[디지털투데이 AI리포터] 중국 주요 인공지능(AI) 연구소의 경쟁력은 연구자 개인의 성과보다 조직 전체가 모델 성능을 끌어올리는 '생태계형 구조'에서 나온다는 평가가 제기됐다.

12일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 미국 AI 연구자 네이선 램버트(Nathan Lambert)는 중국 주요 AI 연구소를 직접 살펴본 뒤 중국 AI 업계를 개별 연구자 간 경쟁 구조라기보다 하나의 거대한 협업 생태계에 가깝다고 진단했다.

네이선 램버트는 중국과 미국 모두 최신 대규모 모델, 우수한 연구 인력, 대규모 데이터, 고성능 컴퓨팅 자원을 갖추고 있다는 점에서는 유사하다고 평가했다. 다만 이러한 요소를 조직화하고 인재를 육성하는 방식에서 결정적인 차이가 발생한다고 분석했다. 그는 중국 연구기관이 최첨단 기술을 빠르게 따라잡고 이를 유지하는 배경에는 고유한 조직 문화와 축적된 학습 방식이 있다고 설명했다.

그는 고도화된 대형언어모델(LLM)을 개발하기 위해서는 방대한 정제 작업과 복잡한 공정이 필요하다고 말했다. 이에 따라 특정 연구자의 독창적 성과보다 모델의 성능, 비용 효율성, 안정성을 동시에 개선하는 작업이 더 중요하다고 강조했다. 중국 연구자들은 눈에 띄는 개인 성과보다 최종 모델 완성도를 우선시하는 경향이 강하며, 새로운 기술을 빠르게 흡수해 아키텍처 조정과 세부 개선을 반복적으로 축적하는 데 강점을 보인다고 평가했다.

반면 미국은 연구자 개개인의 주장과 성과가 강조되는 문화가 AI 분야 혁신에 기여하지만, 동시에 기업과 연구 조직 내부 갈등으로 이어질 수 있다고 봤다. 그는 메타(Meta)의 라마(LLaMA) 조직을 사례로 들며 연구자 이해관계가 위계 구조 속에서 충돌하면서 조직 정치 부담이 커졌다는 평가가 존재한다고 언급했다. 실제로 메타는 초기 라마 개발팀 인력 일부를 경쟁사에 잃은 것으로 알려졌다.

중국 AI 연구 환경에서는 학생 연구자들의 역할도 두드러진다고 분석됐다. 이들은 실제 모델 개발 과정에 깊이 참여하며, 오픈AI, 앤트로픽(Anthropic), 커서(Cursor) 등 일부 기업이 인턴십을 제공하지 않는 것과 달리 연구 경험 축적 기회가 상대적으로 많다고 평가됐다. 램버트는 학생 연구자들이 선입견 없이 새로운 기술을 빠르게 흡수하고 방대한 논문과 기술 정보를 단기간에 소화하는 능력이 뛰어나다고 말했다.

기업 간 관계에서도 차이가 나타났다. 알리바바와 바이트댄스 같은 대형 기업이 영향력을 갖고 있지만, 기술력 측면에서는 딥시크가 높은 평가를 받고 있다고 전했다. 기업들은 경쟁 관계에 있으면서도 기술과 지식을 일정 수준 공유하는 문화가 존재한다고 설명했다.

네이선 램버트는 중국에서는 기업용 소프트웨어 시장이 상대적으로 작았다는 인식이 있지만, 실제로는 클라우드 시장이 크고 AI 수요도 빠르게 확장될 가능성이 있다고 분석했다. 또한 중국 개발자들이 공식적으로 제공되지 않는 앤트로픽의 클로드(Claude)를 소프트웨어 개발에 적극 활용하고 있다고 언급했다.

중국 기업들은 핵심 기술을 내부에 보유해야 한다는 인식이 강해 자체 AI 모델 개발에 적극적으로 나서고 있다고 했다. 다만 데이터 산업의 질은 미국보다 낮다고 평가했으며, 연구자들이 강화학습 환경과 데이터를 자체적으로 구축하는 데 많은 시간을 투입하고 있다고 분석했다.

또한 중국 정부의 LLM 개발 지원은 존재하지만 규모는 명확하지 않으며, 정부가 모델의 기술적 의사결정에 직접 개입한 정황은 확인되지 않았다고 밝혔다. 반면 미국의 고성능 엔비디아(NVIDIA) 칩 수출 규제는 중국 AI 산업에 큰 영향을 미쳤고, 업계는 여전히 고성능 칩 확보를 강하게 요구하고 있다고 덧붙였다.
 

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