미중 경제·안보 검토위원회는 중국의 AI 경쟁 우위가 반도체 동등성보다 방대한 국내 데이터 장점에 기인한다고 경고했다.

새로운 보고서는 미국의 반도체 수출 통제가 더 큰 그림을 놓치고 있다고 주장한다. 즉, 중국의 공장이 인공지능(AI)을 실제로 유용하게 만드는 특수 데이터를 생성하고 있다는 것이다. 미중 경제안정심사위원회(USCC)는 워싱턴 정책 입안자들에게 불편한 주장을 담은 보고서를 발표했다. 이 보고서에 따르면, 중국의 AI 발전을 늦추기 위해 설계된 반도체 수출 통제는 완전히 잘못된 병목 지표를 겨냥하고 있을 수 있다.

2026년 3월 발표된 ‘Two Loops: How China’s Open AI Strategy Reinforces Its Industrial Dominance’라는 제목의 보고서는 중국의 진정한 AI 우위가 연산 능력이 아닌 데이터, 특히 전 세계 최대 제조 기반 시설에서 매일 쏟아져 나오는 특수 실세계 데이터에 있다고 주장한다. 시니어 정책 분석가인 Ngor Luong이 집필한 이 논문은 현재 워싱턴의 정책 도구로는 대응하지 못하는 방식으로 중국의 AI 역량을 증폭시키는 두 가지 상호 강화 피드백 루프를 중심으로 구성된 프레임워크를 제시한다.

첫 번째는 보고서가 ‘디지털 루프’라고 부르는 것이다. 알리바바의 Qwen 시리즈가 대표적인 중국 오픈소스 AI 모델들은 Hugging Face에서만 10만 개 이상의 파생 모델을 생성했다. 각 파생 모델은 새로운 사용 사례를 창출하고 신선한 데이터를 생성하며, 이를 기초 모델로 다시 피드백하여 개선시킨다.

두 번째는 ‘물리적 루프’이다. 중국의 막대한 제조업 부문, 광범위한 로봇 도입, 그리고 거대한 산업 인프라는 방대한 양의 특수 운영 데이터를 생산한다. 이는 인터넷에서 수집한 정보가 아니며, 공장 바닥의 센서 읽기 값, 자율 시스템의 성능 지표, 생산 라인에서의 품질 관리 데이터로 구성된다.

이 두 루프는 서로를 강화한다. 오픈소스 모델들이 중국 산업 전반에 배포되면, 이는 독점적 데이터를 생성한다. 해당 데이터는 모델을 개선시키고, 더 나은 모델은 추가적인 산업 배포를 유치하여 역량 성장의 복리 효과를 만들어낸다.

미국의 첨단 AI 학습용 칩에 대한 수출 통제는 2022년 최첨단 AI 모델 개발 능력을 제한하는 명시적인 목표를 가지고 시작되었다. USCC 보고서는 이 전략에 상당한 맹점이 있음을 시사한다. 학습용 칩이 하나의 제약 조건을 나타내기는 하지만, 심지어 중간 수준의 능력을 갖춘 모델을 수백만 개의 산업 엔드포인트에 배포하더라도 시간이 지남에 따라 격차를 해소하는 데 필요한 피드백 데이터를 생성할 수 있다. AI 개발의 공급 측면에만 집중하고 수요 측면은 크게 간과함으로써 이러한 통제는 중국의 우위가 구조적으로 확대되고 있는 곳을 놓치고 있다.

중국 정부는 데이터를 ‘생산 요소’로 공식 분류함으로써 이러한 동학을 강화했다. 이는 토지, 노동, 자본과 함께 경제 계획에서 동일한 위치에 두는 정책 지정이다. 이는 단순히 상징적인 언어가 아니라, 산업 데이터를 생성하고 수집하기 위한 인프라에 대한 조정된 국가 지원을 신호하는 것이다.

알리바바의 Qwen 시리즈는 중국의 오픈소스 접근 방식을 잘 보여준다. 유능한 모델을 공개적으로 출시함으로써 중국 개발자들은 수천 개의 기업과 연구자들이 그들의 작업을 기반으로 구축할 수 있는 생태계를 양성해 왔다. Hugging Face에 호스팅된 10만 개가 넘는 파생 모델들은 단일 기업이 내부적으로 재현할 수 없는 분산형 연구 및 개발 네트워크를 대표한다.

이 보고서는 심화되는 정책 대응 속에서 등장했다. 2026년 7월부터 8월까지 미국은 중국 AI 모델에 대한 감시를 강화하고 동맹국들에게 경쟁 중인 중국 AI 이니셔티브와의 관여를 경고했다. 이러한 외교적 압력 캠페인은 워싱턴이 칩 통제 alone가 불완전한 전략임을 점차 인식하기 시작했음을 시사한다.