🇨🇳 중국 vs 미국, AI 패권 전쟁의 서막

AI를 둘러싼 미중 간의 기술 패권 전쟁이 본격화되고 있습니다. 미국이 반도체 수출을 제한하며 중국의 성장을 억제하려 하자, 중국은 서방 기술에 의존하지 않는 독자적인 AI 생태계를 구축하고자 막대한 자금을 투입하고 있습니다. 상하이에서 열린 세계 인공지능 대회(WAIC)는 중국이 기술 자립을 위한 야심 찬 전략을 전 세계에 공개한 장이었습니다.

 

21세기의 패권 경쟁은 더 이상 무기나 무역에서 끝나지 않습니다.
이제는 누가 더 강력한 인공지능을 먼저 만들고, 통제하며, 전 세계에 배포할 수 있는가의 문제로 넘어왔습니다.

 

미국은 그 최전선에서 이미 OpenAI, Google, Meta, Nvidia 등을 앞세워 선두권을 형성하고 있습니다. 반면 중국은 AI 분야에서 세계 2위권의 자리를 점유하고 있지만, 핵심 기술과 자원 대부분이 미국에 의해 통제되고 있는 불안정한 구조에 놓여 있었습니다.

 

📉 미국의 수출 규제, 엔비디아 칩 제재, 장비 차단 등은 중국의 AI 생태계에 직접적인 타격을 줬고, 일부에서는 “AI 냉전이 시작되었다”는 평가가 나올 정도였습니다.

 

하지만 중국은 이 제재를 단순한 위협으로 받아들이지 않았습니다. 오히려 이를 기술 자립을 위한 전환점이자 ‘계기’로 인식하고,

• 정부 주도의 전면 투자,
• AI-반도체-전력-인재의 연계 전략,
• 오픈소스 개방을 통한 생태계 확산,
• 표준 경쟁까지 포함한 전략적 사고로 반격에 나서고 있습니다.

특히 최근 상하이에서 열린 세계 인공지능 대회(WAIC)는 그 모든 전략이 실제로 움직이고 있음을 전 세계에 과시한 무대였습니다.
이제 중국은 ‘추격자’에서 ‘표준 설계자’로의 전환을 꾀하고 있으며, 이는 단순한 기술 싸움을 넘어 미래 글로벌 질서에 영향을 줄 수 있는 패권 경쟁으로 비화되고 있습니다.

 

 

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⚙️ 미국의 제재, 중국의 반격

미국은 엔비디아의 고성능 AI 칩 수출을 제한하고, 첨단 반도체 장비에 대한 수출도 차단하며 중국의 AI 진입을 봉쇄하고자 했습니다. 일시적으로는 효과를 거두었지만, 중국은 오히려 이를 기점으로 ‘기술 자립’을 향한 전면전에 돌입했습니다.

 

중국은 ‘전 국가적 프로젝트’라는 이름으로 국영기업, 지방정부, 민간기업이 총동원된 AI 육성 전략을 가동 중이며, 특히 AI 반도체와 전력 인프라, 인재 양성에 집중하고 있습니다.

 

미국은 2019년 이후 점진적으로 중국의 AI 및 반도체 산업에 대한 제재 수위를 높여왔습니다. 특히 트럼프 행정부 이후부터는 화웨이, SMIC 등 중국 핵심 기술기업들을 블랙리스트에 올리며, 첨단 반도체 기술의 이전을 원천 차단하는 전략을 택했습니다.

 

이러한 제재의 핵심은 다음과 같습니다:

• Nvidia, AMD, Intel 등 미국산 고성능 AI 칩의 수출 제한
• ASML의 극자외선(EUV) 노광장비 등 첨단 반도체 제조 장비의 중국 수출 차단
• 미국 자본과 인재의 중국 AI 기업 투자 제한 (예: 벤처캐피털, 인수합병)
• 중국 내 소프트웨어 기업과 연구기관에 대한 기술 접근 제한

이러한 압박은 단기적으로 중국에 큰 타격을 주었습니다.
많은 AI 스타트업과 반도체 기업들이 필수 장비와 칩을 조달하지 못해 제품 개발이 중단되거나 지연되었습니다. 특히, ChatGPT와 같은 초거대 AI 모델을 학습시킬 수 있는 GPU가 절대적으로 부족해졌습니다.

 

📉 결과적으로, 2023~24년 중국 AI 생태계의 일부는 정체와 좌절을 겪었습니다.

💥 반격은 ‘전 국가적 총동원’으로

그러나 중국은 이를 단순한 위기가 아닌 기술 독립을 위한 기회로 전환했습니다.
중앙정부는 물론 지방정부, 국영기업, 민간 대기업까지 모두 참여한 대규모 전략이 전개되기 시작했습니다.

• 정부 주도 하드테크 집중 투자: 반도체, AI, 양자컴퓨팅, 고속 전력망 등
• IPO 규제 강화: 기술 무관한 기업의 상장은 억제하고, AI·반도체 기업에 자본 집중
• AI 인재 양성 강화: 교육부와 과기부 협업으로 전국 대학에 AI 학과 신설
• 수요 창출 유도: 정부기관, 공기업이 국산 AI 모델 사용 의무화

예컨대, 2024년부터 중국 증권감독기구는 비전략 기술 중심 기업의 IPO를 사실상 중단하며, AI·반도체 같은 ‘핵심 기술기업’에만 자본 유입이 이뤄지도록 유도하고 있습니다.

 

또한 정부가 직접 AI 서버를 대량 구매하여 국산 모델 배포를 확산시키고 있으며, 실제로 일부 기업은 용도보다 먼저 서버부터 사들인 경우도 발생하고 있습니다. 이는 AI 기술이 산업과 사회 전반에 필수 인프라가 될 것을 전제로 한 ‘선투자, 후수요’ 전략입니다.

🧭 미국의 전략, 중국의 적응

미국은 2025년 들어 AI와 반도체에 대한 전략적 우위를 유지하기 위해 더 정교한 대응에 나섰습니다.

예를 들어, AI 데이터센터 허가 간소화, 인공지능 교육 의무화, OpenAI-소프트뱅크 5000억 달러 투자 프로젝트 발표 등이 대표적입니다.

하지만 동시에, 엔비디아 H20 칩의 중국 판매 재개와 같이 제재 완화 조짐도 일부 보여지고 있어, 이는 무역 협상의 지렛대 역할을 하는 동시에 중국의 기술 대응 속도를 측정하기 위한 시험대가 되고 있습니다.

 

결국, 미국은 봉쇄 전략과 유연한 협상을 병행하고 있으며, 중국은 이에 맞서 기술 독립을 핵심 국정과제로 삼고 자립 생태계를 강화하는 이중 전략을 구사하고 있는 셈입니다.

 

 

 

 

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🧠 상하이 AI 대회: '비미국 기술'의 쇼케이스

최근 상하이에서 열린 세계 인공지능 대회는 미국 기술에 의존하지 않는 AI 기술과 제품을 대거 공개하는 자리였습니다.

• StepFun이라는 스타트업은 중국산 반도체에 최적화된 AI 모델을 선보였고,
• **화웨이(Huawei)**는 자체 반도체와 대규모 칩 클러스터링으로 성능을 끌어올리는 방법을 공유했습니다.
• 중국 정부는 ‘오픈소스 AI 국제 협력체계’ 구상을 발표하며, 글로벌 AI 표준 설정 주도권까지 노리고 있습니다.

2025년 7월, 상하이에서 열린 **세계 인공지능 대회(WAIC)**는 단순한 기술 전시회를 넘어, 중국이 서방 기술 없이도 AI 강국으로 도약할 수 있다는 자신감의 상징이었습니다. 이 대회는 중국 정부 주도로 800개 이상의 기업이 참가해 미국 기술을 사용하지 않은 AI 모델과 인프라 기술을 집중적으로 선보인 ‘탈미국 기술 전시회’의 성격을 띠었습니다.

 

주요 특징은 다음과 같습니다:

• 국산 AI 모델 전시: 상하이 기반 스타트업 StepFun은 중국산 칩에 최적화된 경량 AI 모델을 선보였습니다. 이 모델은 적은 메모리와 연산 자원으로도 효율적으로 작동하며, 대규모 GPU 없이도 LLM을 학습시킬 수 있는 구조로 설계되었습니다.
• 오픈소스 모델의 확산: DeepSeek, Alibaba의 Qwen 등은 모델 파라미터와 소스코드를 공개, 전 세계 누구나 수정·활용할 수 있도록 했습니다. 이는 미국의 폐쇄형 모델 전략과는 상반된 접근법으로, 개발자 커뮤니티의 주목을 받고 있습니다.
• AI 거버넌스 발표: 중국은 대회 기간 중 글로벌 AI 협력 생태계를 위한 ‘국제 오픈소스 공동체’ 제안서를 발표했습니다. 이는 국제 규범 설정을 미국 대신 주도하겠다는 포석으로 해석됩니다.

또한 행사에서 중국 연구자들은 미국의 반도체 제재를 우회하는 기술 전략을 적극 공유했습니다. 예를 들어, 대규모 LLM을 훈련시키기 위해서는 고성능 칩이 필수적이지만, 이를 해결하기 위한 “연산 효율이 높은 모델 구조 설계”, “파라미터 압축 기술”, “칩 클러스터 병렬 처리” 등의 해법이 발표되었습니다.

 

👉 이처럼 WAIC는 중국 AI 생태계의 독립적 성장 가능성과 글로벌 리더십 의지를 동시에 보여준 무대였습니다.

 

 

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🔧 ‘스페어 타이어 프로젝트’: 자립형 반도체를 향한 집단 지성

화웨이가 주도하는 ‘프로젝트 스페어 타이어’는 무려 2,000개 기업이 참여하여 **2028년까지 반도체 자급률 70%**를 달성하겠다는 전략입니다.

이미 일부 클러스터는 384개의 Ascend 칩을 연결하여 엔비디아 GPU 72개 성능을 능가하는 결과도 나왔습니다.

모건스탠리에 따르면, 중국 AI 칩의 국산화율은 2024년 34%에서 2027년 82%까지 상승할 것으로 보입니다.

 

중국이 AI 독립의 가장 큰 걸림돌로 인식하는 부분은 단연코 첨단 반도체의 국산화입니다.
현재 미국은 엔비디아의 A100, H100 등 초고성능 AI 칩, 그리고 TSMC·ASML의 첨단 반도체 제조 기술을 중국에 판매하지 않음으로써 기반 인프라 자체를 차단하고 있습니다.

 

이에 대한 중국의 대표적 대응 전략이 바로 **‘스페어 타이어 프로젝트(Project Spare Tire)’**입니다.

📌 이 프로젝트는 **화웨이 CEO 런정페이(任正非)**가 시진핑 주석과의 2025년 2월 회동 중 직접 언급한 내용으로, 이름 그대로 ‘미국산 기술이 빠졌을 때를 대비한 예비 바퀴’입니다.

 

핵심 내용은 다음과 같습니다:

• 2,000여 개 기업이 참여한 연합체계 구축
• 2028년까지 반도체 자급률 70% 달성 목표
• AI 칩 Ascend, Kunpeng 등을 기반으로 한 칩 병렬 처리 기술 고도화
• 국산 장비, 국산 설계, 국산 생산 공정 전체 생태계 구축

📊 실제로, Ascend 칩 384개를 클러스터링한 화웨이 시스템이 엔비디아 A100 기반 시스템을 일부 메트릭에서 능가했다는 보고서가 미국의 SemiAnalysis에서 발표되며 국제적 주목을 받았습니다.

다만, 동일 성능을 내기 위해서는 더 많은 칩과 전력을 소비하는 구조라서 효율성 면에서는 아직 격차가 존재합니다.

 

또한 중국은 전력 인프라, 냉각 기술, 서버 구축 비용까지 포함한 전방위적 대응을 병행하고 있습니다. 2025년 기준, 중국의 데이터센터 전력 사용량은 미국의 2배 이상이며, 향후 5년간 격차는 더 커질 것으로 보입니다.

 

이처럼 ‘스페어 타이어 프로젝트’는 단순한 반도체 기술 자립을 넘어서, AI 생태계의 완전한 내재화와 주권 회복을 지향하는 **중국판 ‘만리장성 전략’**이라 할 수 있습니다.

 

 

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💻 오픈소스의 반격: “우리는 모두에게 개방했다”

중국의 또 다른 전략은 ‘오픈소스’입니다.
많은 기업이 자사 AI 모델을 오픈소스로 배포하며, 누구나 수정하고 배포할 수 있도록 하고 있습니다.

• 미국이 보유한 최고 LLM은 아직도 닫힌 생태계지만,
• 누구나 쓸 수 있는 최고의 AI 모델은 이제 중국산이라는 평가도 등장했습니다.
• AI 성능 평가 기관인 Artificial Analysis에 따르면, 중국의 최고 오픈소스 모델은 2024년 11월 이후 미국 모델을 앞질렀습니다.

중국의 AI 전략에서 가장 눈에 띄는 전환점 중 하나는 ‘오픈소스 모델’의 전면 확산입니다. 미국의 대표 AI 기업인 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind가 대체로 폐쇄형 API 방식을 유지하는 것과 달리, 중국은 AI 모델을 누구나 자유롭게 학습·수정·배포할 수 있도록 개방하는 전략을 선택하고 있습니다.

 

이러한 접근은 단순한 기술 공개가 아닌, 글로벌 영향력 확보 수단으로 작용하고 있습니다.

대표적인 사례는 다음과 같습니다:

• DeepSeek-V2: 중국 스타트업 DeepSeek이 공개한 모델로, 기반 파라미터 수, 코드 공개 범위, 처리 효율성 면에서 글로벌 기준에 부합하며, 실제 다수의 오픈소스 커뮤니티에서 빠르게 채택되고 있습니다.
• Alibaba의 Qwen 모델 시리즈: 대형 LLM부터 코드 생성 특화 모델까지 다양한 버전을 Apache 2.0 라이선스로 공개, 글로벌 연구자들이 다양한 방식으로 활용 중.
• InternLM, ChatGLM 등도 다국어 학습, 코드 생성, 요약 등 특정 용도에 최적화된 버전들을 대거 릴리스하면서, 전 세계 오픈소스 AI 지형에서 중국 모델의 존재감이 빠르게 확대되고 있습니다.

📈 AI 성능 벤치마크 기관 Artificial Analysis에 따르면, 2024년 11월 이후 중국산 오픈소스 모델이 미국산 공개 모델을 성능에서 앞지르기 시작했습니다.

특히 “접근 가능한 최고의 LLM은 이제 중국 것이다”라는 평가가 나올 정도로, 일반 사용자가 자유롭게 접근할 수 있는 모델 품질에서 중국이 선도하는 분위기입니다.

 

🔄 이에 비해, 미국은 안전성과 책임 문제를 이유로 오픈소스 모델 출시를 보류하고 있으며, Sam Altman은 OpenAI의 공개 모델 출시를 “무기한 연기”한다고 발표했습니다. 이는 중국 오픈소스 모델이 글로벌 생태계를 빠르게 잠식할 수 있는 창(window)을 열어준 셈입니다.

 

👉 오픈소스를 통해 중국은 기술뿐 아니라 규범, 생태계, 커뮤니티의 ‘표준 설정자’가 되려는 전략을 펼치고 있는 것입니다.

 

 

 

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📚 인재와 전력: AI를 위한 두 가지 ‘인프라 전쟁’

중국은 AI 교육과 전력 인프라에도 막대한 투자를 하고 있습니다.

• AI 전공 대학 수는 2019년 35개에서 2024년 600개 이상으로 급증
• 초·중·고 AI 교육 필수화: 2025년 9월부터 시행
• 전력망 확장: 2030년까지 5640억 달러 투자, 미국보다 2.5배 많은 전력 생산 능력 확보

이러한 인재·전력 인프라는 중국이 장기적으로 AI 훈련 및 운영 역량을 축적하는 데 중요한 기반이 되고 있습니다.

 

AI는 단순히 알고리즘만으로 작동하지 않습니다. 거대한 연산 능력과 이를 뒷받침할 인적 자원이 함께 있어야 진정한 AI 생태계가 작동합니다. 중국은 이 점에서 ‘전력’과 ‘인재’를 AI의 양대 인프라 전쟁터로 보고, 전방위 투자를 단행하고 있습니다.

⚡ 1. 전력 인프라: 칩만큼 중요한 ‘전기의 힘’

대규모 AI 모델을 학습시키는 데에는 엄청난 전기가 필요합니다.
특히 LLM 훈련과 추론은 데이터센터에서 GPU·TPU 수천 개를 동시 작동시켜야 하기에, 전력망의 안정성과 확장성이 결정적입니다.

• 중국은 2030년까지 5640억 달러를 투자해 송전망 및 전력 인프라를 확장하고 있으며, 이는 지난 5년 대비 40% 증가한 수준입니다.
• 2025년 기준, 중국의 발전 용량은 미국의 약 2.5배 수준, 이는 향후 5년 내 더 큰 격차로 벌어질 것이라는 전망입니다.
• 전력 생산뿐 아니라, 데이터센터 냉각 기술과 송전 효율, 그린에너지 전환 속도 등에서도 중국은 대규모 투자를 통해 AI 인프라 확장을 가속화하고 있습니다.

📌 요약하면, 중국은 칩이 부족하더라도, ‘전력’이라는 무기로 AI 연산 규모를 확장하고 있습니다. 이는 고성능 칩을 덜 효율적으로 병렬화하여 쓰는 구조에서 결정적인 보완재가 됩니다.

🎓 2. 인재 인프라: 유학 없이 자급 가능한 AI 인력

AI 기술 발전의 가장 핵심적인 자원은 바로 사람입니다. 중국은 AI 분야의 인재를 국내에서 양성·고용·활용할 수 있는 구조를 빠르게 만들어가고 있습니다.

• 2019년 35개였던 AI 관련 학과 설치 대학은 2025년 기준 600개 이상으로 증가
• 2025년 9월부터, 베이징을 시작으로 초중등 교육에 AI 과목을 필수 도입
• 주요 대학에는 AI-반도체 연계학과, LLM 연구센터, AI+법률, AI+의학 융합 전공까지 빠르게 생겨나고 있음

📊 스탠퍼드 대학과 후버 연구소의 공동 보고서에 따르면, 2024~25년 DeepSeek 모델 논문에 이름을 올린 200여 명 중 절반 이상이 해외 유학 없이 순수 중국 교육 시스템 내에서 학위와 경력을 쌓은 인물들로 구성되어 있습니다. 이는 중국이 자체 인재 생태계를 완성 중임을 보여주는 중요한 지표입니다.

 

미국도 AI 교육 강화를 위해 노력하고 있으나, 현재로선 상위권 대학에 국한되고 AI 관련 프로그램 수는 중국에 비해 적은 편입니다.
이에 따라 트럼프 대통령은 2025년 4월, AI 교육을 위한 행정명령을 서명하며 미국 전역의 청소년 AI 교육을 의무화하기 시작했습니다.

 

 

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🧾 결론: AI 패권 경쟁, ‘기술’이 아닌 ‘의지’의 싸움

미국은 여전히 세계 최고의 AI 모델과 칩을 보유하고 있습니다. 하지만, 중국은 ‘포기하지 않는 집념’과 ‘전 국가적 추진력’으로 격차를 빠르게 줄이고 있습니다.

• 💰 정부와 민간의 총력전
• 🧠 인재 양성과 기술 내재화
• 🌐 오픈소스를 통한 영향력 확산
• ⚡ 에너지·인프라 기반 강화

이 싸움의 승패는 단순한 기술력 이상의 문제입니다. 어느 나라가 더 오래, 더 집중해서, 더 효율적으로 밀어붙이느냐가 핵심입니다.

그리고 지금의 중국은, 한 치도 물러서지 않겠다는 의지로 AI 전장을 달리고 있습니다.

 

 

현재까지의 AI 전쟁에서 미국은 여전히 우위에 있습니다.

• 가장 강력한 AI 모델(GPT-4o),
• 가장 효율적인 칩(A100, H100),
• 최고의 알고리즘을 개발할 수 있는 실리콘밸리의 인재 풀…

모든 면에서 압도적인 출발선에 있었습니다.

하지만 중국은 이제 단순히 이를 따라가는 수준이 아닙니다.

• DeepSeek, Qwen 등 오픈소스 모델을 통해 글로벌 개발자 커뮤니티를 흡수하고 있으며,
• AI 전공 인재 양성 인프라를 전국적으로 확산,
• AI 모델을 돌릴 수 있는 막대한 전력과 클러스터 인프라를 구축하고 있습니다.
• 화웨이를 중심으로 한 반도체 병렬화 기술의 고도화도 가시적 성과를 내고 있습니다.

무엇보다 중요한 건, “지금은 되지 않지만, 언젠가는 반드시 되게 하겠다”는 전략적 일관성과 의지입니다.
이는 AI라는 기술 분야에서 자주 보기 힘든 정치-경제-사회 전 분야가 한 방향으로 맞물리는 전면전입니다.

 

AI는 단지 효율적인 자동화를 위한 도구가 아닙니다.
이제 그것은 국가 안보, 경제 성장, 문화 영향력, 군사력에까지 영향을 미치는 핵심 기술입니다.

 

그리고 이 AI 패권의 전쟁에서, 중국과 미국은 더 이상 피할 수 없는 ‘디지털 양극화’의 경쟁 구도로 빠르게 진입하고 있습니다.
누가 승리할지는 아직 아무도 알 수 없습니다.

그러나 확실한 것은, 이 싸움의 중심에는 기술 그 자체보다 더 깊은 ‘의지와 체제의 충돌’이 놓여 있다는 사실입니다.