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AI 혁명이 주도하는 중국 산업 생태계의 변화
유은영 소속/직책 : EC21R&C 연구원 2025-03-14
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☐ 중국의 AI 혁명이 산업 전반에 파급력을 미치고 있음. 딥시크, 화웨이 등 중국 기업들이 개발한 AI 기술이 소비자 단말기부터 제조업까지 확산되고 있으며, 화웨이의 AI 기능 탑재 휴대폰 판매 실적은 이러한 추세를 방증함. AI는 4차 산업혁명의 핵심 동력으로서 전통 산업인 석탄, 석유 분야까지 변혁을 유도하고 있으며, 특히 자동차 산업은 전기화를 넘어 지능화 단계로 진입함. 신에너지 분야에서는 AI가 에너지 관리 최적화와 효율성 향상에 기여하는 동시에, 대규모 전력 소비라는 도전 과제도 함께 존재함.
◦ AI 시대 도래와 산업 패러다임의 변화
- 중국 기업들의 인공지능(AI)에 대한 열정이 높아지고 있음. 딥시크(DeepSeek), 알리바바(Alibaba), 화웨이(Huawei), 모델베스트(Modelbest) 등 중국 대형모델 기업들이 개발한 기술은 중국의 일반 소비 시장뿐만 아니라 광범위한 제조업 분야에 이르기까지 다양한 영역으로 확장되고 있음.
- 올해 춘절 기간 딥시크(DeepSeek)의 폭발적인 인기는 AI에 대한 대중의 인식을 한층 더 일깨웠음. 딥시크의 고성능 저비용 배포 특성은 AI가 이어폰, 휴대폰, 자동차 등 스마트 단말기에 진입하는 속도를 크게 가속화했으며, 이로 인해 산업계는 단말기 시장이 폭발적 성장 국면에 접어들었다고 평가하고 있음.
- 화웨이는 중국 AI 네트워크 생태계에서 핵심적인 역할을 수행하고 있음. 2024년 화웨이의 매출은 8,600억 위안(약 172조2,580억 원)을 초과했으며, 중국 시장에서만 4,200만 대의 휴대폰을 판매함. 상당수의 휴대폰에는 화웨이가 자체 개발한 대형모델이 탑재되어 AI 사진 촬영 등 첨단 기능이 제공되며 이는 AI가 소비자 제품으로 확산되는 대표적 사례임.
- 올해 2월, 샤오펑 모터스(XPeng Motors)의 창업자 허샤오펑(何小鹏)과 유니트리 로보틱스(Unitree Robotics)의 CEO 왕싱싱(王兴兴) 등의 기업가들이 화웨이 창업자 런정페이(任正非)를 방문한 것은 AI 기술의 산업적 가치를 반영하는 상징적 사건으로 회자됨. 최근 샤오펑 모터스의 제품은 단순한 운송수단을 넘어 AI 단말기로 진화하고 있으며 유니트리의 로봇 역시 AI 두뇌와 밀접하게 연계되어 발전하고 있음.
- 화웨이뿐만 아니라 애플, 삼성, OPPO 등 글로벌 휴대폰 제조사들 모두 AI를 핵심 경쟁력으로 인식하고 있음. 연구기관 IDC의 평가에 따르면, 2024년 중국 시장의 AI 휴대폰 출하량은 3,700만 대에 달했으며 2027년에는 1억 5,000만 대로 증가할 것으로 전망됨. 이는 스마트폰 시장에서 AI 기능이 더 이상 부가적인 요소가 아닌 필수적인 요소로 자리잡아가고 있음을 시사함.
- 모델베스트의 리다하이(李大海) CEO는 "미래에는 모든 사람이 자신만의 전용 단말 지능을 보유하게 될 것"이라며, "휴대폰, 자동차, PC 등 모든 스마트 단말기에서 2025년에 혁신적인 AI 애플리케이션이 등장할 것"이라고 예측함. 특히 "자동차 분야가 가장 유망하며 단말 모델과 차량 실내 시스템의 결합이 추세가 될 것"이라고 강조함.
- 중국은 세계의 공장으로서 제조업 규모가 미국과 유럽연합(EU)을 크게 상회하고 있으며, 중국 제조업의 혁신과 업그레이드는 효율적이고 경제적인 AI 기술을 기반으로 진화하고 있음. 특히 고효율·저비용 AI 기술의 개발은 중국 산업 환경에 최적화된 혁신 방향으로 주목받고 있음.
◦ 4차 산업혁명의 핵심 요소로서의 AI
- 인류 사회는 세 차례의 산업혁명을 거쳐 현재 4차 산업혁명 시대에 있으며 AI는 이 새로운 혁명의 핵심 동력으로 부상하고 있음. 앞선 세 차례 산업혁명의 성과는 이제 AI에 의해 재편되고 있으며 이 과정에서 중국은 독자적인 기술 발전 경로를 구축하고 있음.
- 석탄은 제1차 산업혁명의 연료였으며, 현재 AI는 역설적으로 이 전통적인 석탄 산업마저 변화시키고 있음. 2023년 오르도스(鄂尔多斯)시 인민정부와 화웨이는 석탄 광산 산업 인터넷 협력 협약을 체결하여 산업 AI 대형모델과 '쾅훙(矿鸿)' 운영 시스템을 핵심으로 하는 내몽골 최초의 산업 인터넷 플랫폼 구축을 추진하고 있음. 내몽골, 산시(山西)성과 같은 중국의 주요 석탄 생산지에서는 AI 기술을 적극적으로 도입하여 전통적 산업의 디지털 전환을 가속화하고 있음.
- 2차 산업혁명을 이끈 석유 산업 역시 AI 기술을 적극적으로 수용하고 있음. 올 2월, 중국석유(中国石油)와 중국석화(中国石化)는 동시에 딥시크 대형모델 도입을 완료했다고 발표함. 중국의 에너지 경제를 책임지는 이들 기업의 AI 도입은 에너지 산업 전반의 디지털화와 지능화의 중요한 이정표가 되고 있음.
- 자동차 산업은 현재 중대한 패러다임 전환을 경험하고 있음. 중국 자동차 산업은 이미 전기화의 전반기를 성공적으로 통과하고 지능화라는 후반기 단계로 빠르게 진입하고 있음. AI 기술을 탑재한 휴렛팩커드(HP) Z4 워크스테이션이 중국 자동차 공장에 도입되어 다수의 생산라인에 동시에 적용되고 있으며, 이 시스템은 생산라인의 센서가 수집한 진동과 소리 정보를 분석하여 자동차 부품의 품질을 실시간으로 평가함. 이러한 AI 기반 품질 관리 시스템은 검사 효율성을 크게 향상시키고 비용 절감과 생산성 향상을 동시에 실현하고 있음.
- 3차 산업혁명을 특징짓는 컴퓨터, 생명공학 기술, 핵에너지 등의 분야에서도 AI는 혁신적인 변화를 주도하고 있음. AI 기술은 이미 반도체 칩 설계를 지원하고 있으며, 딥마인드(DeepMind)의 기술은 단백질 구조를 획기적으로 효율적으로 예측할 수 있게 했음. 더 나아가 AI는 제어 가능한 핵융합의 실현을 가속화할 잠재력을 보유하고 있음.
- 리다하이 CEO는 "대형모델이 4차 산업혁명의 핵심 요소"라고 강조하며, "시간이 지남에 따라 클라우드 측 모델과 단말 측 모델이 더욱 빠르게 산업 현장에 도입될 것"이라고 전망함. 그는 이러한 추세가 "특정 한두 개 산업에 국한되지 않고 수많은 산업 분야의 발전을 촉진할 것"이라는 강한 확신을 보임.
◦ AI와 신에너지 산업 간 공생과 갈등
- AI 기술은 에너지 저장 산업에도 다양한 혁신을 가져오고 있음. 에너지 저장 발전소의 안전성과 효율성을 크게 향상시키고 시장 수요를 확대하며 산업의 디지털 전환을 가속화하고 있음. 중국의 신에너지 기업들은 태양광, 에너지 저장 등의 사업에 AI 기술을 적극적으로 도입하여 대형 발전 설비부터 스마트 단말까지 에너지 관리 체계를 지능화하는 데 주력하고 있음.
- 중국 신에너지 기업인 둥팡르셩(东方日升)의 에너지 저장 담당자는 "대형 태양광 발전소는 매일 변화하는 발전 데이터와 시장 변동에 직면하고 있으며, 지능화된 관리 시스템 없이는 최적의 에너지 조절 결정을 적시에 내리기 어려워 발전소 수익 최대화에 부정적 영향을 미칠 수 있다"고 설명함. 이는 AI 기술이 에너지 산업의 효율성과 수익성을 동시에 개선할 수 있는 핵심 요소임을 보여줌.
- 한편, AI 연산 능력에 대한 수요 증가는 에너지 저장 산업에 새로운 시장 기회를 창출하고 있음. 샤먼커화수넝(厦门科华数能)의 취젠(崔剑) 총재는 "데이터 센터와 연산 능력 센터로부터의 에너지 저장 시스템 주문이 최근 몇 년간 크게 증가하고 있다"고 밝히며, 자사가 대형 클라우드 서비스 제공업체의 AI 연산 센터에 통합 태양광-에너지저장 솔루션을 제공한 사례를 소개함. 이 솔루션은 전력 공급의 안정성을 보장하고 지능형 에너지 관리를 통해 운영 비용을 절감하는 효과를 가져왔음.
- AI와 신에너지 산업 간의 관계는 단순한 협력 관계를 넘어 복잡한 상호작용을 나타내고 있음. AI 대형모델의 훈련과 운영은 막대한 전력 소비를 수반하며, 이는 전력망의 안정성과 수급 균형에 도전 요소로 작용함. 업계 관계자에 따르면, 데이터 센터가 대규모 AI 계산 작업을 갑자기 수행해야 할 경우 수 초 내에 대량의 전력을 소비하게 되며, 이러한 급격한 전력 소비 증가는 지역 전력망의 안정적 운영을 위협할 수 있음.
- 그러나 AI와 신에너지 산업의 결합은 장기적으로 중국의 에너지 구조 전환과 탄소 중립 목표 달성에 중요한 기여를 할 것으로 전망됨. 취젠 총재는 "AI 기술을 통해 전력원, 전력망, 부하, 저장 시스템을 심층적으로 융합하고, 에너지 시스템의 운영 전략을 실시간으로 최적화하여 에너지 이용 효율을 극대화할 수 있다"고 설명함.
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[참고 자료]
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