중국의 AI 역량 우위는 신기루에 불과하다.

최고 기술 기업 경영진들이 경종을 울리고 있습니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO부터 오픈AI에 이르기까지, 미국이 "전력 격차" 때문에 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지고 있다는 주장이 제기되고 있습니다. 그 논리는 간단합니다. 중국은 막대하고 저렴한 전력을 보유하고 있어 AI 개발에 필요한 자금을 충분히 확보하고 있는 반면, 미국의 노후화된 전력망은 이를 따라잡지 못하고 있다는 것입니다. 그러나 자세히 살펴보면 이러한 우위는 물류 문제와 시스템적 낭비로 인해 사실상 허상에 불과하다는 것을 알 수 있습니다.

미국이 인공지능 분야에서 중국에 뒤처지고 있다고 경고해 온 엔비디아 CEO 젠슨 황이 블랙웰 플랫폼을 발표했습니다.

미국의 불안감을 증폭시키는 '전자 부족' 현상

표면적으로 보면 중국의 에너지 지배력은 막강해 보입니다. 2024년 중국은 1만 테라와트시(TWh) 이상의 전력을 생산했는데, 이는 설치 용량이 중국의 3분의 1에 불과한 미국보다 두 배 이상 많은 양입니다.

이러한 격차는 더욱 벌어지고 있습니다. 베이징은 재생 에너지 인프라를 공격적으로 확장하고 있습니다. 우드 맥켄지에 따르면, 중국의 풍력 및 태양광 발전 용량은 2030년까지 각각 두 배, 거의 세 배로 증가할 것으로 예상됩니다. 그때쯤이면 재생 에너지만으로도 5,500TWh를 공급할 수 있을 것으로 전망되며, 이는 중국의 데이터 센터 예상 수요인 479TWh를 충분히 충족하는 수치입니다.

미국의 상황은 정반대입니다. 수십 년간 정체된 전력 수요로 인해 신규 발전 설비 투자가 위축되었습니다. 그러나 인공지능(AI)의 등장으로 전력 소비가 급증하면서, 모건 스탠리에 따르면 데이터 센터는 2025년에서 2028년 사이에 44기가와트(GW)의 전력 부족에 직면할 것으로 예상됩니다. 전력망 연결을 기다리는 수많은 에너지 프로젝트들이 누적되어 심각한 병목 현상을 초래하고 있습니다.

이론적으로는 중국의 풍부하고 저렴한 전력(산업용 전기는 미국보다 약 30% 저렴함) 덕분에 알리바바나 바이트댄스와 같은 기업들이 성능이 떨어지는 국내산 칩을 사용하더라도 그 차이를 만회할 수 있어 미국의 수출 통제 조치의 영향을 완화할 수 있다는 것입니다.

풍부한 에너지가 인공지능 지배로 이어지지 않은 이유는 무엇일까요?

이러한 이점에도 불구하고 중국은 미국을 크게 앞서 나가지 못했습니다. 중국은 새로운 데이터 센터 건설과 컴퓨팅 파워 배치에서 미국에 뒤처지고 있는데, 이는 미국의 반도체 기술 통제가 여전히 강력한 제약 요인으로 작용하고 있음을 시사합니다.

번스타인 애널리스트들은 중국 기업들이 2027년에 인공지능(AI) 관련 투자에 1,470억 달러를 지출할 것으로 예상합니다. 참고로, 이 금액은 아마존닷컴이 그해에 단독으로 투자할 것으로 예상되는 총액보다도 적습니다.

게다가 인공지능에만 초점을 맞추는 것은 중국의 에너지 수요라는 더 큰 그림을 간과하는 것입니다. 지난 5년간 전력 소비량은 GDP 성장률을 앞질렀는데, 이는 주로 에너지 집약적인 산업 부문들이 화석 연료에서 벗어나면서 전기 자동차가 폭발적으로 인기를 얻었기 때문입니다. 데이터 센터는 이러한 큰 그림에서 상대적으로 작은 부분을 차지하며, 2030년에는 전체 소비량의 3%에 불과할 것으로 예상됩니다.

지리적 문제: 고립된 에너지와 비어있는 데이터 센터

중국의 재생에너지 붐에는 지리적 제약이라는 큰 함정이 있습니다. 태양광 및 풍력 자원의 대부분은 외딴 서부 지역에 집중되어 있는 반면, 인공지능 허브, 전기차 공장, 제조업 중심지들의 수요는 동부에 집중되어 있습니다.

장거리 송전은 엄청난 난제이며, 이로 인해 상당한 에너지 낭비가 발생합니다. 2025년 상반기 중국의 태양광 발전량 제한률(전력망 제약으로 인해 사용하지 못하는 발전량)은 6.6%까지 상승했습니다. 티베트와 같은 지역에서는 태양광 및 풍력 발전량 제한률이 각각 34%와 30%에 달했습니다.

2021년 베이징이 발표한 야심찬 '동쪽 데이터, 서쪽 컴퓨팅' 계획은 데이터 센터를 전력 공급원 근처로 이전하는 것을 목표로 했습니다. 광섬유 네트워크를 통한 데이터 전송이 전기를 사용하는 것보다 효율적이라는 것이 기본적인 아이디어였습니다. 그러나 실제로는 실시간 응답을 요구하는 AI 애플리케이션에 필요한 데이터 전송 속도가 너무 느린 것으로 드러났습니다. 이로 인해 서부 지역에는 활용도가 낮은 데이터 센터가 과잉 공급되었고, 일부 데이터 센터는 가동률이 20%에 불과한 것으로 보고되고 있습니다.

과잉생산으로 인한 시스템적 위기

전력 및 데이터 센터 문제는 중국 기술 부문의 더 큰 구조적 문제, 즉 만성적인 과잉 생산의 징후입니다.

• 칩: 고성능 학습용 칩은 부족하지만, 번스타인의 분석가들은 2028년까지 AI 추론에 사용되는 저성능 프로세서의 현지 공급이 수요를 초과할 것으로 예측합니다.

• AI 모델: 알리바바부터 바이트댄스에 이르기까지 여러 기업들이 가격 경쟁을 통해 파괴적인 최저가 경쟁을 벌이고 있습니다.

• 스타트업: MiniMax와 Zhipu 같은 경쟁 업체들은 막대한 손실을 보고 있습니다. 예를 들어 Zhipu는 2025년 상반기에 24억 위안의 순손실을 기록했는데, 이는 해당 기간 매출의 12배가 넘는 금액입니다.

이러한 추세는 관련 분야로까지 확대되고 있습니다. 관계자들은 최근 휴머노이드 로봇 산업에 투자 거품이 형성될 수 있다고 경고했는데, 검증되지 않은 기술과 불확실한 수요에도 불구하고 150개 이상의 제조업체가 등장했기 때문입니다.

"퇴화"는 장기적인 혁신을 위협합니다

이러한 파괴적인 경쟁 패턴, 즉 '퇴화' 현상은 전기 자동차, 배터리, 태양광 패널 등 중국의 다른 주요 산업에도 악영향을 미쳐왔습니다. 이는 시장 지배력 확보로 이어질 수 있지만, 동시에 가격 경쟁을 통한 디플레이션, 투자 수익률 저하, 그리고 막대한 자본 배분 왜곡을 초래하기도 합니다.

20조 달러 규모의 경제에서 이러한 구조적 불균형은 장기적인 혁신과 성장을 저해할 수 있는 심각한 연쇄 효과를 가져옵니다.

'전자 자원 격차'는 오픈AI와 같은 미국 기업의 발전을 늦추고 중국이 칩 기술에서 따라잡을 시간을 벌어줄 수는 있지만, 결정적인 이점은 아닙니다. 오히려 중국의 에너지 우위는 또 다른 호황과 불황의 순환을 초래할 위험이 있으며, 궁극적으로 인공지능 경쟁에서 중국의 야망을 약화시킬 수 있습니다.