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[IT뉴스][AI 클로즈업] 美와 격차 좁힌 中 ‘AI 풀스택’…韓과는 더 벌어져

온카뱅크관리자

2026-08-10 05:57:29

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 [디지털데일리 구아현기자] 중국의 인공지능(AI) 추격이 가격 경쟁을 넘어 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 저렴한 모델을 공급하는 데 그치지 않고 국산 반도체와 오픈웨이트 모델, 기업용 에이전트, 휴머노이드 로봇을 하나로 연결하고 있다. 중국이 미국을 바짝 추격하는 동안 한국과 중국의 격차는 오히려 벌어지고 있다는 지적도 나온다.
 가트너는 최근 발간한 ‘2026년 중국 주요 AI 트렌드’ 보고서에서 중국 AI 시장을 ▲풀스택 주권형 AI ▲실용적 모델 혁신 ▲확장 가능한 에이전트 인력 ▲새로운 AI 경험 등 4개 층으로 구분했다. 국산 반도체와 모델을 기반으로 오픈웨이트·멀티모달·월드모델을 개발하고 이를 에이전트와 피지컬 AI로 확장하는 구조다. 가트너는 정부의 기술 자립 정책과 제조 공급망, 대규모 내수시장이 결합하면서 중국의 AI 상용화가 빨라지고 있다고 분석했다.
 ◆ 中, 칩과 오픈웨이트 결합
 중국이 먼저 강화하는 영역은 AI 반도체다. 미국의 수출 통제로 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보가 어려워지자 국산 가속기와 AI 모델을 함께 최적화하는 방식으로 대응하고 있다. 알리바바와 화웨이는 반도체 설계부터 AI 인프라, 모델, 에이전트 서비스까지 직접 구축하는 수직계열화 전략을 추진하고 있다. 가트너는 2030년 중국 기업의 사설 AI 인프라에 사용되는 가속기 가운데 50% 이상을 중국 업체가 공급할 것으로 전망했다.
 완전한 기술 자립까지는 시간이 필요하다. 7나노미터 이하 첨단 반도체 생산과 고대역폭메모리(HBM), 소프트웨어 생태계는 여전히 중국의 약점이다. 엔비디아 쿠다(CUDA)에 맞춰 개발된 모델과 서비스를 국산 칩 환경으로 옮기는 비용도 부담이다. 중국은 이를 보완하기 위해 AI가 학습한 핵심 매개변수를 공개하는 오픈웨이트 전략을 확대하고 있다.
 문샷AI의 ‘키미 K3’, 딥시크의 ‘V4’, 지푸AI의 ‘GLM-5’, 알리바바의 ‘큐원’ 시리즈가 대표적이다. 가트너는 이들 모델이 비용 장벽을 낮추면서 단순한 대체재에서 기업의 주력 모델로 바뀌고 있다고 분석했다. 최근 알리바바는 플래그십 모델 ‘큐원3.8-맥스’를 선보였고 딥시크는 초저가 모델 ‘V4-플래시’를 공개하며 해외 개발자 시장까지 겨냥했다.
 V4-플래시의 가격은 입력 100만토큰당 0.14달러(약 198원), 출력은 0.28달러(약 395원)다. AI 분석업체 아티피셜 애널리시스는 벤치마크 한 건을 수행하는 평균 비용을 0.03달러(약 42원)로 추산했다. 같은 평가에서 키미 K3는 0.86달러(약 1213원), 오픈AI GPT-5.6 솔은 1.86달러(약 2624원), 앤트로픽 클로드 페이블 5는 3.15달러(약 4445원)였다. V4-플래시가 주요 모델 가운데 구동 비용이 가장 낮았던 셈이다.
 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)의 ‘2026 AI 인덱스’에 따르면 지난 3월 기준 미국과 중국 최상위 AI 모델의 성능 격차는 2.7%에 그쳤다. 양국 모델은 지난해부터 최상위권을 여러 차례 주고받았다. 지난해 2월에는 딥시크 R1이 미국 최상위 모델과 같은 수준에 올랐고 올해 3월에는 앤트로픽의 최상위 모델이 중국 모델을 근소하게 앞섰다.
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 다만 벤치마크상 격차 축소가 실제 서비스 경쟁력까지 같아졌다는 의미는 아니다. 아티피셜 애널리시스는 키미 K3가 높은 지능 점수를 기록했지만 비슷한 규모의 오픈웨이트 모델보다 출력량이 많고 속도가 느리며 가격도 높다고 평가했다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 “중국 모델들이 미국 하이퍼스케일러의 성능을 따라잡고 있는 것은 맞지만 현장에서 벤치마크에 나온 만큼의 성능이 구현되는지는 다른 문제”라고 말했다. 가트너도 오픈웨이트 모델을 직접 운영하려면 개발·유지보수 인력과 결과를 다시 확인하는 검증 비용이 필요하다고 지적했다.
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 ◆ 에이전트 넘어 휴머노이드로… 상용화 속도 높이는 中
 중국 AI 전략의 다음 단계는 모델을 실제 업무와 제품에 넣는 것이다. 가트너가 지난 6월 웨비나 참석자 79명을 대상으로 조사한 결과 응답자의 54%가 기업용 AI 에이전트의 기반으로 중국산 모델을 사용하거나 개발하고 있다고 답했다. 별도 조사에서는 응답자 77명 가운데 34%가 피지컬 AI 적용을 탐색하고 있었다. 중국 AI가 챗봇과 문서 작성 도구를 넘어 제조·물류·자동차·로봇으로 확산하고 있다는 의미다.
 시장조사업체 IDC는 중국의 체화지능 분야 지출이 2025년 14억달러(약 1조9754억원)에서 2030년 770억달러(약 108조6470억원)로 약 55배 증가할 것으로 전망했다.
 최근 딥시크가 중국 로봇 기업 유니트리와 손잡은 것도 같은 흐름이다. 딥시크는 유니트리의 상하이 증시 상장 과정에 1억4080만위안(약 2080만달러·약 293억4880만원)을 투자하고 AI 모델과 휴머노이드용 체화지능을 공동 개발하기로 했다. 양사는 딥시크의 모델과 유니트리의 기계 설계·동작 제어 기술을 결합해 로봇이 낯선 환경에서 지시를 실제 행동으로 옮기도록 할 계획이다. HAI에 따르면 중국은 2024년 전 세계에 설치된 산업용 로봇의 54%를 차지했다.
 그렇다고 미국의 우위가 사라진 것은 아니다. 미국은 여전히 최상위 AI 모델을 더 많이 개발하고 있으며 영향력이 큰 AI 특허에서도 앞서 있다. 지난해 미국의 민간 AI 투자액은 2859억달러(약 403조4049억원)로 중국의 124억달러(약 17조4964억원)보다 23배 많았다. HAI는 정부 주도 자금이 빠져 중국의 실제 투자 규모가 과소평가됐을 가능성이 있다고 설명했다.
 중국은 첨단 반도체와 HBM 공급, 국산 AI 소프트웨어 생태계라는 약점도 안고 있다. 글로벌 기업에는 중국과 해외 AI 체계 사이의 호환성 문제와 데이터 현지화 규제, 지정학적 공급망 불안이 부담이다. 가트너는 업무 중요도에 따라 중국 모델과 해외 모델을 나눠 쓰고, 서로 다른 모델과 칩을 바꿔 사용할 수 있는 구조를 마련해야 한다고 조언했다.
 미·중 AI 경쟁은 더 이상 하나의 벤치마크 점수로 판가름하기 어렵다. 미국이 첨단 모델과 반도체, 자본에서 우위를 지키고 있다면 중국은 국산 칩과 오픈웨이트 모델을 에이전트·로봇으로 연결하며 추격하고 있다. 신정규 래블업 대표는 “미국과 중국의 모델 성능 격차가 빠르게 줄어든 반면, 중국과 한국의 격차는 오히려 벌어졌다”며 “한국의 기술력이 후퇴했다기보다 중국 AI 모델의 성능 향상 속도가 워낙 빨라지면서 상대적으로 격차가 확대된 것”이라고 설명했다.
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