중국, AI 격차 좁히는 중… 정작 어려운 시험은 '수익'

스탠퍼드대 추산에 따르면 2025년 미국의 민간 AI 투자는 2859억 달러, 중국은 124억 달러다. 다만 이 수치에는 중국 정부의 지원 가운데 상당 부분이 반영되지 않았다. 스탠퍼드 AI 인덱스 2026↗ ¹

중국은 이런 우위에 도전하고 있다. 다만 기술이 진전했다고 해서 수익이 누구에게 돌아갈지 정해지는 것은 아니다. 중국 모델이 개발자를 끌어 모아도 요금은 미국 클라우드 사업자가 챙길 수 있다. 중국 클라우드 사업이 흑자를 내는 동안 계열 AI 연구소는 적자를 볼 수 있다.

지금까지의 증거로는 미국은 최첨단(프론티어) 성능에서 고르지는 않지만 우위를 유지하고 있고, 상업적 강점도 상당하다. 중국은 산업의 점점 더 많은 영역에서 위협적인 경쟁자로 부상했다. 투자자에게 관건은 이 진전이 얼마나 협상력과 내구성 있는 수익, 유용한 성과로 이어지느냐다.

최첨단 우위는 사실이다… 다만 과제에 따라 갈린다

아티피셜 애널리시스↗의 9월 17일자 리더보드에서 최고 성능 설정 기준 Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra는 53점, Qwen3.8 Max와 GLM-5.3은 45점이다. 벤치마크 비용은 '미국 모델은 비싸고 중국 모델은 싸다'는 통념도 흔든다. 추론 수준을 낮춘 Astra는 과제당 0.82달러로 46점을 받은 반면, Qwen3.8 Max는 5.41달러를 받고 45점에 그친다. GLM-5.3-Flash는 0.25달러에 42점으로 훨씬 싼 자리를 차지한다. 아티피셜 애널리시스 리더보드 ²

이런 결과는 특정 워크로드에서 나온 수치다. 이 지수는 주로 텍스트 기반에 영어 중심이라 음성, 비전, 다른 언어, 로봇 분야의 우열은 가려주지 못한다. 벤치마크 범위 ³

그럼에도 남는 결론은 분명하다. 중국의 강력한 모델은 믿고 쓸 만한 대안이며, 미국 업체들 역시 성능과 가격 양면에서 여전히 공격적으로 경쟁하고 있다.

범위를 좁힌 평가는 남은 격차가 왜 중요할 수 있는지 드러낸다. 영국 AI 안보연구소(AISI)와 미국 CAISI가 7월 실시한 평가에서 Kimi K3는 모의 기업 네트워크 공격을 10번 중 1번 완수했다. 앞서 평가된 가장 강한 모델들은 6~7번을 성공했다. 이 모의 훈련에는 방어자가 없었고, 미국 모델은 최대 성능을 측정하기 위해 시스템 안전장치를 끈 상태로 시험됐다. 사이버 분야의 제한된 테스트지만, 겉보기엔 비슷한 챗 시스템도 오래 이어지는 과제에서는 크게 갈릴 수 있음을 보여준다. 공동 평가 보고서↗ ⁴

고객 입장에서 실제로 따져야 할 계산에는 실패한 시도, 사람의 검토, 시스템 통합까지 포함된다. 추론 비용이 싸도 일이 끝나지 않으면 소용이 없다. 다만 최첨단 연구소는 사정이 다르다. 어려운 과제에서 성능을 끌어올리면 단순한 기능이 널리 퍼진 뒤에도 프리미엄을 받을 명분이 생긴다.

중국 모델, 개발자의 기본 도구로 자리 잡는 중

중국의 보급 성과는 업계 전체 수익성보다 눈에 잘 띈다.

오픈라우터(OpenRouter)는 6월, 자사 플랫폼에서 중국 모델의 토큰 점유율이 같은 달 초 미국 모델을 앞질렀다고 보고했다. 분석은 1월 1일부터 6월 14일까지 450조개가 넘는 토큰을 대상으로 했다. 딥시크의 비중은 1월 9%에서 6월 18%로 커졌다. 이는 플랫폼 이용량 수치이지 세계 시장 점유율이나 지출 규모가 아니다. 값싼 서비스는 돈이 비례해서 늘지 않아도 물량은 훨씬 끌어낼 수 있다. 오픈라우터 분석 ⁵

허깅페이스↗의 8월 보고서는 또 다른 종류의 신호를 준다. 쿽원(Qwen)에서 파생한 커뮤니티 모델은 15만1448개로 메타 전체 파생 모델 규모의 2.6배다. 이는 모델 계열을 기반으로 개발하는 개발자 수를 재는 것이지 유료 고객 수가 아니다. 그래도 의미는 있다. 변형 모델과 배포 도구, 쌓여 온 익숙함이 다음 개발자가 그 계열을 선택하기 쉽게 만들어 주기 때문이다. 허깅페이스 플랫폼 분석↗ ⁶

상업적 메커니즘은 단순하다. 모델 가중치를 내려받을 수 있으면 다른 기업이 라이선스가 정한 범위 안에서 모델을 변형하고 직접 호스팅할 수 있다. 이들 기업은 모델을 만든 연구소가 갖지 못한 고객 관계와 현지 지식, 구현 작업을 대신 공급할 수 있다. 그래서 보급에 성공한다고 연구소가 먼저 글로벌 기업용 영업 조직을 꾸릴 필요까지는 없다.

개방에도 한계는 있다. Z.ai의 더 작은 모델 GLM-5.3-Flash는 MIT 라이선스를 쓰지만, GLM-5.3은 일부 대형 모델 서비스 사업자에 대한 보안 심의 등 자체 조건을 달고 있다. 모델을 내려받을 수 있다고 제한 없는 상업 이용 권리가 자동으로 주어지는 것은 아니다. Flash 모델 카드 ⁷ 및 GLM-5.3 라이선스 ⁸

그래도 전략적 함의는 여전히 크다. 믿을 만한 대안은 고객의 협상력을 키워 준다. 중국 연구소가 모든 벤치마크를 석권할 필요는 없다. 그 정도만으로 미국 공급업체는 일상적인 업무에 프리미엄을 붙이기 어려워진다.

모델의 국적이 누가 돈을 받는지 정하지 않는다

AWS는 이미 베드록(Bedrock)을 통해 쿽원 모델을 제공하고 있다. 계약 문서 페이지에는 쿽원 서버리스 서비스의 판매자가 AWS로 명시돼 있다. 고객은 중국 모델 기술을 선택하면서 같은 거래에서 미국 클라우드 서비스를 구매할 수 있다. AWS 모델 약관 ⁹

이런 거래는 국가 단위 비교에서 흔히 한데 묶이는 세 가지를 갈라놓는다. 모델을 누가 개발하는지, 누가 운영하는지, 고객 관계를 누가 소유하는지다. 운영 주체는 기반이 되는 모델을 만들지 않았어도 컴퓨팅·지원·연동에서 매출을 올릴 수 있다. 모델 비용이 내려가 더 많은 애플리케이션에 경제성이 붙으면 이 사업은 오히려 강해질 수 있다.

알리바바는 같은 구분을 한 회사 안에서 보여준다. 감사 전 기준 6월 분기 실적에서 AI 클라우드·컴퓨팅 서비스(AI Cloud and Compute Services) 부문은 매출 484억 위안으로 45% 늘었고 조정 EBITA는 56억 위안 흑자다. 이 부문에는 기존 클라우드 서비스와 칩 사업이 포함되며, 이 중 AI 관련 제품이 매출 124억 위안을 차지했다. 별도 부문인 AI 랩스·애플리케이션(AI Labs and Applications)은 매출 33억 위안, 조정 EBITA 기준 139억 위안의 적자를 냈다. 알리바바 8월 20일 실적↗ ¹⁰

알리바바의 숫자는 두 가지를 함께 확증한다. 인프라 수익화는 실재하고, 모델 개발과 운영은 비싸다. 그렇다고 이 전략이 실패했음을 보여주지는 않는다. 모델에 자금을 대는 일은 클라우드 용량 판매와 향후 보급 기반 구축에 도움이 될 수 있다. 다만 투자자에게는 결국 돌아오는 수익이 부어 넣은 보조금을 웃돈다는 증거가 여전히 필요하다.

미국에도 상당한 보급 우위가 있다. 마이크로소프트는 7월 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot) 유료 이용권 3000만 개를 넘겼다고 밝혔다. 결제는 다운로드보다 강한 상업적 증거다. 다만 실제 사용 여부와 갱신, 고객 생산성까지 증명하지는 못한다. 기존 소프트웨어 거래 관계 덕분에 마이크로소프트는 독립 모델 연구소가 애써 쟁취해야 하는 예산에 접근한다. 마이크로소프트 회계 4분기 실적 발표 ¹¹

화웨이, 시스템 구축에 나선다… 시험대는 납품

왕타오의 Atlas 960E 발표가 겨냥한 것은 한층 까다로운 의존성이다. 모델을 학습시키고 구동하는 데 필요한 장비 말이다.

화웨이는 프로세서와 메모리, 광 연결을 하나로 묶어 더 큰 규모의 컴퓨팅 시스템을 만들고 있다. 칩을 효율적으로 연결하는 일이 중요한 이유는 데이터를 기다리는 프로세서가 곧 비싼 장비를 놀리는 셈이기 때문이다. 다만 화웨이의 차세대 칩인 아센드(Ascend) 960DT는 2027년 1분기에, 960PR은 같은 해 3분기에 나온다. 지금 나온 제원은 회사 측 주장과 납품 계획일 뿐, 홍보된 경제성으로 가동되는 설비가 실제 깔려 있다는 증거는 아니다. 화웨이 9월 17일 기조연설↗ ¹²

제대로 된 비교가 나오려면 비슷한 워크로드에서 실제 완료된 학습 실행(training run), 추론 처리량, 전력 소비량, 안정성이 필요하다. 프로세서 개수가 크다고 생산 수율이나 가동률, 기존 소프트웨어를 옮기는 공수가 드러나지는 않는다.

미국의 우위는 국제 협력에도 달려 있다. 엔비디아는 5월 발표에서 차세대 플랫폼 베라 루빈(Vera Rubin)이 양산 램프업에 들어갔고 올가을 출하를 시작할 계획이라고 밝혔다. 발표에는 대만의 생태계 파트너 150곳과 30개국에 걸친 350곳이 넘는 공장이 이름을 올렸다. 미국 기업이 이끄는 상업·기술 네트워크의 제조 기반은 미국 국경을 훨씬 벗어나 있다. 엔비디아 양산 발표 ¹³

수출 정책은 이 비교를 더욱 복잡하게 만든다. 워싱턴은 1월 H200과 유사한 칩의 수출을 건별 라이선스 대상으로 전환했다. 엔비디아는 이후 라이선스를 받아 H200을 소량 출하했으며 그 규모는 분기 데이터센터 매출의 1%에 못 미친다고 공시했다. 다만 중국의 규제 때문에 라이선스로 허용된 물량 전부를 팔 수는 없었다고 밝혔다. 시장 접근을 좌우하는 주체는 양국 정부 모두다. 미국 상무부 산업안보국(BIS)의 1월 정책 ¹⁴과 엔비디아의 7월 분기 공시 ¹⁵

국산 장비가 중요한 워크로드를 감당할 만큼 좋아지면 중국은 전략적 회복력을 얻는다. 최고 성능의 수입 시스템을 따라잡기 전이라도 마찬가지다. 상업적 경쟁력이 되려면 한 단계가 더 필요하다. 고객이 전기·유지보수·소프트웨어 이전 비용까지 반영한 뒤에도 국산 대안이 경제적이라고 판단해야 한다.

중국 산업 기반, AI 적용할 현장 있다

중국의 공장 자동화 도입 규모는 미국보다 훨씬 크다. 국제로봇연맹(IFR) 집계에 따르면 2024년 중국의 산업용 로봇 설치 대수는 29만5000대로 미국(3만4200대)을 크게 앞질렀다. 같은 해 산업용 로봇을 기준으로 한 수치이며, 이 가운데 다수는 생성형 AI를 쓰지 않는다. 이 수치가 확인해 주는 것은 도입 규모이지 AI 지능이나 국가 생산성이 아니다. IFR의 2025년 9월 발표 ¹⁶

이런 기반은 기존 생산 시스템 안에서 인식·계획·제어 기술의 개선을 적용할 기회가 그만큼 많다는 뜻이다. 제조업체에는 이미 장비와 운영 데이터, 측정 가능한 문제가 있다. 불량이나 설비 가동 중단을 줄여주는 시스템이라면 범용 챗봇 비교에서 이기지 못해도 가치를 만들어낸다.

이 가치를 거두는 일은 공장 안에서 이뤄진다. 누군가는 모델을 장비에 연결하고, 예외적인 상황을 다루고, 안전한 가동 한계를 정하고, 공정이 실패했을 때 책임을 져야 한다. 이런 관계를 갖춘 공급업체가 모델을 제공하는 연구소보다 더 많이 벌 수도 있다.

컴퓨팅 인프라도 비슷하게 지역 단위의 제약을 안고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 고대역폭 메모리(HBM)와 에너지 설비, 전력망 연계에서 공급 부족을 짚었고, 메모리 공급은 최소 2027년 말까지 빠듯할 것으로 내다봤다. 국가의 총발전량 수치는 특정 부지가 언제 안정적인 전력을 공급받게 되는지 알려주지 못한다. IEA 2026년 4월 평가보고서 ¹⁷

이는 컴퓨팅·데이터·장비·고객·책임으로 이어지는 전 과정을 한데 잇는 운영사에게 유리하다. 연결이 하나 빠질 때마다 값싼 모델이 약속한 절감 효과를 그만큼 잡아먹는다.

미국의 가장 강한 논리, 최첨단은 복리로 불어난다

미국의 우위가 지속될 것이라는 가장 강력한 논거는 더 나은 모델이 후속 모델을 낳는 연구 자체를 가속할 수 있다는 것이다. 우수한 시스템이 코딩과 실험, 칩 설계를 실질적으로 끌어올린다면 이 우위는 경쟁자가 이전 세대를 모방하는 속도보다 빠르게 커질 수 있다. 그렇게 되면 자본과 인프라, 기존 고객 관계가 기술 리더십을 다시 뒷받침한다.

가볍게 여길 수 없는 가능성이다. 그러나 여전히 조건이 붙은 논제다. 벤치마크에서 앞선다는 것만으로 연구 생산성에서 스스로 유지되는 우위가 입증되지는 않으며, 개선 사항 일부는 논문과 소프트웨어, 다운로드 가능한 모델을 통해 퍼져 나갈 수 있다.

미국의 자금 조달 능력에는 그에 따르는 의무도 있다. 아마존은 6월 분기에 AWS 영업이익 166억 달러를 기록했고, 직전 12개월간 기업 전체 자유현금흐름은 마이너스 76억 달러였다. 기간과 사업 범위가 달라 두 수치를 서로 상계해 볼 수는 없다. 그래도 이 수치들은 투자 지출이 가속되는 국면에서 수익을 내는 클라우드 사업조차 꼼꼼히 따져봐야 하는 이유를 보여준다. 아마존 7월 30일 실적 발표↗ ¹⁸

중국의 가장 강한 반론은 모델 공급업체가 낮은 마진을 감수하더라도 유능한 AI에 폭넓게 접근할 수 있으면 제조업체와 개발자, 소비자 모두가 혜택을 본다는 것이다. 경제적으로 그럴듯한 주장이다. 그러나 국가적 이익과 주주 수익은 어긋날 수 있다. 값싼 AI를 활용하는 공장이 그에 돈을 대는 기업보다 더 나은 사업일 수 있다.

다음 갱신에서 무엇이 살아남는지 지켜봐야 한다

다음 증거는 영업 성과에서 나와야 한다. 화웨이의 2027년 칩 일정은 그 자체로 납품 시험이다. 그 다음은 유용한 산출물과 안정성, 비용이 차례로 시험대에 오른다. 알리바바의 향후 분기 실적은 유료 수요가 자리 잡아 가는 가운데 모델·애플리케이션 부문의 손실이 완화되는지를 보여줄 수 있다. 기업 고객들은 초기 열기가 식은 뒤에도 도입한 시스템이 갱신 계약을 따내는지를 보여줄 수 있다.

양국 모두에 가장 유용한 공시는 고객이 받아들인 작업을 전체 비용과 연결해 보여주는 것이다. 컴퓨팅과 사람의 검토, 통합, 그리고 실패한 시도까지 포함된 전체 비용 말이다. 그래야 사람들이 재미로 시도해 보는 모델과 기업이 실제로 의존하는 시스템을 구분할 수 있다.

비용 절감 효과를 측정해 보고도 갱신하는 고객을 주목하라.