중국 AI 열위 극복할 최대 무기는 전력 경쟁력, 미국이 인공지능 패권 장담할 수 없는 이유

글로벌 인공지능 패권 경쟁에서 현재로서는 미국이 가장 앞서 있다는 사실은 매우 자명한 것입니다. 

 

모든 측면에서 미국은 그 다음 경쟁자인 중국을 앞서 있는 것으로 여겨지는데요. 다만 에너지에서만큼은 중국의 역량이 훨씬 앞서 있다고도 볼 수 있습니다. 그리고 이 에너지 경쟁력은 어쩌면 AI 경쟁에서 가장 결정적인 부분이 될 수도 있습니다 .

 

영국 시사주간지 디 이코노미스트는 19일 중국의 인공지능 역량을 에너지와 결부해 부석한 기사를 실었습니다 .

 

---

 

반도체 기업 엔비디아의 최고경영자 젠슨 황은 인공지능은 케이크와 같다고 말합니다. 챗봇과 같은 AI 응용은 맨 위층에 있습니다. 그 아래층은 소프트웨어로, 챗봇이 작동하는 기반인 대형 언어모델(LLM)이 여기에 해당합니다. 그다음은 하드웨어로, 이러한 모델을 훈련시키는 데 필요한 반도체입니다. 그리고 올봄, 중국의 AI 기업들은 이 모든 층을 바쁘게 만들어내고 있습니다. 틱톡의 모회사인 바이트댄스는 세련된 영상 생성 앱을 공개했고, 신생 기업 딥시크는 강력한 새 LLM을 출시할 예정입니다. 또한 중국의 기술 대표 기업인 화웨이는 새로운 AI 칩을 공개할 계획입니다.

 

이들 기업은 중국이 미국과의 AI 경쟁에서 뒤처지지 않도록 만들고 있지만, 선두로 끌어올리지는 못하고 있습니다. 그러나 젠슨 황이 말한 케이크에는 이 모든 층 아래에 또 하나의 층이 있는데, 그것이 바로 에너지입니다. 반도체는 AI 모델 뒤에서 이루어지는 수조 번의 계산을 수행하기 위해 막대한 전력을 필요로 합니다. 그리고 중국의 전력망은 서방보다 훨씬 더 많은 저렴한 전력을 보유하고 있습니다. 이러한 격차를 ‘전자 격차(electron gap)’라고 부릅니다. 중국이 이를 활용해 AI 패권을 차지할 수 있을까요?

 

미국 기업들은 이 가능성에 상당히 긴장하는 모습입니다. 샘 올트먼은 AI 비용이 “결국 에너지 비용과 수렴할 것”이라고 예측했습니다. 10월에는 그의 회사인 오픈AI가 중국의 전력 우위가 “미국의 AI 리더십을 위태롭게 할 수 있다”고 경고했습니다. 다음 달에는 젠슨 황이 같은 이유로 “중국이 AI 경쟁에서 승리할 것”이라고 말했습니다. 1월에는 일론 머스크가 이끄는 AI 기업 xAI의 소유자인 그는 “현재 추세라면 중국이 전력망 덕분에 AI 연산 능력에서 세계를 크게 앞지를 것”이라고 말했습니다.

AI 기업들은 점점 더 에너지 확보를 걱정하고 있습니다. 더 똑똑한 모델을 지원하기 위해 점점 더 크고 전력 소모가 큰 데이터센터를 건설하고 있기 때문입니다. 일부는 이제 기가와트(GW) 규모에 이르렀는데, 이는 원자력 발전소 하나의 전력 용량과 맞먹습니다. 미국의 싱크탱크 RAND 연구소 연구진에 따르면 이러한 데이터센터를 위한 전력 수요는 2027년까지 68GW, 2030년까지 327GW로 급증할 수 있습니다.

 

미국의 노후한 전력망은 이미 이를 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 전력망 연결을 기다리는 데이터센터가 대거 밀려 있습니다. 또한 데이터센터가 가정용 전기요금을 올릴 수 있다는 이유로 지역 주민들의 반대에도 직면하고 있습니다. 일부 기업은 자체 발전기를 구축하고 있으며, 어떤 이들은 미국 대신 우주에 데이터센터를 짓자는 아이디어까지 제시하고 있습니다. 한 반도체 기업 관계자는 “많은 AI 프로젝트가 이제 칩 공급이 아니라 건물에 충분하고 안정적인 전력을 공급할 수 있는지라는 단순한 문제에 의해 제약받고 있다”고 말합니다.

 

반면 중국은 이런 걱정이 없습니다. 세계 최대 규모의 전력망을 가진 중국은 국가 주도의 대규모 투자 덕분에 여전히 빠르게 확장하고 있습니다. 지난해에만 500GW 이상의 전력 용량을 추가해 총 3,800GW에 도달했는데, 이는 미국의 두 배가 넘습니다. 앞으로 5년 동안 중국은 경쟁국보다 6배 많은 전력 용량을 추가할 것으로 예상됩니다. 풍력과 태양광 프로젝트의 급증이 이러한 성장을 이끌고 있습니다. 또한 전 세계에서 건설 중인 원자력 발전소의 절반이 중국에 있으며, 석탄 화력 발전소도 계속 건설 중입니다. 공식 통계에 따르면 중국 데이터센터는 kWh당 약 3센트 수준으로 전력을 확보할 수 있는데, 이는 많은 미국 데이터센터가 지불하는 비용의 절반 정도입니다. 게다가 정부가 가정용 전기요금을 별도로 통제하기 때문에 전력 다소비 시설에 대한 주민 반발도 거의 없습니다.

 

그럼에도 불구하고 ‘전자 격차’에 대한 우려와 달리, 중국은 아직 이를 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 큰 이유 중 하나는 칩 부족입니다. 2019년 이후 강화된 미국의 수출 규제로 인해 중국 기업들은 최신 AI 모델에 필요한 첨단 칩(7나노미터 이하)을 구매하거나 생산하기가 어려워졌습니다. 지난해 중국 기술 기업들은 데이터센터 등 AI 인프라에 약 240억 달러를 투자한 것으로 추정되는데, 미국 기업들은 3,500억 달러 이상을 투자했습니다. 또한 지방정부의 데이터센터 투자가 비효율적으로 이루어져 낮은 수준으로 건설된 사례가 많고, 일부는 가동률이 20%에 불과하다는 보도도 있습니다.

 

이로 인해 중국의 컴퓨팅 인프라는 에너지 자원에 비해 훨씬 뒤처져 있습니다. 예를 들어 산시성 북부의 양가오라는 지역을 보겠습니다. 지방 관리들은 이곳을 “컴퓨팅 카운티”로 홍보하고 있습니다. 과거 돼지 농장 부지에는 거대한 데이터센터가 들어섰습니다. 풍력, 태양광, 석탄 발전에서 나오는 저렴한 전력과 냉각에 유리한 기후, 그리고 수자원을 갖추고 있습니다. 국영 매체는 이를 “AI 물결”의 상징처럼 소개했습니다. 그러나 이곳 관리자에 따르면, AI 학습에 필요한 고강도 연산을 수행할 수 있는 칩은 전체의 0.1%도 되지 않습니다.

 

그럼에도 중국이 곧 에너지 우위를 활용하기 시작할 것이라는 징후도 있습니다. 3월 5일 리창은 연례 업무보고에서 처음으로 ‘초대형 컴퓨팅(대규모 데이터센터)’을 언급하며, 올해 전력과 컴퓨팅 자원을 통합하는 새로운 인프라 프로젝트를 추진하겠다고 밝혔습니다. 한편 중국의 대형 클라우드 기업들은 투자를 확대하고 있습니다. UBS의 애널리스트 켄 리우는 중국이 지난 2년간 5GW를 구축한 데 이어, 2029년까지 추가로 25GW 규모의 AI 데이터센터를 건설할 것으로 예상합니다.

 

이러한 속도의 확장은 중국이 더 많은 첨단 칩을 자체 생산할 수 있는지에 달려 있습니다. 그동안의 노력은 성과를 내고 있습니다. 화웨이의 7나노 AI 칩은 미국 제품보다 성능이 떨어지지만, 여러 개를 결합하면 성능 격차를 줄일 수 있습니다. 이는 더 많은 전력을 필요로 하지만, 전기가 저렴한 환경에서는 큰 문제가 되지 않습니다. 올해 중국의 대표 파운드리인 SMIC는 7나노 칩 생산 능력을 두 배로 늘릴 계획입니다. 또한 3월에는 또 다른 파운드리인 화홍반도체도 7나노 칩 생산을 시작했다는 보도가 나왔습니다.

 

중국 정부는 풍력·태양광·수력 자원이 풍부하고 기온이 낮은 서부 지역에 데이터센터를 유치하고 있습니다. 2028년까지 이들을 하나의 네트워크로 연결해 전국적으로 저렴한 컴퓨팅 자원을 제공하는 것이 목표입니다. 샤먼대학 에너지정책연구소의 린보창은 이러한 노력이 2020년대 후반에는 칩 부족을 상쇄하고도 남을 것이라고 봅니다. 그는 “우리는 계속 건설하기만 하면 된다”고 말합니다.

현재 중국 지도부는 AI 자체 개발보다 활용에 더 집중하고 있습니다. AI를 경제 전반에 도입해 생산성을 높이려는 것입니다. 특히 자율주행차, 로봇, 스마트 공장 등 물리적 영역에 AI를 적용하는 데 큰 관심을 보이고 있습니다. 풍부한 에너지로 AI 비용이 낮아지면 기업들이 이를 실제로 도입할 가능성도 커집니다.

 

한편 샘 올트먼 같은 미국 기술 기업 경영자들에게 ‘전자 격차’는 범용 인공지능(AGI)과 관련해 더 큰 우려를 낳고 있습니다. AGI는 인간의 인지 능력을 능가하는 AI를 의미합니다. 이러한 AI는 현재의 최첨단 시스템보다 훨씬 더 많은 전력을 필요로 할 수 있습니다. 그렇다면 결국 중국이 이를 먼저 개발하게 될까요? 최근까지 중국 지도부는 AGI를 기회보다 위험으로 보는 경향이 있었습니다. 그러나 10월에 알리바바가 대기업 중 처음으로 AGI 개발을 추진한다고 발표했고, 3월에는 중국이 2030년까지의 새로운 5개년 계획에서 “AGI 개발 경로 탐색”을 포함시키며 입장이 변화하고 있음을 보여주었습니다.