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모두의공원

미국 중국의 Ai 발전, 따라잡을 수 있을까? 8

2026-04-19 23:46:29 수정일 : 2026-04-20 00:09:24 14.♡.43.15
Mr.UN

미국 업체들은 정부에서 저작권 무시 + 무차별 데이터 수집을 용인해서 급성장했습니다.

하도 탈탈 털어서 이젠 인터넷 상의 대다수의 지식은 수집이 끝났고, 그 과정에서 무단 수집당한 각종 켄텐츠 홀더들과 소송해서 적당한 수준으로 합의하고 터는데 3~5년 정도 시간과 비용만 정산하면 도덕성 비난도 끝날 겁니다.


중국은 미국 모델들의 데이터를 선생&학습 형태로 훔쳐내어 근사치까지 따라잡는데 성공했습니다.

거기에  자국내 데이터를 더 욱여넣어서 영어, 중국어 외의 다른 언어 밸런스가 깨져서 범용으로 쓰기엔 다소 문제가 있지만, 그것도 미국 모델 수준까지 가는데 얼마 남지 않았습니다.


이 전체 데이터셋 확보를 못 하면 AGI 에 도달할 수 있는 기반이 없기에 이후 발전에 제약을 받게 됩니다. 

앤트로픽, 구글, 오픈Ai, Xai 네 회사의 데이터 도메인은 이미 AGI 수준을 충족하고 있습니다. 중국도 그 수준에 도달해 있는 기업들이 이미 존재하고, 그들간의 데이터셋은 국가 공유재산이나 마찬가지므로 더 효율적으로 공유될 가능성이 높습니다. 


문제는 나중에 눈을 뜬 한국, 프랑스, 일본 등입니다.

저작권도 대놓고 무시할 수 없고, 선행 업체들이 본격적으로 증류를 막아놔서 중국처럼 급성장시킬 데이터 소스가 부족합니다.

네이버나 다음이 한국에 누적해둔 데이터를 논하는데 그걸로만 특화하면 또 K전용 프로덕트 나오고 영영 한국에서 못 벗어납니다.


기업도 개인도 go 글로벌 할 수 있는 너무나 좋은 타이밍입니다. 정책 책임자께서 흑화해서 안면 몰수하고 절묘한 정책을 만들어 주시면 좋겠다는 꿈을 꿔보는 요즘입니다.


그리고....앞장서서 go 글로벌 하려는 개인과 기업들이 한국에서 스프라이트가 영업허가를 얻지 못 해서 쓰지 못 한다는 한 가지 이유 때문에 어쩔 수 없이 미국에 법인을 만들고 있습니다.  저 역시 스프라이트 때문에 미국에 법인을 설립하지 않으면 안 된다는 결론에 이르렀고요. 

세부를 살펴보지 않으면, 토스 등의 기업들을 밀어주면 된다고 오판할 수 있는데, 스프라이트는 단순히 결제 뿐 아니라 서비스 대상 국가의 세무처리를 위한 모든 기반도 함께 제공해주기 때문에 한국의 결제 업체들이 이것을 채우려면 긴 시간이 필요합니다. 

빠르게 대응하지 않으면 한국에서 얼마든지 성장,상장할 수 있는 수많은 한국 개발자들의 Ai 기업들이 미국 소속이 됩니다...


*일 요일 작업을 20시간 가까이 했더니 뭔가 정리가 안 된 글이 된 것 같습니다. 양해 부탁드립니다.


Mr.UN 님의 게시글 댓글
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댓글 • [8]
투디아나비자누
IP 211.♡.154.185
04-19 2026-04-19 23:50:09
·
미국은 넘넘넘 사벽이고
중국은 표준을 만들수 없어서 미국을 넘어설수 없겠죠
Mr.UN
IP 14.♡.43.15
00:06 2026-04-20 00:06:53 / 수정일: 2026-04-20 00:18:46
·
@투디아나비자누님 Ai는 표준 싸움은 아닙니다. 대다수의 기반 기술이 다 오픈되어 있어서 미국이 넘사벽도 아닙니다. 오로지 각 주체가 어느 정도의 데이터셋을 갖추느냐가 보이지 않는 첫 전쟁이었고, 그 싸움의 승자인 미국, 중국 두 국가가 확정된 상태로 이후 후발주자들에게 저작권이라는 진입장벽이 크게 쳐지고 있는 겁니다.
천문공
IP 122.♡.56.205
00:36 2026-04-20 00:36:40 / 수정일: 2026-04-20 00:38:38
·
제가 자주 언급한 대목입니다.

몰빵론에 전 동의하지 않는 편이거든요.
승자 독식이 아닐 거라고 보는 쪽입니다.

필요에 따라 파편화 될 가능성이 매우 높다고 보고,
그것을 어떻게든 붙잡아 보려는 시도를 누가 하느냐면....
구글과 엔비디아가 합니다.
그 중에서 핵심은 붙잡고 가려는 것이고,
로보틱스가 대표적인 예입니다.

또 다른 파편화를 막고 자기 쪽으로 끌어 당기려고 하는데 적극적인 곳이 엔트로픽이고요.

즉, 사용 목적에 의해 상당한 파편화가 불가피한 흐름을 최대한 억제 하기 위해
그 중 중심이 되는...시장이 가장 큰 것들을 가져가려는 움직임이죠.

후발주자들은 일상적 용도 그리고 각 산업 별 파편화를 일부 가져가면 됩니다.
피지컬AI만 해도 적용 영역이 상당히 넓고요.

법률 의료 같은 것들도 오픈AI나 앤트로픽이 가져가려고 하고 있지만,
대형 서비스는 이들이 가져갈 수 있을지 몰라도 다 가져가진 못할 거라고 보고 있습니다.

한국의 AI는 아직 부족함이 있는데,
지금 로컬LLM의 정점에 있는 중국 Qwen3.6 정도가 되면,
그 이상의 모델 성능 보다는 하네스만 잘 갖춰두면,
각 로펌에서 각자 서버 두고 운용해도 별 무리 없습니다.

우리나라 정부에서 추진 중인 정부에서 쓰는 AI도 마찬가집니다.
지금 엘지씨엔에스를 비롯한 국산 모델은....아직 모델 성능 면에서
제가 보기엔 부족함이 있습니다.
자기들 딴에는 모델만이 아니라 도구를 여럿 붙여서 쓸만하다 홍보하지만...
그런데, 머지 않아 되긴 될 것으로..가능성이 아니라 언제일지가 관건일 뿐,
머지 않아 Qwen3.6 이상이 되면....
일상 생활이나 업무에서 그 이상 필요한가... 전 별로 차이가 없을 것 같습니다.

프런티어 모델들은 대개 엑셀이나 전문 영역에서 압도 한다기 보다
여러 기능을 먼저 선보여서 락인 하려는 것 같습니다.
그래서 앤트로픽이 폭풍 기능 업데이트를 요즘 미친 듯이 하는 중이죠.
그 하나하나가 여러 스타트업이 추진하던 것들인데,
다 가져가려고 하고 있죠.

암튼, 코워크 정도의 업무는 ... 앞으로 1년 이내에
로컬LLM이면 충분할 것으로 보고 있고,
각 기업에 자체 서버 두는 서비스를 누가 쥐는가도 살펴보아야 할 것 같습니다.

이렇게 AI가 쓰이는 성능에 따르는 쓰임새,
각 분에에 전문화된 쓰임새 등으로 인해,
승자 독식은 없을 거라고 전 보고 있습니다.

물론 프런티어 모델 가진 곳이 가장 그 파이를 많이 가져가긴 하겠죠.
이걸 아니라고 하진 않겠습니다만...
독식이라고 할 정도일까..에선 아니라고 보는 쪽입니다.

중국 쪽이 유리한 것은 가성비 모델인데,
미국 기업들이 모델 다이어트 즉, 경량화 기술에 지금은 앞서 있지만,
더 격차를 벌이지 않으면 좀 위험할 수 있다는 생각은 듭니다.

지금 사람들이 Qwen3.6 을 못 써본 사람들이 많습니다.
브램을 좀 잡아 먹고, 설치도 해야 하고...
일반적으로 쓰기가 쉽지 않은 것인데,
성능만 놓고 보면 3.6부터는 일상 업무에 쓰기 나쁘지 않아요.
여기서 조금 더 발전하면 사실 일상 업무에서 프런티어 모델... 필요 없을 것 같습니다.

물론 전문 작업은 조금 다릅니다만, 이것도 전문 작업에 맞는 튜닝 모델이 나올 겁니다.
오히려 당장 보편화를 위한 하드웨어가 문제로 보입니다.

하드웨어가 받쳐주는데 몇 년 걸릴 수 있을 것 같습니다.
하드웨어 투자가 싫으면 그냥 값싸게 서비스하는 곳에서 API를 쓰겠고요.

결론은 프런티어 모델의 유용함이 지금도 앞으로도 더 클 것이기에,
시장의 많은 부분을 차지하겠지만.. 목적 별 파편화는 완전히 막을 수 없고, 독식 정도는 아닐 것 같다.. 압니다.
Mr.UN
IP 14.♡.43.15
01:17 2026-04-20 01:17:36 / 수정일: 2026-04-20 01:24:21
·
@천문공님 구글이 오픈Ai 를 잡으려고 우물에 독을 풀은 거라고 봅니다.
젬마4 가 딱 그 역할의 중심에 설 거라고 읽은 것이죠.

대형사는 파편화를 막겠다고 발버둥은 치지만, 아무리 인터넷을 긁어도 도메인 지식의 정점에 해당하는 팁들은 인간의 머릿속에만 존재하는 것들이 많습니다.
따라서 그러한 도메인 지식을 제공하는 개인과 중소기업이 Ai전쟁에서 살아남을 수 있는 환경이 필요하며, 국가가 그들이 go글로벌 할 수 있는 환경을 빠르게 제공해주면 대기업 수준의 이익을 내는 중소 개발자, 개발사들이 무수히 등장할 겁니다.

발전소를 짓네 데이터센터를 짓네 다 좋은데....그 막대한 연산력이 추가로 필요하다고 주장하는 건 어디까지나 일부 업체의 논리이고, 결국은 온디바이스 Ai들이 그 역할을 빠르게 차지하면서 개인PC 와 모바일의 전력과 연산력이 그 수요를 크게 줄이게 될 걸로 예상합니다.

인프라 투자에 올인한 기업은 승자 뱃속으로 들어가게 될 것이고, 오픈Ai가 지금 방향을 정확하게 수정하지 않으면 그 첫 번째 대상이 될 위험성이 높다고 보고 있습니다.
Juzis
IP 1.♡.181.115
00:37 2026-04-20 00:37:38
·
피지컬AI로 새로운 경험데이터를 로봇이 직접 파악하면서 어떤지식을 떠올려서 해결해나갈지 새로운 데이터를 얻는 방향으로 우리도 뛰어들어야합니당.

중국은 피지컬적으로 얻을 수 있는 데이터를 직접 작업자에 입혀 수집하는건 기본으로 하고 있겠져

미국은 시뮬레이션화 하는 액션을 미리 그려보는 방법으로 시도해보는거겠고영

테슬라는 아마 비용 들여서 조금의 데이터라도 다 해보고 있을겁니다

소규모 연구원들도 커뮤니티에서 지식을 집단공유하며 이야길 나누고있고용

힌국에서도 독파모 외에 AI커뮤니티들이 있는데 외국자료의 공식도 파악하면서 다들 열심히 하고있거덩여

이게 규모에 꼭 비례할 순 없고, 머리좋고 운좋게 엄청난 알고리즘이 발견된다면 언제든 독점해 역전할 기회도 노려볼만하져
천문공
IP 122.♡.56.205
00:39 2026-04-20 00:39:33
·
@Juzis님
지금도 새로운 알고리즘이 계속 나오고 있습니다.
Juzis
IP 1.♡.181.115
00:43 2026-04-20 00:43:00 / 수정일: 2026-04-20 00:43:19
·
@천문공님 맞아요 독학파운데이션 모델을 혼자 느린거라도 구축중인데 머리가 터질것 같습니다
Egregory ^^;
IP 116.♡.201.165
02:55 2026-04-20 02:55:02 / 수정일: 2026-04-20 03:02:31
·
1. 규모의 경제를 고려하면,
현재와 같은 방식으로 미,중을 따라잡는 경우는 없을 겁니다.
국내 경제 규모로는, Deep Seek 같은 투자는 어려워 보입니다.

2. 해외에 AGI는 현재까지 나오지 않고 있고, 당분간도 어렵습니다.
자꾸 LLM을 AGI라고 합니다만, LLM은 AGI하고 관련성이 적습니다.
피지컬 AI는 이제 시작 단계입니다.
기존 심볼 도메인에서 물리 공간으로 넘어가는 과정에서
아무도 효율적인 피지컬 AI 방법론을 명확히 제시하지 못하고 있습니다.

3. 공간 추론 등의 새로운 방식이 등장하면?
국내 기술 인력도 새로운 방식을 내놓는 것은 가능하지만,
그걸 AGI급으로 대형화하는 것은 국내 경제 규모와 인력상 어려울 겁니다.

4. 딥러닝이 꺾일 때가 기회일 수도...
현재의 데이터 기반 방식은 많이 꺾일 겁니다.
데이터, 연산에 돈도 너무 많이 들어가지만, 단순 데이터 기반에서 확장하기 위해서는 추론이 필수이고
추론 쪽으로 많이 넘어가기 시작할 때, 국내에서 따라잡을 지도 모릅니다

5. 응용분야
요새 같아서는 응용분야에서도 어려울 것 같습니다.
국내 AI 산업 기반이 별로이고, 사쿠라가 너무 많아서 펀딩 자체가 어려워진 상태입니다.
스마트 팩토리 사업하던 아무것도 모르는 기업들이 AI 한다고 설레발치고,
정부가 AX한다고 계속 뻘짓 중이어서 오히려 시장이 더 굳게 닫힐 수도 있겠습니다.
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