🌏 [AI 패권 전쟁] 젠슨 황의 경고 — “중국, AI 경쟁서 서방 앞지를 것”

인공지능(AI) 시대의 주도권을 둘러싼 글로벌 경쟁이 본격화되고 있다.

영국에서 열린 ‘AI의 미래 서밋(The Future of AI Summit)’에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는
“중국이 낮은 전력비와 느슨한 규제를 기반으로 서방을 추월할 것”이라고 경고했다.

그의 발언은 단순한 시장 우려가 아니다.

미국의 AI 반도체 수출 제한 속에서도 중국이 AI 자립 생태계를 빠르게 구축하고 있다는 현실을 반영한다.

⚡ “서방은 비관주의에 갇혀, 중국은 성장 중”

젠슨 황은 6일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 주최 행사에서 “서방은 과도한 규제와 비관주의에 발이 묶여 있지만, 중국은 에너지 보조금과 저렴한 전력, 유연한 정책으로 AI 산업을 공격적으로 키우고 있다”고 말했다.

그는 “이 상태라면 중국이 AI 경쟁에서 승리할 것”이라고 강조했다.

특히 엔비디아의 중국 시장 점유율이 “95%에서 0%로 추락했다”고 언급하며
“이제 중국이 자체 AI 반도체 기술로 대응할 단계에 접어들었다”고 덧붙였다.

로이터통신에 따르면 중국 정부는 최근 국가 자금이 투입된 신규 데이터센터에서 외국산 AI 칩 사용을 금지했다.

공정률 30% 미만의 센터에는 이미 설치된 외국 칩을 제거하고 향후 구매 계획도 취소하도록 지시했다는 것이다.

이는 미국의 AI 반도체 수출 통제에 대한 중국의 정면 대응으로, 자국산 칩 기술 자립을 가속화하기 위한 조치다.

중국은 2021년 이후 약 **1000억 달러(약 145조 원)**를 투입해
AI 데이터센터를 전국적으로 확충 중이며, 대부분이 국가 예산 또는 지방 재정이 포함돼 있다.

로이터는 이를 “중국 기술 자립 정책의 가장 공격적인 단계”로 평가했다.

미국의 수출 제한 이후 중국은 AI 반도체 국산화에 불이 붙었다.

현재 최소 16개 중국 기업이 자체 AI 칩을 생산하고 있다.

화웨이 Ascend(어센드):
자체 AI 학습용 칩으로, 엔비디아의 최고급 GPU에 근접한 성능을 구현.
신형 모델에는 자체 개발 **HBM(고대역폭 메모리)**이 탑재돼 전력 효율을 대폭 개선.
알리바바 T-Head(티헤드):
학습·추론 겸용 **병렬처리유닛(PPU)**을 개발.
사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 이를 “엔비디아 H20급 성능”이라고 평가.
또 엔비디아 시스템과 호환돼 데이터센터 전환이 용이하다는 장점도 있다.
바이두 Kunlunxin(쿤룬신):
자체 AI 서비스 **‘어니봇(Ernie Bot)’**에 최적화된 AI 반도체.
캠브리콘·메타X 등 신생 기업들도 뒤이어 엔비디아 대체 칩을 내놓으며
중국 AI 반도체 생태계가 빠르게 확장되고 있다.

산업연구원(KIET)은 최근 보고서에서 “중국 로봇산업의 급성장은 수요·정책·공급망이 맞물린 결과”라며 “이 구조가 AI 반도체 산업에도 일정 부분 반복될 가능성이 높다”고 분석했다.

실제로 코로나19 당시 서방이 공급망을 차단했음에도 중국은 로봇·자동화 기술을 자력으로 개발해냈다.

이번 AI 칩 자립 움직임도 같은 패턴으로 전개되고 있다는 평가다.

시장조사기관 **옴디아(Omdia)**에 따르면 중국의 AI 클라우드 시장은 2024년 208억 위안 → 2025년 518억 위안으로 단 1년 만에 두 배 이상 성장할 전망이다.

현재 점유율은

중국은 데이터센터, 반도체, 클라우드, AI 플랫폼을 모두 ‘국산화 체계’로 묶어 AI 패권 자립 전략을 강화하고 있다.

젠슨 황의 발언은 단순히 미국 시장의 위축을 우려하는 차원을 넘는다.

그는 “AI는 에너지 산업과 같다. 누가 더 많은 연산 능력과 전력을 확보하느냐가 승부를 가른다”고 지적했다.

중국은 전력 보조금, 저가 에너지, 국가 주도형 투자로
AI 인프라를 확장 중이다.

결국 지금의 속도 차이가 지속된다면
AI 패권은 중국으로 기울 가능성이 높다는 것이 그의 경고다.

📍 출처: 동아일보 / 파이낸셜타임스(FT) / 로이터통신 / 사우스차이나모닝포스트(SCMP) / 산업연구원(KIET) / 옴디아

오늘 유용하고, 좋은 뉴스로 삶이 윤택해 졌으면 합니다. ~^^~ ddangnet21의 모든 글 보기