미국과 중국 간 AI 격차 측정
Executive Summary
중국은 2030년까지 인공 지능(AI) 분야에서 세계적인 선두 주자가 되겠다는 야망을 밝혔습니다. 이 목표는 개별 AI 모델의 성능뿐만 아니라 광범위한 AI 혁신과 경제 및 지정학적 이익을 위한 AI의 폭넓은 채택을 모두 겨냥합니다. 정부 및 벤처 캐피털(VC) 자금, 산업 규제, 인재, 기술 확산, 모델 성능, 컴퓨팅 용량 등 미국과 중국의 AI 패권 경쟁을 형성하는 주요 산업 요소에 대한 분석을 토대로, Insikt Group은 중국이 원하는 일정 내에 미국을 지속적으로 능가할 가능성은 작다고 평가합니다. 현재 중국은 이러한 모든 분야에서 미국에 뒤처져 있거나 명확하게 앞서지 못하고 있습니다. 미국과 중국 간의 AI 경쟁은 더욱 치열해질 가능성이 있습니다. 중국의 AI 산업은 전 세계적으로 미국에 이어 두 번째 지위를 차지할 가능성이 크고 중국의 AI 모델은 때때로 또는 특정 분야에서 미국을 능가할 가능성이 있습니다. Insikt Group이 공개적으로 이용 가능한 Elo 벤치마크를 분석한 결과, 이 글을 쓰는 시점에 중국의 생성형 AI 모델은 미국의 경쟁사보다 약 3~6개월 정도 뒤처져 있을 가능성이 있습니다. 그러나 잠재적인 새로운 알고리즘 혁신과 에이전트 및 협업 AI 시스템이 결합되면 2030년 이전에 미국이나 중국 모델의 경쟁력에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
중국 정부는 2017년 당국이 이 목표를 달성하기 위한 전담 계획을 채택한 이후, 세계를 선도하고 세계적으로 영향력 있는 AI 산업의 발전을 가속화하기 위해 노력해 왔습니다. DeepSeek가 2025년 1월에 R1을 공개한 것은 이 노력의 중요한 이정표였습니다. R1의 기능은 중국 AI 생태계 내에서 주목할 만한 발전과 노력이 있었음을 보여주며 앞으로도 이러한 발전과 노력의 지속적인 토대가 될 것입니다. 중국의 AI 연구 커뮤니티는 정부의 지원 정책 환경, 정부 주도의 투자 이니셔티브, 점점 더 수준이 높아지는 인재 풀에 대한 접근성, 학계와 산업계 간의 연계 강화 등으로 혜택을 받을 가능성이 매우 큽니다. DeepSeek 같은 중국 AI 회사들은 혁신과 오픈 소스의 수용을 통해 성능을 향상시켰습니다. 이 회사들은 또한 미국 경쟁업체들과 국내 경쟁업체들이 구현한 기술을 도입하고 국내 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 비용 효율성을 우선시하는 데 능숙해졌습니다. 중국의 오픈 소스 모델은 국내외에서 채택되고 있으며, 중국의 발명가들과 조직들은 소프트웨어, 금융, 에너지와 같은 주요 산업에서 생성형 AI 애플리케이션에 대한 특허를 더 많이 출원하고 있습니다.
이러한 발전에도 불구하고 중국의 AI 산업은 중요한 도전에 직면해 있습니다. AI에 대한 민간 부문의 총투자는 미국에 비해 크게 뒤처져 있으며, 중앙정부의 자금 지원은 미국 연방 정부의 투자에 비해 약간 뒤처지는 것으로 보입니다. 중국의 국내 AI 관련 인재 접근성이 개선되고 있으며, 국내 산업의 매력도가 증가하고 있지만 여전히 부족한 수준이어서 미국이 기존의 우위를 유지할 가능성이 큽니다. 중국의 규제는 선구적이지만, 제품을 공개하려는 팀에게는 혁신에 걸림돌이 될 가능성이 큽니다. 게다가 중국의 반도체 산업은 특수 기술에 대한 해외 수출 통제를 극복하고 괄목할 만한 발전을 이루었지만, 빠르게 증가하는 AI 가속기 칩 수요를 충족하기는 여전히 어려울 것으로 보입니다.
중국과 미국은 인공 일반 지능(AGI) 경쟁에서 리더십을 유지하는 것이 국가 안보에 필수적이라고 인식하고 있습니다. 이에 따라 중국은 국가 발전을 위해 경제 스파이 활동과 외국 인재 채용을 포함한 합법적 수단 및 불법적 수단을 계속 사용할 것이 거의 확실합니다. 미국과 동맹국 정부는 출원 및 특허와 같은 AI 확산 지표를 모니터링하는 것 외에도, 중국 생성형 AI 기업의 주요 개발과 연구 개발(R&D)에 대한 공공 및 민간 투자를 면밀히 모니터링해야 합니다. 서구 AI 기업들은 모델 증류 및 지적 재산(IP) 도용으로부터 선제적으로 보호하는 방안을 고려해야 합니다. 수출 통제를 받는 서구의 하드웨어 제조업체는 최종 고객 실사 프로세스를 지속적으로 개선하여 규정을 준수하고 미국이 제재한 단체의 대리인에게 판매하지 않도록 해야 합니다. 서구의 정부, 학계, 기업체는 글로벌 AI 인재의 채용 및 유지를 촉진하는 정책을 채택해야 합니다.
주요 연구 결과
- 빠르게 성숙하고 있는 중국 AI 생태계는 정부, 산업, 학계 간의 협력을 점점 더 촉진하고 있으며, 이는 반도체 제조의 꾸준한 발전으로 뒷받침되고 있습니다.
- 2025년 초 현재 미국과 중국 모두에서 AI 관련 기술에 대한 정부 자금 지원이 증가할 가능성이 크며, 중국의 전체 정부 주도 자금 지원이 미국 연방 및 주 정부의 투자를 초과할 가능성이 있습니다. 그러나 미국의 AI 기업에 대한 민간 부문 총투자는 중국의 민간 부문 투자를 크게 초과합니다.
- 중국의 규제 체계는 중국 AI의 역량을 저해하고 개발 및 배포 일정을 연장할 가능성이 있지만, 대중을 대상으로 하는 제품을 목표로 하는 개발자들에게만 영향이 있으므로 최첨단 기술 발전은 방해받지 않을 것입니다.
- 미국에서 유리한 이민 조건이 감소하고 있지만 여전히 유지되고 있으며 엘리트 교육 기관의 수준이 뛰어나기 때문에 해외 AI 인재 풀은 여전히 미국을 선호할 가능성이 크지만, AI 경쟁에서 이러한 우위의 실질적인 의미는 약화하고 있습니다.
- 기술의 경제 및 지정학적 이점을 얻기 위한 경쟁에서 "승자"를 결정하는 요인은 혁신보다는 AI 확산이 될 가능성이 큽니다. 그러나 미국과 중국 중 어느 쪽이 확산에서 우위를 점하고 있는지는 불분명합니다. 그러나 한 가지 지표(특허)에서는 중국이 여러 산업에서 우위를 차지하고 있습니다.
- Insikt Group의 모델 벤치마크, Elo 점수, 업계 전문가 평가 분석에 따르면, 중국의 생성형 AI 모델은 현재 미국 경쟁사에 비해 3~6개월의 성능 격차가 있는 것으로 보이지만, 이 격차는 점점 줄어들고 있습니다.
- 중국 생성형 AI 모델은 비용 경쟁력을 유지하면서 성능 격차를 좁힘으로써 국내외 채택을 촉진하여 중국에 큰 이익을 가져다줄 가능성이 매우 큽니다.
- 고품질 학습 데이터 및 IP에 대한 접근은 점점 더 경쟁이 치열해지고 있지만 미국이 경쟁 우위를 유지할 것입니다. 양국의 기업들은 사용자 제작 콘텐츠(UGC)를 활용하여 생성형 AI 모델을 학습시킬 가능성이 큽니다.
- 오픈 소스 채택은 중국 AI 기업들 사이에서 더 일반적이며, 이를 통해 중국이 미국의 독점 모델보다 더 널리 모델을 확산하게 될 가능성이 큽니다.
- 미국의 수출 통제는 또한 중국 정부가 AI 하드웨어 및 반도체 산업과 AI 모델 훈련 및 호스팅을 위한 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 자금 지원을 가속화하는 계기가 되었습니다.
- 중국의 반도체 산업은 여전히 7나노미터(nm) 이하 칩 생산에서 병목 현상을 겪고 있으며, 국내 AI 가속기 생산을 발전시키기 위해 대체 기술을 사용하여 자체 극자외선(EUV) 리소그래피 도구를 개발하려 하고 있습니다.
- 현 미국 대통령 행정부는 AI 개발에서 미국의 선도적 위치를 유지하는 것이 우선순위라는 신호를 주었지만, 과학에 대한 공공 자금을 삭감하고 비자 위반 혐의가 있는 유학생을 겨냥한 초기 조치들은 이러한 목표의 달성을 저해할 위험이 있습니다.
배경
AI 전문가와 업계 리더들이 향후 5~10년 이내에 결론이 날 것으로 추정하는 AGI 경쟁은 국가 안보와 경제 성장에 상당한 이해관계를 가지고 있습니다. 비용이 감소하고 인간 수준 AI 모델이 보편화되어 AI가 이전에 인간이 했던 대부분의 작업을 인간보다 더 잘 수행할 수 있게 되면, 미래의 일자리가 혼란에 빠지는 동시에 폭발적인 경제 성장으로 이어질 가능성이 매우 큽니다. 2030년경 AI는 세계 경제에 15조 7천억 달러를 기여할 것으로 추산됩니다. 화학, 생물, 방사선, 핵(CBRN) 위협을 조장하는 것부터 민주적 절차를 표적으로 삼고 공격적인 사이버 작전을 지원하는 것에 이르기까지, AI의 실존적 위험과 적대적 사용에 대해 연구자들은 계속 논쟁을 벌이고 있습니다. "AI 패권"이라는 개념은 많은 사람들이 미국과 중국을 선구자로 여기는 AGI 경쟁의 지정학적 이해관계를 담고 있습니다.
2025년 1월 20일, 중국 AI 연구 기업인 DeepSeek가 오픈 소스 추론 대규모 언어 모델(LLM)인 R1을 출시하며 당시 OpenAI의 최첨단 모델인 o1과의 경쟁에 돌입했습니다. 그 다음 주에 미국 AI 하드웨어 기업인 Nvidia는 시가총액에서 5,930억 달러를 잃었으며, 이는 미국 역사상 단일 최대 시가총액 손실로 기록되었습니다. 미디어들은 1957년 10월 4일 소련이 스푸트니크 위성을 궤도에 기습 발사한 이후 적대국의 능력에 대한 인식이 예상치 못하게 급격하게 변화한 것을 언급하며, DeepSeek의 R1 공개를 우주 경쟁의 "스푸트니크 순간"에 비유했습니다.
현재의 위협 인식을 이해하는 데 있어 더 적절한 냉전 시대의 비유는 미국과 소련 간 "미사일 격차" 이론일 것입니다. 미사일 생산과 마찬가지로, AGI 경쟁은 혁신 역량(스푸트니크 발사)뿐만 아니라 확산 능력, 즉 국가 생태계가 자본, 인재, 정책을 조화롭게 연계하여 혁신을 경제적인 생산 프로세스로 신속히 전환하는 능력(냉전 승리)으로도 평가됩니다. 미국 지도자들이 오랫동안 소련의 미사일 능력에 대해 부정확한 데이터를 보유하고 있었다는 점에서도 미사일 격차와 유사합니다. 의사 결정자들은 1961년에 이르러서야 위성 이미지 혁신을 통해 이른바 "미사일 격차"에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있었습니다. 소련의 ICBM 능력과 중국의 핵실험을 감시하기 위한 CORONA 위성 프로젝트가 시작된 후, 린든 존슨(Lyndon Johnson) 미국 대통령은 1967년에 이렇게 인정했습니다. "우리는 우주 프로그램에 350억 또는 400억 달러를 썼습니다. [...] 필요하지 않은 일을 하고 있었습니다. 필요하지 않은 것들을 구축하고 쓸데없는 두려움을 가지고 있었습니다." 그때와 유사하게, 실제 발전 여부와 상관없이 중국 AI 개발의 발전은 미국에서 AI 연구 자금 조달을 촉진했습니다. 2025년 AI 자본 지출은 3,200억 달러를 초과할 것으로 예상되며 AI 규제 등의 이슈에 대한 의견에 영향을 미칠 가능성이 매우 큽니다.
중국 AI에 대한 정확한 위협 인식을 유지하는 것은 향후 몇 년 동안 미국과 그 파트너의 주요 비즈니스 및 국가 안보 의사 결정자에게 분명 핵심이 될 것입니다. 대중이 갑작스럽고 불투명한 발전을 "스푸트니크 순간"이라는 시각으로 인식하고 있지만, 중국의 AI 생태계 발전은 장기적인 투자, 반복적인 혁신, 그리고 강화된 칩 수출 규제에 대한 대응책으로 효율성 향상을 추진하여 맺은 결실입니다.
중국의 AI 산업과 지형
2017년 7월, 중국 국무원은 2030년까지 "세계 최고 수준의" AI 이론, 기술, 애플리케이션을 달성하고 "세계 주요 AI 혁신 센터"가 된다는 야심 찬 목표를 담은 "차세대 인공 지능 발전 계획"(AIDP, 新一代人工智能发展规划)을 발표했습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 AIDP는 아래에 나열된 활동을 (부분적으로) 요구합니다. AIDP는 또한 기본 AI 이론, 알고리즘, 하이엔드 칩, 기타 리소스 및 결과물에서 돌파구가 부족한 것을 포함하여 중국이 당시 직면해 있었고 앞으로도 계속 마주할 주요 과제에 대해 설명했습니다. 그 이후로 중국의 대학과 기업들은 AI 연구의 최전선에서 AI 컨퍼런스 참여를 점차 늘리고, 수백 개의 생성형 AI 모델을 발표했습니다. 동시에 중국의 반도체 산업은 국제적 규제에도 불구하고 꾸준히 역량을 발전시키고 있습니다.
AIDP에 따르면, 중국은 이 보고서에 문서화된 내용을 추진할 것이며, 여러 방법으로 이미 착수했습니다.
- 산업, 학계 및 기타 부문이 공동 및 학제 간 혁신을 추구할 수 있도록 하는 개발 프레임워크 지원
- AI 관련 산업 체인을 포함하여 R&D, 애플리케이션 및 전체 산업에서 획기적인 발전 모색
- AI 및 다른 분야에서의 AI 응용에 중점을 두어 교육과 인재 채용 개선
- 산업, 기업, 서비스 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션 및 AI 관련 혁신 촉진
- 주요 프로그램, 메가 프로젝트, 거점 및 인재 계획을 포함하여 중국의 주요 과학 기술(S&T) 축 전반에 걸쳐 AI에 대한 지원 조정
- AI 개발을 지원하기 위해 법률, 규정 및 규범 체계 채택
- 중국의 AI 발전 소식을 전파하여 AI 개발에 열정적이고 이를 지지하는 사회 조성
정부(연구소 및 국영 기업[SOE] 포함), 산업계 및 학계 간의 협력이 아직 부족한 것으로 보이지만 중국의 S&T 혁신 기구는 이를 매우 강조할 것입니다. 이에 따라 이러한 각 분야의 기관들은 중국의 AI 개발 사업에 기여하고 있습니다. 세 분야의 모든 기관이 AI R&D 및 애플리케이션에 점점 더 크게 기여하고 있습니다. 이론 연구에 대한 기여는 2021년부터 권위 있는 AI 중심 신경정보처리시스템학회(NeurIPS)에 채택된 학술 논문에서 잘 드러납니다. 표 1은 학회에서 승인된 논문(2021~2024년)의 공동 저자가 1명 이상 소속된 상위 15개 기관 중 정부, 산업 및 학계 기관의 예가 나와 있습니다. 중국의 상위 15개 NeurIPS 기여자 중 국영기업은 없습니다. 그러나 일부 국영기업이 첨단 AI 발전에 기여하려는 노력을 기울이고 있으며 때때로 성공하고 있음을 나타내기 위해 표 1에는 두 개의 기업이 포함되어 있습니다.
| 부문 | 엔티티 | 논문 수(순위) |
|---|---|---|
| 학계 | 칭화대학교 | 643 (1위) |
| 학계 | 베이징대학교 | 458(2위) |
| 업계 | Huawei Technologies | 228 (6위) |
| 업계 | Tencent AI Lab | 197 (7위) |
| 정부(연구 기관) | 상하이 AI 연구소 | 141 (11위) |
| 정부(연구 기관) | 중국과학원 자동화연구소 | 118 (12위) |
| 정부(SOE) | 중국항천과공집단유한공사 지능과학기술학회 | 9 (N/A) |
| 정부(SOE) | 중국전신그룹유한공사 | 2 (N/A) |
상하이 AI 연구소(SHLAB, 上海人工智能实验室)는 중국의 과학기술(S&T) 시스템이 부문 간 및 부문 내의 협력을 어떻게 지원하는지 보여주는 사례입니다. SHLAB은 2020년에 국가와 연계된 "새로운 유형의 과학 연구 기관"(新型科研机构)으로 설립되었습니다. "대규모 종합 연구 기지"(大型综合性研究基地)로 설명되는 SHLAB은 특정 분야에서 AI 개발을 촉진하는 오픈 소스 정보 저장소와 플랫폼을 제공합니다. 예를 들어 OpenMMLab은 학계 및 산업계 응용을 촉진하는 "오픈 소스 컴퓨터 비전 알고리즘 시스템"입니다. 주장에 따르면 100개 이상의 국가 및 지역에서 사용자가 있습니다(그림 1에 보고된 사용자의 소속이 나와 있습니다). 또한 SHLAB의 웹사이트의 주장에 따르면 중국 전역에서 최소 13개 대학과 전략적 파트너십을 갖고 있습니다. 이 연구 기관은 중국의 "AI 안전에 대한 기술 연구"에 중요한 기여자이며, AI 안전을 증진하기 위해 관련 정책 문서를 작성하기 시작했습니다. 2023년 7월, 중국의 국가인공지능표준화 총괄그룹(国家人工智能标准化总体组)은 SHLAB이 주도하고 Baidu, Huawei, Qihoo 360, China Mobile, iFlytek 및 Alibaba로 구성된 대규모모델중심 작업그룹(大模型专题组)의 창설을 발표했습니다.
그림 1: 2024년 9월 현재 OpenMMLab을 사용 중이거나 사용자가 소속된 것으로 보고된 기관(출처: OpenMMLab)
중국 사이버관리국이 발표한 정보에 따르면, 2025년 1월 현재 중국에는 302개의 생성형 AI 서비스 모델이 정식으로 등록되었습니다. 중국의 LLM 역량에 기여하는 주목할 만한 첨단 모델 기업으로는 DeepSeek, Alibaba, Baidu, 01.AI, Tencent, Stepfun, ByteDance, Infinigence AI, ModelBest 등이 있습니다. 대부분 민간 부문에서 활동 중이며 일부는 NeurIPS 데이터에서 발견됩니다. 학계와 산업계의 연계가 중요한 역할을 한다는 것을 보여주듯, 중국의 "신흥 AI 강자"인 Baichuan AI, MiniMax, Moonshot AI, 그리고 Zhipu AI는 칭화대학교 교수진과 졸업생들에 의해 설립되었습니다.
중국의 반도체 산업은 AI 개발을 위한 국가 생태계를 지원하는 데 중요한 역할을 하며, 이는 분명 AIDP의 목표를 달성하는 데 핵심적입니다. AI와 반도체 분야에서 중국의 발전을 억제하려는 미국의 노력에 대응하여, 중국은 재정 지원을 포함해 국내 반도체 산업에 대한 지원을 확실히 가속화했습니다. 국가 주도의 투자 수단 중 하나인 다단계 방식의 중국집적회로산업투자기금("빅 펀드", 国家集成电路产业投资基金)은 2023년 2월 기준으로 최소 74개의 국내 반도체 기업에 소수 지분을 보유하고 있었습니다. Huawei는 중국 반도체 산업에 특히 중요하고 떠오르는 기여자입니다. 그러나 최첨단 역량에는 미치지 못하고 현재 국내 수요에는 부족해도, 여러 중국 기업들이 장기적으로 미국 및 기타 국가에 대한 중국의 의존도를 완화할 수 있는 진전을 실현하거나 그러한 방법(표 2)을 실험하고 있습니다. 2025년 3월, Bloomberg는 익명의 소식통을 인용하여 중국의 Ant Group이 국내에서 생산된 칩을 사용하여 AI 모델을 훈련하는 방법을 발견했다고 보도했습니다. 이 방법은 비용이 더 저렴하지만, 미국 칩을 사용했을 때와 유사한 결과를 제공합니다.
| 중국의 반도체 개발 |
|---|
| Huawei는 현재 7나노미터(nm) Ascend 910B 및 910C AI 칩을 양산하고 있으며, 수율이 불과 40%이지만 1년 전 20%에서 증가하여 상당한 진전을 보이고 있습니다. |
| 중국은 2026년까지 세계 최대의 IC 웨이퍼 제조국이 될 것으로 예상되며, 이는 SMIC(Semiconductor Manufacturing International Corporation), Hua Hong Semiconductor, Runpeng Semiconductor(润鹏半导体, China Resources Microelectronics의 자회사), Tiancheng Advanced(天成先进), Yandong Microelectronics(燕东微), Zensemi(广州增芯)와 같은 빅 펀드 투자사의 12인치 웨이퍼 팹 성장에 의해 주도될 가능성이 큽니다. |
| 중국 기업들은 현재 극자외선(EUV) 리소그래피 장비 제조를 위한 대체 기술을 모색하고 있으며, 하얼빈공과대학(哈尔滨工业大学)과 Shanghai Micro Electronics Equipment(SMEE, "上海微电子")는 각각 레이저 유도 방전 플라즈마(LDP, "激光诱导放电等离子体") 및 레이저 생성 플라즈마(LPP, "激光产生的等离子体") EUV 소스를 연구하고 있습니다. |
| 중국은 Hubei Dinglong(鼎龙)과 Shenzhen Rongda(容大感光)가 DUV 포토레지스트의 국내 제조에서 최근 돌파구를 마련한 것을 포함하여, 심자외선(DUV) 리소그래피 장비의 국내 생산에 진전을 보이고 있습니다. |
국가 주도 여부와 상관없이, 경제 스파이 활동은 중국의 AI 및 반도체 산업 발전을 지원할 것입니다. 모든 발전이 이러한 지원 활동에 의한 것이라고 할 수는 없지만, 정부가 지시하고 암묵적으로 허용한 스파이 활동은 중국의 현대화를 위한 도구에서 여전히 중요한 수단입니다. 2023년 10월, 파이브 아이즈(Five Eyes) 동맹의 인텔리전스 리더들은 AI를 중국의 불법 행위 표적 중 하나로 지적했습니다. 2025년 2월, 미국 법무부는 대규모 AI 모델을 지원하는 슈퍼컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 관련 독점 정보를 2022년 중반부터 2023년 중반 사이에 훔치려 한 혐의로 Google의 전직 소프트웨어 엔지니어를 기소했습니다. 이 엔지니어는 자신의 회사와 다른 초기 단계 AI 관련 회사를 지원하기 위해 정보를 사용하려고 했던 것으로 추정됩니다. 2024년 11월, 한국의 SK하이닉스 전 직원이 Huawei에서 맡은 새로운 직책에 활용하기 위해 반도체 제조 솔루션에 관한 기밀 문서를 인쇄하고 보관하려 한 혐의로 유죄 판결을 받았습니다. 항상 스파이 활동의 형태를 띠지는 않아도, 중국의 AI 분야는 해외 인재를 유치하고 채용하려는 공동의 노력을 통해 더 많은 이익을 얻을 가능성이 큽니다. 또한 중국 기업들이 모델 증류 기법을 통해 자체 모델을 향상시키기 위해 외국 플랫폼의 서비스 약관을 우회했다는 증거가 있습니다.
정부 및 벤처 캐피탈(VC) 자금 조달
2025년 초부터 미국과 중국에서 AI 관련 기술에 대한 자금 지원이 상승세를 보일 가능성이 큽니다. 정의상의 문제와 특히 중국과 관련된 데이터 불투명성으로 인해 직접적인 비교는 어렵지만, 민간(비군사) AI에 대한 미국 연방정부의 자금 지원은 중국 중앙정부의 자금 지원 수준을 연간 최대 수십억 달러 초과할 가능성이 큽니다. 특히, 약 2023년까지 중국의 지출이 감소한 증거(부분적으로는 코로나19로 인한 것으로 보임)를 고려할 때 더욱 그렇습니다. 주 및 지방 차원의 활동까지 포함하여 정부 주도 투자를 비교하면 중국이 우위일 가능성이 큽니다. 중국에서는 공공 및 민간 자본을 결합한 유도 기금으로 AI 관련 기업(광범위하게 정의)에 연간 약 160억 달러를 투자합니다. AI 기업에 대한 민간 부문의 총투자에서는 미국이 중국의 민간 부문 투자를 훨씬 능가합니다.
Federal Budget IQ에 따르면, 미국 연방정부는 AI 및 IT R&D 지출을 2021년 82억 달러에서 2024년 104억 달러로 증가시켰습니다. 이는 거의 27% 증가한 것입니다. 2025 회계연도 예산에서는 AI 및 IT R&D 지출에 112억 달러를 배정했습니다. 미국 국방부(DoD, 20억 3500만 달러)와 방위고등연구계획국(DARPA, 14억 1000만 달러)의 지출을 제외하면, 민간 응용을 위한 AI 및 IT R&D에 대한 미국 연방정부 지출은 약 73억 3000만 달러입니다. 이 중에서 "코어" AI에 대한 예산(19억 5,500만 달러)이 가장 큰 구성 요소이며, AI와의 관련 가능성이 큰 대용량 컴퓨팅 분야에 대한 자금도 빠르게 증가하고 있습니다. 미국 연방정부의 "코어" 및 "크로스컷" AI에 대한 2025 회계연도 예산은 합산하여 28억 달러입니다(미국 국방부와 DARPA 제외).
AI에 대한 중국 중앙정부의 총자금 지원은 훨씬 더 불투명합니다. 그림 2와 그림 3은 중국 최대 정부 운영 기관인 중국국립 자연과학재단(NSFC)과 중국과학원(CAS)이 최근 몇 년 동안 기초, 응용 및 실험 연구개발(R&D)에 지출한 것으로 보이는 AI 관련 투자를 보여줍니다. 특히, 그림 3에는 AI에 중점을 둔 CAS 연구소 3개의 예산 데이터가 나와 있습니다. 그림 4는 중국의 "차세대 인공지능" 메가 프로젝트(科技创新 2030—"新一代人工智能"重大项目) 하에서 수행할 연구를 위해 명목상 배정된 자금을 보여줍니다. 이러한 데이터 포인트와 동향 외에도, 중국 국가 핵심 연구소(SKL)의 거의 절반을 감독하는 두 기관인 교육부와 CAS는 관련 R&D 항목에 총 24억 위안(3억 2,700만 달러)의 예산을 책정했습니다. 이 기관이 감독하는 모든 SKL에 자금이 균등하게 분배된다고 가정하고 다른 알려진 미지수를 고려하지 않을 경우, 이 중 약 29%는 정보통신 기술 분야의 SKL에 배정될 것입니다.
Insikt Group은 위에 요약된 데이터와 다른 중앙정부 자금 지원 채널의 증거를 검토한 결과, 중국 중앙정부가 AI 관련 R&D에 매년 수십억 달러를 지출한다는 낮은 신뢰도의 추정치를 얻었습니다. 이는 미국 정부의 "코어" 및 "크로스컷" AI에 대한 지출(미국 국방부 및 DARPA 제외)과 거의 비슷합니다. "코어" 및 "크로스컷" AI의 정의가 명확하며 중국의 자금 지원은 지원 대상인 연구 프로그램을 불완전하게 파악한 상태에서 추정되는 점을 고려할 때, 미국 연방 정부의 AI 자금 지원이 중국 중앙정부보다 더 많을 가능성이 큽니다. 중국 정부가 유도 기금을 통해 주도하는 AI 투자 총액은 미국의 연방 및 주 정부의 누적 투자를 초과할 것으로 보입니다(아래에서 더 자세히 논의됩니다).
그림 2: NSFC 국립자연과학재단 정보과학부(ISD)의 AI 및 자동화 R&D 지출(실제), 2018~2024년(모든 연도 RMB를 2025년 달러로 환산) (출처: Insikt Group)
그림 3: AI 중심 CAS 연구 기관의 R&D 지출 (2018-2023년 실제; 2024년 예산) 2018-2024 (모든 연도 RMB를 2025년 달러로 환산) (출처: Insikt Group)
그림 4: "차세대 인공 지능" 메가프로젝트 하에 발표된 프로젝트에 제안된 연간 자금, 2018년 및 2020~2022년(2019년 데이터 없음, 모든 연도 RMB를 2025년 달러로 환산) (출처: Insikt Group)
2020년대 초반의 감소 추세는 코로나19가 중국 경제에 미친 영향과 관련이 있을 가능성이 크지만, 다른 중앙정부 자금 지원 경로의 데이터 누락을 고려할 때 신중하게 평가해야 합니다. 2025년 초부터 중앙정부 기관들은 AI에 대한 관심을 높이고 있다는 신호를 보냈습니다. 2025년 1월, 중국은행은 최소 1조 위안(1,380억 달러)을 투입하여 AI 산업 가치 사슬을 재정적으로 지원하기 위한 5개년 계획을 발표했습니다. 2025년 3월, 중국 국가발전개혁위원회는 국가창업투자유도기금(国家创业投资引导基金)의 설립을 발표했습니다. "항공모함급(航母级)"으로 불리는 이 새 기금은 1조 위안(약 1,382억 달러)을 모금하여 AI, 양자 과학, 미래 에너지와 같은 "최전선 분야"의 스타트업, 초기 단계, 중소기업에 집중 투자할 것입니다. "장기 인내 자본"이라는 개념에 초점을 맞춘 이 기금의 기간은 20년으로 설정되어 있으며, 이는 대부분의 다른 유도 기금보다 약 5년 더 긴 것으로 알려져 있습니다.
2025년 3월에 발표된 것을 비롯해 정부 유도 기금은 중국의 여러 정부 수준에서 설립되었으며, 정부 및 비정부 출처(기업 출처 포함)의 자금을 혼합하여 조성되었습니다. 따라서 중앙정부의 자금만을 분리하기가 어렵습니다. 그러나 전미경제연구국(NBER)에서 발표한 연구에 따르면, 이들 유도 기금은 중앙정부, 주정부, 지방정부 전반에 걸쳐 2000년부터 2023년까지 2만 건 이상의 거래를 통해 9,623개의 고유 AI 기업에 총 1,840억 달러를 투자했으며, 대부분의 거래는 2013년 이후에 이루어졌습니다. 2013년부터 2023년까지 이 추정치를 연간으로 환산하면 연평균 167억 달러의 지출이 예상되지만, NBER 연구의 AI 기업 식별 방식이 매우 광범위하여 과대 추정될 가능성이 있습니다. 미국에는 공공 및 민간 출처에서 5억 6,500만 달러의 자금을 지원받은 뉴욕의 Empire AI 컨소시엄과 같은 주 차원의 이니셔티브가 있지만, 꾸준히 증가하고 있는 중국의 지방정부 자금 지원에는 미치지 못할 것으로 보입니다. 2025년 1월, 중국 국영 투자 회사 두 곳이 초기 등록 자본금 600억 위안(82억 달러)으로 국가인공지능산업투자기금(国家人工智能产业投资基金)을 설립한다고 발표했습니다.
중국은 중앙정부 지출에서 약간 뒤처지지만 유도 기금을 통한 지방정부 투자에서 앞서 정부의 AI 투자 총액이 더 많은 반면, AI 기업에 대한 민간 부문 총투자에서는 미국이 중국을 크게 능가합니다. 이는 스탠퍼드대학교의 인간 중심 인공지능 센터(Stanford HAI)와 조지타운대학교 보안및신흥기술 센터(CSET) 산하 프로젝트인 신흥기술관측소(ETO)에서 수집한 데이터(그림 5)에서도 확인할 수 있습니다. 앞서 언급한 중국의 유도 기금 투자와 민간 부문 투자 데이터 간에는 중복이 있을 가능성이 있습니다. 즉, 이 데이터에는 정부 출처의 AI 기업 투자가 포함되었을 가능성이 큽니다. 그러나 이 민간 부문 투자 데이터는 범위가 좁습니다. NBER 연구에는 9,000개 이상의 기업이 포함된 데 반해, ETO의 데이터에는 2,100개의 중국 AI 기업에 대한 투자만 반영되었습니다.
그림 5: 2013~2023년 중국과 미국의 공개된 민간 부문 투자(출처: Stanford HAI, ETO)
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