미·중 AI 전쟁의 승부처는 ‘혁신’ 아닌 ‘확산’… 수십 년간의 마라톤 시작됐다

미국과 중국이 벌이는 인공지능(AI) 패권 경쟁의 성패는 누가 더 똑똑한 모델을 먼저 만드느냐(혁신)가 아니라, 누가 더 빠르고 깊숙하게 기술을 경제 전반에 퍼뜨리느냐(확산)에 달려 있다는 분석이 제기됐다.

26일(현지시각) 조지 워싱턴 대학교의 제프리 딩(Jeffrey Ding) 정치학 조교수는 사우스차이나모닝포스트(SCMP)와의 인터뷰에서 미·중 AI 경쟁을 ‘확산 마라톤’으로 규정했다.

그는 최첨단 AI인 범용인공지능(AGI)을 향한 단거리 경주에 집착하는 현재의 미국 안보 정책이 오히려 장기적인 국가 경쟁력을 저해할 수 있다고 경고했다.


딩 교수는 AI를 과거의 전기나 증기기관과 같은 범용 기술(GPT, General Purpose Technology)로 보아야 한다고 강조했다. 범용 기술은 특정 산업에 머물지 않고 경제 전체의 생산성을 비약적으로 높일 때 비로소 강력한 국가 권력을 창출하기 때문이다.
과거 소련은 전기 분야에서 수많은 혁신을 일궈냈으나, 이를 산업 전반에 확산시킨 국가는 미국이었다. 결국 미국은 전기화라는 ‘확산 마라톤’에서 승리하며 세계 경제의 주도권을 잡았다.

많은 정책 입안자가 상위 1%의 논문 인용 수나 스타트업 가치에 매몰되어 있다. 하지만 진짜 중요한 것은 칭하이성이나 아이오와주의 중소기업들이 얼마나 쉽게 AI를 도입해 워크플로우를 개선할 수 있느냐는 점이다.


딩 교수는 미국의 가장 큰 자산을 하버드나 스탠퍼드 같은 명문대가 아닌, 전국에 퍼진 광범위한 고등교육 시스템과 엔지니어 풀로 꼽았다.

상위 1% 연구자뿐만 아니라 AI를 현장에 적용할 수 있는 ‘숙련된 엔지니어’ 양성 능력을 보면 미국(약 150~160개 대학 참여)이 중국(30~40개)보다 월등히 앞서 있다.
트럼프 행정부의 중국 유학생 제한 및 고등교육 지원 축소는 미국의 AI 확산 능력을 스스로 깎아먹는 조치다. 딩 교수는 이를 “출혈 중인 환자가 발목 염좌를 치료하는 격”이라고 묘사했다.


최근 ‘딥시크(DeepSeek)’의 등장으로 중국의 AI 역량이 재조명받고 있지만, 딩 교수는 중국이 여전히 ‘확산 적자(Diffusion Deficit)’ 상태에 있다고 진단했다.

중국 정부는 초등 교육부터 AI를 도입하는 등 중앙집중식 정책을 펴고 있다. 그러나 급변하는 AI 기술 특성상 중앙의 통제는 자칫 낡은 방식에 자원을 낭비하는 결과를 초래할 수 있다.

미국은 기업과 대학의 공동 연구가 활발한 반면, 중국은 우수 센터 외 지방 대학들과 중소기업 간의 연계가 부족해 기술이 현장으로 흐르는 통로가 좁다.


딩 교수는 향후 10년 내에 AI가 경제 생산성에 드라마틱한 변화를 주기는 어려울 것이라고 보며, ‘AI 거품론’에 대해서도 장기적 관점에서의 인내심을 주문했다.

그는 "누가 최신 LLM을 만드느냐보다 누가 AI를 더 잘 채택하느냐가 중요하다"며, 분산된 교육 시스템과 활기찬 오픈소스 생태계를 보유한 미국이 여전히 유리한 위치에 있다고 분석했다.

결국 미·중 AI 전쟁은 단기간에 판가름 날 승부가 아니며, 수십 년에 걸쳐 각국의 사회·교육 인프라가 기술을 얼마나 잘 흡수하느냐에 따라 승자가 결정될 것으로 보인다.


신민철 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com