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. 미국과 중국 중 어느 쪽이 확산 수준이 더 높은지는 불분명하지만, 한 가지 지표(특허)에서는 중국이 여러 산업에서 우위를 점하고 있는 것으로 나타났습니다.
• 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

인공지능(AI) 전문가와 산업 리더들이 향후 5~10년 내에 달성될 것으로 추정하는 AGI(인공일반지능) 개발 경쟁은 국가 안보와 경제 성장에 있어 중대한 의미를 지니고 있습니다. 인간 수준의 AI 모델의 비용 감소와 일반적인 접근성 향상 — 즉, AI가 인간이 수행하던 대부분의 작업을 인간보다 더 잘 수행할 수 있게 되는 것 —은 미래의 일자리를 크게 변화시킬 가능성이 매우 높으며, 동시에 폭발적인 경제 성장을 이끌 것으로 예상됩니다. AI는 2030년까지 전 세계 경제에 $15.7조 달러를 기여할 것으로 추정됩니다. 연구자들은 인공지능(AI)의 존재적 위험과 적대적 활용에 대해 계속 논의하고 있습니다. 이 논의는 화학, 생물학, 방사능, 핵(CBRN) 위협을 촉진하는 것 부터 민주적 과정을 표적으로 삼는 것, 공격적 사이버 작전을 지원하는 것까지 다양한 범위를 포함합니다. "(AI) 우위개념" 는 AGI 경쟁의 지정학적 이해관계를 포착하며, 미국과 중국이 많은 이들에 의해 선두주자로 여겨지고 있습니다.

AI 2025년 1월 20일, 중국 인공지능 연구 기업 DeepSeek는 OpenAI의 당시 최첨단 모델인 o1과 경쟁하는 오픈소스 추론 대형 언어 모델(LLM)인 R1을 공개했습니다. 다음 주, 미국 반도체 하드웨어 기업 엔비디아( AI )는 $593억 달러의 시가총액을 잃으며 , 이는 미국 역사상 단일 기업으로 가장 큰 시가총액 손실을 기록했습니다. 미디어 헤드라인은 DeepSeek의 R1 출시를 우주 경쟁의 ' "' 스푸트니크 순간에 비교했습니다." 이는 1957년 10월 4일 소련이 스푸트니크 위성을 궤도에 발사한 후 적의 능력에 대한 인식이 급격하고 예상치 않게 변화한 사건을 가리킵니다.

미국과 소련의 전략적 미사일 격차( ") 이론" 은 현재의 위협 인식에 대한 냉전 시대의 더 정확한 비유로 볼 수 있습니다. 미사일 생산과 마찬가지로 AGI 경쟁은 혁신 능력 (스푸트니크 발사)만으로 측정되지 않습니다. 오히려 확산 능력, 즉 국가 생태계가 자본, 인재, 정책을 조화롭게 결합해 혁신을 경제적으로 생산적인 과정으로 신속히 전환하는 능력(냉전 승리)이 중요합니다. 미사일 격차 비유는 미국 지도부가 소련의 미사일 능력에 대한 부정확한 데이터를 오랫동안 보유하고 있었다는 점에서 정확합니다. 1961년이 되어서야 위성 영상 기술의 혁신으로 정책 결정자들이 이 이른바 ' "' 미사일 격차에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있게 되었습니다." 소련의 ICBM 능력과 중국의 핵 실험을 감시하기 위한 CORONA 위성 프로젝트가 시작된 후, 1967년 미국 대통령 린든 존슨은 다음과 같이 인정했습니다: "우리는 우주 프로그램에 $350억 또는 $400억을 지출했습니다. [...] 우리는 필요 없는 일을 하고 있었습니다. 우리는 필요하지 않은 것을 만들고 있었습니다. 우리는 필요 없는 두려움을 품고 있었습니다." 同様に, 중국 인공지능(AI) 개발의 진전(실제적이든 투기적이든)은 미국에서의 AI 연구 자금 조달을 촉진하고 있으며, 이는 2025년까지 AI 자본 지출이 $320억 달러를 초과할 것으로 예상되는 미국에서 AI 규제와 같은 문제에 대한 의견 형성에 영향을 미치고 있습니다.

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 '신세대 인공지능 발전 계획' ( ") (AIDP; 新一代人工智能发展规划) 을 발표했습니다. 이 계획은 203 0년까지 인공지능 (AI) 분야에서 세계 최고 수준의 '인공지능 기술 혁신 중심지' (") (" ) ( ) 가 되는 것을 목표로, AI 이론, 기술, 응용 분야에서 선도적인 위치를 차지하고, '인공지능 AI 산업 혁신 중심지' ( ") (세계의 주요 인공지능 산업 혁신 중심지) ( ) (" )로 발전하는 야심찬 로드맵을 제시했습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 AIDP는 아래에 열거된 활동을 포함해 다음과 같은 조치를 촉구합니다. AIDP는 당시 중국이 직면한 주요 과제 — 그리고 일정 부분 현재까지도 직면하고 있는 과제 — 를 구체적으로 제시했습니다. 이 과제에는 기본적인 AI 이론, 알고리즘, 고성능 칩, 기타 자원 및 기술 성과에서의 혁신 부족이 포함됩니다. 그 이후로 중국 대학과 기업들은 AI 연구의 최전선에서 열리는 AI 컨퍼런스에 점점 더 적극적으로 참여해 왔으며, 수백 개의 생성형 AI 모델을 공개해 왔습니다. 동시에, 중국 반도체 산업은 국제적 제재에도 불구하고 기술력을 꾸준히 강화해 나가고 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

중국의 S-&-T 혁신 체계는 정부(연구소 및 국영 기업[SOE]을 포함)와 산업, 학계 간의 협력을 강조하는 것으로 보이지만, 이 부분이 부족하다는 평가를 받고 있습니다. 따라서, 이 각 분야의 기관들은 중국의 ' AI ' 발전 사업에 기여하고 있습니다. 모든 세 개 분야(공공, 민간, 학계)의 주체들이 인공지능(AI) 연구&D 및 응용 분야에서 주목할 만한 기여를 점점 더 많이 제공하고 있습니다. 이론적 연구에 대한 기여는 2021년부터 인공지능에 초점을 맞춘 권위 있는 학술대회인 신경정보처리 시스템 컨퍼런스(NeurIPS)에 채택된 학술 논문을 통해 확인할 수 있습니다. 표 1은 2021년부터 2024년까지 해당 학술대회에 채택된 논문의 공동 저자 중 한 명 이상의 소속 기관으로 언급된 상위 15개 기관 중 정부, 산업, 학계 기관의 예를 나열합니다. 참고로, 중국 출신으로 NeurIPS 상위 15위 기여자 중 국영 기업(SOE)은 없습니다. 그러나 표 1에 두 개가 포함되어 있으며, 이는 일부 SOE가 그럼에도 불구하고 최첨단 AI 발전에 기여하기 위해 노력하고 있으며 가끔 성공하기도 한다는 점을 보여줍니다.

표 1: 중국 정부, 산업계, 및 학계 기관 중 NeurIPS 제출 건수가 가장 많은 기관 (2021–2024) (출처: 페이퍼코파일럿)

상하이 인공지능 연구소(SHLAB; 上海 AI Laboratory)는 중국의 과학 기술 혁신 시스템(S&T)이 산업 간 및 산업 내 협력을 지원하는 방식을 잘 보여줍니다. SHLAB는 2020년에 국가와 밀접하게 연관된 국가 핵심 과학 기술 연구 개발 기업( ")의 새로운 유형의 과학 연구 기관(新型科研机构)으로 설립되었습니다." 국가급 대형 종합 연구 기지( ")로 지정된 SHLAB" 은 특정 분야에서의 인공지능(AI) 개발을 지원하기 위해 오픈소스 정보 저장소 및 플랫폼을 제공합니다. " 예를 들어, OpenMMLab은 "에서 제공하는 오픈소스 컴퓨터 비전 알고리즘 시스템으로, 학술 및 산업 분야에서의 적용을 촉진하기 위해 개발되었습니다. 이 시스템은 100개 이상의 국가 및 지역에서 사용자를 보유하고 있다고 주장하며(그림 1은 보고된 사용자 소속 기관을 보여줍니다). SHLAB의 웹사이트는 중국 전역의 최소 13개 대학과의 전략적 파트너십을 추가로 강조하고 있습니다. AI AI 해당 연구 기관은 중국 국가 교통 안전 기술 연구소( ")의 자동차 안전 기술 연구에 중요한 기여를 하고 있으며, 자동차 안전 기술의 발전과 안전성 향상을 위해 관련 정책 보고서" 를 작성하기 시작했습니다. 이는 자동차 안전 기술의 발전과 안전성 향상을 위한 정책 수립에 기여하기 위한 것입니다. 2023년 7월, 중국의 국가 인공지능 표준화 총괄 작업 그룹(国家人工智能标准化总体组)은 SHLAB을 주도하고 Baidu, Huawei, Qihoo 360, China Mobile, iFlytek, Alibaba 등 기업으로 구성된 대규모 모델 전문 작업 그룹(大模型专题组)의 설립을 발표했습니다.

중국 사이버공간 관리국(Cyberspace Administration of China)이 발표한 자료에 따르면, 2025년 1월 기준 중국에서 302개의 생성형 AI 서비스 모델이 완전히 등록되었습니다. 중국 LLM 역량 강화에 기여하는 주목할 만한 선도적 기업들 — 대부분 민간 부문에서 나왔으며, 일부는 NeurIPS 데이터에서도 확인할 수 있습니다 —에는 DeepSeek, Alibaba, Baidu, 01.AI, Tencent, Stepfun, ByteDance, Infinigence AI, 및 ModelBest가 포함됩니다. " 학계와 산업 간의 협력 관계의 중요성을 상징하는 중국 과학기술부( ")의 새로운 AI 기업 4곳 — Baichuan AI, MiniMax, Moonshot AI, 및 Zhipu AI —는 칭화대학교(Tsinghua University)의 교수진과 졸업생들에 의해 설립되었습니다.

중국의 반도체 산업은 인공지능(AI) 개발을 위한 국가 생태계를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 이는 AIDP의 목표 달성에 거의 확실히 결정적인 요소가 될 것입니다. 미국이 인공지능(AI)과 반도체 분야에서 중국의 진전을 억제하기 위한 명시적인 노력을 펼치자, 중국의 국내 반도체 산업에 대한 지원 — 특히 재정적 지원 —은 거의 확실히 가속화되었습니다. 국가 주도의 투자 수단 중 하나인 다단계 중국 집적회로 산업 투자 기금("Big Fund"; 国家集成电路产业投资基金)은 2023년 2월 기준 국내 반도체 기업 74개 이상에 소수 지분을 보유하고 있었습니다. 화웨이는 중국 반도체 산업의 특히 중요하고 빠르게 성장하는 주요 기여업체입니다. 그러나 여러 중국 기업들이 (표 2)에 제시된 방법들을 통해 진전을 이뤘거나 실험을 진행 중입니다. 이러한 방법들은 현재 최첨단 기술 수준에는 미치지 못하며 국내 수요를 충족시키기에는 아직 부족할 가능성이 높지만, 장기적으로 중국이 미국 및 기타 국가에 대한 의존도를 완화하는 데 기여할 잠재력을 지니고 있습니다. 2025년 3월, 블룸버그(Bloomberg)는 익명의 소식통을 인용해 중국 앤트 그룹(Ant Group)이 국내산 칩을 사용해 AI 모델을 훈련하는 방법을 개발했으며, 이 방법은 미국 칩을 사용한 경우와 유사한 결과를 내면서도 비용이 더 저렴하다고 보도했습니다.

표 2: 중국 국내 반도체 산업의 발전 증거 및 주요 단계 (출처: Insikt Group)

국가 주도로 이루어지든 그렇지 않든, 경제 스파이 활동은 중국이 인공지능(AI) 및 반도체 산업을 발전시키는 데도 매우 큰 역할을 할 가능성이 높습니다. 이 활동에 모든 진전을 귀속시키는 것은 정확하지 않을 것입니다. 그러나 정부 주도적이고 암묵적으로 허용된 간첩 활동은 중국이 현대화를 달성하기 위한 도구 상자에서 여전히 중요한 수단으로 남아 있을 가능성이 높습니다. 2023년 10월, Five Eyes 동맹의 정보 기관 수장들은 중국의 불법 행위가 표적으로 삼은 분야 중 하나로 인공지능(AI)을 지목했습니다. 2025년 2월, 미국 법무부는 2022년 중반부터 2023년 중반까지 대규모 AI 모델 지원을 위해 슈퍼컴퓨팅을 가능하게 하는 하드웨어 및 소프트웨어의 독점 정보를 훔치려는 시도를 했다는 혐의로 구글의 전 소프트웨어 엔지니어를 기소했습니다. 해당 엔지니어는 해당 정보를 자신의 회사와 다른 초기 단계의 AI 관련 회사를 지원하기 위해 사용하려 했다고 alleges. 2024년 11월, 한국 SK 하이닉스 주식회사의 전직 직원이 2022년 중반에 반도체 제조 솔루션 관련 기밀 문서를 인쇄하고 보관하려 한 혐의로 유죄 판결을 받았습니다. 이 행위는 그녀가 화웨이의 새로운 직책에서 역할을 수행하기 위해 이루어진 것으로 추정됩니다. 중국 인공지능(AI) 산업은 항상 간첩 활동의 형태는 아니지만,외국 인재 유치 및 채용을 위한 체계적인 노력으로부터 추가적인 혜택을 받고 있을 가능성이 높습니다. 또한, 중국 기업들이 모델 정제 기술을 통해 자체 모델을 개선하기 위해 외국 플랫폼의 서비스 약관을 우회했다는 증거가 있습니다.

정부 및 벤처 캐피탈(VC) 자금 조달

2025년 초 현재, 미국과 중국 모두에서 인공지능(AI) 관련 기술에 대한 투자 규모가 증가 추세를 보이고 있습니다. 정의상의 문제와 — 특히 중국과 관련하여 — 데이터 투명성 부족으로 인해 직접적인 비교는 어렵지만, 미국 연방 정부의 민간(비군사적) 인공지능(AI) 연구 개발에 대한 자금 지원은 중국 중앙 정부의 자금 지원보다 연간 수십억 달러에 달할 가능성이 높습니다. 특히 베이징의 지출이 2023년경까지 감소했다는 증거를 고려할 때(이는 부분적으로 코로나19 팬데믹 때문일 가능성이 있습니다). 정부 주도 투자에서 지방 정부 수준까지 포함할 경우, 중국이 유리할 가능성이 높습니다. 중국에서는 지침 기금이 공공 및 민간 자본을 결합해 연간 약 $160억 달러를 인공지능(AI) 관련 기업(광범위하게 정의됨)에 투자하고 있습니다. 미국에서 인공지능(AI) 기업에 대한 민간 부문 투자는 중국에서의 민간 부문 투자를 크게 앞지르고 있습니다.

&연방 예산 IQ에 따르면, 미국 연방 정부는 2021년 $8.2억 달러에서 2024년 $10.4억 달러로 AI 및 IT 연구 개발(R&D) 지출을 약 27% 증가시켰습니다. 2025 회계연도 예산은 인공지능(AI) 및 정보기술(IT) 연구 개발(R&&D)에 $11.2억 달러를 배정했습니다. 미국 국방부(DoD; $2.035억 달러)와 국방고등연구계획국(DARPA; $1.41억 달러)의 지출을 제외하면, 미국 연방 정부의 AI 및 IT 연구&개발(R&D)에 대한 민간 분야 지출은 약 $7.33억 달러입니다. 이 중 인공지능(AI) 핵심 분야( ")의 예산(" )은 $1.955억 달러로 가장 큰 부분을 차지하지만, AI와 관련된 고성능 컴퓨팅 분야에 대한 자금 지원도 빠르게 증가하고 있습니다. 2025 회계연도 미국 연방 예산 중 인공지능(AI) 관련 핵심 예산( ")" 및 교차 분야 예산( ")" 의 합계는 $2.8억 달러입니다(미국 국방부(DoD) 및 DARPA 제외).

중국에서는 중앙 정부 차원의 AI 예산 지원 규모가 훨씬 더 불투명합니다. 그림 2와 그림 3은 중국 최대의 두 정부 기관인 중국 국가자연과학기금회(NSFC)와 중국과학원(CAS)에서 최근 몇 년간 기본 연구, 응용 연구, 실험 연구에 대한 AI 관련 투자 규모를 보여줍니다.&D """구체적으로, 그림 3은 AI에 특히 초점을 맞춘 중국과학원(CAS) 소속 3개 연구소의 예산 데이터를 제시합니다. 그림 4는 중국의 '과학기술 혁신 2030—신세대 인공지능'" 메가프로젝트(重大项目) 하에서 수행될 연구를 위해 명목상 배정된 자금을 보여줍니다. 이 데이터 포인트와 추세 외에도, 중국 국가 핵심 실험실(SKL)의 약 절반을 감독하는 두 기관인 교육부와 중국과학원(CAS)은 관련 연구 개발(R&&) 예산 항목 하에 총 24억 위안(약 3억 2,700만 달러)을 배정했습니다. 이 중 약 29% 는 해당 기관이 감독하는 모든 SKL에 자금이 균등하게 분배된다고 가정하고, 기타 알려진 미지수를 고려하지 않을 경우 정보통신기술 분야 SKL에 배분될 것입니다.

&인사이트 그룹(Insikt Group)이 위에서 요약된 데이터와 다른 중앙 정부 자금 지원 채널에서 수집된 증거를 분석한 결과, 중국 중앙 정부가 연간 수십억 달러 규모의 자금을 인공지능(AI) 관련 연구 개발(R&D)에 지출하고 있다는 저신뢰도 추산치가 도출되었습니다. 이 금액은 미국 정부의 핵심 AI 연구( ")에 대한 지출 (" )과 교차 분야 AI 연구( "" )에 대한 지출 (DARPA를 제외함)과 유사한 수준입니다. "의 핵심 분야(" )와 교차 분야( ") 및" AI는 명확한 정의가 있으며, 중국의 자금 지원을 추정하는 것은 해당 연구 프로그램에 대한 불완전한 가시성에 의존하기 때문에, 미국 연방 정부의 AI 자금 지원이 중국 중앙 정부의 것보다 높을 가능성이 있습니다. 중국 정부 주도의 인공지능(AI) 투자 총액(지침 기금을 통해)은 미국 연방 및 주 정부 투자 총액을 초과할 가능성이 높습니다(아래에서 자세히 논의됩니다).

2020년대 초반까지 이어진 감소 추세는 코로나19가 중국 경제에 미친 영향과 관련이 있을 가능성이 높지만, 다른 중앙 정부 자금 지원 채널에서 데이터가 부족하다는 점을 고려할 때 신중하게 해석해야 합니다. 2025년 초 현재, 중앙 정부 기관들은 인공지능(AI)에 대한 관심을 점차 높이고 있습니다. 2025년 1월, 중국은행은 인공지능(AI) 산업 가치 사슬을 지원하기 위한 5년 계획과 함께 최소 1조 위안(약 138억 달러)의 금융 지원을 발표했습니다. 2025년 3월, 중국 국가발전개혁위원회는 국가 창업 투자 유도 기금(国家创业投资引导基金)의 설립을 발표했습니다. 새로운 펀드는 ' "항공모함급" (航母级) 펀드'로 명명되었으며, 1조 위안(약 1382억 달러)을 조달하는 것을 목표로 합니다. 이 펀드는 인공지능(AI), 양자과학, 미래 에너지 등 "의 최첨단 분야" 에 속하는 스타트업, 초기 단계, 소규모 및 중견 기업에 투자를 집중할 예정입니다. 지속 가능한 성장( ")을 추구하는 환자 자본(patient capital) 개념에 초점을 맞추고 있는 이 펀드(" )의 운용 기간은 20년으로 설정되었습니다. 이는 다른 대부분의 가이드라인 펀드보다 약 5년 더 긴 기간으로 알려져 있습니다.

정부의 지침에 따라 설립된 기금(예: 2025년 3월에 발표된 기금)은 중국 내 다양한 정부 수준에서 설립되었으며, 정부와 비정부 기관(기업을 포함한)의 자금을 혼합하여 운영됩니다. 이것은 중앙 정부 자금만을 분리하여 분석하려는 시도에 어려움을 초래합니다. "그러나 국가경제연구국(NBER)이 발표한 연구 에 따르면, 중앙, 지방, 지방자치단체 정부를 포함해 더 넓은 범위에서 이러한 지침 기금은 2000년부터 2023년까지 총 184억 달러(" )를 9,623개의 독특한 AI 기업에 20,000건 이상의 거래를 통해 투자했으며, 이 중 대부분은 2013년 이후에 이루어졌습니다. 이 추정을 2013년부터 2023년까지의 기간으로 연간화하면 연간 평균 지출액이 $16.7억 달러로 추정됩니다. 그러나 NBER 연구에서 AI 기업을 식별하는 방법은 매우 광범위했으며, 이는 과대 추정을 초래할 수 있습니다. 미국에는 뉴욕의 Empire AI 컨소시엄과 같은 주 정부 차원의 이니셔티브가 있으며, 이 컨소시엄은 공공 및 민간 부문에서 $565백만 달러의 자금을 지원받았지만, 이는 중국에서 지속적으로 증가하고 있는 지방 정부 차원의 자금 지원 규모와 맞먹지 않을 가능성이 높습니다. 2025년 1월, 중국 정부 지원 투자 회사 두 곳이 국가 인공지능 산업 투자 기금(国家人工智能产业投资基金)을 설립한다고 발표했습니다. 이 기금의 초기 등록 자본금은 600억 위안(약 82억 달러)입니다.

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.

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