ㅡ 인공지능 경쟁 이제 ‘후반전’으로

최근 몇 년 중국 인공지능(AI) 기술의 집단적 부상과 폭발적인 발전은 전 세계로 하여금 다음과 같은 사실을 깨닫게 했다. 즉 인공지능 시대를 주도하려면, 기술 돌파만으로는 매우 부족하다는 것이다. 인공지능 경쟁의 ‘후반전’은, 누가 먼저 인공지능을 산업의 변혁에 깊이 결합시켜 실질적 힘으로 만들 수 있느냐에 달려 있다.

미국 월스트리트저널은 “실리콘밸리 인사들 사이에서 범용 인공지능(AGI)은 점점 더 ‘먼 미래의 꿈’으로 인식되고 있다”며, 중국이 현존 AI 기술을 충분히 활용하는 데서 먼저 돌파구를 마련해 글로벌 경쟁자보다 앞서고, 그 응용을 전 세계로 보급할 잠재력이 있다고 평가했다.

업계에서는 현재 AI 발전이 중·미 ‘쌍두 체제’를 형성하고 있으나, 양국의 경로는 전혀 다르다고 본다. 미국 모델은 공급 측 혁신이 동력이며, ‘0에서 1’로 가는 기초 연구 돌파에 초점을 맞춰, 고급 칩과 폐쇄형 대형 모델을 장악함으로써 기술 패권을 구축하려 한다. 반면 중국 모델은 수요 측 응용이 출발점이다. 단순히 연산력을 쌓기보다는 AI 기술을 실물경제와 깊이 융합하는 데 힘을 쏟고 있다. 미국 싱크탱크 랜드연구소의 보고서 《2025/2026 AI 전략경쟁 평가》는, 미국의 AI 응용 속도가 중국보다 훨씬 느리고, 이로 인해 산업인터넷·스마트 제조 등 전략 분야에서 격차가 벌어질 수 있다고 경고했다.

국무원 국유 중점 대형기업 감독위원회 전 주석인 지샤오난(季晓南)은 행사에서 “중국은 세계에서 가장 완전하고 가장 규모가 큰 산업 체계를 구축했다. 이는 인공지능 기술에 세계에서 가장 풍부한 응용 장면과, 최대 규모의 ‘훈련장’을 제공해 주고 있다”고 말했다.

그는 이어 “글로벌 AI 경쟁 구도를 보면 뚜렷한 대조를 발견할 수 있다. 미국은 기초 연구·고급 칩·기초 소프트웨어에서의 우위를 바탕으로 공급 측 기술 혁신을 지속 강화하고 있다. 우리의 경우 거대한 실물경제와 두터운 산업 기반을 바탕으로 수요 측에서 출발해, AI 기술을 산업 가치사슬에 깊이 녹여 넣고 있다. 산업 침투력과 대규모 응용에 있어서는 강력한 추격, 나아가 역전의 기세를 보이고 있다”고 말했다.

황진(黄瑾) 화웨이 클라우드 부총재는 행사에서 “모든 대형 모델, 모든 토큰(token) 뒤에는 감정적인 가치만 있는 것이 아니라 1킬로와트시의 전력, 1톤의 석탄, 1장의 의료 영상 같은 구체적인 생산·생활 요소가 있다”고 말했다. 그는 “화웨이 클라우드는 AI를 통해 산업의 핵심 난제를 진정으로 해결해, 사람들이 위험한 작업에서 벗어나고, 현장 효율을 끌어올려 생산력을 규모 있게 도약시키길 바란다. AI를 실험실에서 꺼내, 모든 용광로, 모든 항만, 모든 산업 현장으로 가져가는 것”이 목표라고 밝혔다.

칭화대 천진(陈劲) 교수는 “지금 우리는 AI가 이끄는 전면적인 지능화 변혁의 시대에 놓여 있다”고 말했다. “신질 생산력을 키우는 핵심 엔진으로서, AI는 더 이상 단일 기술이 아니라, 물·전기·가스처럼 모든 산업의 업그레이드를 이끄는 인프라이자 핵심 동력”이라는 것이다.

ㅡ  ‘활용’이 성패를 가른다… AI는 지금 응용 확산의 결정적 창구기

AI는 세계 경제 성장의 핵심 동력으로 부상하고 있다. IDC에 따르면 2030년까지 인공지능은 전 세계 경제에 19조 9000억 달러를 더해주고, 세계 GDP를 3.5% 끌어올릴 전망이다. PwC 조사에서는, 중국에서 AI가 GDP 증가분의 26.1%를 기여할 것이라는 분석도 나왔다.

AI 기술의 발전 궤적을 보면, 텍스트로 그림·영상 등을 생성하는 생성형 AI 응용은, 파격적인 창의 표현으로 업계의 각광을 받으면서 대중오락의 도구가 되고 있다. 하지만 이런 응용들은 아직 대규모 산업 가치의 ‘선순환 고리’를 형성하지는 못했다. 이제 시장 수요·정책 유도·기술 성숙도의 3박자로 AI 발전은 이미 ‘산업을 함께 키우는’ 심해 구역으로 접어들었다. 실물경제와의 깊은 융합이 새로운 핵심 과제로 떠오른 것이다.

일각에서는 “AI 기술이 가속적으로 진화하면서 1차적인 시장 검증을 통과했고, 현실 세계의 복잡한 문제 일부를 해결할 능력을 갖췄다”는 분석을 내놓는다. 산업의 비용 절감·효율 제고, 전요소(全要素) 생산성 제고에 미치는 효과도 점점 뚜렷해지고 있다. 동시에 사회 각 분야의 응용 수요가 강력해, AI는 지금 ‘응용 안착’을 이뤄낼 수 있는 결정적 창구기를 맞이했다는 평가다.

세계경제포럼(WEF)과 글로벌 컨설팅사 액센츄어는 최근 스위스 다보스에서 AI 응용 조사보고서를 발표했다. 32개의 대표적인 AI 응용 사례 가운데 15개가 중국 기업 사례로, 전체의 절반에 가까운 비중을 차지했다.

물론 AI와 산업의 융합은 결코 쉬운 일이 아니다. 실제 적용 단계에서는 여러 도전에 직면한다. 예를 들어 석탄광산·철강 등 산업현장은 애초부터 비표준적이고 복잡하며, 환경도 험난하다. 이런 곳에서는 AI가 열악한 조건을 견디면서 물리 법칙을 이해해야 한다. 데이터 측면에서는 핵심 데이터가 폐쇄적이고 희소하다는 문제가 있다. ‘베테랑 기술자의 직감’을 AI가 이해할 수 있는 언어로 번역해야 하는 셈이다.

그럼에도 중국 기업들은 ‘어렵지만 옳은 일’을 하겠다며 도전을 이어가고 있다. 황진은 “AI가 의사의 보다 빠르고 정확한 진단을 도와 사람들의 건강을 지키고 있다. AI가 전력망 스케줄을 최적화하고, 항만 처리 능력을 높여 사회 전체 비용과 에너지 소비를 낮추고 있다. AI는 과학자들의 연구도 가속화해, 미래 발전을 위한 핵심 역량을 축적하는 데 기여하고 있다”고 말했다.

ㅡ 연산력 돌파: 중국은 ‘물리’를 ‘수학’으로 보완한다

AI가 현실에 안착하려면, 마찬가지로 방대한 연산력(컴퓨팅 파워)이 필수다. 중국공정원 원사이자 칭화대 컴퓨터학과 교수인 정웨이민(郑纬民)은 행사에서 “2026년 AI 분야의 가장 두드러진 변화 가운데 하나는 연산력 수요의 지속적인 폭발”이라고 말했다. 또 “연산 수요 구조가 ‘학습(훈련) 중심’에서 ‘추론 중심’으로 완전히 전환되고 있다”고 진단했다. 그의 분석에 따르면 추론은 연산력의 규모와 실시간성에 대한 요구가 훨씬 더 높으며, 충분한 연산력 공급이야말로 2026년 AI가 신질 생산력을 뒷받침하기 위한 기초 전제다.

전문가들은 서방의 기술 봉쇄가 지난 몇 년 동안 중국으로 하여금 일련의 선도 기술 분야에서 ‘자립·자강’은 물론, 더 나아가 ‘코너 추월’을 이루도록 역으로 밀어붙였다고 본다. AI 분야도 예외는 아니다. 고급 칩이 제약을 받는 현실은 오히려 ‘효율 혁명’을 촉발해, “쓸 수 있고, 널리 쓸 수 있는” 중국 AI 제품만의 장점을 만들어냈다. 연산력 돌파는 그 대표적인 예다.

소개에 따르면, 화웨이 클라우드가 구축한 CloudMatrix384 슈퍼 노드는 384개의 Ascend NPU(인공지능 전용 칩)와 192개의 쿤펑(鲲鹏) CPU를 초고속 네트워크로 완전 연결해 단일 노드에서 300P(페타플롭스) 이상의 연산력을 구현했다. 하드웨어 스펙의 차이는 아키텍처 혁신으로 메우는 방식이다. 이런 ‘수학으로 물리를 보완하고, 연결로 연산력을 바꿔 넣는’ 접근 덕분에, 중국은 최고급 GPU 없이도 160개 이상의 주류 모델에 안정적인 연산력 지원을 제공할 수 있게 됐다.

국산 AI 연산력의 현주소에 대해 정웨이민은 “하드웨어 실력은 눈에 띄게 향상되고 있지만, 생태계 구축에는 아직 약점이 있다”고 평가했다. “예전에는 해외 연산력에 의존했는데, 수입 금지 조치로 공급부족을 겪었다. 그 후 몇 년 사이 국산 연산력이 빠르게 따라잡았다”고 말했다. 그는 이어 “화웨이·하이실리콘(海思) 등 토종 기업의 깊은 기술 축적 덕분에, 국산 칩의 하드웨어 실력은 빠르게 돌파하고 있다”고 평가하면서도, “국산 연산력 확산을 가로막는 핵심 병목은 하드웨어가 아니라 생태계에 있다”고 짚었다. “국산 칩용 개발 생태계가 이미 구축되긴 했지만, 사용 편의성과 현장 적합성 측면에서는 더 다듬어야 한다”는 것이다.

계속 치솟는 연산력 비용에 대해 그는 “정부가 중심이 되어 지역 단위 연산센터를 건설하고, 지역 내 중소기업이 필요할 때마다 일정 비용을 내고 쓰도록 한 뒤, 국가가 일정 부분을 지원해 준다면, 연산력 비용 문제를 해결할 수 있다”고 제안했다.

ㅡ  AI, 산업 변혁을 깊이 있게 ‘도구화’하다

중국의 AI 노선을 가장 잘 설명해 주는 특징 가운데 하나는, 흔히 말하는 ‘망치를 들고 못을 찾는’ 실용 철학이라는 분석도 있다. 오늘날 AI의 핵심 임무는 ‘다음 단어 맞히기’ 게임에 머무르지 않고, 실제 물리 세계의 문제를 해결하는 것으로 업그레이드되고 있다. 행사에서는 여러 업계 대표가 생생한 사례를 통해, 중국이 이미 AI 기술을 모든 산업에 폭넓게 적용해 왔으며, 산업의 ‘단단한 뼈’ 같은 난제를 하나씩 풀어내고 있다는 점을 보여줬다.

농업 분야의 ‘베테랑’인 제14기 전국정협 위원이자 신희망(新希望)그룹 회장 류융하오(刘永好)는 AI가 어떻게 전통 농업을 ‘개조’하고 있는지를 소개했다. 그는 양돈 산업을 예로 들며 “이제 기업은 대학·연구기관과 손잡고 AI를 활용해 돼지 사이클(가격·공급 변동)을 연구·예측하고 있다”고 말했다. 동시에 “지능형 시스템을 통해 온도·습도 자동 조절, 공기 흐름 관리, 바이러스·세균 유입 방지 등을 구현해 양돈 환경을 관리하고 있다”고 덧붙였다.

육종(품종 개량)도 AI가 가치를 발휘하는 핵심 분야다. “예전에는 대부분 종돈을 수입에 의존했지만, 이제는 AI를 활용해 스스로 육종을 하고 있다”고 류융하오는 설명했다. 신희망이 자체 개발한 ‘중신베이징오리(中新北京鸭)’는 국가 과학기술진보상 2등상을 받았고, 지금까지 20억 수 이상 보급됐다. “우리가 완전히 독자 기술로 개발한 품종으로, 중국의 기후·환경·사료에 더 잘 맞고, 육질도 훌륭하다. 이 밖에도 중국인이 좋아하는 흑돼지·토종돼지 품종도 개발 중”이라고 했다.

루저우라오자오(泸州老窖)주식유한공사 부총경리 자오빙쿤(赵丙坤)은 AI가 오랜 기간 백주(白酒) 업계를 괴롭혀 온 난제를 어떻게 해결했는지 공유했다. “품질 검사만 해도, 전통 방식에선 작업자가 병을 거꾸로 쥐고 불빛에 비춰 눈과 경험만으로 검사해야 했다. 쉽게 피로해지고, 품질관리도 어렵다”고 그는 말했다. “지금은 AI 대형 모델을 활용해 머리카락 굵기 수준인 100마이크로미터 이물질까지 잡아낸다. 검출률은 99.99%에 이른다”고 덧붙였다.

백주 양조는 중국에서 가장 전통적인 산업 가운데 하나로, 오랫동안 ‘스승이 제자를 가르치는’ 구전·심전 방식에 의존해 왔다. “예전에는 온도·습도·미생물의 미묘한 변화까지 모두 장인들의 경험에 의존했다. 이 때문에 품질 변동이 컸다”고 자오빙쿤은 말했다. “이제 우리는 AI 기술을 활용해 최고의 기능공들이 축적한 생산 데이터를 정확히 수집하고, 이를 토대로 대형 모델을 훈련해 지식으로 고정한다. 그런 다음 로봇 데이터 플랫폼에 복제해 활용하고 있다. 응용이 깊어질수록 이 데이터는 지속적으로 최적화돼, 생산 품질과 효율을 더 끌어올릴 수 있다”고 했다. 그는 “AI의 폭발적인 발전은 우리의 생산에 실제이자 구체적인 향상을 가져왔다. AI는 전통 공예를 대체하려는 것이 아니라, 경험을 수치화·전문화하고, 전승 가능하게 만들기 위한 것”이라고 강조했다.

지능형 커넥티드 카(스마트 커넥티드 차량)는 신질 생산력 발전의 중요한 동력으로, 중국 자동차산업의 글로벌 경쟁력과 과학기술 역량을 끌어올리는 데 중요한 의미를 갖는다. 쭤위(卓驭)테크놀로지의 사업부 부총재 자오샤오슝(赵少雄)은 “자동차산업은 지금 스마트화·커넥티드화·전동화가 융합된 형태로 빠르게 진화하고 있다”고 말했다. “전동화가 자동차의 ‘새로운 혁명’이라면, 스마트화는 그 ‘두뇌’의 진화다. 그 가운데 가장 대표적인 장면이 바로 자율주행이다. 이는 인공지능·고급 칩·센서·빅데이터 등 최첨단 기술이 융합된 결과로, 단순히 기술의 단순 합이 아니라, 사람 운전에서 기계 운전으로 넘어가는 교통 시스템 전체의 구조적 재편”이라고 설명했다. 그는 이어 “대형 모델 기술의 부상은 자율주행 산업에 완전히 새로운 해법을 가져왔다”며, “방대한 데이터 학습을 통해 시스템이 더 강한 일반화 능력과 장면 이해 능력을 갖출 수 있다”고 덧붙였다.

황진 화웨이 클라우드 부총재는 “AI 기술은 모든 산업을 체계적으로 재구성하고 있으며, 이 변혁을 실현하는 핵심은 연산 기반과 산업현장을 깊이 결합하는 데 있다”고 말했다. 화웨이 클라우드는 ‘근본 기술에 깊이 뿌리내리고, 소프트웨어·하드웨어 협동, 아키텍처 혁신’이라는 경로를 통해, AI가 단순한 기술 역량을 넘어 실제 산업 난제 해결의 가치로 전환되도록 지속해서 추진하고 있다. 이를 통해 신질 생산력이 시범 사업 검증 단계에서 대규모 적용 단계로 도약하도록 돕는 것이 목표다.

2026-02/09
출처: 환구시보

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