중국의 과학기술_생성형 AI기술_미국과 비교해보면 어때?

앞에서 로봇기술에 있어 중국과 미국을 간단히 비교해보았다. (마지막에 포스팅 링크)

로봇기술도 보니 AI 기술과 연계되어 있다. 사실 AI는 미래에 연계되지 않는 산업분야가 없을 것이다. 

사진 출처: AFP

AI 기술이 상당히 광범위하니 여기서는 우리에게 친근한 생성형 AI 기술 중심으로 기초적으로 비교를 해보았다.

25년 2월에 있었던 Deepseek 쇼크 이후, '과연 얼마나 가겠어? 보안에서 허술할거야' 라고 자위했지만...중국과 미국만 비교하게 되다니...한국 기업과 기술은 비교할 수조차 없는 게 현실이다. 

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생성형 AI: 미국 vs 중국 기술·기업 경쟁 구도

1. 미국과 중국의 경쟁 포인트

 

미국

• 초거대 모델 성능: GPT-4/5, Gemini 등 세계 최고 수준의 대형 언어모델(LLM) 개발에 집중. 영어권·글로벌 벤치마크에서 여전히 우위.
• 멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 데이터 동시 처리·생성 기술을 선도. DALL-E, Sora, NeVA 등 혁신적 멀티모달 모델 상용화.
• AI 에이전트·자동화: 복합 업무 처리 가능한 에이전트형 AI, 실시간 협업, 코딩·업무 자동화 플랫폼 개발.
• AI 안전성·설명가능성: AI의 투명성, 신뢰성, 윤리성 확보를 위한 기술 개발(예: Anthropic, OpenAI).
• 생태계·오픈소스: Llama 등 오픈소스 모델, API·플랫폼 개방, 개발자·기업 생태계 확장.
• AI 하드웨어·인프라: NVIDIA 등 AI 전용 칩, 클라우드 인프라, 대규모 데이터센터 투자.

중국

• 고효율·저비용 LLM: DeepSeek R1, ERNIE, Qwen 등 자체 대형 언어모델 개발. 비용 효율성과 산업 현장 적용성 강조.
• AI+산업 융합: 제조, 의료, 교육, 금융 등 산업 특화 생성형 AI 솔루션 확산. ‘AI+’ 전략으로 산업 전반에 AI 도입 가속.
• 오픈소스·API 개방: DeepSeek, Moonshot 등 오픈소스 모델 공개, 무료 API 제공으로 생태계 성장 촉진.
• 특허·표준화: 생성형 AI 특허 출원 세계 1위, 응용기술·표준화 주도.
• 정부 주도 지원: 대규모 R&D, 데이터 개방, 세제 혜택 등 정책적 지원.
• AI 하드웨어 국산화: AI 반도체·컴퓨팅 인프라 자체 개발로 서구 의존도 감소 추진.

 

2. 주요 기업별 개발·경쟁 전략

국가	대표기업	주요 경쟁·개발 포인트
미국	OpenAI	초거대 LLM(GPT-4/5), 멀티모달 생성, AI 에이전트, 안전성
	Google DeepMind	Gemini(멀티모달), AlphaFold(과학 AI), AI+검색·클라우드
	Anthropic	Claude(대화형 LLM), AI 안전성·윤리성
	Meta	Llama(오픈소스 LLM), 멀티모달, 대규모 생태계
	NVIDIA	AI GPU·NeMo·Omniverse, AI 하드웨어·SW 융합
중국	Baidu	ERNIE Bot(중국어 특화 LLM), 산업 AI+융합
	Alibaba	Qwen, Tongyi Qianwen(LLM), AIaaS, 산업 솔루션
	Zhipu AI	GLM, ChatGLM(오픈소스 LLM), 효율성·저비용 강조
	Moonshot AI	Moonshot LLM(롱컨텍스트), 오픈소스, 산업 적용
	DeepSeek	DeepSeek R1(오픈소스, 저비용·고효율 LLM), API 무료 제공

 

3. 기술 트렌드별 경쟁 양상

• 모델 성능: 미국이 글로벌 벤치마크 기준 1~2%p 우위. 중국은 DeepSeek, ERNIE 등으로 격차 빠르게 축소.
• 멀티모달·실시간 생성: 미국이 텍스트-이미지-음성-영상 통합 생성에서 선도. 중국도 이미지·음성·동영상 생성형 AI 빠르게 상용화.
• AI+산업 적용: 미국은 생산성·창의성 중심, 중국은 제조·의료·교육 등 산업 현장 중심으로 확산.
• 특허·표준화: 중국이 특허 출원·표준화에서 압도적(10년간 미국의 6배), 미국은 상위 인용·영향력 특허 다수.
• 생태계 전략: 미국은 오픈소스·글로벌 API, 중국은 오픈소스+정부 주도+내수 생태계 강화.

 

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미국 vs 중국 생성형 AI 경쟁력 심층 비교

 

1. 경쟁력 비교 기준

• 모델 성능 및 벤치마크: LLM·멀티모달 모델의 글로벌 벤치마크 점수, 실제 활용 사례
• 특허 및 기술 혁신: 생성형 AI 특허 출원·보유량, 특허의 질과 영향력
• 핵심 인력·인재풀: 세계적 연구자, 엔지니어, 창업자, 인재 유치력
• 기업가치 및 투자 규모: 주요 기업의 시장가치, 투자 유치액, 유니콘 수
• 생태계·상용화: 오픈소스·API 공개, 산업 현장 적용, 규제 대응력

 

2. 미국 vs 중국: 생성형 AI 경쟁력 비교

구분	미국	중국
모델 성능	GPT-4/5, Gemini 등 세계 최고 성능, 영어권 우위	DeepSeek R1, ERNIE 등, 벤치마크 격차 1~2% 수준까지 추격
특허	6,300여 건(2014~2023), 상위 인용·영향력 특허 다수	38,200여 건(2014~2023), 세계 1위, 양적 우위
인력	글로벌 AI 석학·창업자 집결, 인재 유치력 강점	STEM 졸업생·박사 수 세계 1위, AI 인재 절반이 미국 내 활동
기업가치	OpenAI, Google, Anthropic 등 기업가치 수십~수백조	Zhipu AI, Moonshot AI 등 유니콘 5개 이상, 빠른 성장
생태계	오픈소스·API, 산업 적용, 민간 중심, 투자규모 압도	정부 주도, 대규모 상용화, 규제·표준화 빠름

 

3. 핵심 인력 및 인재풀

미국

• Sam Altman (OpenAI CEO): 생성형 AI 대중화, AI 안전성 강조
• Demis Hassabis (Google DeepMind CEO): 멀티모달·과학 AI 선도
• Dario Amodei (Anthropic CEO): AI 안전성·윤리 연구
• Jensen Huang (NVIDIA CEO): AI 하드웨어·플랫폼 혁신
• Yann LeCun (Meta): 생성 AI 연구, 오픈소스 생태계 주도

중국

• Kai-Fu Lee (01.ai 창업자, 전 구글 차이나 대표): 생성형 AI·오픈소스 주도
• Zhou Bowen (Zhipu AI CEO, 전 텐센트 AI Lab): 대형 LLM 연구
• Wang Xiaochuan (Baichuan AI 설립자, 전 소후 CEO): LLM 상용화
• Robin Li (Baidu CEO): ERNIE, 자율주행 등 AI 산업화
• Liu Qingfeng (iFlyTek CEO): 음성AI·교육AI 특화

 

4. 시장 및 기술적 시사점

• 미국: 모델 성능·혁신성, 오픈 생태계, 글로벌 시장 파급력에서 우위. 투자·인재·상용화 속도 압도적.
• 중국: 특허·양적 성장, 대규모 상용화, 산업 현장 적용, 규제·표준화에서 강점. 벤치마크 격차 1~2% 수준까지 추격.
• 공통점: 양국 모두 초거대 모델, AI 에이전트, 멀티모달 생성, 산업 현장 적용에 집중. 시장·생태계 분리(디지털 철의 장막) 현상 심화.

 

5. (정리) 미국 vs 중국 생성형 AI 대표 기업·기술·인력 비교 표

국가	대표 기업	주요 기술/ 모델	핵심 인력(약력)	특허/기술 특징
미국	OpenAI	GPT-4/5, DALL-E, Sora	Sam Altman(CEO)	LLM, 생성 AI 알고리즘, 안전성
	Google DeepMind	Gemini, AlphaFold	Demis Hassabis(CEO)	멀티모달, 과학 AI, 특허 다수
	Anthropic	Claude	Dario Amodei(CEO)	AI 안전성, 대화형 LLM
	Meta, Microsoft	Llama, Copilot	Yann LeCun, Satya Nadella 등	오픈소스, 생산성 AI, 특허
	NVIDIA	AI GPU, NeMo, Omniverse	Jensen Huang(CEO)	AI HW·SW 융합, 특허
중국	Baidu	ERNIE Bot	Robin Li(CEO)	중국어 특화 LLM, 산업화
	Alibaba	Qwen, Tongyi Qianwen	Zhou Jingren(CTO)	LLM, AIaaS, 특허 다수
	Zhipu AI	GLM, ChatGLM	Zhou Bowen(CEO)	오픈소스 LLM, 특허
	Moonshot AI	Moonshot LLM	Yang Zhilin(CEO)	롱컨텍스트 LLM, 특허
	01.ai	Yi-34B, Yi-9B	Kai-Fu Lee(CEO)	오픈소스 LLM, 특허

 

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[참고] DeepSeek CEO 

1. 이름 및 기본 정보

• 이름: Liang Wenfeng (梁文锋, 량원펑)
• 출생: 1985년, 중국 광둥성 잔장(湛江) 출신
• 현직: DeepSeek 창업자 및 CEO, High-Flyer 헤지펀드 공동창업자 겸 CEO

2. 학력 (KBS 다큐에 이 학교를 집중 조명했다. 기술 인재들의 집합소라고 한다)

• 학사: 저장대학교(Zhejiang University) 전자정보공학 전공
• 석사: 저장대학교(Zhejiang University) 석사 학위

3. 경력 및 약력

• 금융·AI 융합 경력
  • 2015년, 퀀트 헤지펀드 High-Flyer 공동창업 (2019년 운용자산 100억 달러 이상)
  • 2023년, High-Flyer의 자본과 데이터 인프라를 바탕으로 DeepSeek 설립
  • 2021년부터 엔비디아 GPU 10,000개 확보, 대규모 AI 인프라 구축
• DeepSeek 운영
  • 2023년 5월 DeepSeek 공식 출범, LLM(대형 언어모델) 연구 및 개발 주도
  • 2025년 DeepSeek-R1, V3 등 초거대 AI모델 공개 및 상용화
  • 독자적 연구소 운영, 오픈소스·저비용·고효율 AI모델 전략
• 리더십 스타일
  • 실험적이고 연구 중심의 경영, 수평적 조직문화, 신입·비전공 인재 적극 채용
  • 기술 혁신과 오픈소스 협업, 장기적 연구 우선
  • 중국 내 AI 인재풀 확대 및 글로벌 기술 격차 해소 지향

4. 보유 기술 및 주요 성과

• 핵심 기술
  • 초거대 LLM(DeepSeek-R1, V3 등) 설계 및 최적화
  • Mixture of Experts(MoE) 등 효율적 AI 아키텍처 적용
  • GPU 자원 최적화 및 저비용 대규모 AI 트레이닝
  • 오픈소스 LLM 공개 및 커뮤니티 활성화
  • 자연어 처리, 멀티모달 AI, 수학·코딩·과학 AI 등 다양한 분야로 확장
• 특허 및 혁신
  • DeepSeek의 AI모델은 기존 대비 1/10 수준의 컴퓨팅 자원으로 GPT-4 동급 성능 달성
  • AI 트레이닝 비용 혁신(수백만 달러 수준)
  • 중국 내 LLM 가격경쟁·기술혁신 촉발, 글로벌 AI 시장 판도 변화 주도

5. 기타 특징

• 사회적 영향력: 중국 AI혁신의 상징적 인물로, 정부 및 산업계에서 주목
• 철학: “기술 장벽은 일시적, 오픈소스와 속도가 진짜 경쟁력”이라는 신념
• 조직 문화: 창의성과 호기심, 젊은 인재의 잠재력 중시

참고

• DeepSeek CEO인 Liang Wenfeng은 수학·공학적 기반에 금융·AI 융합 경험, 혁신적 조직 운영, 초대형 AI모델 개발 등에서 중국 AI 생태계에 독보적 영향력을 가진 인물임.
• 2025년 기준 DeepSeek의 기술력과 비용 효율성, 오픈소스 전략은 글로벌 AI업계에서도 주목받고 있음

 

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중국의 과학기술 _로봇기술_미국과 비교하면 어때?

우리도 늦지 않았다.....라고 믿고 싶다.