글로벌 AI 경쟁 구도: 중국의 부상, 미국의 지배력에 도전
인공지능(AI) 지형이 지각 변동을 겪고 있으며, 미국은 AI 모델 개발에서 여전히 선두를 유지하며 2024년에만 40개의 주요 모델을 쏟아냈습니다. 그러나 새로운 경쟁자인 중국이 빠르게 성능 격차를 좁히고 있습니다. 최신 인공지능 지수 보고서에 따르면 이는 글로벌 AI 경쟁에서 잠재적인 변화를 나타내며, 미국이 유일한 지배적인 세력이 아닐 수도 있는 미래를 암시합니다.
줄어드는 성능 격차
수년 동안 미국은 최첨단 AI 모델 구축에서 부동의 챔피언이었습니다. 그러나 중국은 자체 모델의 품질을 향상시키기 위해 부지런히 노력해 왔습니다. 2023년에는 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 및 HumanEval(코딩 성능 평가)과 같은 업계 표준 벤치마크에 대해 평가했을 때 중국 모델과 미국 모델 사이에 상당한 성능 격차가 존재했습니다. 그 차이는 상당했으며 두 자릿수의 격차를 나타냈습니다. 2024년으로 빠르게 넘어가면 이 격차는 극적으로 줄어들어 거의 동등한 수준에 도달했습니다.
이러한 거의 수렴된 성능은 AI 개발에 대한 중국의 집중적인 노력과 전략적 투자의 증거입니다. 그 나라의 발전은 단순히 점진적인 것이 아닙니다. 그것은 AI 역량에서 실질적인 도약을 나타냅니다.
중국의 AI 무기: 새로운 모델 등장
중국의 빠른 발전은 다음을 포함한 새롭고 강력한 AI 모델의 등장에 기인할 수 있습니다.
- 알리바바의 Qwen 시리즈: 이 모델은 광범위한 응용 프로그램을 위해 설계되었으며 AI 기술 발전에 대한 알리바바의 의지를 보여줍니다.
- DeepSeek의 R1: 특정 작업 및 산업에 초점을 맞춘 DeepSeek의 R1은 AI 개발에 대한 목표 지향적인 접근 방식을 나타냅니다.
- ManusAI: 이 모델은 중국 AI 환경에서 증가하는 다양성을 강조하며 전문적인 요구와 응용 프로그램을 충족합니다.
- 텐센트의 Hunyuan Turbo S: 중국 기술 대기업 중 하나의 제품인 Hunyuan Turbo S는 AI 기술의 최전선에 머물겠다는 국가의 의지를 강조합니다.
이 모델은 단순한 이론적 구성이 아닙니다. 그들은 AI 공간에서 글로벌 리더와 경쟁하려는 국가의 야망을 보여주는 중국의 투자 및 연구 노력의 유형적인 산물입니다.
촉매제로서의 투자
중국의 AI 역량 향상은 세 가지 중요한 영역에 대한 상당한 투자와 직접적인 관련이 있습니다.
- AI 인프라: 중국은 데이터 센터, 고성능 컴퓨팅 시설 및 고급 네트워크를 포함한 강력한 AI 인프라를 구축하는 데 자원을 쏟아부었습니다.
- 첨단 컴퓨팅: 처리 능력의 중요성을 인식한 중국은 연구자들이 복잡한 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 첨단 컴퓨팅 역량을 개발하고 획득하는 데 막대한 투자를 했습니다.
- 국가 지원 연구: 중국 정부는 대학, 연구 기관 및 민간 기업에 자금과 지원을 제공하여 국가 지원 연구 이니셔티브를 통해 AI 개발을 육성하는 데 중요한 역할을 했습니다.
이 다각적인 접근 방식은 AI 혁신을 위한 비옥한 토양을 만들어 중국 연구자 및 개발자가 실험하고 반복하며 궁극적으로 상당한 발전을 이룰 수 있도록 했습니다.
비용 요인: 두 모델 이야기
중국의 AI 개발에서 흥미로운 점은 미국 상대국에 비해 훨씬 적은 비용으로 경쟁력 있는 모델을 생산할 수 있다는 것입니다. 주목할 만한 예 중 하나는 6백만 달러 미만의 투자로 단 두 달 만에 개발된 저비용 모델입니다. 이는 OpenAI가 GPT-4 모델을 훈련하는 데 1억 달러를 지출했다고 보고된 것과 극명한 대조를 이룹니다.
이러한 비용 효율성은 AI 개발에서 중국의 수완과 효율성을 강조합니다. 또한 중국이 AI 기술을 민주화하여 더 넓은 범위의 사용자 및 조직이 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 수 있음을 시사합니다.
AI 경쟁: 에이전트 및 인프라
글로벌 AI 경쟁은 더 나은 모델을 구축하는 것뿐만 아니라 에이전트 역량과 이를 지원하는 인프라를 개발하는 것입니다. 이 광범위한 경쟁은 전 세계에서 가장 큰 기술 대기업과 학술 기관의 관심을 사로잡았습니다.
에이전트 역량은 복잡한 환경에서 자율적이고 지능적으로 행동하는 AI 시스템의 능력을 의미합니다. 여기에는 계획, 의사 결정 및 문제 해결과 같은 작업이 포함됩니다. 이러한 역량을 개발하려면 고급 알고리즘뿐만 아니라 배포 및 운영을 지원하는 강력한 인프라도 필요합니다.
AI 경기장의 주요 선수
2024년 OpenAI는 7개의 주목할 만한 AI 모델을 출시하여 AI 모델 개발에 대한 주요 조직 기여자로서 부상했습니다. 이 업적은 OpenAI의 위치를 범용 AI 시스템 분야의 핵심 선수로 굳건히 합니다.
Google은 6개의 중요한 모델을 출시하여 바짝 뒤쫓고 머신 러닝(ML) 혁신에서 오랜 리더십을 강화했습니다. 지난 10년 동안 Google은 AI 연구 개발의 최전선에 꾸준히 있었으며 2014년 이후 186개의 주목할 만한 모델을 기여하여 목록에서 다음 선수보다 두 배 이상 많았습니다.
다른 주요 선수에는 다음이 포함됩니다.
- Meta: 2014년부터 82개의 모델을 개발한 Meta는 특히 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 AI에 상당한 기여를 했습니다.
- Microsoft: Microsoft는 같은 기간 동안 39개의 모델을 개발하여 AI를 제품 및 서비스에 통합하려는 노력을 보여주었습니다.
이러한 회사는 AI 모델을 개발할 뿐만 아니라 연구, 개발 및 배포 노력을 통해 AI 기술의 미래를 형성하고 있습니다.
중국 기업의 부상
기반 AI 개발에서 중국의 증가하는 존재를 대표하는 알리바바는 2024년에 4개의 주목할 만한 모델로 3위를 차지했습니다. 이는 중국 기업이 배포를 확장할 뿐만 아니라 최전선 수준의 연구 및 모델 설계에 기여하는 글로벌 혁신 환경에서 상당한 변화를 의미합니다.
알리바바의 성공은 AI에 대한 중국의 전략적 투자와 연구를 유형의 제품 및 서비스로 전환하는 능력의 증거입니다. 중국 기업이 계속해서 혁신하고 새로운 AI 기술을 개발함에 따라 글로벌 AI 경쟁에서 점점 더 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다.
학문적 강국
학술 기관은 연구, 교육 및 인재 개발을 통해 AI 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 학술 기관 중 Carnegie Mellon University, Stanford University 및 Tsinghua University는 2014년부터 각각 25개, 25개 및 22개의 주목할 만한 모델로 가장 다작이었습니다.
이러한 대학은 최첨단 연구를 수행할 뿐만 아니라 미래 혁신에 연료를 공급하기 위해 꾸준한 인재 흐름을 보장하면서 차세대 AI 연구원 및 엔지니어를 교육하고 있습니다.
연구량: 중국이 주도
모델 품질 외에도 중국은 AI 연구량에서 세계를 주도합니다. 2023년 중국 연구자들은 모든 AI 관련 출판물의 23.2%를 차지했으며, 유럽은 15.2%, 인도는 9.2%에 불과했습니다. 유럽의 기여가 감소하고 미국의 출판물 생산량이 정체되면서 중국의 점유율은 2016년부터 꾸준히 증가했습니다.
이러한 연구량에서의 지배력은 AI 지식 발전과 최고의 AI 인재를 유치하고 유지하는 능력에 대한 중국의 의지를 나타냅니다.
AI 칩 금지: 작은 차질?
미국의 AI 칩 공급 금지에도 불구하고 중국은 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오에 걸쳐 AI 모델을 생산하는 데 있어 두 번째로 큰 국가로 부상했습니다. 전 세계적으로 총 1,328개의 AI 대규모 언어 모델(LLM) 중 36%가 중국에서 시작되어 미국에 이어 2위를 차지했습니다.
이러한 회복력은 장애물을 극복하고 AI 기술에서 자급 자족을 달성하려는 중국의 결의를 보여줍니다.
영향력 대 볼륨: 미국은 여전히 우위를 점하고 있습니다.
중국이 AI 모델과 연구 출판물의 양에서 선두를 달리고 있지만 미국은 여전히 영향력에서 우위를 점하고 있습니다. 미국 기관은 지난 3년 동안 가장 많이 인용된 상위 100개의 AI 논문의 대부분을 기여했습니다.
이는 중국이 양적인 면에서 빠르게 따라잡고 있지만 미국은 계속해서 가장 영향력 있고 영향력 있는 AI 연구를 생산하고 있음을 시사합니다.
글로벌 분산 AI 생태계
이 보고서는 중동, 라틴 아메리카 및 동남아시아와 같은 지역의 주목할 만한 성과를 강조하여 더욱 글로벌하게 분산된 AI 혁신 생태계의 부상을 알립니다. 이는 AI 개발이 더 이상 몇몇 지배적인 플레이어에 국한되지 않고 점점 더 분산되고 더 넓은 범위의 국가 및 지역에서 접근 가능해지고 있음을 시사합니다.
유럽의 역할
프랑스는 2024년에 3개의 주목할 만한 모델로 유럽을 선도하는 국가였습니다. 그러나 전체적으로 미국, 중국 및 EU를 포함한 모든 주요 지역에서는 2023년에 비해 주목할 만한 모델 출시 수가 감소했습니다. 이러한 감소는 경쟁 심화, 연구 우선 순위 변경 또는 AI 개발의 복잡성 증가와 같은 다양한 요인 때문일 수 있습니다.