DeepSeek 이후에 무슨 일이 일어날지 예측하기(3/3)

앞으로 2~3년 동안 중국의 주요 추세는 AI 구현, 다양한 산업에 대한 AI 응용, 저비용 AI의 대량 구현이 될 것이라고 말했습니다. 미국이 AI 발전을 억제하려는 시도에도 불구하고 중국이 AI 개발을 선도할 수 있을 것이라는 가정에 근거하여 예측한 것입니다.

 

이 마지막 회에서는 미국이 무역 전쟁과 칩 전쟁에서 실패했던 것처럼 AI 전쟁에서도 실패할 이유에 대해 논의하겠습니다. 오해하지 마십시오. 미국은 2022년 중국으로의 첨단 칩 수입을 제한하면서 중국에 선전포고를 했습니다. 당시 중국은 4,130억 달러 상당의 컴퓨터 칩을 수입했는데, 전체 수입의 15%나 차지한 것입니다. 이는 중국의 단일 수입 품목 중 가장 큰 규모로, 석유 수입량을 3,000억 달러 상회했습니다(중국은 세계 최대 석유 수입국입니다).

 

셰펑(謝鋒) 미국 주재 중국 대사는 "무역 전쟁이든, 기술 전쟁이든, 미국이 중국에 가하는 다른 어떤 전쟁이든 우리는 끝까지 싸울 것"이라는 각오를 다졌습니다.

 

미국이 중국의 AI 개발을 근본적으로 제한하려는 반면, 중국은 자체 AI 기술 개발을 가속화하고 광범위한 산업과 경제 부문에 AI 애플리케이션을 신속하게 구축하여 대응하고 있습니다.

 

 

 

인공지능 전쟁에서 중국의 우위

 

앞서 언급했듯이 AI 기술 스택에는 칩, 핵심 대규모 언어 모델, 애플리케이션이라는 세 가지 계층이 있어 완전한 생태계를 형성합니다.

 

미국은 중국이 최첨단 칩과 광범위한 언어 모델에 접근하는 것을 막으려 하고 있습니다. 그러나 중국은 자급자족을 향해 빠르게 움직이고 있습니다.

 

— 칩: Huawei는 이미 성능 면에서 Nvidia에 가까운 일련의 국내 생산 Ascend AI 칩을 출시했습니다. 알리바바, 오픈소스 기술 기반 최첨단 RISC-V 칩 개발 화웨이는 국산 EUV 리소그래피 장비 개발에서도 꾸준한 진전을 이루었습니다.

 

베이징 대학의 연구팀은 인텔, TSMC, 삼성 및 벨기에 마이크로일렉트로닉스 센터의 최신 상용 칩보다 성능이 뛰어난 비스무트 기반 2D 트랜지스터를 개발했습니다. 새로운 칩은 인텔과 TSMC의 최신 3 나노미터 실리콘 칩보다 40% 빠르며, 전력 소모량은 10% 적습니다. 이러한 혁신으로 인해 중국은 실리콘 칩 생산을 완전히 중단할 수 있게 됐습니다.  

 

— 대규모 언어 모델: DeepSeek와 Qwen은 ChatGPT, Llama 및 미국 내 다른 대규모 언어 모델만큼 인기를 얻었습니다. 이러한 중국어 대규모 언어 모델은 비용이 저렴하고 오픈 소스라는 특성이 있어 더 폭넓은 개발자와 사용자 기반에 도달하고 더 빠르게 성장하는 데 도움이 될 것입니다.

 

2부에서 세계 최대의 산업 기반과 소비 시장인 중국에서 AI 응용 분야의 우위에 대해서는 이미 이야기했습니다. 또한 중국 AI 기업의 사업 모델의 장점과 정부의 장기적인 지원 및 계획에 대해서도 언급했습니다.

 

여기서는 중국의 두 가지 주요 이점인 인재와 에너지에 대해 이야기해보겠습니다.

 

 

인원 예비

말할 것도 없이, AI의 장기적인 발전에 있어서 가장 중요한 요소는 국가 인적 자본의 양과 질입니다. 이 점에서 중국은 엄청난 이점을 가지고 있습니다.

 

중국은 매년 350만 명의 학부생과 대학원생을 배출하는데(거의 대부분이 중국인), 미국은 79만 명의 학생을 배출합니다.(그중 25%가 유학생이다) 네이처 저널에 따르면, 중국 대학은 매년 순위가 상승하고 있으며, 현재는 세계 상위 50개 연구 대학(AI 분야만 해당되는 것은 아님) 중 절반을 차지하고 있습니다. "어느 대학이 더 나을까요?"

  

주요 연구 재단인 ITIF에 따르면, 지난 5년 동안 중국 AI 연구자들은 미국 연구자들보다 3배 더 많은 AI 논문을 발표했습니다. 가장 많이 인용된 AI 연구 논문 상위 1% 중에서 중국 논문의 수는 미국 논문보다 2:1로 많습니다. 중국은 세계 최고 수준의 AI 연구자 중 절반을 배출하고 있으며, 그들 중 일부는 여전히 중국 밖으로 나가 일하고 있지만, 중국에서 대학원에 진학하는 사람의 90%는 중국에 남습니다.

 

반면, 미국 폴슨 연구소의 최근 보고서에 따르면 미국 내 주요 AI 연구실은 미국 대학 졸업자(36%)보다 중국 대학 졸업자(38%)를 더 많이 고용하는 것으로 나타났습니다. 미국 대학에서 교육받은 중국인 연구자들을 포함하면, 미국의 주요 AI 연구실 연구자의 절반 이상이 중국계입니다.

 

 

 

워싱턴의 일부 의원과 업계 지도자들은 국가 안보에 대한 허황된 우려를 제기하며 중국 시민이 AI 분야에서 일하는 것을 전면 금지해야 한다고 요구하고 있습니다. 이런 움직임은 미국 내 AI 개발을 심각하게 지연시킬 뿐만 아니라, 결국 미국 유능한 인재들이 중국으로 유출되는 결과를 낳을 것이고, 이는 중국이 쉽게 승리할 수 있는 발판이 될 것입니다.

 

 

 

에너지

AI 경쟁에서 중국이 가진 덜 눈에 띄는 이점은 에너지입니다.

 

인공지능 분야의 급속한 기술적 발전이 에너지 부문에 큰 영향을 미칠 것이라는 사실은 이제 널리 알려져 있습니다. 인공지능 기술은 실제로 칩, 데이터, 전기라는 세 가지 요소의 결과입니다.

 

컴퓨팅 능력은 칩의 성능뿐만 아니라 칩을 구동하는 데 필요한 에너지도 포함합니다. 모델 학습과 추론(또는 AI 애플리케이션)에 대한 수요는 거의 무한하며, 이를 위해 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 엄청난 양의 전기가 필요합니다. 그래서 마이크로소프트와 아마존 같은 회사는 끊임없이 증가하는 전기 수요를 충족하기 위해 자체 원자력 발전소 건설을 고려하고 있습니다.

 

미국 에너지 부문은 산업 쇠퇴로 인해 전국적으로 20년간 수요 증가가 사실상 0에 가까웠기 때문에 증가하는 데이터 센터 수요를 충족할 "여유 용량"이 사실상 없습니다. 데이터 센터에 대한 새로운 기가와트 수요는 새로운 기가와트 발전 용량으로 충족되어야 합니다.

 

약 20년 동안 미국의 총 전력 소비량은 변동이 없었으며, 2007년 이후로 연평균 0.7%씩 증가했습니다. 전기 산업 전체는 1970년대 이후로 쇠퇴해 왔습니다.

 

미국 에너지 산업의 상업적 전략, 규제 및 정책 논쟁은 이러한 겉보기에 멈출 수 없는 침체 추세에 의해 주도되어 왔으며 이제는 시대에 뒤떨어졌습니다.

 

결과적으로, 기존 발전소는 수십 년 전에 건설되었으며 구식 기술을 사용하고 있습니다. 그 중 업그레이드가 가능한 발전소는 거의 없으며, 새로운 발전소를 건설하려면 수년과 수십억 달러가 필요합니다. 이는 미국 내 사회 기반 시설의 전반적인 노후화와 유사합니다.

 

AI 외에도 반도체, 배터리 제조 등 다른 에너지 집약적 산업에서도 전기 수요가 증가하고 있습니다. 미국이 재산업화를 시도함에 따라 광업, 광물 가공, 화학 제조, 야금 등 에너지를 많이 소모하는 산업에 대한 수요가 급격히 증가할 것입니다. AI는 이 모든 산업과 자원을 놓고 경쟁해야 합니다.

 

랜드, 맥킨지, 골드만삭스는 2030년까지 미국의 AI 데이터 센터에 대한 전력 수요가 400~600% 증가할 것으로 예측했습니다. 현재 계획된 데이터 센터만으로 볼 때, 미국의 전력 수요는 연간 2%씩 증가할 것으로 예상됩니다. 2030년까지 데이터 센터의 총 전력 소비량은 캘리포니아주의 전력 소비량(약 240 테라와트시)을 초과하게 될 것입니다.

 

비교해 보면, 중국의 전력 공급과 수요는 지난 30년 동안 경제와 산업 성장(연간 5~10%)에 맞춰 증가했습니다. 2011년에 중국은 전기 생산에서 미국을 추월했습니다. 현재 중국은 미국(4,065 TWh)보다 두 배 이상 많은 전기(8,392 TWh)를 생산합니다. 중국의 깨끗하고 재생 가능한 에너지 생산량은 미국보다 4배나 많으며, 그 격차는 점점 벌어지고 있습니다.

 

중국은 세계에서 가장 진보된 원자력 발전소, 초고압 송전 시스템을 갖춘 스마트 그리드, 에너지 저장 시스템을 구축했습니다. 특히 최근 몇 년 동안 전기 자동차 산업이 급속히 성장함에 따라 이 회사는 10년 동안 전기화 분야를 선도해 왔습니다.

 

작년에 세계 최대 에너지 회사인 중국 국가전력망(State Grid)은 향후 10년에 걸쳐 8,000억 달러를 투자하여 국가 차원의 스마트 그리드를 구축한다는 계획을 발표했습니다.

 

전기 생산과 송전을 전적으로 국가가 통제함에 따라 중국은 AI 데이터 센터에 전력을 공급하는 것을 포함하여 에너지 부문에 장기적인 전략적 투자를 할 수 있습니다.

 

중국의 공공요금은 정부에서 정하는 반면, 미국의 공공요금은 민영화되어 상업적으로 운영됩니다. 중국의 전기 요금은 킬로와트시당 0.075달러인 반면, 미국의 전기 요금은 킬로와트시당 0.165달러입니다.

 

요약하자면, AI 전쟁이 격화됨에 따라 중국은 AI 기술 사슬의 모든 부분을 강화하고, 미국이 만들어낸 병목 현상을 극복하고, 더 빠른 혁신과 상용화를 목표로 하고 있습니다. 장기적으로 볼 때, 중국은 인적 자본과 에너지 인프라 분야에서 우위를 점하고 있으며, 이는 중국에 추가적인 경쟁 우위를 제공할 것입니다.