중국의 생성형 인공지능(AI) 사용자 수가 기하급수적으로 팽창하며 5억 명을 돌파했다. 이처럼 정부 주도 정책에 힘입어 사용자가 폭증하는 '양적 성공'은 거두었으나, 실제 경제적, 산업적 효과를 내는 '질적 성과'는 아직 불투명하다는 평가가 지배적이다. 외형적인 팽창이 과연 실질적인 경제 혁명으로 이어질 것인지, 혹은 단순한 '챗봇 열풍'에 그칠 것인지에 대한 근본적인 의문이 제기되고 있다.

신화통신이 인용한 중국 인터넷 네트워크 정보 센터(CNNIC)의 최신 보고서에 따르면, 2025년 6월 기준 중국의 생성형 AI 사용자 수는 약 5억 1500만 명에 달했다. 이 수치는 지난해 12월 이후 불과 6개월 만에 2억 6600만 명이 급증한 것이다.

이 같은 폭발적 증가는 생산성 향상을 목표로 산업 전반에 AI 기술을 확산시키려는 중국 정부의 'AI 플러스 이니셔티브'가 결실을 보고 있다는 신호로 해석될 수 있다. 특히 미국과의 기술 패권 경쟁 속에서 '사용량'은 AI의 영향력을 측정하는 핵심 지표로 부상하고 있다. 하지만 이처럼 단순한 사용자 수가 경제 혁신으로 곧바로 연결되는 것은 아니다.

'검색 공백' 메우고 '정부 실적' 쌓고…AI 열풍의 이면

데이터는 이 지점에서 불투명성을 드러낸다. 일각에서는 최근의 AI 챗봇·어시스턴트 앱의 호황이 사실상 중국 내 고질적인 '검색 엔진의 부족(특히 구글의 부재)'과 '분절된 슈퍼앱 생태계'에서 기인했을 가능성을 제기한다. 

중국에는 미국 알파벳(Alphabet) 그룹 산하의 구글(Google)은 존재하지 않으며, 바이두(Baidu)와 마이크로소프트(Microsoft)의 빙(Bing)이 사실상 과점하고 있다. 이런 환경이 기본적인 정보 검색 기능에 대한 대중의 갈증을 키워왔다. 최근 쏟아진 무료 AI 제품들이 바로 이 '검색 공백'을 효과적으로 파고들었다는 분석이다.

실제로 오픈AI(OpenAI)가 지난달 발표한 연구 논문에 따르면, 챗GPT(ChatGPT) 질의의 거의 절반이 "실용적인 안내" 또는 "정보 검색"과 관련이 있었다. 많은 사용자가 AI를 주로 정보 탐색과 실용적 조언에 활용하고 있으며, 이 같은 소비자 중심 수요가 성장세를 이끌고 있는 것이다.

마이크로소프트 연구원들은 지난 9월 중국을 "세계 최대의 AI 시장"으로 지목했다. 연구팀은 딥시크(DeepSeek)의 추론 모델이 지난 1월 출시된 후 AI 도입이 폭발적으로 증가했다고 밝혔다. 실제로 항저우에 본사를 둔 딥시크는 지방 정부, 공공기관, 병원 전반에 걸쳐 광범위한 AI 배포를 촉진한 것으로 알려졌다.

하지만 이 역시 내실을 들여다볼 필요가 있다. 딥시크의 기술이 이들 기관의 실제 운영에 얼마나 깊숙이 통합되었는지, 혹은 구체적인 생산성 향상으로 이어졌는지는 명확히 검증되지 않았다.

오히려 이 같은 사용 사례 중 다수가 기술의 효용성보다는 "정부 성과 지표를 맞추려는 동기"에서 비롯되었을 가능성이 짙다. 정부 지침을 맞추기 위한 형식적인 도입, 즉 '실적 쌓기'에 급급해 혁신적인 비즈니스 모델 개발로 이어지지 않는 경우가 많다는 것이다. 

일부 중국 의학 연구자들은 병원들의 딥시크 도입이 "너무 빠르고, 너무 이르게" 진행되는 것 아니냐는 우려를 표하기도 했다. 국유 기업 역시 정부 지침을 이행하는 데는 능숙하지만, 초기 신기술 통합에 필수적인 '실험'과 '혁신'을 수행하는 데는 본질적인 한계를 지니고 있다는 평가다.

'공짜 AI'의 딜레마…수익 모델·민간 투자 '빨간불'

수익화 문제는 중국 AI가 넘어야 할 가장 현실적인 장벽이다. 사용자를 모으는 것은 상대적으로 쉬운 단계다. 하지만 이를 기업의 실질적인 수익(bottom line) 향상으로 연결하는 것은 차원이 다른 문제다.

미국 기업들 역시 고전하는 지점이다. 파이낸셜 타임스(FT) 보도에 따르면, 오픈AI조차 수익의 약 70%가 챗GPT를 이용하는 개인 소비자(비업무용 사용)에게서 발생한다. 이 같은 현실은 중국 AI 시장에 더욱 암울한 전망을 드리운다. 대부분의 AI 서비스가 무료 혹은 낮은 가격으로 제공되어 상업화와 수익 창출에 큰 어려움을 겪고 있기 때문이다.

물론 딥시크와 같은 기업의 '저비용' 접근 방식과 '오픈소싱' 전략은 개발자와 스타트업의 실험을 촉진하며 기술 확산 자체에는 기여할 것이다. 그러나 중국이 현재의 '도입 우위'를 지속 가능한 경쟁력으로 바꾸기 위해서는, 반드시 '계산이 맞는(수익이 나는)' 방정식을 풀어내야만 한다.

여기에는 여러 구조적 과제가 남아있다. 민간 기술 부문에 대한 투자가 위축되고 있으며, 지방 정부의 재정 여력 또한 감소했다. 카네기 국제 평화 재단의 맷 시언 선임 연구원은 "산업 전반에 AI를 통합하는 것 자체가 매우 어렵고 시간이 걸린다"는 점 등 산적한 난관이 있다고 지적했다.

시언 연구원은 중국의 AI 성공 여부를 정책이 아닌 시장의 역동성에서 찾았다. 그는 국가 정책보다는 지속적으로 새로운 사업 기회를 만들어내는 중국의 기업가 정신이 진정한 AI 채택의 동력이 될 것이라고 분석했다. "만약 중국이 AI 도입에서 미국을 이기는 데 성공한다면, 그것은 정책 지침 때문이 아니라, '어떤 사업 기회든 그 가치를 마지막 한 방울까지 짜내는 방법을 항상 찾아내는 중국 기업가들의 집요함' 때문일 것"이라고 예측했다.

미·중 AI 기술 경쟁의 결승선은 아직 10년 이상 남아있을지 모른다. '사용자 규모의 확대(Scale expansion)'는 중국 정부가 내디딘 중요한 첫걸음임은 분명하다. 하지만 '실질적 활용가치(Utility)의 확대'와는 완전히 구별되어야 할, 또 다른 차원의 과제다. '사용자 수'와 '경제 혁신' 사이에는 여전히 뚜렷한 간극이 존재하며, 진정한 산업적 변화를 위해서는 기술 통합, 혁신적인 비즈니스 모델 창출, 그리고 수익성 확보라는 과제를 반드시 해결해야 할 것이다.