이 스타트업은 세계 무대에서 경쟁할 수 있는 토종 혁신의 상징이 되었습니다.
그러나 DeepSeek가 고립된 현상이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 많은 미국 관찰자들이 대체로 간과했던 역동적이고 빠르게 진화하는 중국 AI 부문에서 등장했습니다. Alibaba와 ByteDance (TikTok의 모회사)와 같은 기존 기술 강자들은 자체 AI 모델을 출시해 왔으며, 그중 일부는 중요한 추론 벤치마크에서 서구 경쟁 모델을 능가했습니다. 이러한 거대 기업들 외에도, 때로는 ‘AI 드래곤’ 또는 ‘AI 타이거’로 불리는 작고 민첩한 스타트업들의 활발한 생태계가 중국식 효율적인 AI를 실용적인 애플리케이션에 적극적으로 배포하여 모바일 앱, 정교한 AI 에이전트, 그리고 점점 더 유능해지는 로봇을 구동하고 있습니다.
이러한 부활은 투자자들의 눈에 띄지 않았고, 그들은 이제 판도를 재평가하고 있습니다. 자본이 중국 기술주로 다시 유입되고 있습니다. 홍콩에 상장된 기술 기업들을 추적하는 주요 지표인 Hang Seng Tech Index는 연초 대비 35% 급등했습니다. 이 랠리를 주도하는 것은 AI 붐의 직간접적인 수혜를 입는 기업들입니다: 클라우드 컴퓨팅 및 AI 모델 개발의 주요 주자인 Alibaba; 인상적인 텍스트-비디오 AI 모델 Kling의 개발사인 Kuaishou; 그리고 Huawei에 국내 생산 AI 칩을 공급하는 데 중요한 역할을 하는 중국의 지정된 반도체 ‘국가 챔피언’인 SMIC입니다.
중국의 검증된 전략: 빠른 추격자의 이점
DeepSeek의 빠른 성장이 많은 투자자들을 당황하게 했지만, 중국 경제 궤적의 노련한 관찰자들은 익숙한 패턴을 인식했습니다. AI 부문은 중국이 ‘빠른 추격자(fast follower)’ 전략을 활용하여 동등성을 확보하고 잠재적으로 글로벌 리더십을 달성하는 최신 산업이 될 것으로 보입니다. 이는 새로운 현상이 아닙니다. 다음을 고려해 보십시오:
- 재생 에너지: 중국 제조업체들은 전 세계적인 청정 에너지 전환의 핵심 부품인 태양광 패널과 풍력 터빈의 글로벌 공급망을 지배하고 있습니다.
- 전기 자동차: 중국 EV 제조업체의 급증은 자동차 산업 지형을 변화시켜 중국을 세계 최대 자동차 수출국으로 만들었습니다. 서구 브랜드가 생산한 EV조차도 종종 중국산 배터리에 크게 의존합니다.
- 기타 분야: 상업용 드론, 산업용 로봇 공학, 생명 공학과 같이 다양한 분야에서 중국 기업들은 강력한 글로벌 경쟁자로 자리매김했습니다.
서구의 회의론자들은 종종 이러한 성공을 평가절하하며, 주로 상당한 정부 보조금, 지적 재산권 절도, 불법 밀수 또는 수출 통제 위반과 같은 불공정한 이점에 기인한다고 주장합니다. 이러한 요인들이 특정 사례에서 역할을 할 수 있지만, 중국 기술 경쟁력의 더 근본적이고 지속 가능한 동인을 간과합니다. 이러한 지속적인 강점은 다음과 같습니다:
- 방대한 제조 생태계: 중국의 비할 데 없는 산업 기반은 신기술을 신속하게 상용화하고 대량 생산하는 데 필요한 규모와 인프라를 제공합니다.
- 전략적 모방: 다른 곳에서 개척된 혁신을 배우고, 적용하고, 개선하려는 뿌리 깊은 의지는 중국 기업들이 기술 격차를 빠르게 좁힐 수 있게 합니다.
- 깊은 인재 풀: 중국은 매년 막대한 수의 엔지니어와 기술 전문가를 배출하여 혁신을 촉진하는 데 필요한 인적 자본을 제공합니다.
- 선제적인 정부 지원: 중국 국가는 종종 강력한 촉매 역할을 하여 자금을 제공하고, 전략적 우선순위를 설정하며, 국내 산업을 적극적으로 옹호합니다.
경제학자이자 The New China Playbook의 저자인 Keyu Jin은 중국의 혁신 스타일에 대해 미묘한 관점을 제공합니다. 그녀는 종종 미국 혁신 허브와 자주 연관되는 **’획기적이고 시스템 전반적인 사고(breakthrough, systemwide thinking)’**보다는 **’맞춤형 문제 해결(tailor-made problem-solving)’**에 더 초점을 맞춘다고 제안합니다. 이러한 실용적인 접근 방식은 목표 지향적이고 ‘충분히 좋은(good enough)’ 솔루션을 우선시하여, 중국 기업들이 DeepSeek의 R1처럼 최첨단에 근접하면서도 놀랍도록 저렴한 첨단 기술을 대량 생산하는 데 탁월할 수 있게 합니다. 서구 기업들이 AI 개발 및 배포 비용 상승과 씨름하는 동안, 중국은 비용에 민감한 글로벌 시장이 요구하는 바로 그것을 제공할 준비를 하고 있습니다.
역풍 헤쳐나가기: 단속에서 복귀까지
중국의 현재 AI 붐은 불과 몇 년 전과는 현저한 반전을 나타냅니다. 2022년까지만 해도 중국이 인공지능 분야에서 미국에 크게 뒤처질 운명이라는 것이 일반적인 통념이었습니다. 이러한 인식은 2020년에 시작된 중국 정부의 국내 기술 부문에 대한 광범위한 규제 단속에 의해 촉발되었습니다. 정치 지도자들은 기술 거대 기업의 커져가는 힘과 인식된 무책임함을 경계하며 성장과 혁신을 저해하는 조치를 시행했습니다. 예를 들어, 더 엄격해진 데이터 프라이버시 규제는 한때 활발했던 중국 기술 기업의 국제 거래소 IPO 파이프라인을 사실상 고갈시켰습니다.
2022년 말 OpenAI의 ChatGPT 출시는 인식된 격차를 극명하게 드러냈습니다. 이후 중국 기업들이 개발한 LLM들은 일반적으로 중국어로만 작동할 때조차 ChatGPT의 성능에 미치지 못했습니다. 이러한 어려움을 가중시킨 것은 정교한 LLM을 훈련하고 실행하는 데 필수적인 고성능 Nvidia AI 칩을 구체적으로 겨냥한 미국의 엄격한 수출 통제였습니다. 이 중요한 하드웨어에 대한 중국 기업의 접근이 심각하게 제한되면서 미국의 우위가 확고해지는 것처럼 보였습니다.
그러나 Jeffrey Ding과 같은 관찰자들에 따르면, 2024년 가을 무렵부터 이야기가 미묘하게 바뀌기 시작했습니다. 그는 특히 오픈 소스 커뮤니티 내에서의 진전을 강조하며 “격차가 좁혀지는 것을 목격하기 시작했다”고 지적합니다. 중국 기업들은 기회를 인식했습니다. 그들은 “더 효율적으로 훈련될 수 있는 더 작은 크기의 모델에 최적화하기 시작”하여, 가장 강력하고 제한된 하드웨어의 필요성을 우회하고 대신 영리한 소프트웨어 최적화와 접근성에 집중했습니다.
동시에, 규제 역풍의 표면 아래에서 중국의 AI 부문은 조용히 혁신적인 스타트업의 연속적인 물결을 배양하고 있었습니다. 초기 집단에는 머신러닝과 컴퓨터 비전에 특화된 SenseTime과 Megvii 같은 ‘작은 용(little dragons)’들이 포함되었으며, 이들은 상당한 국제적 관심을 받았습니다. 초점이 생성형 AI로 이동하면서 새로운 그룹이 등장했습니다: Baichuan, Moonshot, MiniMax, Zhipu와 같은 기업들로 구성된 ‘AI 호랑이(AI tigers)’입니다. 이제 이 주목할 만한 기업들조차도 항저우에 기반을 둔 6개의 유망한 스타트업 클러스터인 최신 세대의 ‘용(dragons)’들에 의해 다소 가려졌으며, DeepSeek가 선두를 달리고 있습니다.
중국 AI 가속화의 해부
Alibaba의 발상지로 가장 잘 알려진 거대 도시 항저우는 예기치 않게 중국 현재 AI 혁명의 도가니로 부상했습니다. 그 독특한 위치는 여러 이점을 제공합니다. AI 컨설팅 회사 Proem의 창립자인 Grace Shao는 “베이징에서 충분히 멀리 떨어져 있어 번거로운 관료적 장애물을 피할 수 있다는 이점이 있다”고 설명합니다. “그러면서도 상하이와 가까워 국제 자본과 인재에 접근하기 용이하다”고 덧붙입니다. 더욱이 항저우는 “Alibaba, NetEase 등 기술 거대 기업들의 존재로 수년간 배양된 매우 강력한 인재 풀을 자랑한다”고 Shao는 덧붙입니다. Alibaba 자체도 오픈 소스 환경 육성에 중요한 역할을 했습니다. 놀랍게도, 선도적인 오픈 소스 AI 플랫폼인 Hugging Face에서 성능 기준으로 상위 10개 LLM은 Alibaba 자체의 Tongyi Qianwen 모델을 사용하여 훈련되었습니다.
중국이 AI 경쟁에서 이토록 빠르게 따라잡을 수 있는 능력의 기저에는 몇 가지 핵심 요인이 있습니다:
- 비할 데 없는 규모: 중국의 거대한 규모는 본질적인 이점을 제공합니다. Shao는 어디에나 있는 WeChat 슈퍼 앱 운영사인 Tencent가 DeepSeek의 LLM을 통합하여 10억 명이 넘는 사용자에게 제공했을 때 DeepSeek의 사용자 기반이 거의 하룻밤 사이에 기념비적으로 급증했다고 지적합니다. 이는 즉시 스타트업을 중국의 방대한 디지털 생태계 내에서 누구나 아는 이름으로 만들었습니다.
- 조정된 국가 전략: 정부의 역할은 단순한 규제를 넘어 혁신 환경을 적극적으로 형성합니다. 목표 지향적인 정책, 재정적 인센티브, 규제 프레임워크를 통해 관리들은 ‘국가 조정(state-coordinated)’ 혁신 시스템을 육성합니다. 민간 부문은 일반적으로 이 시스템 내에서 설정된 우선순위에 부합합니다. 정부는 사실상 ‘치어리더’ 역할을 한다고 Triolo는 말합니다. “Liang Wenfeng이 리창 총리 및 시진핑 주석과 회의를 확보하면 전체 시스템에 강력한 신호를 보낸다”고 그는 설명합니다. 2월의 이 고위급 지지는 연쇄 효과를 촉발했습니다: 국영 통신 회사들이 DeepSeek의 LLM을 채택했고, 기술 및 소비재 대기업들이 뒤따랐으며, 마지막으로 지원적인 지방 정부 이니셔티브가 이어졌습니다.
- 수출 통제의 의도치 않은 촉매제: 아이러니하게도 중국의 AI 발전을 저해하려는 미국의 제한 조치가 의도치 않게 국내 혁신을 촉진했을 수 있습니다. “자금 확보는 우리의 주요 장애물이 아니었습니다. 첨단 칩 선적 금지가 진짜 문제입니다”라고 Liang Wenfeng은 작년 중국 언론에 솔직하게 말했습니다. 수년 동안 중국의 국내 칩 산업은 우수한 대안을 해외 공급업체로부터 쉽게 구할 수 있었기 때문에 침체되었습니다. 그러나 미국의 무역 제한은 “전 국가가 최첨단을 추구하도록 동원했다”고 경제학자 Keyu Jin은 주장합니다. 통신 거대 기업 Huawei는 극심한 미국의 압력에도 불구하고 중국의 자급자족적인 첨단 칩 공급망 구축 노력의 핵심축으로 부상했습니다. 그들의 Ascend AI 칩은 아직 Nvidia의 최고급 성능에는 미치지 못할 수 있지만, 훈련된 AI 모델을 실제 애플리케이션에서 실행하는 중요한 작업인 ‘추론(inference)’을 위해 DeepSeek와 같은 스타트업들에 의해 점점 더 많이 채택되고 있습니다.
- 풍부하고 진화하는 인재: 중국 대학들은 AI 분야에 기여하고자 하는 열정적이고 숙련된 엔지니어들을 쏟아냅니다. DeepSeek와 같은 기업의 일부 핵심 인력은 서구 교육을 받았지만, Triolo는 중요한 추세를 강조합니다: “Liang Wenfeng은 서구에서의 사전 경험이 없는, MIT나 Stanford와 같은 기관에서 훈련받지 않은 최고 수준의 젊은 인재들을 적극적으로 영입했습니다.” 그는 방문하는 CEO들이 지속적으로 “중국의 2, 3, 심지어 4류 대학 졸업생들의 수준에 깊은 인상을 받는다. 미국에서는 그런 깊이와 양의 원석 같은 인재를 찾기 어렵다”고 덧붙입니다. 더욱이 Grace Shao와 같은 관찰자들은 중국의 ‘90년대 이후 세대(post-90s generation)’ 창업자들 사이에서 뚜렷한 사고방식의 변화를 감지합니다. 이전 세대는 ‘모방하되 개선하는(copy, but improve)’ 것에 만족했을지 모르지만, Shao는 “오늘날의 기업가들은 오픈 소스를 단지 전술이 아니라 철학적 선택으로 본다. 중국이 단순히 기존 솔루션을 복제하는 것이 아니라 독창적인 솔루션을 혁신할 수 있고 또 그래야 한다는 자신감이 커지고 있다”고 제안합니다.
지배력으로 가는 길의 지속적인 장애물
DeepSeek의 성공으로 예시되는 놀라운 진전에도 불구하고, 중국이 태양광 패널 제조나 전기 자동차 생산과 같은 분야에서 현재 누리고 있는 것과 같은 수준의 글로벌 AI 지배력을 달성할 운명이라고 선언하기에는 시기상조입니다. 장기적인 궤도에 그림자를 드리우는 중요한 장애물들이 남아 있습니다.
아마도 가장 강력한 도전은 특히 기술 스타트업 기회와 관련하여 중국 자본 시장의 미개발 상태에 있습니다. 2020년대 초의 규제 단속은 이미 상대적으로 부진했던 국내 벤처 캐피털 장면에 심각한 타격을 입혀 활동을 거의 중단시켰습니다. 이를 더욱 악화시킨 것은 베이징과 워싱턴 간의 지정학적 긴장 고조로 인해 많은 외국 벤처 투자자들이 중국 기술에 대한 노출을 크게 줄였다는 점입니다. DeepSeek 자체의 자금 조달 이야기는 이를 잘 보여줍니다. 전통적인 벤처 지원이 부족했던 이 회사는 모회사인 헤지펀드의 상당한 재정 자원에 의존했습니다. 이러한 비전통적인 자금 조달원에 대한 의존은 다른 많은 유망한 AI 스타트업들이 성장과 확장에 필요한 자본을 확보하는 데 직면한 어려움을 강조합니다.
더욱이 중국 국내 증권 거래소는 역사적으로 연구 개발에 막대한 투자를 하는 초기 단계 기술 회사의 공통적인 특징인 수익성 없는 스타트업 상장을 꺼려왔습니다. 한동안 유망한 중국 기업들은 더 깊은 자본 풀과 더 수용적인 상장 요건에 접근하기 위해 뉴욕에서 기업 공개(IPO)를 모색했습니다. 그러나 워싱턴과 베이징 양측 규제 당국의 강화된 조사는 이 중요한 국경 간 자본 흐름을 크게 차단했습니다. “자본 시장은 여전히 심각하게 미개발되고 미성숙하며 유동성이 부족하다”고 Triolo는 단호하게 말합니다. “이는 주요 병목 현상을 나타냅니다. 이는 베이징에서 밤늦게까지 심각한 우려를 야기하는 문제입니다.”
이러한 결정적인 약점을 인식한 중국 지도부는 3월 연례 ‘양회(Two Sessions)’ 정치 회의에서 개입 의사를 시사했습니다. 베이징은 AI와 같은 ‘하드 테크놀로지(hard technology)’ 부문에 구체적으로 1조 위안(약 1,380억 달러)이라는 막대한 자금을 동원하는 임무를 맡은 ‘국가 벤처 캐피털 지도 기금(national venture capital guidance fund)’ 설립 계획을 발표했습니다. 이 움직임은 민간 부문만으로는 자금 격차를 메울 수 없으며 세계적으로 경쟁력 있는 기술 기업을 육성하기 위해 상당한 국가 주도 지원이 필요하다는 암묵적인 인정입니다.
글로벌 갬빗: 오픈 소스와 신흥 시장
자본 조달 문제에도 불구하고, 중국 AI 스타트업의 궤적은 상당한 글로벌 영향력을 발휘하기 위해 Silicon Valley에서 일반적인 거대한 자금 조달 라운드가 필요하지 않을 수 있음을 시사합니다. 중국 관리들이 적극적으로 지원하고 Alibaba와 같은 기업들이 옹호하는 오픈 소스 개발의 전략적 수용은 잠재적으로 더 자본 효율적인 경로를 제공합니다. 개방형 생태계를 육성함으로써, 그들은 중국에서 개발된 AI 기술의 광범위한 채택을 장려하여 다양한 애플리케이션과 플랫폼 내에 이를 내장하는 것을 목표로 합니다. Alibaba와 같은 기업들은 또한 상업적 이점을 보고 있으며, 번성하는 오픈 소스 모델이 궁극적으로 더 많은 고객을 자사의 광범위한 클라우드 컴퓨팅 및 서비스 생태계로 유도할 것이라고 주장합니다.
중국에서 시작된 AI 모델은 특히 잠재적으로 더 보호주의적인 무역 정책 하에서 미국 내에서 광범위한 채택을 얻는 데 어려움을 겪을 수 있지만, 세계 다른 지역에서는 그 매력이 상당할 수 있습니다. DeepSeek의 효율성과 개방성 강조는 OpenAI와 같은 미국의 선도적인 플레이어들이 선호하는 비싸고 독점적인 모델에 대한 설득력 있는 대안을 제시합니다. 이러한 접근 방식은 아시아, 아프리카, 라틴 아메리카 전역의 신흥 시장에서 강력하게 반향을 일으킬 수 있습니다. 이 지역들은 종종 풍부한 독창성을 특징으로 하지만 제한된 컴퓨팅 자원과 자본에 의해 제약을 받습니다.
중국 기업들은 이미 다양한 기술 부문에서 신뢰할 수 있고 저렴한 대안을 제공함으로써 해외 시장에 효과적으로 침투할 수 있는 능력을 입증했습니다: 저렴한 태양광 패널, 예산 친화적인 전기 자동차, 경쟁력 있는 가격대의 기능이 풍부한 스마트폰. DeepSeek와 같은 혁신가들과 Alibaba와 같은 기존 플레이어들이 효과적인 AI를 위해 가장 비싸고 고급 컴퓨팅 인프라에 대한 의존도를 성공적으로 계속 줄일 수 있다면, ‘글로벌 사우스(Global South)’를 구성하는 방대한 시장은 서구 기업들이 프리미엄 가격으로 제공하는 절대적인 최첨단을 갈망하기보다는 그들이 감당할 수 있는 가장 유능한 AI를 선택할 가능성이 매우 높습니다. AI 패권 경쟁은 점점 더 성능 벤치마크뿐만 아니라 글로벌 규모의 접근성과 비용 효율성에 따라 벌어질 수 있습니다.