미국 대표 인공지능(AI) 연구소 앤트로픽의 상장 전 증권 신고서(S-1)가 공개되면서 전 세계의 이목이 쏠렸습니다. 올해 2분기까지 163억달러(약 22조원)를 벌어들이며 전년 대비 1300% 급성장했습니다. 앤트로픽, 오픈AI 등은 올해 각각 수십조원대 매출을 거둘 것으로 추정됩니다. 그렇다면 이들과 경쟁하는 중국 AI 기업들은 어떨까요. 일반인들에게도 친숙한 문샷, 딥시크 등 유명 기업의 매출도 의외로 미국 기업과 비교하면 미미한 수준입니다. 하지만 중국 AI 산업계는 의욕적으로 데이터센터에 자본을 투입하며 앞다퉈 AI를 내놓고 있습니다. 그 이유는 중국 AI가 돈을 버는 방식이 미국 AI와는 다르기 때문입니다. 美 AI 기업 비하면 새 발의 피 중국 AI 기업들의 공식 매출 기록은 알려지지 않았습니다. 다만 글로벌 AI 시장 조사 기관 '에포크 AI(Epoch AI)'가 지난 6일(현지시간) 중국 선두 AI 업체 6곳의 매출을 집계한 바 있습니다. 서비스형 모델 판매, AI 토큰 판매 등 다양한 지표를 집계해 산출하는 방식이지요. 우리에게 잘 알려진 딥시크, 문샷 등 유명 연구소 매출은 10억달러(약 1조4000억원) 안팎으로 추정됩니다. 바이트댄스, 알리바바 등 거대 IT 기업의 AI 서비스 매출도 각각 40억달러(약 5조3000억원), 24억달러(약 3조2000억원)로 추정됐습니다. 같은 기간 650억달러(약 87조원)로 추정된 앤트로픽, 400억달러(약 53조원)로 예상되는 오픈AI와 비교하면 초라한 수준입니다. 오픈소스인 中 AI, 미국과는 사업 환경 달라 모바일 바다이야기 중국산 AI는 이미 전 세계 일반인, 개발자에 널리 사랑받고 있습니다. 딥시크, 알리바바 큐웬(Qwen) 모델 모두 다양한 작업에 투입되는 훌륭한 모델이지요. 그런데도 이들이 오픈AI나 앤트로픽을 따라잡지 못하는 이유는 특유의 비즈니스 모델에 있습니다. 오늘날 오픈AI나 앤트로픽은 최고급 모델의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 대형 고객에 판매해 수익을 창출합니다. 이들 기업으로부터 API 계약을 체결하는 기업은 거대 업체들이며, 직원들이 소모하는 일일 토큰 양도 어마어마합니다. 미국 AI 기업들은 고객사에 상주하며 AI를 최적 성능으로 유지보수하는 '전진 배치 엔지니어'까지 고용하기에 애프터 서비스도 철저하지요. 반면 중국 AI는 모두 가중치 등 핵심 정보가 모두에게 공개된 오픈소스 AI입니다. AI의 설계가 경쟁사에 드러난 셈입니다. 한 업체가 최신 모델을 만들면 곧 다른 곳에서 또 다른 모델을 배포하고, 이 때문에 서로 치열하게 가격 경쟁을 벌입니다. 고객 입장에서는 특정 기업과 장기간 파트너십을 맺는 대신, 그때그때 더 저렴한 모델을 택해 사용하는 게 훨씬 이득인 겁니다. 中 빅테크 AI는 플랫폼의 부가 서비스 바이트댄스는 이미지 생성 AI, AI 필터 등 플랫폼 사용 경험을 향상하는 모델에 집중하고 있다. 바이트댄스 시드 홈페이지 캡처 그렇다면 왜 중국 AI 기업들은 이런 태생적 한계에도 불구하고 AI 개발에 어마어마한 돈을 쏟아붓고 있을까요. 이 또한 비즈니스 모델의 차이입니다. 우선 거대 바이트댄스나 알리바바 같은 중국 빅테크는 이미 거대한 자체 이용자를 보유하고 있습니다 야마토게임후기 . 바이트댄스의 '틱톡'은 미국 '인스타그램'과 쌍벽을 이루는 거대 플랫폼이지요. 중국 빅테크는 자사 서비스 경쟁력을 끌어 올리거나 자동화 수준을 높이는 데 AI를 투입합니다. 메타가 선보인 AI 에이전트 뮤즈와 유사한 전략입니다. 에포크 AI는 "중국 소비자 애플리케이션(앱)에 들어간 AI는 미국산 제품 같은 범용 AI가 아니라, 특정 기능에 특화된 제품"이라며 "해당 AI들의 이익률은 낮은 것으로 보이지만, 대신 앱 자체가 여러 방식으로 수익을 창출하고 있다"고 설명합니다. 즉 중국 빅테크의 AI는 자체 상품이라기보다는, 플랫폼의 부가 기능에 가까운 겁니다. 극한까지 GPU 쥐어 짜내는 '짠돌이' 전략도 량원펑 딥시크 최고경영자. 딥시크 홈페이지 딥시크 등 거대 플랫폼 없이 AI 모델만으로 돈을 버는 기업들도 기초 체력이 튼튼합니다. 역설적이지만, 중국산 AI는 너무 저렴하기 때문에 운영 비용도 저렴합니다. 딥시크 모델은 탁월한 최적화 수준 덕분에 그래픽처리유닛(GPU) 한 장당 처리할 수 있는 토큰 수가 매우 많은 것으로 알려졌습니다. 즉, 기업 운영 비용의 대다수를 차지하는 컴퓨터를 효율적으로 사용해 더 많은 고객에 AI를 서비스할 수 있다는 뜻이지요. 실제 딥시크는 지난 20일 자사 AI 추론 시스템의 효율성 수준을 '깃허브'에 상세히 공개한 바 있습니다. 여러 AI 연구자들의 분석에 따르면, 딥시크의 총마진은 시간당 7달러(약 9400원)짜리 GPU 한 장당 80~82% 수준으로 추정됩니다. 돈은 적게 벌어도, 영업에 드는 비용도 매우 적으니 이익을 창출하고 연구, 인력 확장 등에 추가 재원을 투입할 여유까지 생기는 셈입니다. 픈AI 등은 올해