중국 AI 연구소 탐방기: 딥시크·두바오·클로드 코드, 그리고 칩 제약의 실제 모습

핵심 메시지

• 중국 AI 연구자들은 정치나 노동시장 영향보다 '더 좋은 모델을 만드는 것'에 몰두하는, 놀라울 만큼 평범하고 친근한 사람들이었다.
• 딥시크는 과학·문화적으로 존경받는 존재이고, 바이트댄스의 챗봇 앱 '두바오(Doubao)'는 두려운 경제적 경쟁자로 서로 다른 역할을 한다.
• 중국 연구자들도 클로드(Claude)를 최고의 모델로, 클로드 코드를 최고의 CLI로 꼽으며 방화벽을 우회해 허깅페이스를 쓴다.
• 긴 사전학습을 돌리기 어려울 만큼 칩 제약이 심해, 연구자들 사이에서 '수출 통제는 효과가 있다'는 인식이 현장에서 매우 뚜렷했다.
• 정부는 지방정부 간 유치 경쟁과 특정 연구소 자금 지원 등으로 관여하지만, 모델이 어떻게 동작해야 하는지를 지시하지는 않는 분권적 구조다.

쉽게 이해하기

이 영상은 뉴스레터 '인터커넥츠(Interconnects)'의 네이선 램버트와 플로리안이 중국 주요 AI 연구소들을 직접 방문한 뒤 나눈 라이브 대담이다. 두 사람은 여러 AI 작가 그룹과 함께 중국을 돌며 사실상 거의 모든 주요 연구소와 대화했고, 연구 문화와 데이터 산업 같은 산업적 측면을 함께 살폈다. 가장 큰 인상은 '인간적'이었다는 것이다. 미국 미디어가 종종 이들에게 성급한 의도를 덧씌우지만, 실제로 만난 연구자들은 겸손하고 기술 작업 자체에 몰두하는, 미·중 국가 경쟁과는 거리가 먼 평범한 사람들이었다.

두 사람은 베이징이 마치 베이 에어리어처럼 연구소들이 걸어서 오갈 거리에 몰려 있고, 사람들이 '분위기가 가장 좋아서' 회사를 골랐다고 말하는 모습이 놀랍도록 비슷했다고 전한다. 연구 스타일도 미국처럼 다양해서, 연구자들이 끊임없이 아이디어를 탐색해 위로 올리는 상향식(bottom-up) 문화의 연구소가 있는가 하면, 위에서 방향을 정해 내려주는 하향식 연구소도 있었다.

명확한 관찰들도 소개된다. 모두가 바이트댄스의 챗봇 두바오를 경쟁 상대로 걱정했고, 딥시크는 다들 우러러보는 과학·문화적 존재로 자리했다. 지푸(Z.ai) 같은 API 기업의 쇼룸에는 하루 5조 5000억 토큰 처리 같은 실시간 사업 지표가 걸려 있었고, 사용자 분포에서 중국이 미국의 3~4배로 압도적이었다. 지푸는 수요를 감당 못 해 구독 가격을 여러 차례 올리고 요청 한도를 낮췄으며, 두바오는 무료였다가 유료 요금제 도입을 예고했다.

미국에서 크게 부풀려진 '데이터 산업'은 중국에선 그만큼 중심적이지 않아 보였다. 연구소들에 데이터를 사느냐 물으면 대체로 아니라고 했고, 일부는 자체 라벨러·변호사·재무 인력까지 두고 사내에서 고품질 데이터를 만들었다. 강화학습 '환경(environment)'은 데이터 구매라기보다 사실상 클라우드 서비스에 가깝다는 점에서, 데이터 산업의 실제 영향력은 아직 판단하기 이르다는 신중한 입장을 취한다.

정부의 역할에 대해선 의외로 솔직한 이야기가 오갔다. 베이징의 한 지방정부가 베이징 AI 연구원(BAAI)에 연간 수천만 달러를 지원하고, 앤트그룹처럼 국가가 지분을 갖는 사례도 있지만, 이는 지방정부들이 유력 기술기업을 유치하려 경쟁하는 분권적 구조에 가깝다. 즉 정부가 모델의 동작 방식을 지시하는 것과는 거리가 멀다는 것이다. 두 사람은 샤오미의 젊은(평균 25세) 연구팀이 1조 파라미터급 모델에 진지하게 투자하는 모습에 특히 놀랐다고 덧붙인다.

주요 인사이트

• 미국 미디어가 그리는 '딥시크 붕괴, 인재 이탈' 서사는 실제로는 미국과 비슷한 이직·경력 국면 변화에 가깝다. 현장에서 본 실상과 원거리 보도 사이의 간극이 크다.
• 중국의 소프트웨어 지출이 적다는 통념과 달리, 알리바바·바이트댄스의 넓은 클라우드 인프라를 감안하면 추론(inference) 시장 성장은 분명하며, 병목은 확보 가능한 칩 공급이다.
• 클로드와 허깅페이스가 명목상 금지돼 있어도 연구자들은 우회해 쓴다. 자체 모델을 밀면서도 더 강력할 땐 클로드로 전환하고, 클로드 코드를 최고의 CLI로 인정한다.
• 메이퇀·앤트그룹처럼 모델로 직접 API 사업을 하지 않는 기업이 굳이 모델을 만드는 이유는, 비싼 외부 토큰을 쓰기보다 사내 역량·모델을 갖춰 비용을 크게 절감하려는 실용적 판단이다.
• 미국이 중국 연구자의 방문·비자를 어렵게 만드는 것은 오히려 AI 커뮤니티의 무게중심을 미국에 두려는 목표에 반하는 '자책골'이라는 지적이 나온다.

자주 묻는 질문

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