중국의 생성형 인공지능(AI) 이용자가 2026년 상반기 7억 명을 넘어섰다. 중국 인터넷정보센터(CNNIC) 정책·국제협력연구소가 9월 29일 공개한 보고서는 생성형 AI가 개인의 정보검색과 문서작성 도구를 넘어 제조업과 로봇, 데이터, 컴퓨팅 인프라, 금융으로 확장되고 있다고 분석했다. 이제 중국의 AI 경쟁력을 평가할 때 개별 모델의 성능만 보는 방식으로는 전체 그림을 설명하기 어려워졌다.
7억 명이라는 숫자가 보여주는 것은 무엇을 뜻하는 것일까? 중국의 생성형 AI 이용자 규모가 7억 명을 넘어섰다는 수치는 단순한 이용자 통계 이상의 의미를 갖는다. 중국인터넷정보센터(中国互联网络信息中心·CNNIC) 정책·국제협력연구소가 9월 29일 ‘2026년 생성형 인공지능 응용 발전 보고서(生成式人工智能应用发展报告·2026)’를 발표했다. 보고서에 따르면 2026년 상반기 중국의 생성형 AI 이용자는 7억 명을 넘어섰고, 보급률은 50%를 웃돌았다.
사용 목적도 일상적인 질문에 머물지 않는다. 생성형 AI를 이용해 질문에 답하도록 한다는 응답이 76.0%로 가장 많았고, 이미지·동영상 처리 47.8%, 텍스트 관련 작업 37.6%, 업무 요약·회의록·프레젠테이션 작성 32.5%가 뒤를 이었다. 특히 AI 종합 비서와 AI 업무 효율화 도구의 이용 횟수는 전년보다 각각 100% 이상 증가한 것으로 보고됐다. 여기서 중요한 것은 이용자 수 자체보다 AI가 일상적인 디지털 서비스의 한 기능에서 업무 도구로 이동하고 있다는 점이다.
생성형 AI가 검색창 옆에 존재하는 기술이 아니라 문서를 만들고 이미지를 편집하며 업무를 처리하는 도구로 자리 잡으면 산업의 경쟁 방식도 달라진다. 모델을 얼마나 잘 만드는지만큼 많은 사람이 얼마나 자주 사용하고, 기업의 업무 과정에 얼마나 깊게 들어가는지가 중요해진다.
보고서에서 더욱 주목할 대목은 AI의 산업 적용이다. 중국은 철강, 비철금속, 전력, 통신 등 주요 산업에 AI 적용을 확대하고 있다. 활용 영역도 제품 연구개발과 품질검사, 고객서비스 등으로 넓어지고 있다. 제조업에서는 변화가 더 구체적이다. 2026년 6월 기준 중국의 규모 이상 제조업 기업 가운데 AI 기술을 활용하는 기업의 비율이 30%를 넘어섰다고 보고서는 밝혔다. 연구개발과 설계부터 생산, 품질검사, 설비 유지보수까지 AI가 적용되는 영역도 넓어지고 있다.
이는 중국의 AI 정책이 ‘좋은 모델을 만드는 것’과 ‘모델을 산업에 배치하는 것’을 별개의 과제로 보지 않는다는 점을 보여준다. 중국은 집적회로와 인공지능 등 디지털 산업 분야를 중심으로 국가급 첨단 제조업 클러스터 16곳을 육성하고 있다. 농업에서도 ‘선눙다모델(神农大模型) 4.0’, ‘구위눙치다모델(谷雨农气大模型) V2.0’, ‘판리다모델(范蠡大模型) 4.0’ 등 농업 특화 모델이 잇따라 등장했다고 보고서는 소개했다. AI가 산업별 업무에 맞춰 세분화되는 흐름이 본격화되고 있는 셈이다.
산업 현장에 AI를 확대하려면 모델만으로는 부족하다. 컴퓨팅 자원과 데이터가 필요하다. 보고서에 따르면 중국의 지능형 컴퓨팅 규모가 2026년 6월 기준 2185 EFLOPS에 달했다. EFLOPS는 초당 10¹⁸회의 부동소수점 연산을 수행할 수 있는 컴퓨팅 능력을 나타내는 단위다. 중국은 10만 장 규모의 AI 가속기 카드를 하나로 연결한 AI 슈퍼클러스터도 가동했다. AI 슈퍼클러스터는 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 위해 수많은 AI 가속기와 서버, 고속 네트워크, 저장장치, 냉각 시스템 등을 통합한 초대형 컴퓨팅 인프라다. 이 슈퍼클러스터에는 칩과 컴퓨팅, 저장장치, 네트워크, 냉각 시스템 등 핵심 영역에 중국산 기술을 적용했다고 보고서는 설명했다.
모델 개발에서도 중국 기업의 규모 확대가 이어지고 있다. 보고서는 중국 기업인 선두추숴(深度求索·DeepSeek)와 위에즈안몐(月之暗面·Moonshot AI) 등이 조 단위 매개변수 규모의 오픈소스 대형 모델을 잇달아 발표했다고 밝혔다. 또 글로벌 주요 대형 모델 호출 순위에서 상위 6개 모델이 모두 중국 팀이 개발한 모델이라고 보고서는 제시했다. 다만 이 대목은 보고서가 제시한 평가와 순위에 해당한다. 특정 순위나 모델 영향력을 일반적인 글로벌 시장 점유율로 확대 해석해서는 안 된다. 실제 경쟁력을 판단하려면 해당 순위의 조사 범위와 산정 방식, 대상 서비스 등을 별도로 확인할 필요가 있다.
데이터가 세 번째 축이 된다. AI 산업에서 컴퓨팅과 모델만큼 중요한 요소가 데이터다. 중국은 2026년 중반까지 12만 개 이상의 고품질 데이터세트를 구축했다고 보고했다. 보고서는 이를 바탕으로 컴퓨팅 능력과 모델, 데이터가 서로 연결되는 생태계를 구축하는 방향을 제시했다. 이 구조는 AI 산업의 경쟁 단위를 바꿀 수 있다.
과거에는 AI 경쟁을 연구자와 알고리즘, 모델의 경쟁으로 설명하는 경우가 많았다. 그러나 생성형 AI가 제조·농업·서비스 현장에 들어가면 데이터가 다시 모델을 개선하고, 개선된 모델이 더 많은 데이터를 생산하는 순환 구조가 중요해진다. 따라서 AI 산업의 경쟁력은 하나의 거대한 모델을 보유했느냐만으로 판단하기 어렵다. 컴퓨팅 인프라를 확보하고, 산업 데이터를 축적하며, 실제 업무에 모델을 배치하는 능력을 함께 살펴봐야 한다.
이러한 현상들을 휴머노이드 로봇으로 이어지는 ‘구체화’가 진행 중이라는 것을 말하고 있다. 이 같은 변화가 가장 직접적으로 나타나는 분야가 체화형 AI, 즉 주변 환경을 인식하고 실제 기계를 움직이는 AI다. 보고서는 중국에서 2026년 상반기 휴머노이드 로봇 완제품이 400종을 넘었으며, 연간 생산량이 10만 대를 넘어설 것으로 예상했다. 생성형 AI가 화면 안에서 텍스트와 이미지를 생산하는 단계를 넘어 물리적 공간에서 움직이는 기계와 결합하면 AI의 산업적 적용 범위는 더욱 넓어질 수 있다.
제조 현장에서는 생산과 검사, 설비 유지보수 등에 활용할 수 있고, 보고서가 제시한 것처럼 의료와 생활서비스 등으로도 적용 영역을 넓힐 수 있다. 다만 생산량 전망은 실제 생산 실적과 구분해서 볼 필요가 있다. ‘10만 대 돌파 예상’은 보고서가 제시한 전망이지 이미 확인된 연간 생산량은 아니다.
돈이 따라오고 있다는 사실도 중요하다. AI 산업의 확장은 투자 흐름에서도 나타났다. 보고서에 따르면 중국에서는 2026년 상반기 AI 관련 투자·금융 거래가 1255건 발생했다. 이는 2025년 한 해 전체 건수의 78.0%에 해당한다. 거래 규모는 약 2501억4000만 위안, 우리 돈 약 37조3200억원으로 제시됐다. 금액 기준으로는 2025년 연간 규모의 182.0%에 해당한다. 이 수치는 중국의 AI 산업에서 자본이 모델 개발뿐 아니라 컴퓨팅 인프라, 데이터, 산업 적용, 로봇 등 다양한 영역으로 이동하고 있음을 보여주는 자료로 읽을 수 있다.
물론 투자 건수와 금액이 실제 산업 성과를 보장하는 것은 아니다. 향후에는 투자받은 기업이 어느 분야에서 매출을 만들고, 얼마나 지속 가능한 사업모델을 확보하는지가 별도의 판단 기준이 될 것이다. 이러한 일련의 흐름 속에서 한국이 주목해야 할 것은 무엇일까? 그것은 다름 아닌 중국의 ‘AI 생태계’다. 중국의 이번 보고서에서 국내 기업과 정책 담당자가 주목할 부분은 단순히 “중국 AI 모델이 얼마나 좋아졌는가”에 있지 않다.
더 중요한 질문은 AI를 둘러싼 인프라와 모델, 데이터, 이용자, 산업 현장, 자본을 얼마나 빠르게 연결하고 있는가다. 7억 명이 넘는 이용자는 AI 서비스의 실제 사용 기반을 형성한다. 2185 EFLOPS의 지능형 컴퓨팅 규모는 산업 적용을 뒷받침하는 물적 기반이다. 12만 개 이상의 고품질 데이터세트는 데이터 공급 기반을 의미한다. 제조업 기업의 AI 활용률 30% 이상은 기술이 산업 현장으로 이동하고 있음을 보여주는 지표다. 여기에 1255건의 투자·금융 거래가 더해졌다.
각각의 숫자를 따로 보면 개별 지표에 불과하지만, 한데 놓으면 하나의 산업 구조가 보인다. 중국의 생성형 AI 경쟁은 이제 모델 개발 경쟁만으로 설명하기 어렵다. AI를 실제 경제활동에 얼마나 빠르게 연결하느냐의 경쟁으로 확장되고 있다. 한국 기업이 중국 AI 시장을 바라볼 때도 개별 모델의 성능이나 유행하는 서비스 이름만 좇기보다 컴퓨팅, 데이터, 산업별 AI, 로봇, 자본이 어떻게 연결되는지를 함께 살펴볼 필요가 있다.
이번 보고서가 던지는 핵심 질문도 여기에 있다. AI 시대의 경쟁력은 ‘누가 더 좋은 모델을 만들었는가’에서 끝나는 것이 아니라, 누가 AI를 더 넓은 산업 생태계에 연결할 수 있는가로 이동하고 있다.
윤교원 대표 / The K Media & Commerce, kyoweon@naver.com
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