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중국은 AI를 차세대 국가 성장동력이자 수출 산업으로 육성하며, 제조업 중심의 ‘메이드 인 차이나’를 지능 중심의 ‘AI 메이드 인 차이나’로 전환하려는 국가 전략을 본격화하고 있음.

✅ 시진핑 중국 국가주석은 지난 7월 17일 열린 ‘2026 세계인공지능대회(WAIC)’ 개막 연설에서 AI를 세계 경제 성장과 산업 전환을 이끄는 핵심 동력으로 규정하고, 오픈소스·개방·협력을 기반으로 AI를 산업 전반과 실물 경제에 확산하겠다는 정책 방향을 제시함.

ㆍ ‘중국제조(中國製造)’를 넘어 지능 기반의 ‘중국지조(中國智造)’를 새로운 국가 경쟁력으로 내세우며 제조업과 공급망, 로봇, 스마트 단말기 등 중국이 강점을 보유한 분야를 중심으로 피지컬 AI 시장을 선점하겠다는 의지를 나타냄.
ㆍ 또한 'AI 일대일로(一帯一路)' 구상을 공식화하고 개방형 AI 모델과 국제 협력 체계를 앞세워 개발도상국과 글로벌 사우스 시장에 중국의 AI 모델·기술·표준을 확산하겠다는 전략을 제시함. 이는 단순히 가장 뛰어난 AI를 개발하는 데에서 나아가 가장 널리 사용되는 AI 생태계를 구축하려는 움직임으로 해석됨.

이러한 국가 전략은 최근 중국 민간 AI 기업의 기술 성과를 통해 구체화되고 있으며, 문샷 AI가 공개한 ‘키미 K3(Kimi K3)’는 딥시크에 이어 중국 AI의 경쟁력을 다시 한번 보여준 대표적인 사례로 평가되고 있음.

✅ 키미 K3는 공개 직후 AI 모델 평가 기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(Intelligence Index)에서 57점을 기록하며 클로드 페이블 5와 GPT-5.6 솔에 이어 3위에 올랐고, 코드 아레나에서도 중국 모델 최초로 1위를 기록해 종합 성능과 코딩 역량 모두에서 높은 경쟁력을 입증함.

ㆍ 기업 자체 발표가 아닌 외부 평가에서 미국 프런티어 모델에 근접하거나 일부 영역에서 앞서는 성과를 보이면서, 중국 AI 모델의 글로벌 영향력이 더욱 빠르게 확대될 수 있다는 관측이 제기되고 있음.
ㆍ 또한 문샷 AI는 입력 토큰 100만 개당 3달러, 캐시 활용 시 0.30달러의 요금 체계를 제시했으며, 아티피셜 애널리시스 평가에서도 과제당 평균 비용(Cost per Task)이 0.72달러로 나타나 주요 프런티어 모델 대비 높은 비용 효율을 보였음.
ㆍ 미국 대통령 과학기술자문위원회(PCAST) 공동의장인 데이비드 색스(David Sacks) 역시 이를 ‘우려스러운 일’이라고 평가하며, 중국 AI의 빠른 성장세가 미국의 기술 경쟁력에 부담으로 작용할 수 있음을 지적함.

중국 AI 모델의 부상은 일부 모델의 일회성 성과를 넘어 글로벌 오픈 모델 생태계의 사용량과 점유율 변화로 이어지고 있음.

✅ 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 따르면, 작년 2월부터 올해 2월까지 1년간 중국산 오픈 모델의 다운로드 점유율은 41%를 기록하며 미국산 모델의 36.5%를 처음으로 넘어섬.

ㆍ 알리바바의 ‘큐원(Qwen)’은 올해 초 허깅페이스 누적 다운로드 7억 건을 돌파하며 개발자 생태계에서 가장 많이 사용되는 오픈소스 모델로 자리 잡았으며, 큐원 기반 파생 모델도 약 11만 5천 개에 달해 구글과 메타를 크게 앞섰음.

✅ AI 모델 마켓플레이스 오픈라우터(OpenRouter)에 따르면, 7월 첫째 주 기준 미국 기업의 토큰 사용량 가운데 중국산 모델이 차지한 비중은 63%로, 1년 전 10% 미만에서 큰 폭으로 증가함.

ㆍ 딥시크·큐원·키미 등 주요 중국 모델이 전체 사용량의 46%를 차지했으며, 이 가운데 딥시크는 단일 모델 기준 16.3%로 구글·앤트로픽·오픈AI를 모두 앞섰음.

✅ 중국 AI 모델은 개발자 플랫폼을 넘어 글로벌 기업의 실제 업무 환경에서도 활용 범위를 확대하고 있음.

ㆍ 에어비앤비는 AI 고객 서비스 에이전트에 알리바바의 큐원을 활용하고 있으며, 커서는 문샷 AI의 키미 K2.5를 기반으로 추가 학습한 자체 코딩 모델 ‘컴포저 2(Composer 2)’를 개발함. 린디 또한 앤트로픽의 클로드·소넷을 중심으로 운영하던 관리형 에이전트 트래픽 대부분을 딥시크 v4 Flash로 이전해, 이전된 트래픽의 추론 비용을 약 90% 절감함.
ㆍ 이는 중국 AI 모델이 시험적 활용 단계를 넘어 실제 서비스 개발과 운영에 채택되고 있으며, 성능뿐 아니라 사용량과 생태계 영향력 측면에서도 입지를 빠르게 확대하고 있음을 보여줌.

중국 AI 모델이 잇따라 프런티어급 성능을 상대적으로 낮은 비용과 개방된 방식으로 제공하면서, 글로벌 AI 시장의 경쟁 공식도 빠르게 변화하고 있음.

✅ 기존 AI 시장은 더 큰 모델과 더 많은 연산 자원이 높은 성능으로 이어지고, 높은 성능이 다시 비싼 사용료를 정당화하는 구조를 중심으로 성장해 왔음.

ㆍ 막대한 GPU와 데이터, 학습 비용을 투입할 수 있는 일부 글로벌 빅테크가 최고 수준의 AI 모델 시장을 주도하고, 기업은 이들이 제공하는 모델과 가격 정책을 수용하는 방식이 일반적이었음. 이에 따라 최고 수준의 AI 성능을 활용하려면 높은 비용을 감수해야 한다는 인식이 형성됐으며, 고성능 AI는 소수 기업이 제공하는 희소하고 값비싼 자원으로 여겨져 왔음.

✅ 그러나 최근 중국 AI 기업들이 미국 프런티어 모델에 근접한 성능을 더 낮은 가격과 오픈웨이트(Open Weight) 방식으로 제공하며, ‘성능이 높을수록 반드시 비싸야 한다’는 기존의 전제를 흔들고 있음.

ㆍ 오픈웨이트 모델이란 학습이 완료된 AI 모델의 핵심 가중치(Weights)를 공개해 외부 기업이나 개발자가 자체 환경에 구축하고 목적에 맞게 수정·최적화·운영할 수 있도록 한 모델을 의미함.
ㆍ 고성능 오픈웨이트 모델의 등장은 기업의 AI 전략에도 변화를 가져오고 있음. 특정 폐쇄형 모델에 대한 의존도를 낮추고, 업무·비용·성능·보안 등 요건에 따라 적합한 모델을 선택할 수 있는 환경을 확대함.
ㆍ 실제로 코인베이스는 키미와 Z.ai의 GLM을 시험 도입하고 모델 라우팅·캐싱 등을 병행해 AI 지출을 최고점의 절반에 가까운 수준으로 낮췄으며, 도어대시 또한 업무 난이도에 따라 키미와 미국 프런티어 모델을 구분해 활용함으로써 비용 효율을 높이고 있음.
ㆍ 이러한 변화는 결국 향후 AI 경쟁의 중심이 ‘누가 가장 강력한 모델을 개발하는가’에서 ‘누가 유사한 성능을 더 낮은 비용과 편리한 방식으로 제공해 실제 사용량을 확보하는가’로 이동하고 있음을 시사함.

이에 따라 기업의 AI 활용 전략도 고성능 모델에 더 많은 토큰을 투입하는 ‘토큰맥싱(Token Maxxing)’에서, 업무별로 적합한 모델을 선택·조합하는 ‘모델맥싱(Model Maxxing)’과 투자 대비 실질적 가치를 극대화하는 ‘밸류맥싱(Value Maxxing)’으로 전환될 전망임. 향후 기업의 AI 경쟁력은 단일 최고 성능 모델을 확보하는 데서 결정되기보다 다양한 모델을 업무 목적에 맞게 선택·조합하고 비용과 성능, 보안을 통합적으로 관리해 실질적인 비즈니스 성과로 연결하는 운영 역량에서 차별화될 것으로 예상됨.

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