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화웨이의 AI 컴퓨팅 인프라의 핵심인 클라우드매트릭스 384 시스템과 어센드 910 AI 프로세서가 지난 8일 중국 저장성에서 열린 세계인터넷대회(WIC) 전시회 화웨이 부스에 전시돼 있다. 로이터연합뉴스






최근 미국과 중국 간 첨단 인공지능(AI) 기술의 격차가 크게 준 것으로 나타났다. AI 반도체 제조 분야에서는 미국의 앞선 경쟁력이 여전하다. 하지만 AI 모델의 성능 등에선 중국이 미국과 대등하거나 오히려 뛰어나다는 체리마스터모바일 분석도 나온다.
에어비엔비도 중국 AI 사용
15일 미국 AI 연구기관 '에포크(Epoch) AI'에 따르면 이 기관은 최근 ‘오픈웨이트 모델은 평균적으로 약 3개월 정도 최신 기술에 뒤처진다’라는 보고서를 내놨다. 최고 성능의 오픈웨이트(부분 공개 방식) AI 모델이 오픈AI의 GPT, 구글의 제미나이 등 폐쇄형 최신 바다이야기고래 AI 모델보다 기술 수준보다 3개월 정도 떨어진다는 뜻이다.
현재 최고 성능의 오픈웨이트 모델은 대부분 중국 업체들이 만들고 있다. 딥시크(AI 모델 DeepSeek), 알리바바(Qwen), 문샷(KIMI) 등이 대표적이다. 결국 중국이 개발한 최고 성능의 AI 모델의 기술이 미국 최고 모델보다 3개월 뒤처진다는 뜻이다. 국내 AI업계 관 바다이야기릴게임연타 계자는 "최근 글로벌 AI업계에서 기술 수준의 3개월 차이가 크긴 하지만 중국 AI 수준이 세계 최고 수준이라는 뜻도 된다"고 설명했다.
이제 중국 AI가 단순한 추격자를 넘어 'AI의 고효율 표준'으로 부상하고 있다는 분석도 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이달 초 "중국은 AI 레이스에서 미국을 '나노초(nanosecon 황금성릴게임사이트 ds)' 차이로 뒤쫓고 있다"며 중국의 승리 가능성까지 경고했다.
최근 미·중 AI 경쟁 구도는 다양한 전선에서 극명하게 갈린다. AI 모델인 대규모언어모델(LLM) 등 소프트웨어 분야에서는 '거의 동등' 수준에 도달했다는 평가다. 스탠퍼드 대학 HAI의 'AI 인덱스 2025' 보고서에 따르면, MMLU(대규모 다중작업 언어 이해) 등 손오공릴게임 주요 벤치마크에서 미·중 모델 간 성능 격차는 2023년 말 두 자릿수에서 2024년 말 0.3~3.7% 포인트 수준으로 급격히 줄어들었다.



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객관적 성능 평가 플랫폼인 LMSYS 챗봇 아레나 점수 기준, 2025년 2월 미국 최고 모델(1385점)과 중국 최고 모델 간의 격차는 불과 1.7% 내외로 좁혀졌다. 이는 중국이 알고리즘 효율성과 오픈소스 생태계를 통해 하드웨어의 열세를 성공적으로 우회했다는 것을 보여준다. 중국 기업은 미국 정부의 정책으로 엔비디아 등 미국 최신 AI 반도체를 사용하기 어렵다.
중국은 LLM 분야에선 단순한 성능 추격을 넘어 '비용 효율성'과 '오픈소스 생태계'를 무기로 미국 시장을 직접적으로 위협하고 있다. 지난 1월 발생한 '딥시크 모멘트'는 중국 AI 기술의 분수령이 됐다. 중국 스타트업 딥시크의 R1 모델은 미국의 강력한 반도체 제재에도 오픈AI의 GPT-4 터보 등 미국 SOTA(State-of-the-Art, 최고 수준) 모델과 동등한 추론 성능을 입증하며 'AI판 스푸트니크 쇼크'를 일으켰다. 딥시크가 전문가 혼합(MoE·Mixture-of-Experts) 등 효율적인 AI 모델 설계(아키텍처)와 알고리즘 혁신을 통해 달성한 성과다.
다른 중국 AI 모델의 약진은 두드러진다. 이달 기준 LMArena 랭킹에 따르면, 중국 즈푸 AI의 GLM-4.6 모델이 프로그래밍 분야에서 오픈AI의 GPT-5, 앤스로픽의 클로드와 '공동 1위'를 차지했다. 알리바바의 큐원 2.5-Max, 아이플라이텍의 스파크 V4.0 등도 주요 벤치마크에서 미국 모델과 대등하거나 일부 능가하는 성능을 보여줬다.?
중국 스타트업 문샷 AI가 지난 6일 출시한 AI 모델 '키미-K2-싱킹'도 주목받았다. CNBC는 업계 관계자를 인용해 문샷의 AI 모델 학습 비용이 460만달러였다고 보도했다. 이는 '딥시크-V3'의 시전 학습 비용으로 알려진 557만달러(약 81억8600만원)보다도 적은 수치다. 문샷은 기존 방식보다 최대 5배 더 효율적인 알고리즘인 '문케이크' 플랫폼 등 신규 기술을 개발해 컴퓨팅 파워(GPU 등) 학습 비용을 줄인 것으로 알려졌다.
'키미-K2-싱킹'은 벤치마크에서 오픈 소스에서 최고 점수를 기록했다. 미국의 폐쇄형 모델을 대부분 뛰어넘는 성능을 보였다. 벤치마크 전문 아티피셜 애널리시스의 '지능 순위'에서 68점을 기록한 오픈AI의 'GPT-5'와 'GPT-5 코덱스'보다 1점밖에 떨어지지 않았다. 그동안 2~3위를 차지했던 xAI의 '그록-4'와 앤스로픽의 '클로드 4.5 소네트' 등은 추월했다.



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최근 미국 기업이 잇따라 중국 AI 모델을 도입한 것도 이전에는 보기 힘든 모습이다. 최근 에어비앤비 등 미국 주요 기업들이 자국 모델 대신 알리바바의 ‘큐원(Qwen)’ 등 중국산 AI 모델을 채택하기 시작했다. 그동안 여러 평가(벤치마크 평가)에서 중국 AI 모델은 좋은 평가를 받았다. 중국 AI 모델을 도입하는 해외 기업은 보기 힘들었다. 보안 문제 우려 때문이다.
에어비앤비의 브라이언 체스키 CEO는 "(미국 모델보다) 빠르고 저렴하다"고 말했다. 미국의 유명 벤처캐피털리스트인 차마스 팔리하피티야 역시 중국 문샷 AI의 키미 모델에 대해 "(미국 경쟁사 대비) 성능이 훨씬 뛰어나고 비용이 엄청나게 저렴하다"고 평가했다. 상당수 중국 AI 모델들의 미국 경쟁사보다 배 이상의 저렴한 비용으로 AI 서비스를 제공하고 있다.
중국은 '오픈소스 AI의 부흥'을 주도하며 관련 생태계 영향력도 급속히 확대하고 있다. AI 모델 호스팅 플랫폼 '허깅페이스'의 올해 데이터 분석 결과, 알리바바의 큐원 시리즈가 누적 다운로드 3억 8500만 회를 기록하며 메타의 오픈 모델 라마를 추월했다. 딥시크, 즈푸 AI 등 중국 모델들은 대부분 상업적 활용이 자유로운 이른바 '아파치(Apache) 2.0 라이선스'를 채택해 생태계 확산을 가속화하고 있다.
미국 제재 속에서 '반도체 굴기'
최첨단 반도체 제조 분야에서는 '명백한 격차'가 유지되고 있다. 미국과 동맹국(TSMC 등)은 3nm 이하 공정에서 중국을 2세대 이상 앞서고 있다는 평가다. 중국 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 SMIC는 최근 구형 DUV(심자외선) 장비로 5nm 공정 생산 라인을 구축했다, 하지만 이는 전략적 성과일 뿐 상업적 성공은 아니다. 업계 분석에 따르면 SMIC의 5nm 공정 수율은 30%대에 불과하고 생산 단가는 TSMC 대비 40~50% 높아 경제성이 떨어진다.
중국은 미국의 강력한 제재로 최첨단 칩 제조에 어려움을 겪고 있다. 미국 제재의 핵심은 네덜란드 ASML의 최신 EUV 노광장비 접근 차단이다. 대신 중국 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 SMIC는 구형 DUV 장비를 활용해 7nm(N+2) 공정 대량 생산에 성공했다. 이는 화웨이의 '어센드?910C' AI 가속기 생산의 바탕이 됐다. 2023년 화웨이가 선보인 스마트폰용 기린 9000S 칩은 순수 중국 기술로 7nm 공정을 구현해 해외 전문가들을 놀라게 했다.
파운드리 기술의 열세에도 중국의 팹리스(설계) 역량은 급성장했다는 평가다. 화웨이가 7nm 공정으로 설계한 '어센드?910B/910C' 칩은 중국 내 AI 시장의 핵심이 됐다. 화웨이는 '어센드?910B'가 엔비디아 'A100' GPU를 훈련 성능 기준 최대 20%까지 능가했다고 발표했다. 910C에는 특히 AI 모델의 추론 작업에서 H100에 근접하거나 능가한다는 평가도 나왔다.
중국은 칩 자체의 성능 열세를 이른바 '스케일 아웃' 전략으로 극복하고 있다. 개별 칩 성능이 부족하면 다수 칩을 병렬로 연결해 시스템 레벨 성능을 극대화하는 방식이다. 미국 랜드연구소는 "엔비디아 B200 10만 개 클러스터와 동일한 성능을 내려면, 중국은 '어센드?910C' 30만 개가 필요할 것"이라 예측했다.



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화웨이는 지난 9월 100만 개 이상의?어센드 NPU(신경망 처리 장치)를 단일 논리 시스템처럼 효율적으로 연결하는 '아틀라스 슈퍼클러스터' 아키텍처를 발표했다. 이는 막대한 전력 소모와 복잡한 엔지니어링이 필요하다. 중국 정부는 이를 지원하기 위해 파격적인 인센티브를 제공했다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면, 중국 정부는 알리바바, 바이두 등 주요 클라우드 기업들이 자국산 AI 칩으로 데이터센터를 운영하면 전력 비용의 최대 50%를 보조하고 있다.
미·중의 AI 투자 방식이 다른 이유
미·중의 AI 경쟁을 뒷받침하는 동력은 대규모 투자와 인재다. 미국의 민간 주도 모델과 중국의 정부 주도 모델의 극명한 차이를 보여준다는 평가다. 민간 AI 투자에서는 미국이 압도적이다. '스탠퍼드 AI 인덱스'에 따르면 지난해 미국의 민간 AI 투자는 1091억 달러로, 중국의 93억 달러를 12배 가까이 많다. 생성형 AI 분야에서 소수 빅테크 기업에 자본이 집중된 결과다.
반면 국가 총 R&D 지출에서는 중국이 미국을 압도한다. 미국 정보기술혁신재단(ITIF)와 경제협력개발기구(OECD) 등에 따르면 구매력평가(PPP) 기준 2023년 국가 총 R&D 지출은 중국이 1조 8000억 달러였다. 미국의 8230억 달러를 2배 이상이었다. 중국의 R&D 성장률(연 8.9%)도 미국(연 4.7%)의 두 배에 달한다.
미국의 민간 투자가 SOTA 모델(AGI)을 추구하는 '고위험 고수익' 베팅이라면, 중국의 국가 R&D는 AI 개발의 기초 체력을 다지는 데 집중했다는 분석도 있다. 중국은 부족한 민간 투자를 메우기 위해 지난 3월 1380억 달러 규모의 새로운 국가 벤처 캐피털 펀드를 발표하기도 했다.
인력에서는 전통적으로 중국은 '양', 미국은 '질'에서 우위를 보였다. 하지만 최근 이 구도가 흔들리고 있다는?분석이다. 양적인 측면에서 중국의 우위는 확고하다. 세계지식재산기구(WIPO)에 따르면 2023년 기준 중국은 전 세계 AI 특허의 69.7%를 차지했다. 2024년 중국의 AI 연구 논문 편수는 전 세계 논문의 40% 이상을 차지했다.



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미·중 AI 패권 경쟁의 심화는 한국 경제에 심각한 위협이자 새로운 기회를 동시에 제공한다. 단기적으로 글로벌 AI 인프라 투자 증가는 한국의 주력 산업인 메모리 반도체 수요를 견인하는 강력한 호재다. 하지만 장기적으로는 심각한 리스크도 존재한다. 중국이 미국의 제재를 피해 반도체 자립에 성공할 경우, 한국 반도체 산업의 최대 시장이 사라질 위험이 있다.
AI 모델(LLM) 분야에서 한국은 미국과 중국에 아직 뒤처져 있다. 국내 AI 기업이 자체 모델 개발하고 있지만 글로벌 최고 모델과의 격차는 여전하다. 최근 미국 실리콘밸리의 중국 모델 채택 현상은 한국 기업에도 비용 효율적인 중국산 모델 도입 압력으로 작용할 수 있다는 지적이 나온다. . 이는 장기적으로 한국어 데이터와 AI 기술 주권이 해외 기업의 종속으로 이어질 수 있다. 정부가 '소버린(주권) AI' 확보를 강조하는 이유다.
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김주완 기자 kjwan@hankyung.com