중국 AI 기술의 미래,
미국과의 격차는?
Moonshot AI의 Kimi K2.5
중국 AI 기업 문샷 AI(Moonshot AI)가 신모델 'Kimi K2.5'를 공개했다.
전문가들은 ChatGPT와 동등한 성능에 운영 비용은 5분의 1 수준이라고 분석.
1년 전 딥시크(DeepSeek)가 미국을 뒤흔든 데 이어, 또다시 미국에 경계심을 불러일으키고 있다.
물량만이 답은 아니다
AI 개발 경쟁에서 승리하려면 무엇이 필요할까?
지금까지 실리콘밸리의 대답은 명확했다. 더 많은 GPU, 더 큰 데이터센터, 더 막대한 자본.
오픈 AI는 수백억 달러를 투자받고, 구글과 마이크로소프트는 AI 인프라에 천문학적 비용을 쏟아붓는다.
이른바 '스케일링 법칙(Scaling Law)'이라는 믿음이다.
모델을 키우고, 학습 데이터를 늘리고, 연산 자원을 투입하면 성능은 따라온다는 것.
그런데 중국이 이 공식에 균열을 내고 있다.
제약이 낳은 혁신
그저께 중국 AI 기업 문샷 AI가 공개한 'Kimi K2.5'는 ChatGPT와 동등한 성능에 운영 비용은 5분의 1 수준이라고 한다. 오픈 AI 'GPT-5.2' 대비 약 20%, 앤스로픽 'Claude Opus 4.5' 대비 약 10%의 비용만으로 비슷한 결과를 낸다.
어떻게 이런 일이 가능할까?
역설적이게도, 자원의 부족이 혁신을 촉발했다.
미국의 대중 반도체 수출 규제로 엔비디아의 최신 GPU를 구할 수 없게 된 중국 기업들은 다른 길을 찾아야 했고, 그 결과, "데이터센터 컴퓨터 성능에 의존하지 않고 AI를 효율적으로 구동하는 기술"이 발전했다.
딥시크가 그랬고, 이제 문샷 AI가 그 뒤를 잇고 있다.
출처: Artificial Analysis구글 딥마인드의 데미스 하사비스 CEO조차 인정했다.
중국 AI 모델이 미국보다 "불과 몇 개월" 뒤처진 정도라고.
'효율'이라는 새로운 경쟁 축
물론 컴퓨팅 파워는 여전히 중요하다. 하지만 무한정 자원을 투입하는 것만이 정답은 아니다.
오히려 제약 속에서 효율을 극대화하는 접근법이 때로는 더 빠른 혁신을 이끌어낸다.
생각해 보면 이는 기술 역사에서 반복되어 온 패턴이다.
일본 자동차 산업은 자원 부족 속에서 '린 생산 방식'을 만들어냈고, 이는 결국 글로벌 제조업의 표준이 되었다. 이스라엘 스타트업 생태계는 작은 내수 시장이라는 한계 속에서 처음부터 글로벌을 겨냥한 제품을 만드는 법을 터득했다.
대한민국도 마찬가지. 한정된 자원과 한정된 내수시장에서 온 국민이 지혜를 모아, 지금의 반도체 강국으로 성장했다.
제약은 창의성의 촉매제가 될 수 있다.
스케일링의 한계를 직시할 때
미국 빅테크의 '더 크게, 더 많이' 전략이 한계에 봉착할 가능성도 있다.
모델 크기를 키울수록 학습 비용은 기하급수적으로 증가하고, 에너지 소비 문제도 심각해진다.
반면 중국 모델들은 적은 자원으로도 경쟁력 있는 성능을 증명하고 있다.
중국 AI 전략의 또 다른 축은 "구현 및 설계 노하우도 폭넓게 공유"하며 오픈소스로 공개하는 것에 있다. 이는 자본력이 부족한 기업이나 신흥국에서도 AI를 활용할 수 있는 길을 열어준다.
언뜻 생각하면, 자유국가인 미국과 중국의 AI 전략이 정반대인 것 같이 느껴지는데, 실제로 아프리카에서 딥시크 이용률은 다른 지역의 2~4배에 달한다고 한다.
AI 경쟁의 승자는 가장 많은 GPU를 가진 기업이 아닌, 가장 효율적으로 자원을 활용하는 기업이 될 가능성이 높다. 중국 AI의 약진은 단순히 지정학적 경쟁의 이야기가 아니다.
혁신은 무한한 자원에서 나오는가, 아니면 제약을 극복하려는 노력에서 나오는가?
브루킹스연구소의 카일 창 연구원이 'Kimi K2.5'를 보고 "놀라울 정도로 고성능"이라 평가한 것은 단순히 수치 때문만은 아닐 것이다.
그것은 '적은 것으로 더 많은 것을 해낸다'는 오래된 진리가 AI 시대에도 유효하다는 증거이기 때문이다.
