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[AI는 지금] 딥시크, V4 앞두고 내몽골行…중국 AI, 칩·데이터센터 전쟁 본격화

중국 인공지능(AI) 산업이 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어 자체 데이터센터 구축과 국산 AI 칩 최적화 경쟁으로 빠르게 재편되고 있다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 정부 주도의 인프라 정책이 맞물리면서 스타트업부터 빅테크까지 '풀스택 AI 인프라 내재화' 전략이 확산되는 모습이다. 13일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크는 차세대 플래그십 모델 V4 출시를 앞두고 중국 내몽골 울란차브 지역에서 서버 유지보수 엔지니어와 데이터센터 구축 관리자 등 현장 인력 채용을 확대하고 있다. 이는 해당 기업이 소프트웨어·연구 중심 채용에서 벗어나 데이터센터 운영 등 물리적 인프라 영역으로 확장하는 첫 공개 사례로 해석된다. 특히 업계에선 이번 행보가 단순한 인력 확충이 아니라 AI 인프라 전략 전환의 신호라고 해석했다. 그동안 딥시크는 모델 개발과 알고리즘 고도화에 집중해왔지만, V4를 기점으로 대규모 학습·추론을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 직접 확보·운영하는 구조로 이동한 분위기다. 이는 AI 모델 경쟁이 '성능'에서 '연산 인프라 확보 능력'으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 또 내몽골은 중국 정부가 추진하는 '동수서산(東數西算)' 전략의 핵심 거점으로, 전력 비용과 토지 가격이 낮아 대규모 데이터센터 구축에 유리한 지역이다. 특히 딥시크가 해당 지역에서 데이터센터 운영 인력을 직접 채용하기 시작했다는 점은 기존의 외부 클라우드 의존 구조에서 벗어나 자체 인프라 내재화로 전환하려는 움직임으로 해석된다. 일각에선 V4가 단순한 모델 업그레이드를 넘어 컴퓨팅 구조 자체를 재설계하는 계기가 될 수 있다고 관측했다. 또 화웨이의 AI 칩 생태계와의 연계 가능성까지 거론하며 국산 칩 기반 최적화 전략을 본격화할 가능성이 있다고 봤다. 이 같은 흐름은 딥시크에 국한되지 않고 중국 AI 산업 전반으로 확산되고 있다. 이른바 '중국 AI 6룡'으로 불리는 스타트업들과 빅테크 기업들은 공통적으로 미국 기술 의존도를 줄이고 국산 AI 칩 기반 인프라를 구축하는 방향으로 전략을 재편하는 모습이다. 대표적으로 지푸AI는 엔비디아 칩 없이 화웨이의 AI 반도체 '어센드(Ascend)' 계열만으로 대규모 모델 학습을 수행했다고 밝히며 국산 칩 기반 학습 가능성을 강조하고 있다. 또 화웨이의 AI 프레임워크 '마인드스포어(MindSpore)'를 활용해 소프트웨어부터 하드웨어까지 전 과정을 자국 기술로 구축하는 전략도 병행하고 있다. 문샷AI와 미니맥스는 저비용 고효율 구조를 중심으로 서부 및 내륙 데이터센터 자원 확보에 나서고 있다. 전력·토지 비용이 낮은 지역을 중심으로 AI 연산 인프라를 선점하는 흐름이 강화되며 관련 투자도 가속화되고 있다.빅테크 기업들도 인프라 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 바이두는 자체 AI 칩 '쿤룬'을 기반으로 수백만 개 칩을 수용할 수 있는 초대형 '슈퍼 노드' 구축 계획을 추진 중이다. 알리바바그룹은 클라우드 인프라를 활용해 스타트업과 기업 고객에게 내륙 데이터센터 자원을 패키지 형태로 공급하며 생태계 영향력을 확대하고 있다. 업계에선 중국 AI 산업의 경쟁 축이 구조적으로 이동하고 있다는 분석이 지배적이다. 기존에는 모델 성능과 알고리즘 혁신이 핵심이었다면, 현재는 데이터센터 입지, 전력 비용, AI 칩 확보, 운영 인력 등 물리적 인프라 요소가 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "이제 AI 경쟁은 모델을 잘 만드는 문제가 아니라 얼마나 안정적으로 대규모 연산 인프라를 확보하고 운영할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "중국 기업들은 사실상 소프트웨어 기업에서 인프라 사업자로 빠르게 진화하고 있다"고 말했다.

2026.04.13 14:46장유미 기자

[AI는 지금] "스마트폰서도 AI 추론"…구글, '젬마4'로 클라우드 중심 판 흔든다

구글이 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 '젬마4(Gemma 4)'를 공개하며 AI 실행 환경을 클라우드에서 디바이스로 확장하는 전략을 본격화했다. 스마트폰부터 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 복잡한 추론과 자율형 에이전트 구현이 가능해지면서 온디바이스 AI 확산과 오픈 모델 생태계 변화에 큰 영향을 줄 것으로 전망된다. 구글 딥마인드는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '젬마4'를 공개했다. 이번 모델은 '제미나이3(Gemini 3)'와 동일 계열의 연구 및 기술을 기반으로 개발됐으며 로컬 환경에서 고급 AI 기능을 수행할 수 있도록 설계됐다. 젬마4는 이펙티브 2B(E2B), 이펙티브 4B(E4B), 26B 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE), 31B 덴스(Dense) 등 4종으로 구성된다. 이 가운데 E2B와 E4B 모델은 안드로이드 스마트폰과 라즈베리파이 등 경량 디바이스에 최적화됐으며 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 반면 26B MoE와 31B 덴스 모델은 워크스테이션급 환경에서 고성능 추론을 수행하도록 설계돼 디바이스부터 고성능 컴퓨팅 환경까지 폭넓은 계층을 아우른다. 26B MoE 모델은 추론 과정에서 약 38억 개의 파라미터만 활성화하는 구조를 통해 처리 속도를 높이면서도 대형 모델 수준의 성능을 유지하도록 설계됐다. 31B 모델은 품질 중심 구조로 고도화된 추론 능력을 제공한다. '젬마4'는 단순 대화형 모델을 넘어 실제 작업 수행을 지원하는 '에이전트형 AI' 구현을 핵심 방향으로 제시했다. 이 모델은 함수 호출과 구조화된 JSON(Javascript Object Notation) 출력 기능을 네이티브로 지원해 외부 도구 및 API와 연동한 다단계 작업 수행이 가능하다. 이는 AI가 정보 생성에서 실행 중심으로 진화하고 있음을 보여주는 변화다. 또 모든 모델이 이미지와 비디오 입력을 처리할 수 있으며 E2B와 E4B 모델은 오디오 입력을 지원해 기기 내 음성 이해 기능을 제공한다. 구글은 "개발자 생태계를 제한 없이 지원하기 위해 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 공개했다"며 "데이터와 인프라, 모델에 대한 통제권을 개발자에게 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. '젬마4'는 모델 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 형태로 제공되면서 기업과 개발자가 자체 인프라에서 AI를 직접 구축·운영할 수 있는 기반을 제공한다. 이에 따라 클라우드 의존도를 낮추고 비용 구조를 재편하는 한편, 기업 맞춤형 AI 개발과 데이터 통제 요구가 높은 산업을 중심으로 활용이 확대될 가능성이 제기된다. 모델은 구글 클라우드를 비롯해 허깅페이스, 캐글, 올라마 등 다양한 플랫폼에서 제공된다. 젬마4 출시는 오픈 모델 경쟁 구도에도 변화를 예고한다. 기존 메타 '라마(Llama)' 시리즈에 더해 알리바바 '큐웬(Qwen)', 즈푸AI 'GLM', 문샷AI '키미(Kimi)' 등 중국 기업 모델이 빠르게 부상하는 가운데 구글은 성능 대비 효율성과 온디바이스 실행을 결합한 전략으로 차별화를 시도한 모습이다. 젬마4가 구글의 기존 대형 모델 '제미나이'와 병행되는 전략적 포지션을 갖는다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 제미나이가 클라우드 기반 초대형 모델 역할을 담당하는 반면, 젬마는 로컬 및 경량 환경을 맡는 식이다. 구글은 이를 통해 클라우드와 디바이스를 아우르는 AI 플랫폼 전략을 구축하고 있다. 젬마4는 오픈모델의 성능 고도화와 온디바이스 AI 확산, 에이전트 기반 자동화를 동시에 겨냥한 모델로 평가된다. 이는 AI 활용 방식이 중앙 서버 중심에서 분산형 구조로 이동하고 있음을 보여주는 흐름으로, 향후 기업의 AI 도입 전략과 비용 구조에도 변화를 가져올 가능성이 제기된다. 업계 전문가는 "젬마4는 고성능 AI를 클라우드 밖으로 확장해 디바이스까지 끌어내린 모델"이라며 "손바닥 크기의 컴퓨터에서도 복잡한 추론이 가능한 수준까지 발전했다는 점에서 앞으로 AI 경쟁은 성능뿐 아니라 어디에서 실행되느냐가 핵심 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.04.03 09:46장유미 기자

AI 열풍 타고 中 기업 홍콩行 가속…지푸·미니맥스 이어 문샷도 IPO 추진

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷(Moonshot AI)이 홍콩 증시 상장을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 글로벌 투자자들의 AI 기업 선호가 확대되는 흐름 속에서 자금 조달 전략 다변화에 나선 것으로 해석된다. 26일 블룸버그통신에 따르면 중국 베이징에 본사를 둔 문샷은 홍콩 기업공개(IPO)를 초기 단계에서 검토 중인 것으로 전해졌다. 투자은행 중국국제금융공사(CICC)와 골드만삭스 등과 상장 관련 논의를 진행했으며 구체적인 일정은 아직 정해지지 않았다. 정책 환경도 주요 변수다. 중국 당국은 해외 자본 유입을 위한 역외 법인 구조의 '레드칩' 기업에 대한 홍콩 상장 규제를 강화하는 흐름을 보이고 있다. 동시에 AI와 로보틱스 등 전략 산업에 대해서는 자국 기업 육성을 위한 지원 기조를 유지하고 있다. 시장 상황은 긍정적이다. 홍콩에 상장한 AI 기업 즈푸(Zhipu)와 미니맥스(MiniMax)는 올해 초 상장 이후 기업가치가 약 400억 달러 수준까지 상승했다. AI 산업에 대한 투자 수요가 자본시장 전반으로 확산되고 있다는 평가다. 문샷은 비상장 시장에서도 적극적인 자금 조달을 이어가고 있다. 올해 초 7억 달러 이상을 유치했으며 추가 투자 라운드를 통해 최대 10억 달러 조달을 논의 중이다. 기업가치는 약 180억 달러 수준으로 거론된다. 이 회사는 칭화대 출신 양즈린 교수가 설립했으며 알리바바·텐센트·5Y캐피털 등이 주요 투자자로 참여하고 있다. 주력 모델 '키미(Kimi)'는 텍스트·이미지·영상 등을 동시에 처리하는 멀티모달 AI로, 최근 고도화 버전(K2.5)을 공개했다. 블룸버그통신은 "문샷의 검토는 현재 진행 중"이라며 "결국 기업공개로 이어지지 않을 가능성도 있다"고 말했다.

2026.03.26 17:13장유미 기자

[AI는 지금] 美 커서, 中 모델로 코딩 AI 개발 인정…여파는?

인공지능(AI) 코딩 스타트업 커서(Cursor)가 자사 최신 모델에 중국 문샷 AI의 '키미(Kimi)'를 활용한 사실을 인정하면서 글로벌 시장에서 오픈소스 기반 AI 활용과 보안 이슈가 동시에 주목받고 있다. 기술 패권 경쟁이 이어지는 가운데서도 국가 간 모델 활용이 이뤄지는 사례가 확인되면서 업계의 관심이 커지는 모습이다. 23일 IT 전문 매체 테크크런치에 따르면 커서는 최근 '컴포저 2(Composer 2)' 모델을 공개하며 최첨단 코딩 성능을 강조했지만, 해당 모델이 문샷 AI의 '키미'를 기반으로 했다는 점을 뒤늦게 인정했다. 또 오픈소스 기반에서 출발했다고 밝히면서도 전체 연산의 일부만 해당 모델에 의존했으며 나머지는 자체 학습을 통해 구축했다고 설명했다. 리 로빈슨 커서 개발자 교육 담당 부사장은 "'컴포저 2'는 오픈소스 기반에서 출발했다"면서도 "최종 모델에 사용된 연산의 약 4분의 1만 오픈소스에서 가져왔고 나머지는 자체 학습을 통해 구축됐다"고 밝혔다. 이어 "그 결과 벤치마크 성능은 키미와 상당한 차이를 보인다"고 덧붙였다.문샷 AI 측도 이번 협력에 대해 긍정적인 입장을 밝혔다. 오픈소스 기반 모델의 활용 확대라는 측면에서 의미를 부여하는 분위기다. 키미 측은 "키미-2.5가 기반을 마련한 것을 자랑스럽게 생각한다"며 "커서의 사전 학습과 강화 학습을 통해 모델이 효과적으로 통합되는 모습을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "이는 개방형 모델 생태계가 지향하는 방향"이라고 덧붙였다. 이 같은 방식은 최근 AI 모델 개발 흐름과 비슷하다. 현재 업계에선 자체 모델을 처음부터 개발하기보다 오픈소스 모델을 기반으로 성능을 개선하는 방식이 점차 확산되고 있다. 기업 입장에서 개발 비용과 시간을 줄이면서도 제품 출시 속도를 높일 수 있다는 점에서 효율성이 크다고 봐서다. 이에 따라 경쟁의 초점도 모델 자체보다는 튜닝과 서비스 통합 역량으로 옮겨가는 분위기다. 오픈소스 기반 모델의 확산 속도도 빨라지고 있다. 키미와 같은 모델은 긴 컨텍스트 처리 능력과 접근성을 앞세워 개발자 사이에서 활용도가 높아지는 추세다. 이를 기반으로 중국 AI 기업들의 개방형 전략도 글로벌 시장에서 영향력을 확대하는 모습이다. 다만 모델 출처 표기와 라이선스 준수 여부를 둘러싼 논란은 업계 내 주요 이슈로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스 기반 모델 활용이 확산되면서 국가 간 경계도 옅어지는 분위기"라며 "산업 현장에선 성능과 효율성을 기준으로 국가와 관계없이 모델을 선택하는 흐름이 이어지고 있는데, 이번처럼 미국 기업이 중국 모델을 기반으로 제품을 개발하는 사례도 점차 늘어나는 모습"이라고 말했다. 일각에선 보안 문제에 대한 우려도 제기했다. 코딩 AI가 소스코드와 내부 시스템 구조 등 민감한 데이터를 다루는 만큼 데이터 유출 가능성이 주요 리스크로 꼽혀서다. 특히 외부 서버 기반 서비스의 경우 입력 데이터가 저장되거나 학습에 활용될 가능성이 있어 기업들의 주의가 요구된다. 중국 모델의 경우 관련 법·제도 환경에 따른 불확실성도 고려 요소로 언급된다. 보안 위험이 모델의 출신보다 데이터 처리 방식에 좌우된다는 의견도 나왔다. 온프레미스 운영 여부와 데이터 저장 정책, API 호출 구조 등이 주요 판단 기준으로 작용한다고 봐서다. 이에 따라 기업들은 민감한 데이터는 내부 시스템에서 처리하고 일반 업무에는 외부 AI 서비스를 활용하는 방식으로 대응하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 어떤 국가의 모델이냐보다 데이터를 어떻게 통제하고 제품에 녹여내느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"며 "AI 도입 전략도 성능 중심에서 거버넌스와 활용 중심으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다.

2026.03.23 10:31장유미 기자

[AI는 지금] 자고 나면 '조 단위' 뛴다… 中 AI 스타트업, 전례 없는 몸값 폭등 러시

전 세계에 불어닥친 '딥시크 쇼크' 이후 중국 인공지능(AI) 스타트업들의 기업가치가 단기간에 급등하는 사례가 잇따르고 있다. 생성형 AI 경쟁 격화로 중국에서도 대형 투자금이 빠르게 유입되며 일부 스타트업은 수개월 사이 기업가치가 수배 뛰는 등 'AI 유니콘'이 빠르게 늘어나는 모습이다. 16일 블룸버그통신에 따르면 중국 AI 스타트업 문샷 AI는 최근 약 180억 달러(약 27조원) 기업가치를 목표로 최대 10억 달러 규모의 투자 유치 추진에 나섰다. 올해 초 7억 달러 이상을 조달하며 기업가치 약 100억 달러를 인정받은 이후 불과 몇 달 만에 가치가 크게 상승한 것이다. 또 지난해 말 투자 당시 기업가치가 약 43억 달러 수준이었던 점을 고려하면 단기간에 네 배 이상 뛰었다. 문샷은 AI 챗봇 '키미(Kimi)'를 개발한 스타트업으로, 알리바바와 텐센트, 5Y캐피털 등이 주요 투자자로 참여하고 있다. 최근에는 최신 모델 '키미 K2.5' 기반 에이전트 서비스 '키미 클로'를 선보이며 사용자 확대에 속도를 내고 있다. 중국 AI 스타트업 중에선 미니맥스와 지푸AI도 기업가치가 빠르게 상승한 기업으로 꼽힌다. 두 회사는 최근 시장에서 약 300억~400억 달러 수준의 기업가치로 평가되며 중국 AI 유니콘 가운데 가장 높은 평가를 받는 기업군으로 거론된다. 특히 미니맥스는 생성형 AI 모델과 AI 캐릭터 서비스 등을 앞세워 빠르게 성장하며 한때 시장 평가 기준으로 중국 검색기업 바이두를 넘어서는 수준까지 언급되기도 했다. 이 같은 투자 열기는 중국 AI 기술 경쟁의 핵심 기업으로 떠오른 딥시크의 등장 이후 더욱 확산됐다는 분석도 나온다. 딥시크는 비교적 낮은 비용으로 고성능 AI 모델을 구현했다는 평가를 받으며 글로벌 AI 시장에서 주목을 받았다. 이후 중국 내 AI 스타트업과 클라우드 기업들이 잇따라 자체 모델과 에이전트 서비스를 출시하는 계기가 됐다. 업계에선 중국 AI 스타트업 투자 열기가 당분간 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 미국의 오픈AI와 앤스로픽 등과 경쟁하기 위해 중국 빅테크와 투자자들이 AI 모델 개발과 인프라 구축에 공격적으로 투자하고 있기 때문이다. 업계 관계자는 "중국에선 대형 플랫폼 기업과 벤처투자가 동시에 AI 모델 개발 경쟁에 뛰어들면서 자금 유입 속도가 매우 빠른 상황"이라며 "향후 몇 년 동안 중국에서도 글로벌 수준의 AI 스타트업이 추가로 등장할 가능성이 높다"고 말했다.

2026.03.16 09:31장유미 기자