- 고성능 칩이 아닌 상대적으로 작고 덜 강력한 칩으로도 잘 작동하는 AI 모델을 최적화하고 있으며 이는 양질의 대규모 데이터 의존도에서 벗어나는 방식. 중국의 저비용·고효율 AI 플랫폼은 전 세계 개발자에게 개방되어 있으며 이는 AI 기술의 공유, 협업, 혁신을 촉진.

- 중국은 ‘거대한 컴퓨팅 자원이 있어야 AI 혁신이 가능하다’는 기존 믿음에 도전. 중국의 전략은 오픈소스 LLM 생태계를 중심으로 경쟁력 있는 모델을 개발하고, 다양한 응용 분야에서 선도적인 벤치마크를 제시. 이를 보완하기 위해 중국은 데이터의 가용성과 품질을 제고하는 ‘국가 데이터 전략’을 과감하게 추진하고 있으며, 이는 고급 AI 모델을 학습시키는 데 필수적인 기반

1) 535개 대학
2) 2022년 전 세계 최고 AI 연구자 28%가 중국에서 활동 중(2019년 11%)
3) 세계에서 가장 빠르게 성장 중인 두 개의 클러스터(허페이 +23%, 정저우 +19%)를 보유. 허페이는 DRAM 제조업체 창신메모리테크놀로지 특허협력조약 출원 증가
4) 연구 역량 중국은 2023년 생성형 AI 관련 논문 수에서 미국 추월 (中 약 12,450건 vs 美 약 12,030건)
2023년 기준: 중국의 상위 AI 연구기관 10곳 모두가 학계 중심인 반면 미국은 학계와 민간이 혼합 구조. 그 결과, 미국은 주요 머신러닝 모델 61개를 제작한 반면, 중국은 15개에
불과. Foundation 모델의 대부분은 美 109개에서 개발되었으며중국은 20개에 그침

- 중국은 ‘실물 경제’ 전반에 AI를 적용하는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 시장 원리에 따라 상업화된 제품을 통해 결과를 내고 전통 산업(제조업 등)의 생산성을 제고.

- 하드웨어 제약은 중국으로 하여금 엔지니어링 효율성, 소프트웨어/알고리즘 최적화, LLM의 상품화에 집중하게 만들었고 그 결과 추론 비용(inference cost)이 크게 낮아지면서 AI의 대중 시장 채택이 가속화

- 슈퍼앱의 확산과 신규 AI-네이티브 앱 출범은 향후 2~3년 내에 B2C 채택을 빠르게 증가시킬 것 (특히 1월의 DeepSeek 이후). AI가 기존 슈퍼앱에 통합되면, 기업은 방대한 독점 데이터와 사용자 참여도를 활용할 수 있고 오픈소스 LLM의 확산은 AI 도입 장벽을 낮춤

- B2B 시장에서의 AI 채택은 2013년 클라우드 도입보다 빠르게 진행될 전망이며, 이미 다양한 B2B 응용 제품이 준비돼 있고, 기업들은 비용 절감을 강하게 원하고 있기 때문. 다만, 낮은 IT 지출, 프라이빗 클라우드 선호, 미성숙한 소프트웨어 산업 등으로 인해 B2B 채택은 B2C보다 느릴 수 있으며, B2B 시장은 보다 분절화된 구조가 될 수 있음.

- 2030년까지 중국 AI가 총 8,060억 위안의 수익을 창출하고 +52% ROIC을 기록할 것으로 추정. 2028년까지 손익분기점 도달이 예상
- 주요 수익 항목: 1) 이커머스 2,710억 위안, 2) 광고 950억 위안, 3) 지역 서비스 910억 위안, 4) 기업용 AI 2,500억 위안. 총 운영 비용(감가상각, 전력, 서버 임대)은 2030년 기준 3,890억 위안으로 추산

- 대부분의 기업은 자율주행차나 로봇이 상용화될 때 실질적 수익을 창출할 것으로 보이나 프로세서 및 부품은 초기 투자 단계에서 이미 수익을 낼 수 있는 구조. 비용 곡선이 계속 하락한다면, Physical AI는 보편화될 것
- 휴머노이드 로봇의 글로벌 시장은 연간 5조 달러 2050년에는 10억 대 규모의 휴머노이드 보유량 이 중 약 30%가 중국이 될 것으로 예상
- 자율주행차에서는 2025년까지 25%의 스마트 주행 보급률, 약 550만~600만 대가 예상되며, 예상보다 빠르게 신차 출시가 이루어지고 있음

- 중국은 세계 최대의 5G 네트워크와 2위의 데이터센터 인프라를 보유하고 있으며, 에너지 효율적이고 풍부한 전력망을 기반으로 대규모 AI 모델 학습을 위한 고성능 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 기초를 갖추고 있음.

- ByteDance가 대규모 설비 투자 및 데이터센터 예약을 본격화한 이후, 다른 인터넷 기업들도 속속 참여하고 있으며, 중국의 주요 인터넷·클라우드 기업 5개사(ByteDance, Alibaba, Tencent, Baidu, Kuaishou)는 연간 약 4,000억 위안(미화 600억 달러) 규모의 클라우드 투자를 지속할 것으로 예상.

- 이는 미국 4대 하이퍼스케일러 투자 대비 20% 미만이나, 중국은 전년 대비 60% 성장, 미국은 42% 성장에 그쳐 중국의 속도가 더 빠름

- 미국의 제재로 인해 첨단 GPU에 대한 접근은 크게 제한되었지만, 중국 LLM 개발자들은 기존 재고(H20 및 레거시 GPU), 국산 GPU 등을 통해 대부분의 모델 훈련을 수행할 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워를 확보

- 이러한 상황은 중국 반도체 기업의 자체 기술 혁신을 가속화하고 있으며, 예를 들어 화웨이의 'AI-in-a-box'는 Ascend 910 칩 수천 개를 활용한 슈퍼클러스터로, 1조 개 이상의 매개변수를 가진 모델 학습이 가능

- 중국의 AI용 GPU 자급률이 2024년 34%에서 2027년 82%까지 상승할 것으로 전망

1) 데이터센터가 2035년까지 중국 전력 수요의 약 10% 차지
2) 2032년까지 100% 재생에너지 공급 달성 예상
3) DeepSeek 같은 모델의 기술 진전은 L2+ 자율주행 채택을 가속화
4) L2+ 보급률: 2024년 15% → 2025년 25%로 상승 예상
5) 2025년은 휴머노이드 로봇 대량 생산이 시작되는 전환점이 될 것. 중국의 휴머노이드 보유량 예상: 2030년 25.2만 대/2040년 6,100만 대/2050년 3억 200만 대 → 전 세계의