미국에서 일하는 탑 AI 연구자 중 학부 교육을 미국에서 받은 사람은 37%이고, 중국에서 받은 사람은 38%입니다(MacroPolo 조사, 2022년 데이터).
미국 내 인공지능 연구는 미국에서 자란 연구자들보다 중국에서 자란 연구자들에게 더 많은 지지를 받고 있었다. 처음 이 숫자를 보았을 때, 미중 인공지능 경쟁에 대한 시각이 바뀌었다.
지금은 진지하게 이렇게 생각하고 있습니다. 미중 AI 경쟁의 향방은 모델의 성능이 아닌 “중국에서 자란 연구자가 최종적으로 어디에서 일하는가”에 따라 결정될 것이라고.
이 글에서는 그 이유를 설명합니다.
먼저 간단하게 자기소개를 하겠습니다. 저는 평소 Unity, Unreal Engine, 3DCG 툴 등을 활용한 영상 관련 개발을 하면서 프로젝트 관리도 하고 있는 사람입니다. AI와의 첫 접점은 2022년, Stable Diffusion을 통한 이미지 생성이었죠. 그 해 말에 ChatGPT가 등장하여 낙관 양일 씨가 X에서 이것저것 시도하는 것을 보면서 코딩 부분에서도 AI를 사용하기 시작했습니다. 그 후 4년 동안, 지금은 업무의 8할을 AI 에이전트와 함께 하고 있습니다. 연구자나 분석가도 아닙니다. 다만, 업무의 대부분을 맡아주고 있는 도구이기 때문에 “이 도구를 만드는 세력의 그림”이 어떻게 움직이는지, 항상 궁금해하고 있습니다.
성능 차이는 이제 더 싸움의 판도를 바꾸지 않는다.
OpenAI, Anthropic, Google, xAI다. 그리고 중국 측의 DeepSeek, Kimi, Qwen, GLM이다. 상위 모델들을 나열했을 때, 예전처럼 “압도적으로 이쪽이 최고”라는 느낌이 사라지고 있다. 중국 기업들은 이제 미국 모델을 모방하는 수준이 아니라, MoE(Mixture of Experts), 긴 컨텍스트, 추론 효율, 에이전트, 비용 최적화 등 분야에서 독자적인 최전선을 구축하고 있다.
기술은 뛰어난 선두 주자가 있더라도 시간이 지나면 결국 높은 수준에서 평균화되는 경향이 있습니다. AI도 예외는 아닌 것 같습니다.
그러므로, 승부를 가르는 것은 모델의 점수가 아닌 것입니다. 그렇다면 무엇을 보아야 할까요. 제 대답은 바로 시작의 숫자, 즉 “인재”입니다.
성능 차이가 줄어드는 현상에 대해서는 나중에 다시 다루겠습니다. 사실 이것은 방치해도 자연적으로 발생하는 현상이 아닙니다.
미국은 3억 명과 14억 명을 상대하지 않는다.
중미 인공지능 경쟁은 흔히 “14억 명의 중국 대 3억 명의 미국”이라는 구도로 이야기됩니다. 이공계 인재의 세대 깊이에서는 중국이 우세하다는 평가를 받습니다.
이는 절반으로 맞습니다. 중국의 인재 공급 능력은 정말 강력합니다. 그러나 미국은 자국민 3억 명으로만 싸우고 있는 것이 아닙니다.
미국 내 AI 연구 기관에는 중국, 인도, 한국, 대만, 일본, 유럽, 캐나다, 이스라엘―― 전 세계에서 가장 뛰어난 인재들이 모여듭니다. 실제 구성은 “중국 대 미국”이 아닌
중국 내 거대 인재 풀과 미국을 중심으로 축적되는 세계 인재
요약하자면, 다음과 같습니다.
중국은 세계 최대 규모의 AI 인재 생산 장치이다.
미국은 세계 최대의 AI 인재 집중 조치다.
중국은 인재를 ‘만들기’라는 측면에서 세계 최강입니다. 대학의 연구 역량이 두텁고, 연구에서 기업화까지의 거리가 짧습니다. 청화대학교에서 Zhipu/GLM으로 이어지는 연구와 상업화가 연결된 계보가 이미 정착되어 있습니다.
한쪽의 미국은 세계적으로 ‘모으는’ 능력 면에서 다른 곳에 뒤지지 않습니다. 명문 대학, 막대한 자본, NVIDIA를 중심으로 한 컴퓨팅 자원 등 연구자에게 ‘여기서만 가능한 연구가 있다’는 환경이 갖춰져 있습니다.
흥미로운 점은 이 두 가지가 대립 관계라기보다는 연결 관계에 있다는 것입니다. 중국이 생산하고 미국이 흡수하는 흐름이 계속된다면, 중국의 교육력이 올라가도 올라갈수록 그 결과의 일부는 미국의 AI 생태계에 흘러들어가게 됩니다. 중국의 교육력 향상이 곧 중국만의 국력으로 이어지지 않을 수 있다는 점입니다.
데이터를 살펴보면, 구조는 놀라울 정도로 명확하다.
시작 부분의 숫자는 Macro Polo의 Global AI Talent Tracker에서 나온 것입니다. 최고 수준의 AI 연구자(NeurIPS 채택 논문의 저자 기반)에 대한 정보입니다.
현재 어떤 기관에서 일하고 있는지
그 ‘경로’를 추적하고 있습니다. 최신 공개판(2022년 데이터)에서 숫자 3가지 숫자를 제시합니다.
- 최고 수준의 AI 연구자 중 47%가 학부 교육을 중국에서 받았다. 2019년의 29%에서 급증하여 세계 최대의 공급원이 되었다.
- 한편, 그들의 근무지는 여전히 미국이다. 앞서 언급했듯이, 미국에서 일하는 최고 연구자들의 출신은 중국 출신 38% ＞ 미국 출신 37%이다.
- 그리고 미국 대학원에 진학한 연구자 중 약 80%가 그대로 미국에 남아 있다.
세계 최대 생산 시설에서, 세계 최대 집적 시설로 이어지는 흐름이 숫자로 그대로 확인됩니다.
그러나, 같은 데이터에는 또 다른 변화도 나타나고 있습니다. 자국에 남아 연구하는 연구자들이 늘고 있는 것입니다. 최고 연구자의 근무지에 대한 미국의 비중은 2019년의 약 60%에서 40% 초반으로 감소했습니다. 인도에서는 2019년에 거의 모든 사람이 해외에서 일하던 것이 2022년에는 5명 중 1명이 국내에 남아 있도록 되고 있습니다.
생산에서 집결로 이어지는 파이프는 여전히 두껍지만, 점차 좁혀지고 있다.
성능 저하가 줄어드는 현상은 자연적인 현상이 아니다.
자, 처음에는 “모델의 성능 차이가 줄어들고 있었다”라고 썼었습니다. 저는 이것을 오랫동안 기술이 성숙하면 자연스럽게 그렇게 될 것이라고 생각했습니다. 틀렸습니다.
상품화는 자의적으로 발생하는 현상이 아닙니다. 사람들이 일으키고 있습니다.
모델의 성능 격차가 줄어드는 이유는 좋은 아이디어가 널리 확산되었기 때문입니다. 그리고 확산 경로는 크게 세 가지로 나뉩니다.
- 사람들의 이동 – 연구자들이 연구실에서 연구실로, 국가에서 국가로 이동하는 것
- 논문과 오픈 웨이트 ―― 결과가 공개되어 누구나 재현 및 개선할 수 있게 된다.
- 증류 – 선행 모델의 출력을 통해 후발 모델이 학습하는 방식. 사람이나 가중치는 움직이지 않지만, 능력만 유출되는 것.
DeepSeek을 둘러싼 증류 의혹의 소동을 떠올리게 하는 것은 분명하지만, 세 번째로 수출 규제나 이용 약관으로 막기 어려운 경로로서 이미 현실적인 쟁점으로 부상하고 있다.
이 세 가지는 역할을 다릅니다. 논문, 가중치, 증류가 결정하는 것은 뒤쳐지는 속도. 이미 존재하는 최전선에 후발이 얼마나 빠르게 도달할 수 있는가. 반면에 사람의 이동이 결정하는 것은 방향입니다. 다음 최전선이 “어디에서” 생겨나는가. 획득은 결국 최고 연구자들이 모여 있는 곳에서 일어나는 것입니다.
그리고 또 중요한 것은, 상품화는 미국과 중국 모두에게 동일한 의미를 지니지 않는다는 것입니다.
지능이 희소한 시대를 제외하고는 경쟁은 “세계 최고 성능을 만들 수 있는가”로 결정됩니다. 자본, 계산 자원, 인재의 축적에서 결정되는 경쟁이기 때문에 미국이 압도적으로 강합니다. 그러나 지능이 상품화되면, 차이를 만드는 것은
그것을 얼마나 저렴하고, 얼마나 많은 양으로, 산업에 적용할 수 있는지
이 분야입니다. 공장, 전기 자동차, 로봇, 물류, 행정. 이곳은 중국의 강점 분야입니다.
그러한 관점에서 보면, 중국 세력이 연이어 오픈 모델을 공개하는 것은 기픈 행동이라기보다는 매우 합리적인 전략적 행동으로 보입니다. 지능을 저렴하게 확보할수록 승부는 자신의 터밭에 닿아오기 때문입니다. 반면, 미국의 프론티어랩에서 보면, 상품화는 가능한 한 늦추고 싶어하며, 폐쇄적으로 유지하고 계산 자원으로 분리하는 것이 유리합니다(미국에도 Meta와 같은 오픈 웨이트 노선이 있지만, 수익의 중심에 있는 프론티어 세력의 이익은 이쪽입니다).
같은 ‘AI가 평균화되는’ 현상이 한쪽에게는 추진력이 되고, 다른 한쪽에게는 저항이 되는 상황입니다.
그러니 주목해야 할 것은 “국내 잔류율”이다.
이러한 점을 고려할 때, 추구해야 할 지표가 명확해집니다.
중국 최고의 AI 인재들의 국내 잔류율입니다.
중국에서 교육을 받은 최고 연구자들이 중국에 남아 있을지, 아니면 미국으로 갈지. 한 번 나간 후 귀국할지에 따라 이 비율이 어떻게 변할지 주목해야 한다.
왜 이것이 선행 지표로서 중요한지는, 모델의 성능이나 투자액보다 수년 뒤의 결과를 예측하기 때문입니다. 연구자들이 오늘 어디에 속해 있는지는, 수년이 흐르면서 결과가 결정되기 때문입니다. 이적부터 연구의 시작까지 1~2년, 결과가 논문으로 발표되기까지 또 1~2년, 그것이 모델이나 제품에 반영되기까지 또 수년. 벤치마크 점수는 결과일 뿐이며, 인재의 분포는 그 수년 전에 있는 원인의 반영입니다.
또 하나. 이 지표를 움직일 수 있는 국가는 중국뿐만이 아닙니다.
잔류율은 “중국의 연구 환경이 매력적이라면 상승”하는 변수처럼 보이지만, 실제로는 미국 측의 압박에도 똑같이 움직입니다. 비자 정책, 안보를 이유로 한 심사의 엄격화, 중국계 연구자에 대한 조사 압력입니다. 연구자가 중국에 남는 이유가 “중국이 좋아졌기 때문에”이든 “미국에 가지 못하게 되었기 때문에”이든 지표 상에서는 똑같은 움직임이 됩니다.
즉, 미국은 “세계 인재의 총집합 장치”라는 자국 최대의 무기를 자신의 정책으로 파괴할 유일한 주체이기도 합니다.
만약 방향이 바뀌면 무슨 일이 일어날지 궁금합니다.
그러면 이탈률이 크게 높아지면 어떻게 될까요.
중국 우위론이 상당히 강화될 것이라고 생각합니다. 중국은 이미 인력 외에 다른 요소들―― 국가 투자, 제조업, 로봇, 전기 자동차, 거대한 국내 시장, 그리고 저렴하고 대량으로 AI를 공급하는 능력――을 상당히 갖추고 있습니다. 중국에게 AI는 하나의 산업이 아니라, 군사비와 우주 개발, 그리고 반도체 자국화에 투자한 것과 같은 ‘국가 능력 강화’에 가깝고, 단기적인 수익성으로는 판단하기 어렵습니다.
그러므로, 자신이 창조해낸 최고 인재들이 국내에 머무르게 되면 “세계 최고 성능”을 가져오지 않더라도, “세계 최고의 95%의 AI를 압도적으로 저렴하게 대량으로 공급한다”는 전략이 인재 측면에서도 완성된다.
더 나아가, 앞서 언급한 ‘방향과 속도’를 고려하면 더욱 깊은 변화가 드러납니다. 잔류율이 상승한다는 것은 다음의 돌파구가 일어날 ‘방향’이 중국 쪽으로 기울어질 것이라는 의미입니다. 반면에, 확산의 ‘속도’는 둔화되지 않습니다. 중국이 오픈 웨이트의 공개를 중단할 이유가 없는 데서 비롯된 것입니다.
그러면 지능의 상품화는 멈추지 않고, 그 기점이만 바뀌는 구조가 지속된다. 미국발 기술이 세계로 확산되는 구도에서 중국발 저가 모델이 세계의 표준이 되는 구도로 전환될 것이다. 잔류율 상승이 두려운 것은 단순히 중국이 강해지는 것뿐만 아니라, 상품화의 주체가 바뀌는 데서 비롯된다.
제가 이 지표를 이렇게까지 중요하게 생각하는 데에는 또 다른 이유가 있습니다. AI는 인류 역사상 처음으로 “자신의 연구 개발을 가속화할 수 있는” 기술이 되고 있기 때문입니다. 강력한 AI가 AI 연구를 촉진하고 다음 AI를 더욱 빠르게 만들 수 있습니다. 이 루프가 본격적으로 회전하기 시작하면, 한 번 좁혀진 격차는 자가 증폭되어 뒤늦게 되돌리기 어려워질 수 있습니다. 즉, 잔류율이 결정하는 “방향”은 아직 돌이킬 수 있는 현재 시점 속에서만 움직일 수 있는 변수일지도 모릅니다.
반면에 미국이 지속적으로 세계 인재를 흡수한다면 미국의 구조적 우위는 유지될 것이다. 중국이 인재를 계속 만들어낸다 하더라도 일부는 미국으로 흘러 들어가 미국의 자본과 계산 자원을 결합하여 더욱 강력한 성과를 낳을 것이다.
잔류율은 어느 쪽으로 기울어질지를 분리하는 전환점입니다.
まとめ
카호는 그런 생각을 했다. 며칠 전, 며칠 전처럼, 텅 빈 텔레비전 화면을 보면서. 텔레비전은 항상 텅 비어 있었다. 마치 그녀의 마음처럼. 텔레비전은 아무것도 말하지 않았다. 그녀는 텔레비전이 말하는 것을 듣고 싶었다.
- AI의 “지능”은 사람 간의 이동, 오픈 웨이트 증류의 3가지 경로를 통해 확산되어 높은 수준에서 상품화될 가능성이 높다.
- 상품화는 중립적이지 않다. 지능이 낮아질수록 경쟁은 “저렴하고 대량으로 산업에 구현할 수 있는가”라는 점에 집중되고, 이는 중국의 토대이며, 중국이 오픈 모델을 배포하는 것은 합리적인 전략이다.
- 인재의 구도는 “중국 대 미국인”이 아닌, 세계 최대의 “생산” 장치인 중국과 세계 최대의 “집적” 장치인 미국이다. 최정상 연구자의 47%가 중국 출신이며, 미국에서 일하는 최정상 연구자는 미국 출신보다 중국 출신인 경우가 더 많다.
- 따라서 가장 중요한 선행 지표는 중국 탑 AI 인재의 국내 잔류율이다. 이것이 다음의 돌파구 방향을 결정하고, 상품화 주체를 결정한다.
현재 시점에서는 중국이 유리한 상황일 뿐만 아니라, 미국이 다시 주도권을 회복할 가능성도 배제할 수 없다. 미국과 중국이 서로 다른 강점을 유지하면서 장기적인 양극화 경쟁에 들어갔다는 것이 나의 판단이다.
다음으로 AI 패권 뉴스를 보게 된다면, 모델 점수 옆에서 다음과 같은 질문을 던져보세요.
그래서 그 연구를 하고 있는 사람은 지금 어디에서 일하고 있을까?
그 해답의 분포가 변했을 때가 아마도 진정한 전환점일 것입니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 42청크
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