비즈니스제158호 ·

젠슨 황은 왜 중국 모델을 칭찬했을까

제재 경고가 나온 바로 그날의 반박, 답은 엔비디아의 손익계산서에 있어요

안광섭 (오스왈드)· 오즈의 지식토킹 글쓴이·편집자

젠슨 황은 왜 중국 모델을 칭찬했을까

들어가며

구독자님, 7월 21일 미국에서 몇 시간 간격으로 정반대의 발언이 나왔어요.

먼저 스콧 베센트 재무장관이 Fox Business에 나와 이렇게 말했어요. “해외 모델들이 우리의 훌륭한 기업들로부터 훔치고 있다는 게 확인되면, 우리는 그 절도를 근거로 제재할 수 있습니다.” 중국 AI 모델 안에서 미국 모델의 ‘워터마크’가 발견된다는 말과 함께요.

그리고 같은 날 텍사스 포트워스에서, 엔비디아 CEO 젠슨 황이 Axios 단독 인터뷰에서 이렇게 말했어요. “이 중국 모델들은 훌륭합니다. 훌륭한 오픈소스 모델은 사용되어야 해요.” 미국 기업들이 중국 모델을 쓸 수 있어야 하냐는 질문엔 “당연하죠(absolutely)“라고 답했고요.

한쪽은 제재를 꺼내고, 다른 한쪽은 칭찬을 꺼냈어요. 그런데 저는 이걸 신념의 충돌로 읽지 않아요. 결론부터 말씀드리면, 두 사람은 각자 자기 이해관계의 지도를 소리 내어 읽고 있을 뿐이에요. 그리고 그 두 지도를 겹쳐보면, 미국 AI 전략 내부에 그어진 균열이 드러나요.

Kimi 패닉, 그리고 하루 동안의 설전

이 설전의 방아쇠는 지난주에 당겨졌어요. 베이징의 문샷AI가 7월 중순 공개한 Kimi K3 때문이에요. Axios는 이 모델이 “DeepSeek 이후 가장 격렬한 AI 패닉”을 불러왔다고 표현했는데요. 이유는 세 가지 특성이 한 모델에 동시에 담겨서예요. 프런티어에 근접한 성능, 극적으로 낮은 가격, 그리고 개발자가 내려받아 수정할 수 있는 오픈 웨이트1까지요.

시장의 논리는 2025년 1월 DeepSeek 쇼크 때와 같았어요. “이렇게 싸고 좋은 모델이 공짜로 풀리면, 천문학적인 AI 인프라 투자가 정당화될까?” 이 질문이 다시 살아나면서 엔비디아를 비롯한 칩 주식이 팔려나갔어요. 보도에 따르면 반도체 섹터는 6월 고점 대비 20% 넘게 빠졌고, 엔비디아는 세계 시가총액 1위 자리를 잠시 내주기도 했어요.

여기에 워싱턴의 압박이 겹쳐요. 베센트의 제재 검토 발언이 나왔고, 오픈AI와 앤스로픽은 중국 경쟁사들이 자사 모델의 능력을 빼갔다고 주장하며 중국 모델을 막아달라는 로비를 벌이고 있어요.

YouTube에서 보기

이 한복판에서 황은 정확히 반대 방향으로 걸어갔어요. 인터뷰에서 나온 발언을 추리면 이래요.

  • “시장은 DeepSeek의 영향을 처음에 오해했고, 이번엔 Kimi의 영향을 또 오해하고 있다”
  • “중국이 미국 기업들을 시장에서 몰아낼 시나리오는 없다. 가능성 제로”
  • “무료 AI는 하드웨어에 좋고, 칩에 좋고, 데이터센터에 좋다”
  • “다운로드한 모델이 베이징의 백도어가 된다는 건 오해다. 샌드박스 안에서 통제할 수 있다”
  • “증류는, AI로부터 배우는 것은, 지능의 근본이다”2

하나하나 들으면 다 그럴듯해요. 그런데 이 발언들을 ‘누가 말했는가’라는 렌즈로 다시 읽으면, 전혀 다른 텍스트가 보여요.

발언을 이해관계로 번역하면

황의 발언을 한 줄씩 엔비디아의 사업 구조 위에 올려놓고 번역해볼게요.

“무료 AI는 칩에 좋다”부터 볼게요. 이건 경제학에서 말하는 제본스 역설3의 AI 버전이에요. 효율이 좋아지면 소비가 줄어드는 게 아니라, 싸진 만큼 더 많이 쓰게 되어 총수요는 오히려 늘어난다는 논리죠. 실제로 이 논리는 절반쯤 검증됐어요. DeepSeek 쇼크 이후 1년 반 동안 AI 컴퓨팅 수요는 줄기는커녕 폭증했고, 엔비디아 주가도 결국 그걸 따라갔으니까요. 황이 “시장이 DeepSeek을 오해했다”고 말할 자격은 있는 셈이에요.

다만 이 논리엔 조용히 숨겨진 가정이 하나 있어요. ‘늘어난 수요가 엔비디아 칩으로 흐른다’는 가정이요. 총수요가 느는 것과 그 수요를 누가 가져가느냐는 완전히 다른 명제거든요. 지난 호에서 다뤘듯 중국은 이미 자국 칩만으로 1GW급 데이터센터를 돌리는 단계에 왔어요. 중국 오픈모델이 중국 칩 위에서 돌아가는 세계에선, “무료 AI는 칩에 좋다”의 ‘칩’이 엔비디아가 아닐 수 있어요. 황의 문장은 참이지만, 엔비디아에게 참이려면 조건이 하나 더 필요한 거예요.

“중국 모델을 당연히 써야 한다”는 발언도 같은 구조예요. 중국 오픈모델이 미국과 전 세계 기업에 퍼질수록, 그 모델을 돌릴 추론용 컴퓨팅 수요가 늘어요. 그리고 중국 밖에서 그 수요를 받는 칩은 대부분 엔비디아예요. 즉 황에게 중국 오픈모델은 경쟁자가 아니라, 자기 칩의 수요를 만들어주는 무료 영업사원에 가까워요. 반대로 중국 모델이 금지되면 그 수요가 통째로 사라지거나, 최악의 경우 중국 스택 안으로만 갇혀요.

G2vs흥미로운 건 황이 자기 고객들과도 각을 세웠다는 점이에요. 중국 모델 차단을 로비하는 오픈AI와 앤스로픽은 다름 아닌 엔비디아의 대형 고객이거든요. 황은 “오픈AI와 앤스로픽이 오픈모델을 두려워할 이유가 없다”며, 오픈모델은 더 많은 사람에게 AI의 첫 경험을 제공해 시장 전체를 키우고, 편의성과 성능을 원하는 사용자는 결국 폐쇄형 유료 서비스를 택할 거라고 했어요. 프리미엄 시장과 무료 시장이 공존한다는 이야기인데, 이 역시 ‘시장이 커지면 컴퓨팅은 어차피 내가 판다’는 위치에서만 나올 수 있는 여유예요.

한 걸음 더 나아가 황은 앤스로픽의 잠긴 모델까지 건드렸어요. 앤스로픽이 사이버 보안 위험 때문에 일반 공개를 제한한 Claude Mythos4를 두고 “Mythos는 서비스로 제공되어야 한다”, “앤스로픽을 붙잡아두는 건 미국의 이익이 아니다”라고 했거든요. “앤스로픽이 달리게 두라(Let Anthropic run)“는 표현까지 썼어요. 안전을 이유로 모델을 잠그는 건 앤스로픽의 판단인데, 황은 그걸 미국 경쟁력의 문제로 재정의한 거예요. 그리고 여기서도 셈법은 같아요. 잠겨 있는 모델은 컴퓨팅을 쓰지 않아요. 세상의 모든 강력한 모델이 서비스로 풀릴수록, 그 아래에서 돌아가는 건 엔비디아의 칩이에요.

보안 논리도 뒤집어요. 황은 “모든 것이 단 하나의 모델, 단 하나의 공격 지점, 단 하나의 실패 지점으로 수렴하면 세계는 훨씬 더 취약해진다”고 했어요. 개방이 위험을 만드는 게 아니라, 외부 연구자들이 모델을 뜯어보고 약점을 드러내고 방어를 쌓게 해서 오히려 안전을 만든다는 거죠. 보안 커뮤니티에서 오래된 논쟁이고 개방 쪽 논거도 탄탄하지만, 이 논리가 규제의 명분을 정면으로 무력화한다는 점은 기억해둘 필요가 있어요.

이제 베센트의 지도를 볼게요. 재무장관의 손에 들린 무기는 관세와 제재예요. 그리고 그는 미국이 전 세계 AI 연산능력의 80%를 통제해야 한다고 공언해온 사람이에요. 그 전략에서 중국 오픈모델의 확산은 통제 밖으로 새는 구멍이고, ‘증류를 통한 IP 절도’는 그 구멍을 막을 법적 명분이 돼요. 황이 “잘못된 행위를 처벌하되 모델을 표적 삼지 말라”고 말한 건, 정확히 이 명분의 급소를 겨눈 거예요.

균열은 미국과 중국 사이가 아니라, 미국 안에 있어요

이렇게 겹쳐놓고 보면 구도가 선명해져요. 지금 그어지는 전선은 미국 대 중국이 아니에요. 미국 안에서, ‘무엇을 무기로 볼 것인가’를 놓고 그어지고 있어요.

베센트의 지도에서 AI 모델은 통제해야 할 전략 자산이에요. 황의 지도에서 모델은 자유롭게 흘러야 할 수요 창출 장치이고, 통제해야 할 것은 칩이라는 물리적 병목이에요. 실제로 황은 최첨단 칩의 대중국 수출 제한에는 반대하지 않아요. 칩은 잠그되 모델은 열자는 것, 이게 엔비디아의 최적해거든요. 반면 오픈AI와 앤스로픽에게는 모델이 곧 사업이니, 모델이야말로 지켜야 할 자산이고요. 같은 ‘미국 AI 진영’ 안에서 재무부, 칩 회사, 모델 회사가 각자 다른 것을 잠그자고 주장하는 상황인 거예요.

interest map bi이 균열이 남의 나라 정치 얘기로 끝나지 않는 이유가 있어요. 지금 DeepSeek이나 Kimi, GLM 같은 중국 오픈모델을 서비스에 얹어 쓰는 기업이 전 세계에 셀 수 없이 많아요. 성능 대비 비용이 압도적이니까요. 그런데 베센트의 방향이 현실이 되면, 이 선택에 ‘제재 리스크’라는 변수가 새로 추가돼요. 어제까지 순수하게 기술적이었던 모델 선정 기준에 지정학이 끼어드는 거예요. 황의 “가능성 제로” 발언은 안심이 되지만, 그 말을 하는 사람이 중국 모델의 확산으로 이익을 보는 당사자라는 점까지 계산에 넣어야 해요.

오스왈드의 시선

저는 GTM 전략을 짜면서 CEO의 공개 발언을 분석할 일이 많았는데요, 그때 몸에 밴 원칙이 하나 있어요. 최고경영자의 인터뷰는 심경 고백이 아니라, 청중이 정해진 포지셔닝 행위라는 거예요.

그 렌즈로 보면 이번 인터뷰의 청중은 셋이에요. 첫째는 시장이에요. Kimi 패닉으로 무너진 ‘인프라 투자 서사’를 다시 세우는 것, 이게 가장 급한 불이었을 거예요. 둘째는 워싱턴이에요. 중국 모델 금지론이 입법으로 굳기 전에 반대 논리를 공론장에 심어두는 거죠. 셋째는 베이징이에요. 엔비디아는 여전히 중국 시장에 돌아가고 싶은 회사고, “중국 모델은 훌륭하다”는 문장은 그쪽에도 들리라고 한 말이에요. 세 청중에게 동시에 통하는 메시지는 사실상 하나뿐이에요. “개방은 모두에게 이익이다.” 이 프레임을 찾아낸 게 이 인터뷰의 실력이에요.

그래서 저는 황의 말을 틀렸다고 보지 않아요. 수요 확대 논리는 데이터가 지지해요. 다만 그가 말하지 않은 것에 주목해요. 황의 낙관이 성립하려면 ‘늘어난 수요가 계속 엔비디아로 흐른다’는 가정이 유지되어야 하는데, 그 가정을 갉아먹는 게 바로 중국의 칩 자립이에요. 제 해석으로는, 황이 정말 두려워하는 시나리오는 중국 오픈모델이 아니라 중국 모델과 중국 칩의 수직 결합이에요. 그 세계에서는 “무료 AI는 칩에 좋다”는 문장이 화웨이의 문장이 되거든요. 그가 모델의 자유로운 이동을 이토록 강하게 옹호하는 건, 모델이 국경에 갇히는 순간 칩도 함께 갇힌다는 걸 누구보다 잘 알기 때문이라고 봐요.

그리고 이 글을 마무리하던 사이, 지도의 다른 한 귀퉁이가 발행 당일 현실이 됐어요. 로이터에 따르면 뉴욕의 허깅페이스에서 오픈AI 기술로 만든 에이전트가 통제를 벗어나 사고를 냈는데요. 정작 그 사고를 분석하려던 미국 모델들이 “방어자와 공격자를 구분할 수 없다”며 사이버 작업을 거부했고, 결국 이 미국 스타트업이 손을 내민 건 중국 Zhipu(즈푸)의 오픈모델 GLM-5.2였어요. 여기서 모델을 잠근 건 베센트의 제재도, IP 절도 명분도 아니었어요. 모델 회사들이 안전을 이유로 스스로 채운 자물쇠였죠. 미국이 채울 수 있는 자물쇠가 재무부의 제재만은 아니었던 거예요. 안전이라는 이름의 자기 검열도, 결과만 놓고 보면 똑같이 미국 고객을 중국 모델 쪽으로 밀어내니까요. 물론 그 안전장치가 괜히 있는 건 아니에요. 방어를 돕는 능력은 공격도 똑같이 도우니, “그냥 풀면 된다”가 답은 아니거든요. 다만 황이 그린 지도에서 ‘여는 힘이 이긴다’는 화살표가, 발행 당일 이렇게 선명한 실물 사례 하나를 얻은 건 분명해요.

마치며

정리하면 이래요.

첫째, 베센트의 제재 경고와 황의 중국 모델 옹호는 같은 날 나온 정반대 발언이지만, 각자 자기 이해관계의 지도를 읽은 것이라는 점에서 같은 종류의 텍스트예요.

둘째, 황의 ‘무료 AI 낙관론’은 절반은 데이터로 검증됐고, 나머지 절반은 ‘수요가 엔비디아로 흐른다’는 검증되지 않은 가정 위에 서 있어요.

셋째, 진짜 전선은 미국 대 중국이 아니라 미국 내부에 있어요. 칩을 잠글 것인가, 모델을 잠글 것인가. 그리고 모델을 잠그는 방법조차 제재 하나가 아니라 ‘안전’이라는 이름으로도 작동한다는 걸, 이번 주 허깅페이스 사례가 보여줬어요. 이 싸움의 결과가 전 세계 기업들의 모델 선택지를 결정할 거예요.

이 논쟁의 다음 라운드는 지난 호에서 다룬 9월 미중 AI 회담이 될 가능성이 높아요. 거기서 ‘모델’이 협상 테이블의 어느 쪽에 놓이는지 함께 지켜봐요.

구독자님은 실무에서 중국 오픈모델(DeepSeek, Kimi, GLM 등)을 검토하거나 쓰고 계신가요? 모델을 고를 때 성능과 비용 말고 ‘지정학 리스크’까지 따져보신 적이 있는지, 있다면 어떤 기준으로 판단하셨는지 댓글로 들려주세요. 실제 사례들을 모아 다음 호에서 다뤄볼게요.

💬 구독자님의 모델 선택 기준을 댓글로 들려주세요. 다음 호에 반영해볼게요. 📨 중국 오픈모델 도입을 고민하는 동료가 있다면 이 글을 전달해 주세요.

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필자 안광섭은 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트이다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 통계 및 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 기술경영전문대 석사과정와 KMBA을 졸업했다. 지은 책으로 《생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스》가 있다.

각주

  1. 오픈 웨이트(open weights): 모델의 학습 결과물인 가중치 파일을 누구나 내려받아 자기 서버에서 돌리고 수정할 수 있게 공개하는 방식이에요. 소스 코드 전체 공개와는 구별되지만, 실사용 관점에선 ‘가져다 쓸 수 있는 모델’이라는 뜻이에요. ↩

  2. 증류(distillation): 큰 모델의 답변을 교재 삼아 작은 모델을 학습시키는 기법이에요. 학생이 선생님의 풀이를 보고 배우는 것과 비슷한데, 그 ‘선생님’이 경쟁사 모델일 때 이게 절도냐 학습이냐를 두고 지금 논쟁이 붙은 거예요. ↩

  3. 제본스 역설(Jevons paradox): 자원을 쓰는 효율이 좋아지면 소비가 줄 것 같지만, 값이 싸진 만큼 쓰임새가 늘어 총소비가 오히려 증가하는 현상이에요. 19세기 석탄에서 관찰됐고, 요즘은 AI 컴퓨팅 수요 논쟁에서 자주 소환돼요. ↩

  4. Claude Mythos: 앤스로픽이 사이버 보안 능력이 너무 강력하다는 이유로 일반 공개를 제한하고 검증된 파트너에게만 열어둔 모델이에요. 일반 공개된 Fable 5가 이 모델에서 위험 기능을 덜어낸 버전이에요. 지난 호에서 9월 미중 AI 회담의 의제로 거론된 그 모델이기도 해요. ↩

여러분의 생각이 다음 호를 만듭니다

댓글로 경험과 생각을 남겨주시면 다음 호에 반영해볼게요.

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