최근 중국의 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하며 세계 시장에서 주목받고 있다. 지난해 ‘딥시크’의 출현으로 시작된 중국 AI의 혁신은 알리바바, 문샷AI, 즈푸AI 등 다양한 후발 주자들의 모델 출시로 이어지며 그 기세를 더욱 높이고 있다. 이러한 발전은 미국의 견제에도 불구하고 중국 기업들이 저비용으로 고성능 모델을 개발하고, 세계 최대 제조업 현장을 AI 학습의 기지로 활용하고 있다는 점에서 더욱 두드러진다. 이로 인해 전기차, 로봇, 드론, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 AI의 적용이 활발히 이루어지고 있으며, 데이터의 지속적인 순환을 통해 성능을 향상시키는 선순환 체계가 구축되고 있다.
중국 AI의 발전은 단순한 우연의 결과가 아니라, 미국의 반도체 봉쇄와 같은 외부 환경이 자극이 되어 이루어진 기술 혁신의 산물이다. 미국의 첨단 AI 칩 접근 제한으로 인해 중국 기업들은 제한된 자원으로 효율성을 극대화하는 방법을 모색하게 되었고, 이를 통해 혼합전문가(MoE) 방식을 활용하여 모델 성능을 높이는 데 성공했다. 이러한 전략은 중국 AI 기업들이 상대적으로 낮은 비용으로도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 하고 있다.
특히, 문샷AI의 ‘키미’와 알리바바의 ‘큐원’ 등은 각각의 특색을 가진 모델을 통해 AI 생태계를 더욱 확장시키고 있다. 이들은 범용 AI, 코딩, 에이전트 등 다양한 분야에서 성과를 내며 빠르게 성장하고 있으며, 이러한 추세는 앞으로도 지속될 것으로 보인다. 최근 스탠퍼드대의 연구에 따르면, 미국과 중국의 AI 모델 성능 격차가 줄어들고 있는 상황에서, 중국 AI 모델의 채택률이 높아지고 있다는 점은 더욱 주목할 만하다.
이러한 상황 속에서 한국은 ‘AI 샌드위치’에 처할 수 있다는 우려가 커지고 있다. 미국과 중국 사이에서 한국의 AI 산업이 뒤처질 경우, 전체 산업 생태계에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점에서 경계해야 한다. 한국은 반도체, 자동차, 조선, 배터리 등 제조업의 강점은 가지고 있지만, AI 모델 생태계와 자본력, 기술 실증 속도에서 중국과의 격차가 존재한다. 이에 따라 전문가들은 한국이 범용 AI 모델 개발에만 집중하기보다는 강점을 가진 제조업 분야에 AI를 통합하여 산업별 특화 모델을 개발하는 것이 필요하다고 강조하고 있다.
한국 AI 산업은 그동안 ‘개발’보다 ‘확산’에 중점을 두지 못한 결과, 기술의 현장 적용 속도가 더디다는 비판을 받고 있다. 이를 극복하기 위해 정부와 민간 부문이 협력하여 규제를 개선하고, 데이터 활용의 제약을 줄이며, 빠른 실증을 이끌어내는 노력이 필요하다. 한국은 현재 인구 10만명당 AI 특허 수가 세계 1위이며, AI 관련 모델도 세계적인 수준에 도달하고 있다. 하지만 이를 실제 산업에 적용하는 속도는 상대적으로 느리다.
따라서 한국은 AI 기술의 실증과 산업화 속도를 높여야 하며, 특히 규제 완화와 실험 공간 확장이 필요하다. 민간 기업들이 새로운 AI 모델을 시험하고, 시장에서의 반응을 통해 기술을 발전시킬 수 있도록 지원하는 체계를 마련해야 한다. 이런 방향으로 나아간다면, 한국은 AI 기술의 발전을 통해 산업 경쟁력을 강화하고, 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 확고히 할 수 있을 것이다.
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