□ 생성형 AI의 부상으로 미국과 중국은 더욱 첨예하게 대립하고 있음

ㅇ 트럼프-바이든 정부로 이어지는 미국의 대중국 견제는 관세인상, 수출규제, 투자규제 블랙리스트를 넘어 AI, 반도체 등 핵심 기술 통제까지 확산

- 「반도체법」, 「인플레이션 감축법」과 병행하여 미국 중심의 기술 생태계를 구축하는 ‘핵심･신흥기술 국가표준전략’, 대중국 패키지 법안인 ‘중국경쟁법안 2.0’이 추진되고 있는 상황

ㅇ 중국도 미국의 기술 견제에 대응해서 AI 경량화, 데이터 자원화 등 독자적인 혁신 생태계를 구축하고 있으며, 핵심 기술 개발에 필요한 희귀 천연광물자원의 수출규제를 전략적으로 연계 추진 중

- 중국 상무부와 세관총국은 ’23년 8월 1일부터 갈륨 관련 8개 품목과 게르마늄 관련 6개 품목을 수출통제 대상으로 발표하고 상무부 허가를 받을 것을 강조

※ 갈륨은 첨단 반도체와 태양광 패널용 태양전지 등에 쓰이고 게르마늄은 광섬유 통신, 적외선 카메라 렌즈 등에 필수. 2021년 기준, 중국은 전 세계 갈륨 생산의 97.7%, 게르마늄 생산의 67.9%를 차지(미국 지질조사국)

□ 반도체 등 첨단분야 수출에 주력하는 우리나라는 글로벌 기술생태계의 변화와 강대국의 기술 경쟁 구조 변화에 영향을 받기에 예의 주시할 필요가 큼

ㅇ 특히 최근 한･미 간에 차세대 핵심･신흥기술 대화를 신설하기로 합의하고 바이오, 배터리, 반도체, 디지털 경제, 양자 등 분야에서 양국의 상호이익과 기술 안보 강화를 위한 협력 계획을 발표하기도 했음

ㅇ 따라서 최근 주목받고 있는 생성형 AI의 특성을 중심으로 미국의 견제와 중국의 추격을 더욱 심화시키는 배경과 구조를 분석하고 우리의 대응 방향을 제시할 필요

- 다만, 기술의 특성을 통상 특허, 생산성, 혁신기업 규모 등 양적지표로 분석하는 것은 선발국과 후발국 간의 복잡하게 전개되는 혁신의 양상을 체계적으로 분석하지 못하는 한계가 존재

- 여기서는 AI 기술의 양적지표를 포함하여 혁신 특성, 즉 다양성, 누적성, 전유성, 보완성 등 지표를 보강하여 선도국인 미국의 견제와 추격국인 중국의 전략을 보다 체계적으로 설명하도록 시도

1. AI 기술의 다양한 특성

□ AI 기술은 크게 분석형 AI와 생성형 AI로 구분되며, 생성형 AI는 다시 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 이미지/음악 생성형 모델로 나눠짐. OpenAI의 챗GPT, 구글의 Bard 등은 대규모 언어 모델에 해당

ㅇ 1960년대와 1970년대에는 패턴 인식 알고리즘 등이 발전했고, 1980년대와 1990년대에는 머신러닝 및 신경망 알고리즘으로 이어졌으며 최근에는 딥러닝과 챗GPT의 등장으로 진화

ㅇ 이렇게 장기간 혁신을 지속하는 AI는 최근 디지털 패러다임에 따라 다양한 산업과 융합하며 새롭게 혁신 생태계를 구성하고 있어 AI 기술 특성의 다양한 측면에 대해 분석하고 향후 전개 방향 전망과 대응 필요

가. AI 기술 진화의 다양성

□ 인간 뇌를 모방해서 개발한 다양한 신경망 아키텍처 모델도 현재 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 넘어 다양한 감각과 결합한 멀티모달의 형태로 진화가 가능할 수 있기에 기술 진보의 다양성은 높음

ㅇ 인간의 뇌 구조가 아직 많은 것이 밝혀지지 않은 것처럼, AI에 대한 논리적 연산모델 자체가 다양하게 진화할 가능성은 충분

ㅇ AI 기술의 진화경로의 다양성은 산업융합 차원에서 기술적 응용의 공간이 크다는 것인데, 이러한 특성은 후발국 중국의 기술 학습과 시장혁신 가능성을 높여주는 요인

나. AI 기술 진보의 누적성

□ AI 모델과 데이터 측면에서 보면, 1980년대 단층 신경망에서 폭(Layer) × 깊이(Depth)를 확대해 진화하거나 학습용 데이터의 크기를 늘리며 성능을 제고

ㅇ 챗GPT 이전에도 Siri, Alexa, IBM Watson, Exobrain 등 다양한 서비스가 등장하면서 장주기에 걸쳐 규칙기반 → 대화기반 → 질의응답 기반 등 점진적이고 누적적으로 진화

ㅇ 기술의 장주기성(기술진보 궤적의 낮은 가변성)과 높은 누적성은 AI 관련 분야 기술 진보를 견인하는 선발자에게 보다 유리하게 작용할 가능성이 높음

※ 기술 누적성은 기술을 확보한 선발자에게 유리한 조건이나, 경로의 다양성이나 공개SW 생태계가 작동하고 있는 특성은 후발자에게도 기술 학습의 가능성이 열려있음을 의미

다. AI 기술의 전유성

□ GPT-3.5는 강화학습과 지도학습을 기반으로 데이터 수집은 지도학습인 SFT (Supervised Fine-Tuning) 기술을 활용했으며, 인간 AI교육자(라벨러)가 사용자와 챗봇의 대화를 연기해 가며 사전 훈련을 진행

ㅇ 여기에 적용된 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)과 PPO(Proximal Policy Optimization) 등은 OpenAI가 2017년에 공개한 알고리즘이라 특허 출원 가능성이 낮음

- 특허로서 기술지식의 보호가 되지 않고, 이미 개방형 지식생태계에 편입된 영역에서는 후발자의 지식 접근성이 높아 역공학적 학습이나 모방학습의 가능성이 존재

라. AI 기술의 보완성

□ AI가 속한 SW는 비체화성, 누적성, 짧은 기술주기와 보완성을 특징으로 하는데, 특히 보완성이 있는 영역에서는 관련 제품(서비스) 혹은 인프라가 혁신의 성패를 좌우하는 결정변수가 되며, 이들과 공진화하여 혁신 지속성을 확보

ㅇ AI는 클라우드, GPU, 슈퍼컴퓨터, 플랫폼 기반으로 작동하는 특정을 보이기 때문에 이러한 분야에서 시장 우위를 장악한 선발자가 AI 혁신을 견인하고 지속하는데 보다 유리

ㅇ 먼저 클라우드 컴퓨팅 측면에서, 챗GPT가 MS 클라우드에서 작동했듯이 고성능컴퓨팅(HPC)이 필수적인 AI 특성상 클라우드 기반의 서비스형 인프라(IaaS)가 핵심인데 미국이 전 세계 클라우드 점유율의 대부분을 차지

ㅇ GPU 측면에서 AI를 지원하는 HW가 CPU기반에서 GPU체제로 전환되면서 美 엔비디아에 대한 시장 의존도는 절대적이며, GPT의 경우, 현재 세계 5위의 슈퍼컴퓨터에서 작동 중인데 중국은 최근 5위 내에도 속하지 못하는 상황

- 최근 발표된 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위에서 미국 오크리지 국립연구소의 ‘프론티어(Frontier)’가 초당 110.2경 번의 연산을 해내며 1위를 차지했는데, 2위와 3위는 일본 이화학연구소(RIKEN)와 후지쯔(Fujitsu)가 공동 개발한 ‘후가쿠(Fugaku)’, 핀란드 과학IT센터(CSC)의 ‘루미(LUMI)’가 각각 차지

ㅇ 플랫폼 차원에서 보면, 챗GPT는 단일 App이라기보다, 다양한 Third Party App과의 연동이 가능한 디지털 플랫폼 생태계로 진화

- OpenAI는 GPT-3 → GPT-3.5 → GPT-4 → Plugin(’23.5.15.)으로 고도화하면서 유료화에 성공했으며, 특히 챗GPT Plug-in Store에는 400개 사의 플러그인이 입점해 플랫폼 생태계 조성 중(’23.7.10.)

- 중국은 칭화대의 GLM-130B, 화웨이의 PanGu-Alpha, 베이징 AI 아카데미의 Wu Dao 2.0이 발표됐지만 기술 구현 및 테스트 단계

□ AI의 낮은 기술궤적 가변성과 높은 누적성은 선발자인 미국에게 유리하게 작용하며, AI가 GPU, 클라우드 인프라와 슈퍼컴퓨팅의 기반 위에서 작동하는 특성도 선발국 혁신 지속성에 유리한 요인

ㅇ 다만, AI의 높은 경로 다양성과 낮은 전유성은 추격국인 중국에게도 모방학습과 AI모델 차별화가 가능하게 하는 요인이 될 것으로 전망

- 따라서 중국 견제 차원에서 미국은 GPU, 슈퍼컴퓨터 등 HW 핵심 기술에 대한 접근성을 차단하는 것이 효과적이며, 추격 측면에서 중국은 다양한 모델로 AI 차별화를 도모하는 것이 가능한 전략 경로

2. AI와 강대국 전략

​□ 중국 견제는 트럼프 시절부터 본격화되었고 바이든 행정부에서는 보조금 확대, 기술 통제와 글로벌 협력 강화로 확대 추진 중이며, 중국은 미국의 기술 견제에 AI 경량화, 데이터 자원화와 자원 수출통제 등으로 대응 중

ㅇ 특히 최근 AI, 반도체 등 첨단기술 견제, 글로벌 협력 거버넌스, 신통상규범(디지털 무역, 노동, 환경)으로 중국 견제 트렌드가 더욱 확대되는 추세

가. 미국의 對중국 기술수출 통제와 견제

□ 핵심･신흥기술 대화와 양자 협력 강화를 통한 첨단기술의 중국 이전 견제

ㅇ 미국은 2022년 8월 「반도체법」을 통해 자국의 반도체 제조 부문을 육성하고 중국을 견제하겠다고 발표

※ 반도체법 보조금은 527억 달러(약 67조 원), 설비투자의 25% 세액공제, 수혜기업은 향후 10년간 중국 수출 금지

- 백악관은 반도체 전자설계자동화(EDA) SW의 수출 통제를 상무부에 지시했고, 사모펀드와 벤처캐피탈 등 미국 자본이 중국 첨단 반도체와 양자 컴퓨팅, AI 등 분야에 대해 투자하는 것을 규제하는 행정명령도 발표(’23.5.17.)

ㅇ 미국이 발표한 국가표준전략과 같은 생각을 가진 국가들과의 양자 대화를 통해 대중국 견제를 중심으로 글로벌 협력 네트워크를 구축 중

□ 글로벌 표준화와 AI 협의체(Global Partnership on AI) 적극 참여

ㅇ 2020년 6월 GPAI(AI 글로벌파트너십, Global Partnership on AI)에 미국이 합류하면서 중국을 배제한 새로운 글로벌 표준 구축을 시도 중

- 2018년 GPAI 설립이 추진될 당시 미국만 동참하지 않았는데 2년 뒤인 2020년 미국과 중국의 무역 전쟁이 최고조에 이른 시점에서 미국이 가입

ㅇ 또한, 2017년 출범한 AI 국제표준화회의는 매년 4월과 10월 총 2회 회의를 개최하며, 회원국은 참여멤버(P멤버, Participating Members) 31개국과 관찰멤버(O멤버, Observing Members) 14개국으로 구성

- 특히 안보와 통상이슈에 민감한 ‘빅데이터 워킹그룹’은 미국이 주도(명칭 변경 : 데이터)하고 캐나다는 ‘AI 기초용어’, 아일랜드는 ‘AI 신뢰성’, 일본은 ‘AI 사례’, 중국은 ‘지식공학’ 관련 표준안을 담당

□ 기술 수출통제 범위의 확대

ㅇ 미국의 대중 1차 기술통제는 2019년 EUV 리소그래피 장비 통제를 시작으로 2차 2022년 반도체 공정 장비 수출통제, 3차 GPU(그래픽카드)의 대중 수출통제로 확대되는 추세

- 최근 미국 외국인투자심의위원회(CFIUS)는 기존 5세대 통신(5G)에서 시행되던 제재를 4세대(4G)로 확대하여 퀄컴･인텔･엔비디아 등 미국 기업들이 화웨이에 수출하지 못하도록 기존 수출 허가를 취소하는 방안 추진 중

나. 중국의 AI 기술 추격

□ 미국의 기술과 자본 투자 제재 강화 기조에 대응하는 차원에서 중국도 AI 모델 경량화와 데이터 자원화, 각종 보조금 지원 확대 등으로 대응 중

□ AI 모델 경량화와 산업특화 AI

ㅇ 일부 GPT 모델의 경량화 성공 사례는 미국의 견제에 대응한 중국의 우회 혁신의 가능성을 높여주고 추격의 돌파구가 될 수 있을 것으로 전망

- 최근 중국 칭화대학이 중국어와 영어로 구성된 4,000억 개 이상의 텍스트 토큰으로 훈련한 1,300억 개의 매개변수를 가진 개방형 이중 언어 모델 ‘GLM-130B’를 공개

- 화웨이(Huawei)도 ’22년 11테라바이트 용량의 중국어 데이터를 훈련한 2,000억 매개변수 언어 모델인 ‘PanGu-Alpha’를 발표했으며 베이징 AI 아카데미(BAAI)는 1조 7,500억 개의 매개변수 모델인 ‘Wu Dao 2.0’을 발표

- 센스타임, 텐센트, 푸단대학교, 넷이즈, JD닷컴, 콰이쇼우, 차이나 텔레콤 등 지난 3년간 중국 내에서 출시된 산업특화 LLM만 79개에 달함

ㅇ GPT-3 수준 성능과 유사한 대규모 언어 모델의 교육 비용은 2020년 460만 달러에서 2022년 45만 달러로 연간 70% 감소했으며, 2022년 45만 달러가 소요된 GPT-3 수준 모델의 교육 비용은 2030년에는 30달러로 하락 전망

- GPT 훈련비용 하락은 중국의 경량화와 차별화 시도에 초기비용 부담을 경감

□ 데이터 자원화

ㅇ 디지털 경제발전 최상위 국가 목표인 <제14차 5개년 디지털경제발전규획(’22.1.)>에 근거하여 2023년 2월에 발표된 <디지털중국건설종합규획>에서 경제적 차원에서 사회, 문화, 정부서비스, 생태 문명 등 국가 전 분야로 데이터 자원화를 확산시키는 그랜드 디자인을 발표

□ 보조금 확대와 우회수출 경로 개척

ㅇ 2022년 중국은 본토에 상장된 반도체 회사 190곳에 2조 3,000억 원 규모의 보조금을 지급

- 2023년 4월, 중국 정치국회의는 AI 발전에 대한 중요성을 인식하고, 관련 산업 육성 및 환경 조성도 발표

ㅇ 미국의 기술 통제를 우회하는 전략을 추진 중

- 화웨이는 ‘펑신웨이(PXW)IC’라는 자회사를 통해 2025년까지 웨이퍼 2만 개 규모의 자동차･스마트폰용 등 반도체 생산능력을 갖출 계획을 추진 중이며, PXW는 화웨이 출신 임원이 경영을 맡고 있는 중

- 2022년 말레이시아로 들어간 반도체 장비 유입량은 전년 대비 5억 8,000만 달러(약 7,561억 원)로 말레이시아에서 중국으로 넘어간 반도체 장비 규모가 같은 기간 5억 9,000만 달러(70.88%) 늘어난 것과 거의 일치

3. 요약 및 시사점

□ 챗GPT의 등장으로 AI기술이 주목받으며, 미국과 중국 간의 견제와 경쟁이 산업범위를 넘어 표준, 통상, 규제, 반도체, 융복합산업, 핵심 광물 자원까지 확대되는 추세

ㅇ 중국은 미국의 기술 통제를 우회하려는 차원에서 경량화, 산업특화 AI로 혁신의 돌파구를 모색하려는 중국의 전략적 움직임이 포착되며, 향후 이러한 독자 모델이 글로벌 확산으로 연결될지의 여부가 중국 AI추격의 성패를 결정

- 최근 미국이 GPT-4 이후 기술공개에서 폐쇄전략으로 전환했는데, 이는 중국을 비롯한 후발 주자들이 미국 주도의 공개 SW생태계에만 의존하면 AI 기술의 효과적 학습과 독창적 혁신의 돌파구 모색이 어렵다는 것을 시사

□ 양국이 첨예한 대립각을 세우는 부분이 데이터 개방, AI 신뢰와 보안에 대한 부분으로 보안과 안보 이슈와 연관돼 변화 없이 장기화 될 가능성이 높음

- 실제로 최근 한･미 안보실장급 협의체로 출범한 핵심･신흥기술 대화에서 미국은 데이터보안, 데이터의 자유로운 이동에 대한 개방과 협력을 요구하고 있으며, 2023년 2월 미국 상공회의소는 한국의 클라우드 시장 개방을 위해 클라우드 보안등급(CSAP) 개정을 요구하고 있는 상황

- 인도태평양경제프레임워크(IPEF) 등 통상분야에서도 디지털제품 비차별화, 국경 간 정보이전, 컴퓨팅설비 위치 등 디지털 관련 규약과 협정문 내용에 중국 견제 및 자국 이익 극대화라는 미국 입장이 강하게 반영되는 상황

- 미국의 공개, 중국의 주권과 안보, 유럽의 역내 주권을 강조하는 글로벌 데이터 거버넌스의 대립과 공존의 장기화에 대해 미국형 혹은 중국이나 유럽형 중 어느 하나를 성급하게 선택하기보다 일본, 호주, 인도와 동남아국가연합(ASEAN) 등과 공조하여 탄력적으로 대응하는 것이 바람직

□ OpenAI의 챗GPT Plug-in Store는 현재 400개 사의 다양한 서비스가 통합된 디지털 플랫폼 생태계로 진화 중인데, 구글, MS, 테슬라 등이 생성형 AI 경쟁에 참여하면서 산업 간 구분이 없는 플랫폼 경쟁 특성이 뚜렷해짐

ㅇ 미국은 2020년 10월 <디지털시장의 경쟁조사>와 2021년 6월 플랫폼 반독점법안을 초당적 합의로 발의했었는데, 최근 미･중 AI패권 갈등이 고조되면서 플랫폼 규제법안 6개 중 5개가 의회를 통과하지 못한 상황

- 미국 플랫폼 규제법안 폐기의 배경에는 자칫 성급한 독점규제론의 강조가 중국의 플랫폼 패권 대응에 부정적이며, 플랫폼이 소비자들의 후생을 침해했다는 근거가 분명하지 않다는 부분도 존재

- 우리 정부는 2023년 8월 13일 플랫폼 자율규제의 방향을 발표하고 플랫폼 사업자･입점업체･소비자･종사자 등과 관련된 주요 협회, 단체와 기업이 참석하여, 향후 플랫폼 자율기구 분과별 운영계획 및 자율규제 추진방향을 논의

- 결국 자국의 토종 플랫폼 없이는 디지털 주권과 플랫폼 혁신을 효과적으로 지켜낼 수 없기에 AI 시대에 자국 플랫폼이 가지는 강점을 극대화할 수 있도록 先성장, 後규제 등 전략적 유연성도 필요

□ AI와 디지털 패러다임의 심화와 미･중 갈등이라는 구조적 대치 국면, 그리고 WTO 체제를 대체하는 국제통상의 자국이익 우선주의의 확산 등은 단기적 대응 과제라기보다 중장기적으로 그 변화의 양상을 추적하며 대응해야 하는 이슈

ㅇ 핵심 기술의 대중국 수출통제 확대 추세로 볼 때, 중국의 AI 기술 역량이 높아질수록 미국의 견제 수위도 더 높아질 것으로 예상

- 디지털 분야의 기술혁신에서 그간 주목하지 않았던 글로벌 통상과 양자, 다자간 협력의 중요성에 대해 새로운 시각이 필요

소프트웨어정책연구소 김준연 책임연구원