중국 AI의 힘은 20년간 키운 인재에서 나왔습니다

중국 AI가 최근 몇 년 사이 갑자기 미국 AI를 따라잡은 것처럼 보일 수 있습니다.

하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 중국은 20년 넘게 대학을 중심으로 AI 관련 연구와 인재 양성에 꾸준히 투자해 왔습니다. 여기에 미국의 대학과 기업에서 연구 경험을 쌓은 인재들이 중국으로 돌아오면서 기술과 노하우가 축적되었습니다. 여기에 중국 정부의 적극적 지원과 활발한 오픈소스 문화까지 더해지면서 그동안 쌓여 있던 기반이 한꺼번에 성과로 나타나기 시작한 것으로 보는 편이 더 정확합니다.

이와 관련해 어제 Wall Street Journal은 중국 AI 산업이 어떻게 빠르게 성장할 수 있었는지를 심층적으로 보도했습니다.

그 중심에는 중국 최고의 공과대학 중 하나인 칭화대학교가 있습니다.

2000년 Turing Award를 받은 Andrew Yao 교수는 미국 Princeton University에서 활동하다 2004년 중국으로 돌아왔고, 2005년 칭화대에 뛰어난 컴퓨터과학 인재를 양성하는 ‘Yao Class’를 만들었습니다. 이후 2019년에는 AI 전문 프로그램인 ‘Zhi Class’도 시작했습니다.

이런 대학과 연구실에서 성장한 인재들이 Alibaba, Moonshot AI, Z.AI, DeepSeek 같은 회사로 이동하면서 중국 AI 산업의 기반이 만들어졌습니다.

물론 중국의 기술 발전 과정에서 미국 기술을 불법적으로 가져간 사례도 있었습니다.

2026년 1월에는 전 Google 엔지니어 Linwei Ding이 Google의 AI 관련 영업비밀 수천 페이지를 빼돌린 혐의로 미국 연방법원에서 유죄 판결을 받았습니다.

하지만 이런 사례만으로 중국 AI 전체의 성장을 설명하기는 어렵습니다.

중국이 빠르게 따라잡은 또 하나의 이유는 역설적으로 반도체가 부족했기 때문입니다.

미국 기업들은 Nvidia의 최신 GPU와 막대한 자금을 이용해 모델을 크게 만들 수 있었습니다. 반면 중국 기업들은 미국의 수출규제로 고성능 GPU를 충분히 확보하기 어려웠습니다.

그래서 중국 개발자들은 자연스럽게 이런 문제를 고민해야 했습니다.

“부족한 반도체와 적은 돈으로 어떻게 미국 AI 와 비슷한 성능을 만들 수 있을까?”

DeepSeek가 주목받은 이유도 여기에 있습니다.

모델 전체를 항상 사용하는 대신 필요한 부분만 사용하는 Mixture of Experts 같은 기술과 메모리 사용을 줄이는 방법 등을 이용해 비용을 낮추는 데 집중했습니다.

오픈소스 전략도 중요한 역할을 했습니다.

중국 AI 기업들은 자신들이 개발한 모델과 기술을 비교적 적극적으로 공개합니다. 그러면 다른 연구자가 그 기술을 사용하고 개선하고, 다시 새로운 기술이 나오는 속도가 빨라집니다.

그 결과 미국과 중국의 AI 성능 차이는 매우 좁아졌습니다.

Stanford의 2026 AI Index는 “미국과 중국의 최고 AI 모델 성능 격차가 사실상 사라졌다”고 평가했습니다. 2026년 3월 기준 미국 최고 모델과 중국 최고 모델의 차이는 약 2.7%였습니다. 다만 미국은 2025년 59개의 주요 AI 모델을 만들어 중국의 35개보다 여전히 앞서 있습니다.

미국의 장점은 최신 반도체, 막대한 투자자금과 대형 데이터센터입니다.

반면 중국은 많은 연구자, 강한 공학 능력, 낮은 개발비용과 오픈소스 생태계를 가지고 있습니다.

따라서 중국 AI의 발전을 단순히 “미국 기술을 베꼈다”고 설명하기에는 부족합니다.

DeepSeek는 어느 날 갑자기 나타난 회사가 아닙니다.

20년 넘게 인재를 키우고 연구를 축적한 중국 AI 생태계가 반도체 부족이라는 제약 속에서 더 효율적인 방법을 찾아낸 결과라고 볼 수 있습니다.

AI 경쟁에서는 돈과 반도체가 중요합니다.

하지만 부족한 자원으로 같은 결과를 만들어내는 능력도 그만큼 중요하다는 것을 중국 AI가 보여주고 있습니다.