거대한 가치 오판: 중국 AI는 따라잡았다. 투자는 그렇지 못했다.
발신: 2025년 11월 13일
지난 1월, 딥시크(DeepSeek)가 자신들이 주장하는 바에 따르면 극히 일부의 훈련 비용으로 OpenAI의 최고 시스템과 견줄 만한 추론 모델을 공개했을 때, 월스트리트는 큰 혼란에 빠졌다. 미국 기술주에서 단 하루 만에 1조 달러가 증발했다. 엔비디아(Nvidia)는 시가총액 거의 5,900억 달러를 잃었다. 트레이더들은 이를 AI의 "스푸트니크 순간"이라고 부르기 시작했다.
9개월이 흘렀다. 실리콘밸리의 AI 스타 기업들은 이제 그 어느 때보다 높은 가치를 인정받고 있다. OpenAI의 기업 가치는 누구에게 묻느냐에 따라 1,500억 달러에서 3,000억 달러 사이다. 일론 머스크의 xAI는 약 2,000억 달러를 기록했다.
한편, 베이징과 항저우에서는 그러한 공황을 촉발했던 모델들을 개발한 기업들이 이에 비해 쥐꼬리만 한 가치에 머물러 있다.
딥시크의 오픈 웨이트(open-weight) 추론 모델은 현재 독립적인 오픈 모델 순위에서 선두를 달리고 있다. 기업 가치는 약 150억 달러에 불과하다. 즈푸(Zhipu)와 문샷 AI(Moonshot AI)와 같은 다른 중국의 "AI 호랑이"들은 낮은 한 자릿수 십억 달러대에 머물러 있다.
결정적인 문제는 다음과 같다. 거의 모든 기술적 척도로 볼 때, 중국의 최고 모델들은 미국 선두 모델에 그 어느 때보다 근접해 있다. 하지만 거의 모든 재정적 척도로 볼 때, 이들은 이토록 깊이 할인된 적이 거의 없다.
이 시스템들이 할 수 있는 일과 투자자들이 평가하는 가치 사이의 이러한 불일치는 단지 글로벌 AI 경쟁의 판도를 바꾸는 것 이상이다. 이는 첨단 스타트업을 구축하는 기본적인 전략을 다시 쓰고 있다.
수년에서 수개월로: 중국은 예상보다 빠르게 격차를 좁혔다
지난 10년간 대부분의 사람들은 중국 AI가 미국보다 수년 뒤처져 있다고 가정했다. 첨단 엔비디아 칩에 대한 수출 통제는 2022년에 시작되었고, 워싱턴은 2024년 내내 이를 반복적으로 강화했다. 명확한 목표는 그 격차를 넓게 유지하는 것이었다.
하지만 그렇게 되지 않았다.
미국 상무부 관계자는 지난 6월 의회에서 화웨이(Huawei)의 최신 어센드(Ascend) 칩이 여전히 미국 최고 GPU보다 12년 뒤처져 있다고 밝혔다. 그러나 더 중요한 것은 다음과 같다. 중국 모델들은 단 36개월밖에 뒤처지지 않았다.
독립적인 벤치마킹이 이를 뒷받침한다. 분석 회사인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)는 추론, STEM 시험 및 코딩 전반의 성능을 추적하는 2분기 보고서를 발표했다. 그들의 발견은 미국과 중국의 최첨단 모델 간 지능 격차가 "지금처럼 좁아진 적이 없었다"는 것이다. OpenAI의 o3가 전 세계적으로 선두를 달리고 있지만(현재는 GPT-5로 대체), 딥시크의 R1과 알리바바(Alibaba)의 큐웬3(Qwen3)가 그 뒤를 바짝 쫓고 있다.
요컨대, 최상위권에서는 기술적 시대(epochs)가 아니라 몇 개월과 벤치마크 점수 차이에 불과하다는 얘기다.
이미지와 영상: 소라 2는 더 이상 홀로 달리지 않는다
언어 모델이 경쟁을 시작했지만, 시각적인 면에서는 영상 분야에서 두각을 나타냈다.
OpenAI는 올가을 소라 2(Sora 2)를 출시했다. 이 모델은 소리와 동기화된 소름 끼치도록 사실적인 클립을 생성한다. 그 설득력은 도쿄에서 워싱턴에 이르는 규제 당국이 딥페이크 위험에 대해 경고할 정도다.
그러나 중국 기업들은 전 세계 제작자와 플랫폼들이 이제 서로 바꿔가며 사용할 수 있는 경쟁 모델들을 조용히 구축했다. 바이트댄스(ByteDance)의 시댄스 1.0(Seedance 1.0)은 2025년 중반에 출시되어 영화 같은 다중 샷 1080p 영상을 생성한다. 이는 서사적 일관성에 중점을 두고 있으며, 공격적인 증류(distillation) 및 시스템 최적화 덕분에 이전 모델보다 약 10배 빠르게 실행된다.
최근 타임(Time)지의 조사는 놀라운 결론을 내렸다. 바이트댄스의 시댄스 및 시드림(Seedream) 이미지 도구는 사실감과 캐릭터 일관성 면에서 서구 도구들과 경쟁하거나 능가한다는 것이다. 또한 훨씬 저렴하다. 미국 스타트업들은 이미 이들을 백엔드 엔진으로 통합하고 있다.
숏 비디오 대기업 콰이쇼우(Kuaishou)는 최대 30초 길이의 1080p 클립을 생성하는 클링 2.x(Kling 2.x) 제품군을 출시했다. 독립적인 평가자들은 그 질감, 조명 및 움직임이 많은 서구 경쟁사들보다 "더 현실적"이라고 칭찬했다.
알리바바는 큐웬 시리즈를 완전한 멀티모달 스택(multimodal stack)으로 전환했다. 최신 큐웬 2.5-VL 및 큐웬 3-VL 모델은 차트와 긴 문서를 파싱할 수 있다. 이들은 한 시간 길이의 영상에 대해 추론하고, 시각 작업용으로 구조화된 JSON을 출력한다. 이러한 기능들은 OpenAI의 GPT-5 비전 및 구글의 제미니 2.5(Gemini 2.5)에 직접적으로 맞선다.
이미지 및 영상 생성은 더 이상 독점적인 경쟁이 아니다. OpenAI의 소라 2가 순수한 물리적 구현과 장편 스토리텔링의 벤치마크로 남아 있을지는 모르지만, 시댄스, 클링 및 기타 중국 모델들은 이제 멀리 떨어진 2류가 아니라 동일한 비교 테이블에 놓여 있다.
오픈 웨이트 혁명은 동쪽으로 이동했다
중국은 엄청난 전략적 중요성을 지닌 한 가지 틈새 시장, 즉 오픈 웨이트 최첨단 모델에서 확고하게 앞서 나갔다.
아티피셜 애널리시스의 데이터에 따르면, 지난 11월 알리바바의 QwQ-32B 프리뷰(preview)는 종합 지능 지수에서 메타(Meta)의 라마 3.1-405B(Llama 3.1-405B)를 능가한 최초의 오픈 웨이트 모델이 되었다. 딥시크의 R1 및 R1-0528 업데이트는 2025년에 그 선두를 굳혔다. 중국은 세계에서 가장 유능한 오픈 웨이트 LLM(거대 언어 모델)의 중심지가 되었다.
올해 실시된 오픈소스 LLM에 대한 별도의 설문조사는 중국을 "오픈소스 AI의 글로벌 리더"로 묘사하고 있다. 핵심 스택은 딥시크, 큐웬, 이(Yi), 바이촨(Baichuan), GLM이다. 대부분은 상업적 사용을 허용하는 아파치 2.0(Apache 2.0)과 같은 허용적인 라이선스 아래 제공된다.
메타의 오랫동안 기다려온 라마 4(Llama 4) 제품군은 이에 비해 고전했다. 스카우트(Scout), 매버릭(Maverick), 그리고 아직 지연되고 있는 베히모스(Behemoth)는 GPT-5의 주력 오픈 대안이라는 명성에 미치지 못했다.
일반 매버릭 모델은 인기 채팅 벤치마크에서 최고 비공개 모델보다 현저히 낮은 순위를 기록했다. 메타는 처음에는 GPT-4o와 동등하다고 선전했다. 연구자들은 실험적인 튜닝된 매버릭 변형 모델이 조용히 LMSYS 아레나(Arena) 리더보드 최상단에 오르며 일반적인 성능을 오해하게 만든 후 메타가 "벤치마크 조작"을 했다고 비난했다. 내부 보고서와 독립 분석가들은 라마 4를 "길을 잃었고", 과도하게 설계되었으며, 출시가 늦었다고 묘사했다. 이는 치솟는 컴퓨팅 비용과 불분명한 제품 스토리의 희생양이 되었다.
오해하지 말라. 라마 4가 실패작이라는 것은 아니다. 여전히 많은 작업에서 강력한 오픈 웨이트 모델이다. 일부 벤치마크에서는 복잡한 추론과 코딩에서는 뒤처지지만, 사실 정확도에서는 딥시크보다 약간 앞서는 것으로 나타나기도 한다.
그러나 오픈 웨이트 리더십을 위한 상징적인 경쟁에서는? 메타의 실책은 값비싼 대가를 치르게 했다. 딥시크 R1-0528은 이제 세계에서 가장 지능적인 오픈 웨이트 모델로 평가받고 있다. 알리바바와 Z.ai와 같은 중국 연구소들은 일상적으로 자신들의 주력 모델을 오픈소스로 공개한다. 오픈 모델의 중심축은 분명히 동쪽으로 이동했다.
하드웨어 다이어트 위에서 최첨단 AI 구축하기
중국의 발전은 그들이 보유하지 못한 하드웨어를 고려할 때 가장 놀랍다.
워싱턴은 2022년부터 첨단 GPU에 대한 수출 통제를 반복적으로 강화했다. 엔비디아의 A100, H100은 물론 A800, H800과 같은 "중국 전용" 변형 제품까지 차단되었다. 나중에는 H20까지 제한이 확대되었다. 미국의 동맹국들도 이러한 조치 중 상당수에 동참했다. 미국 시민들은 더 이상 일부 중국 팹(반도체 공장)을 지원할 수 없다.
올해의 새로운 규정은 심지어 클라우드 접근과 중국 관련 주체들과의 모델 가중치 공유까지 겨냥했다.
이러한 통제는 심각한 타격을 준다. 화웨이는 2025년에 자사의 첨단 어센드 AI 칩을 20만 개 이상 생산하지 못할 것으로 예상한다. 이는 국내 수요에 훨씬 못 미치는 수준이다. 미국 지침은 이제 동맹국들에게 전 세계 어디에서든 해당 칩을 사용하지 말라고 경고한다.
그러나 중국의 AI 야망을 동결시키는 대신, 제재는 검소한 엔지니어링(frugal engineering)의 물결을 촉진했다.
딥시크의 V3 및 R1 모델은 훈련에 약 550만 달러가 소요되면서도 GPT-4급 성능과 맞먹는다고 알려져 있다. 이는 미국 최첨단 모델에 대해 종종 언급되는 수억 달러보다 몇 배나 적은 규모다. Z.ai의 GLM-4.5V 비전-언어 모델은 딥시크의 서비스 비용의 약 13% 수준으로 책정된다. 이 모델은 단 8개의 엔비디아 H20 칩으로도 실행될 수 있다. 후속 모델인 GLM-4.6은 캄브리콘(Cambricon)과 무어 스레드(Moore Threads)의 국내 가속기에 최적화되어 있다.
딥시크의 최신 출시 모델들은 화웨이의 어센드/CANN(Ascend/CANN) 및 캄브리콘의 MLU(MLU)와 같은 중국산 칩과 소프트웨어 스택에 처음부터 최적화되어 있다. 이는 엔비디아의 CUDA 생태계에 대한 의존도를 줄인다. 알리바바와 바이두(Baidu)는 자체 개발 칩으로 대규모 모델을 훈련하기 시작했으며, 이는 부분적으로 엔비디아 하드웨어를 대체하고 있다.
이제 점점 더 많은 분석에서 수출 통제가 의도치 않게 중국의 완전한 자체 AI 스택 구축 노력을 가속화했다고 주장한다. 한편, 이는 미국 칩 제조업체들의 수익과 R&D 예산에 타격을 주었다.
중국이 약화된 H20 GPU, 국내 가속기, 그리고 무자비하게 최적화된 훈련 방식을 사용하여 최첨단에 가까운 성능을 달성할 수 있다면, 최신 미국 칩의 한계적 우위는 워싱턴이 기대했던 것보다 덜 결정적으로 보이기 시작한다.
자금을 따라가라: 왜 기업 가치가 갈라졌는가
기술적으로는 격차가 좁혀졌다. 재정적으로는? 그 격차는 엄청나다.
스탠포드(Stanford)의 2025년 AI 지수(AI Index)에 따르면, 2024년 미국의 민간 AI 투자는 약 1,090억 달러에 달했다. 이는 중국의 93억 달러의 거의 12배에 해당하는 수치다. 보다 최근의 산업 조사에 따르면, 2025년 AI 투자에서 미국이 약 672억 달러로 중국의 438억 달러를 여전히 앞서고 있다고 추정한다. 미국에는 47개의 AI 유니콘 기업이 있는 반면, 중국에는 훨씬 더 적다고 보고했다.
기업 가치를 보자. OpenAI는 어떤 후기 단계 거래를 믿느냐에 따라 1,500억~3,000억 달러에 이른다. 앤스로픽(Anthropic)은 500억 달러 이상이다. xAI는 최근 100억 달러를 모금한 후 2,000억 달러를 기록했다. 코어위브(CoreWeave) 및 기타 AI 컴퓨팅 제공업체들은 200억 달러를 넘는다.
중국에서 딥시크는 약 150억 달러로 평가된다. 즈푸, 즉 Z.ai는 마지막 공개된 투자 유치 라운드에서 약 200억 위안으로 평가되었다. GLM 모델로 여러 오픈 벤치마크에서 선두를 차지했음에도 불구하고, 이는 약 27억 달러에 불과하다. 장문 맥락 챗봇 키미(Kimi)의 개발사인 문샷 AI는 40억 달러 미만의 기업 가치에 근접하고 있는 것으로 알려졌다.
공개 시장도 비슷한 이야기를 들려준다. 항셍 테크 지수(Hang Seng Tech Index)는 약 21배의 선행 주가수익비율(PER)로 거래되고 있다. 이는 올해 40~50%의 상승세에도 불구하고 5년 평균치보다 낮고 나스닥-100(Nasdaq-100) 대비 할인된 수준이다. 이 지수에는 알리바바, 바이두, 샤오미(Xiaomi) 및 기타 AI 비중이 높은 기업들이 포함되어 있다.
미국 은행 CEO들은 이제 미국 기술주에 AI 기반 평가 거품이 형성되고 있다고 공개적으로 경고한다. 2년간의 광적인 자금 유입 이후 10~20%의 조정이 있을 것으로 예측하고 있다.
투자자들에게 우려스러운 질문은 단순히 미국에 AI 거품이 있느냐가 아니다. 다음 가치 창출 물결의 지리적 위치를 잘못 평가하고 있느냐 하는 것이다.
벤처 캐피탈이 선택 사항이 될 때
답의 일부는 중국 AI 기업들이 자금을 조달하는 방식에 있다.
중국 AI 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자가 급격히 감소했다. 최근 한 분석에 따르면, 2025년 초 이 부문의 VC 자금 조달은 전년 대비 거의 50% 감소했다. 2분기에는 47억 달러에 불과했는데, 이는 지난 10년 중 가장 낮은 수치다. 광범위한 경기 둔화와 규제 불확실성이 그 역할을 했다.
하지만 그렇다고 돈이 없는 것은 아니다. 단지 다른 곳에서 오고 있을 뿐이다.
베이징은 "하드 테크(hard tech)"를 지원하기 위해 1조 위안 규모의 국가 지침 기금(national guidance fund)을 조성하고 있다. 이는 AI, 양자 기술, 반도체를 목표로 하는 약 1,380억 달러에 달한다. 이는 세계에서 가장 큰 국가 지원 위험 자본 풀 중 하나다. 지역별 "정부 지침 기금"과 도시 수준 프로그램은 AI 기업에 보조금, 저렴한 사무실 공간, 세금 감면 혜택을 제공한다. VC와 산업 정책 간의 경계가 상당히 모호해지고 있다.
Z.ai의 최신 투자 유치 라운드는 시 및 성급 국영 자본이 주도했다. 이는 미국 상무부가 해당 회사를 블랙리스트에 올린 이후에도 발생했다.
다음은 예외적인 사례인 딥시크다. 올해 인기 있는 데이터 기반 프로필은 놀라운 점을 지적했다. 이 회사는 기존 VC 자금 조달이 전혀 없다는 것이다. 창업자가 84%의 지분을 소유하고 있다. 이 회사는 제품의 강점과 입소문만으로 수십억 달러 규모의 "오픈소스 유니콘"이 되었고 월간 활성 사용자 3천만 명 이상을 달성했다.
이 생태계에서 자본은 희소 자원이 아니다. 컴퓨팅 자원과 인재가 희소 자원이다. 국영 클라우드 크레딧, 지역 칩 제조업체 또는 대형 기술 기업 파트너십을 통해 이들이 확보되면, 전통적인 샌드 힐 로드(Sand Hill Road) 스타일의 벤처 캐피탈에 대한 필요성은 줄어든다.
서구 창업자들에게 이는 도발적인 가능성을 제기한다. 즉, 고성장 AI 스타트업이 항상 규모 확장을 위해 기존 VC를 필요로 하는 것은 아닐 수도 있다는 것이다. 중국 창업자들에게는 이는 점점 더 현실이 되고 있다.
중국이 AI 초강대국이 되는 것을 막을 수 있는 것이 아직 있는가?
이 모든 것이 중국이 AI 경쟁에서 "승리했다"는 의미는 아니다. 미국 연구소들은 여전히 비공개 최첨단 모델을 지배하고 있다. GPT-5, 클로드 소네트 4.5(Claude Sonnet 4.5) 및 제미니 2.5는 법률 추론에서 복잡한 코딩, 에이전트 워크플로우에 이르는 많은 중요한 영역에서 여전히 넘어서야 할 시스템으로 남아 있다.
중국 역시 심각한 역풍에 직면해 있다.
칩 문제는 여전히 존재한다. 우회 전략에도 불구하고, 국내 가속기는 여전히 엔비디아의 최고 GPU보다 한 세대 이상 뒤처져 있다. AI 칩 및 제조 장비에 대한 수출 제한은 여전히 확고하게 유지되고 있다.
자본 통제와 신뢰 문제는 상황을 복잡하게 만든다. 지정학적 긴장, 제재, 그리고 해외 중국 기술 기업 상장 제한은 기업 가치를 하락시킨다. 이는 민감한 분야에서 중국 AI의 글로벌 채택을 제한한다.
국내 규제는 또 다른 난관을 더한다. 중국 플랫폼들은 AI 콘텐츠, 데이터 보안, 알고리즘 거버넌스와 관련하여 자체적인 강화된 규정에 직면해 있다. 이러한 제약은 아직 수익화를 늦출 수 있다.
그러나 지난 2년은 중요한 점을 명확히 했다. 즉, 수출 통제와 고갈된 VC 파이프라인이 중국이 핵심 AI 기술에서 거의 동등한 수준에 도달하는 것을 막지 못했다는 것이다. 오히려 그 발전이 최적화되어 더 자원 효율적이게 만들었을 뿐이다. 어쩌면 더 국내 기반을 강화했을 수도 있다.
다음 조합을 고려해보라. 딥시크, 알리바바, Z.ai에서 나온 세계적 수준의 오픈 웨이트 모델. 시댄스와 클링 같은 매우 경쟁력 있는 영상 및 이미지 시스템. 전통적인 VC를 대체하는 공격적인 국가 지원 자본. AI 기반 자동화에 굶주린 거대한 국내 시장.
하드웨어 제한만으로 중국이 다음 산업 혁명에서 영구적으로 배제될 수 있을지는 의문이다.
더 큰 질문은 중국이 따라잡을 수 있느냐가 아닐 수 있다. 그것은 이미 실시간으로 일어나고 있다. 질문은 글로벌 투자자, 규제 당국, 그리고 경쟁자들이 가장 중요한 오픈 모델과 첨단 응용 AI의 점점 더 많은 부분이 실리콘밸리의 돈이나 워싱턴의 허가에 의존하지 않는 시스템에서 구축되는 세상에 대비하고 있느냐 하는 것이다.
투자 조언 아님