중국은 인공지능(AI)을 차세대 국가 경쟁력의 핵심으로 간주하고, 2017년 차세대 AI 발전계획을 통해 2030년까지 세계 최고 수준의 AI 강국으로 도약하겠다는 청사진을 제시했다.
하지만 과연 중국이 미국의 AI 기술력을 따라잡거나 넘어서기는 가능한 것일까? 단순한 연구 논문 수나 투자액 비교만으로는 이 질문에 답하기 어렵다. 이 글에서는 기술력, 인프라, 제도 및 생태계 측면에서 양국의 AI 경쟁력을 분석해보며 그 가능성을 살펴본다.
기술력과 인재, 연구 확산은 빠르지만 기초 연구력은 차이
중국은 AI 관련 논문 수, 특허 출원 수, 연구 인력 규모에서 이미 세계 최상위권에 올라 있다. 특히 자연어처리, 컴퓨터 비전, 음성인식 분야에서는 세계 최다 수준의 논문을 발표하고 있으며, 세계 AI 논문 1/3 이상이 중국에서 나오고 있을 정도다.
하지만 질적 수준에서는 여전히 미국에 미치지 못한다는 평가가 많다. 예를 들어, 인용지수나 최상위 국제학회에서의 수상 경력, 영향력 있는 오픈소스 프로젝트 기여도 등에서는 미국이 여전히 압도적이다.
이는 미국이 기초 수학, 알고리즘 설계, 하드웨어와 소프트웨어의 동시 발전 등 장기적 투자를 통한 기초 기술의 경쟁력을 확보하고 있는 데 반해, 중국은 응용 연구와 정부 주도 실용화 중심의 전략에 초점을 맞추고 있기 때문이다.
또한 AI 인재 면에서도 미국은 여전히 세계 최고의 연구자와 개발자를 유치하는 허브 역할을 한다. 글로벌 톱 인공지능 연구소는 대부분 미국에 있으며, 이곳에서 일하는 인재들은 다국적 배경을 가진 이공계 엘리트들이다. 반면 중국은 인재 풀은 빠르게 확대되고 있지만, 글로벌 협업의 개방성과 다양성에서는 한계를 보이고 있다.
인프라와 자원, 데이터의 양은 넘치지만 칩과 생태계가 약점
중국의 가장 큰 강점은 데이터와 시장 규모다. 14억 명이라는 인구 기반은 AI 학습에 필요한 데이터를 풍부하게 만들어주며, 디지털 결제, 스마트 시티, 공공 감시 시스템 등에서 세계 최대 규모의 실시간 AI 테스트베드 역할을 한다. 이로 인해 얼굴 인식, 음성비서, 교통 통제, 의료 영상 분석 등 실용 분야에서는 글로벌 선도적 응용이 가능하다.
그러나 문제는 AI 하드웨어와 핵심 인프라다. 미국은 엔비디아, AMD, 인텔 같은 세계 최고 GPU·AI 칩 제조사들을 보유하고 있으며, AI 훈련과 추론에 필요한 고성능 칩 생산 능력에서 중국을 압도하고 있다.
미국 정부가 중국 기업에 대한 첨단 반도체 수출 통제를 강화하면서, 중국은 GPT류 대형 AI 모델 훈련을 위한 최신 GPU 확보에 어려움을 겪고 있다. 자체 개발 중인 AI 칩도 아직 글로벌 수준의 성능을 확보하지 못한 상태다.
또한 AI 생태계를 구성하는 오픈소스 커뮤니티, 클라우드 연산 자원, 글로벌 AI API/API Hub 등 소프트웨어 기반 인프라에서도 미국이 훨씬 개방적이고 유기적이다. 중국의 경우 이런 기술은 내부 기업 위주로 구성되어 글로벌 경쟁력은 다소 제한적이다.
제도와 생태계, 정부 주도 전략의 강점과 한계
중국의 AI 정책은 강력한 중앙정부 주도형 시스템이 핵심이다. AI 기업, 대학, 지방정부, 군이 연계된 거대한 산관학군 복합체가 국가의 장기 전략 목표 아래 움직인다. 베이징은 AI+정책, 상하이는 AI+금융, 광저우는 AI+헬스케어처럼 도시 단위로 산업 클러스터가 형성되어 있다.
이 구조는 속도와 자원 동원력에서 큰 장점을 갖는다. AI 인프라 구축, 시범사업, 법제도 정비가 빠르게 진행되며, 실제로 중국은 AI 안면인식 기술이나 공공행정 자동화 부문에서 실생활 적용 속도가 매우 빠르다.
그러나 과도한 정부 중심의 통제는 창의성과 글로벌화 측면에서 한계를 낳는다. 중국은 검열, 표현의 자유 제한, 민감한 데이터 통제 등으로 인해 AI 윤리와 표현 자유가 요구되는 생성형 AI 분야에서 미국보다 제한된 구조를 가지고 있다. 예를 들어, 챗GPT와 같은 대형 언어모델이 사회적 논쟁을 불러일으키는 상황에서, 중국의 유사 서비스는 당국의 승인 아래 제한된 주제만을 다룰 수 있다.
또한 글로벌 기업들과의 협력 부재는 장기적으로 중국의 AI가 글로벌 표준에서 고립될 위험성도 안고 있다. 반면, 미국은 민간 중심의 혁신과 개방형 생태계를 통해 AI 기술의 글로벌 표준을 주도하고 있는 상황이다.
종합적으로 볼 때, 중국은 AI 기술의 응용화와 산업화에서 미국을 빠르게 따라잡고 있으며, 일부 분야에서는 이미 국내 수요 기반을 통해 독자적인 생태계를 구축해가고 있다.
하지만 기초연구, 인재 글로벌화, GPU 및 소프트웨어 인프라, 오픈 생태계 측면에서는 미국과의 격차가 여전히 존재한다.
중국이 미국을 따라잡기 위해서는 단순한 투자와 데이터 확보를 넘어서, 기술의 개방성, 학문적 자유, 민간 주도형 혁신 생태계를 확대하는 방향으로 구조적 전환이 필요하다.
즉, AI 기술력 자체의 격차는 줄일 수 있지만, AI를 둘러싼 제도·환경·정책철학의 차이가 궁극적인 추월 여부를 결정하게 될 것이다.