중국 AI 반도체의 미래 비전: ‘오픈 소스(Open Source)’를 넘어 ‘오픈 리소스(Open Resource)’로

1. 중국 AI 반도체 굴기

2025년 8월 29일 월스트리트저널(WSJ)은 알리바바(Alibaba)가 차세대 인공지능(AI) 반도체를 개발 중이라고 보도하였다.¹ 보도에 따르면, 알리바바가 시험 중인 신형 AI 칩은 이전 세대와 달리 대만 TSMC가 아닌 중국 내 반도체 제조사에서 생산될 예정이다. 알리바바는 이미 자사 클라우드 서비스(Alibaba Cloud)에 자체 AI 칩을 적용해 왔기에, 이번 행보는 기술 내재화 전략을 가속화하려는 의도로 평가된다. 이와 같은 움직임에 알리바바 주가는 뉴욕증시 개장 전 4.2% 상승한 반면, 엔비디아 주가는 약 1% 하락하는 등 시장도 즉각적으로 반응하였다.

국내 언론도 이에 대해 높은 관심을 보였다. 반도체 산업은 AI 시대의 핵심 기반 산업으로, 우리나라 전체 수출의 약 25%를 차지하며 국가 경제의 중추적 역할을 수행하고 있다. 2025년 9월 확정된 123대 국정과제에서도 AI는 핵심 전략으로 제시되었으며,² 2026년 1월 시행을 앞둔 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(AI 기본법) 역시 국가 AI 경쟁력 강화라는 입법 목적을 지향하고 있다는 점에서 밀접하게 연관된다.

그러나 국내 언론이 주로 강조하는 ‘한국 반도체 산업에 대한 위협’ 중심의 시각만으로는 중국 전략의 궁극적 목표를 충분히 읽어내기 어렵다. 중국의 AI 반도체 전략은 ‘오픈 소스(Open Source)’를 넘어 ‘오픈 리소스(Open Resource)’ 체제로 확장되는 복합적·체계적 구조를 갖고 있기 때문에, 이를 이해하기 위해서는 보다 정교한 분석과 전략적 접근이 요구된다.

2. 반도체 vs. AI 반도체

“AI 반도체”라는 용어를 들었을 때 대부분은 직육면체 형태의 칩을 떠올리며 이를 단순한 하드웨어 경쟁으로 이해하기 쉽다. 이러한 시각은 중국의 독자 개발 움직임을 곧바로 한국 주도의 반도체 제조 역량에 대한 위협으로 연결시키는 경향이 있다. 그러나 AI 반도체는 단순한 칩 제조를 넘어, 하드웨어·소프트웨어 그리고 데이터가 유기적으로 결합된 통합 생태계를 기반으로 작동하는 전략 기술로 이해해야 한다.

현 AI 반도체 시장을 선도하는 엔비디아(NVIDIA)는 GPU(Graphics Processing Unit)에 강점을 가진 기업으로, 1993년 미국 캘리포니아에서 창립된 이후 오랫동안 고사양 게임용 그래픽 처리 칩으로 활용되었다. 이후 제프리 힌턴(Geoffrey E. Hinton) 교수가 딥러닝(Deep Learning) 기법을 발전시키면서 GPU는 AI 핵심 연산 플랫폼으로 자리매김하였다. 인간의 뇌가 약 860억 개의 뉴런을 통해 병렬적으로 신호를 처리하듯, GPU 역시 병렬 연산 구조를 기반으로 대규모 계산 작업에 최적화되어 있다. CPU(Central Processing Unit)가 정밀한 순차 연산에 강점을 지니는 반면, GPU는 방대한 연산을 동시에 처리할 수 있어 AI 학습 및 추론 과정에서 압도적인 성능을 제공한다.

특히 엔비디아의 CUDA 플랫폼은 GPU와 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM), 서버 및 데이터센터 설계, 그리고 소프트웨어 프레임워크를 일체화함으로써 단순한 칩 수준을 넘어선 AI 연산 기반 생태계를 구축하고 있다. 이러한 점을 고려할 때, 중국의 AI 반도체 개발 역시 단순한 제조 경쟁이 아니라 독자적인 AI 생태계 확립을 목표로 한 전략적 접근으로 이해해야 한다.

3. AI 핵심 요소의 구조적 제약과 AI 생태계 구축 전략

중국의 AI 반도체 전략을 정확히 이해하기 위해서는, 중국이 AI를 통해 달성하려는 국가적 목표를 먼저 파악할 필요가 있다. 중국은 미국의 전방위적 기술 제재 속에서 국가 생존과 직결되는 전략기술 확보에 사활을 걸고 있으며, 이러한 인식은 1949년 중화인민공화국 건국 이후 과학기술 성취가 국제적 지위를 결정지어 왔다는 역사적 경험에 뿌리를 두고 있다. 실제로 중국은 1970년 원자폭탄·수소폭탄·인공위성을 독자적으로 개발할 수 있는 능력을 갖춘 뒤,³ 1971년 중화민국을 대신해 유엔 안전보장이사회 상임이사국 지위를 확보했다.⁴ 현재 중국이 AI를 냉전기 핵기술에 비견되는 전략자산으로 인식하는 것도 이러한 맥락에서 이해할 수 있다.

AI 발전의 핵심 요소는 데이터(data), 알고리즘(algorithm), 컴퓨팅 파워(computing power)이다. 그러나 중국은 미국의 반도체 제재(특히 GPU 규제)로 인해 컴퓨팅 파워 확보에 근본적인 제약을 받고 있으며, 알고리즘 분야 역시 전문 인력 양성과 직결되어 있어 중국인 유학생에 대한 미국의 규제가 장기화될 경우 기술 격차가 더욱 확대될 위험이 있다. 데이터 역시 사정이 크게 다르지 않다. 서방에서는 중국이 체제적 특성으로 인해 데이터·개인정보 수집이 용이할 것이라는 인식이 존재하지만, 중국공산당 중앙위원회 직속 교육기관인 중앙당교의 장샤오위(张效羽) 교수는 오히려 중국이 ‘학습 가능한 고품질 데이터’ 확보에서 구조적 난점을 안고 있다고 지적한다. 그의 분석에 따르면 글로벌 데이터의 상당 부분은 구글(Google)과 메타(Meta) 등 미국 빅테크 기업에 집중되어 있으며, 중국어는 언어적 특성상 영어에 비해 학습 데이터의 양과 다양성에서 제약이 존재한다는 것이다. 결과적으로 중국은 AI 경쟁력이 국가의 존망과 직결되는 전략적 필수 요소임에도 불구하고, AI의 세 가지 핵심 요소(데이터·알고리즘·컴퓨팅 파워) 모두에서 구조적 열위에 놓일 수밖에 없는 한계를 지닌다.

이러한 한계를 극복하기 위해 최근 중국에서는 ChatGPT, DeepSeek과 같은 거대언어모델(Large Language Model, LLM)이 언어 기반 데이터를 넘어 천문 관측, 자연현상, 환경 변화 등 현실 세계의 방대한 정보를 학습 자원으로 활용하려는 움직임이 뚜렷하게 나타나고 있다. 다시 말해, 중국의 AI 반도체 전략은 단순한 반도체 칩 확보를 위한 경제·기술적 과제를 넘어, 독자적 AI 생태계 구축이라는 국가 전략적 목표와 직결된 문제라 할 수 있다.

4. 거대언어모델(LLM)을 넘어 과학기초모델(科技基础模型)로의 확장

2025년 11월 9일 항저우(杭州)에서 개최된 ‘2025 Zhejiang Business Environment Forum(2025之江营商论坛)’에서 중국공정원(中国工程院) 원사이자 알리바바 클라우드(阿里云)의 창업자인 왕젠(王坚)은 중국의 AI 반도체 및 인공지능 전략을 종합적으로 전망하였다.⁵

왕젠은 AI 발전의 방향성을 설명하기 위해 두 가지 사례를 제시했다. 첫째는 알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단과의 2국에서 보여준 ‘37번째 수’이다. 알파고는 방대한 경우의 수 계산과 기존 인간 기보의 학습을 결합해, 인간의 직관으로는 도달하기 어려운 전략적 공간을 포착하며 인간 인지의 한계를 넘어섰다.⁶ 둘째는 미국 고등학생 마테오 파즈(Matteo Paz)의 사례이다. 그는 캘리포니아공과대학(California Institute of Technology, Caltech)의 ‘행성 탐색 아카데미’에 참여하여 NASA NEOWISE 망원경이 10년 이상 축적한 2,000억 개의 적외선 우주 데이터를 AI로 분석했고, 그 결과 150만 개에 달하는 신규 천체를 발견했다.⁷ 이는 데이터 기반 AI가 기존 인간 지식 체계를 뛰어넘는 새로운 발견을 창출할 수 있음을 보여주는 대표적 사례이다.

이처럼 최근 중국은 문헌 중심의 AI 학습 방식에서 탈피해, 방대한 천문 이미지와 자연 관측 데이터를 직접 학습 자원으로 활용하는 방향으로 전환을 가속화하고 있다. 이는 인간 연구자가 갖는 선행 지식 편향을 최소화함으로써 기존 이론 체계로는 포착하기 어려운 새로운 패턴과 규칙성을 탐지할 수 있음을 시사한다. 역사적으로 천동설이 지배적이던 시대에는 문헌 기반 지식만으로는 패러다임 전환의 계기를 발견하기 어려웠지만, 관측 데이터 기반 분석은 이러한 제약을 극복하고 새로운 과학적 인식을 가능하게 한 바 있다.

이러한 문제의식 속에서 중국은 언어 중심 LLM의 구조적 한계를 넘어, 언어뿐 아니라 과학·분자·단백질·DNA/RNA·스펙트럼 등 다양한 학문 영역의 데이터를 통합하는 ‘과학기초모델(科技基础模型)’ 구축을 적극적으로 추진하고 있다.⁸ 이는 단기적으로는 데이터 부족 문제를 완화하고, 장기적으로는 인간 인지 능력을 초월하는 새로운 과학적 발견과 혁신을 창출하려는 전략적 시도라고 평가할 수 있다. 실제로 알파폴드2(AlphaFold2)가 단백질 구조 예측을 통해 생명과학 연구의 혁신을 견인했듯이,⁹ 중국의 AI 반도체 전략 역시 이러한 전방위적 과학기술 혁신을 가능하게 하는 기반적 인프라 구축을 목표로 하고 있다.

5. 중국의 개방형 자원 혁신 전략(Open Resource Innovation)

2024년 12월 공개된 딥시크(DeepSeek)의 DeepSeek-V3는 ChatGPT와 견줄 만한 성능을 보여 주목받았다. 특히 MIT 라이선스 기반의 완전한 오픈 소스(Open Source) 공개를 통해 누구나 자유롭게 접근하고 활용할 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다. 딥시크의 창업자이자 핵심 개발자인 량원펑(梁文锋)은 “전 세계에 인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 오픈 소스로 제공하는 것이 목표”라고 밝히며,¹⁰ 인간 수준의 사고가 가능한 AI를 누구나 활용할 수 있도록 하는 것이 궁극적 지향임을 강조했다.

딥시크의 기술은 생성형 AI가 필요하지만 서방 기술을 직접 활용하기 어려운 중국 내 기업은 물론, 한국의 네이버(Naver)에 해당하는 바이두(Baidu)의 검색 서비스, 나아가 군사 분야의 전투기 편대 지휘 시스템 등에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다.¹¹

중국은 이러한 오픈 소스의 성공을 확인한 이후, 대중 기술 제재의 압력을 돌파하기 위한 전략적 해법으로 오픈 소스(Open Source)를 넘어 ‘오픈 리소스(Open Resource)’ 혁신 체제 구축을 본격적으로 추진하고 있다. 이는 과학기초모델 기반 데이터, 알고리즘, 가중치 등 AI 개발의 핵심 자원을 대폭 개방해 국내외 연구자와 기업이 자유롭게 활용하도록 장려하는 전략이다.¹²

아울러 반도체 및 연산 인프라의 자립성과 개방형 혁신을 결합하여, AI 생태계 확장을 위한 구조적·전략적 선순환을 구축하고자 한다. 즉, 핵심 자원을 개방해 혁신 속도를 높이고, 이를 바탕으로 다시 AI 반도체와 인프라 개발 역량을 강화하는 선순환 구조를 국가 차원의 전략으로 정착시키려는 것이다.

6. 시사점

우리나라도 중국의 AI 반도체 미래 비전이 보여주듯, 장기적 국가 전략과 기업의 핵심 역량 강화 방안을 종합적으로 마련할 필요가 있다. 중국의 AI 반도체 부상은 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 기업의 사업 구조에 실질적 영향을 미칠 수 있으며, 특히 GPU와 직접 연계되는 HBM 분야에서는 경쟁이 본격화될 가능성이 크다. 그러나 단순한 하드웨어 중심의 대응이나 개별 기업의 역량 강화에만 의존하는 방식은 근본적으로 근시안적 전략에 머무를 위험이 있다.

엔비디아의 사례에서 확인되듯, 핵심 칩 생산만으로는 AI 생태계를 주도할 수 없으며, 하드웨어·소프트웨어·플랫폼·프레임워크를 통합한 총체적 AI 생태계 구축이 필수적이다.

한국의 산업 발전 과정은 국가 전략 인프라 구축과 기업 성장의 선순환 속에서 이루어져 왔다. 경부고속도로는 한국 자동차 산업 발전의 기폭제가 되었고, 포항제철 설립은 건설·중공업 성장의 산업적 기반이 되었다. AI 시대 또한 마찬가지로, 전력망·데이터 인프라·연산 자원 등 개별 기업이 독자적으로 확보하기 어려운 기반 시설에 대해 국가 차원의 거시적·종합적 전략 지원이 필요하다.

특히 데이터 확보와 활용 전략은 반드시 국가가 주도해야 하는 핵심 영역이다. 중국이 2023년 국가데이터국(国家数据局)을 출범시키고 과학기초모델 구축으로 확장하고 있는 것처럼,¹³ 우리나라도 2025년 10월 출범한 국무총리 직속 국가데이터처가 AI 3대 강국 전략과 연계된 데이터 거버넌스를 체계적으로 마련해야 한다. 이를 위해 AI 학습 데이터 저작권, 공정 이용 및 TDM 면책 조항, AI 학습을 위한 개인정보 활용 등 관련 법·제도의 정비가 병행되어야 하며, ¹⁴국가데이터처·지식재산처·문화체육관광부·개인정보보호위원회 등 관계 부처 간 협력 체계 확립이 필수적이다.

중국의 AI 반도체 굴기와 오픈 리소스 전략을 입체적으로 분석하고, 이를 우리나라의 AI 3대 강국 실현과 소버린 AI 구축을 뒷받침하는 전략적 기반으로 삼아야 한다.

1. Raffaele Huang·Tracy Qu(2025.08.29.). Alibaba Creates AI Chip to Help China Fill Nvidia Void. WSJ. https://www.wsj.com/tech/ai/alibaba-ai-chip-nvidia-f5dc96e3/. [본문으로]
2. 대한민국 정책브리핑(2025.09.16.). 이재명 정부 123대 국정과제 확정…“세계 선도 대한민국 만들 것”. https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148949374/. [본문으로]
3. 1964년 원자폭탄, 1967년 수소폭탄, 1970년 인공위성 개발·발사 성과를 중국에서 ‘양탄일성(两弹一星, Two Bombs, One Satellite)’이라 부른다. [본문으로]
4. 이상우(2025). <딥시크>. 서울: 커뮤니케이션북스. 43면 이하 참조. [본문으로]
5. 중국에서 ‘원사(院士)’는 단순한 학술 직함을 넘어 차관급의 예우를 받으며, 국가 과학기술 정책 자문과 국가 중대 프로젝트의 지도 역할을 수행하는 최고 권위의 학술 지위로 인정된다. Zhang Zhihao(2018.05.31.). Retirement revamped for elderly academicians. ChinaDaily. https://www.chinadaily.com.cn/a/201805/31/WS5b0f4f60a31001b82571d585.html?utm_source=chatgpt.com/.이러한 위상은 최근 우리나라에서 논의 중인 ‘국가과학자’ 제도와 유사한 성격을 갖는다. 대한민국 정책브리핑(2025.11.07.). ‘국가과학자’ 선정, R&D 전폭 지원…우수 과학기술인재 확보 속도.https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148954433/. [본문으로]
6. 최인영·김승욱·윤보람(2016.03.10.). 이세돌, ‘인공지능’ 알파고에 또 항복…충격의 2연패(종합2보). 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/view/AKR20160310180451007?input=1195m/. [본문으로]
7. Caltech(2025.04.11.). Exploring Space with AI.https://www.caltech.edu/about/news/exploring-space-with-AI/. [본문으로]
8. 2025년 7월, 중국 상하이에서 개최된 ‘세계인공지능대회’에서 중국과학원(中国科学院)이 발표한 ‘磐石·科学基础大模型(반석·과학기초대모델)’도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. 界面快报(2025.07.25.). 我国自主研发“磐石·科学基础大模型”发布. https://www.cas.cn/yw/202507/t20250725_5077713.shtml/. [본문으로]
9. 임대준(2024.10.09.). 허사비스 CEO, ‘알파폴드’로 노벨 화학상 수상…이틀 연속 AI 분야 수상. AI타임즈. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=164064/. [본문으로]
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