중국의 무료 공개 AI는 글로벌 사우스를 차지할 수 있나?

• 글로벌 사우스 개발자가 고르는 기반 모델 층에서는 중국 공개 모델이 이미 앞서기 시작했지만, 인프라와 표준까지 차지했다는 근거는 아직 약함
• Qwen 파생 모델 수와 다운로드 지표, 싱가포르 SEA-LION의 Qwen 채택처럼 개발자들이 중국 모델을 고르고 있다는 자료가 쌓였음
• 반면 현지에 배치하려면 전문 인력·전력·연산이 필요한데, 아프리카는 세계 인구의 18%를 차지하면서 세계 데이터센터 용량은 1%에도 못 미침
• 중국 정부가 2026년 10월 16일 대형 모델 등 AI 기술 23종의 수출통제 초안을 내면서, 무료 공개가 계속될지가 새 변수가 됐음
• DeepSeek 검열 평가와 미국의 풀스택 수출 패키지·동맹 압박도 확산 속도를 가를 변수로 꼽힘

배경

• DeepSeek는 2025년 1월 추론 모델 R1의 가중치를 공개했음
  • MIT Technology Review는 Z.ai·Moonshot·Alibaba Qwen·MiniMax도 같은 방식을 따르고 있다고 정리함
• Microsoft 집계로 2025년 말 생성형 AI를 쓰는 생산가능인구 비율은 글로벌 북부 24.7%, 글로벌 남부 14.1%였음
  • 북부의 사용률 증가 속도는 남부의 거의 2배였음
• Microsoft는 DeepSeek가 무료·오픈소스이고 Huawei와 제휴한 덕에 아프리카에서 빠르게 퍼졌다고 분석함
  • AP는 이 보고서를 인용해 에티오피아·짐바브웨·우간다·니제르를 DeepSeek 강세 지역으로 꼽았고, Huawei 휴대폰에 DeepSeek가 기본 챗봇으로 실린 점도 짚었음
• 2026년 7월 상하이에서 29개국이 중국 주도의 세계인공지능협력기구(WAICO) 설립 협정에 서명했음
  • Bruegel은 9월 초 회원국이 38곳으로 늘었고 IMF 기준 선진국은 한 곳도 없다고 분석함
  • 신화통신은 케냐도 창립 회원국 29곳 가운데 하나라고 전함
• 미국은 2025년 7월 23일 행정명령 14320으로 하드웨어·데이터센터·모델·보안·응용을 묶어 수출하는 'American AI Exports Program'을 만들었음
  • 상무부는 2026년 4월 1일부터 6월 30일까지 업계 컨소시엄의 제안을 받았음
• 2025년 12월 출범한 미국 주도의 'Pax Silica'는 핵심 광물·반도체·AI 인프라 공급망을 우방 중심으로 묶는 구상임
• 시진핑의 2026년 9월 23~25일 국빈 방미 뒤 백악관은 미중 AI 사고 소통 채널을 만들기로 했다고 발표했음
  • War on the Rocks 기고에 따르면 미국 측 발표문은 'Super Intelligence Dialogue'를 명시했고, 다음 교류 시한을 2026년 11월로 잡았음
  • Al Jazeera가 인용한 신화통신 보도에서 시진핑은 AI 경쟁을 '서로 따라잡는 경주이지 한쪽이 이기고 지는 씨름이 아니다'라고 말했음

공개 모델로 기반을 먼저 깐다

• Foreign Policy 분석에서 아시아소사이어티정책연구소의 Lizzi C. Lee와 Zhuoning Li는 Hugging Face에 올라온 Qwen 파생 모델을 151,448개로 집계했음. Meta Llama의 4.7배임
  • 로컬 실행용 GGUF 형식의 월간 다운로드도 Qwen 3,960만 건, Llama 750만 건이었다고 함
• MIT Technology Review는 MIT·Hugging Face 연구를 인용해, 2025년 8월까지 1년간 세계 모델 다운로드 점유율이 중국 17.1%, 미국 15.86%로 처음 역전됐다고 전함
• 싱가포르 정부가 지원하는 AI Singapore는 동남아 모델 SEA-LION의 기반으로 Meta Llama 대신 Qwen을 택했음
  • Foreign Policy는 브라질 리우 시 IT 공기업이 내놓은 Rio-3.5-Open-397B도 Qwen 3.5 기반이라고 전함
• 신화통신은 케냐 AI 스타트업 EverseTech의 CEO Michael Michie가 '고객 대부분이 중국 모델을 고른다'고 말했다고 전함
  • 이유로는 비용이 꼽혔고, 케냐는 GPU 공급이 부족해 연산을 덜 쓰는 모델이 배치하기 쉽다는 점도 들었음
• Lee와 Li는 이런 확산이 국가 주도가 아니라 개발자의 자발적 선택이어서 일대일로보다 되돌리기 어렵다고 주장함
  • 애플리케이션과 데이터 파이프라인이 한 모델 위에 쌓이면 바꾸는 비용이 커진다는 논리임
• Bruegel의 Alicia García-Herrero와 Théo Storella는 중국이 경쟁력 있는 모델과 거버넌스를 먼저 수출하고 칩은 나중에 내보내는 순서를 짜고 있다고 분석함
  • 2026년 4월 나온 DeepSeek V4가 처음부터 Huawei Ascend에 맞춰 만들어졌다는 점을 들어, 공개 모델이 중국 칩 수요로 이어질 수 있다고 봄
• 국무부에서 AI 외교를 이끌었던 Daniel Remler는 Foreign Affairs 기고에서 베이징의 AI 외교가 일관되게 미국 대비 우위 확보를 겨냥해 왔다고 평가함

마지막 단계에서 막힌다: 인력·전력·언어

• The Diplomat에서 Matthew Christ는 나이로비 기업 세 곳을 취재한 뒤, 공개 모델도 배치하려면 상당한 전문성이 필요하고 그 비용은 누군가 낸다고 지적함
  • 모델 값이 싸도 배치를 맡을 전문가 비용을 늘 상쇄하지는 못한다는 것임
  • 그는 케냐 기업이 중국 공개 모델을 직접 고쳐 쓸 AI 엔지니어를 길러야 한다고 제안함
• 아프리카는 세계 인구의 18%를 차지하지만 세계 데이터센터 용량은 1%에 못 미침
  • 아프리카데이터센터협회(ADCA)의 2026년 보고서는 그 비중을 0.6%로 집계함
  • The Star가 인용한 IMF 분석은 사하라 이남 아프리카의 AI 준비도가 낮은 이유로 불안정한 전력을 꼽음
• BCG의 Hamid Maher는 아프리카의 '핵심 과제는 더 이상 기술 도입이 아니라 기술 생산'이라고 말함
• 언어 면에서 Lee와 Li는 중국 모델 구조가 버마어·타밀어·태국어 같은 비라틴 문자에 강하다고 주장함
  • 아프리카 언어는 아직 시험 단계임. 신화통신에 따르면 케냐 기업 Qhala가 DeepSeek로 아프리카 언어용 모델을 시험하고 있음
• 케냐는 2025~2030 AI 전략에서 대륙의 AI 허브가 되고 'AI 주권'을 확보하는 것을 목표로 내걸었음
  • JKUAT 연구원 Lawrence Nderu는 중국 공개 모델을 완제품이 아닌 발판으로 삼아 데이터셋과 자체 모델을 쌓아야 한다고 주장함

미국 수출통제가 확산을 돕나, 미국 생태계가 앞서나

• MIT Technology Review는 모델을 공개해 외부 피드백을 빨리 받는 전략이, 미국 칩 수출통제로 모자란 연산을 메우는 데 도움이 된다고 분석함
• Lee와 Li는 연산과 하드웨어가 부족한 환경에서 만든 중국 모델이 저사양 장비에서도 돌아가서 전력이 부족한 지역에 맞는다고 봄
• Bruegel은 엔비디아 최상위 칩을 들여올 수 없게 되면서 중국 안에 Huawei Ascend의 '포획 시장'이 생겼다고 분석함
• Remler는 Just Security 기고에서 백악관 OSTP 국장 Michael Kratsios의 말을 인용해, Moonshot이 태국의 클러스터 등을 거쳐 첨단 칩에 접근했다고 전함
• 반대로 NIST 산하 CAISI의 평가는 최고 성능 미국 모델이 DeepSeek V3.1을 거의 모든 벤치마크에서 앞선다고 결론 냄
• Bruegel은 Huawei Ascend 950PR이 엔비디아 Rubin보다 뒤처지고, Huawei CANN 소프트웨어의 해외 보급도 CUDA에 크게 못 미친다고 봄
  • Huawei는 국내 수요도 다 대지 못해 해외로 크게 확장할 계획이 없다는 점도 짚었음
• Bruegel은 중국 모델의 해외 가격이 낮은 데는 효율적 구조보다 값싼 전력의 몫이 크다고 분석함
• Remler는 Foreign Affairs에서 워싱턴의 실제 입지가 그동안의 외교에서 드러난 것보다 강하며, 결국 다른 나라를 미국 AI 생태계로 끌어들여야 한다고 주장함

검열·데이터 주권 우려

• NIST 산하 CAISI는 DeepSeek 모델이 중국공산당의 서사를 반영한다고 평가했음
  • 2025년 9월 30일 보고서는 DeepSeek 모델이 부정확하거나 오도하는 중국공산당 서사를 미국 기준 모델보다 4배 많이 되풀이했다고 밝힘
  • V3.1이 오도하는 당 논리에 동조한 비율은 영어 응답 5%, 중국어 응답 12%로, 미국 기준 모델의 2~3%보다 높았음
• Remler는 에스토니아 대외정보청이 DeepSeek-R1에서 발트 3국 관련 사실 왜곡을 확인했다고 전함
  • CrowdStrike 분석에 따르면 R1은 정치적으로 민감한 요청을 받으면 심각한 취약점이 있는 코드를 최대 50% 더 만들었음
• Remler는 Concordia AI 조사를 인용해, 중국 주요 AI 개발사 10곳 중 지난 1년간 안전성 시험 결과를 공개한 곳은 5곳뿐이라고 지적함
• AP에 따르면 이탈리아·덴마크·체코는 정부 기관의 DeepSeek 사용을 금지했음
• 반면 공개 가중치를 현지 서버에 올리면 데이터가 중국으로 넘어가지 않는다는 점은 Remler도 인정함
  • Lee와 Li는 데이터를 어디에 저장할지 직접 정할 수 있다는 점이 미국 클라우드를 경계하는 정부에 매력이라고 봄
  • 케냐 기술 전문가 Mbugua Njihia는 현지 데이터를 쓰는 보건 도구라면 데이터 관리도 현지에서 해야 한다고 말함
• Nderu는 공개 모델이라도 정부가 데이터 보호 측면을 꼼꼼히 따져야 한다고 경고함

반론과 쟁점

• 확산의 성격을 두고 해석이 갈림. Lee와 Li는 개발자의 자발적 선택으로 보고, Bruegel과 Remler는 베이징이 순서를 짠 국가 전략으로 봄
• 무료 공개가 계속될지도 쟁점임. 중국 상무부·과학기술부 초안은 이미 공개된 가중치를 통제에서 뺐지만, 앞으로 나올 버전은 통제 대상이 될 수 있음
  • ChinaTalk는 학습 연산 10^26 FLOPs, 파라미터 2조 개, '세계 선도 성능' 중 하나만 넘어도 통제 대상이 된다고 분석함. 새로 공개하는 모델은 자동 허가를 받지만 '오픈소스'의 정의가 없어 모호하다고도 봄
  • China-Global South Project는 Kimi·Qwen·DeepSeek의 차기 버전이 통제에 걸리면 글로벌 사우스의 기술 격차가 커지고 중국 클라우드 의존이 늘 수 있다고 봄
  • ChinaTalk는 허가가 취소될 수 있다는 점 때문에 WAICO 비회원국 도입자들이 중국 모델을 경계할 수 있다고 분석함
• Bruegel은 중국 AI 기업들이 수익을 내지 못하고 있어 안보가 아닌 상업적 이유로도 공개 범위가 줄 수 있다고 봄
• 공개 모델에도 조건이 붙음. Remler에 따르면 Kimi K3 라이선스는 연매출 2,000만 달러가 넘는 모델 서비스 기업에 Moonshot과 별도 계약을 맺도록 요구함
• Bruegel은 미 국무부가 2026년 8월 파트너국에 상충하는 구상을 지지하지 말라고 전했다는 보도를 소개하면서, 중국은 WAICO 회원국의 다른 구상 참여를 막지 않는다고 대비해 어느 편에 서라는 압박의 강도가 다르다고 짚음

앞으로 볼 것

• 중국 수출통제 초안의 의견 수렴이 2026년 11월 15일 끝나며, 최종안에서 공개 모델을 어떻게 다룰지 정해질 예정임
• 미중 'Super Intelligence Dialogue'의 다음 교류는 2026년 11월까지로 잡혀 있음
  • War on the Rocks에서 컬럼비아대 Erica D. Lonergan은 수출통제와 중국 모델 규제를 대화 의제에서 빼고 AI·핵 확전 위험에만 집중하자고 제안함
• 미국 상무부가 승인할 풀스택 AI 수출 컨소시엄과 이들의 첫 대상 시장이 어디가 될지 볼 필요가 있음
• WAICO 회원국이 계속 늘어나는지, 선진국이 합류하는지도 볼 대목임
• 케냐 등 현지에서 중국 공개 모델을 직접 고쳐 쓸 엔지니어가 길러지는지도 볼 대목임

해외 반응

BBC World Service·BBC News·India Global Review 유튜브 댓글 가운데 내용 있는 것을 골라 옮김

• 중국은 엔비디아 최상위 칩을 쓸 수 없었음. 그런데 절망적으로 불평하는 대신 중국 개발자들이 더 나은 알고리즘으로 그 약점을 극복했고, 지금은 OpenAI의 주력 분야에서 OpenAI를 이기고 있음 — BBC World Service 유튜브
  • 경쟁 조건이 공평하다면 중국 엔지니어들이 무엇을 할 수 있을지 상상해 보길
• 중국 오픈소스 AI는 미국 AI에 좋지 않음. 그게 전부임 — BBC News 유튜브
  • 중국 오픈소스 AI는 미국 AI에는 좋지 않을 수 있어도 인류에게는 좋을 수 있음
  • 중국 오픈웨이트 모델은 미국의 AI 사용자에게는 좋음. ChatGPT·Claude·Gemini의 대안으로 자주 검토되고 있음
• 영상을 다 볼 시간이 없는데, '하지만' 하는 대목이 어디서부터인지 알려 줄 사람 있음? — BBC News 유튜브
  • 꽤 흥미롭고 입체적인 보도임. 기술적 오류는 몇 개 있음. 예를 들어 오픈웨이트 모델은 오픈소스가 아님. 댓글 단 사람 대부분은 영상을 안 보고 BBC 영상마다 그러듯 선전이라고 불평하는 것임
• 시진핑이 최근 AI 개발 원칙에 관해 연설했는데 첫째 원칙이 오픈소스였음. 이 프로그램에서 그 원칙들을 더 다뤄도 좋았을 것임 — BBC News 유튜브
• 솔직히 모든 나라가 검열과 선전을 함. 미국도 영국도 중국도 예외가 아님. 그러니 중국의 선전을 말할 때 자신들도 자국민을 상대로 선전한다는 사실을 숨기지 말아야 함. 그게 언론의 진실성이라는 것임. 찾아보길 — BBC News 유튜브
• 중앙아시아 출신임. 우리는 이웃 중국을 존중함. 미국과 서방은 다른 나라를 침공하지 않고 내정에 간섭하지 않는 법을 중국에게 배워야 함. 그래서 개발도상국 전체가 중국 편에 서 있는 것임 — BBC World Service 유튜브
• 다른 이들이 중국에 거짓 혐의를 계속 제기하는 동안 중국은 계속 훌륭한 것을 만들어 내고 있음 — BBC World Service 유튜브
  • 오로지 중국 덕분에 그토록 많은 고가의 기술을 저소득층도 감당할 수 있고 쉽게 이용할 수 있게 됐음
• 궁금한 게 하나 있음. ChatGPT·Claude·Grok을 다룰 때는 올트먼·아모데이·머스크를 썸네일에 쓰면서, Kimi·DeepSeek·Seedance 같은 중국 AI에는 대개 시진핑을 넣음. '미국 AI 혁명의 내부' 같은 제목 옆에 트럼프를 세우는 건 상상하기 어려움 — BBC News 유튜브
  • 중앙정부가 모든 걸 통제한다는 선입견이 있어서, 누가 실제로 만들었는지 조사하지 않는 것일 가능성이 큼
• 영국은 미국과 중국 사이에서 오락가락하지 말고 자체 AI를 개발해야 함 — BBC News 유튜브
  • 영국에도 Caernarfon 3B, Cosine, Ineffable Intelligence, Stable Diffusion 같은 소형 AI 모델이 있고, 여러 Google DeepMind 프로젝트의 파트너이기도 함. Anthropic·OpenAI와 경쟁할 프런티어 LLM을 만드는 건 영국의 자원으로는 감당하기 어렵고, 승자가 몇 안 되는 경주임. 나는 OpenAI의 생존 확률을 30% 미만으로 봄. EU에는 Mistral AI가 개발한 자체 LLM들이 있고, 영국은 투자와 Mistral 런던 사무소의 영국 인재들을 통해 기여하고 있음. Mistral은 다른 영국 AI 기업들과도 프로젝트를 진행 중임
• AI 기업들은 거품이 꺼질 걸 알고 있음. 그래서 IPO에 나서고 직원을 내보내며 붕괴를 버틸 준비를 하는 것임. 한 경제학자는 AI가 너무 비싸서 경제성이 없다고 분석함. 비싸게 받으면 기업들은 사람을 쓰는 게 싸다고 보고, 싸게 받으면 AI 회사가 문을 닫는다는 것임 — India Global Review 유튜브
  • 그건 지금까지 모든 산업이 다 겪은 일임. 가격을 찾아가는 과정이 중요하고, 그래서 중국식으로 어설픈 시장 개혁을 곁들인 중앙계획도 실패하는 것임. 사업 모델이 산업 스파이에 기대면 결국 조잡한 모조품만 나옴
• 정말임? 중국에 AI 거품이 있다는 얘기는 못 들어 봤음. 오히려 중국에는 미국의 거품을 가차 없이 터뜨리는 AI 바늘이 있음. 그 바늘의 이름이 오픈소스 플랫폼임 — India Global Review 유튜브
• 수출통제 대상인 엔비디아 칩이 대만에서 만들어진다는 사실은 한마디도 안 나옴 — BBC News 유튜브
• BBC는 데이터센터 공사장 노동자에게 AI의 혜택을 물었고, 그는 자신은 관련 지식이 없어 AI 데이터센터가 도움이 안 될 거라고 답했음. BBC는 이 답으로 데이터센터가 지역에 도움이 안 된다고 결론 냄. 정말 그런지 의문임 — BBC News 유튜브
• AI의 이점이나 부작용은 미국에서도 중국에서도 아직 충분히 드러나지 않았음. 그러니 우리는 아직 모르는 것임 — BBC News 유튜브