중국이 인공지능(AI) 분야에서 미국과의 기술 격차를 좁히고 있다는 평가가 현지 주요 연구자들 사이에서 나오고 있다. 다만 첨단 반도체 제조 장비의 부족은 산업 전반의 성장을 제약하는 핵심 요인으로 지목된다.
2026년 1월 10일, 로이터 통신의 보도에 따르면, 베이징에서 열린 AI 컨퍼런스에서 중국의 주요 AI 연구자들과 기업인들은 리스크를 감수하는 투자 확대와 혁신적 설계이 기술 격차를 줄이는 동력이 되고 있다고 밝혔다. 이번 발언은 중국 정부가 AI 및 반도체 상장을 신속히 추진하며 국내 대체 기술 확보에 속도를 내는 상황을 배경으로 나온 것이다.
기사 작성자: Laurie Chen(로이터). 컨퍼런스에서 제기된 핵심 논점은 크게 세 가지로 요약된다: (1) 인재와 위험 감수적 창업 문화의 확산, (2) 전력·인프라 등 특정 영역에서의 경쟁 우위, (3) 가장 큰 기술적 걸림돌로서의 첨단 리소그래피(노광) 장비 부족이다.
중국의 ‘AI 타이거’ 상장 사례가 보인 자신감
이번 주 홍콩 증시에 상장한 소위 ‘AI 타이거’ 스타트업인 MiniMax와 Zhipu AI(지푸 AI)의 강한 데뷔는 업계에 대한 자신감을 반영한다. 특히 Zhipu AI의 IPO로 조달된 금액은 홍콩달러 43.5억(HK$4.35 billion)에 달했다. 이러한 공모·상장 활동은 베이징 당국의 정책적 지원과 결합해 미국의 첨단 기술 의존도를 낮추려는 전략과 맞물려 있다.
핵심 인물들의 발언
챗GPT를 만든 OpenAI에서 선임 연구원으로 활동했던 야오 순위(姚舜宇)는 2025년 12월에 기술 대기업 텐센트의 최고 AI 과학자로 임명됐다. 야오 박사는 이번 컨퍼런스에서 “
현재 우리는 전력과 인프라 측면에서 상당한 우위를 가지고 있다. 주요 병목은 생산능력, 특히 리소그래피(노광) 기계과 소프트웨어 생태계다.
“라고 말했다. 그는 향후 3~5년 내 중국 기업이 세계 선두 AI 기업이 될 가능성이 높다고 전망했다.
또 다른 발언자로 나온 알리바바의 Qwen 대형언어모델 기술 책임자 린 쥔양(林君阳)은 미국이 컴퓨팅 인프라 면에서 여전히 큰 우위를 점하고 있다고 지적했다. 그는 “
미국의 컴퓨터 인프라는 우리보다 한두 단계(수십~백배 수준) 더 클 가능성이 있다. OpenAI 등 플랫폼들은 차세대 연구에 대규모로 투자하고 있다.
“고 설명했다.
기술적 난제: 첨단 노광장비와 칩 생산
한편 로이터는 지난달 중국이 서방과 견줄 수 있는 최첨단 반도체 칩을 생산할 잠재력을 가진 극자외선(Extreme-Ultraviolet, EUV) 리소그래피 장비의 작동 원형 시제품을 완성했다고 보도했다. 다만 해당 기계는 아직 정상적으로 동작하는 칩을 생산하지 못했으며, 관계자들은 상용 칩 생산은 2030년경에나 가능할 수 있다고 로이터에 전했다. 이는 현재 기술 수준과 양산 역량 사이에 여전히 큰 간극이 있음을 시사한다.
설계·하드웨어 공동 최적화로 보완하는 전략
린 책임자는 자금과 자원이 제한된 환경이 오히려 혁신을 촉진했다고 분석했다. 그는 “
우리는 자금이 부족해 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운용해야 한다. 그래서 알고리즘과 하드웨어를 함께 설계하는 ‘알고리즘-하드웨어 공동설계(algorithm-hardware co-design)’가 활발하다.
“라고 말했다. 이 접근법은 대형 모델을 작은 저가 하드웨어에서도 구동할 수 있게 해 비용효율성을 높이는 효과가 있다.
스타트업의 위험수용성과 정책적 여건
지푸 AI의 창업자 탕제이(唐杰)는 젊은 창업자들이 고위험 도전을 기꺼이 받아들이는 문화가 확산되는 점을 긍정적으로 평가했다. 그는 “
위험을 기꺼이 감수하는 인재들이 혁신적 사업을 지속할 시간을 확보할 수 있도록 환경을 개선할 필요가 있다. 이는 정부와 국가가 도울 수 있는 부분이다.
“라고 말했다. 이러한 발언은 중국 내에서 실리콘밸리식 리스크 테이킹 문화의 확산 가능성을 시사한다.
전문 용어 설명
이번 기사에서 자주 언급된 몇몇 전문 용어를 간단히 설명하면 다음과 같다. 리소그래피(노광) 장비는 반도체 칩의 회로를 웨이퍼에 그리는 핵심 장비로, 특히 EUV(극자외선) 리소그래피는 가장 미세한 공정(예: 7나노미터 이하)을 구현하는 데 필수적이다. 알고리즘-하드웨어 공동설계는 소프트웨어(모델 구조·학습 방법)와 하드웨어(연산장치)를 함께 최적화해 비용과 성능을 동시에 끌어올리는 방법론이다. 또한 ‘AI 타이거’는 빠르게 성장하거나 기술적 파급력이 큰 AI 스타트업을 은유적으로 부르는 표현이다.
경제·시장에 미칠 영향과 향후 전망
단기적으로는 중국 내 AI 기업들의 상장과 투자유치 확대로 기술주에 대한 투자 심리가 개선될 가능성이 있다. 그러나 첨단 노광장비의 부족으로 인해 최고 수준의 반도체 자립은 단기간에 이루어지기 어렵기 때문에, 반도체 장비·재료 분야의 수입 의존도는 당분간 유지될 전망이다. 이는 중국의 반도체 생태계가 고성능 컴퓨팅 자원 확보에 제한을 받는 한 미국 및 네덜란드·일본 등 장비 공급국과의 긴장관계에서 민감하게 반응할 수 있음을 의미한다.
중장기적으로는 다음과 같은 시나리오가 가능하다. 첫째, 중국이 알고리즘·하드웨어 공동설계 등으로 비용효율을 높이고 특정 응용분야(예: 특정 산업용 AI, 로컬 서비스 등)에서 경쟁력을 확보할 경우 일부 분야에서는 미국 기업과 대등한 수준의 기술력을 보일 수 있다. 둘째, 만약 EUV 장비 등 핵심 제조 장비가 상용화되어 2030년 이전에 생산능력이 확대된다면 글로벌 반도체 공급망에 상당한 구조적 변화를 초래할 수 있다. 반면 장비 개발이 지연되면 중국 기업들은 여전히 외부 장비의 제약 속에서 성능 한계를 경험할 가능성이 크다.
투자자·정책 입안자에 주는 시사점
투자자는 단기적 상장·펀딩 이벤트와 연구개발 투자 확대를 주의 깊게 관찰해야 한다. 특히 AI 모델의 소프트웨어 혁신과 함께 반도체 생산능력 개선 여부가 중장기 기업 가치에 큰 영향을 미칠 것이다. 정책 입안자 입장에서는 연구개발(R&D) 지원, 인재 양성, 시장 규제 완화 등으로 리스크를 감수하는 창업과 혁신이 지속 가능하도록 환경을 조성하는 것이 중요하다는 점이 이번 회의에서 확인됐다.
이번 베이징 회의 발언과 로이터의 보도를 종합하면, 중국은 자원 제약에도 불구하고 창의적 설계와 위험 감수적 기업 문화로 미국과의 기술 격차를 좁히려 하고 있으며, 핵심적으로는 첨단 제조 장비의 확보 시점이 향후 기술 경쟁의 향방을 좌우할 전망이다.
