인공지능 개발에 대한 기존의 서사는 오랫동안 막대한 자금과 관련되어 있었습니다. 진정으로 강력한 AI를 구축하려면 수십억 달러에 달하는 투자, 방대한 컴퓨팅 자원, 엘리트 연구원 군단이 필요하며, 이는 주로 Silicon Valley 거대 기업들이 주도하는 게임이라는 생각이 지배적이었습니다. 그러다 지난 1월, 비교적 눈에 띄지 않던 DeepSeek이라는 플레이어가 업계에 여전히 파장을 일으키고 있는 충격을 안겨주었습니다. 그들의 성과는 단순히 또 다른 강력한 AI 모델이 아니었습니다. 서구 기술 대기업 예산의 반올림 오차에 불과한 수백만 달러라는 비교적 적은 비용으로 구축된 것으로 알려진 강력한 모델이었습니다. 이 단일 사건은 눈살을 찌푸리게 하는 것 이상으로, AI 환경의 근본적인 변화의 문을 효과적으로 열어젖혔습니다. 중국 기술 부문 내 경쟁의 불을 지피고, OpenAI Inc.부터 칩 거인 Nvidia Corp.에 이르기까지 기존 서구 리더들의 지배적인 비즈니스 모델에 긴 그림자를 드리웠습니다. AI 패권을 장악하려면 무한한 자금이 필요하다는 가정의 시대는 갑작스럽게 의문시되었습니다.
DeepSeek의 파괴적 청사진: 고성능, 저비용
DeepSeek의 돌파구가 갖는 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 단순히 기술적 역량을 보여주는 것을 넘어, 과도한 지출과 최첨단 AI 성능 사이의 인식된 연결고리를 깨뜨리는 것이었습니다. OpenAI나 Google과 같은 서구 경쟁사들이 서로를 능가하는 지출에 기반한 군비 경쟁에 몰두하는 동안, DeepSeek은 설득력 있는 반론을 제시했습니다. 즉, 전략적 효율성이 잠재적으로 막대한 재정력에 필적할 수 있다는 것입니다. 인상적인 기능을 갖춘 그들의 모델은 더 스마트한 아키텍처 선택, 최적화된 훈련 방법론, 또는 특정 데이터 이점 활용이 전통적인 비용 예측이 암시하는 것보다 훨씬 뛰어난 결과를 낳을 수 있음을 시사했습니다.
이 발견은 AI 연구 커뮤니티뿐만 아니라, 더 중요하게는 주요 기술 기업의 전략 기획 부서에 충격파를 보냈습니다. 만약 강력한 모델이 이전에 필수적이라고 생각했던 종류의 자본 지출 없이 실제로 개발될 수 있다면, 이는 경쟁 역학을 근본적으로 변화시킵니다. 이는 정교한 AI 개발의 진입 장벽을 낮추어, 소수의 초부유 기업에 의해 지배될 운명처럼 보였던 분야를 잠재적으로 민주화할 수 있습니다. DeepSeek은 단순히 모델을 구축한 것이 아니라, 혁신이 가장 깊은 주머니를 가진 자들만의 영역이 아님을 증명하며 파괴를 위한 잠재적 템플릿을 제공했습니다. 메시지는 분명했습니다. 수완과 독창성은 겉보기에 극복할 수 없는 재정적 이점에 맞서서도 강력한 경쟁 무기가 될 수 있다는 것입니다. 이러한 패러다임 전환은 중국에서 비롯된 AI 개발의 전례 없는 가속화를 위한 기반을 마련했습니다.
중국의 AI 공세: 혁신의 홍수
DeepSeek의 1월 발표가 일으킨 파장은 빠르게 해일로 변했습니다. 뒤따른 것은 이 새로운 저비용 잠재력에 대한 잠정적인 탐색이 아니라, 중국 주요 기술 기업들의 공격적이고 전면적인 동원이었습니다. 마치 DeepSeek의 성공을 복제하고 능가하기 위한 경주의 시작을 알리는 출발 총성이 울린 것 같았습니다. 특히 연중 중반을 앞둔 몇 주 동안 눈에 띄게 압축된 시간 프레임 내에 시장은 AI 서비스 출시와 주요 제품 업데이트의 홍수로 넘쳐났습니다. 중국 기술 분야의 유명 기업들만 세어도 그 수는 쉽게 10개 이상의 중요한 출시를 넘어섰으며, 이는 전체 부문에 걸쳐 훨씬 더 광범위한 활동의 저류를 나타냅니다.
이러한 속사포식 배치는 단순히 모방이나 시류 편승에 관한 것이 아니었습니다. 이는 심오한 전략적 함의를 지닌, 비록 경쟁적으로 추진되었을 가능성이 높지만, 조정된 추진을 나타냈습니다. 이 물결의 두드러진 특징은 오픈소스 모델의 보급이었습니다. 종종 독점적이고 엄격하게 보호되는 시스템을 선호하는 많은 서구 기업들과 달리, 수많은 중국 개발자들은 기본 코드와 모델 가중치를 공개적으로 배포하기로 선택했습니다. 이 전략은 여러 목적을 수행합니다.
- 채택 가속화: 모델을 무료로 제공함으로써 중국 기업들은 전 세계 개발자들이 자신들의 기술을 실험하고, 기반으로 구축하고, 통합하는 장벽을 극적으로 낮춥니다. 이는 자신들의 창작물 주변의 생태계 성장을 빠르게 촉진합니다.
- 표준 영향력 행사: 오픈소스 모델의 광범위한 채택은 업계 벤치마크와 선호되는 아키텍처를 미묘하게 형성할 수 있습니다. 만약 글로벌 개발자 커뮤니티의 상당 부분이 특정 중국 모델 작업에 익숙해진다면, 이 모델들은 사실상의 표준이 됩니다.
- 피드백 수집 및 개선: 오픈소싱은 글로벌 사용자 및 개발자 커뮤니티가 버그를 식별하고, 개선 사항을 제안하고, 모델의 진화에 기여할 수 있게 하여, 잠재적으로 단일 회사가 내부적으로 달성할 수 있는 것보다 개발 주기를 가속화합니다.
- 시장 점유율 확보: 초기 시장에서는 대규모 사용자 기반을 빠르게 구축하는 것이 가장 중요합니다. 오픈소싱은 글로벌 도달 범위와 인지도를 달성하기 위한 강력한 도구이며, 경쟁자들이 독점 시스템에 사용자를 가두기 전에 개발자와 애플리케이션을 잠재적으로 확보할 수 있습니다.
모든 새로운 중국 모델의 절대적인 최첨단 성능을 OpenAI나 Google의 최신 제품과 명확하게 비교하기 위해서는 엄격하고 독립적인 검증이 여전히 필요하지만, 그 엄청난 양, 접근성 및 비용 효율성은 강력한 도전을 나타냅니다. 그들은 시장의 기대를 근본적으로 바꾸고 있으며, 기존 서구 플레이어들의 비즈니스 전략에 엄청난 압력을 가하여 가격 책정, 접근성 및 순전히 폐쇄 소스 접근 방식의 장기적인 실행 가능성을 재고하도록 강요하고 있습니다. 중국 기술 산업의 메시지는 분명합니다. 그들은 추종자에 만족하지 않고 속도, 규모, 개방성을 핵심 무기로 활용하여 글로벌 AI 환경의 형성자가 되려고 합니다.
서구 AI 비즈니스 모델의 기반 흔들기
중국에서 쏟아져 나오는 저비용, 고성능 AI 모델의 끊임없는 폭포수는 서구 AI 리더들의 본사 내에서 어려운 현실 인식을 강요하고 있습니다. 매우 정교하고 독점적인 모델을 개발하고 접근에 대해 프리미엄 가격을 부과하는 데 종종 집중되었던 기존의 플레이북은 전례 없는 압박에 직면해 있습니다. 경쟁 환경은 발밑에서 변화하고 있으며, 민첩성과 잠재적으로 고통스러운 전략적 조정을 요구합니다.
널리 알려진 ChatGPT의 배후 회사인 OpenAI는 특히 복잡한 길을 탐색하고 있습니다. 초기에 고급 대규모 언어 모델의 벤치마크를 설정했지만, 이제는 DeepSeek 템플릿에서 영감을 받은 강력한 대안이 거의 또는 전혀 비용 없이 점점 더 많이 제공되는 시장에 직면해 있습니다. 이는 전략적 딜레마를 만듭니다.
- 프리미엄 가치 유지: OpenAI는 가장 진보된 모델(예: GPT-4 시리즈 이상)과 관련된 상당한 비용을 정당화해야 합니다. 이를 위해서는 무료 대안이 따라올 수 없는 기능과 신뢰성을 제공하기 위해 성능과 기능의 경계를 지속적으로 확장해야 합니다.
- 접근성 경쟁: 동시에 오픈소스 및 저비용 모델의 성공은 접근 가능한 AI에 대한 엄청난 수요를 보여줍니다. 이 부문을 무시하면 개발자, 스타트업, 연구원 및 예산이 빠듯한 기업 등 시장의 광대한 부분을 경쟁자에게 내줄 위험이 있습니다. 이는 OpenAI가 자체 기술 중 일부를 잠재적으로 오픈소싱하거나 더 관대한 무료 티어를 제공하는 것을 고려하고 있다는 보도를 설명하며, 이는 DeepSeek과 그 후계자들에 의해 강화된 경쟁 압력에 직접적인 영향을 받았을 가능성이 높습니다.
과제는 섬세한 균형을 맞추는 데 있습니다. 너무 많은 기술을 제공하면 미래 연구 개발 자금 조달에 필요한 수익원을 잠식할 수 있습니다. 너무 많은 비용을 청구하거나 모든 것을 너무 폐쇄적으로 유지하면 개방적이고 저렴한 솔루션을 수용하는 시장의 증가하는 부분과 관련이 없어질 위험이 있습니다.
Gemini와 같은 자체 정교한 모델 제품군을 보유한 AI 분야의 또 다른 거물인 Alphabet Inc.의 Google도 비슷한 압력에 직면해 있습니다. Google은 기존 생태계(Search, Cloud, Android)와의 깊은 통합으로 이점을 얻지만, 저렴하고 유능한 대안의 유입은 AI 서비스 및 클라우드 제공의 가격 결정력에 도전합니다. 기업들은 이제 더 많은 옵션을 갖게 되었으며, 특히 ‘충분히 좋은’ AI로 충분한 작업의 경우 더 낮은 가격을 요구하거나 더 비용 효율적인 플랫폼으로 이동할 가능성이 있습니다.
이러한 경쟁 역학은 단순히 모델 개발자를 넘어서 확장됩니다. 이는 서구에서 현재 AI 붐을 뒷받침하는 바로 그 경제학에 의문을 제기합니다. 프리미엄, 폐쇄 소스 모델의 인식된 가치 제안이 약화되면, 대규모의 지속적인 인프라 투자와 관련된 높은 운영 비용에 대한정당성이 면밀히 조사됩니다. 중국의 AI 급증은 단순히 새로운 제품을 소개하는 것이 아니라, 서구 AI 산업의 지배적인 경제적 가정을 근본적으로 도전하고 있습니다.
과거 산업 전투의 메아리: 익숙한 패턴인가?
인공지능 부문의 현재 상황은 최근 수십 년 동안 다른 주요 글로벌 산업에서 관찰된 패턴과 놀랍도록 유사합니다. 중국 기업들이 사용하는 전략 – 규모, 제조 능력, 공격적인 가격 책정을 활용하여 빠르게 시장 점유율을 확보하고 기존 국제 경쟁자를 대체하는 것 – 은 태양광 패널 제조 및 **전기 자동차(EV)**와 같이 다양한 분야에서 놀랍도록 효과적인 것으로 입증된 플레이북입니다.
태양광 산업을 생각해 보십시오. 종종 정부 지원과 규모의 경제 혜택을 받은 중국 제조업체들은 광전지 패널 비용을 극적으로 낮췄습니다. 이는 태양 에너지의 전 세계적 채택을 가속화했지만, 마진을 압박하고 많은 서구 제조업체를 시장에서 퇴출시키거나 틈새 부문으로 몰아넣는 치열한 가격 경쟁을 초래했습니다. 마찬가지로 EV 시장에서 BYD와 같은 중국 기업들은 생산을 빠르게 확장하여 경쟁력 있는 가격대의 다양한 전기 자동차를 제공하며 전 세계 기존 자동차 제조업체에 도전하고 빠르게 상당한 글로벌 시장 점유율을 확보했습니다.
현재 AI 급증과의 유사점은 두드러집니다.
- 비용 파괴: DeepSeek 및 후속 중국 모델은 고성능 AI가 이전에 가정했던 것보다 훨씬 낮은 비용으로 달성될 수 있음을 보여주며, 이는 태양광 및 EV에서 볼 수 있는 비용 절감을 반영합니다.
- 신속한 확장: 중국의 AI 모델 출시의 순전한 속도와 양은 다른 부문의 제조 공세와 유사하게 신속한 확장 및 시장 범람 능력을 나타냅니다.
- 접근성 집중: 오픈소스 모델에 대한 강조는 전 세계적으로 채택 장벽을 낮추며, 이는 저렴한 중국 제품이 다양한 소비자 및 산업 시장에서 인기를 얻은 방식과 유사합니다.
- 시장 지배 가능성: 중국 기업들이 태양광 및 EV 공급망의 큰 부분을 지배하게 된 것처럼, 기초 AI 모델 및 서비스에서도 유사한 역학이 전개될 실질적인 위험이 있습니다.
AI는 본질적으로 물리적 상품 제조와는 다르지만 – 소프트웨어, 데이터 및 복잡한 알고리즘을 포함 – 비용과 접근성을 사용하여 글로벌 시장을 재편하는 기본 경쟁 전략은 스스로를 복제하는 것으로 보입니다. 종종 높은 R&D 지출과 관련된 기술적 우위를 통해 선도하는 데 익숙한 서구 기업들은 이제 다른 종류의 도전에 직면해 있습니다. 즉, 더 얇은 마진으로 운영하거나 시장을 장악하기 위해 다른 경제 모델(예: 오픈 소스)을 활용할 의향이 있거나 능력이 있는 경쟁자들과 경쟁해야 합니다. 경영진과 투자자들을 괴롭히는 질문은 AI가 이 패턴이 전개되는 다음 주요 산업이 될 것인지, 잠재적으로 새로운 비용 의식적인 경쟁 현실에 충분히 빠르게 적응하지 못하는 서구 플레이어들을 소외시킬 것인지 여부입니다.
Nvidia 물음표: 가치 평가 압박?
중국의 저비용 AI 공세의 파급 효과는 기술 공급망 깊숙이 확장되어 **Nvidia Corp.**와 같은 기업의 미래 궤적에 대한 날카로운 질문을 제기합니다. 수년 동안 Nvidia는 AI 붐의 주요 수혜자였으며, 정교하고 값비싼 그래픽 처리 장치(GPU)는 크고 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필수적인 하드웨어가 되었습니다. 칩에 대한 끊임없는 수요는 천문학적인 성장과 급등하는 시장 가치 평가를 촉진했으며, 이는 점점 더 크고 계산 집약적인 모델이 표준이 될 것이라는 가정에 기반했습니다.
그러나 DeepSeek에서 영감을 받은 보다 자원 효율적인 모델을 향한 추세는 이 서사에 잠재적인 복잡성을 도입합니다. 만약 강력한 AI가 반드시 최고급, 가장 비싼 프로세서를 요구하지 않고도 효과적으로 개발되고 배포될 수 있다면, 이는 AI 칩 시장의 수요 역학을 미묘하게 바꿀 수 있습니다. 이것이 반드시 Nvidia 제품에 대한 수요의 즉각적인 붕괴를 의미하는 것은 아닙니다. AI의 전반적인 성장은 계속해서 상당한 하드웨어 요구를 주도합니다. 그러나 이는 몇 가지 잠재적인 압력으로 이어질 수 있습니다.
- 제품 믹스 변화: 고객들은 이러한 보다 효율적인 중국 모델을 실행하는 데 충분하다면 중급 또는 약간 오래된 세대의 GPU를 점점 더 선택할 수 있으며, 이는 잠재적으로 Nvidia의 최신 및 최고 마진 제품의 채택률을 늦출 수 있습니다.
- 가격 민감도 증가: 강력한 AI가 저비용 모델을 통해 접근 가능해짐에 따라, 최고급 하드웨어의 점진적인 성능 향상에 대해 가파른 프리미엄을 지불하려는 일부 고객의 의지가 줄어들 수 있습니다. 이는 구매자에게 더 많은 영향력을 부여하고 시간이 지남에 따라 GPU 가격에 하향 압력을 가할 수 있습니다.
- 경쟁: Nvidia가 지배적인 위치를 차지하고 있지만, 효율성에 대한 초점은 특히 훈련뿐만 아니라 추론 작업(훈련된 모델 실행)에 대해 매력적인 달러당 성능 또는 와트당 성능 대안을 제공할 수 있는 경쟁자(예: AMD 또는 맞춤형 실리콘 개발자)를 장려할 수 있습니다.
- 가치 평가 면밀 조사: 아마도 가장 중요한 것은 Nvidia의 주식 가치 평가가 끊임없이 증가하는 최첨단 컴퓨팅 요구에 의해 주도되는 지속적이고 기하급수적인 성장에 대한 기대에 기반하여 구축되었다는 것입니다. 만약 모델 효율성을 향한 추세가 미래 AI 발전이 이전에 가정했던 것보다 덜 하드웨어 집약적일 수 있음을 시사한다면, 이는 투자자들이 그러한 높은 성장 기대를 재평가하도록 이끌 수 있습니다. 원래 기사가 미묘하게 표현했듯이, ‘더 큰 모델에는 더 큰 칩이 필요하다’에서 ‘더 스마트한 모델에는 최적화된 칩이 필요하다’로 서사가 바뀌면 시장 ‘조정’은 불가피해질 수 있습니다.
DeepSeek의 저비용 템플릿의 성공이 널리 복제되고 채택된다면, 이는 Nvidia와 AI를 지원하는 광범위한 반도체 산업에 대한 방정식에 새로운 변수를 도입합니다. 이는 AI 하드웨어 수요의 미래 경로가 과거 추세의 단순한 외삽보다 더 미묘할 수 있음을 시사하며, 잠재적으로 최근 이 부문을 특징지었던 무한한 낙관론을 완화시킬 수 있습니다.
글로벌 파급 효과와 전략적 기동
중국의 급성장하는 AI 생태계의 영향은 국경 내에 국한되지 않습니다. 이는 글로벌 기술 환경 전반에 걸쳐 복잡한 파급 효과를 일으키고 있으며 주요 플레이어들의 전략적 재계산을 촉발하고 있습니다. 지정학적 긴장과 일부 정부(미국 및 인도 포함)가 직원 장치에서 DeepSeek과 같은 특정 중국 애플리케이션 사용을 제한하려는 움직임에도 불구하고, 기본 오픈소스 모델은 억제하기 어려운 것으로 입증되고 있습니다. 전 세계 개발자와 연구원들은 호기심과 강력하고 무료인 도구의 매력에 이끌려 이러한 중국 AI 발전을 적극적으로 다운로드하고, 실험하고, 자체 프로젝트에 통합하고 있습니다. 이는 흥미로운 역설을 만듭니다. 공식 채널은 주의를 표명하거나 제한을 부과할 수 있지만, 실제 현실은 광범위한 풀뿌리 채택 중 하나입니다.
이러한 글로벌 수용은 Microsoft Corp.(OpenAI의 주요 파트너) 및 Google과 같은 미국 기술 거대 기업들이 추구하는 대규모 인프라 투자라는 지배적인 전략에 상당한 도전을 제기합니다. 이들 회사는 AI 리더십이 비할 데 없는 계산 규모를 필요로 한다는 가정 하에 값비싼 GPU로 가득 찬 방대한 데이터 센터를 구축하는 데 수백억, 심지어 수천억 달러를 약속했습니다. 그러나 효율적인 중국 모델의 부상은 이러한 자본 집약적 접근 방식에 대해 불편한 질문을 제기합니다. 만약 매우 유능한 AI가 덜 까다로운 하드웨어에서 효과적으로 실행될 수 있다면, 가장 큰 데이터 센터를 소유함으로써 부여되는 경쟁 우위를 감소시키는가? 만약 소프트웨어 자체가 더 최적화된다면 계획된 막대한 지출 중 일부가 예상보다 덜 중요해질 수 있는가? 이것이 상당한 인프라의 필요성을 부정하는 것은 아니지만, 필요한 규모와 유형에 대한 불확실성을 도입하여 잠재적으로 그러한 거대한 투자에 대한 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.
이 경쟁 역학에 또 다른 층을 추가하는 것은 중국 클라우드 제공업체들이 채택하고 있는 공격적인 가격 책정 전략입니다. AI 개발 및 배포에 필요한 인프라를 호스팅하는 Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Huawei Cloud와 같은 회사들은 치열한 가격 전쟁에 참여하여 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 AI 관련 서비스 비용을 대폭 인하했습니다. 이는 중국 내외의 개발자들이 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 구축하고 실행하는 것을 훨씬 저렴하게 만듭니다. 이 가격 경쟁은 전 세계적으로 확산될 위협이 있으며, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform과 같은 서구 클라우드 제공업체들이 이에 대응하거나, 특히 저렴한 중국 AI 모델과 이를 실행하는 데 필요한 저렴한 인프라에 끌리는 비용에 민감한 스타트업 및 개발자들 사이에서 시장 점유율을 잃을 위험에 처하게 합니다. 따라서 AI 패권 경쟁은 모델 기능 수준뿐만 아니라 클라우드 인프라 가격 책정 및 접근성이라는 중요한 기반에서도 벌어지고 있습니다.
확장되는 개척지: 언어 모델을 넘어서
처음에는 DeepSeek과 같은 언어 모델에 의해 촉발된 저비용, 오픈소스 AI 운동이 생성한 추진력은 둔화될 기미를 보이지 않습니다. 업계 관찰자들은 이러한 추세가 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 인공지능의 인접하고 빠르게 진화하는 분야로 확산될 준비가 되어 있다고 예상합니다. 자연어 처리에서 성공적인 것으로 입증된 효율성, 접근성 및 빠른 반복의 원칙은 다른 영역으로 이전될 가능성이 높으며, 잠재적으로 유사한 혁신과 파괴의 물결을 촉발할 수 있습니다.
이러한 확장에 적합한 영역은 다음과 같습니다.
- 컴퓨터 비전: 이미지와 비디오를 이해하고 해석할 수 있는 모델 개발. 저비용, 고성능 오픈소스 비전 모델은 자율 주행 시스템 및 의료 이미지 분석에서 향상된 보안 감시 및 소매 분석에 이르기까지 응용 프로그램을 가속화할 수 있습니다.
- 로봇 공학: 더 지능적이고 적응 가능하며 저렴한 로봇 만들기. 효율적인 AI 모델은 탐색, 물체 조작 및 인간-로봇 상호 작용과 같은 작업에 중요합니다. 오픈소스 발전은 로봇 공학 개발을 민주화하여 소규모 회사와 연구원이 더 정교한 자동화 시스템을 구축할 수 있도록 할 수 있습니다.
- 이미지 생성: DALL-E 및 Midjourney와 같은 도구는 대중의 상상력을 사로잡았지만 종종 폐쇄형 서비스로 운영됩니다. 강력한 오픈소스 이미지 생성 모델의 출현은 새로운 창의성과 애플리케이션 개발의 물결을 촉진하여 고급 콘텐츠 제작 도구를 훨씬 더 광범위한 청중에게 접근 가능하게 만들 수 있습니다.
- 멀티모달 AI: 여러 소스(텍스트, 이미지, 오디오)의 정보를 처리하고 통합할 수 있는 시스템. 효율적인 아키텍처는 멀티모달 데이터의 복잡성을 처리하는 데 핵심이며, 오픈소스 노력은 상황 인식 비서 및 더 풍부한 데이터 분석과 같은 영역에서 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이러한 예상되는 확장은 중국의 확립된 산업 강점 중 하나인 하드웨어 제조와 직접적으로 연결됩니다. AI 모델이 더 저렴해지고, 더 효율적이며, 오픈소스 채널을 통해 더 쉽게 사용할 수 있게 됨에 따라 AI 배포의 병목 현상은 소프트웨어 자체에서 이를 효과적으로 실행할 수 있는 하드웨어로 이동합니다. 더 저렴하고 접근 가능한 AI 소프트웨어는 더 스마트한 스마트폰 및 소비자 가전 제품에서 특수 산업용 센서 및 엣지 컴퓨팅 모듈에 이르기까지 더 다양한 AI 기반 장치에 대한 수요를 촉진합니다. 중국의 방대한 제조 생태계는 이러한 수요를 충족할 수 있는 좋은 위치에 있으며, 잠재적으로 접근 가능한 AI 소프트웨어가 해당 AI를 내장한 중국산 하드웨어에 대한 수요를 주도하는 선순환을 창출하여 글로벌 기술 공급망에서 국가의 위치를 더욱 공고히 할 수 있습니다. 효율적인 AI 모델의 확산은 단순한 소프트웨어 현상이 아니라, 그 지능을 현실 세계로 가져올 물리적 장치와 본질적으로 연결되어 있습니다.