일본 금융청이 비트코인·이더리움 등 105개 암호화폐를 정식 ‘금융상품’으로 편입하는 방침을 확정했습니다. 최고 55%였던 세율을 주식과 같은 20%로 낮추는 대신, 정보공개·내부자거래 규제를 적용해 제도권 안으로 끌어들이려는 시도입니다. 한편 비트코인 가격 약세 속에서도 하버드·에모리 등 미국 명문대 기금은 비트코인 ETF를 공격적으로 늘리며 상반된 움직임을 보이고 있습니다. 일본 금융청, 105개 암호화폐 ‘금융상품’으로 편입 아사히신문 보도에 따르면 일본 금융청은 비트코인, 이더리움 등 자국 거래소에서 취급하는 105개 암호화폐를 금융상품거래법상 ‘금융상품’으로 규정하는 방침을 확정하고, 내년 정기국회에 관련 법 개정안을 제출하는 것을 목표로 잡았습니다. 핵심은 암호화폐를 제도권으로 편입해 투명성과 투자자 보호를 강화하는 동시에, 세제 측면의 불리함을 완화하겠다는 것입니다. 지금까지 일본에서 가상자산 거래로 얻는 이익은 ‘잡소득’으로 분류돼 최대 55%에 달하는 높은 누진세율을 적용받았습니다. 개정 이후 금융상품으로 인정되면 세율이 주식·펀드와 동일한 20% 단일세율로 낮아집니다. 세제환경이 크게 개선되는 만큼, 개인 투자자의 가상자산 시장 진입 장벽도 낮아질 수 있습니다. 세제 혜택 대신 더 강한 규제… 정보공개·내부자거래 규정 세율을 낮춰주는 대신 규제는 한층 강화됩니다. 금융청은 비트코인·이더리움 등 105개 코인에 대해 거래소의 정보공개 의무와 내부자거래 규제를 적용할 방침입니다. 구체적으로는 발행자 존재 여부, 기반 블록체인 기술, 가격 변동 위험성 등 핵심 정보를 투자자가 이해하기 쉬운 형태로 명확히 안내해야 합니다. 이로써 일본 내 상장 코인은 ‘고위험 투기 자산’에서 ‘규제·감독을 받는 금융상품’으로 성격이 바뀌게 됩니다. 시장 조작, 내부 정보 이용, 불완전 판매 등에 대한 감독도 강화되면서, 단기 투기보다는 중장기 투자 자산으로 자리 잡게 할 가능성이 큽니다. 구분 현재 개정 후(안) 과세...
미·중 인공지능(AI) 패권 경쟁이 새로운 국면에 들어섰습니다. 미국은 여전히 최첨단 AI 반도체에서 우위를 지키고 있지만, 중국은 LLM(초거대 언어모델)과 오픈소스 생태계를 앞세워 ‘성능·비용 효율’에서 미국을 빠르게 추격하고 있습니다. 에어비앤비 등 미국 기업들까지 중국 AI를 도입하기 시작한 지금, 한국 경제와 기업 전략에 미칠 파장을 짚어봅니다.
3개월 격차로 좁혀진 미·중 AI 기술 수준
미국 AI 연구기관 에포크(Epoch) AI는 “최고 성능의 오픈웨이트 모델은 폐쇄형 최신 AI보다 평균 3개월 뒤처진다”는 분석을 내놨습니다. 오픈AI GPT, 구글 제미나이 같은 폐쇄형 모델과 비교해 중국 딥시크(DeepSeek), 알리바바 큐원(Qwen), 문샷 KIMI 등 오픈웨이트 모델이 3개월 정도의 기술 차이만 보인다는 뜻입니다. 사실상 중국이 세계 최고 수준과 어깨를 나란히 했다는 평가가 나오는 이유입니다.
스탠퍼드 HAI ‘AI 인덱스 2025’에 따르면 MMLU 등 핵심 벤치마크에서 미·중 모델 간 성능 격차는 2023년 말 두 자릿수에서 2024년 말 0.3~3.7%포인트까지 줄었습니다. LMSYS 챗봇 아레나 점수 기준으로도 2025년 2월 미국 최고 모델과 중국 최고 모델 간 점수 차이는 1.7% 안팎에 불과합니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황이 “중국은 나노초 수준으로 미국을 추격 중”이라고 표현한 배경입니다.
이 흐름을 결정적으로 드러낸 사건이 이른바 ‘딥시크 모멘트’입니다. 중국 스타트업 딥시크의 R1/V3 모델은 미국의 강력한 반도체 제재 속에서도 GPT-4 터보급 추론 성능을 입증하며 ‘AI판 스푸트니크 쇼크’로 불렸습니다. 전문가 혼합(MoE) 구조와 알고리즘 최적화를 통해 적은 비용으로 최고 수준 성능을 구현하면서, “더 센 칩보다 더 똑똑한 설계”가 경쟁력이 되는 국면을 연 셈입니다.
에어비앤비가 중국 AI를 쓰는 이유: 성능·가격·오픈소스
이제 변화는 숫자를 넘어 실제 도입 단계로 옮겨가고 있습니다. 최근 에어비앤비 등 미국 주요 기업들이 자국 모델 대신 알리바바의 큐원(Qwen) 등 중국산 AI 모델을 채택하기 시작했습니다. 그동안 보안·정치 리스크 때문에 서방 기업이 중국 모델을 쓰는 일은 드물었지만, 이제는 “빠르고 싸고, 심지어 더 똑똑한” 중국 모델이 실제 대안으로 떠오르고 있습니다.
브라이언 체스키 에어비앤비 CEO는 중국 모델에 대해 “미국 모델보다 빠르고 저렴하다”고 언급했고, 실리콘밸리 투자자 차마스 팔리하피티야 역시 문샷 AI의 ‘키미(Kimi)’ 모델을 두고 “성능은 더 뛰어나고 비용은 훨씬 낮다”고 평가했습니다. 상당수 중국 모델이 미국 경쟁사 대비 절반 이하 수준의 비용으로 서비스를 제공하면서, 실리콘밸리 내부에서도 “중국 모델을 안 쓰는 것이 오히려 비효율”이라는 인식이 확산되고 있습니다.
오픈소스 생태계에서도 중국의 존재감은 급격히 커지고 있습니다. 허깅페이스(Hugging Face) 기준 알리바바 큐원 시리즈의 누적 다운로드는 3억 8,500만 회를 돌파하며 메타 라마(LLaMA)를 추월했습니다. 딥시크, 즈푸 AI 등도 상업적 활용이 자유로운 Apache 2.0 라이선스를 채택해 스타트업·기업·연구자들이 부담 없이 도입할 수 있는 환경을 만들고 있습니다. “빠르고 싸고, 마음껏 쓸 수 있는(open) 중국 AI”가 전 세계 개발자들의 선택지를 넓히고 있는 것입니다.
| 비교 항목 | 미국 | 중국 |
|---|---|---|
| 모델 성능(LLM) | SOTA 폐쇄형 모델 우위 | 벤치마크 격차 1~3% 수준 |
| 비용 효율성 | 학습·운영비 고비용 구조 | 저비용·고효율 설계로 경쟁 |
| 오픈소스 생태계 | 메타 라마 중심 | 큐원·딥시크·GLM 등 급부상 |
| 서방 기업 도입 | 자국 모델 중심 | 에어비앤비 등 채택 사례 증가 |
반도체·투자 구조에서는 여전히 미국 우위
최첨단 반도체 제조에서만큼은 격차가 여전합니다. 미국과 동맹국(TSMC 등)은 3nm 이하 공정에서 중국을 2세대 이상 앞서 있다는 평가를 받습니다. 중국 최대 파운드리 SMIC는 구형 DUV 장비로 5nm·7nm 생산에 도전하고 있지만, 5nm 수율은 30%대, 생산 단가는 TSMC 대비 40~50% 높아 상업성이 떨어지는 것으로 알려져 있습니다.
그럼에도 중국 팹리스(설계) 역량은 빠르게 성장 중입니다. 화웨이의 어센드(Ascend) 910B/910C, 스마트폰용 기린 9000S 칩은 7nm 공정으로 구현돼 “제재 속 자립”의 상징이 됐습니다. 엔비디아 A100·H100급 성능과 직접 비교에는 논쟁의 여지가 있지만, 중국은 ‘스케일 아웃’ 전략으로 이를 보완하고 있습니다. 개별 칩 성능이 부족하면 더 많은 칩을 병렬로 묶어 시스템 전체 성능을 끌어올리는 방식입니다.
미국과 중국의 투자 구조도 극명하게 다릅니다. 민간 AI 투자에서 미국은 1,091억 달러로 중국(약 93억 달러)을 압도하지만, 국가 전체 R&D 지출에서는 중국이 미국의 두 배 이상을 쓰고 있습니다. 미국이 빅테크 중심의 “고위험·고수익 SOTA 베팅”을 하고 있다면, 중국은 국가 주도 R&D와 보조금·전력 지원 등을 통해 “대규모 인프라+인력 풀”을 깔아주는 전략에 가깝습니다.
한국에 닥친 기회와 위협: ‘소버린 AI’가 필요한 이유
미·중 AI 경쟁 심화는 한국에 기회와 리스크를 동시에 안겨줍니다. 단기적으로는 글로벌 AI 인프라 투자가 늘면서 메모리 반도체·스토리지 수요가 급증하는 호재가 됩니다. HBM, DDR, SSD 등 한국 주력 품목의 수요는 미·중 양측 모두에서 확대될 가능성이 큽니다.
하지만 중국이 반도체 자립에 성공하면 상황이 달라집니다. 미국 제재를 버티기 위한 대규모 내재화가 어느 정도 궤도에 오를 경우, 한국 반도체 수출의 최대 시장이 점차 축소될 수 있습니다. 여기에 실리콘밸리에서 중국 LLM 도입이 늘어나면, 한국 기업 역시 “비용 효율적이지만 데이터 주권 리스크가 있는 중국 모델”과 “비싸지만 상대적으로 신뢰도가 높은 미국·자체 모델” 사이에서 선택을 강요받게 됩니다.
한국은 아직 LLM·플랫폼 생태계 측면에서 미·중에 뒤처져 있습니다. 중장기적으로 한국어 데이터, 공공 데이터, 산업 데이터를 기반으로 한 ‘소버린(주권) AI’ 구축이 중요해지는 이유입니다. 단순히 글로벌 모델을 가져다 쓰는 수준을 넘어, 한국어와 국내 규제를 깊이 이해하고 산업 현장에 밀착된 AI 인프라를 갖추지 못하면, 언어·데이터·플랫폼에서 장기적인 종속 위험이 커질 수 있습니다.
성능은 비슷해지고, 게임의 규칙은 바뀌는 중
지금 미·중 AI 경쟁의 본질은 “누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐”에서 “누가 더 효율적이고 넓은 생태계를 구축하느냐”로 옮겨가고 있습니다. 중국은 LLM과 오픈소스, 비용 효율성을 앞세워 미국의 반도체 우위와 규제 장벽을 우회하고 있고, 미국은 칩·클라우드·빅테크 투자를 통해 기술 리더십 유지를 노리고 있습니다.
한국에 주어진 과제는 분명합니다. 반도체·인프라에서는 기회를 극대화하고, AI 모델·플랫폼에서는 주권을 확보해야 합니다. 미·중 어느 한쪽에 과도하게 의존하지 않는 균형 전략과 ‘한국형 소버린 AI’를 동시에 구축하는 것이 앞으로 5~10년 한국 경제와 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 변수가 될 것입니다.
Q&A
Q1. 중국 AI가 진짜로 미국 수준에 도달한 건가요?
벤치마크 기준으로는 이미 격차가 1~3%포인트 이내까지 줄었습니다. 다만 실제 서비스 품질, 생태계, 보안·규제 환경을 고려하면 “완전 동등”이라 보기엔 아직 논쟁의 여지가 있습니다.
Q2. 에어비앤비의 중국 AI 도입이 상징적인 이유는?
미국 대표 플랫폼 기업이 성능·비용을 이유로 중국 모델을 채택했다는 점에서, “중국 AI=보안 리스크”라는 인식이 균열을 보이기 시작했다는 신호로 해석됩니다.
Q3. 미국이 반도체에서 앞서면 결국 승자는 미국 아닌가요?
칩 제조 우위는 분명 미국의 강점이지만, 알고리즘·오픈소스·비용 효율에서 중국이 격차를 줄이면 ‘실사용 단계’에서는 양상이 달라질 수 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 싸움이 동시에 진행되는 상황입니다.
Q4. 한국 기업은 당장 무엇을 신경 써야 할까요?
단기적으로는 글로벌 AI 인프라 투자에 따른 메모리·서버 수요를 기회로 삼되, 장기적으로는 특정 국가·플랫폼 의존도를 낮추는 기술·시장 포트폴리오를 준비하는 것이 중요합니다.
Q5. ‘소버린 AI’가 왜 중요한가요?
한국어와 국내 규제·산업 데이터를 외국 플랫폼에만 의존할 경우, 장기적으로 데이터·기술 주권이 약화될 수 있습니다. 자체 모델·플랫폼·인프라를 일정 수준 보유해야 교섭력과 선택지를 지킬 수 있습니다.
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