중국의 인공지능(AI) 모델인 딥시크 ‘R1’이 등장한 지 1년을 맞이하며, 앞으로의 글로벌 AI 경쟁에서 중국이 미국에 비해 장기적인 경쟁 우위를 가질 것이라는 분석이 제기되고 있다. 영국 파이낸셜타임스(FT)의 경제 논설위원 테즈 파리크는 18일, “미국이 현재 AI 대형언어 모델 분야에서 선두를 달리고 있지만, AI 경쟁은 장거리 마라톤과 같으며, 중국이 이런 형식의 경쟁에서 유리할 것”이라 밝혔다. 그는 AI의 진정한 경쟁에서 승리하기 위해서는 모델의 성능을 넘어 실물 경제로의 활용이 중요한 만큼, 중국의 국가 주도 산업 전략이 상당한 이점을 제공한다고 평가했다.
중국은 2016년부터 AI를 전략 산업으로 지정하고 인재 양성, 연구 및 인프라에 막대한 투자를 해왔다. 호주 전략정책연구소(ASPI)의 보고서에 따르면, 민간 부문에서의 AI 투자 규모는 미국이 중국보다 크지만, 정부의 재정적 지원을 고려했을 때 실제 투자 차이는 크지 않다. 이와 함께 AI의 사용 증가에 따라 필요한 데이터센터의 전력 생산 증가 문제에 대해서도, 미국 정부가 대체 에너지인 태양광과 풍력 발전에 반대했던 점과는 달리 중국은 유리한 상황에 있다는 분석이 나온다.
현재 중국은 데이터센터 건설에 있어서 미국보다 뒤떨어져 있지만, 규제 간소화와 에너지의 가용성 덕분에 빠르게 대응할 수 있을 것으로 예상된다. 경제 분석기관 캐피탈이코노믹스의 중국 담당 이코노미스트 리아 파이는 중국의 국유 통신사들이 자본 집약적인 데이터센터 구축을 주도하고 있어 기술 기업들이 투자 리스크를 덜 부담하고 있다고 설명했다.
파리크는 또 중국이 첨단기술 산업에 필요한 원자재 공급망에서 우위를 점하고 있으며, 휴머노이드 로봇과 전기차 같은 영역에서도 선두적인 위치를 차지하고 있다고 강조했다. 이러한 점은 앞으로 AI 구현에 있어 중국이 갖는 강점으로 작용할 가능성이 높다.
딥시크는 지난해 1월 출시 당시 R1 모델의 훈련 비용이 약 29만 4천 달러였고, 엔비디아의 H800 칩 512개를 사용하여 모델을 훈련시킨 바 있다. 반면, 챗GPT를 개발한 오픈AI는 기본 모델 훈련에 1억 달러가 넘는 비용이 소요되었다고 발표하여, 이렇게 높은 가성비는 시장에 큰 충격을 주었다. 그러나 딥시크는 1년간 7차례 업데이트를 진행했으나 그 효과는 미미하다는 지적도 나오고 있다. 이는 미국의 첨단 칩 수출 규제가 딥시크의 발전에 영향을 미쳤을 수 있다는 분석이 뒷받침되고 있다. CNBC에 따르면, 미국의 칩 수출 규제 속에서 중국 정부는 국산 칩 사용을 장려했지만, 첨단 모델을 개발하기 위해서는 여전히 첨단 자원에 대한 접근이 필수적이라는 평가가 내려졌다.
이와 같은 상황 속에서 중국이 AI 분야에서의 자립성을 어느 정도까지 확보할 수 있을지, 그리고 이러한 자립성이 미래의 경쟁에 어떠한 영향을 미칠 것인지 귀추가 주목된다.
