지난 수년 동안 인공지능 (AI)에 관한 논쟁은 두 가지 근본적인 질문을 중심으로 전개되어 왔습니다. 미국의 기술 기업들이 기술적 최전선 (technological frontier)에서 계속해서 혁신을 이어갈 수 있는가? 그리고 미국 정부가 중국에 대한 미국의 기술적 우위를 유지할 수 있는 전략을 개발할 수 있는가? 이제 이러한 질문들은 사건의 흐름에 의해 뒤처지게 되었습니다.

결정적인 질문은 더 이상 중국이 최전선에서 경쟁할 수 있는지 여부가 아닙니다. 문제는 미국이 모델 성능뿐만 아니라 비용, 배포 (deployment), 커스터마이징 (customization), 금융 (financing), 표준 (standards), 개발자 채택 (developer adoption), 그리고 글로벌 도달 범위 (global reach) 측면에서 진보하고 있는, 점점 더 정교해지는 중국의 혁신 생태계 (innovation ecosystem)에 맞서 충분히 빠르게 적응할 수 있느냐 하는 것입니다. 워싱턴은 인공지능이 발전하는 경쟁 환경을 형성하기보다는, 중국의 연속적인 돌파구 (breakthroughs)에 대응하는 처지에 점점 더 놓이게 되고 있습니다. 이는 정책 입안자, 기술 경영진, 투자자, 그리고 미국의 동맹국들에게 최신 벤치마크 점수나 모델 출시보다 훨씬 더 큰 우려를 불러일으켜야 합니다. 왜냐하면 이 경쟁은 개별 기업을 넘어 빠르게 진화하여, 대신 경쟁하는 혁신 생태계 간의 대결로 변모하고 있기 때문입니다.

DeepSeek, Moonshot AI의 Kimi K3, Alibaba의 Qwen 모델 제품군, Tencent의 Hunyuan, Zhipu AI, 그리고 MiniMax를 둘러싼 헤드라인들은 종종 개별적인 이야기로 취급되곤 합니다. 하지만 결코 그렇지 않습니다. 이들을 집합적으로 바라보면, 단순히 몇몇 성공적인 중국 AI 기업들이 등장했다는 사실보다 훨씬 더 중대한 무언가를 발견하게 됩니다. 이들은 중국이 여러 기업에 걸쳐 세계적인 수준의 역량을 반복적으로 생산할 수 있는 프런티어 AI (Frontier AI) 생태계를 구축했음을 보여줍니다. 이러한 진보가 독창적인 혁신을 통해 나타났는지, 엔지니어링 최적화 (Engineering optimization), 오픈 웨이트 (Open-weight) 협업, 혹은 미국 모델의 증류 (Distillation)를 통해 이루어졌는지는 점점 더 부차적인 문제가 되고 있습니다. 더 큰 전략적 현실은 이러한 현상이 하나의 생태계 전반에서 일어나고 있다는 점이며, 반면 미국은 이를 여전히 개별 기업 단위로 평가하고 있으며, 각 돌파구를 광범위한 구조적 변화의 증거가 아닌 고립된 사건인 것처럼 대응하는 경우가 많다는 것입니다.

지난 몇 년 동안 미국은 장기적인 기술 발전(Technological advancement)을 향한 중국의 의지와 국내 산업 전략을 글로벌 경쟁 우위로 전환하는 중국의 능력을 지속적으로 과소평가해 왔습니다. 희토류, 전기차, 로보틱스 (Robotics), 반도체, 혹은 인공지능 (Artificial intelligence) 중 어떤 문제였든 간에, 분석적 오류는 놀라울 정도로 일관되었습니다. 워싱턴은 중국의 진보를 기업별, 제품별로 평가하며 각 진보를 예외적이거나 지속 불가능한 것으로 치부하는 경향이 있었던 반면, 베이징은 전체 생태계가 동시에 혁신하고 배포할 수 있는 조건을 조성하기 위해 설계된 인내심 있는 전략을 추진해 왔습니다.

중국이 기술 초강대국으로 거듭나기 위한 계획과 장기적인 궤적은 바이든 행정부의 기술 규제가 시작되기 수년 전부터 이미 수립되었다는 점을 인식하는 것 또한 똑같이 중요합니다. 그러한 조치들이 중국 혁신의 방향과 속도에 영향을 미쳤을 수는 있지만, 근본적인 전략적 궤적을 만들어낸 것은 아닙니다. DeepSeek의 2025년 1월 발표는 많은 관찰자로 하여금 베이징이 지난 10년 이상 산업 정책, 연속적인 경제 개발 5개년 계획(Five-Year Plans), 그리고 국가 기술 전략을 통해 표명해 온 궤적을 인정하게 만들었습니다. 돌파구(breakthrough)는 전략 그 자체가 아니었습니다. 그것은 그 전략이 측정 가능하고 인상적인 결과를 내기 시작했다는 증거였습니다.

우리는 생태계 국가 경영(ecosystem statecraft)의 시대에 진입하고 있습니다

이러한 광범위한 접근 방식은 제가 '생태계 국가 경영 (ecosystem statecraft)'이라고 부르고 싶은 것입니다. 이는 기술이 개발, 자금 조달, 표준화, 배포되고 궁극적으로 홍보 및 채택되는 경쟁 환경을 형성하고자 하는 전략적 경쟁의 한 형태입니다. 이는 산업 정책, 금융, 혁신, 글로벌 표준, 대학 커리큘럼의 방향, 국가 지원 개발자 생태계, 외교, 그리고 상업적 확장을 장기적인 기술 리더십을 강화하기 위해 설계된 일관된 국가 전략으로 통합합니다. 기업별 또는 기술별로 경쟁하는 대신, 생태계 국가 경영은 기술 그 자체뿐만 아니라 기술이 성공할 수 있는 조건까지 형성하고자 합니다.

인공지능 (AI)은 오늘날 이 광범위한 전략이 가장 명확하게 나타나는 사례일 뿐입니다. 동일한 논리가 반도체, 전기차, 배터리, 로보틱스, 통신, 재생 에너지, 핵심 광물, 디지털 인프라, 그리고 첨단 제조에 대한 중국의 접근 방식 전반에 걸쳐 존재해 왔습니다. 따라서 AI는 중국 산업 전략의 예외가 아닙니다. 그것은 중국 전략의 가장 정교한 표현입니다.

그러한 관점에서 볼 때, 미국과 중국은 근본적으로 서로 다른 승리 이론 (theories of victory)을 추구하고 있는 것으로 점점 더 명확해지고 있습니다. 미국의 정책은 프런티어 혁신 (frontier innovation)을 통해 기술적 리더십을 유지하는 동시에, 수출 통제 (export controls), 투자 심사 (investment screening), 그리고 첨단 컴퓨팅에 대한 접근 제한을 통해 중국의 발전을 늦추는 데 이해할 수 있는 수준으로 강조점을 두어 왔습니다. 이러한 방식은 여전히 중요한 도구이며 미국의 경쟁 전략에서 계속해서 중심적인 역할을 수행해야 합니다. 반면, 베이징은 글로벌 기술 경쟁이 일어나는 생태계 (ecosystem) 자체를 형성하는 데 점점 더 집중하고 있는 것으로 보입니다. 중국의 AI 기업들은 자사의 기술을 더 쉽게 배포하고, 더 쉽게 맞춤화하며, 다양한 컴퓨팅 환경 전반에 걸쳐 더 쉽게 통합할 수 있도록 만들고 있습니다. 또한 전 세계의 개발자, 기업, 정부가 이를 기반으로 구축하기 더 쉽게 만들고 있습니다. 장기적으로 볼 때, 기술 스택 (tech stack) 전반의 마찰을 줄이는 것은 벤치마크 성능 (benchmark performance)을 개선하는 것만큼이나 중요할 수 있습니다.

전 세계를 기술 스택에 '중독'시키기 위한 경주

시진핑 주석의 최근 세계 인공지능 컨퍼런스 (World Artificial Intelligence Conference) 연설은 이러한 더 넓은 비전을 반영했습니다. 국제적인 AI 협력, 거버넌스 (governance), 오픈 소스 (open-source) 개발, 그리고 개발도상국의 더 큰 참여를 강조함으로써, 베이징은 단순히 첨단 AI의 생산자가 아니라 대안적인 글로벌 기술 생태계의 설계자로서 스스로를 계속해서 포지셔닝하고 있습니다. 전략적으로 중요한 기술에 대한 국내 통제를 강화하는 동시에 자사의 AI 플랫폼에 대한 국제적 채택을 장려하는 중국의 노력과 결합하여 볼 때, 이 전략은 점점 더 명확해집니다. 즉, 국내의 핵심 역량은 보호하면서 해외에서의 기술적 영향력을 확장하는 것입니다. 또는 Howard Lutnick 상무장관이 Nvidia 칩 수출 금지에 관한 공개 토론 중에 -- Nvidia의 CEO Jensen Huang의 논점을 반영하며 -- 언급했듯이, 목표는 나머지 전 세계를 특정 기술 스택에 "중독"시키는 것입니다. 하지만 점점 더, 미국의 스택이 그 주인공이 될 수 있을지는 불분명해지고 있습니다.

이러한 광범위한 전략은 왜 중국의 AI를 피하도록 국가들을 설득하는 것이 워싱턴의 이전 Huawei 및 ZTE에 대한 캠페인보다 훨씬 더 어려울 것인지를 설명하는 데에도 도움이 됩니다. 정부는 통신 인프라 (telecommunications infrastructure)를 규제할 수는 있지만, 전 세계 수백만 명의 개발자들에 의해 최종적으로 채택되고 상업적 애플리케이션에 통합되는 AI 모델, 소프트웨어 라이브러리 (software libraries), 그리고 개발자 도구 (developer tools)가 무엇인지 결정할 수 있는 능력은 훨씬 적습니다. 기술 채택은 점점 더 하향식 (top down)만큼이나 상향식 (bottom up)으로 일어나고 있습니다.

U.S. threats to block Chinese AI models is like trying to 'capture jello in your hands': Investor

동시에, 많은 정부는 이제 워싱턴과 베이징 모두를 더 실용적인 관점에서 평가하며, 양국 사이에서 균형을 맞추고 헤징 (hedging)하고 있습니다. 또한 보안 우려뿐만 아니라 상대적인 비용 효율성, 자금 조달, 기술적 역량, 현지 역량 강화 (local capacity building), 그리고 장기적인 경제적 기회에 기반하여 결정을 내리고 있습니다. 국가들은 궁극적으로 신뢰할 수 있고, 저렴하며, 접근 가능하고, 장기적인 참여를 약속한다고 믿는 파트너로부터 기술 생태계 (technology ecosystems)를 채택합니다. 신뢰, 자금 조달, 개발자 커뮤니티 (developer communities), 표준 (standards), 상업적 파트너십, 그리고 외교적 신뢰성은 그 자체로 경쟁 우위가 되었습니다.

하지만 저를 가장 걱정하게 만드는 것은 중국의 진보가 아닙니다. 그것은 미국이 대응 방안을 논의할 때 점점 더 활용하고 있는 프레임워크 (framework)입니다. 미국의 AI 담론은 국가의 장기적인 전략적 이익보다는 개별 기업들의 경쟁적 이익을 중심으로 구성되는 경우가 너무 많습니다. 이것은 OpenAI, Anthropic, Nvidia, Microsoft, Amazon, Google 또는 그 어떤 기업에 대한 비판도 아닙니다. 그들의 책임은 주주 가치를 극대화하고 경쟁적 지위를 강화하는 것입니다. 정부는 다른 책임을 가집니다. 시장은 경쟁 우위를 위해 최적화합니다. 정부는 국가적 이익 (national advantage)을 위해 최적화해야 합니다. 이러한 목표들은 빈번하게 겹치지만, 항상 동일한 것은 아닙.

미국은 여전히 독보적인 우위를 보유하고 있습니다. 미국의 대학들은 여전히 타의 추종을 불허하며, 벤처 캐피털 (venture capital) 생태계는 독보적이고, 반도체 산업은 글로벌 AI 경제를 계속해서 뒷받침하고 있으며, 프런티어 연구소 (frontier laboratories)들은 계속해서 놀라운 돌파구 (breakthroughs)를 만들어내고 있습니다. 하지만 역사는 기술적 리더십이 단순히 누가 먼저 발명하느냐에 의해서만 결정되는 경우가 드물다는 사실을 상기시켜 줍니다. 그보다는 다른 모든 이들이 궁극적으로 참여하기로 선택하는 생태계를 누가 구축하느냐에 의해 결정되는 경우가 더 많습니다.

따라서 미국에 던져진 질문은 단순히 미국 기업들이 세계에서 가장 유능한 AI 모델을 계속해서 구축할 수 있느냐의 문제가 아닙니다. 그것은 미국이 그만큼 일관된 국가 전략을 개발할 수 있느냐의 문제입니다. 즉, 기술 혁신을 신뢰할 수 있는 동맹, 표준 설정 (standards-setting), 연구, 인재 양성, 상업적 파트너십, 금융, 그리고 갱신된 국제적 신뢰성과 결합하면서, 정권 교체의 변화 속에서도 살아남을 수 있는 전략 말입니다. 경쟁이 '생태계 대 생태계'의 구도가 되면, 성공 여부는 단순히 누구의 모델이 가장 뛰어난 성능을 보이는가 그 이상의 것에 달려 있게 됩니다. 그것은 전 세계의 개발자, 연구자, 기업가, 대학, 기업, 정부, 그리고 투자자들이 누구의 생태계를 신뢰하고, 채택하며, 그 위에서 구축하기를 선택하느냐에 달려 있을 것입니다. 이러한 지표들을 총체적으로 고려할 때, 미국은 여전히 해야 할 일이 남아 있습니다.

—작성자: Dewardric McNeal, Longview Global의 매니징 디렉터(Managing Director)이자 시니어 정책 분석가(Senior Policy Analyst), 그리고 CNBC 기고가