구글 딥마인드 “중국 AI 기술, 미국 기술력 추월에 한계 명확”

구글 딥마인드 최고경영진이 중국 인공지능(AI) 산업의 경쟁력 한계와 구조적 문제를 조명했다. 최근 영미권 및 글로벌 AI 업계가 주목하는 발표에서 딥마인드는 중국이 AI 연구와 산업에서 의미 있는 성과를 내고 있으나, 미국 주도의 오픈 혁신·하드웨어·생태계에서 근본적 열세를 완전히 극복하긴 어렵다고 평가했다. 올해 들어 특히 생성형 AI, 반도체, AI 모델 학습 인프라 등 결정적 요소에서 중국 기업들이 직면한 현실적 제약도 재확인됐다. 딥마인드는 미국 내 AI 고성과 인력, 투자 환경, 그리고 고급 GPU와 시스템 주권이 선도적 지위를 지키는 핵심임을 거듭 지적했다.

중국 AI는 지난 수년 동안 논문 생산량과 산업혁신, 정부의 대규모 지원에서 폭발적 성장세를 보였다. 그러나 핵심 인프라와 반도체를 둘러싼 글로벌 공급망 규제, 그리고 미국과 유럽 빅테크 플랫폼의 독점적 데이터와 알고리즘 생태계는 중국에 ‘보이지 않는 한계선’을 그어왔다. 이에 따라 중국발 초거대 언어모델(LLM)·생성형 AI가 자국 내 압도적 확산에도 불구, 세계 최고 수준의 모델과의 간극을 좁히지 못하는 현상이 장기화되고 있다.

생성형 AI의 관점에서 미국은 오픈AI·구글 딥마인드·메타 등 혁신을 이끄는 연구 그룹과 스타트업이 연쇄적으로 등장하면서, 연구-상용화-확장 생태계가 순환적으로 작동한다. 반면 중국의 기술 혁신 패턴은 국가 주도와 통제, 그리고 국가적 목표 중심의 산업 정책에 기반하는 것이 특징이다. 이는 단기적으론 빠른 추격을 가능케 하지만, 실제 시장의 다양성·창의성·글로벌 표준에 부합하는 혁신의 동력 측면에서 지속적 경쟁력을 제한하는 구조다. 실제로 알리바바·바이두·화웨이 등 중국 빅테크가 발표한 초거대 AI 모델들은 신속히 상용화되나, 글로벌 벤치마크 데이터셋이나 일관된 품질 검증에서 아직도 미국·영국·유럽의 선두권 기업과 확연히 격차를 보인다.

핵심 경쟁력 관점에서 미국 AI는 GPU, NPU와 같은 첨단 반도체, 대규모 클라우드 인프라, 그리고 인재풀과 알고리즘 혁신에서 결정적인 우위를 점한다. 엔비디아의 A100, H100, 그리고 아마존, 구글, 마이크로소프트가 제공하는 초대형 클라우드 자원이 글로벌 LLM 훈련·추론의 표준이 되고 있다. 중국은 물론 자체적 반도체와 클라우드 기술 개발에 역량을 집중하고 있으나, 수출 통제 및 협력 제한 등 ‘기술 제재’가 지속 강화됨에 따라 일정 구간 이상 경쟁력을 끌어올리는 데 물리적 한계를 드러내고 있다. 실제로 지난 2년 간 중국 내수 시장에서는 쿤룬칩 등 토종 AI 프로세서와 바둑형 인프라가 성장했지만, 대규모 데이터 병렬처리, 대량 모델 천만·억 파라미터 단위 훈련엔 아직 기술 격차가 뚜렷하다.

2025~2026년 AI 글로벌 경쟁 구도는 미국과 중국, 그리고 유럽 일부 기술 강국과의 복합 구도로 재편될 전망이다. 딥마인드 등 글로벌 AI 리더들은 중국이 AI 시장 내수·응용 서비스에선 빠른 성장세를 보일지라도, LLM 고도화 및 데이터 품질, 글로벌 알고리즘 표준화, 하드웨어 생태계 등 초격차 요인에서 미국의 리드를 단기간 넘어서기 어렵다고 진단한다. 업계 전반에선 AI 기술의 보안성·공정성·설명 가능성(Ethics, Security, Explainability) 부문에서도, 미국·유럽의 가이드라인과 중국의 규제 환경이 근본적으로 결을 달리한다는 지적이 많다. 중국 당국의 강도 높은 데이터 통제 정책은 개인정보 보호 측면에선 비교적 강하지만, 생산성·혁신성 관점에선 데이터 개방성·집적도 부족이라는 딜레마를 안는다.

이 와중에, 미국 AI 상위 10대 기업을 중심으로 세력화하는 클라우드·API 플랫폼 전략은 LLM 기반 B2B·B2G 시장, AI SaaS 등에서 글로벌 표준화를 선도한다. 이는 한국을 포함한 각국 AI 생태계에도 ‘코어 트렌드 흡수—로컬화—응용 서비스 차별화’ 사이에서 밸런스를 요구하는 요인이다. 이 과정에서 AI 보안 위협 또한 눈에 띄게 증대되고 있다. 데이터 조작·AI 공급망 공격, 딥페이크·오용 등 진화된 위협에 대응할 공조(국가 간 정보공유, AI 검증 프레임워크 구축 등)도 요구된다.

결국 미국·중국 AI 경쟁의 본질은 단순한 기술력 싸움을 넘어, 알고리즘과 하드웨어 선순환 생태계, 인재와 연구개발 인프라 집중, 규제·표준·시장 개방성에 달려 있다. 이 복합적 요소 중 어느 하나에서라도 구조적 결핍이 장기화되면, 해당 국가의 AI 주도권은 근본적으로 위축될 수 있다. 따라서 글로벌 AI 경쟁력 관점에선 물리적 인프라·데이터 주권·의사결정 투명성이 핵심 평가 항목이 될 전망이다. 한국 등 신흥 AI 강국 또한, 이 세 측면에서 미국-중국 빅테크의 전략 변화를 면밀히 주시하며 보안 위협 대응, 기술 자립, 데이터 개방성 확보에 적극적으로 나서야 할 것이다.

— 윤세현 ([email protected])