세계의 공장 다시 노리는 중국, 인건비 0원 시대 온다 (딥엑스 김녹원 대표)

01핵심 개요

02핵심 기능/내용 구조

영상은 아래 순서로 대담이 전개된다.

1. 중국 AI의 급부상 배경: 최근 등장한 키미(Kimi) K2 모델이 업계에 충격을 준 사례로 대화가 시작된다. 중국은 반도체(GPU) 확보가 어려운 상황에서도 지식 증류(knowledge distillation, 기존 미국 프론티어 모델의 결과를 학습해 유사한 성능을 저비용으로 복제하는 기법)와 싱가포르·말레이시아 등 우회 데이터센터 활용(엔비디아 칩 규제 회피)으로 성능을 따라잡고 있다.
2. 중국의 노림수 — 오픈소스를 통한 경제성 붕괴 전략: 중국은 10분의 1 이하 비용으로 미국 프론티어 모델과 비슷한 지능을 구현한 뒤 이를 오픈소스로 무료 공개한다. 이는 전기차 산업에서처럼 "싸게 만들고 푼다"는 전략의 반복이며, 미국 AI 개발사들의 막대한 선행 투자(연 1,000조~3,000조 원)에 대한 수익화(과금) 명분을 약화시켜 AI 버블 붕괴 시나리오를 촉발할 수 있다는 우려가 제기된다.
3. 중국 반도체의 현실적 한계: 미국의 첨단 노광장비(14나노 이하) 수출 규제로 중국은 아직 최첨단 공정(TSMC 수준)에 도달하지 못했으나, 연간 약 600조 원 규모의 정부 보조금과 우회 조달(TSMC 등 타 파운드리 활용)로 버텨내는 수준의 자급자족 기술을 키우고 있다.
4. 한국의 포지셔닝 — "원천기술 중립국": 김녹원 대표는 해외 영업 경험(70여 개국, 10개국 이상 수출)을 바탕으로, 한국이 침공 이력이 없는 국가라는 지정학적 특성 덕분에 미국·중국 모두로부터 "종속 위험이 낮은 원천기술 공급국"으로 환영받는다고 설명한다. 유럽·일본조차 미국·중국 기술 모두에 대한 경계심이 있어 한국산 기술에 대한 수요가 예상보다 뜨겁다는 현장 경험을 전한다.
5. 메모리 반도체 수요는 견조: 반도체 저가 경쟁(중국의 TPU·저가 칩 추구)이 한국의 HBM(고대역폭메모리) 수출에 타격을 줄 것이라는 우려에 대해, 김 대표는 메모리 수요는 오히려 늘어난다고 반박한다. 근거는 두 가지: (1) 피지컬 AI(로봇·드론·공장자동화 기기 수)가 폭증하면 LPDDR 기반 메모리 수요가 급증하고, (2) 추론(inference) 비중이 학습을 넘어서면서(AWS 사례: 작년 중반 역전) 동시접속자를 처리하기 위한 다중 GPU 세트가 필요해 메모리 수요가 늘어난다. 또한 MoE(Mixture of Experts, 여러 전문가 모델을 두고 질문별로 선택 활성화하는 구조)가 유행하며 GPU 연산량은 줄어도 메모리 용량 요구는 오히려 1.5~2배 늘었다는 점도 근거로 제시된다.
6. 피지컬 AI에서 중국이 앞서는 이유: 중국은 전 세계 공장의 압도적 다수를 보유해 제조 데이터를 독점하고 있으며, 심지어 로봇 회사가 데이터 확보를 위해 아예 새 공장을 지어 최적화된 데이터를 뽑아내는 수준으로 투자하고 있다. 반면 미국은 조선·가전 등 제조업 자체가 부재해 이 데이터를 확보할 방법이 없다. 김 대표는 로보틱스(기계공학) 진영과 AI(컴퓨터사이언스) 진영 간의 속도 논쟁을 소개하며, 반도체 설계가 HDL(하드웨어 기술 언어) 도입으로 15년 만에 패러다임이 바뀐 사례를 들어 피지컬 AI도 예상보다 훨씬 빠르게(10년이 아닌 3~4년 내) 상용화될 수 있다고 전망한다. 중국 로봇 기업들은 올해 하반기부터 룰베이스가 아닌 순수 AI 기반 자율구동 로봇을 대량 양산에 들어간다.
7. 인건비 제로 제조업의 위협: 무인 자동화로 인건비가 제로에 가까워지면 제품 가격이 현재의 10분의 1 수준까지 하락할 수 있으며, 이는 24시간 365일 무인 가동이 가능한 조선업 등 한국의 전통 제조 산업에 직접적 위협이 된다. 이에 대응해 "제조 자주권" 확보의 중요성이 강조된다.
8. 딥엑스의 사업 영역과 기회: 딥엑스는 저전력 온디바이스 AI 반도체를 개발하며 공장자동화, 드론, 로봇, 스마트팜·스마트시티, 헬스케어 등에 공급을 추진 중이다. 일본 복합기(연 7천만 대 판매, OCR 기능 탑재 시 큰 시장) 사례, 자동차 업체 미팅, 게임업계(실시간 AI 대전 상대 구현)와의 협업 사례를 구체적으로 소개하며 일본이 "피지컬 AI 천국"으로 부상하고 있다고 평가한다.
9. 한국 소버린 AI 경쟁 논란: 한국 소버린 AI 파운데이션 모델 사업에서 4개 후보 중 "효율적 AI"를 표방한 모티프(Motif)가 탈락하고 업스테이지·LG·SKT가 남은 것에 대해, 김 대표는 특정 결과를 평가하기보다 국가 주도로 독자 파운데이션 모델을 시도하는 것 자체가 의미 있다고 평가한다. 자체 모델 개발 경험이 있어야 외부 기술 도입 시 협상력(로열티 협상 등)을 가질 수 있고, 완전한 AI 종속(식민화)을 피할 수 있다는 논리를 편다.
10. 엔비디아 대항마들의 한계: 구글 TPU와 세레브라스(Cerebras)의 웨이퍼 단위 칩을 비교 평가한다. 세레브라스는 온칩 SRAM 44GB를 탑재해 D램 대비 약 200배 빠른 속도를 내며, 오픈AI 모델을 포팅했을 때 GPU 대비 10배 성능을 기록했다. 그러나 가격이 여전히 엔비디아 GPU와 성능당 1:1 수준에 그쳐, 시장을 실제로 잠식하려면 "4배 이상 저렴"해야 한다는 게 김 대표의 기준이다. 엔비디아의 현재 수익률(70~85%)이 워낙 높아 가격 인하 여력이 크다는 점도 도전자들에게 불리한 요인으로 지적된다.
11. 딥엑스의 경쟁 전략: 엔비디아·쿠다(CUDA) 생태계는 이미 수십 년간 구축된 진입장벽이라 정면 승부가 불가능하므로, 딥엑스는 저전력(엔비디아 대비 GPU 140W, 딥엑스 칩 훨씬 낮은 전력)이 필수인 피지컬 AI·엣지 디바이스 시장에서 승부를 본다는 "야전 전략"을 취한다. 이 시장은 아직 절대 강자가 없어 상대적으로 공정한 경쟁이 가능하다고 설명한다.
12. 애플과 잡스에 대한 여담: 진행자의 질문에 김 대표는 애플이 AI 개발에서 뒤처진 이유로 스티브 잡스의 부재를 꼽는다. 잡스 시절에는 자사주 매입 대신 개발 투자에 집중했고, 시장조사 없이도 메가히트 제품을 만드는 통찰력이 있었다는 점, 그리고 애플 내부에는 "품질에 목숨을 거는" 문화가 말단까지 실현돼 있었다는 개인 경험을 전한다. 다만 애플이 AI를 완전히 포기한 것은 아니며, 신뢰성이 검증되지 않은 기술은 보수적으로 준비하는 내부 문화가 있다고 덧붙인다.

03기술적 맥락

중국 AI 발전의 핵심 기술 기반은 지식 증류(knowledge distillation)다. 이는 이미 존재하는 대형 프론티어 모델(미국산)의 출력을 학습 데이터로 삼아 훨씬 적은 연산·비용으로 유사한 성능의 모델을 만드는 기법으로, 스크래치부터 개발하는 것보다 압도적으로 저렴하다. 딥시크가 작년(2025년) 2월 MoE(Mixture of Experts) 구조를 대중화시킨 것이 중요한 전환점으로 언급된다. MoE는 하나의 거대한 "천재" 모델(덴스 모델) 대신 여러 명의 "전문가" 모델을 두고 질문에 따라 필요한 일부만 활성화하는 구조로, GPU 연산량은 크게 줄이지만(예: 30B 파라미터를 대체하려면 전체 저장 용량은 더 커야 함) 저장해야 할 파라미터 총량은 오히려 늘어나 메모리 수요를 1.5~2배 끌어올린다. 반도체 하드웨어 측면에서는 엔비디아 GPU가 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계의 압도적 우위(수십 년간 축적된 개발 편의성)를 기반으로 시장을 지배하고 있으며, 세레브라스(웨이퍼 단위 초대형 칩, 온칩 SRAM 44GB)나 구글 TPU(브로드컴 토마호크 인터커넥트 활용) 같은 대안 기술은 성능은 우수하나(세레브라스는 GPU 대비 10배 속도) 가격 경쟁력과 소프트웨어 생태계 성숙도에서 아직 주류를 대체하지 못하고 있다. 피지컬 AI 반도체 시장에서는 저전력이 핵심 변수로, 엔비디아 고성능 GPU가 최대 140W 이상을 소비하는 반면 온디바이스·엣지용 저전력 칩은 배터리 수명과 안정성 면에서 별도의 기술 경쟁 축을 형성한다.

04전략적 의미

첫째, 중국의 "저비용 오픈소스 공세"는 단순한 기술 추격이 아니라 미국 AI 산업의 수익 모델 자체를 겨냥한 전략으로 해석된다. 조 단위 선행 투자로 프론티어 모델을 만든 미국 기업들이 과금을 통해 투자를 회수해야 하는데, 중국이 유사 성능을 무료로 풀어버리면 수익화 명분이 사라져 AI 버블 붕괴로 이어질 수 있다는 리스크가 실질적으로 거론된다. 둘째, 피지컬 AI(로봇·자동화 공장) 영역에서는 데이터 독점이 결정적 우위로 작용하며, 세계 최대 제조업 기반을 가진 중국이 이 분야에서 미국보다 앞서갈 가능성이 높다는 진단은 한국 제조업에 직접적 경고다. 인건비가 제로에 가까워지는 무인 자동화 공장이 현실화되면 조선·가전 등 한국의 핵심 산업이 가격 경쟁력을 잃을 수 있다. 셋째, 한국은 미·중 패권 경쟁에서 지정학적 위협으로 인식되지 않는 "원천기술 중립국" 지위를 활용해, 양쪽 진영 모두에 공급 가능한 포지션을 취할 수 있는 특수한 기회를 갖고 있다. 넷째, 메모리 반도체(HBM·LPDDR) 수요는 저가 AI 경쟁과 무관하게 견조하다는 진단은 삼성전자·SK하이닉스 등 한국 메모리 산업에 긍정적 신호다. 다섯째, 엔비디아 대항마들이 아직 "4배 저렴"이라는 시장 전환 임계점에 도달하지 못했다는 분석은, 반도체 업계 전반의 경쟁 구도가 당분간 쉽게 흔들리지 않을 것임을 시사하며 딥엑스와 같은 틈새(저전력 엣지) 전략의 타당성을 뒷받침한다.

05핵심 워크플로우 또는 비교표

06활용 시나리오

1. 반도체·전자 산업 종사자: HBM·LPDDR 메모리 수요 전망을 다룰 때, 피지컬 AI 기기 수 증가와 MoE 구조 확산이라는 두 가지 근거로 "메모리 수요 견조론"을 뒷받침하는 논거로 활용할 수 있다.
2. 제조업 경영진의 자동화 투자 검토: 인건비 제로 무인 공장이 3~4년 내 현실화될 수 있다는 시나리오를 바탕으로, 자사 공장의 로봇 자동화 투자 우선순위와 "제조 자주권" 확보 전략을 재점검하는 데 참고할 수 있다.
3. AI 반도체 스타트업의 시장 포지셔닝: 엔비디아·쿠다 생태계와 정면 승부하지 않고 저전력 엣지·피지컬 AI 틈새 시장을 공략하는 딥엑스의 "야전 전략" 사례를 벤치마크로 삼을 수 있다.
4. 정책 담당자의 소버린 AI 논의: 소버린 AI 파운데이션 모델 개발의 의의(협상력 확보, 종속 방지)를 다룰 때, 특정 사업 결과의 성패보다 "자체 개발 경험"의 전략적 가치를 강조하는 논리로 인용할 수 있다.

07현황 및 전망

2026년 8월 기준, 중국은 GPU 확보 제약 속에서도 지식 증류와 우회 데이터센터(말레이시아 등)를 활용해 AI 성능 격차를 좁히고 있으며, 이를 오픈소스로 공개해 미국 AI 산업의 수익 모델을 위협하는 전략을 지속할 것으로 전망된다. 피지컬 AI 분야에서는 중국 로봇 기업들이 올해 하반기부터 순수 AI 기반 자율구동 로봇의 대량 양산에 돌입하며, 이는 예상보다 빠른 속도로(기존 예상 10년에서 3~4년으로 단축 가능) 상용화가 진행될 수 있음을 시사한다. 메모리 반도체 수요는 추론 비중 증가와 피지컬 AI 확산에 힘입어 당분간 견조할 전망이며, 실제로 하반기 메모리 가격 인상이 예고된 상태다. 엔비디아 대항마(세레브라스, 구글 TPU 등)는 성능 우위에도 불구하고 "4배 저렴"이라는 시장 전환 임계점에 도달하지 못해 당분간 틈새시장에 머물 것으로 예상된다. 딥엑스는 일본 복합기·자동차·게임 업계와의 협업을 다음 주부터 순차적으로 진행하며 저전력 온디바이스 AI 반도체 시장 확대를 추진할 계획이다.

08용어 사전