[작성자:] lethuphuong

📌 중국은 오픈 소스 AI, 거대한 국내 시장, 그리고 오래된 하드웨어를 최적화하는 능력 덕분에 미국과의 기술 격차를 좁히고 있습니다. 현재 중국은 추론, 수학, 지식 및 프로그래밍 분야에서 세계 상위 20개 AI 모델 중 14개를 차지하고 있으며, 이 중 9개가 오픈 소스 모델인 반면, 미국은 이 그룹에 오픈 소스 모델이 없습니다. 중국은 실제 응용 프로그램과 개발도상국, 특히 알리바바와 화웨이가 데이터 센터와 저가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 아시아, 아프리카 및 유럽으로의 AI 수출에서 선두를 달리고 있습니다. 베이징은 또한 “중국적 가치”에 기반한 AI 거버넌스 규범을 수출하여 AI가 역사, 문화 및 진리를 해석하는 방식에 영향을 미치려 합니다.

📌 2025년 10월 23일, 알리바바 클라우드는 Aegaeon 시스템을 개발했다고 발표했습니다. 이 시스템은 동시 AI 추론 작업에서 GPU 활용을 최적화하여 높은 성능을 유지하면서 필요한 GPU 수를 최대 82%까지 줄이는 데 도움을 줍니다. 알리바바 클라우드는 중국이 생성형 AI를 위한 GPU 인프라 최적화에서 빠르게 발전하고 있음을 보여주며, 7개 모델/GPU의 성능 수준에 도달했습니다. 이 기술은 수십억 건의 AI 요청에 대한 추론 비용을 절감할 뿐만 아니라, GPU 최적화 능력이 가장 중요한 경쟁 무기가 되고 있는 글로벌 AI 클라우드 시장을 재편할 수 있습니다.

📌 중국의 4중전회는 AI, 우주 기술, 인구 경제를 우선시하고 부패 척결 및 거시적 안정성을 강화하는 전략적 전환점을 의미합니다. 4,500개의 AI 회사를 보유한 중국의 향후 5년 방향은 AI 및 우주 기술 강국이 되려는 야망을 보여주지만, 글로벌 경제 노출 위험을 피하기 위해 미-중 대화를 계속 유지하고 있습니다.

📌 Consensus 플랫폼은 GPT-5와 Responses API를 사용하여 연구 시간을 몇 주에서 단 몇 분으로 단축합니다. GPT-5와 Responses API를 사용하여 Consensus는 AI를 인간처럼 증거를 읽고, 이해하고, 검증할 수 있는 연구 조교로 전환하여 과학 연구 프로세스를 재정의하고 있습니다. 인간보다 수백 배 빠른 처리 속도를 가지면서도 학술적 신뢰성을 보장하는 이 플랫폼은 AI의 초고속 지식 종합 능력 덕분에 과학이 더 빠르게 발전하는 “즉각적 연구” 시대를 열고 있습니다.

📌 속지 마세요: “자유방임” 기술이라는 이미지와는 달리, 미국 정부는 실제로 AI 생태계의 핵심 기반을 엄격하게 통제하고 있습니다. 미국의 AI 정책은 의도적인 개입입니다. 혁신을 촉진하기 위해 애플리케이션 계층에서는 느슨하게 하지만, 인프라 계층(칩, 데이터 및 기반 모델)에서는 절대적인 통제를 유지합니다. 이것은 기술이 글로벌 AI 패권 경쟁에서 정치적 도구가 되는 신형 소프트 파워 전략입니다.

📌 중국 국영 방산 대기업인 노린코(Norinco)는 DeepSeek AI 모델로 구동되며 시속 50km에 달하는 P60 자율 전투 차량을 출시했습니다. 중국 인민해방군(PLA)은 2022년 9월부터 미국이 수출을 금지했음에도 불구하고 엔비디아 칩(A100, H100)에 대한 접근을 계속 모색하고 있습니다. 2025년의 많은 특허에는 여전히 이 칩들의 사용이 기록되어 있지만, PLA는 “알고리즘 주권”을 달성하기 위해 화웨이 어센드(Ascend) 칩으로의 전환을 강화하고 있으며, 무리 지어 작동하는 전투 로봇견을 연구하여 폭탄 처리 및 정찰 임무를 수행합니다. DeepSeek은 48초 만에 10,000개의 전장 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 이는 인간(48시간)보다 3,600배 빠릅니다.

📌 OpenAI의 보고서는 매주 100만 명이 넘는 사람들이 ChatGPT를 사용하는 동안 자살 의도를 표현하고 있으며, 560,000건의 잠재적인 정신 장애 사례가 있음을 보여주는 놀라운 규모를 드러냅니다. GPT-5가 91%의 안전 표준을 달성했음에도 불구하고, 여론의 압력과 법적 조사는 OpenAI가 생성형 AI가 전 세계적인 정신 건강 위기를 악화시키지 않고 지원할 수 있음을 증명하도록 강요하고 있습니다.

📌 싱가포르는 단편화된 AI 규제 시대에서 ‘실용적인 가교’로 자리매김하고 있습니다. 유럽처럼 극단적이지도 않고, 중국처럼 중앙 집중적으로 통제하지도 않습니다. ‘싱가포르와 세계를 위한 공공의 이익을 위한 AI’라는 철학에 따라, 이 나라는 기술 표준, 사회적 책임, 국제 경쟁력을 우선시하며, 지속 가능하고 책임감 있는 AI 개발을 원하는 소규모 경제권의 참고 모델이 되고 있습니다.

📌 하버드 비즈니스 리뷰(2025년 11월–12월호)의 기사 “조직을 위한 생성형 AI 플레이북”(The Gen AI Playbook for Organizations)은 다음과 같이 단언합니다. 기업은 “완벽한 AI”를 기다릴 수 없으며, 배포 속도보다는 전략적 차별화에 초점을 맞춘 즉각적인 생성형 AI 도입 전략이 필요합니다. 기업은 조직 구조를 검토하고 프로세스를 “AI 네이티브 조직”(AI-native organization)에 맞게 재설계해야 합니다. 인력은 “도구 작동”에서 “AI와 협업”으로 전환될 것입니다. 장기적인 이점은 독특한 AI 사용 방식, 자체 데이터, 그리고 인간-기계 협업 문화에서 비롯될 것입니다.

📌 AI 스타트업들 사이에서 새로운 트렌드가 확산되고 있습니다. 이전처럼 인터넷을 스크래핑하거나 저가 노동력을 고용하여 데이터에 라벨을 붙이는 대신, 독점적인 데이터를 자체적으로 수집하는 것입니다. “성능을 결정하는 것은 데이터의 양이 아니라 품질입니다.” 이는 경쟁자들이 복제하기 어려운 경쟁 우위입니다. 이 트렌드는 데이터 품질의 혁명을 의미하며, 가장 효과적인 모델은 실제 데이터, 실제 사람, 그리고 실제 행동으로부터 구축됩니다.