안녕하세요 데이터를 만지고 다루는 안혜민 기자입니다. 딥시크의 차세대 모델 V4가 중국 양회 무대에 올랐습니다. 작년 초 미국 기업들을 놀라게 한 '딥시크 쇼크'가 올해에도 다시 반복되지 않을까 많은 사람들이 주목하고 있는데요. 그보다 앞서 바이트댄스가 춘절 연휴에 공개한 시댄스 2.0은 이미 헐리우드에게 충격을 안겨줬습니다. 바이트댄스 뿐 아니라 알리바바도 새로운 모델을 공개하는 등 중국 AI 모델이 쏟아져 나왔죠. 오늘 오그랲에서는 중국 AI 이야기를 준비해 봤습니다. 5가지 그래프를 통해 중국 AI의 현황과 전략을 짚어보겠습니다.

헐리우드 뒤흔든 씨댄스... 중국발 AI 쇼크 시작?
바이트댄스가 공개한 씨댄스 2.0 이야기부터 해보겠습니다. 이 모델이 공개되고 난 뒤에 헐리우드 뿐 아니라 영화 관계자들 사이에서 난리가 났어요. 문장 몇 줄만 입력하면 영상은 물론, 효과음과 대사까지 붙은 결과물이 생성됩니다.

이번 모델 공개가 놀라운 점은 생성되는 영상 퀄리티도 퀄리티지만 모델의 발전 속도입니다. 씨댄스 1.0이 공개된 게 작년 6월이었는데 이때만 해도 영상 생성만 가능하고 사운드 기능은 없었거든요. 작년 12월에 버전 1.5가 공개되면서 사운드 기능이 업데이트 되었고, 불과 두 달 만에 이렇게 자연스러운 움직임과 동기화된 사운드가 포함된 영상을 생성해 낼 수 있게 된 겁니다.

전문가들은 씨댄스 2.0 모델이 영상 제작 기술 발전에 새로운 장을 열었다고 평가하고 있어요. 복잡한 액션 시퀀스 하나 만드는 데 천문학적인 돈이 드는데 씨댄스를 사용하면 이렇게나 손쉽게 만들 수 있게 되었으니까요.

단순히 특정 시퀀스를 대체하는 걸 넘어서 이미 AI 모델로 단편 영화도 만들어지고 있습니다. 바이트댄스는 모델 공개와 더불어서 중국 영화계 거장인 지아장커와 함께 5분 31초 분량의 단편 영화를 공개했어요 이 영화에는 지아장커의 대표작들이 AI로 생성되어 담겨 있죠. '산하고인'의 춤추는 장면, 또 '스틸라이프'에 담겼던 산샤 댐 수몰 직전의 마을 모습들도 AI가 뚝딱 만들어냈어요.

지아장커 뿐 아니라 많은 영화 제작자들이 AI를 활용한 단편 영화를 선보이고 있어요. 타임머신을 타고 과거로 간 주인공이 히틀러의 미대 합격을 돕는 이 5분짜리 영화는 단 하루만에 만들어졌고, 200달러도 들지 않았습니다.

영화 뿐 아니라 영화같은 몰입감을 만들기 위해 시네마틱 영상에 공들이는 게임 업계도 놀라고 있습니다. 검은신화 오공으로 대박을 낸 중국의 개발사 게임 사이언스의 펑지 CEO가 씨댄스 2.0을 써보고 나서는 과거 전통적인 구조와 제작 과정이 완전히 재편될 것이라고 얘기할 정도죠. 예전엔 스파게티 먹는 윌 스미스를 만들어 달라고 형편 없게 나와서 AI 성능을 비웃곤 했는데, 이제는 영화같은 퀄리티의 영상을 뽑아낼 정도로 발전 속도가 엄청납니다.

하지만 그러다보니 일각에서는 씨댄스 모델을 두고 의심의 눈초리를 보내고 있습니다. 너무나도 영화스러운, 마치 영화에서 본 듯한 제작물을 뽑아내고 있으니 씨댄스 모델이 저작권을 무시하고 영화, OTT 가리지 않고 무단으로 학습한 것 아니냐는 거죠.

씨댄스에다가 뿔 달린 도마뱀 같은 괴수를 만들어달라고 하면 이렇게 그냥 고질라를 만들어냅니다. 고질라라는 키워드를 입력하지 않았음에도 불구하고 말이죠.

넷플릭스는 씨댄스 모델을 두고 고속 해적 엔진이라며 법적 대응에 나섰습니다. 넷플릭스 뿐 아니라 디즈니와 파라마운트에서도 씨댄스 모델이 자사 IP를 무단 학습하고, 재현했다고 문제 삼았죠.

IP 왕국 일본에서도 바이트댄스에 대한 조사를 시작했습니다. 다카이치 총리가 울트라맨, 명탐정 코난 같이 일본의 대표 캐릭터들과 싸우는 영상이 SNS에 돌았는데요. 가뜩이나 사이 좋지 않은 중국과 일본 사이에서 이런 영상까지 나오다보니 일본 내각부에서도 즉각 반응을 보인 겁니다.

일단 바이트댄스에서는 저작권과 딥페이크 관련 안전 기능을 강화할 계획이라고 밝혔어요. 또한 저작권을 고려한 강력한 필터링 기능을 도입한 뒤에 글로벌 출시에 나서겠다며 당장은 한발 물러선 입장을 보이고 있죠.

그런데 말이죠, SNS 틱톡 운영하던 바이트댄스가 어떻게 이렇게 경쟁력 있는 AI 모델을 만들게 된 걸까요? 바이트댄스 이야기를 조금 더 해보겠습니다.

틱톡 만들던 바이트댄스, AI 기업으로 환골탈태
바이트댄스는 1983년생 소프트웨어 엔지니어 장이밍이 2012년에 만든 회사입니다. 난카이대학교 컴퓨터공학과를 졸업한 뒤 마이크로소프트에서도 일했지만 장이밍은 창업을 선택했습니다. 2009년에 자신의 첫 회사인 부동산 검색엔진 99fang닷컴을 만들었고요, 3년 뒤에 엑시트해서 만든 게 바이트댄스입니다.

당시 장이밍이 풀고자했던 문제는 중국 검색엔진의 아쉬움이었습니다. 당시 중국의 대표 포털 바이두에서는 이용자가 검색어를 입력하면 광고가 검색 결과인척 하고 함께 노출되었어요. 장이밍은 알고리즘을 이용해서 사용자 맞춤형 추천 콘텐츠를 제공하겠다는 비전을 갖고 사업을 시작합니다.

문제는 당시 투자자들이 이 영역에 관심이 없었다는 겁니다. 알고리즘, 기계학습, 인공지능 같은 키워드가 지금에서야 각광을 받았지 당시 투자자들에게는 생소했으니까요. 그래서 초기엔 투자금 유치도 쉽지 않았는데, 다행히 글로벌 금융 기업 서스퀘하나 그룹이 투자하면서 사업을 시작할 수 있었습니다.

바이트댄스에서 처음으로 대박이 난 서비스는 2012년에 출시된 터우탸오였습니다. 알고리즘으로 사용자 맞춤형 뉴스를 추천해주는 이 서비스는 2년 만에 일일 사용자수가 1,300만 명을 돌파할 정도로 성장하죠. 장이밍은 터우탸오의 핵심인 추천 알고리즘을 더 발전시켜서 숏폼 영상 플랫폼 '도우인'에 적용시킵니다. 도우인의 글로벌 버전이 바로 틱톡입니다.

장이밍은 기존의 중국 3대 기술 기업 바이두, 알리바바, 텐센트를 이길 카드가 바로 이 추천 알고리즘이라고 생각했습니다. 나아가 이 알고리즘만 경쟁력이 있다면 글로벌 시장에서도 충분히 통할 수 있다는 확신이 있었죠.

당시 페이스북이나 인스타그램의 알고리즘은 '팔로워' 기반 게시물 추천 시스템이었어요. 기존 SNS의 시스템이 내가 팔로우한 사람이 올린 콘텐츠들을 주로 피드에 보여주는 식이었다면, 바이트댄스에서는 팔로우 여부와 무관하게 이용자가 좋아할 가능성이 높은 것을 추천해서 피드에 띄워줬습니다. 팔로워가 없는 신규 크리에이터라도 영상이 알고리즘의 선택을 받으면 순식간에 조회수가 오를 수 있는 겁니다. 이 알고리즘이 적용된 틱톡은 그야말로 대박이 나 버렸죠.

전 세계 사람들이 가장 오래 사용하는 SNS는 유튜브가 아닌 틱톡입니다. 틱톡의 1인당 평균 사용시간은 1시간 37분. 유튜브보다는 12분, 인스타그램보다는 24분 더 깁니다.

알고리즘 고도화로 성공한 바이트댄스는 2022년에 챗GPT 모먼트를 목도하고는 바로 이듬해인 2023년부터 AI 기반 플랫폼 기업으로 전환을 시작합니다. 파운데이션 AI 모델 연구를 위해 바이트댄스 시드 팀을 창설하고 본격적인 연구에 나섭니다. 단순히 AI 모델 연구만 하는 게 아니라 AI를 활용할 애플리케이션과 AI 인프라도 함께 연구해나가죠.

바이트댄스가 2023년 8월에 출시한 AI 챗봇, 두바오는 현재 압도적인 사용자 수를 기록하며 독주 체제를 굳히고 있어요. 바이트댄스는 챗봇 뿐 아니라 영상과 이미지 생성 모델도 고도화해 나가고 있습니다. 영상 모델이 앞서 살펴본 씨댄스였고요, 이미지 AI는 씨드림이라는 이름으로 벌써 5.0까지 업그레이드해 선보이고 있죠. 그 덕분인걸까요? 바이트댄스의 기업 가치는 전 세계 비상장 기업 가운데 2위를 차지하고 있습니다.

2025년 9월 기준으로 바이트댄스의 기업 가치는 3,000억 달러로 집계 됩니다. 위로는 스페이스X 뿐이고 내로라하는 수많은 비상장 기업들이 바이트 댄스 밑에 위치하고 있어요.

1위 지키려 문 닫는 미국 vs 오픈소스 생태계 장악 꿈꾸는 중국
지난 2월은 바이트댄스 뿐 아니라 다른 중국 기업들의 약진도 도드라졌습니다. 특히 춘절 연휴를 전후로 중국 AI 모델들이 쏟아져 나왔죠.

알리바바의 Qwen 3.5, 문샷 AI의 Kimi 2.5, 지푸 AI의 GLM-5 미니맥스 AI의 M2.5도 다 2월에 나왔습니다. 이 모델들은 일부 벤치마크에서 미국의 프론티어 모델과 유사할 정도로 높은 성능을 보이기도 했죠.

이렇게 중국 기업들이 쑥쑥 성장할 수 있는 기반엔 중국 정부의 강력한 지원 정책이 있습니다. 특히 작년 2025년 여름에 발표한 AI+ 로드맵을 기반으로 정부가 주도해서 혁신할 수 있는 생태계 조성을 이뤄내고 있어요. 그 영향으로 중국 AI 산업 규모는 매년 증가하고 있죠.

중국정보통신연구원 자료에 따르면 2024년 중국의 AI 핵심 산업 규모는 9,000억 위안을 넘어섰어요. 2023년과 비교해서 24% 증가한 수치죠. 2025년엔 2024년보다 33% 증가해서 그 규모가 1조 2,000억 위안을 돌파할 것으로 전망되고 있어요.

이렇게 커진 시장은 단순히 중국 내 AI 생태계로만 그치지 않고 있어요. 새롭게 떠오르는 중국의 모델들 대부분이 오픈소스 전략을 취하고 있거든요. 많은 중국 모델이 학습 과정에서 설정된 가중치도 공개하고 있어서 내부를 분석하고, 또 연구진 자체적으로 수정도 가능해요.

사실 오픈소스 강자는 미국이었습니다. 대표적으로 메타의 라마 모델이 있죠. 하지만 지금 대부분의 미국 모델들은 다 문을 걸어 잠그고 있습니다. 앤트로픽의 클로드, 오픈AI의 GPT, 구글의 제미나이 등 이런 하이엔드 모델은 이용 가격도 비싸고, 중국 모델처럼 모델 내부를 확인할 수 없습니다.

미국 내부에서도 ATOM 프로젝트 같이 다시금 오픈소스 생태계 주도권을 되찾자는 목소리가 나오고 있지만 현실은 녹록치 않습니다. 이미 오픈소스 생태계에서 중국이 미국을 뛰어 넘은지 오래거든요.

세계 최대 AI 플랫폼 허깅페이스에서 오픈소스 모델 누적 다운로드 수를 그려보면 이렇게 나옵니다. 이미 작년 8월에 중국 모델이 미국 모델을 역전했어요. 지금은 더 벌어져서 2026년 1월 기준으로 중국 8억 1,800만 건, 미국 6억 100만 건으로 2억 건 이상 차이납니다.

중국은 오픈소스 전략을 통해 많은 사람들이 중국산 모델을 사용하고, 자연스럽게 생태계를 장악하고, 표준을 선점하려 합니다. 빅테크가 아닌 수많은 미국 AI 기업들도 중국산 오픈소스 모델을 기반으로 서비스를 구축하는 게 일상이 될 정도로 오픈소스 전략은 잘 먹혀 들어가고 있죠.

중국 정부도 나서서 오픈소스 전략을 독려하고 있습니다. 리창 총리는 오픈소스 생태계 발전을 위해 세계 AI 협력 기구를 설립하자고 말했고 시진핑 국가 주석도 지난 경주 APEC에서 세계 AI 협력 기구 설립을 공식 제안했습니다.

좁혀지지 않는 격차, 딥시크 V4가 줄일 수 있을까?
중국이 이렇게 치고 나오고 있지만 그럼에도 불구하고 여전히 1위는 미국입니다. 중국이 따라오면 미국 모델들은 그보다 더 높은 성능의 모델을 발표하고 있죠. 실제로 데이터로 봐도 두 국가 모델 사이의 간극은 좀처럼 좁아지지 않고 있어요.

미국과 중국의 AI 모델들 가운데 해당 시점에 가장 성능이 좋은 모델들을 그려봤습니다. 파란색으로 표시된 건 미국 모델이고 빨간색으로 표시된 건 중국 모델이죠. 중국이 무섭게 올라오지만 좀처럼 차이는 줄어들지 않고 있어요.

최근만 보더라도 그렇습니다. 지푸 AI의 GLM 5가 49.6점을 받아서 클로드 오퍼스 4.6과의 차이를 좁혔어요. 하지만 바로 제미나이 3.1프로가 57.1점을 받으면서 격차가 크게 벌어집니다.

이렇게 간극이 좁혀지지 않다보니 많은 사람들의 이목이 쏠리는 데가 있습니다. 바로 딥시크죠. 지난 해 초 미국 월가를 놀라게 한 딥시크가 올해에도 다시 한 번 '딥시크 쇼크'를 보여주지 않을까하는 기대심이 있는 건데요. 곧 있으면 딥시크 V4를 발표한다는 얘기가 들려오면서 점점 더 관심이 커지고 있습니다.

사실 딥시크에서는 작년 딥시크 쇼크 이후 꾸준히 모델을 발표해왔어요. 하지만 그 어느것도 지난해 1월 만큼의 파장을 일으키진 못했죠. 대부분의 모델들이 앞서 공개한 V3와 R1 모델의 업데이트 격이었거든요.

게다가 미국에서 엔비디아 고성능 칩 수출을 통제하면서 중국 기업들의 컴퓨팅 자원 부족도 크게 영향을 미치고 있어요. 중국에서도 미국산 칩 말고 중국산 칩 쓰라고 권고하고 있는데, 미국 칩과 비교해서 안정성도 떨어지고 속도도 떨어져서 모델의 성능 향상에 한계가 있다는 내부 목소리도 계속 나오고 있습니다. 이미 딥시크의 V3.2 모델 논문에서 딥시크 스스로 한계를 인정하기도 했고요.

사실 예전 보도들을 살펴보면 딥시크에선 R2 모델을 작년 4월에 공개할 것으로 알려졌어요. 하지만 여지껏 깜깜무소식이죠. 들리는 얘기로는 성능 향상이 만족스럽지 않다고 하더라고요. 이 R2 모델을 훈련하는 데 화웨이 칩을 사용하고 있는데 기술적 문제가 계속 발생했다고 합니다. 화웨이에서 엔지니어 팀을 파견했는데도 불구하고 문제가 잘 풀리지 않아서, 결국 엔비디아 칩으로 교체해서 학습을 진행했다는 얘기도 들려오죠.

그러다보니 딥시크 V4 모델에 대해서도 반신반의하는 여론이 커지고 있습니다. 일단 로이터 발 보도에 따르면 딥시크 V4가 수출 금지된 엔비디아의 블랙웰을 이용해 학습시켰다는 미국 정부 관계자 발언이 나오긴 했습니다. 과연 딥시크 V4는 다시금 세상을 놀라게 할 수 있을까요?

씨댄스로 헐리우드를 충격에 빠뜨리고, 오픈소스 전략으로 AI 생태계 장악에 나선 중국. 미국과의 격차는 줄어들지 않고 있지만 중국은 계속 나아가고 있습니다. 과연 딥시크 V4는 다시 한 번 AI 시장을 뒤흔들 수 있는 메기 역할을 잘 해낼 수 있을까요? 오늘 준비한 오그랲 중국 AI편은 여기까지입니다. 긴 글 끝까지 읽어주셔서 진심으로 감사합니다.

참고자료
- Social Media Apps: Average Daily Time per User | Digital 2026 Global Overview Report
- The world’s 50 most valuable private companies | CB INSIGHTS
- 人工智能产业发展研究报告 | 中国信息通信研究院
- Global Model Momentum | The ATOM Project, Hugging Face
- AI Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis
- 国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见 | 国家数据局
- Exclusive: China's DeepSeek trained AI model on Nvidia's best chip despite US ban, official says | Reuters
- DeepSeek-V3.2 Pushing the Frontier of Open Large Language Models | DeepSeek-AI

글 : 안혜민 디자인 : 안준석 인턴 : 김수영

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