AI시대의 개막과 치열해지는 미-중 기술패권 ¹⁾ 

2018년 7월 6일, 미국이 340억 달러(약 44조 6,318억 원) 규모의 818종 중국산 수입재에 25% 관세를 부과하며 대중국 제재가 본격화되었다. 이에 중국이 미국과 동일한 340억 달러 규모인 미국산 농산품, 자동차, 수산물 등에 25% 보복관세로 응전하면서 미-중 갈등이 부각되었다. 최근에는 인공지능 기술이 산업경쟁력은 물론이고 국가 안보와 지정학적 위상까지도 결정하는 핵심 변수로 부상하면서 무역전쟁에 국한되지 않고 산업, 외교·동맹, 군사·안보 영역까지 갈등 범위가 확장되고 있는 양상이다. 

2019년 5월 15일 “정보통신 기술 및 서비스 공급망 확보에 관한 행정명령”에 미국 트럼프 대통령이 서명하고, 다음날인 5월 16일, 화웨이와 68개의 자회사가 상무부 제재 리스트에 추가되면서 미-중 간 갈등은 이제 무역을 넘어 이제 AI와 반도체를 포함하는 디지털 핵심 기술 분야로 확장된 상황이다. 예컨대 미국 국토안보부 사이버보안국은 중국산 드론기체 및 애플리케이션이 데이터를 파손할 수 있는 구성 요소를 포함했고, 데이터를 전달·저장하는 외부 액세스 서버 역시 공유하고 있다고 경고하며, 국가 안보를 이유로 중국산 드론기체 및 애플리케이션에 대해 제재를 공표했다.(19.5.23) ²⁾ 당해 6월 미국 상무부는 중국 슈퍼컴퓨터 기업 및 연구소 5개소를 거래제한 명단(블랙리스트)에 추가하기도 했다. ³⁾

반도체의 경우, 양국이 첨예하게 대립하는 대표적인 분야인데, 미국은 효과적인 중국 견제와 디커플링을 시사하며 자국 내 반도체 공급망 복원을 강화하도록 리쇼어링을 추진하는 한편, 중국으로 자국 기술이 이용된 반도체, 반도체 제조 장비 및 소프트웨어를 판매할 수 없도록 막는 전면적인 수출 통제안을 공개했고(22.10), 네덜란드, 일본, 한국 등 동맹국들에게도 대중국 반도체 제재에 동참을 요청하고 있는 상황이다. 특히, 네덜란드 ASML기업이 생산하는 노광장비(EUV)가 있어야 5㎚(나노미터, 1㎚=10억 분의 1m) 이하 초미세 공정 진행이 가능하고, ASML 노광장비 가운데 일부 제품은 700개 이상 공급사의 30만 개 이상 부품으로 구성되는데 개발 공정이 복잡하고 요구되는 정밀도 역시 극도로 높다는 사실들을 감안한다면, 제재가 장기화될 시 단기간 내 중국이 EUV 국산화에 성공해 최첨단 공정으로 미국을 바짝 뒤쫓기는 어려울 것이라는 전망이 지배적이다. 

글로벌 공급망 재편을 통한 견제

AI와 반도체 등 디지털 기술은 기술적 특성에 의해 어느 한 국가나 기업이 주도하기 보다 일종의 국가간 협력체제가 가동하는 영역 인데, 반도체와 소재장비와 같은 인프라 뿐만 아니라 틱톡과 같은 디지털 서비스까지 뻗어간 미국의 대중국 기술견제 ⁴⁾는 최근 한국, 일본 등과의 글로벌 기술협력 네트워크 구축에도 드러나는 모양새다. 

2023년 4월 26일에는 디지털경제, 바이오, 반도체, 배터리, 양자 및 인력 등 핵심 기술분야에서 한국과 미국의 상호이익과 안보 강화를 위해 “한·미 간 차세대 핵심·신흥기술대화”를 양국 안보실장급 협의체로 출범시켰고, 2023년 5월에는 G7 회의를 통해 한·미·일 간 산업·안보협력을 강화할 필요성을 재차 강조함과 동시에 “히로시마 AI 프로세스”를 발족했으며, 사모펀드, 벤처 캐피탈과 같은 미국 자본의 중국 양자 컴퓨팅, 인공지능(AI), 첨단 반도체 등에 대한 투자를 제한하는 행정명령을 발표하기도 했다. 아래 표는 최근 미국의 대중국 견제 동향을 정리한 리스트이다. 

심화되는 미국의 견제와 중국의 대응

2023년 12월 2일 레이건 국방 포럼에서 지나 러몬도 미 상무부 장관은 중국이 우리의 수출통제를 우회할 방법을 모색하려 한다며 인공지능(AI) 등 첨단기술을 확보하지 못하게 하려면 수출통제가 중요하다고 강조하고, 냉전 시대에 서방이 공산권에 대한 전략 물품 수출을 막기 위해 도입한 코콤(COCOM: 대공산권수출조정위원회) 같은 “다자주의 접근”이 필요하다고 밝혔다. 

특히 AI의 핵심 인프라인 GPU를 생산하는 엔비디아가 미국의 수출통제에 영향받지 않는 'H20' 등 중국 맞춤형 인공지능(AI) 반도체 칩 출시를 추진하는 것에 대해 “중국을 위한 특정 성능의 반도체 칩을 재설계하면, 바로 다음 날 그것을 통제할 것”이라고 경고하기도 했다. 한편 AI 반도체 외의 수출통제 대상으로는 생명공학, 슈퍼컴퓨터, AI 모델, AI 제품, 클라우드 컴퓨터 등을 언급했다 ⁵⁾.

이러한 미국의 견제에 중국도 나름대로 다양한 대응을 하는 것으로 파악된다. 우선 2021년만 해도 중국의 AI기업은 3개사에 불과했으나. 2023년 13개의 기업과 기관들이 독자적인 생성AI 모델을 발표했고, 투자규모도 2023년 147억 달러(약 19조 2,967억 원)에서 2025년 219억 달러(약 28조 7,481억 원), 2026년엔 264억 달러(약 34조 6,553억 원)로 늘어날 것으로 예상되고 있다(아래 표 참조). 여기에는 중국 정부의 강력한 지원 의지가 어떤 식으로건 역할을 하고 있는 것으로 보인다. 또한 민간부문의 약진도 중요한데, BATH(바이두, 알리바바, 텐센트, 화웨이 지칭)와 AI 스타트업의 혁신이 활발한 상황이다(아래 표 참조). 생성 AI 신생기업인 01.AI는 설립 후 8개월 만에 유니콘(기업가치 10억 달러 이상인 비상장사 지칭)으로 부상하기도 했다. AI 기초 체력에 대해서 중국은 상당 부분 미국과의 격차를 좁히고 있는 상황이다. 중국은 2022년 기준 세계 각국의 AI 이노베이션지수 랭킹에서 2위를 달성했고(1위는 미국), 2021년 이후 AI관련 논문의 질적 측면에서는 미국을 역전하는 등 급성장하기도 했었다. 특히 동 기간 동안 중국의 AI 관련 특허 수는 25만 건으로 세계 전체의 60%라는 압도적인 비율을 기록했다. 다만, 중국 생성AI에 이용되는 파라미터 수는 아직 수백억~1000억 개로 조단위까지도 넘나드는 미국 챗GPT 등과는 여전히 차이가 작지 않다는 평가다. 

국가 안보차원에서의 AI

최근 주목을 받고 있는 생성형 AI의 경우, 경제사회적 혁신을 넘어 국가 안보와 지정학적 위협 등 공수비대칭성을 발생시키고 있어 미중 양국의 기술패권에 또 다른 이슈로 등장하고 있다. 2022년 12월 14일 미국 상원은 “중국 공산당의 인터넷 감시, 강압적 검열 및 그 영향, 알고리즘 학습에 따른 국가적 위협 회피”라는 법안⁶⁾ 역시 통과시킨 바 있는데, 이는 2022년 10월 미국 행정부가 발표한 “중국의 첨단 반도체 및 슈퍼 컴퓨터 제조능력을 제한하기 위한 일련의 수출통제 조치”에서 강조했던 ‘국가 안보’와 맥락상 이어진다. AI와 안보 취약성에 대해서는 먼저, AI의 프렉탈 구조적 측면, 높은 데이터 의존성, 자율적 알고리즘 기반과 클라우드형 개방 생태계, 그리고 플랫폼 등 기술 자체가 가지고 있는 고유한 기술체제적 특성으로 인해 안보 위협을 초래할 가능성이 기본적으로 높다. 이러한 기술 특성 간에 복잡한 상호작용을 거치면서 다양한 안보의 이슈가 더욱 복잡한 경로를 거치거나 높은 은닉성을 확보하게 되는 이슈가 존재한다고 할 수 있다.  

한편 AI에 의한 경쟁은 기본적으로 플랫폼 경쟁의 양상으로 전개되는데, 이러한 플랫폼 경쟁은 요소 기술간 경쟁이라기 보다 산업이나 산업 경계를 넘어선 생태계 차원의 경쟁이다. 상술한 플랫폼 경쟁은 기본적으로 선발자의 독점성 이슈가 있는데, 플랫폼 혁신의 원천인 데이터는 축적,연결을 통해 새로운 가치를 만들고 기존 산업의 경계를 허물거나 신산업의 탄생을 촉발할 수도 있으나, 데이터 주권과 안보 차원의 이슈로도 연결되는 상황에서는 AI가 견인하는 플랫폼 경쟁 자체가 산업혁신론에서 멈추지 않고 지정학적 접근까지 요구한다고 볼 수 있다. 최근 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트 지칭)로 대변되는 ‘차이나 플랫폼’이 미국의 견제를 우회하는 차원에서 자국 시장과 동남아를 중심으로 도약하는 모양새인데, 이를 AI가 창출하는 안보이슈 차원에서 고려한다면 언제든지 디지털통상 혹은 디지털 지정학의 이슈로 옮겨갈 가능성이 높다고 전망된다. 

2023년 11월 OpenAI의 생성형AI, ChatGPT가 등장하면서 AI에 의한 공수비대칭성은 전에 없이 높아진 상황이다. 시기적으로 이러한 생성형 AI에 대한 국가적 대응체제가 체계적으로 정비되기에는 아직 이르지만, 세계 주요 국가들은 기술패권 경쟁과 국가 안보를 고려하여 AI를 포함한 전략 기술에 대한 투자와 발표를 적극적으로 확대하고 있는 추세이며, 미국도 2021년 중국과의 군사적, 지정학적, 경제적 경쟁을 대비하기 위한 ‘The Endless Frontier Act’, ‘The Strategic Competition Act’, ‘The Meeting the China Challenge Act of 2021’ 등 다양한 법안들을 포괄한 “미국 혁신 및 경쟁법(USICA, The United States Innovation and Competition Act of 2021, 2021.6)”을 고도화하고 있는 상황인데, 현재 수준에서 미국 등 주요국 대응 방향은 AI규제를 통한 보안위협 대응과 AI윤리와 신뢰성에 대한 가이드라인 개발의 두 가지 유형이 유력해 보인다. 

AI시대의 미-중 기술경쟁에 대한 관전 포인트

주지하다시피 AI로부터 비롯된 미-중 경쟁은 플랫폼 경쟁, 국가안보, 글로벌 연대 차원까지 진전되면서 복잡하게 진행되는 양상이다. AI의 기술체제적 특성에서 미-중 양국의 견제와 대응 전략에 대한 핵심 포인트는 바로 ‘중국이 독자 AI모델을 창출하고 또한 이를 글로벌화 할 수 있을 것인가?’이다. 

미국은 기술 누적성이 높아 후발국 추격에 대한 방어가 용이하다는 특징을 지닌 인공지능의 개념설계 부분에서는 선도적 투자 전략을 유지하고 있고, 빈번하게 출현하는 신기술을 바탕으로 후발국의 진입 문턱이 비교적 낮다는 특징을 지닌 모델링과 실행 부분에서는 과감히 자신들의 혁신 결과를 공개한다는 전략을 추구하고 있다. 상술한 공개형 전략은 선도국의 혁신 결과를 퍼뜨리기 쉽고, 추격국의 자체 혁신 인센티브를 줄인다는 점에서 미국 기술혁신체제에 대해 전 세계 의존도를 제고하는 전략으로 기능한다. 그렇다면 과연 중국이 미국 기업들이 주도하는 공개형 AI생태계에서 자국의 독자 AI모델을 창출하고 확산할 수 있을 것인가? 

먼저 미국의 공개형 전략구사의 세부적 의미를 다시금 들여다 볼 필요가 있어 보인다. 구글이 자사의 AI플랫폼인 텐서플로우(Tensor Flow)를 공개한 연장선에서 캐글을 운영함으로써 알고리즘 외에 데이터셋 및 모델링 분야에서도 보다 많은 데이터 과학자들의 텐서플로우 활용을 장려해 자사에 유리한 생태계를 만들어 나가려는 전략을 펼쳐 나가는 것이 대표적이다. UCI(University of California, Irvine)에서 제공하는 기계학습 관련 데이터셋과 같이 수많은 공개 데이터 저장소 운영을 통해 혁신을 창출하는 사례도 있다. 선도국의 전략적 개방형 생태계 조성은 AI 기술지식이 보유한 모듈화(Modularization)라는 특성 때문에 가능하다. ⁷⁾ 예컨대 구글의 텐서플로우는 딥러닝 개념과 구체적 구현방식을 모르더라도 데이터 혹은 학습 후의 결과만으로 딥러닝을 이용할 수 있도록 하는 일종의 모듈을 제공 중이다. 따라서 개방형 생태계의 사용자들은 딥러닝에 대한 특출난 이해 없이도 딥러닝 활용이 가능하고, 이는 결국 딥러닝 기술 자체의 진보와 발전에 관하여 미국의 기업 및 연구자에 대한 의존도를 심화시키는 결과를 야기한다. 구글의 안드로이드 및 애플의 iOS와 같은 운영체제는 복잡한 기술혁신의 과실이지만, 생태계 참여자들이 플레이스토어(Play Store)나 앱스토어(App Store) 등의 앱 마켓을 통해 큰 어려움 없이 혁신의 성과를 공유하도록 한 구조 역시 바로 AI 공개 플랫폼의 모듈화와 일맥상통하는 사례라고 볼 수 있다. 이러한 AI의 기술체제적 특성으로 인해 미국의 개방형 생태계 조성은 후발국가의 추격을 견제하고 혁신의 인센티브를 낮추는 전략적 의미가 있는 것이다. 2023년 12월 현재 OpenAI의 ChatGPT 확장 플랫폼에는 약 800여개가 넘는 서비스가 애플이나 구글의 앱스토어에서처럼 모듈화되어 올라가 있는 상황이다. 

한편 중국의 경우는, 미국형 공개 기술 생태계에서 복제학습을 하는 단계인 것으로 평가된다. 이른바 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트 지칭) 등 소수 중국 혁신기업들 위주로 자체 개발 AI 프레임워크를 공개하고 있지만, 아직 자국 내에서만 형성된 공유 생태계 수준이기에 글로벌 위상을 논하기에는 시기상조인 것으로 알려졌다. 따라서 중국이 미국형 공개 기술 생태계에 의존한 기술과 지식을 습득하고 학습하는 과정을 반복하는 쪽을 향하는가 아니면 독창적인 혁신 생태계를 만들고 이를 전세계적으로 확산시키는 과정으로 약진할 수 있을 것인가는 향후 중국 AI추격의 성패를 가늠하는 중요한 부분이 될 것으로 보인다. 다만, 최근 중국 AI기업들이 미국의 기술통제를 우회하려는 차원에서 글로벌화를 통한 시장다변화를 추진한다거나, AI모델 자체의 경량화 혹은 산업특화 AI모델로 글로벌 플랫폼 중심의 미국형 AI혁신모델을 벗어나 독창적인 혁신 생태계를 구축하는 움직임에 대해서 최근 미국도 GPT4를 기점으로 기술 공개전략이 아닌 폐쇄전략을 채택하며 견제의 고삐를 늦추지 않고 있다. 

결국 중국 독자 AI모델의 글로벌 확산 성공 여부가, 중국 AI 추격의 결과를 판별하는 관건이 될 것으로 전망되고, 이러한 양상의 전개는 중국을 비롯한 다른 후발주자들 역시 미국이 주도하는 공개 SW 생태계에 의존한다는 것 외의 선택지가 없다면 AI 기술의 효과적인 학습 및 독창적 혁신의 돌파구 모색이 점차 어려워질 수 있음을 시사하고 있다. 

그리고 최근 AI 경쟁의 핵심인 데이터의 유통 및 활용에 관해, 미국은 초국적 유통과 개방을 강조하는 반면, 중국은 주권 차원에서 데이터를 다루며, 단순 기술과 시장 보호 차원에서 멈추지 않고 국가 안보 결정 및 새로운 국제 데이터 규범 설정 이슈를 중시한다. 향후 미국의 생각에 입각한 세계 디지털 거버넌스 조성 과정은 중국적 데이터 거버넌스나 권역내 유통 개념에서 접근하는 유럽과 충돌할 수 있어서 또다른 관전 포인트가 될 것이다.

기업구성의 차원에서, AI경쟁에 참전한 구글, MS, 아마존 등은 산업 구분이 거의 전무한 플랫폼 기업이다. 앞서 언급된 기업들의 경쟁은 개별 기술경쟁이나 특정 산업영역에서의 국지전이 아닌 대부분 산업의 영역을 포괄하는 플랫폼 경쟁이라 할 수 있다. 따라서 아직은 가능성이 낮은 편일 수 있겠으나, 장기적으로 이들의 경쟁이 전방위적 경쟁 혹은 산업 경쟁을 초월해 국가 간 ‘체제 효율성 경쟁’으로 확장되는 시나리오도 염두에 두면서 미-중 양국 간 AI패권 경쟁의 변화 추이를 지켜볼 수 있을 것이다. 

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1) 김준연, 박강민(2023.09.01) AI혁신특성과 글로벌 경쟁구조, SPRi 이슈리포트를 참조

2) DJI는 민간, 상업용 드론의 세계 최대 제조업체로서 글로벌 상업용 드론 시장의 70%를 점유하는 선두주자인데, 특히 미국과 캐나다에서 운용되는 드론 중 80%가 DJI 제품이다.

3) 중커수광(中科曙光)을 비롯해 톈진하이광(天津海光), 청두하이광(成都海光) 집적회로, 청두하이광마이크로일렉트로닉스 테크놀로지, 우시장난(無錫江南)컴퓨터테크놀로지연구소 등이다.

4) 플랫폼 서비스의 경우, 미국 외국인투자위원회(CFIUS)가 틱톡의 사용금지와 매각을 권고한 상황이고(23.03), 미국 몬태나주는 24년 1월 1일부터 틱톡의 전면적인 사용금지를 선언한 바가 있다.

5) SBS(2023.12.3.), 미 상무 "냉전시대처럼 다자 수출통제 필요…중국용 AI 개발하면 바로 통제"

6) 법안이 하원을 통과하고 최종 대통령의 승인을 받으면 ▲틱톡 하나가 아니라 중국의 SNS 서비스 전체를 대상으로 ▲정부기관 사용 금지를 넘어 미국 내 서비스 완전 금지할 수 있는 근거가 생긴다. 법안에는 중국이나 러시아 등 우려 국가 내에 있거나 이들 국가의 영향 아래 있는 소셜미디어 회사의 미국 내 거래를 완전 차단하는 내용을 포함하고 있다. 

7) 모듈화란 복잡한 소프트웨어 구성요소를 상호 연결된 기능이나 데이터를 중심으로 논리적으로 구분한 것을 가리킨다.

[참고문헌] 

김준연, 박강민(2023.09.01) AI혁신특성과 글로벌 경쟁구조, SPRi 이슈리포트

SBS(2023.12.3.), 미 상무 "냉전시대처럼 다자 수출통제 필요…중국용 AI 개발하면 바로 통제“

서울경제(2023.07.25.), "美 따라잡는데 3년이면 충분"…中, 올해만 AI에 147억弗 투자

IRS Global(2023.11.10), 급성장하는 중국發 생성형 AI

IDC(2023), 연도별 중국 AI투자액