바클레이즈 분석가들은 중국의 인공지능(AI) 개발이 최근 1년 동안 놀라운 속도로 진행되었으며, 그 성과를 “눈부신” 수준이라고 표현했다. 이 보고서는 중국이 서구 모델과의 능력 격차를 상당 부분 메우고 있으나, AI 연산 능력(compute) 측면에서는 여전히 상당한 결핍이 존재한다고 진단한다.
2026년 2월 6일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 바클레이즈의 분석가 Jiong Shao(숴 징)는 중국의 빠른 진전이 주로 “선도 연구소들 간의 오픈소스 협업“에 의해 가능해졌다고 설명했다. 이러한 협업 구조는 현지 개발자들이 공유된 모델을 바탕으로 빠르게 구축하고 반복 개선할 수 있도록 하는 원동력이 되었다고 평가했다.
“지난 1년의 진전은 결코 과장이 아니다. 아무리 봐도 눈부신 수준(nothing short of astounding)이다”
바클레이즈는 또한 미국 연구소들이 GPT-6에 해당하는 차세대 모델을 바탕으로 2026년에는 다시 앞서나갈 것으로 예상하지만, “중국은 매우 근접한 상태를 유지할 것”이라고 강조했다. 다만 채택(Adoption) 측면에서는 여전히 서구가 앞서고 있다고 지적했다. 구체적으로 중국의 소비자·기업용 AI 일일 활성 사용자(DAU)는 약 2억 명(≈200 million)인 반면, 서구 시장은 약 5억 명(≈500 million) 수준으로 추정된다.
숴 분석가는 이 사용자 격차의 일부를 국내 하이퍼스케일러(hyperscaler)들의 용량 제약(capacity constraints) 탓으로 돌렸으나, 장기적으로는 채택 패턴이 모바일 인터넷의 확산과 유사하게 따라갈 것이라고 전망했다. 또한 바클레이즈는 중국 내 AI 생태계가 빠르게 성장하고 있으며, 일부 중국 AI 연구소들의 기업공개(IPO)가 이미 시작되었다는 점을 주목했다.
실용적 사례로는 중국 내 인기 애플리케이션 Doubao와 DeepSeek가 각각 약 199백만(≈199 million) 및 249백만(≈249 million)의 월간 활성 사용자(MAU)를 확보했지만, 이들 서비스는 서방 시장에서는 거의 알려지지 않았다고 바클레이즈는 전한다. 이는 로컬 친화적 제품이 대규모 국내 수요를 기반으로 빠르게 성장하고 있음을 시사한다.
기술비용과 경쟁력
바클레이즈는 중국의 경쟁력이 저비용, 오픈소스 모델에서 나온다고 분석한다. 예를 들어 DeepSeek V3.2는 출력 토큰 1백만 개당 비용이 약 $0.42로 추정되며, 이는 GPT-5.2의 약 3% 수준이라고 평가된다. 이러한 비용 우위는 광범위한 파인튜닝(fine-tuning)을 가능하게 하여 혁신 속도를 가속화한다.
그러나 구조적 차이는 여전히 미국 기업들에게 유리하게 작용한다고 바클레이즈는 지적한다. 구체적으로 중국의 AI 자본적지출(estimated AI capex)은 상위 5개 미국 하이퍼스케일러의 1/5 미만으로 추정되어, 대규모 연산(capacity)과 서비스 고도화 측면에서 미국이 우위를 유지할 가능성이 크다. 또한 사용자 구성(user-mix)과 수익화(monetiation) 역학도 현재로서는 미국 플랫폼이 지속적인 이점을 가진다고 분석했다.
용어 설명
본 기사는 일반 독자를 위해 몇 가지 전문 용어를 설명한다. 하이퍼스케일러(hyperscaler)는 대규모 클라우드 인프라를 운영하는 기업(예: 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure, 구글 클라우드 등)을 의미한다. 오픈소스 모델은 소스 코드와 모델 구조가 공개되어 다른 개발자들이 자유롭게 사용·수정할 수 있는 인공지능 모델을 뜻하며, 이는 협업과 빠른 현지화(localization)를 촉진한다. 파인튜닝(fine-tuning)은 이미 학습된 대규모 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞추어 추가 학습시키는 과정을 의미한다. 출력 토큰(output tokens)은 모델이 생성하는 텍스트의 단위를 계산하는 기준이며, 비용 산정 시 중요한 요소로 사용된다. 마지막으로 CAPEX(capital expenditure)는 데이터센터와 연산 인프라에 투입되는 자본적 지출을 말한다.
경제 및 시장 영향에 대한 분석
바클레이즈의 진단을 토대로 향후 시장 영향을 체계적으로 정리하면 다음과 같다. 첫째, 저비용 오픈소스 모델의 등장은 중국 내 스타트업과 중소기업이 상대적으로 낮은 진입 장벽으로 고급 AI 기능을 서비스에 통합하는 것을 촉진할 것이다. 이는 서비스 다각화와 사용자 경험 개선을 통해 장기적으로 국내 소비자 기반을 확대할 가능성이 크다.
둘째, 단기적으로는 수익화 지연이 여전한 리스크다. 사용자 수가 빠르게 늘더라도 결제 전환(paywall)이나 광고 수익화 모델이 성숙하지 않으면 플랫폼 매출 증가로 직결되기 어렵다. 특히 미국 플랫폼들이 이미 고도화된 광고·클라우드 수익 모델을 갖추고 있어 수익성 측면에서는 당분간 우위를 유지할 가능성이 크다.
셋째, 글로벌 모델 가격 경쟁이 심화될 전망이다. DeepSeek 같은 저비용 모델이 확산되면 모델 사용 단가가 하락하고, 이는 콘텐츠·애플리케이션 단가의 하락을 불러 사용 확대를 가속할 수 있다. 반면 고성능 모델을 요구하는 대기업·연구기관은 여전히 대규모 연산 능력을 보유한 미국 하이퍼스케일러에 의존할 공산이 크다.
넷째, 투자 관점에서 보면 중국 AI 업체들은 사용자 확대와 제품화(상품화)가 동반될 때 투자 매력이 증대할 수 있다. 다만 클라우드 인프라 투자 부족(낮은 CAPEX)은 장기적 경쟁력 약화 요인이 될 수 있어, 투자자들은 기업별로 연산 역량 확보 계획과 수익화 전략을 면밀히 검토해야 한다.
결론
요약하면, 바클레이즈는 중국의 AI 발전 속도가 지난 1년간 놀랄 만큼 빠르게 진행되었으며 여러 지표상 서구 모델과의 기능 격차가 빠르게 축소되고 있다고 평가한다. 그러나 연산 인프라와 자본투자 측면에서는 미국이 여전히 구조적 우위를 가지고 있어, 단기적 수익성·수익화 관점에서는 미국 플랫폼이 상대적 우위를 유지할 것으로 보인다. 장기적으로는 저비용 오픈소스 모델을 중심으로 한 중국 내 빠른 채택이 글로벌 AI 생태계의 경쟁 구도를 재편할 가능성이 크다.
