중국의 AI 야망이 시험대에 오르다: 수십억 달러 투자금이 낭비되는 이유는 무엇일까

단순한 칩 전쟁 그 이상: 중국의 AI 공세가 정체되는 진짜 이유

중국은 2030년까지 세계 최고의 인공지능 강국이 되겠다는 목표를 엄청난 의지로 추진하고 있습니다. 공식 발표에서는 경제의 90%가 인공지능을 활용하고 지능형 시스템이 사회 모든 영역에 스며드는 밝은 미래를 예고하지만, 이면에는 훨씬 더 복잡한 현실이 드러나고 있습니다. 중국의 인공지능 공세는 미국이 반도체 수출에 제한을 둔 것 외에도 근본적인 구조적 문제에 직면해 있습니다. 500만 명이 넘는 숙련된 인력 부족, 파편화된 기술 인프라, 심각한 지역적 불평등, 그리고 임박한 시장 통합은 베이징의 야심찬 계획에 실존적 위협을 가하고 있습니다.

독일의 에너지 전환 문제와 중국 상황의 유사점은 놀라울 정도입니다. 독일이 전력망 용량 부족으로 디지털 미래를 제대로 구현하지 못할 위기에 처한 것처럼, 중국 역시 다른 종류의 인프라 불균형 문제에 직면해 있습니다. 프랑크푸르트에서는 전력망 부족으로 데이터 센터를 건설할 수 없는 반면, 중국 서부 지역의 최첨단 시설들은 하위 인프라, 인적 자본, 그리고 실질적인 수요 부족으로 인해 대부분 비어 있는 상태입니다. 두 사례 모두 현대 기술 정책의 근본적인 진실을 보여줍니다. 전체 시스템이 일관성 있게 개발되지 않으면 개별 구성 요소에 대한 막대한 투자는 무용지물이 된다는 것입니다.

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재능의 덫

중국의 AI 전략에서 가장 치명적인 약점은 숙련된 인력의 심각한 부족일 것입니다. 인력자원사회보장부는 부족한 인력을 500만 명 이상으로 추산하며, 수요 대비 공급 비율이 1:10이라는 충격적인 수치를 기록하고 있습니다. 2025년 상반기 AI 관련 직종 구인 공고는 전년 동기 대비 37%나 급증했습니다. 특히 로봇 엔지니어와 알고리즘 개발자에 대한 수요가 높아 해당 직종의 구인 공고는 50% 이상 증가했습니다. 이러한 수치는 건전한 성장을 보여주는 것이 아니라, 부족한 자원을 확보하기 위한 필사적인 경쟁을 나타내는 것입니다.

맥킨지는 중국의 AI 전문가 수요가 2030년까지 600만 명에 달할 것으로 예측하는 반면, 국내 대학과 귀국하는 중국인들이 공급할 수 있는 인력은 기껏해야 200만 명에 그칠 것으로 전망합니다. 이는 400만 명에 달하는 고숙련 인력 부족 현상을 야기하며, 중국의 출산율이 수년간 감소해 온 점을 고려하면 이 격차는 더욱 확대될 가능성이 높습니다. 유엔은 2023년 대비 2050년까지 생산가능인구가 1억 8천만 명 감소할 것으로 예상하는 반면, 고령화는 빠르게 진행되고 있습니다. 노동력의 평균 연령은 45세 이상으로 상승할 것입니다. 따라서 중국은 베트남과 같은 신흥 경제국과 일본과 같은 고령화된 선진국 사이에서 인구 구조적 딜레마에 직면하게 될 것입니다.

겉으로 보기에는 중국에 졸업생이 넘쳐나는 것처럼 보일 수 있습니다. 실제로 중국 대학들은 매년 약 140만 명의 STEM 분야 졸업생을 배출합니다. 그러나 현실은 질적인 측면에서 큰 차이를 보입니다. 진정으로 최첨단 연구와 선도적인 모델 개발에는 주로 박사 과정 학생들이 필요합니다. 인공지능 분야 박사 과정 학생 수는 상대적으로 적어, 우수한 인재를 확보하기 위한 경쟁이 매우 치열합니다. 거대 기술 기업의 숙련된 머신러닝 과학자들은 이제 수백만 위안의 연봉을 받습니다. 반면 소규모 스타트업들은 핵심 연구 개발 직책이 몇 달씩 공석으로 남아 있어 제품 개발이 크게 지연된다고 보고합니다.

문제는 AI 통합의 특수성 때문에 더욱 심화됩니다. 2010년대 모바일 혁명 당시에는 핵심 기술이 이미 구현되어 있었고 자본은 주로 사용자 확보와 물류 확장에 필요했지만, AI 구현에는 지속적이고 상황에 맞는 연구 개발이 필수적입니다. 병원이 단순히 ChatGPT를 설치하고 AI 기반 의료 서비스를 이야기할 수는 없습니다. 의료 워크플로, 규정 준수, 기존 시스템과의 통합을 해결하는 데에는 수개월 또는 수년이 걸립니다. 이러한 다년간의 개발 주기에 투자할 의향이 있는 환자 자본이 없다면 대부분의 AI 기반 프로젝트는 핵심 구현 과제를 해결하기도 전에 중단됩니다.

학제 간 전문 지식 부족은 특히 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 런민대학교의 2024년 연구에 따르면 중국은 최고 수준의 인재, 특히 AI 과학자와 다양한 산업 분야에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가가 부족한 상황입니다. AI를 전통 산업에 통합하려면 깊이 있는 기술적 이해와 심도 있는 산업 지식을 모두 갖춘 인재가 필요합니다. 농업 AI 시스템에는 농학을 이해하는 개발자가 필요하고, 금융 AI에는 규제 요건에 정통한 전문가가 필요합니다. 이러한 학제 간 기술을 갖춘 인재는 전 세계적으로 부족하지만, 특히 중국에서 더욱 부족합니다.

기업들은 다양한 전략으로 대응하고 있습니다. 일부는 해외 인재를 적극적으로 영입하고, 호적 제도를 완화하며, 해외 인재를 국내로 다시 데려오려 노력하고 있습니다. 또 다른 기업들은 사내 교육 프로그램에 막대한 투자를 하고 있습니다. 정부는 대학의 AI 교육과정 확대를 장려하고 있습니다. 2018년 이후 500개가 넘는 중국 대학이 AI 관련 학위 프로그램을 개설했습니다. 그러나 문화적, 교육적 변화에는 시간이 걸립니다. 이러한 노력을 가속화하더라도 인재 부족 현상은 향후 10년간 중국 AI 생태계에 부담을 줄 것입니다.

지정학적 차원은 문제를 더욱 악화시킨다. 중국 대학들이 인공지능 교육에서 상당한 진전을 이루고 있지만, 세계적인 기술 허브들은 여전히 ​​최고의 인재들을 끌어들이고 있다. 정부 규제, 이념적 통제, 그리고 학문의 자유에 대한 제약에 대한 불확실성 때문에 일부 인재들은 해외로 이주하거나 중국에 남게 된다. 중국은 세계 최고 수준의 인공지능 연구자의 47%와 인공지능 관련 특허의 50%를 보유하고 있지만, 이러한 인상적인 수치조차도 엄청난 수요가 가용 자원을 훨씬 초과한다는 사실을 감출 수는 없다.

대규모 투자에도 불구하고 인프라 위기

중국의 인공지능(AI) 인프라는 엄청난 역설에 직면해 있습니다. 한편으로는 2023년과 2024년 사이에 250개 이상의 새로운 AI 데이터센터를 발표하거나 건설했습니다. 공공 및 민간 투자자들은 디지털 백본 인프라 확장에 수십억 달러를 쏟아부었습니다. 그러나 다른 한편으로는, 현지 소식통에 따르면 새로 구축된 컴퓨팅 용량의 최대 80%가 활용되지 않고 있다고 합니다. 많은 스마트 데이터센터의 활용률은 20~30%에 머물고 있습니다. 수십억 달러가 투입된 시설들이 대부분 유휴 상태로 방치되어 있는 가운데, 운영사들은 필사적으로 고객을 찾으려 애쓰고 있으며, 지속적인 냉방, 전기, 유지보수 비용은 재정적인 부담으로 이어지고 있습니다.

이러한 기이한 상황은 정치적 압력, 과도한 투기, 그리고 근본적인 오판이 복합적으로 작용한 결과입니다. 주택 거품 붕괴와 코로나19로 인한 경기 침체 이후, 지방 정부는 새로운 성장 동력을 절실히 필요로 했습니다. 2022년 말 ChatGPT에 대한 열광적인 반응은 인공지능(AI)을 이상적인 후보로 만들었습니다. 2023년까지 전국적으로 500개가 넘는 데이터센터 건설 프로젝트가 제안되었습니다. 지방 당국은 지역 경제 활성화를 기대하며 이러한 사업들을 적극적으로 추진했습니다. 국영 기업, 정부 산하 투자 펀드, 그리고 민간 기업과 투자자들은 이른바 황금기를 맞이할 것이라는 전망에 열광했습니다.

하지만 성급하게 추진된 프로젝트에서 흔히 볼 수 있듯이, 현실적인 계획이 부족한 경우가 많았습니다. 많은 시설이 실제 수요나 기술 표준을 고려하지 않고 건설되었습니다. 관련 경험을 갖춘 엔지니어는 부족했고, 수많은 경영진은 예측치를 부풀리거나 조달 절차를 악용하여 보조금을 확보하는 중개인에게 의존했습니다. 결과적으로, 많은 신규 데이터 센터는 기대에 미치지 못했고, 운영 비용이 많이 들고, 수용 인원 확보가 어려우며, 현대 AI 워크로드에 기술적으로 부적합한 경우가 많았습니다.

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핵심적인 문제는 구축된 인프라 유형에 있습니다. 많은 데이터 센터는 대규모 언어 모델 학습을 위해 설계되었으며, 그에 따라 에너지 비용이 저렴한 서부 지역에 위치했습니다. 이는 동부의 혼잡한 대도시 지역에서 자원이 풍부한 서부 지역으로 데이터 처리를 이전하는 것을 목표로 하는 동부 데이터-서부 컴퓨팅 이니셔티브와 일맥상통했습니다. 그러나 수요가 순수 모델 학습에서 학습된 모델의 실제 적용인 추론으로 전환되면서, 서부 지역의 많은 시설들이 부적절한 위치에 놓인 것으로 드러났습니다. 추론에는 일반적으로 다른 하드웨어 구성이 필요합니다. 즉, 순수한 컴퓨팅 성능보다는 낮은 지연 시간과 효율성을 우선시하는 더 빠르고 반응성이 뛰어난 칩이 필요합니다. 더욱이 추론은 최종 사용자와 가까운 동부의 대도시에서 이루어져야 합니다. 따라서 서부의 데이터 센터는 종종 잘못된 작업에 맞춰 구축되었고, 부적절한 위치에 자리 잡고 있습니다.

이에 대응하여 베이징은 상하이, 항저우, 난징과 같은 주요 도시 시장을 지원하기 위해 남동부 우후현에 추론 중심의 데이터 센터 건설을 발표했습니다. 그러나 이는 빙산의 일각에 불과합니다. 부적절한 인프라에 자원이 잘못 배분되면서 다른 곳에서 더 생산적으로 사용될 수 있었던 수십억 달러의 자본이 묶여 있습니다. 일부 프로젝트는 실제 컴퓨팅 파워를 통해 수익을 창출할 의도가 전혀 없었던 것으로 보입니다. 여러 보고서와 업계 관계자들에 따르면, 일부 기업들은 정부 보조금을 받는 녹색 에너지나 토지 거래 혜택을 받기 위해 AI 데이터 센터를 활용했습니다. 어떤 경우에는 건물은 사용하지 않고 할당된 전력을 전력망에 되팔기도 했습니다. 2024년 말까지 업계 대부분의 기업들은 진정한 AI 연구 개발보다는 정책적 인센티브를 통해 이익을 얻는 데 집중했습니다.

하드웨어 부족 현상이 상황을 더욱 악화시키고 있습니다. 정부의 막대한 국내 칩 개발 지원에도 불구하고, 중국 AI 기업들은 여전히 ​​외국 기술에 크게 의존하고 있습니다. 미국은 전 세계 컴퓨팅 파워의 70% 이상을 장악하고 있으며, 수출 통제를 통해 엔비디아의 H100과 같은 첨단 칩과 핵심 패키징 기술에 대한 중국의 접근을 제한하고 있습니다. 중국의 AI 칩 공급 부족 규모는 2025년까지 100억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 화웨이의 Ascend 910B와 같은 국내 대안은 대규모 언어 모델 학습 성능에서 뒤처집니다. 더욱이, 첨단 AI 클러스터는 칩뿐만 아니라 수만 개의 프로세서를 연결하는 고도로 설계된 상호 연결망을 필요로 합니다. 시스템 수준 설계 분야에서는 미국 기업들이 여전히 선두를 달리고 있습니다.

중국 기업들은 2024년 한 해에만 엔비디아 HGX H20 프로세서를 거의 백만 개나 구매했습니다. 이러한 의존성은 엔비디아의 대규모 공급 능력과 성숙한 CUDA 소프트웨어 스택이 중국 AI 산업에 닭과 달걀의 문제를 야기하기 때문에 지속되고 있습니다. 국내 하드웨어는 생산량과 개발자 지원 모두 부족합니다. DeepSeek은 화웨이의 Ascend 칩으로 R2 모델을 학습시키려 했지만, 성능 불안정, 취약한 인터커넥트, 그리고 CANN의 미성숙함 때문에 결국 엔비디아 하드웨어를 사용해야 했습니다. 중국 제조업체들이 Ascend NPU나 Moore Threads GPU를 시장에 대량으로 공급할 수 있다 하더라도, 취약한 소프트웨어 스택 때문에 개발자들에게는 매력적이지 않을 것입니다.

중국산 AI 칩용 소프트웨어 생태계는 서구권에 비해 현저히 취약합니다. 엔비디아의 CUDA는 15년 이상 축적된 문서와 개선 자료, 방대한 사용자 기반, 그리고 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 머신러닝 프레임워크와의 강력한 통합이라는 이점을 누리고 있습니다. 반면 화웨이의 CANN 프레임워크는 CUDA보다 12년 늦은 2019년에야 출시되었습니다. 개발자들은 CANN이 버그가 많고 불안정하며 문서화가 부실하고, 런타임 오류가 잦으며, 타사 프레임워크와의 통합이 제한적이라고 지적합니다. 이러한 문제들이 중국산 하드웨어에서 대규모 학습을 불가능하게 만드는 것은 아니지만, 비용을 상당히 증가시키는 요인이 됩니다.

다양한 중국 칩 공급업체 간의 공통 표준 부재는 시장을 더욱 분열시키고 있습니다. 각 공급업체는 호환되지 않는 자체적인 저수준 소프트웨어 스택을 사용합니다. 주류 AI 프레임워크는 주로 엔비디아 칩을 지원합니다. 국내 AI 칩은 여러 프레임워크에 맞춰야 하며, 프레임워크가 업그레이드될 때마다 반복적인 적응 작업이 필요합니다. 이로 인해 대규모 모델에 필요한 연산자 및 최적화가 누락되어 모델 실행이 불가능하거나 효율성이 떨어지고, 아키텍처 및 소프트웨어 구현 차이로 인해 정확도에 차이가 발생하며, 국내 칩에서 대규모 모델 학습을 구현하기 위한 포팅 비용이 높아집니다.

2025년 여름에 설립된 모델칩 생태계 혁신 연합(Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance)은 이러한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 화웨이, 비렌 테크놀로지스, 엔플레임, 무어 스레드 등을 포함한 여러 기업이 참여하여 하드웨어, 모델, 인프라를 연결하는 완전한 현지화된 AI 스택 구축을 목표로 합니다. 성공 여부는 공유 프로토콜과 프레임워크를 통한 상호 운용성 확보와 생태계 파편화 해소에 달려 있습니다. 아키텍처가 서로 다르기 때문에 저수준 소프트웨어 통합은 어려울 수 있지만, 중간 수준 표준화는 비교적 현실적입니다. 공통 API와 모델 형식에 집중함으로써, 이 연합은 국내 플랫폼 전반에 걸쳐 모델의 이식성을 높이고자 합니다. 개발자는 코드를 한 번 작성하고 모든 중국 내 가속기에서 실행할 수 있게 됩니다. 그러나 이러한 표준이 완전히 확립되기 전까지는 파편화로 인해 각 기업은 포화된 시장에서 여러 방면으로 동시에 여러 문제를 해결해야 하는 상황에 놓이게 됩니다.

화웨이는 2025년 8월 초 CANN을 오픈소스로 공개했는데, 이는 새로운 동맹에 대한 의지의 일환이거나 중국 기업들 사이에서 Ascend 910 시리즈를 선호 플랫폼으로 만들기 위한 일반적인 시도였을 가능성이 있습니다. 그 전까지 화웨이의 Ascend NPU용 AI 툴킷은 제한적인 형태로 배포되었습니다. CANN의 성숙도가 CUDA에 비해 뒤처진 주된 이유는 화웨이 자체 프로젝트 외에는 Ascend 프로세서의 광범위하고 안정적인 설치 기반이 없었기 때문입니다. 개발자들은 규모의 경제를 따르는데, CUDA는 수백만 대의 Nvidia GPU가 출하되어 널리 보급되면서 튜닝, 라이브러리 및 커뮤니티 지원에 대한 투자를 정당화할 수 있었기 때문에 지배적인 위치를 차지하게 되었습니다. 화웨이를 비롯한 중국 개발사들은 미국의 제재로 인해 수백만 대의 Ascend NPU나 Biren GPU를 출하할 수 없습니다.

에너지 인프라는 복합적인 양상을 보입니다. 중국은 미국보다 80배 빠른 속도로 전력망을 확장해 왔으며, 태양광, 풍력, 수력 발전 용량 면에서 세계를 선도하고 있습니다. 이러한 대규모 재생 에너지 투자는 인공지능(AI)의 지속 가능한 확장을 위한 기반을 마련하기 위한 것입니다. 동방 데이터-서방 컴퓨팅 이니셔티브는 풍력과 태양 에너지를 기반으로 에너지와 토지 자원이 풍부한 서부 지역으로 데이터 처리를 이전하고 있습니다. 목표는 비용 절감뿐 아니라 더욱 견고하고 지속 가능한 인프라를 구축하는 것입니다. 제14차 5개년 계획이 끝나는 2025년까지 수백만 개의 IT 랙이 설치될 것으로 예상됩니다.

서부 지역은 풍부한 풍력 및 태양광 자원과 저렴한 전기 요금을 제공하지만, 인프라 개발은 종종 뒤처져 있습니다. 핵심 과제는 개발이 덜 된 서부 지역의 풍부한 친환경 에너지 자원을 동부 지역의 증가하는 데이터 처리 수요와 효율적으로 결합하는 것입니다. 컴퓨팅 수요는 재생 에너지 자급률이 40% 미만인 동부 지역에 집중되어 있는 반면, 중국 전체 재생 에너지 설비 용량의 70%를 차지하는 서부 지역에는 집중되어 있습니다. 텐센트는 저렴한 전기 요금을 이유로 중국 서부 닝샤에 최대 규모의 스마트 데이터 센터를 설립할 계획입니다. 기업들은 일반적으로 전기 요금이 저렴한 서부 지역에서 대규모 언어 모델을 학습시키지만, 고객 기반이 크고 애플리케이션에 대한 빠른 피드백을 얻을 수 있는 동부 지역에 애플리케이션 중심의 데이터 센터를 구축하는 경향이 있습니다.

서구 지역은 전기료가 저렴하지만, 교통, 통신, 인재 지원 시스템의 부족으로 첨단 기술 인력을 유치하고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 많은 서구 데이터 센터는 하위 애플리케이션의 폭발적인 성장을 기다리며 가동을 중단한 채 방치되어 있습니다. 한 클라우드 업체 직원은 중국 스마트 데이터 센터의 활용률이 30% 미만이라고 확인했습니다.

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지역적 분열은 격차를 더욱 심화시킨다

중국의 인공지능(AI) 발전における 지역적 격차는 기존의 경제적 불평등을 그대로 반영하고 악화시킨다. 광둥, 장쑤, 저장, 상하이와 같은 동부 해안 지역은 오랫동안 AI 분야를 선도해 왔으며, 특히 광둥은 매우 강력한 발전세를 보였다. 상하이와 베이징은 탄탄한 정치적 지원과 기술 연구 개발 역량 덕분에 AI 관련 활동이 집중된 상태를 유지해 왔다. 후베이, 허난, 산둥과 같은 중부 지역은 점차 중위권으로 진입하며 꾸준한 발전을 보여주고 있다. 그러나 칭하이, 티베트, 간쑤와 같은 서부 지역은 전반적으로 낮은 수준에 머물러 있다. 일부 개선에도 불구하고 동부 지역과의 격차는 여전히 뚜렷하며, 지역 불균형 발전 문제는 여전히 지속되고 있다.

2014년부터 2022년까지 중국의 인공지능(AI) 수준은 상당한 개선 추세와 지역적 확장을 보였다. 2014년에는 전국적인 AI 발전 수준이 전반적으로 낮았으며, 동부 해안 지역만이 뛰어난 성과를 보이며 AI 분야에서 선구적인 위치를 점하고 있었다. 반면 중서부 지역은 전반적으로 AI 도입이 늦었고 발전 수준도 낮았다. 그러나 2022년에는 중국의 AI 수준이 크게 향상되었으며, 양쯔강 삼각주와 보하이만 연안 지역이 성장의 핵심 동력으로 부상했다. 베이징, 톈진, 허베이성은 강력한 발전세를 보였고, 서부 지역은 발전 수준은 낮았지만 뚜렷한 상승세를 나타냈다.

인공지능(AI)으로 인한 소득 불평등에 대한 연구 결과, AI가 소득 불평등에 미치는 영향은 북동부 지역에서 가장 크고, 서부 지역이 그 뒤를 잇는 반면, 중부 및 동부 지역에서는 상대적으로 작은 것으로 나타났습니다. AI는 산업 구조 개선과 기술 혁신을 통해 소득 격차를 크게 심화시킵니다. 지역별 격차가 뚜렷하게 나타나는 것은 AI가 불평등을 해소하는 역할을 하기보다는 기존의 이점을 증폭시킨다는 것을 보여줍니다. 디지털 인프라가 탄탄하고 자본 접근성과 인재 풀이 풍부한 지역은 불균형적으로 큰 혜택을 보는 반면, 개발이 미흡한 지역은 더욱 뒤처지게 됩니다.

도시와 농촌 간의 디지털 격차는 이러한 불평등을 더욱 심화시킨다. 중국 정부는 빈곤 감소 성공 사례를 바탕으로 농촌 활성화 정책의 일환으로 농촌 디지털 인프라 구축을 가속화하려는 노력을 기울이고 있지만, 디지털 격차 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 재정 투자 측면에서도 농촌 디지털 인프라에 배정된 자금은 도시 지역에 비해 현저히 부족하다. 자료에 따르면 중국의 현(縣) 단위 농업 및 농촌 정보화에 대한 재정 및 사회적 투자는 각각 1,300만 위안과 3,000만 위안에 불과하며, 그 결과 전체 정보화 발전 수준은 37.9%에 그치고 있다.

도시와 농촌 지역 간 하드웨어 구축에는 상당한 격차가 존재하며, 이는 디지털 자원, 인프라, 네트워크 장비, 기지국 등 모든 측면에서 차이를 보입니다. 2022년 중국은 전국적으로 230만 개의 5G 기지국을 설치하는 이정표를 달성했습니다. 그러나 농촌 지역의 5G 기지국 수는 전국 평균에 비해 현저히 뒤처져 디지털 격차를 더욱 심화시키고 있습니다. 동시에, 도시와 농촌 지역 모두에 동등한 네트워크 커버리지와 속도를 제공한다는 목표는 아직 완전히 달성되지 못했습니다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 하드웨어 인프라 개발 격차는 더욱 두드러졌습니다. 대표적인 예로 티베트 자치구 린저우에 거주하는 한 티베트인 대학생은 온라인 수업에 참여하기 위해 오토바이를 타고 20분 동안 산기슭까지 내려간 후 영하의 추위 속에서 다시 정상까지 올라가야 했습니다. 이 사례는 농촌과 도시 지역 간 디지털 하드웨어 개발의 심각한 불균형을 보여줍니다.

효율적인 디지털 애플리케이션 시스템 유지에 필수적인 군·시 단위의 데이터센터 부족은 농촌 지역의 생성형 AI 기술 발전을 저해하는 요인입니다. 이는 "아무리 솜씨 좋은 주부라도 쌀 없이는 밥을 지을 수 없다"는 속담처럼, 농촌 디지털 발전을 위해 데이터센터가 얼마나 절실히 필요한지를 보여줍니다.

농촌 디지털 개발의 ‘소프트 파워’를 담당하는 소프트웨어 기업의 관점에서 볼 때, 농촌 디지털 소프트웨어는 도시 지역에 비해 디지털 역량, 인재 확보, 거버넌스 측면에서 여러 가지 결함을 안고 있습니다. 한편으로는, 소규모 농가 공동체에 만연한 전통적이고 이기적인 사고방식과 농촌 디지털 발전의 고질적인 격차로 인해, 농촌 인구는 농촌 활성화를 위한 인공지능(AI) 생성 서비스에 적극적으로 참여하려는 열의가 현저히 부족합니다. 더욱이, 농촌 노동력의 상당한 이탈로 인해 노인, 취약계층, 여성, 아동이 농촌 지역의 주요 노동력을 구성하게 되면서 농촌 인구 감소, 인구 고령화 현상이 심화되어 농촌 인구, 경제, 사회 및 전반적인 발전에 악영향을 미치고 있습니다.

아직 마을 행정의 전자화 시스템을 도입하지 않은 농촌 지역을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 마을 공무원의 84.13%가 "고령 주민 비율이 높아 기술 도입이 어렵다"는 점을 주요 장애물로 꼽았습니다. 이러한 복합적인 요인들이 농촌 지역에서 생성형 인공지능 기술의 도입 및 확산을 크게 저해하고 있습니다.

인공지능(AI) 지수에서도 지역적 격차가 뚜렷하게 나타납니다. 최근 한 연구에서는 7개 주요 차원으로 구성된 종합적인 인공지능 지수를 개발하여 지방 및 산업별 분석에 활용했습니다. 미·중 비교 결과, 동일한 기준으로 분석했을 때 미국의 종합 점수가 중국의 59.4점을 68.1점으로 앞섰습니다. 그러나 중국을 7개 주요 지역으로 나누어 지역별 지수를 산출한 결과, 중국의 AI 발전 수준에서 극명한 지역적 격차가 드러났습니다. 북부, 동부, 남부 지역이 종합 점수에서 선두를 달리는 반면, 중부 및 서부 지역은 크게 뒤처져 혁신과 산업 자원의 지역적 집중 현상이 두드러지게 나타났습니다.

이러한 지리적 분열은 광범위한 결과를 초래합니다. 경제 변혁 속도의 차이를 만들어내는데, 선도적인 지역은 지식 기반 경제로 빠르게 발전하는 반면, 뒤처진 지역은 전통적인 제조업과 농업에 머물러 있습니다. 지역 간 소득 격차가 심화되면서 사회적 긴장도 악화됩니다. 각 지방의 개발 수준과 우선순위가 다르기 때문에 국가 차원의 협력도 어려워집니다. 또한, 최첨단 데이터 센터가 외딴 서부 지방에서는 활용되지 못하고 있는 반면, 동부 대도시들은 데이터 처리 용량 부족에 허덕이는 등 비효율적인 자원 배분을 초래합니다.

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과잉생산 위기와 구조조정 압력

2023년과 2024년의 열광적인 건설 붐은 중국을 심각한 과잉 공급 위기에 직면하게 했습니다. 2023년 한 해에만 500개가 넘는 데이터센터 프로젝트가 제안되었고, 2024년 말까지 최소 150개가 가동될 것으로 예상됩니다. 이러한 현상은 중국 경제 발전의 익숙한 패턴을 반영합니다. 중앙 정부가 특정 분야를 전략적으로 우선순위에 두면, 지방 정부와 기업들은 실제 필요성이나 합리적인 계획을 무시한 채 과도한 열정으로 해당 분야에 뛰어듭니다. 그 결과는 반복되는 과잉 투자, 과잉 공급, 그리고 고통스러운 구조조정 단계로 이어집니다.

자동차 산업은 시사하는 바가 큰 유사 사례를 보여줍니다. 약 140개 기업이 이 분야에서 경쟁하고 있지만, 수익을 내는 기업은 소수에 불과하고, 3분의 1은 생산능력 활용률이 20% 미만입니다. 그럼에도 불구하고 지역 정부는 일자리 감소를 막기 위해 보조금 및 기타 지원을 통해 어려움을 겪는 공급업체들이 살아남을 수 있도록 돕고 있습니다. 그 결과 시장 통합은 둔화되고 가격 경쟁이 심화되었으며, 생산 업체들은 수익성이 더 높은 시장으로 수출을 늘려야 한다는 압박을 받고 있습니다. 한편, 손쉽게 수출 시장을 확보할 수 있었던 시대는 저물고 있습니다. 미국은 바이든 행정부 시절 국가 안보를 이유로 거의 모든 중국산 자동차 수입을 금지했고, 유럽연합(EU)은 지난해 중국산 전기차에 관세를 부과했습니다.

인공지능(AI) 인프라도 비슷한 궤적을 그리고 있습니다. 국가발전개혁위원회는 더욱 엄격한 규제를 도입했습니다. 이제 새로운 프로젝트는 특정 활용 기준을 충족하고 구매 계약서를 제출해야만 승인을 받을 수 있습니다. 또한, 지방 정부는 명확한 경제적 타당성을 제시하지 않는 한 소규모 컴퓨팅 인프라 구축을 시작할 수 없습니다. 정부 조달액은 2024년 한 해에만 245억 위안(약 34억 달러)에 달했으며, 2025년에는 추가로 124억 위안이 책정되었습니다. 그러나 이러한 정부의 막대한 투자에도 불구하고, 보고된 활용률은 20~30%에 머물러 경제적 타당성과 에너지 효율성 모두에 부정적인 영향을 미치고 있습니다.

지난 18개월 동안 100개 이상의 프로젝트가 중단되었는데, 이는 2023년의 11개에 비해 크게 증가한 수치입니다. 이러한 프로젝트 취소 건수의 급격한 증가는 현실을 직시하게 합니다. 투자자와 운영자들은 이러한 시설 중 상당수가 결코 수익을 낼 수 없다는 사실을 깨닫고 있습니다. 2022년 말 ChatGPT 출시 이후 생성형 AI에 대한 과대광고로 촉발되었던 초기 위기는 이제 수익성 위기로 변모했습니다. GPU 임대 시장은 붕괴되었고, 수십억 달러를 투자한 시설들은 현재 활용도가 낮고, 수익률은 급락하고 있으며, 많은 시설들이 시장 상황 변화로 인해 제대로 가동되기도 전에 쓸모없게 되어버렸습니다.

2025년 7월, 시진핑 주석은 인공지능(AI)에 대한 과잉 투자를 명시적으로 경고하며, 앞서 언급했던 지방 정부의 과도한 투자에 대한 우려를 재차 강조했습니다. 이러한 발언은 정책 입안자들이 전기 자동차와 같은 다른 신흥 산업에서 나타났던 과잉 생산으로 인한 디플레이션 압력의 재발을 막고자 하는 의지를 보여줍니다. 시 주석은 구체적으로 어떤 분야에 대한 투자를 억제해야 한다고 언급하지는 않았지만, AI 개발의 기반이 되는 데이터 센터 건설에 대한 투자가 전 세계적으로 특히 두드러지게 나타나고 있습니다. 이러한 확장세의 둔화는 캠브리콘 테크놀로지스(Cambricon Technologies Corp.), 레노버 그룹(Lenovo Group Ltd.), 화웨이 테크놀로지스(Huawei Technologies Co.) 등 반도체, 네트워킹 장비, 기타 필수 서버 부품 공급업체에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

2025년 8월 29일, 국무원은 “인재, 자본 및 기타 자원의 질서 있는 흐름”을 보장해야 한다고 강조했습니다. 국가발전개혁위원회 관계자인 장카이린은 기자회견에서 정부가 각 성(省)이 인공지능(AI)을 조화롭고 상호 보완적인 방식으로 개발하도록 장려할 것이라고 밝혔습니다. 목표는 각 지역의 고유한 강점을 활용하여 중복 없이 성장을 촉진하는 것입니다. 장카이린은 “무질서한 경쟁이나 ‘군중을 따라가는’ 접근 방식은 단호히 지양할 것”이라며, 개발은 지역의 강점, 자원 및 산업 기반에 바탕을 두어야 한다고 강조했습니다.

소프트웨어 시장에서도 유사한 통합 양상이 나타나고 있습니다. 중국 사이버공간관리국은 2024년 8월까지 일반에서 사용할 수 있는 180개 이상의 주요 언어 모델 목록을 승인했는데, 이는 중국 기술 기업들이 국내 시장 점유율을 놓고 치열하게 경쟁하고 있음을 보여줍니다. 이들 기업은 시장 점유율 확보뿐 아니라 경기 둔화와 중국 벤처 캐피털 산업의 침체 속에서 자금 조달을 위해서도 경쟁하고 있습니다. 워크숍 참가자들은 많은 중국 스타트업이 알리바바, 텐센트와 같은 대형 기술 기업으로부터 투자를 유치했지만, 많은 투자자들은 AI 스타트업의 단기 수익 창출 능력에 대해 여전히 회의적이라고 강조했습니다. 경제적으로 생산적인 투자를 모색하는 많은 중국 벤처 캐피털 회사들은 자금 조달을 통해 위험을 분산시키려 하고 있으며, 이는 투자 환경이 더욱 분산될 가능성을 시사합니다.

참가자들은 중국 AI 개발자들이 자금과 하드웨어 측면에서 제약을 받는다는 점을 고려할 때, 자원 공동 활용을 통해 몇몇 기업이나 연구소를 발전시킬 수는 있겠지만, 이러한 노력은 선별적이고 목표 지향적이어야 하므로 실질적인 성과를 기대하기는 어려울 것이라고 의견을 모았습니다. 궁극적으로 이러한 환경은 중국 AI 시장의 산업 통합을 심화시킬 가능성이 높다고 참가자들은 지적했습니다.

바이두 클라우드 사업부의 고위 관리자인 두하이는 이러한 현상이 시장 통합을 촉진할 것이라고 예측했습니다. 현재 활동 중인 10여 개의 국내 AI 칩 회사들은 3~4개의 뚜렷한 경쟁 구도로 축소될 가능성이 높다고 그는 말했습니다. "승자는 가장 광범위한 모델을 지원하거나 사실상 표준이 될 킬러 앱을 구현할 수 있는 칩을 가진 회사가 될 것입니다."

가트너는 하이퍼스케일러와 SaaS 플랫폼 제공업체의 확장, 그리고 하이브리드 클라우드 제공업체의 흡수로 인해 2029년까지 인공지능(AI) 기술 시장의 참여 업체 수가 75% 감소할 것으로 예측합니다. 이는 단순한 시장 추측이 아니라, 이미 업계를 재편하고 있는 경제적 요인의 필연적인 결과입니다. 과거 인프라 개발 과정과의 유사점은 매우 두드러집니다. 가트너는 우리가 공급업체 분산 단계에서 인수 및 시장 혁신을 통한 통합 단계로 나아가고 있다고 지적합니다. 전력 산업이 수천 개의 지역 발전소에서 소수의 대형 전력 회사로 진화한 것처럼, AI 또한 같은 경로를 밟고 있습니다.

2025년 초 중국 AI 스타트업에 대한 벤처 캐피털 투자액은 전년 동기 대비 거의 50% 감소했는데, 이는 성장 둔화, 규제 불확실성, 지정학적 긴장 등 여러 요인으로 인해 투자자들이 전반적으로 신중한 태도를 보였음을 반영합니다. 특히 2분기 투자액은 47억 달러로 10년 만에 최저치를 기록했습니다. 이러한 투자자들의 우려는 중국 정부가 이념적 순수성을 수호한다는 명목으로 첨단 혁신을 억압하려는 움직임을 보인 데서 비롯된 측면도 있습니다.

나머지 중국 시장은 다소 엇갈린 신호를 보이고 있지만, 비관적인 전망을 뒷받침하는 요인들이 더 많습니다. 부동산 시장은 붕괴했고, 청년 실업률은 17%를 넘어섰으며, 소비자 신뢰도는 하락하고 있습니다. 지정학적 상황 또한 좋지 않은데, 수출 통제는 여전히 중국의 기술 부문에 영향을 미치고 있고, 관세는 경제 전반을 위협하며, 이념적으로 통제에 초점을 맞춘 정책들은 대부분의 투자자들을 주저하게 만듭니다. 이러한 자금난은 특히 AI 도입에 큰 문제를 야기합니다. 수년간의 개발 주기에 투자할 의향이 있는 장기적인 자본이 없다면, 대부분의 AI 기반 프로젝트는 핵심 구현 문제를 해결하기도 전에 좌초될 것입니다.

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환희와 환멸 사이의 미래 시나리오

중국 인공지능(AI) 산업의 미래 전망은 매우 다양합니다. 모건 스탠리와 같은 낙관적인 전망에 따르면, 중국의 AI 투자는 2028년까지 손익분기점을 넘어서고 2030년에는 투자 자본 수익률 52%를 달성할 수 있을 것으로 예상됩니다. 핵심 AI 산업은 2030년까지 1,400억 달러 규모의 시장으로 성장할 수 있으며, 인프라 및 부품 공급업체와 같은 관련 분야를 포함할 경우 그 규모는 1조 4천억 달러까지 확대될 것으로 추정됩니다. AI는 중국의 고령화된 노동력과 생산성 증가세 둔화와 같은 요인들을 상쇄하며 장기적인 GDP 성장에 추가적인 동력을 제공할 수 있습니다. 향후 2~3년 동안 AI는 중국의 연간 성장률에 0.2~0.3%포인트를 더할 수 있을 것으로 전망됩니다.

휴머노이드 로봇의 세계 시장은 2050년까지 5조 달러에 달하고, 10억 대가 보급될 것으로 예상되며, 그중 30%는 중국에서 사용될 전망입니다. 중국의 효율성 중심의 저비용 접근 방식은 투자 수익에 있어 차별화된 경로를 제시합니다. 딥시크(DeepSeek)와 같은 기업들이 560만 달러라는 비교적 저렴한 비용으로 영향력 있는 모델을 개발하는 사례는 중국 기업들이 서구 솔루션을 도입할 여력이 없거나 도입을 꺼리는 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 해줍니다.

향후 6개월에서 12개월은 중국 AI 기업들에게 매우 중요한 시기가 될 것입니다. 실생활 문제를 해결하기 위한 기업 도입 사례가 늘어나면서 생산성 향상이 본격적으로 나타날 것이기 때문입니다. 장기적으로는 AI 기반의 휴머노이드, 즉 인간과 유사한 로봇이 산업, 상업, 가정용으로 널리 활용될 수 있습니다. AI 혁명은 장기적으로 효율성 증대, 생산 공정 간소화, 새로운 제품, 서비스, 일자리 창출을 통해 생산성 향상으로 이어질 것입니다.

아시아 태평양 지역은 2025년까지 AI 소프트웨어 매출의 33%를 차지할 것으로 예상되지만, 미국과의 AI 경쟁에서 중국이 더욱 박차를 가함에 따라 2030년에는 시장 점유율이 47%에 달할 것으로 분석가들은 전망하고 있습니다. 예측에 따르면 2030년까지 중국 단독으로 아시아 태평양 지역 전체 AI 소프트웨어 매출의 3분의 2에 해당하는 1,495억 달러를 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 AI 시장의 급격한 성장 전망은 다음과 같은 주요 산업 동향에 힘입은 것입니다.

하지만 이러한 낙관적인 전망과 함께 심각한 경고도 존재합니다. 캐피털 이코노믹스는 인공지능(AI)에 의해 형성된 주식 시장 거품이 2026년에 붕괴될 것이라고 예측합니다. 이 연구기관은 금리 인상과 인플레이션 심화가 주식 가치를 하락시킬 것이라고 밝혔습니다. 2026년 이후부터는 금리 인상과 인플레이션 증가로 인해 주식 시장 상승세가 점진적으로 꺾일 것으로 예상됩니다. 궁극적으로 캐피털 이코노믹스는 향후 10년간 주식 투자 수익률이 지난 10년보다 저조할 것으로 전망합니다. 또한 미국 주식 시장의 오랜 기간 지속된 초과 수익률 추세가 끝날 수도 있다고 분석합니다.

국제통화기금(IMF)은 경기 침체 가능성은 있지만, 미국이나 세계 경제를 파탄낼 정도의 시스템적 위기로 발전할 가능성은 낮다고 지적했습니다. 구린차스는 과거 추세와 마찬가지로 획기적인 기술에 대한 과대광고가 단기적으로 시장 기대를 충족시키지 못해 주가 하락으로 이어질 수 있다고 언급했습니다. 그러나 그는 1999년과는 달리 현재의 투자 환경은 부채에 의존하는 기업보다는 현금 보유량이 풍부한 기술 기업들이 주를 이루고 있다고 덧붙였습니다.

포레스터는 2026년까지 AI가 화려함을 잃고 왕관 대신 안전모를 쓰게 될 것이라고 예측합니다. 기업의 투자 수익률(ROI)에 대한 우려가 벤더들의 과장된 홍보보다 더 중요해질 것입니다. 이러한 시장 조정 속에서 기업들은 화려함보다는 기능성을 우선시할 것입니다. 최고재무책임자(CFO)들은 더 많은 AI 관련 거래에 관심을 가질 것입니다. 기업들은 AI 에이전트 생태계 전반에 걸쳐 투자를 분산하고, AI 에이전트가 단순 반복적인 업무를 대체함에 따라 인재를 재배치할 것입니다. 현명한 기업들은 위험을 완화하고 AI 도입 여정을 점진적으로 계획하기 위해 AI 거버넌스와 AI 활용 능력 교육에 투자할 것입니다.

베인앤컴퍼니 보고서에 따르면 2030년까지 전 세계 AI 데이터 센터에 대한 연간 자본 지출은 5천억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이를 위해 200GW의 추가 전력 용량이 필요할 것으로 전망됩니다. 이 중 절반은 미국에서 조달될 예정입니다. 하지만 AI 분야가 이러한 투자를 정당화하려면 연간 2조 달러의 매출을 올려야 합니다. 현재 8천억 달러의 매출 부족이 심각한 상황입니다. 한 임원은 중국의 AI 칩 산업이 여전히 수요와 파운드리 생산 능력 측면에서 난관에 봉착해 있다고 지적했습니다. 시장 성장을 위해서는 실제 응용 사례가 필수적이며, 모든 것은 응용 프로그램 수요에 달려 있습니다. 미국처럼 컴퓨팅 파워를 무턱대고 확장하는 방식은 중국 기업에 적합한 해결책이 아닙니다.

MIT 테크놀로지 리뷰에 따르면, 중국의 AI 인프라 붐이 주춤하고 있습니다. 중국은 AI 관련 야심찬 계획을 뒷받침하기 위해 수백 개의 데이터 센터를 건설했지만, 현재 상당수가 유휴 상태입니다. 국영 기업과 민간 기업 모두 2023년과 2024년에 수십억 달러를 투자하며 GPU 임대 수요가 계속 증가할 것으로 예상했지만, 실제 도입률은 감소했고, 그 결과 많은 사업자들이 생존에 어려움을 겪고 있습니다. 현지 언론 보도에 따르면, 새로 건설된 컴퓨팅 용량의 최대 80%가 유휴 상태입니다.

이처럼 서로 다른 미래 시나리오는 근본적인 불확실성을 반영합니다. 중국은 소프트웨어 생태계의 파편화를 극복할 수 있을까요? 국내 칩 제조업체들은 기술 격차를 충분히 빠르게 해소할 수 있을까요? 미국의 수출 통제는 강화될까요, 완화될까요, 아니면 현재 수준을 유지할까요? 중국 정부는 혁신을 저해하는 이념적 통제를 강화할까요, 아니면 보다 실용적인 정책을 추구할까요? 저비용 AI 솔루션에 대한 세계적인 수요는 효율성에 초점을 맞춘 중국의 접근 방식을 선호할까요, 아니면 품질과 신뢰성에 대한 우려가 서구 솔루션을 선호할까요?

이 질문들에 대한 답은 중국의 운명뿐만 아니라 전 세계 AI 지형을 결정짓게 될 것입니다. 세 가지 시나리오가 예상됩니다. 첫 번째 시나리오는 미국이 주도권을 유지하는 경우입니다. 첨단 칩과 세계 유수의 AI 기업들을 장악한 미국은 기술적 리더십을 유지하는 반면, 중국은 컴퓨팅 자원의 한계와 주요 시장 접근 제한으로 어려움을 겪게 됩니다. 두 번째 시나리오는 AI 개발이 두 개의 경쟁적인 생태계로 양분되는 경우입니다. 하나는 투명성과 윤리적 기준을 중시하는 미국과 동맹국들이 주도하는 반면, 다른 하나는 국가 통제 AI를 디지털 감시 도구로 활용하는 중국이 주도하는 것입니다. 각국은 이 두 모델 중 하나를 선택해야 하므로 디지털 환경이 파편화될 것입니다.

세 번째 시나리오에서는 중국이 소비자용 AI 시장을 장악하지만 고급 애플리케이션 분야에서는 뒤처지는 것으로 나타납니다. 미국의 반도체 제재는 중국이 국방 및 과학 연구 분야의 최첨단 AI를 개발하는 데 걸림돌이 되지만, 베이징은 딥시크(DeepSeek)와 같은 저렴한 플랫폼을 전 세계 사용자에게 제공하며 대중 시장 AI 분야에서는 탁월한 성과를 거둡니다. 그러나 세계 최고 수준의 반도체 중 약 90%를 생산하는 TSMC가 있는 대만에서 중국이 야심을 추구한다면 이러한 균형은 극적으로 바뀔 수 있습니다.

궁극적으로 인공지능 패권 경쟁은 세계 권력 역학을 재편하고 있습니다. 현재 미국이 첨단 인공지능 연구를 주도하고 있지만, 중국은 전략적 집중과 국가 주도 투자를 통해 강력한 경쟁자로 부상했습니다. 서방의 규제와 시장의 회의론과 같은 난관에 직면해 있지만, 소비자용 인공지능 분야에서의 발전과 신흥 시장에서의 영향력 확대는 경쟁 구도를 예측 불가능하게 만들고 있습니다. 이러한 경쟁이 미국의 지속적인 패권, 분열된 디지털 환경, 또는 중국의 핵심 분야 부상으로 이어질지는 미지수이지만, 한 가지는 분명합니다. 인공지능은 향후 세계 경제, 국가 안보 정책, 그리고 국제 동맹 관계에 지대한 영향을 미칠 것입니다.

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실행상의 문제점 및 거버넌스 결함

하드웨어 및 인력 문제 외에도 중국은 종종 간과되는 근본적인 구현 과제에 직면해 있습니다. 기업의 AI 도입은 여전히 ​​파편화되어 있고 실험적인 단계에 머물러 있습니다. 중국은 생성형 AI 도입에 있어 선두 주자이지만, 중국 기업들은 아직 잠재력을 최대한 발휘하여 이를 구현하지 못하고 있습니다. SAS가 Düber를 대상으로 생성형 AI 활용 정도에 대해 설문조사를 실시한 결과, 중국 기업의 19%가 "생성형 AI를 사용하고 있으며 완전히 구현했다"고 답했는데, 이는 세계 평균인 11%를 웃도는 수치이지만, 완전 구현 1위 국가인 미국의 24%에는 미치지 못합니다.

한편, 중국 응답자의 64%는 소속 조직이 "생성형 AI를 사용하고 있지만 아직 완전히 도입하지는 않았다"고 답했는데, 이는 전 세계 평균인 43%를 훨씬 웃도는 수치입니다. 중국이 생성형 AI에 대한 신중한 규제와 승인 절차를 중시하는 점을 고려하면, 많은 조직이 생성형 AI를 업무 프로세스에 완전히 통합하기 전에 초기 테스트를 진행하는 것은 당연한 결과입니다. 중국은 생성형 AI에 대한 적극적인 관심을 보이고 있지만, 조직들은 이 새로운 기술을 수용하면서도 신중한 접근 방식을 취하고 있습니다.

구현상의 어려움에 대해 질문했을 때, 중국 응답자들은 전 세계 평균에 비해 내부 전문성 부족이나 적절한 도구 부족을 꼽는 비율이 훨씬 낮았습니다. 생성형 AI 구현에 필요한 도구가 부족하다고 답한 응답자는 31%에 불과했는데, 이는 전 세계 평균 47%보다 훨씬 낮은 수치입니다. 또한 내부 전문성이 부족하다고 답한 응답자는 21%에 그쳤는데, 이는 전 세계 평균 39%보다 훨씬 낮은 수치입니다. 이러한 수치는 앞서 논의된 인재 부족 현상과는 극명한 대조를 이루며, 자기 인식과 현실 사이의 괴리, 또는 "적절한 전문성"에 대한 기준의 차이를 시사합니다.

설문 응답자 전체가 생성형 AI 구현과 관련하여 가장 우려하는 두 가지 사항으로 데이터 개인정보 보호와 데이터 보안을 꼽았으며, 각각 76%와 75%가 이를 지적했습니다. 그러나 응답자의 절반 이상(51%)은 내부 인재 및 기술 확보의 필요성에 대해 우려를 표명했습니다. 특히 거버넌스 및 모니터링 교육이 매우 부족한 것으로 나타났습니다. SAS에 따르면, 응답자 중 7%만이 생성형 AI 관련 거버넌스 및 모니터링 교육을 "높은 수준"으로 받았다고 답했습니다. 32%는 "적절한 수준"이라고 답했고, 58%라는 압도적인 다수는 "최소한의 수준"이라고 답했습니다.

생성형 AI에 대한 조직 거버넌스 프레임워크에 대해 질문했을 때, 응답자 중 단 5%만이 "잘 정립되고 포괄적인" 거버넌스 프레임워크를 보유하고 있다고 답했습니다. 55% 이상은 거버넌스 프레임워크가 "개발 중"이라고 답했고, 28%는 "임시방편적이거나 비공식적"이라고 설명했습니다. 약 11%는 생성형 AI 거버넌스 프레임워크가 "전혀 없다"고 답했습니다. 이러한 거버넌스 공백은 특히 규제 산업이나 민감한 애플리케이션과 관련된 구현에 상당한 위험을 초래합니다.

산업 전반에 걸쳐 파편화된 데이터 흐름은 AI 애플리케이션을 위한 일관성 있고 접근 가능한 리소스 풀로 데이터를 통합하는 능력을 저해합니다. 이러한 데이터 사일로는 효과적인 AI 모델 학습을 방해하고 여러 분야에 걸쳐 통찰력을 얻는 데 한계를 초래합니다. 정부 기관과 기업은 중국 데이터 생태계의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 규제가 미흡한 환경 속에서 데이터 상호 운용성을 개선하고 산업 간 데이터 공유 및 구조화된 국경 간 데이터 순환을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 데이터 관련 과제를 해결함으로써 중국은 AI 생태계를 더욱 강화하고 보다 일관성 있고 혁신적인 글로벌 데이터 환경 조성에 기여할 수 있습니다.

생성형 인공지능의 도입은 농촌 거버넌스와 충분히 통합되지 못하고 있습니다. 신흥 기술의 선두 주자인 생성형 인공지능은 중국의 농촌 활성화 추진 과정에서 이미 존재하는 다양한 이해관계를 더욱 복잡하게 만들 것입니다. 중요한 역할을 하는 정부는 도시와 농촌 간 경제적 격차에서 비롯된 디지털 격차를 해소하기 위해 노동력, 자원, 재정 측면에서 상당한 투자를 해야 합니다. 이러한 투자는 투자 회수 기간이 매우 길다는 특징이 있습니다. 경제적 요인만을 우선시하는 시장과는 달리, 정부 주도의 농촌 거버넌스는 다면적인 거버넌스 비용을 종합적으로 평가해야 합니다.

기술 개발업체와 공급업체는 주로 정부 부처와 상호 작용합니다. 결과적으로, 이들이 제공하는 서비스는 대부분 정부의 요구 사항을 충족하는 데 초점을 맞추게 되어 농촌 지역과 주민들의 진정한 발전 요구를 간과할 가능성이 있습니다. 이는 디지털 거버넌스의 유동성을 더욱 악화시킵니다. 국가 차원에서는 '디지털 마을 개발 행동 계획 2022-2025' 및 '생성형 인공지능 서비스 관리 잠정 조치'와 같은 법률 문서가 발표되었음에도 불구하고, 여러 부처가 관여하면서 책임 소재가 모호해지고, 지연이 발생하며 거버넌스 효율성이 저하될 수 있습니다. 이러한 문제들이 신속하게 해결되지 않으면, 중국에서 생성형 인공지능 기반 농촌 활성화에 적극적으로 참여하려는 농촌 주민들의 내재적 동기를 저해할 뿐만 아니라 새로운 디지털 갈등을 야기할 수도 있습니다.

인공지능 분야의 거대한 통합: 중국산 모델 중 극소수만이 살아남을 것이다

중국이 2030년까지 인공지능(AI) 분야를 선도하려는 목표는 흔히 거론되는 반도체 수출 제한 외에도 복잡하고 다양한 구조적 문제에 직면해 있습니다. 500만 명이 넘는 숙련된 인력 부족, 극히 미활용된 역량을 가진 파편화된 인프라, 도시와 농촌 지역 간의 심각한 격차, 그리고 수년간의 투기적 과잉 투자 이후 예상되는 시장 구조조정 등은 공식적인 발표보다 훨씬 더 심각한 상황을 보여줍니다.

이러한 역설적인 상황은 데이터 센터에서 특히 두드러지게 나타납니다. 프랑크푸르트는 전력 부족으로 새로운 시설을 건설할 수 없는 반면, 중국 서부 지역의 최첨단 시설들은 하위 인프라, 인력, 그리고 실질적인 수요 부족으로 인해 대부분 비어 있는 상태입니다. 두 경우 모두, 전체 시스템이 일관성 있게 개발되지 않으면 개별 구성 요소에 대한 막대한 투자는 낭비된다는 점이 분명해집니다.

향후 18개월에서 36개월은 매우 중요한 시기가 될 것입니다. 중국이 모델칩 생태계 혁신 연합과 같은 계획을 통해 분열을 극복하고, 교육에 대한 대규모 투자를 통해 인재 부족 문제를 해결하며, 기존의 활용도가 낮은 역량을 현명하게 활용하는 데 성공하느냐에 따라 결과가 달라질 것입니다. 그렇지 않으면 투자가 다른 곳으로 유출되고, 최고의 인재들이 떠나가며, 디지털 가치 창출이 다른 곳으로 옮겨가는 것을 지켜봐야 할 것입니다. 다가올 시장 구조조정은 매우 치열할 것입니다. 현재 승인된 180개 이상의 주요 언어 모델 중 단 3~4개만 살아남을 것으로 예상됩니다. 수백 개의 데이터 센터가 문을 닫거나 용도가 변경될 것입니다. 벤처 캐피털 투자는 10년 만에 최저 수준에 머물러 있습니다.

하지만 중국의 야심을 섣불리 일축하는 것은 시기상조입니다. 효율성 중심의 전략, 우선적인 배포 방식, 그리고 DeepSeek과 같은 솔루션의 비용 우위는 고가의 서구 솔루션을 구매할 여력이 없는 글로벌 시장에서 상당한 시장 점유율을 확보할 수 있게 해줍니다. 정부 지원은 여전히 ​​강력하지만, 더욱 체계적이고 낭비를 줄여야 할 필요가 있습니다. 또한 고령화와 노동 가능 인구 감소라는 인구 구조적 문제로 인해 AI 기반 생산성 향상은 선택이 아닌 필수 과제가 되었습니다.

전 세계 관찰자들은 중국을 과소평가해서도 안 되고, 중국의 공식 발표를 액면 그대로 받아들여서도 안 됩니다. 늘 그렇듯 현실은 이 두 극단 사이 어딘가에 있습니다. 중국이 무적의 AI 패권국으로 부상하지도, 기술적으로 무의미한 존재로 전락하지도 않을 것입니다. 오히려 복잡하고 파편화된 양상이 나타나고 있습니다. 동부 해안에 집중된 지역적 우수 클러스터, 수천 개의 기업에서 시도되는 실험적 도입, 지나치게 야심 찬 인프라 프로젝트의 처참한 실패, 특정 용도에 맞는 혁신적인 효율성 솔루션, 그리고 외국 기술에 대한 지속적인 의존과 자립을 향한 가속화된 노력이 그것입니다.

2030년에 최종 평가가 이루어질 때쯤이면, 가장 낙관적인 예측도, 가장 비관적인 예측도 모두 실현되지 않았을 가능성이 높습니다. 중국은 상당한 진전을 이루겠지만, 베이징이 추구하는 패권적 지위는 확보하지 못할 것입니다. 미국은 첨단 연구를 계속 주도하겠지만, 중국의 솔루션은 신흥 경제국 곳곳에서 보편화될 것입니다. 그리고 세계는 부분적으로 분리되고 부분적으로 얽혀 있는 두 개의 인공지능 생태계 속에서 운영되어야 할 것이며, 이 두 생태계의 공존, 경쟁, 그리고 때로는 협력이 21세기의 지정학적 지형을 형성할 것입니다.

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