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[서울=뉴시스] 강영진 기자 = 인공지능(AI) 개발 경쟁에서 미국은 범용인공지능(AGI) 또는 초지능(ASI)의 개발에 집중하는 반면 중국은 효율성을 높이는실용적 AI 개발에 집중하고 있다고 미 월스트리트저널(WSJ)이 1일(현지시각) 보도했다.
미국의 AI 회사들은 AGI 개발에서 앞서 나가기 위해 막대한 투자를 하고 막대한 전력을 사용하고 있다. 이들은 AGI가 압도적 군사적 우위, 암 치료, 기후 변화 해결, 인간 노동 대체 등의 목표를 구현할 수 있는 수단이라고 믿는다.
이에 비해 중국은 매우 실용주의적으로 접근하고 있다. 시진핑 중국 주석 여성직장인패션 이 국가의 기술 산업이 “강력히 응용 지향적”이어야 한다고 강조하면서 중국의 효율성을 높이고 쉽게 판매할 수 있는 AI를 개발하도록 밀어붙이고 있다.
중국의 접근법은 자칫 AI 기술에서 미국에 뒤처질 위험이 클 수 있다.
그러나 AGI의 구현이 아직 먼 앞날의 일이라면 중국의 접근법이 AI의 활용과 이익 실현에서 앞서 bs캐피탈 나가는 방식이 될 수 있다.
중국에서는 AI가 고등학교 입학시험 답안지를 채점하고 일기예보를 지원하며 경찰을 배치하고 농업 생산성을 높이는데 활용되고 있다. AI 병원을 개설해 시험 운영하고 있고 지능형 로봇이 조명이 필요하지 않은 공장에서 일하며 제품 생산에서 불량률을 최소화하는데 활용되고 있다.
미국 기술 기업들 저축은행예금금리비교 도 인공지능을 활용한 실용적 응용방식을 개발하고 있다. 스마트폰 실시간 번역 기능, 파워포인트 작성, 약품 개발과 음식 배달 방식의 개선 등에 AI가 활용되고 있다. 그러나 중국처럼 실용적 응용이 AI 개발 투자에 최우선적 목표는 아니다.
양국 정부의 AI 정책도 극명하게 대비된다.
미국은 기업이 AI 개발 방향과 투 핸드폰결제 현금 자를 정하도록 방치하는 반면 중국은 AI 비전을 제시하고 대규모 투자 기금을 조성하는 등으로 AI 개발 정책을 주도하고 있다.
AGI의 꿈

일부 기술기업들이 오는 2027년 AGI가 구현될 것으로 예상한다. 이에 따라 메타, 구글, 오픈AI 같은 기술 대기업들이 한발 앞서 나가기 위해 막대한 투자 서민저금리대출 를 하면서 인재, 데이터 센터, 에너지를 확보하려 경쟁한다.

미 의회도 미국이 중국과 경쟁에서 이길 수 있도록 AGI를 위한 “맨해튼 프로젝트(원자폭탄 최초 개발 프로젝트)”를 제안했다.
그러나 AGI에 대한 기대가 성급하고 과장됐다는 지적이 최근 제기되면서 AI 투자가 거품이라는 경고가 나온다.
또 AGI 개발보다는 실용적인 개발에 집중하는 중국에 미국이 뒤쳐질 것이라는 우려도 제기된다.
에릭 슈미트 전 구글 CEO는 미국이 AGI 개발에 “집착하는 동안 기술 활용에 집중하는 중국에 뒤처질 위험이 있다”고 밝혔다.
실용적 접근

중국 수도 베이징에서 남쪽으로 2시간 거리인 슝안은 실용적인 AI 활용을 극대화하는 지역이다.

중국 AI의 대표인 딥시크를 사용해 농민들에게 작물 선택, 재배, 해충 방제 등과 관련한 지침을 제공하고 일기 예보 정확도를 높이고 있다. 또 경찰이 사건을 분석하고 비상사태에 대응하는 방법도 제안하며 하루 수십만 건에 달하는 전국의 문의전화에 대응하는 일도 딥시크가 처리한다.
중앙 정부의 AI 투자는 대부분 데이터 센터 건설에 쓰이지만 미국보다 작은 규모다.
중국은 첨단 반도체 수출을 제한하는 미국 때문에 AI 훈련에 사용되는 대규모 데이터 센터를 미국만큼 크게 짓기 힘든 측면도 있다.
그러나 AI 투자 거품 경고가 잇따르면서 중국의 약점이 오히려 장점일 수 있다는 지적이 나온다.
제프리 딩 미 조지타운대 교수는 “미국이 선도적 기술을 개발하는 비용을 떠안도록 하고 중국은 추종자로 바짝 뒤쫓으면서 최적의 실행을 추구할 수 있다”고 말했다.
중국도 AGI 개발을 포기한 것은 아니다. 딥시크와 알리바바 등 중국 기술기업들이 AGI 개발을 공개적으로 추구하고 있으며 중국 정부도 어느 시점이 되면 본격적으로 AGI 개발에 나설 것이라는 전망이 유력하다.
다만 시주석은 AGI가 공산당의 중국 지배를 위협할 가능성을 배제할 수 있을 때까지 기다릴 가능성이 크다.
딩 교수는 인터넷이 닷컴 버블 붕괴를 거친 뒤에야 세계 경제를 재편한 것처럼 인공지능의 승자와 패자가 갈리는데 수십 년이 걸릴 수 있을 것으로 전망했다.
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