The U.S. and China Are Pursuing Different
AI Futures It’s not an arms race if each country wants different things
More money has been invested in AI than it took to land on the moon. Spending on the technology this year is projected to reach up to $700 billion, almost double last year’s spending. Part of the impetus for this frantic outlay is a conviction among investors and policymakers in the United States that it needs to “beat China.” Indeed, headlines have long cast AI development as a zero-sum rivalry between the U.S. and China, framing the technology’s advance as an arms race with a defined finish line. The narrative implies speed, symmetry, and a common objective.
https://spectrum.ieee.org/us-china-ai
각국이 원하는 것이 다르다면 그것은 군비 경쟁이 아닙니다.
인공지능(AI)에 투자된 금액은 달 착륙에 든 비용보다 훨씬 많습니다 . 올해 AI 기술 투자액은 최대 7천억 달러 에 달할 것으로 예상되는데 , 이는 작년 투자액의 거의 두 배에 해당하는 수치입니다. 이러한 폭발적인 투자의 원동력 중 하나는 미국 투자자와 정책 입안자들이 " 중국을 이겨야 한다"는 확신에 차 있다는 점입니다. 실제로 언론은 오랫동안 AI 개발을 미국과 중국 간의 제로섬 경쟁 으로 묘사하며 , 기술 발전을 명확한 결승선이 있는 군비 경쟁 으로 표현해 왔습니다 . 이러한 서술 방식은 속도, 대칭성, 그리고 공동의 목표를 암시합니다.
하지만 두 나라의 AI 개발 상황을 자세히 살펴보면 단순히 같은 목표를 향해 달려가는 것이 아님을 알 수 있습니다. 뉴욕 에서 기술 투자자이자 자선가이며 전 구글 CEO 인 에릭 슈미트 의 중국 및 AI 정책 연구를 이끄는 셀리나 쉬는 " 미국과 중국은 매우 다른 차선을 달리고 있다"고 말합니다. 쉬는 "미국은 인공 일반 지능 ( AGI ) 을 추구하며 규모 확장에 집중하고 있는 반면, 중국은 경제 생산성 향상과 실질적인 영향력 증대에 더 중점을 두고 있다"고 설명합니다.
미국과 중국을 하나의 AI 평가 기준으로 묶는 것은 부정확할 뿐만 아니라 정책 및 비즈니스 결정에 악영향을 미칠 수 있습니다. 쉬 교수는 "군비 경쟁은 자기실현적 예언이 될 수 있다"며, "기업과 정부 모두 '최저가 경쟁'이라는 사고방식에 사로잡히면 앞서나가기 위해 필요한 보안 및 안전장치를 무시하게 될 것이고, 이는 AI 관련 위기 발생 가능성을 높인다"고 말합니다.
진정한 결승선은 어디일까?
2010년대에 머신러닝 기술이 발전 하면서 스티븐 호킹 과 일론 머스크 같은 저명한 인사들은 인공지능의 범용성 잠재력과 군사적, 경제적 함의를 분리할 수 없을 것이라고 경고했는데 , 이는 냉전 시대의 전략 경쟁 구도를 떠올리게 했습니다. 샌프란시스코에 있는 싱크탱크인 인공지능 정책전략연구소 의 중국 연구원인 카슨 엘름그렌 은 "군비 경쟁이라는 표현은 정확하지는 않더라도 이 상황을 쉽게 이해할 수 있는 방식"이라고 말합니다. 최첨단 연구소, 투자자, 그리고 언론은 더 큰 모델, 더 나은 벤치마크, 더 강력한 컴퓨팅 능력과 같은 단순하고 비교 가능한 발전 지표에서 이득을 얻기 때문에 군비 경쟁이라는 틀을 선호하고 더욱 부추깁니다.
인공 일반 지능(AGI)은 인공지능이 일종의 군비 경쟁이라면 암묵적인 "결승선"으로 여겨집니다. 하지만 AGI라는 결승선이 갖는 여러 문제점 중 하나는 초지능 기계가 본질적으로 인간보다 똑똑해지기 때문에 통제가 불가능하다는 점입니다. 캘리포니아 주 팔로알토 에 있는 스탠포드 대학교 의 중국 연구원인 그레이엄 웹스터 는 "특정 국가에서 초지능이 등장한다고 해서 그 국가의 이익이 반드시 승리할 것이라는 보장은 없다"고 말합니다 .
보상은 언제 받을 수 있나?
수십 년간의 급속한 성장 이후 , 중국은 이제 더욱 암울한 현실에 직면해 있습니다. 쉬는 "중국은 부동산, 신용, 소비, 청년 실업 등 여러 가지 복합적인 이유로 경제 둔화를 겪고 있다"며, 중국 지도자들이 "중국의 성장을 지속시킬 수 있는 차세대 경제 동력이 무엇인지 고심하고 있다"고 덧붙였습니다.
인공지능(AI)이 그 역할을 합니다. 베이징은 투기적인 첨단 기술 모델에 자원을 쏟아붓기보다는, 이 기술을 보다 즉각적인 생산성 향상 동력으로 활용해야 할 절박한 동기를 갖고 있습니다. 중국 베이징 칭화대학교의 AI 정책 연구원인 량정은 "중국에서는 AI를 의료 , 에너지, 농업과 같은 기존 산업을 개선하는 촉매제로 정의합니다 ."라고 말하며 , "우선순위는 AI를 일반 시민들에게 혜택을 주는 데 사용하는 것입니다."라고 강조합니다.
이를 위해 중국의 AI 투자는 제조, 물류, 에너지, 금융 및 공공 서비스에 기술을 접목하는 데 집중되고 있습니다. 량은 "이는 장기적인 구조적 변화이며, 기업들은 기계, 소프트웨어 및 디지털화에 더 많이 투자해야 합니다."라고 말합니다. "심지어 중소기업조차도 생산성 향상을 위해 AI 활용을 모색하고 있습니다."
중국의 AI 플러스 이니셔티브는 AI를 활용하여 효율성을 높이는 것을 장려합니다. 중국의 AI 혁신 및 거버넌스 전략을 연구하는 MATS 리서치의 크리스티 로크 연구원은 "첨단 기술을 보유하는 것만으로는 중국이 혁신 주도형 선진 경제로 나아가는 데 충분하지 않다"고 말합니다. 오히려 그녀는 "이러한 도구들이 중국 경제의 요구, 즉 더 빠른 산업화, 더 스마트한 제조 , 경쟁력 있는 생산 공정 확보 등의 요구를 충족할 수 있도록 하는 것이 중요하다"고 강조합니다.
자동차 제조업체들은 인간의 개입을 최소화한 '무인 공장'에 지능형 로봇을 도입해 왔습니다. 2024년 기준으로 중국의 공장 로봇 가동률은 미국보다 약 5배 높았 습니다 . 량 씨는 "과거에는 품질 관리에 사람의 눈을 이용했는데 매우 비효율적이었습니다."라고 말합니다. 이제 컴퓨터 비전 시스템이 오류를 감지하고 소프트웨어가 장비 고장을 예측하여 생산을 중단하고 적시 유지보수를 계획합니다. 농업 모델은 농부들에게 작물 선택, 파종 일정, 해충 방제 에 대한 조언을 제공합니다 .
의료 분야에서 AI 도구는 환자 분류, 의료 영상 해석, 진단 지원 등의 역할을 수행합니다. 칭화대학교는 의사가 가상 임상 보조원과 함께 진료하는 AI 기반 "에이전트 병원"을 시범 운영하고 있습니다. 량 교수는 "예전 에는 병원에서 오랜 시간을 기다려야 했지만, 이제는 에이전트를 이용해 정확한 진료 예약을 할 수 있습니다."라고 말합니다. 이러한 애플리케이션들은 대부분 특정 작업을 위해 설계된 비교적 단순한 "협의의 AI"를 사용합니다.
미국에서도 인공지능(AI)이 다양한 산업 분야에 점점 더 많이 도입되고 있지만, 그 초점은 주로 서비스 지향적이고 데이터 기반 애플리케이션에 맞춰져 있으며, 대규모 언어 모델 (LLM)을 활용하여 비정형 데이터를 처리하고 통신을 자동화하는 데 집중되어 있습니다. 예를 들어, 은행은 LLM 기반 도우미를 사용하여 사용자가 계좌를 관리하고, 거래 내역을 찾고, 일상적인 요청을 처리하도록 지원합니다. 또한 의료 전문가들은 LLM을 통해 진료 기록과 임상 문서에서 정보를 추출할 수 있습니다 .
경쟁과 협력
미국 과 중국은 인공지능(AI) 관련 분야, 특히 핵심 칩 분야에서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 양국은 최근 관세 및 수출 통제 분쟁 에서 드러났듯이, 국가 안보를 확보하기 위해 공급망에 대한 충분한 통제권을 확보 하고자 노력해 왔습니다. 웹스터는 "중국의 가장 중요한 경쟁력은 미국이 반도체 분야에서 행사하는 압력에서 벗어나는 것"이라며 , "중국은 첨단 반도체를 설계, 제조, 패키징할 수 있는 독자적인 역량을 확보하고자 한다"고 말합니다.
군사 분야에서의 인공지능 활용은 미·중 경쟁의 중요한 영역이기도 하며, 양국 정부 모두 의사결정 속도 향상, 정보력 증대, 무기 시스템의 자율성 강화를 목표로 하고 있습니다. 미 국방부는 지난달 인공지능 가속화 전략을 발표했고 , 중국은 군민융합 정책의 일환으로 군사 현대화 전략에 인공지능을 명시적으로 통합했습니다. 웹스터는 "특정 군사 시스템 의 관점에서 볼 때 , 어느 한쪽이 점진적으로 이점을 얻을 수 있다"고 말합니다.
중국은 군사 및 산업 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 투자하고 있음에도 불구하고, 아직 국가적인 인공지능 선도 기업을 선정하지 않았다. 로크는 "2025년 초 딥시크의 등장 이후 정부는 '당신들이 승자입니다. 모든 자금을 지원하겠습니다. 인공 일반 지능(AGI)을 개발하세요'라고 쉽게 말할 수 있었지만, 그렇게 하지 않았다. 중국은 기술적 최첨단에 '충분히 근접'하는 것을 중요하게 여기면서도, AGI에 모든 것을 걸기에는 위험 부담이 크다고 판단한 것이다"라고 말했다.
미국 기업들은 양국 경제의 점진적인 분리 에도 불구하고 여전히 중국의 기술과 인력을 활용하고 있습니다 . 언뜻 보기에는 역설적일 수 있지만, 치열한 경쟁보다는 협력을 강화하는 것이 모두에게 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다. 쉬 교수는 "더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하려면 미국과 중국의 연구소 및 정책 입안자들이 서로 소통하여 무엇이 금지된 영역인지에 대한 합의를 도출하고, 그 범위 내에서 경쟁해야 합니다."라고 말합니다. "경쟁이라는 구도는 기업들이 서로의 접근 방식을 차용하는 현실, 학계에서 교환되는 연구의 양, 국경을 넘나드는 공급망과 인재, 그리고 두 생태계가 얼마나 밀접하게 얽혀 있는지를 제대로 반영하지 못합니다."
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