미·중 AI 패권 경쟁, 모델·반도체 넘어 '풀스택' 생태계 싸움으로

인공지능(AI) 패권 경쟁의 승부처가 개별 기술의 성능을 넘어, AI를 개발·운영하고 산업에 적용하는 전체 생태계로 확장되고 있다. 반도체부터 컴퓨팅 인프라, 클라우드, 소프트웨어, AI 모델, 산업 서비스까지 유기적으로 연결된 기술 생태계인 'AI 풀스택(Full-stack)'을 누가 더 강력하게 구축하느냐가 핵심이다.

정보통신산업진흥원(NIPA)이 전한 이 인사이트에는 미국과 중국이 각기 다른 방식으로 AI 풀스택 경쟁을 펼치고 있는 양상이 담겨 있다. 미국의 경쟁력은 핵심 기술과 플랫폼을 중심으로 글로벌 생태계를 연결하는 능력에서 나온다. 엔비디아의 경우 단순한 GPU 성능을 넘어 고속 네트워크, 서버 시스템, 그리고 개발 도구인 쿠다(CUDA) 소프트웨어를 결합해 강력한 개발 생태계를 구축했다. 특정 플랫폼에 맞춰 개발된 시스템을 다른 환경으로 옮기려면 막대한 시간과 비용이 들기 때문에, 이러한 호환성과 개발자 생태계가 강력한 진입장벽 역할을 한다.

마이크로소프트, 아마존, 구글 등 클라우드 기업들 역시 데이터 센터와 컴퓨팅 인프라, AI 모델 개발 플랫폼을 통합 제공하며 생태계를 확장하고 있다. 주목할 점은 미국이 모든 기술을 직접 생산하지는 않는다는 것이다. 첨단 반도체 생산은 대만의 TSMC가, 고대역폭메모리(HBM)는 한국 기업들이 담당하며 미국의 플랫폼 전략을 뒷받침한다.

기술 제약 뚫고 독자 생태계 구축하는 중국

반면 중국은 미국의 첨단 AI 반도체 수출 제한이라는 기술적 제약 속에서 독자적인 풀스택을 구축하는 전략을 취하고 있다. 화웨이는 AI 연산을 위한 아센드(Ascend) 프로세서를 중심으로 컴퓨팅 시스템, 소프트웨어, 프레임워크, 클라우드, 데이터 센터를 연결하는 기술 스택을 구축하려 노력 중이다. 바이두와 알리바바 또한 자체 반도체와 모델, 클라우드를 연결하며 생태계를 넓히고 있다.

최근 중국의 전략은 개별 반도체의 성능 한계를 시스템 전체의 성능으로 극복하는 방향으로 진화하고 있다. 수천 개의 AI 반도체를 고속 네트워크로 연결해 하나의 거대한 컴퓨팅 시스템처럼 운영하는 방식이다. 화웨이의 클라우드 매트릭스가 대표적인 사례다. 또한 딥시크(DeepSeek)처럼 모델 구조와 학습 방식을 개선해 제한된 자원으로도 높은 성능을 내는 효율적 모델 개발이나, 알리바바의 첸(Qian)과 같은 공개 가중치 모델을 통해 기업들에게 기술 선택권을 제공하는 방식도 눈에 띈다.

한국의 전략, '선택적·개방적' 풀스택 확보

AI 풀스택의 궁극적인 목적은 기술 자체에 머물지 않고 산업 현장에 적용해 경제적 가치를 창출하는 데 있다. 미국이 플랫폼을 통해 글로벌 시장을 장악한다면, 중국은 자국의 거대한 산업 현장에 AI를 결합해 기술과 산업 경쟁력을 동시에 높이는 방식을 택하고 있다. 이 과정에서 전력, 데이터 센터, 네트워크, 보안과 같은 운영 역량은 AI의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소로 떠오르고 있다.

이러한 변화 속에서 한국이 나아갈 방향에 대해서는 '선택적이고 개방적인 AI 풀스택 전략'이 제시됐다. 한국은 반도체와 HBM뿐만 아니라 자동차, 배터리, 조선, 전자·통신 등 강력한 제조 기반을 갖추고 있어 AI 산업 경쟁력을 확보하기에 유리한 조건을 갖추고 있다.

전략의 핵심은 국가적으로 중요한 핵심 기술과 통제 역량은 반드시 확보하되, 글로벌 AI 기술 생태계를 전략적으로 활용하는 것이다. 한국이 강점을 가진 산업 분야에 AI를 결합해 새로운 가치를 창출하는 동시에, 특정 기술이나 사업자에 대한 의존도를 낮춰 기술 선택권과 상호 운용성을 확보해야 한다는 분석이다. 결국 AI 패권은 개별 모델이나 반도체 하나가 아닌, 이를 산업 전반에 유기적으로 적용하는 전체 생태계 구축 능력에 달려 있다.