대분기: 미국과 중국은 2026년 완전히 다른 AI 경쟁을 벌이고 있다

딥시크의 충격파는 여전히 이어진다

딥시크의 모바일 앱이 항저우에서 등장해 실리콘밸리를 뒤흔든 지 1년이 지난 지금, 인공지능 지형은 서로 나란히 놓인 두 개의 세계로 갈라졌다. 2025년 1월, 중국 스타트업 딥시크는 첨단 수준이 낮은 칩과 훨씬 적은 예산을 사용하면서도 대형 언어 모델이 훨씬 낮은 비용으로 챗GPT에 버금가는 성능을 낼 수 있음을 보여줬다. 기술 업계에서 이제 단순히 ‘딥시크 순간’이라고 불리는 이 사건은 미국 AI 패권의 취약점을 드러냈으며, 2026년을 맞는 지금도 세계 기술 경쟁의 판도를 바꾸고 있다.

충격은 기술적 차원에만 그치지 않고 심리적인 측면에서도 컸다. 중국국제금융공사(CICC) 자료에 따르면 미국 벤처캐피털은 2025년 AI에 1,750억 달러를 쏟아부었다. 중국 기업의 투자액 60억 달러보다 거의 30배 많은 규모다. 하지만 딥시크는 자원 제약이 혁신을 억누르기는커녕 촉진할 수 있음을 입증했다. 카네기국제평화재단의 스콧 싱어 연구원은 이 사건이 전략적 경쟁의 새 장을 열었다고 말한다. 그는 “중국은 다자주의와 개방성, 개발을 중시하는 글로벌 리더라는 점을 수사적으로 분명히 내세우고 있다”며 “중국의 AI 관련 지정학적 입지는 트럼프 행정부 이전부터 형성돼 왔지만, 세계의 대중에게 점점 더 호소력을 얻고 있다”고 설명했다.

워싱턴은 칩에 걸고, 베이징은 코드로 맞선다

트럼프 행정부는 2025년 중반 ‘경쟁에서 승리하기: 미국의 AI 실행 계획’이라는 전략 문서를 발표해 딥시크의 도전에 대응했다. 이 계획은 경쟁을 명백한 제로섬 구도로 규정하며 미국이 “인공지능 분야의 세계 패권”을 놓고 경쟁하고 있다고 선언했다. 행정부는 규제 장벽을 걷어내고, 하드웨어와 모델, 소프트웨어, 표준을 포함한 “AI 기술 스택 전체”를 동맹국에 수출해 미국의 기술적 우위를 활용하자고 촉구했다. 명시되지는 않았지만, 목표는 중국이었다. 워싱턴은 중국을 글로벌 AI 공급망에서 고립시키려 한다.

워싱턴의 자신감은 한 가지 핵심 우위에 기반한다. 세계에서 가장 앞선 반도체를 통제한다는 점이다. 실리콘밸리에 본사를 둔 엔비디아는 최첨단 AI 모델을 구동하는 그래픽처리장치(GPU)를 설계한다. 미국 기업들은 현재 첨단 기술 역량에서 중국 경쟁사보다 7개월가량 앞서 있으며, 고성능 칩과 반도체 제조 장비에 대한 엄격한 수출 통제로 이 격차를 유지하고 있다. 화웨이의 어센드 시리즈는 중국산 최선의 대안이다. 어센드 910은 텍스트 생성 같은 기본 작업에서 엔비디아의 구형 H100 칩 성능의 약 60%를 내지만, 복잡한 모델 훈련에서는 격차가 더 벌어진다.

그러나 이 기술적 해자는 예상치 못한 침식에 직면했다. 트럼프 행정부는 2025년 12월 논란이 된 정책 전환을 발표하고, 매출 일부를 받는 조건으로 엔비디아의 H200 시리즈 칩을 심사를 거친 중국 구매자에게 판매할 수 있도록 허용했다. 행정부는 가장 앞선 블랙웰과 루빈 칩은 제외하면서, 중국이 자국산 대안을 서둘러 개발하기보다 구형 미국 기술에 의존하게 될 것이라고 판단했다. 비판론자들은 이 전략이 역효과를 낼 수 있다고 경고한다. 업계 추산에 따르면 알리바바, 텐센트, 바이트댄스 등 중국 기업들은 이미 500억 달러가 넘는 200만 개 이상의 H200 칩을 주문했다. 지난주 로이터통신은 중국 세관 당국이 자국 기업에 해당 칩의 선적을 거부하라고 지시했다고 보도했다. 베이징이 함정을 알아차리고 의존을 거부하고 있음을 시사한다.

오픈소스 공세

미국이 하드웨어 계층을 장악한 가운데, 중국은 오픈소스 인공지능을 통해 소프트웨어 계층에 정교한 공세를 펼치고 있다. 오픈AI와 앤스로픽이 폐쇄형 독점 모델을 유지하는 것과 달리, 중국 기업들은 개발자가 AI 시스템을 자유롭게 내려받고 수정해 배포할 수 있는 ‘오픈 웨이트’ 모델을 공개했다. 딥시크의 R1, 알리바바의 큐원 제품군, 문샷AI의 모델 등이 전 세계적으로 큰 호응을 얻고 있다.

알리바바의 큐원 모델은 전 세계에서 가장 많이 다운로드된 오픈 웨이트 AI 시스템이 됐다. 허깅페이스 플랫폼에서 집계한 다운로드 수는 약 7억 건이다. 큐원 생태계는 거의 400개에 달하는 독립 모델과, 특정 용도에 맞게 조정된 파생 모델 18만여 개로 구성돼 있다. 이 전략은 워싱턴이 영향력을 행사하려는 시장을 정확히 겨냥한다. 서방의 수출 규제나 라이선스 비용 없이 AI 역량을 확보하려는 가격 민감도가 높은 개발도상국 시장이다.

시진핑 중국 국가주석은 2026년 신년사에서 이러한 기술 발전을 국가 부흥과 명시적으로 연결하며, 자국 칩 개발의 돌파구와 함께 중국 기술이 “새로운 고지에 올랐다”고 선언했다. 이 발언은 오늘날의 AI 경쟁을 중국의 ‘굴욕의 세기’와 잇는다. 19세기 중반 아편전쟁부터 1949년까지 이어진 이 시기에는 기술적 후진성이 중국을 외세에 취약하게 만들었다. 베이징은 인공지능을 역사가 반복될지, 아니면 뒤집힐지를 결정할 핵심 기술로 본다.

양측의 전략 차이는 뚜렷하다. 미국은 데이터센터 규모를 계속 키우고 전례 없는 연산 능력이 필요한 대형 모델을 훈련하는 등 최첨단 성능을 추구한다. 중국은 확산에 초점을 맞춰 ‘AI 플러스’ 정책을 통해 ‘충분히 쓸 만한’ AI를 제조업과 로봇공학, 물리적 기반시설에 접목하고 있다. 이 정책은 2035년까지 산업과 의료, 거버넌스 전반에 인공지능을 도입해 베이징이 말하는 ‘완전한 AI 기반’ 사회를 만드는 것을 목표로 한다.

인프라 병목

두 강대국은 모두 2026년까지 AI 발전 속도를 좌우할 심각한 제약에 직면해 있지만, 병목 지점은 근본적으로 다르다. 미국은 기술적 우위를 갖췄지만 전력난에 부딪혔다. 최첨단 AI 모델을 훈련하려면 이미 용량 한계에 가까운 전력망에 부담을 주는 대규모 데이터센터가 필요하다. 미국의 클라우드 서비스 업체들은 2026년 AI 인프라에 6,000억 달러를 지출할 것으로 전망된다. 2024년의 두 배다. 하지만 전력 공급과 건설 기간이 확장의 실질적인 한계로 작용한다.

중국은 정반대의 문제에 직면해 있다. 엔비디아 최고경영자 젠슨 황에 따르면 베이징은 미국의 두 배에 달하는 발전 용량을 비롯해 풍부한 에너지 자원을 보유하고 있지만, 그 전력을 AI 훈련에 활용하는 데 필요한 첨단 칩이 부족하다. 황은 전략국제문제연구소(CSIS)에서 미국의 칩 기술이 “세대를 앞서 있다”고 말하면서도 중국의 건설 역량이 미국보다 훨씬 효율적이라고 지적했다. 그는 “미국에서 데이터센터를 지으려면 착공부터 AI 슈퍼컴퓨터 가동까지 아마 3년쯤 걸릴 겁니다. 중국은 주말 사이에 병원 한 채를 지을 수 있죠”라고 말했다. 인프라 구축 속도가 기술 격차를 만회할 수 있다는 점을 강조한 것이다.

이러한 차이는 분석가들이 ‘비대칭 경쟁’이라고 부르는 상황을 만든다. 미국은 이론적 역량과 최첨단 연구에서 앞서고, 중국은 실행 속도와 현실 세계의 응용 분야에서 우위를 점한다. 싱어는 중국의 기술 중심지에서 미래의 가상적 돌파구를 추구하기보다 “현재의 AI를 활용하는 데 훨씬 더 큰 기대와 활력이 감돈다”고 말한다. 이런 실용적 접근은 AI 기반 로봇공학과 스마트 제조, 자율 시스템 분야에서 나타나고 있으며, 중국이 서방 경쟁국들을 앞서 나가는 듯한 모습도 보인다.

군사적 측면과 확산 경쟁

경쟁은 상업 시장을 넘어 군사 분야로도 확대되고 있다. 이 분야에서는 기술의 정교함보다 도입 속도가 더 निर्ण적일 수 있다. 미국 국방부는 전쟁과 정보, 조직 운영 전반에 AI 도입을 앞당기기 위해 ‘속도 선도 프로젝트’ 7개를 중심으로 공격적인 ‘AI 우선’ 전략을 시작했다. ‘스웜 포지’와 ‘에이전트 네트워크’ 같은 프로젝트는 전투 관리와 의사결정 지원 시스템에 AI를 통합하는 것을 목표로 하며, ‘엔더스 파운드리’는 AI 기반 군사 시뮬레이션에 초점을 둔다.

그러나 국방부는 군민융합 체계로 민간 AI의 발전을 군사 분야에 원활히 연결하는 중국과 달리 관료주의적 마찰에 부딪혀 있다. 조지타운대 안보·신기술센터가 인민해방군 계약 2,800건 이상을 분석한 연구에 따르면, 중국의 방위 생태계는 국영기업을 중심으로 하면서도 민간 부문의 혁신 기업을 점점 더 많이 활용하고 있다. 미국이 인증 절차와 데이터 사일로 문제로 어려움을 겪는 사이, 중국의 중앙집권 체계는 군과 민간 영역 전반에 동시에 도입을 지시할 수 있다.

자율무기와 전자전, 지휘통제 시스템의 향방은 미래 분쟁의 승패를 좌우할 수 있다. 외교협회(CFR)의 최근 분석은 2026년이 AI 시스템이 실험적 도구에서 벗어나 최소한의 인간 감독만으로 복잡한 군사 작전을 수행하는 자율 에이전트로 전환되는 결정적 시기가 될 수 있다고 경고한다. 보안 연구자들에 따르면 중국 정부의 지원을 받는 사이버 작전에서는 AI 에이전트가 침입 절차의 80~90%를 자율적으로 수행한 사례도 이미 나타났다.

글로벌 거버넌스와 표준 전쟁

미중 경쟁은 기술 역량뿐 아니라 전 세계 인공지능을 규율할 규칙을 정하려는 싸움이기도 하다. 2026년 유엔은 AI 거버넌스 글로벌 대화를 개최해 표준과 위험, 규범을 조율하는 최초의 진정한 글로벌 포럼을 마련한다. 그러나 근본적인 철학적 차이로 국제 질서가 통합되기보다 분열될 우려가 있다.

유럽연합은 개인의 사생활과 알고리즘의 투명성을 강조하는 권리 중심의 규제 모델을 추진한다. 미국은 혁신의 유연성을 보존하는 자율 기준을 선호한다. 중국은 데이터와 기술 도입에 대한 국가 통제를 옹호하면서 ‘포용적 협력’을 내세운다. 애틀랜틱카운슬 분석가들은 그 결과가 “형식상 글로벌 거버넌스, 실질상 지정학적 경쟁”이 될 가능성이 크다고 본다. 과학적 평가에서는 협력이 이뤄지더라도 각국은 서로 경쟁하는 전략을 유지할 것이라는 뜻이다.

중국은 워싱턴의 ‘미국 우선’ 수사와 대조적으로 개방성과 다자주의를 강조하는 외교적 입지를 내세운다. 베이징이 2025년 발표한 글로벌 AI 거버넌스 행동계획은 여러 이해관계자가 참여하는 “다양하고 개방적이며 혁신적인” 생태계를 명시적으로 촉구했다. 수출 통제와 라이선스 비용 탓에 미국의 AI를 이용하기 어려운 글로벌 사우스에서 특히 호응을 얻는 메시지다. 메르카토르 중국연구소가 조사한 중국 전문가 가운데 거의 80%는 베이징이 2026년 수출 시장 다변화와 개발도상국과의 협력 강화에서 큰 진전을 이룰 것으로 예상했다.

한편 미국은 미국의 표준을 채택하려는 동맹국에 AI 인프라 협력을 제공하는 ‘기술 스택 외교’를 추진한다. 트럼프 행정부는 이를 안보상의 필수 조치로 규정하며, 중국 기술에 대한 의존이 적대국에 악용될 수 있다고 경고해 왔다. 그러나 무역 분쟁과 동맹국에 미국의 제한적 수출 정책에 맞춰 달라는 요구 탓에 미국의 외교적 노력은 난관에 부딪히고 있다.

현실 점검: 여러 경쟁, 결승선은 없다

분석가들은 승자가 명확히 가려지는 단일한 ‘AI 경쟁’이라는 비유를 점점 더 거부한다. 대신 이 경쟁은 여러 영역이 겹쳐 있고 분야마다 승자가 다른 10종 경기와 비슷하다. 미국은 반도체 설계와 최첨단 모델 역량, 클라우드 인프라에서 압도적인 우위를 유지한다. 중국은 오픈소스 도입과 현실 세계의 AI 응용, 제조업 접목, 연산 능력 확대에 필요한 에너지 자원에서 우세하다.

정치 위험 컨설팅 업체 유라시아그룹의 샤오멍 루 지정학기술 부문 책임자는 2026년에도 한쪽이 전면적 우위를 차지하기보다 양국이 서로 다른 분야를 지배할 것으로 전망한다. 그는 “미국은 AI 칩에서 확실한 우위를 점하고 있지만, 중국은 대형 언어 모델 분야에서 따라잡고 있으며 일부 AI 거버넌스 분야에서는 앞서 나갈 태세”라고 말했다. 이런 양분화는 투자 흐름에도 나타난다. 미국 기업들은 소프트웨어의 확장과 지식 노동의 자동화에 집중하는 반면, 중국의 투자는 로봇공학과 산업 응용 분야로 향하고 있다.

이러한 격차는 글로벌 발전에 심대한 영향을 미친다. AI가 21세기를 규정하는 기술이 된다면, 초기 도입국과 후발국 간 ‘대분기’는 산업혁명이 초래한 경제적 격차보다 더 커질 수 있다. 미국의 기술 스택을 채택하는 국가는 최첨단 역량에 접근할 수 있지만, 높은 비용과 정치적 조건을 감수해야 한다. 중국의 오픈소스 도구를 쓰면 접근성과 맞춤성이 뛰어난 플랫폼을 이용할 수 있지만, 딥시크 같은 시스템에 내장된 보안 취약점과 검열 메커니즘에 노출될 가능성이 있다.

2026년이 진행되면서 핵심 질문은 어느 초강대국이 승리하느냐가 아니다. 핵심 인프라가 서로 호환되지 않는 표준으로 운영되는 분열된 AI 생태계를 세계가 감당할 수 있느냐는 것이다. 딥시크의 등장은 시장 진입 장벽이 낮아졌음을 입증했다. 이제 과제는 낮아진 장벽이 디지털 미래의 분열로 이어지지 않도록 하는 데 있다.

주요 사실

• 딥시크는 2025년 1월 출시를 통해 제한된 칩을 사용하면서도 중국 AI 모델이 훨씬 낮은 비용으로 미국 모델에 버금가는 성능을 낼 수 있음을 보여줬다
• 미국 벤처캐피털은 2025년 AI에 1,750억 달러를 투자했고 중국의 투자액은 60억 달러였지만, 중국의 오픈소스 모델은 현재 전 세계 다운로드 통계를 선도하고 있다
• 트럼프 행정부는 2025년 12월 수출 통제를 일부 완화해 엔비디아 H200 칩의 대중국 판매를 허용하면서 더 앞선 블랙웰과 루빈 프로세서는 차단했다
• 중국의 ‘AI 플러스’ 정책은 2035년까지 제조업과 의료, 거버넌스 전반에 인공지능을 도입하는 것을 목표로 한다
• 미국은 첨단 AI 칩 시장의 약 90%를 장악하고 있지만, 데이터센터 확장을 제한하는 전력 인프라 문제에 직면해 있다
• 알리바바의 큐원 모델은 전 세계적으로 7억 건의 다운로드를 기록해 가장 널리 도입된 오픈 웨이트 AI 시스템이 됐다
• 중국 기업들은 수출 통제 일부 완화 이후 500억 달러가 넘는 엔비디아 H200 칩을 주문했다
• 2026년 유엔 AI 거버넌스 글로벌 대화는 진정한 글로벌 AI 공조를 위한 첫 시도지만, 미국·중국·유럽연합 간 이견은 여전히 남아 있다