미국 중국 AI 경쟁 심층 분석

알고리즘 경쟁: 미국-중국 AI 패권 다툼에 대한 다차원적 분석 서론: AI 냉전의 서막 미국과 중국의 인공지능(AI) 경쟁은 단순한 기술 또는 경제적 경쟁을 넘어, 21세기 강대국 패권 경쟁의 핵심 전장이자 미래 글로벌 질서를 결정짓는 중대한 변수로 부상했다. 이 경쟁은 혁신, 거버넌스, 그리고 가치에 대한 근본적으로 다른 두 체제 간의 대결이다. ‘AI 냉전’이라는 용어는 2017년 중국이 ‘차세대 인공지능 발전 계획’을 발표한 것을 계기로 2018년에 처음 등장했다. 처음에는 비유적 표현이었던 이 서사는 양국이 ‘냉전적 제로섬 사고방식’을 반영하는 정책을 채택하면서 자기실현적 예언이 될 위험에 처해 있다. 이러한 구도는 미국 내에서 초당적 지지를 확보하며 중대한 산업 정책 추진의 동력이 되었다. 양국의 경쟁은 복잡한 전략적 상호작용으로 정의된다. 미국은 국내 혁신을 통해 ‘더 빨리 달리는’ 동시에 기술적 봉쇄를 통해 ‘더 높은 장벽을 쌓는’ 전략을 추구한다. 이에 맞서 중국은 미국이 설정한 ‘기술적 병목점(chokepoint)’을 극복하기 위해 국가 주도의 공격적인 ‘도약형’ 발전과 기술 자립 전략을 추진하고 있다. 이러한 역학 관계는 미국의 제재가 단기적으로는 중국의 발전을 늦추지만, 장기적으로는 중국의 독자적 혁신 드라이브를 가속하는 피드백 루프를 형성한다. 표 1: 미국 vs. 중국 AI 경쟁 매트릭스 (요약) 제1부: 전략 및 정책의 분기 1.1절: 중국의 대전략: 2030년 AI 패권 추구 2017년 중국의 ‘차세대 인공지능 발전 계획’ 발표는 미국을 각성시키고 AI 경쟁의 구도를 형성한 ‘스푸트니크 모멘트’였다. 이 계획은 경직된 중앙집권적 명령이 아니라, 지방 정부와 민간 기업들이 중앙 정부의 목표에 부합하도록 경쟁을 유도하는 일종의 ‘희망 목록(wish list)’으로 기능한다. 계획은 명확한 3단계 전략을 제시한다 : 2020년까지: 글로벌 선두 주자를 따라잡고 경쟁력 있는 역량 구축. 2025년까지: 주요 기술적 돌파구를 마련하고 특정 AI 분야에서 세계적 리더로 부상. 2030년까지: AI 이론, 기술, 응용 분야를 지배하는 ‘세계 최고의 AI 혁신 센터’가 되는 것. 이 전략의 핵심 기둥인 군민융합(Military-Civil Fusion, MCF)은 민간, 상업, 군사 부문 간의 장벽을 허물어 기술 혁신이 국가 안보에 기여하도록 보장하는 것을 목표로 한다. 이는 미국의 국방 혁신 생태계가 가진 시너지를 모방하되, 하향식 국가 주도 방식으로 구현하려는 시도이다. AI는 ‘지능화 전쟁’을 달성하는 데 필수적인 핵심 ‘군민 양용’ 기술로 지정되었다. 중국의 접근 방식은 ‘사회주의 체제를 활용하여 자원을 집중’하는 것을 특징으로 한다. 여기에는 막대한 규모의 국가 유도 벤처 캐피털 펀딩 , AI 시범 지구 조성 , 그리고 뇌과학 기반 및 하이브리드 지능 연구에 대한 집중이 포함된다. 최종 목표는 완전한 국내 AI 공급망을 구축하여 ‘기술적 병목점’에서의 자급자족을 달성하는 것이다. 1.2절: 미국의 대응: 지속적 리더십을 위한 민관 협력 미국의 전략은 근본적으로 민간 부문의 역동성과 정부의 명시적인 허가 없이 혁신이 번성하도록 허용하는 ‘무허가 혁신(permissionless innovation)’이라는 ‘가벼운 규제(light touch)’ 접근 방식에 뿌리를 두고 있다. 이러한 환경은 미국이 최첨단 AI 모델 개발과 창의성에서 리더십을 유지하는 원동력이 되었다. 이에 대응하는 주요 입법 및 행정 조치는 다음과 같다: 국가 AI 이니셔티브법 (2020년): 미국의 리더십 보장, 인력 양성, 신뢰할 수 있는 AI 분야 선도를 위한 범정부적 노력을 수립했다. 이 법은 트럼프 행정부의 초기 AI 전략을 기반으로 기관 간 조정을 공식화했다. 반도체 및 과학법 (CHIPS and Science Act, 2022년): 중국과의 경쟁을 직접 겨냥한 2,800억 달러 규모의 획기적인 산업 정책이다. 국내 반도체 제조에 520억 달러, AI, 양자 컴퓨팅 등 핵심 분야 연구에 2,000억 달러를 할당한다. 수출 통제: 2022년 10월부터 시작되어 계속 확대되고 있는 미국의 수출 통제 조치는 중국의 첨단 AI 반도체 및 제조 장비에 대한 접근을 엄격히 제한한다. 이 전략은 핵심적인 ‘기술적 병목점’을 공략하지만, 동맹국들을 소외시키고 중립국들을 중국 쪽으로 밀어낼 수 있다는 비판을 받고 있다. 트럼프 2.0 행정부와 바이든 행정부는 수사적 차이에도 불구하고 전략적 틀에서 주목할 만한 연속성을 보인다. 두 행정부 모두 중국을 AI를 무기화하는 적대적 행위자로 규정하고, 에너지 인프라를 경쟁의 핵심 변수로 간주한다. 트럼프 2.0의 ‘AI 실행 계획’은 규제 완화(‘무허가 혁신’)와 수출 통제를 강화하는 동시에, NVIDIA/AMD와의 수익 공유 계약과 같은 비전통적인 거래를 추구한다. 바이든 행정부는 동맹 강화에 초점을 맞추고 STEM 분야 인재를 위한 비자 경로를 확대했다. 1.3절: 이념의 전장: AI 거버넌스에서의 가치 경쟁 미국과 중국은 각국의 핵심 가치를 AI 거버넌스 프레임워크에 투영하고 있다. 미국: 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA/CPRA)과 같은 주(州) 단위 법률과 특정 산업별 규제가 혼재된 형태로, 자유 시장, 개인 프라이버시, 표현의 자유, 법의 지배와 같은 가치를 반영한다. OpenAI와 구글 같은 기업들은 안전, 투명성, 유해성 방지를 강조하는 자체 원칙을 제시한다. 중국: 국가 통제와 사회 안정을 보장하기 위해 설계된 포괄적인 하향식 규제 시스템을 갖추고 있다. ‘알고리즘 추천 관리 규정’이나 ‘생성형 AI 서비스 관리 잠정 방법’과 같은 규제들은 ‘사회주의 핵심 가치’와의 부합을 의무화하고, 실명 등록을 요구하며, 국가 권력을 전복시킬 수 있는 콘텐츠를 금지한다. 이는 집단주의, 사회 조화, 그리고 국가에 의한 지배(rule by the state)라는 가치를 반영한다. 이러한 가치의 분기는 두 개의 평행한 디지털 생태계를 창출하고 있다. 미국은 개방적이고 민주적인 모델을 장려하는 반면, 중국은 더 저렴하고 제한 없는 AI 접근성을 제공함으로써 특히 ‘글로벌 사우스(Global South)’ 국가들을 대상으로 기술 권위주의 모델을 수출하고 있다. 이러한 정책적 분기는 단순한 전략의 차이를 넘어선다. 중국의 AI 계획은 경직된 소련식 중앙 계획 경제 모델이라기보다는, 중앙의 목표 달성을 위해 지방 정부와 기업 간의 분산된 경쟁을 촉발하는 ‘희망 목록’에 가깝다. 반면, 자유 시장 원칙에 뿌리를 둔 미국의 전략은 수출 통제를 통해 자국의 최첨단 기술을 위한 ‘벽으로 둘러싸인 정원(walled garden)’을 만들고 있으며, 이는 글로벌 기술 생태계에서 사실상의 승자와 패자를 가르는 결과를 낳고 있다. 권위주의 국가가 시장과 유사한 인센티브를 활용하고, 시장 기반 국가가 권위주의적 통제를 사용하는 이 역설적인 상황은, 경쟁의 구도를 단순한 ‘국가 대 시장’의 이분법에서 벗어나 하이브리드 모델 간의 복잡한 경쟁으로 재정의한다. 더 나아가, 미국의 수출 통제 전략은 단기적인 병목 현상을 만드는 데 효과적이지만, 일방적으로 추진될 경우 장기적인 실패의 씨앗을 내포하고 있다. 22개 NATO 회원국과 이스라엘 같은 핵심 동맹국들을 접근이 제한된 ‘중간’ 등급 국가로 분류함으로써, 미국은 통합된 기술 블록을 구축하는 데 필수적인 파트너들을 소외시키고 있다. 이러한 불만은 중국이 제약 없는 대안 공급자로서 자신을 제시할 기회를 만들어내며, 이는 미국이 장기적인 경쟁에서 승리하기 위해 필요한 바로 그 연합을 약화시킨다. 이 정책은 단기적 기술 유출 방지에 우선순위를 두면서 장기적인 동맹 구축을 저해하는 자기 파괴적인 측면을 드러낸다. 제2부: 기술의 전쟁터 2.1절: 반도체 병목점 미국은 반도체 설계 및 장비 분야에서의 지배력을 무기화하여 중국의 AI 야망에 대한 ‘병목점’을 만들었다. 수출 통제는 중국 기업들이 ASML의 최첨단 극자외선(EUV) 리소그래피 장비와 NVIDIA의 고성능 GPU에 접근하는 것을 심각하게 제한했다. 이는 중국의 발전을 명백히 둔화시키는 효과를 가져왔다. 이에 대응하여 중국은 국내 반도체 산업에 막대한 자원을 쏟아붓고 있다. SMIC의 진전: SMIC는 EUV 장비 없이 7nm(N+2) 공정 생산에 성공하여 화웨이의 기린(Kirin) 칩에 사용했지만, 이는 비용이 많이 들고 수율이 낮은 우회적인 해결책이다. SMIC는 2025년에 5nm 공정을 완성할 예정이지만, 이는 TSMC의 동급 공정보다 40-50% 더 비싸고 수율은 3분의 1에 불과할 것으로 예상된다. 이는 상당한 진전을 보여주지만, 여전히 큰 기술 격차가 존재함을 시사한다. 화웨이의 어센드(Ascend) AI 칩: 제재로 제한된 NVIDIA GPU의 대안으로 화웨이의 어센드 910B가 중국 기업들에게 실행 가능한 경쟁자로 부상했다. 성능 테스트 결과, 이 칩은 (강화된 제재 이전에 중국이 확보할 수 있었던 가장 강력한 칩인) NVIDIA A100과 비슷하거나 일부 경우 20% 더 뛰어난 성능을 보였다. 그러나 이는 여전히 NVIDIA의 최첨단 H100 칩과는 여러 세대 뒤처져 있다. 2.2절: 파운데이션 모델의 최전선 미국은 OpenAI, 구글, 앤트로픽, 메타와 같은 기업들이 주도하며 가장 많고 주목할 만한 최첨단 AI 모델을 생산하는 명백한 선두 주자로 남아있다. 2024년 미국 기관들은 40개의 주목할 만한 모델을 생산한 반면, 중국은 15개에 그쳤다. 그러나 하드웨어 격차에도 불구하고, 중국은 놀라운 속도로 성능 격차를 좁히고 있다. 벤치마크 성능 수렴: MMLU와 같은 주요 벤치마크에서 미국과 중국의 최상위 모델 간 성능 차이는 2023년 두 자릿수에서 2024년 거의 동등한 수준으로 줄어들었다. 일부 고급 테스트에서는 딥시크(DeepSeek)와 같은 중국 모델이 미국 모델을 능가하기도 했다. 중국의 주요 모델들: 바이두의 어니(ERNIE) , 알리바바의 통이치엔원(Tongyi Qianwen) , 텐센트의 훈위안(Hunyuan) , 그리고 딥시크, 지푸AI(Zhipu AI)와 같은 스타트업들이 포함된 활발한 생태계가 형성되었다. 이 모델들은 특히 중국어 기반 작업에서 높은 경쟁력을 보인다. 오픈소스 모멘텀: 중국 기업들은 특히 메타의 라마(Llama) 아키텍처를 기반으로 오픈소스 생태계를 적극적으로 활용하고 기여하고 있다. 이는 빠르고 저렴한 개발을 가능하게 하며 혁신의 물결을 일으키고 있다. 2.3절: 연구 및 혁신 생태계 양적 리더십과 질적 리더십 사이에 뚜렷한 분화가 나타나고 있다. 중국의 양적 우위: 중국은 AI 연구 논문 및 특허의 총량에서 세계를 선도하고 있다. CVPR과 같은 최고 수준의 학회에서는 중국 저자들이 참여한 논문이 지배적인 위치를 차지하고 있다. 미국의 질적 우위: 미국은 연구의 품질과 영향력에서 우위를 유지하고 있다. 미국 논문은 특히 국제적으로 더 자주 인용된다. 미국 연구는 트랜스포머, 심층 강화 학습과 같은 기초 알고리즘 혁신과 AI 윤리 및 안전 분야에 불균형적으로 집중되어 있다. NeurIPS와 같은 최고 학회에서의 인용 패턴 분석은 두 개의 평행한 연구 커뮤니티의 존재를 드러낸다. 미국과 중국 기관들은 서로의 연구를 현저히 적게 인용하며, 이는 제한된 상호 교류를 가진 별개의 지적 생태계를 형성하고 있음을 보여준다. 가장 생산적인 기관들 사이에서도 국가 간 협력은 거의 이루어지지 않고 있다. 이 기술 전쟁의 이면에는 중요한 전략적 변화가 숨어 있다. 미국의 수출 통제는 중국의 최첨단 하드웨어 접근을 성공적으로 차단했지만, 역설적으로 중국 기업들에게 비대칭적 우위를 개발하도록 강요했다. 바로 ‘제약 하에서의 초효율성’이다. 중국은 어센드 910B와 같은 덜 발전된 국산 하드웨어로 최첨단에 가까운 성능을 달성하는 법을 배우고 있다. 소프트웨어, 알고리즘, 모델 아키텍처 분야에서 강제된 이러한 혁신은 장기적으로 중국의 AI 시스템을 다양한 하드웨어 환경에서 더 비용 효율적이고 적응력 있게 만들 수 있는 잠재력을 지닌다. 이는 경쟁의 차원을 변화시킨다. 미국이 ‘압도적인’ 컴퓨팅 파워에서 앞서 나간다면, 중국은 ‘컴퓨팅 효율성’에서 리더십을 확보하고 있다. 이는 값비싼 최첨단 하드웨어에 대한 접근이 제한된 개발도상국들에게 중국 AI 모델이 더 매력적으로 비칠 수 있음을 의미한다. 동시에, 미국과 중국 연구 커뮤니티 간의 인용 격차 확대는 단순한 학문적 현상을 넘어 미래 기술의 ‘스플린터넷(splinternet)’을 예고하는 선행 지표이다. 두 생태계가 별개의 지적 궤도를 따라 발전함에 따라, 호환되지 않는 표준, 플랫폼, AI 기반 서비스가 만들어질 가능성이 높다. 이는 다른 국가들에게 미국 또는 중국의 AI 스택 중 하나를 선택해야 하는 전략적 결정을 강요하게 될 것이며, 이는 기술적 분리를 넘어 지정학적, 경제적 블록의 형성으로 이어질 것이다. 제3부: 경제 및 인적 자본 경쟁 3.1절: 자본의 흐름: 민간 투자 대 국가 주도 미국은 성숙한 벤처 캐피털 생태계를 바탕으로 민간 AI 투자에서 압도적인 우위를 점하고 있다. 2024년 미국의 민간 AI 투자는 1,091억 달러로, 중국의 93억 달러보다 거의 12배 많았다. 이러한 자금은 활발한 스타트업 문화를 조성하고 고위험-고수익의 최첨단 연구를 가능하게 한다. 반면 중국은 민간 벤처 캐피털이 존재하지만, 자금의 상당 부분이 정부 유도 펀드와 국유 기업에 의해 주도된다. 이 펀드들은 민간 VC보다 지리적으로 더 분산되어 있으며, 종종 민간 투자자들이 따르는 신호 역할을 한다. 정부의 목표는 순수한 상업적 수익보다는 국가 전략적 우선순위에 자본을 집중하는 것이다. 기업 생태계에서도 차이가 드러난다. 미국 거대 기업: 구글은 선두 유지를 위해 AI 인프라(데이터 센터, 칩)에 750억 달러를 투자하고 있다. 마이크로소프트는 OpenAI와의 수십억 달러 규모 파트너십을 통해 OpenAI 모델을 자사의 애저(Azure) 클라우드 플랫폼과 기업용 제품에 통합하는 강력한 시너지를 창출했다. 중국 거대 기업 (BAT): 바이두, 알리바바, 텐센트는 완전한 AI 생태계를 구축하고 있다. 바이두는 어니 모델을 검색 엔진과 첸판(Qianfan) 클라우드 플랫폼에 통합하고 있으며 , 알리바바는 통이치엔원 모델을 전자상거래 및 기업용 커뮤니케이션(딩톡, DingTalk) 플랫폼 전반에 적용하고 있다. 텐센트는 방대한 소셜 및 게임 사용자 기반을 활용하여 훈위안 모델을 배포하고 있다. 3.2절: 인재 전쟁 미국은 세계 최고의 AI 인재 목적지로서, 2022년 기준 상위 계층 연구원의 57%가 미국에서 활동하고 있다. 그러나 이 리더십은 외국 인재에 대한 의존도가 매우 높다. 2022년 미국 기관의 AI 연구원 중 38%가 중국 출신으로, 미국 출신(37%)을 넘어섰다. 중국은 이제 세계 최대의 상위 계층(상위 20%) AI 연구원 배출국으로, 2022년 전 세계 총량의 47%를 차지했다. 중국의 인재 전략은 국내 인재 양성과 더불어 ‘천인계획(Thousand Talents Plan, TTP)’ 및 그 후속 프로그램인 ‘치밍(Qiming) 프로그램’을 통해 해외 인재를 유치하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 프로그램들은 상당한 재정적 인센티브를 제공하지만, 미국 FBI는 이를 지적 재산권 탈취의 잠재적 경로로 지목했다. 미국의 이민 정책은 이 경쟁에서 중요하고 변동성이 큰 변수이다. 바이든 행정부는 인재 유치를 위해 STEM 및 AI 전문가를 위한 비자 절차를 간소화하는 조치를 취했다(예: Schedule A 업데이트, 국내 비자 재검증). 그러나 트럼프 행정부에서 제안된 F-1 및 H-1B 비자 제한과 같은 정책들은 미국을 덜 매력적인 목적지로 만들어 이러한 우위를 약화시킬 위험이 있다. 3.3절: 새로운 경쟁의 장: 에너지와 인프라 대규모 AI 모델 훈련 및 운영에 필요한 막대한 컴퓨팅 요구사항은 에너지라는 새로운 전략적 취약점을 낳았다. 데이터 센터는 2030년까지 미국 전력의 10%를 소비할 수 있으며, 이는 2023년의 4%에서 크게 증가한 수치이다. 이제 미국과 중국 모두 AI 산업을 지원하기 위한 에너지 인프라 구축이 경쟁의 핵심 요소임을 인식하고 있다. AI 산업에 안정적이고 저렴한 전력을 공급하는 국가의 능력은 장기적인 경쟁력을 결정하는 핵심 요인이 될 것이다. 이 경제 및 인적 자본 경쟁의 핵심에는 미국의 근본적인 딜레마가 자리 잡고 있다. 미국의 가장 큰 AI 경쟁 우위는 세계 최고의 인재를 끌어들이는 능력이다. 그러나 이 우위는 변덕스럽고 점점 더 제한적인 이민 정책에 의해 적극적으로 위협받고 있다. 데이터는 중국 출신 인재에 대한 의존도가 증가하고 있음을 보여주지만 , 동시에 바로 그 인재들에게 불확실성과 장벽을 만드는 정책이 공존하고 있다. 이러한 모순은 심각한 전략적 취약점이다. 중국이 천인계획과 같은 프로그램으로 이 인재들을 적극적으로 유치하는 동안, 미국은 자국이 주도하는 혁신을 이끌어온 바로 그 인재들을 스스로 밀어내는 ‘자해적 두뇌 유출’의 위험에 처해 있다. 이는 중국의 어떤 노력보다도 빠르게 미국의 리더십을 약화시킬 수 있다. 마찬가지로, 반도체가 전략적 병목점으로 부상했던 것처럼, AI의 막대하고 증가하는 에너지 수요는 다음 핵심 인프라 전쟁터를 만들고 있다. 경쟁은 더 이상 누가 최고의 칩을 설계하느냐의 문제가 아니라, 누가 그것들을 구동하는 데 필요한 거대한 데이터 센터에 전력을 공급할 수 있느냐의 문제로 확장되고 있다. 이는 AI 맥락에서 에너지 정책을 국가 안보 전략의 수준으로 격상시킨다. 제한적이거나 값비싼 전력망을 가진 국가는 소프트웨어나 인재 우위와 상관없이 AI 역량을 확장하는 데 근본적인 한계에 직면하게 될 것이다. 제4부: 군사, 안보, 그리고 미래 글로벌 질서 4.1절: AI 기반 전장 양국의 군 현대화 경로는 뚜렷한 차이를 보인다. 미 국방부(DoD) 전략: 미국은 군 의료, 지휘 통제, 군수 분야 전반에 ‘신뢰할 수 있는 AI’를 통합하여 의사 결정 능력과 효율성을 향상시키는 데 중점을 두고 있다. 이 전략은 AI 기반 역량 제공, AI의 영향력 확장, 그리고 상업 및 학계 동맹과의 파트너십을 통한 최고 수준의 AI 인력 양성을 강조한다. 중국의 ‘지능화 전쟁’: 군민융합 전략에 따라, 중국은 AI를 군사 문제의 차세대 혁명을 이끌 ‘도약 기술’로 간주한다. 자율 시스템 개발, AI 기반 데이터 처리 및 의사 결정, 그리고 압도적 우위를 확보하기 위한 인지전 역량 개발에 초점을 맞추고 있다. 양국은 비물리적 충돌을 위해 AI를 무기화하고 있다. 중국은 외국의 정치에 개입하고 미국 사회의 통합을 저해하기 위해 AI로 생성된 딥페이크와 허위 정보를 사용했다는 비난을 받아왔다. 미국은 이러한 위협에 대응하기 위한 AI 도구를 개발하고 있다. 공격과 방어 양쪽 모두에서 사이버전에 AI를 활용하는 것은 급격히 고조되는 경쟁 분야이다. 4.2절: ‘킬러 로봇’ 거버넌스: 치명적 자율무기시스템(LAWS)에 대한 상이한 경로 치명적 자율무기시스템(LAWS)에 대한 논의는 주로 유엔 특정재래식무기금지협약(CCW)의 틀 안에서 이루어진다. 미국의 입장: 미국 정책(DoDD 3000.09)은 LAWS를 금지하지 않지만, 무기 시스템이 의도대로 작동하고 무력 사용에 대해 ‘적절한 수준의 인간의 판단’을 허용하도록 보장하기 위해 엄격한 테스트와 고위급 검토를 요구한다. 미국은 국제인도법(IHL) 준수를 강조하는 ‘AI 및 자율성의 책임 있는 군사적 사용에 관한 정치 선언’을 지지했다. 중국의 입장: 중국은 전략적으로 모호한 입장을 취하고 있다. 유엔에서 특정 ‘용납할 수 없는’ LAWS의 금지를 지지하고 LAWS가 인간의 통제하에 있어야 한다고 공개적으로 밝혔지만 , 자국의 2017년 AI 개발 계획에서는 자율 군사 시스템 개발을 명시적으로 요구하고 있다. 이러한 모순은 중국의 외교적 입장이 서방의 개발을 제약하면서 자국의 선택권을 보존하려는 의도임을 시사한다. 이러한 중국의 입장은 정교한 이중 전략을 보여준다. 유엔에서의 공식적인 외교적 자세는 특정 유형의 자율무기 금지를 요구하며, 이는 중국을 책임 있는 행위자로 포지셔닝하고, 개발 과정이 더 투명한 미국을 제약하려는 시도이다. 반면, 국내적으로는 ‘지능화 전쟁’을 위한 자율 시스템 개발을 최우선 과제로 삼아 군사적 우위를 제한 없이 추구한다. 이 이중성은 서방 정책 결정자들이 중국의 공개적인 발언을 액면 그대로 받아들일 경우 발생할 수 있는 위험을 경고한다. 이는 국제 규범을 전략적 경쟁의 도구로 활용하는 전형적인 사례이다. 4.3절: 미래 시나리오: 디커플링, 상호의존, 또는 관리된 경쟁 기술 디커플링: 현재의 수출 통제, 연구 분화, 경쟁적 거버넌스 모델의 궤적은 두 개의 평행하고 경쟁적인 AI 생태계의 창출을 시사한다. 이 ‘디커플링’은 절대적인 것이 아니라 반도체 및 기초 연구개발과 같은 핵심 병목점에 집중되어 있다. 이는 국가들이 미국 또는 중국의 기술 스택에 맞춰 정렬해야 하는 ‘스플린터넷’으로 이어질 수 있다. 지속적인 상호의존: 디커플링 노력에도 불구하고 깊은 상호의존 관계는 여전히 남아있다. 미국은 중국의 인재와 공급망에 의존하고, 중국은 미국의 기초 연구와 설계 도구에 의존한다. 완전한 분리는 사실상 불가능하며 양측 모두에게 경제적으로 재앙이 될 것이다. 관리된 경쟁 및 위험 감소: 랜드 연구소(RAND)나 전략국제문제연구소(CSIS)와 같은 싱크탱크들은 전략적이고 계산된 관여의 미래를 제안한다. 이는 대부분의 영역에서 치열한 경쟁을 벌이되, 핵 지휘 통제에서의 AI 기반 오판 방지와 같은 실존적 위험을 줄이기 위해 측정되고 문제 중심적인 협력을 병행하는 것을 포함한다. 2023년 11월 바이든과 시진핑이 핵무기 결정에 인간이 개입해야 한다는 데 합의한 것은 이러한 잠재적 경로의 작지만 중요한 예시이다. 결론적으로, ‘디커플링’이라는 대중적인 서사는 현실을 오도할 수 있다. 더 가능성 있는 미래는 ‘파편화된 상호의존’ 상태이다. 이 시나리오에서 세계는 최첨단 AI 모델, 5G/6G, 양자와 같은 고도의 전략적 분야에서는 경쟁적인 기술 블록으로 나뉘지만, 중저가 기술 공급망에서는 여전히 깊이 얽혀있게 된다. 국가들은 단순히 ‘미국 팀’이나 ‘중국 팀’을 선택하는 것이 아니라, 일부 응용 분야에서는 중국 하드웨어를, 다른 분야에서는 미국 소프트웨어를 채택하고, 자체적인 틈새 역량을 개발하는 복잡한 환경을 탐색하게 될 것이다. 이는 단순한 양극 냉전 모델보다 훨씬 더 불안정하고 예측 불가능한 글로벌 질서를 만들어낼 것이다. 결론 및 전략적 제언 미국과 중국의 AI 경쟁은 단거리 경주가 아닌 수십 년에 걸친 마라톤이다. 현재 미국은 기초 혁신, 엘리트 인재, 자본 시장에서 앞서 있다. 중국은 데이터 가용성, 신속한 상업적 도입, 그리고 연구 결과물의 절대적인 양에서 우위를 점하고 있다. 미국의 ‘병목점’ 통제 전략은 중국의 속도를 늦췄지만, 동시에 전례 없는 국가적 자립 드라이브를 촉발시켰고, 중국은 하드웨어 제약에도 불구하고 LLM과 같은 핵심 분야에서 놀라운 추격 성과를 보여주고 있다. 경쟁은 심화되고 있으며 에너지와 같은 새로운 영역으로 확장되고 있다. 또한 글로벌 기술 지형의 양분화를 주도하고 있다. 미국의 핵심 과제는 혁신적 우위를 유지하면서 외국 인재에 대한 의존이라는 전략적 취약점을 관리하고, 일방적인 정책으로 동맹국을 소외시킬 위험을 줄이는 것이다. 중국의 핵심 과제는 막대한 투자를 진정한 최첨단 혁신으로 전환하고 하드웨어 병목점을 극복하는 것이다. 미래 지향적 제언: 미국을 위한 제언: 인재 슈퍼차지: 고급 인력 이민 제도를 근본적으로 개혁하고 간소화하여 미국이 글로벌 AI 인재의 명실상부한 목적지로 남을 수 있도록 보장해야 한다. 동맹 우선 기술 정책: 수출 통제를 일방적이 아닌 다자적으로 재조정하여, 회원국에게 명확한 이점을 제공하는 ‘신뢰할 수 있는 기술 동맹’을 구축해야 한다. 비대칭 강점 투자: 중국의 하향식 시스템이 쉽게 복제할 수 없는 기초 연구, 개방적이고 민주적인 AI 원칙, 그리고 창의적 생태계에 대한 투자를 배가해야 한다. 중국을 위한 제언: 진정한 혁신 집중: ‘추격형’ 복제에서 벗어나, 근본적인 돌파구에 필요한 위험 감수를 장려하는 환경을 조성하는 데 집중해야 한다. 하드웨어 장벽 극복: 국내 반도체에 지속적으로 투자하는 동시에, 기존 하드웨어의 효율성을 극대화하는 아키텍처 및 소프트웨어 혁신을 추구해야 한다. 국제 사회를 위한 제언: 실존적 위험에 대한 가드레일 설정: 재앙적인 오판을 방지하기 위해, 핵 지휘 통제와 같은 중요 영역에서 AI 안전 및 적용에 관한 미국과 중국 간의 좁고 목표 지향적인 대화를 추진해야 한다. 상호운용성 증진: 중견국들은 완전한 기술 ‘스플린터넷’의 최악의 영향을 완화하기 위해 비민감 분야에서 공통 기술 표준을 옹호해야 한다. 참고 자료

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