미국의 대중국 인공지능(AI) 제재가 중국의 기술혁신을 오히려 촉진한다는 평가는 일부 지표로 뒷받침되지만, 인과관계가 확정된 결론은 아니다. 미국 상무부 산업안보국은 2024년 12월 2일 첨단 반도체 제조장비 24종과 관련 소프트웨어 3종, 고대역폭메모리(HBM)에 새 통제를 도입하고 중국 관련 140개 기관을 수출통제 명단에 추가했다. 이어 백악관은 2025년 7월 23일 90개가 넘는 정책 조치를 담은 ‘미국 AI 행동계획’을 공개했다. 혁신 가속, 미국 내 AI 인프라 구축, 국제 외교·안보 주도가 세 축이다.
통제의 직접 목표는 중국이 첨단 AI 학습에 필요한 칩과 제조 역량을 확보하는 속도를 늦추는 데 있다. 그러나 공급 제약은 중국 기업에 연산 효율 개선, 자체 반도체 생태계 확대, 개방형 모델 배포를 서두를 유인도 준다. 딥시크가 공개한 R1은 전체 매개변수 6710억 개 가운데 370억 개를 활성화하고 12만8000토큰 문맥을 지원한다. 회사는 R1과 R1-Zero 외에 큐원·라마 기반의 증류 모델 6종도 공개했다. 이는 제한된 연산 자원을 더 효율적으로 쓰고 외부 개발자가 작은 모델을 활용하도록 하는 대응 방식의 한 사례다.
독립 지표도 중국의 추격과 미국의 우위를 동시에 보여준다. 스탠퍼드 인간중심AI연구소의 2025 AI 인덱스에 따르면 2024년 주목할 만한 AI 모델은 미국 기관이 40개, 중국 기관이 15개를 내놨다. 같은 보고서는 MMLU와 HumanEval 등 주요 평가에서 양국 모델의 성능 차이가 2023년 두 자릿수에서 2024년 거의 동률로 좁혀졌다고 분석했다. 반면 2024년 민간 AI 투자액은 미국 1091억달러, 중국 93억달러로 자본 격차가 컸다. 개방형 가중치 모델과 폐쇄형 모델의 일부 평가 격차가 1년 사이 8%에서 1.7%로 축소된 점은 중국 기업의 개방형 전략이 확산될 여지를 보여준다.
| 확인 항목 | 확인된 수치·상태 | 해석의 한계 |
|---|---|---|
| 미국 수출통제 | 장비 24종·소프트웨어 3종·HBM, 기관 140곳 추가 | 장기적인 기술 격차 효과는 미확정 |
| 주목할 AI 모델 | 2024년 미국 40개·중국 15개 | 모델 수가 성능과 시장점유율을 뜻하지 않음 |
| 민간 AI 투자 | 미국 1091억달러·중국 93억달러 | 투자액과 연산 접근성은 별개 지표 |
따라서 제재가 중국 혁신을 ‘만들었다’고 단정하기보다, 제약이 기존의 자립 투자와 효율화 경쟁을 강화했다고 보는 편이 정확하다. 비용 측면에서도 개방형 가중치는 내려받아 수정할 수 있지만, 실제 운영에는 GPU·전력·보안·유지보수 비용이 든다. R1 개발진 역시 초기형 R1-Zero에서 반복 출력, 낮은 가독성, 언어 혼합 문제가 있었다고 밝혔다. 한국 기업에는 미국 규정의 적용 범위와 중국 모델의 라이선스만 볼 것이 아니라, 필요한 반도체 조달 가능성·총운영비·데이터 통제·성능 재현성을 함께 점검하는 접근이 필요하다.
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