8월 25일 《월스트리트저널》에 따르면, 중국 AI 모델은 최근 몇 년간 미국 선도 모델과의 격차를 빠르게 좁혀 왔다. 그 배경에는 단기간에 갑자기 나타난 기술적 돌파구가 아니라, 칭화대 등 대학이 장기간 구축해 온 인재 네트워크와 오픈소스 기술, 인재 귀환, 높은 연산 효율 등의 요인이 함께 작용했다. 보도는 즈푸 AI 공동 창업자 탕제, 문샷 AI 창업자 양즈린, DeepSeek 창업자 량원펑 등으로 대표되는 연구자들이 중국의 이번 AI 추격을 이끄는 중요한 세력을 형성했다고 분석했다.
《월스트리트저널》은 중국과 미국의 여러 업계 관계자들이 현재 중국 최고의 AI 모델과 미국 최첨단 모델 간 능력 격차가 수개월로 줄어들었다고 보고 있다고 전했다. 올해 6월 머스크는 중국이 2027년 1분기에야 Anthropic의 최고급 모델을 따라잡을 수 있을 것이라고 예측했지만, 탕제는 이후 “그렇게 오래 걸리지는 않을 것”이라고 답했다.
보도는 중국 AI 인재 체계의 형성을 20여 년 전으로 거슬러 올라간다. 2005년 튜링상 수상자인 야오치즈는 칭화대에 ‘야오반’을 설립해 컴퓨터 분야의 최정상 인재를 양성했다. 한편 탕제는 칭화대에서 데이터 마이닝과 머신러닝을 장기간 연구했으며, 그의 연구실은 이후 중국 AI 인재의 중요한 배출원 중 하나가 됐다. 양즈린은 한때 탕제의 지도를 받으며 칭화대에서 머신러닝 알고리즘을 연구했고, 이후 카네기멜런대에서 박사 과정을 밟은 뒤 중국으로 돌아와 문샷 AI를 창업했다.
이러한 대학과 스타트업 간 인력 이동은 점차 하나의 AI 인재 네트워크를 형성했다. 2018년 중국은 연구자의 창업과 연구 성과의 상업화를 더욱 폭넓게 허용했고, 이듬해 탕제는 칭화대 연구실에서 훗날 즈푸 AI로 발전한 회사를 인큐베이팅했다. 즈푸 AI는 OpenAI가 2020년 GPT-3를 발표한 직후부터 동급 모델 개발을 목표로 삼았다.
그러나 미국 AI 기업과 비교하면 중국 기업은 오랫동안 자금과 첨단 칩 부족에 직면해 왔다. 제프리스의 추산에 따르면 해당 기간 중국 기술 기업의 투자 규모는 미국 동종 기업의 5분의 1에도 미치지 못했다. 이러한 상황에서 연산 자원 활용 효율을 높이는 것이 중국 AI 기업이 추격하는 중요한 경로가 됐다.
DeepSeek는 그 대표적인 사례다. 보도에 따르면 DeepSeek는 다중 헤드 잠재 어텐션(MLA) 메커니즘을 통해 모델 실행에 필요한 메모리 사용량을 줄였고, 중국에서 비교적 이른 시기에 전문가 혼합 모델(MoE)을 도입해 칩 연산 능력에 대한 수요를 낮췄다. 이러한 기술은 2025년 초 ‘DeepSeek 충격’의 중요한 기반이 됐다. 당시 DeepSeek가 출시한 저비용 오픈소스 모델은 미국 기술주를 뒤흔들었고, 중국 업계가 기술 노선을 다시 검토하게 만들었다.
중국 AI 기업 간 기술 교류도 반복적인 개선 속도를 한층 높였다. 문샷 AI의 후속 모델은 DeepSeek가 사용하거나 검증한 MoE 및 MLA 변형 기술을 도입했고, DeepSeek 역시 문샷 AI가 최적화한 학습 기술을 적용했다. 서로 다른 팀들은 논문, 오픈소스 모델, 기술实践을 통해 서로의 성과를 참고하며 폐쇄형 모델 노선과는 다른 기술 확산 메커니즘을 형성했다.
동시에 인재 귀환도 또 하나의 기술 경로가 됐다. 텐센트는 과거 OpenAI에서 근무했던 칭화대 졸업생 2명을 영입했고, 바이트댄스는 구글에서 일했던 중국 연구자들을 합류시켰다. 보도는 미국 AI 기업의 기술 발전, 해외 인재의 귀환, 중국 내 연구 네트워크가 함께 중국 AI 기업의 추격 속도를 높였다고 분석했다.
하지만 연산 능력은 여전히 중국 AI 기업이 직면한 주요 제약이다. 량원펑은 올해 5월 인재가 아니라 칩이 중국과 미국 AI 기업 간 가장 중요한 격차라고 밝혔다. 알리바바와 즈푸 등 주요 연구소의 연구자들은 자신들이 확보하는 고급 칩 수량이 OpenAI와 구글의 동종 연구자들이 확보하는 수량의 5분의 1에 불과한 경우가 많다고 말했다.