실리콘밸리 VC가 본 중국 AI: 제재가 막지 못하고 오히려 '괴물'을 만들었다

실리콘밸리 최고의 VC인 Dimension은 중국 AI 연구소를 방문한 후, 미국의 칩 제재가 역효과를 내어 중국 팀이 최저 수준의 코드 최적화를 하게 만들었다고 지적했다. 예를 들어, DeepSeek은 성능이 제한된 H800 칩에서 PTX 수준의 저수준 프로그래밍을 사용하여 V3를 훈련했다. 중국 AI 분야는 경쟁이 치열하며, 상위 5개 연구소가 분기마다 순위를 바꾸고 오픈소스화하고 있다. 데이터 평가에서는 UniPat과 같은 스타트업이 인간 감독 품질을 중시하며 성공하고 있다. 중국 연구자들은 수동 개입으로 훈련을 가속화하여 '약한 자기 개선'을 실현하고 있다. 상업화에서는 중국 기업이 실용적이며, ByteDance의 Doubao는 전자상거래로 수익화하고 있다. 양국 간에는 '태평양 데이터 루프'가 형성되어, 미국에서 모델을 훈련하고 중국에서 증류·오픈소스화하며, 미국의 수직 AI 기업이 미세 조정하여 판매함으로써 미국 제품이 중국 오픈소스 가중치에 의존하고 있다. 중국의 평가 버블은 더 크며, Moonshot은 ARR의 115배이다. 결론은 '칩은 디커플링 중이지만 지능은 계속 흐른다'이며, 하드 디커플링은 신화이다.

저자: David, 딥차오 TechFlow

深潮导读： 중국 대형 모델의 강력한 부상과 함께, 점점 더 많은 서구 VC가 동방으로 시선을 돌리며 직접 바다를 건너 중국 AI의 실제 수준을 파악하고 있다.

앞서 우리는 또 다른 글 《서구 VC의 중국 AI 관찰: 하드웨어는 무적, 소프트웨어는 전부 거품》을 게재한 바 있다. 저자는 유명 암호화폐 기관 Delphi Digital의 파트너였다. 그리고 바로 오늘, 전혀 다른 중국 답사 기록이 영어 테크 업계와 X(트위터)에서 완전히 화제를 휩쓸었다.

이번 시각은 더욱 하드코어하며, 집필자는 실리콘밸리 최고 수준의 프런티어 테크·바이오테크 벤처캐피털 Dimension이다.

하드테크 분야에서 막강한 발언권을 가진 메이저 캐피털인 Dimension의 파트너 Nan, Adam, Zavain은 올해 8월 팀을 이끌고 베이징, 상하이, 홍콩 등 도시에 깊숙이 들어가 중국 최정상 AI 연구소와 인프라 생태계를 일주일간 집중 조사했다.

앞선 VC의 ‘소비자용 소프트웨어와 하드웨어 제조’에 대한 논의와 달리, Dimension이 LP(유한책임파트너)에게 보낸 이 내부 장문 서한은 미·중 AI 경쟁의 가장 핵심적인 지점, 즉 기반 연산력, 모델 오픈소스, 기술 디커플링을 정면으로 겨냥한다.

서구 주류 언론과 정치권이 ‘미·중 AI 완전 디커플링’이라는 거대 담론을 끊임없이 부풀리는 가운데, 이들 실리콘밸리 내부자는 현장에서 전혀 다른 기이한 현실을 목격했다.

미국의 칩 수출 규제는 중국의 AI 발전을 멈춰 세우기는커녕, 오히려 압력솥처럼 작용해 극도로 무서운 ‘로우레벨 성능 극대화 기계’를 강제로 탄생시켰다. 미·중 양국의 AI 산업은 단절되기는커녕, 오히려 증류(distillation), 오픈소스, 데이터를 통해 저변에서 단단히 용접되어 있다.

해당 서한이 길기 때문에 우리는 핵심 내용을 편집·요약했으며, 서구 시각에서 본 중국 AI 업계에 대한 흥미로운 관찰 몇 가지를 다음과 같이 정리했다.

희소성이 진화를 낳고, 제재가 한계를 끌어내다

미국 수출 규제의 원래 목적은 중국의 AI 발전을 늦추는 것이었지만, 결과는 정반대로 나타났다. 이는 거대한 진화 압력을 만들어냈고, 전혀 다른 형태의 AI 연구소를 탄생시켰다.

고성능 연산력이 극도로 부족하기 때문에 중국 팀은 미국 연구소가 전혀 거들떠보지도 않는 코드 저변에서 극한의 엔지니어링 최적화를 강제로 수행해야 했다.

가장 극단적인 사례는 DeepSeek의 V3 모델이 일부러 ‘성능 제한’된 성능의 H800 칩 2048장 위에서 강제로 훈련되었다는 점이다. 칩 간 상호연결 성능의 결함을 메우기 위해 그들의 엔지니어는 주류 CUDA 프레임워크를 건너뛰고 더 낮은 수준의 PTX 레벨에서 코드를 작성했으며, GPU마다 132개 중 20개의 스트리밍 멀티프로세서를 노드 간 통신 전용으로 재할당했다.

이는 미국에 천재 엔지니어가 부족해서가 아니라, 양측의 인센티브 구조가 완전히 다르기 때문이다.

미국 연구소에서는 달러를 한 푼 더 쓰는 것이 일회성 연산력을 더 사는 것이지만, 중국 연구소에서는 엔지니어를 한 명 더 뽑는 것이 저변 아키텍처에서 연산력 수요를 깎아내기 위한 것이다.

이런 극도의 희소성은 중국 특유의 풀스택 효율 문화를 낳았다. 커널, 옵티마이저, 서비스 시스템, 칩에 이르기까지 그들은 시스템 성능을 극한까지 쥐어짜고 있다.

극도로 치열한 격전장, 대외뿐 아니라 대내적으로도

실리콘밸리가 보기에 중국 AI는 그저 미국과 맞서는 것처럼 보인다. 그러나 현장 조사 후 알게 된 것은, 중국 프런티어 AI 분야의 내부 경쟁이 서구가 상상하는 것보다 훨씬 더 처절하다는 사실이다.

DeepSeek, 알리바바(Qwen), Moonshot AI(Kimi), 바이트댄스(Doubao), Zhipu(GLM) 등 5개 선두 연구소의 실력이 워낙 박빙이라, 순위가 거의 분기마다 재편된다.

이 5개 연구소는 모델 성능과 반복 속도에서 사투를 벌일 뿐만 아니라, 모두 미친 듯이 오픈소스를 추진하고 있다.

이런 고압적인 내부 ‘격전장’ 환경은 미국에서 단 두 개의 클로즈드소스 거대 기업(OpenAI와 Anthropic)이 지배하는 생태계와는 완전히 다르며, 그 혁신 추동력은 미·중 간 국가 경쟁 못지않다.

전혀 새로운 ‘AI 데이터 평가 다크호스’의 등장

Mercor, AfterQuery, Turing 등 미국 데이터 공급업체들은 이미 앤트그룹, 알리바바, 바이트댄스와의 비즈니스 관계를 기록해 왔다. 현장에서 그들은 신흥 중국 신흥 강자들이 데이터 라벨링 서비스가 아니라 평가·검증 인프라를 구축하고 있는 것을 목격했다.

구체적으로 베이징과 상하이에서 그들은 원래 값싼 ‘데이터 라벨링 공장’이 대량으로 있을 것이라 예상했지만, 실제로는 AI의 다른 단계를 둘러싼 폭발력 있는 젊은 스타트업 무리를 발견했다.

예를 들어 베이징대 박사가 창업한 AI 평가·예측 회사 UniPat은 설립 24개월도 안 되어 극도로 높은 인간 감독 품질로 연산력 열세를 만회하며 매출이 빠르게 1억 달러 이상으로 치솟았다.

연산력이 부족하면 인력으로 메운다

실리콘밸리 투자자들을 가장 놀라게 한 것은, 답사 중 발견한 일군의 최정상 중국 연구원들이 매우 원시적이지만 효과적인 방식으로 ‘약한 형태의 자기 개선(RSI)’을 구현하고 있다는 점이었다.

연산력이 극도로 부족하기 때문에 연구원들이 직접 현장에 뛰어들어 수동 개입과 지원을 통해 모델 훈련을 가속하고 있었다.

투자자들은 이것이 마치 초기 ‘켄타우로스 체스’(인간+기계 조합이 순수 기계를 이기는 것)와 같다며, 인력과 시간으로 연산력 격차를 강제로 메우고 있다고 감탄했다.

아무 거리낌 없는 상업적 수익화와 실용주의

미·중 AI는 매출 규모에서 여전히 거의 거의 100배에 달하는 거대한 격차가 존재한다. 2026년 8월까지 Anthropic의 ARR(연간반복매출)은 이미 65억 달러를 돌파했고, OpenAI는 400억 달러에 달했다.

반면 중국에서 매출이 가장 강한 대형 모델 사업(바이트댄스의 비디오 모델)의 연환산 매출은 약 20억~30억 달러 수준이고, 순수 대형 모델 연구소의 매출은 대체로 수억 달러 수준이다.

하지만 중국 기업의 실용성과 틈새 시장 공략 능력은 깊은 인상을 남겼다.

Dimension의 투자자들이 붐비고 시끄러운 홍콩 거리를 걸으며, 실리콘밸리의 유명 팟캐스트가 미국 연구소들이 왜 도도하게 광고와 이커머스 수익화를 거부하는지 분석하는 내용을 이어폰으로 듣고 있을 때, 눈앞의 중국 현실은 강렬한 대비를 만들어냈다.

바이트댄스의 Doubao는 이미 월간 활성 사용자 3억 4500만 명을 보유해 Qwen과 DeepSeek의 합계를 넘어섰다.

현재 일일 매출은 100만 위안 미만이지만, 이는 거의 전부 이커머스 판매 수수료에서 나온다. 중국 창업자들은 조금도 숨김없는 실용주의를 갖고 있으며, ‘수익화 방식이 저급한지 아닌지’는 전혀 신경 쓰지 않는다.

극도로 환상적인 ‘태평양 데이터 순환’, 일종의 미·중 AI 루프

하드웨어는 반도체 레이어와 그 이하에서 분리되고 있지만, 소프트웨어와 데이터 레이어의 융합 속도는 어느 정부도 대응할 수 있는 속도보다 빠르다. 그들은 현재 AI의 실제 기술 순환 사슬이 사실상 극도로 환상적인 ‘태평양 횡단 기술 순환’이라고 본다.

미국 프런티어 연구소가 최상위 모델 훈련 ---> 중국 팀이 증류하고 오픈소스 가중치 공개 ---> 미국 버티컬 AI 기업이 중국 오픈소스 모델을 가져와 파인튜닝 ---> 패키징하여 미국 기업에 판매.

그렇다면 이른바 미국 버티컬 AI 애플리케이션의 저변에는 점점 더 많은 중국 오픈소스 가중치가 깔려 있고, 그 안에는 미국 프런티어 모델의 지능이 잠재되어 있는 셈이다.

예를 들어 큰 인기를 끈 코드 도구 Cursor의 Composer 2는 사실 그 저변이 Kimi의 K2.5에 기반하고 있으며, 리걸 AI 신흥 강자 Harvey가 출시한 Harvey Tenet은 Kimi의 오픈소스 모델 K3를 기반으로 사후 훈련된 것이다.

중국은 서구의 돈을 직접 벌지는 못하고 있지만, 서구 AI 시대의 ‘워크플로’를 미친 듯이 점령하고 있다. 오픈소스 모델은 유럽·미국의 엄격한 기업 조달 심사 장벽을 직접 우회한다. 소프트웨어가 무료로 개방되어 있을 때, 공급업체 하나를 거부할 이유가 전혀 없다.

7. 더욱 광기 어린 밸류에이션 거품

서구 자본시장은 AI 거품을 자주 이야기하지만, 중국에서는 이 거품의 끓는 정도가 실리콘밸리를 훨씬 능가한다.

미·중 모델 기업의 매출에서의 거대한 격차를 고려하면, 중국 선두 연구소의 밸류에이션 배수는 종종 미국 동종 업체의 5~10배에 달한다. 예를 들어 Moonshot AI는 7월 말 350억 달러 밸류에이션으로 35억 달러 규모의 라운드를 마감했는데, 이는 약 3억 달러 ARR의 약 115배이며, 현재 IPO 전 500억 달러 밸류에이션의 자금 조달을 추진 중이다(이에 비해 Anthropic은 20배에 불과하다).

2차 시장은 더욱 광란적이고 요동친다. Zhipu AI와 MiniMax 등 기업의 시가총액은 상장 전후로 모두 격렬한 롤러코스터 장세를 겪었다.

마지막으로, 이 장문 서한이 해외 소셜미디어에 게시되었을 때 댓글에 달린 한 줄짜리 통찰력 있는 댓글이 미·중 AI 경쟁 아래의 산업 생태계 전체를 정확히 짚었다고 필자는 생각한다.