배경훈 “美보다 中이 더 무섭다”…광속 질주하는 中 ‘AI 굴기’ 작성일 12-18 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">대한상의, 배경훈 부총리 초청 CEO 조찬간담회</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0y2tZ3Eolx"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4534c37f619050d0c463e2bfd82d740eb9407cf1124624e5aabf53d3f8227c46" dmcf-pid="pWVF50DglQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 18일 서울 중구 상의회관에서 열린 CEO 조찬간담회에서 ‘대한민국 AI가 나아갈 길’이라는 주제로 강연하고 있다. 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/18/dt/20251218165125142agqj.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="3L3SCTJ6SM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/18/dt/20251218165125142agqj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 18일 서울 중구 상의회관에서 열린 CEO 조찬간담회에서 ‘대한민국 AI가 나아갈 길’이라는 주제로 강연하고 있다. 연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d314ab6c38002ac059cc7e83e9378f60854ed118baa1498f0612e33d41d103f8" dmcf-pid="UYf31pwaSP" dmcf-ptype="general"><br> 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 인공지능(AI) 패권 경쟁 구도에서 “중국이 미국보다 더 무서운 상대가 될 수도 있다”고 언급하면서 중국 AI의 위협을 경고했다. 미국 중심의 AI 생태계가 굳어지는 듯 보이지만 오픈소스 모델과 피지컬 AI, 인프라와 인재까지 전방위로 확장되는 중국의 움직임이 추후 판도를 흔들 수 있다는 판단이다.</p> <p contents-hash="2dcaafdb0d6483c9ca19baec062e880b448d7a7d4c58df2eaa13fe09fded8b7d" dmcf-pid="uG40tUrNv6" dmcf-ptype="general">배 부총리는 18일 서울 중구 상의회관에서 열린 최고경영자(CEO) 조찬 간담회에서 “여전히 미국을 중심으로 AI에 대한 대규모 투자와 성과가 나타나고 있지만, 중국도 만만치 않다”며 “중국이 더 무서운 존재가 될 수 있다는 생각도 든다”고 말했다.</p> <p contents-hash="08d5c0159c6b0f42a0f342547f9e333e0680330dd74a65f5dce1cef2065ecb71" dmcf-pid="7H8pFumjy8" dmcf-ptype="general">실제 중국의 AI 위협은 산업 현장에서 구체화되고 있다. 대표적인 사례가 올 초 ‘딥시크’를 필두로 전세계를 뒤흔든 대규모언어모델(LLM)이다. 중국 스타트업 딥시크의 ‘R1’ 모델을 비롯해 알리바바그룹의 ‘큐웬’, 문샷AI의 ‘키미 K2 씽킹’ 등은 빠르게 존재감을 키우고 있다. 이들 모델은 오픈소스를 기반으로 공개되면서 추론 성능과 비용 효율성 측면에서 상용 모델과의 격차를 좁히고 있다는 평가를 받는다.</p> <p contents-hash="2052eb17b03132d481cbc786d9774167b841f8fd92a21f47a1130fb8dc799a09" dmcf-pid="zX6U37sAS4" dmcf-ptype="general">지난 1월 등장한 딥시크의 R1 모델은 오픈AI 모델과 유사한 성능을 구현하면서도 출력 비용은 5% 미만에 불과했다. 특히 미국 경쟁사들이 모델 개발에 투입한 1억달러(약 1480억원) 비용과 비교해 현저히 낮은 560만달러(약 83억원) 규모의 연산 자원으로 학습된 것으로 알려져 시장에 충격을 준 바 있다. 지난달 내놓은 문샷AI의 LLM 키미 K2 씽킹은 딥시크보다 모델 훈련비가 낮은 것으로 전해져 저비용·고효율 모델의 재부상을 알렸다는 평도 나왔다.</p> <p contents-hash="76b60d13d3eea77719f71dead07ed80c361e2c37ec310134327d11e9d4eb223c" dmcf-pid="qMIgnNqFWf" dmcf-ptype="general">반도체와 데이터센터 등 AI 인프라 측면에서도 중국의 추격 속도가 빠르다. 미국의 대중 반도체 수출 규제가 지속되는 상황에서도 중국은 자체 반도체 생태계 구축과 데이터센터 확충에 대규모 투자를 이어가고 있다. 업계에서는 장기적으로 중국이 AI 인프라 전반에서 미국을 앞설 가능성도 배제할 수 없다는 분석이 나온다. 중국 AI 반도체 기업들은 미국 엔비디아에 도전장을 내고 있다. 내년 최신 AI칩인 ‘어센드 950’을 출시하는 화웨이의 기세도 무섭지만, 검색엔진 업체 바이두, 전자상거래 대표 강자인 알리바바도 AI칩 개발·투자에 적극 나서고 있다.</p> <p contents-hash="03083978c7bd861452b78867ab0c135ed0df438accdf3a2f131253ec4adbeb90" dmcf-pid="BRCaLjB3CV" dmcf-ptype="general">특히 주목되는 부분은 ‘피지컬 AI’다. 로봇과 자율주행, 스마트 제조 등 물리적 세계와 결합한 AI 영역에서 중국은 이미 대규모 실증과 상용화를 동시에 추진하고 있다. 방대한 제조업 기반과 실제 데이터가 결합되고 정부 주도의 추진이 거세지면 미국이 중국을 따라가기 쉽지 않을 것이라는 전망도 제기된다.</p> <p contents-hash="f3d30449bb586d57e5d3e34e0e7829084d0cf88425294c66f0df3775d4c9b654" dmcf-pid="behNoAb0y2" dmcf-ptype="general">인재 양성과 스타트업 투자도 성장세를 보이고 있다. 중국의 AI 스타트업 투자는 2017년 이후 성장세를 보여 2021년에는 총 158억달러(약 23조3700억원), 754건의 투자로 역대 최대치를 기록했다. AI 인재를 키우기 위해 교육 과정에 AI 교육을 통합하고, 해외 인재 유치에도 적극적이다.</p> <p contents-hash="47ee91b3703bdc3ddbdd110d6e9b07f3b5876678f0a1ddc8c95546709c75d69b" dmcf-pid="KdljgcKph9" dmcf-ptype="general">배 부총리는 이 같은 경쟁 구도 속에서 한국의 전략적 선택이 중요하다고 강조했다. 핵심 과제로는 독자 AI 모델 개발 및 보급, AI 민생 10대 프로젝트, AI 고속도로 구축, 세계적 수준의 차세대 AI 개발을 꼽았다. 배 부총리는 “한국도 미·중 사이 나름의 포지션을 만들어갈 수 있다고 생각한다”며 “한국은 제조업 경쟁력과 메모리 반도체 등 분명한 강점을 보유하고 있고 이를 바탕으로 글로벌 국가들과의 협력이 이뤄지고 있다고 생각한다”고 말했다. 이에 더해 그는 “그래픽처리장치(GPU) 26만장으로는 우리나라가 아·태 AI 수도가 될 수 없다”며 “2030년 이후에는 GPU 100만장 이상이 한국에 들어오고 데이터센터가 만들어져야 한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="7c8c588beff4614d1948ac7e0e5d7fd161d704a7d439f5a608a6d275905d3691" dmcf-pid="9JSAak9UlK" dmcf-ptype="general">정보기술(IT) 업계에서는 “독자 LLM에 도전하는 것 자체가 무의미해질 수 있다”는 목소리도 나온다. 완전히 새로운 모델을 처음부터 구축하기보다 오픈소스 모델을 가져와 현장에 맞게 ‘파인튜닝’(미세조정) 하는 것이 현실적인 선택이라는 주장이다. 미국 IT 업계에 종사하는 한 관계자는 “현장에서는 파인튜닝 중심의 전략이 확산하면서 ‘자국 모델을 반드시 보유해야 하는가’에 대한 질문도 나온다”고 말했다.</p> <p contents-hash="38ea752fff138008e6c00e87b67405f6cce6b54c45a1e43dc7b122ad2166e966" dmcf-pid="2ivcNE2uCb" dmcf-ptype="general">김나인 기자 silkni@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 라리안스튜디오에 이어 33원정대도. 점점 더 거세지는 게임업계 AI 사용 논란 12-18 다음 LG CNS, 美 클라인과 ‘AI 개발자’ 시대 연다 12-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
