차이나 AI 위클리: DeepSeek V4-Flash의 에이전트 도약, Qwen 3.8 Max의 2.4조 멀티모달 거인, 그리고 중국 최초의 구속력 있는 AI 에이전트 규제

2026년 7월 24일부터 8월 1일까지의 한 주는 중국 AI 업계에 대형 사건이었다. DeepSeek는 공식 V4-Flash API를 출시하며 자사의 더 큰 모델을 능가하는 에이전트 벤치마크 점수를 기록했다. Alibaba는 2.4조 파라미터 규모의 멀티모달 모델을 프리뷰로 공개했다. Moonshot은 역사상 가장 큰 오픈웨이트(open-weight) 모델인 Kimi K3를 오픈소스로 공개했고, 수요가 말 그대로 인프라를 무너뜨리는 바람에 48시간 만에 신규 가입을 일시 중단해야 했다. MiniMax는 H3 비디오 모델을 출시했다. 중국 최초의 구속력 있는 AI 에이전트 규제가 7월 15일부터 시행됐다. 중국 정부는 국산 칩 사용을 거부하는 것은 “반역"이라고 선언했다. 그리고 중국 모델은 이제 글로벌 상위 10개 리더보드 중 6자리를 차지하며, 미국 모델 대비 90~99% 할인된 가격으로 승부하고 있다.

이것은 수렴(convergence)이 아니다. 이것은 실시간으로 진행 중인 글로벌 AI 지형의 구조적 재편이다.

다음은 당사의 전문가 분석이다.

DeepSeek: V4-Flash, V4-Pro 지연, 그리고 IPO 경로

V4-Flash: 더 큰 모델을 이긴 작은 모델

7월 31일, DeepSeek는 공식 DeepSeek-V4-Flash-0731 API를 공개 베타로 출시했다. 아키텍처는 4월 프리뷰와 동일한 총 284B / 활성 13B Mixture-of-Experts 설계다. 그러나 성능 향상은 전적으로 광범위한 포스트트레이닝(post-training)에서 비롯된 것이지, 파라미터 스케일링에서 비롯된 것이 아니다.

벤치마크 결과는 놀랍다:

• Terminal-Bench 2.1: 82.7% — 4월 프리뷰의 61.8%에서 상승했으며, V4-Pro-Preview의 72.1%를 능가한다. 더 작은 모델이 에이전트 작업에서 더 큰 모델을 앞선다. 이것은 포스트트레이닝 스케일링 논제(thesis)의 실제 구현이다. 즉, 추론 시점(inference-time) 및 포스트트레이닝 기법이 단순 파라미터 수를 대체할 수 있다는 것이다.
• Artificial Analysis Intelligence Index: 50 — 10포인트 상승해 이제 V4-Pro보다 6포인트 앞서고, GPT-5.6 Luna(51) 및 GLM-5.2(51)에 1포인트 차이로 근접했다.
• Responses API 형식 및 Codex 호환성 기본 지원 — OpenAI 기반 워크플로우에서의 마이그레이션을 간단하게 만든다.

가격은 DeepSeek의 끊임없는 비용 압축을 이어간다: 입력 토큰 100만 개당 $0.14, 출력 토큰 100만 개당 $0.28. 캐시 히트는 $0.0028/1M까지 낮아진다 — 98% 할인이다. 참고로 Anthropic의 Fable 5는 출력 토큰 100만 개당 $50이다. DeepSeek는 Anthropic 가격의 약 0.6%에 프론티어에 준하는 성능을 제공하고 있다.

MIT 오픈 웨이트가 곧 HuggingFace에 공개된다. 레거시 deepseek-chat 및 deepseek-reasoner 엔드포인트는 더 이상 사용되지 않으며(deprecated), 마이그레이션 기한은 2026년 10월 24일이다.

전략적 신호는 명확하다: DeepSeek는 규모가 아니라 포스트트레이닝 품질이 AI 가치의 다음 프론티어를 정의할 것이라고 베팅하고 있다. 활성 파라미터 13B의 V4-Flash가 에이전트 벤치마크에서 자체 규모의 3~4배에 달하는 모델과 맞설 수 있다면, 파라미터 경쟁은 포스트트레이닝 경쟁으로 자리를 내주고 있을 수 있다 — 연구 인재와 훈련 방법론에서 DeepSeek가 구조적 우위를 가진 영역이다.

V4-Pro GA, 8월 중순으로 연기

V4-Pro(총 파라미터 1.6T, 활성 49B)는 프리뷰 상태를 유지하고 있으며, 일반 공급(GA) 시점은 DeepSeek 자체 개발 코딩 도구 “Harness"의 비공개 테스트를 거쳐 8월 10~20일로 보고되고 있다. V4-Pro-Max는 SWE-bench Verified에서 80.6%를 기록 — 자율 코딩 분야의 엘리트 영역이다. 이번 지연은 DeepSeek가 벤치마크 기록 달성뿐 아니라 엔터프라이즈 코딩 워크플로우에 필요한 프로덕션급 신뢰성을 GA 릴리스가 충족하도록 보장하고 있음을 시사한다.

V4-Pro 가격: 토큰 100만 개당 $0.435/$0.87. 여전히 서방 경쟁사보다 훨씬 저렴하지만, V4-Flash보다는 눈에 띄게 비싸다 — DeepSeek가 대용량·비용 민감 워크로드용 Flash와 프리미엄 엔터프라이즈·코딩 사용 사례용 Pro라는 2계층 시장을 보고 있음을 시사한다.

펀딩 라운드 중단과 IPO 경로

DeepSeek는 창업자 량원펑의 5월 비공개 투자자 미팅 녹취록이 중국 언론에 유출된 후, 7월 26일 2차 펀딩 라운드(목표: 100억 위안 이상)를 중단했다. 3시간 44분 분량의 녹취록에는 기술적 지체와 해외 컴퓨팅 의존이 논의된 것으로 알려졌다 — 베이징의 국산 칩 의무화 정책을 고려할 때 정치적으로 폭발적인 주제다.

1차 라운드는 6월에 마감됐다: Tencent, CATL, 국가 AI 투자 펀드(National AI Investment Fund)로부터 75억 달러. DeepSeek는 이르면 2027년 2분기에 **상하이 STAR Market 상장(IPO)**을 준비 중이며, 최대 710억 달러의 기업가치를 목표로 하는 것으로 알려졌다.

IPO 경로는 구조적 필수다. 중국의 민간 자본 풀은 실리콘밸리보다 얕고, 프론티어 AI의 자금 소진 속도(burn rate)는 민간 라운드만으로는 무한정 유지될 수 없다. 그러나 공개 시장은 분기 실적과 매출 성장을 요구한다. DeepSeek가 AGI 우선 연구 문화와 시장 규율 사이의 충돌을 어떻게 헤쳐 나가는지는 2026~2027년을 정의할 기업 지배구조 스토리 중 하나가 될 것이다.

DSpark: 추론 속도 85% 향상

DeepSeek는 추론 속도를 최대 85% 높이는 투기적 디코딩(speculative decoding) 프레임워크 “DSpark"를 공개했다. 이는 미국 수출 통제 하에서의 병목 현상과 칩 부담을 완화하기 위한 것이다. 이것은 단순한 성능 최적화가 아니라 컴퓨팅 제약에 대한 전략적 대응이다. 더 많은 칩을 살 수 없다면, 각 칩이 더 많은 일을 하게 만들면 된다. 투기적 디코딩은 더 작은 드래프트 모델이 토큰을 제안하면 더 큰 모델이 이를 검증하는 방식으로, 생성 토큰당 컴퓨팅 비용을 획기적으로 줄인다.

피크 시간대 할증: 가격 전쟁의 미묘한 변화

DeepSeek는 API 서비스에 피크 시간대 할증 요금을 도입하고 있다 — 5월 중국 AI 가격 전쟁을 촉발한 V4 API 액세스의 영구 75% 할인에서 주목할 만한 반전이다. 할증은 수요가 공급 능력을 앞지르고 있으며, DeepSeek가 단순히 공격적으로만 가격을 책정하는 것이 아니라 시장 지위에 자신을 가지고 동적 가격 책정을 할 수 있음을 시사한다.

내몽골 데이터센터

DeepSeek는 내몽골에 대규모 AI 데이터센터를 개발 중이며, 향후 프론티어 모델 훈련에 사용될 가능성이 높다. 내몽골은 저렴한 전기료와 시원한 기후를 제공한다 — 미국 데이터센터를 태평양 북서부로 이끈 것과 같은 논리다. 또한 이 위치는 컴퓨팅 집약적 워크로드를 재생에너지가 풍부한 서부 지역으로 우회시키는 중국의 “동부 데이터, 서부 컴퓨팅(East Data West Computing)” 국가 전략과도 부합한다.

문화 노트: 996 없음

중국의 악명 높은 “996” 근무 문화에도 불구하고, 창업자 량원펑은 DeepSeek 직원들이 야근을 하지 않으며 KPI도 없다고 말한다: “아무도 그들을 관리하지 않는다.” 이것은 단순한 경영 철학이 아니라 인재 확보 전략이다. DeepSeek는 Tencent, Alibaba, 서방 연구소들과 연구 인재를 두고 경쟁한다. 혹사 조건 없이 연구 우선 문화를 제공하는 것은 중국의 초경쟁 AI 인재 시장에서 차별화 요소다.

Alibaba / Qwen: 2.4조 파라미터와 6주 주기

Qwen 3.8 Max 프리뷰

Alibaba는 7월 19일 상하이 세계 AI 컨퍼런스(World AI Conference)에서 Qwen3.8-Max-Preview를 프리뷰로 공개했다. 2.4조 파라미터 규모로, 1T(1조) 기준을 넘어선 최초의 Qwen 모델이자 단일 아키텍처에서 텍스트, 이미지, 비디오, 문서를 처리하는 최초의 네이티브 멀티모달 모델이다.

Alibaba는 이 모델이 테스트된 모든 모델 중 “Anthropic의 Fable 5에 이어 두 번째"라고 주장한다. 코딩, 풀스택 개발, 데이터 분석, Office 워크플로우에서 Qwen 3.7 Max를 능가한다. 프리뷰 기간 동안 Token Plan, Qoder, QoderWork를 통해 표준 가격의 10%로 이용할 수 있으며, 야간 할인은 최대 98%다.

오픈 웨이트 공개는 “곧(soon)“이라고 약속됐다 — 아직 날짜도, 라이선스 전문도 없다. 8월 말 이전으로 예상된다. OpenAI 및 Anthropic API 프로토콜 모두와 호환된다.

Alibaba는 대략 6~8주 주기의 프론티어 모델 업데이트 사이클을 돌고 있다: 4월 Qwen 3.6 Plus → 5월 3.7 Max → 7월 3.8 Max. 이 주기는 어떤 서방 연구소보다 빠르며, Alibaba의 막대한 인프라 우위를 반영한다 — 더 작은 연구소는 따라올 수 없는 속도로 모델 아키텍처와 훈련 데이터를 반복 개선할 수 있다.

Qwen 3.7 Flash: 최저가 비전 모델

OpenRouter에 조용히 출시됐다: 토큰 100만 개당 $0.03/$0.13 — 시장에서 가장 저렴한 비전(vision) 지원 모델 중 하나다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖추고, 멀티모달 에이전트, 비주얼 코딩, 검색, 컴퓨터/UI 상호작용을 위해 제작됐다. 이것은 유틸리티 플레이(utility play)다: 전 세계 비용에 민감한 개발자들의 기본 멀티모달 API가 되도록 Qwen을 만드는 것이다.

Alibaba, Claude Code 금지

Alibaba는 “스파이웨어 우려"를 이유로 직원의 Anthropic Claude Code 사용을 전사적으로 금지했다. 중국 정부는 별도로 Claude Code가 중국 사용자에게 “심각한 위협"이 된다고 경고했다. 이것은 중국 기업들이 미국 모델을 증류(distill)했다는 Anthropic의 비난에 대한 보복이며 — AI 냉전이 이제 모델 제공뿐 아니라 개발자 도구에도 영향을 미치고 있다는 신호다.

T-Head 칩: 56만 개 돌파

Alibaba의 반도체 자회사 T-Head는 Alibaba Cloud에서 Qwen 훈련 및 추론을 위해 56만 개 이상의 Tianjic AI 칩을 배치했다. 주력 칩인 Zhenwu M890은 2026년 5월부터 양산 중이다. Alibaba는 칩, 모델, 클라우드, 개발자 플랫폼을 아우르는 수직 통합 AI 인프라를 구축하고 있다 — Google 외에는 어떤 서방 기업도 따라올 수 없는 방식이다.

Moonshot AI / Kimi: 역사상 가장 큰 오픈웨이트 모델

Kimi K3 출시

Moonshot AI의 Kimi K3는 7월 17일에 출시됐고, 7월 27일에는 수정된 MIT 라이선스로 전체 오픈 웨이트가 공개됐다. 2.8조 파라미터 규모로, K3는 지금까지 공개된 가장 큰 오픈웨이트 AI 모델이다. 네이티브 시각 이해와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 Mixture-of-Experts 아키텍처를 사용한다.

Intelligence Index 점수: 57 — 전 세계 3위로, Claude Fable 5(60)와 GPT-5.6 Sol(59) 뒤를 잇는다. 코딩 및 일반 에이전트 벤치마크에서 Claude Opus 4.8과 GPT-5.5를 능가했다. 이것은 “중국 모델로서 경쟁력 있다"는 수준이 아니다. 전 세계적으로 경쟁력 있다. 그게 전부다.

Fireworks AI, Nebius Token Factory, Modal에서 Day-0 파트너로 이용할 수 있다.

수요가 인프라를 무너뜨렸다

출시 불과 이틀 만에 Moonshot은 모든 신규 소비자 구독을 일시 중단했다 — GPU 클러스터가 수요를 따라잡지 못했다. 신규 구독 자리는 용량이 추가됨에 따라 배치 단위로 점진적으로 재개될 예정이다. Moonshot은 향후 멤버십을 별도 플랜으로 분리할 계획이며, 그중 하나는 코딩 전용이다.

이것은 Moonshot을 넘어 중요한 수요 신호다. 프론티어급 오픈 모델에 대한 수요가 엄청나다는 것, 그리고 제약 요인은 수요가 아니라 공급(컴퓨팅)이라는 것을 증명한다. 모든 중국 AI 연구소가 같은 긴장을 마주한다: 모델은 준비됐고, 사용자는 준비됐지만, 칩이 따라잡지 못한다.

Alibaba를 통한 Nvidia 클러스터

Moonshot은 Alibaba 컴퓨팅 계약을 통해 제공된 Nvidia 칩 클러스터를 보유하고 있다 — Alibaba는 Moonshot의 최대 투자자 중 하나이며, 포트폴리오 기업들이 Alibaba Cloud를 사용할 것을 기대한다. Nvidia 클러스터는 Kimi 모델 뒤에 있는 컴퓨팅의 상당 부분을 차지한다.

더 폭발적인 소식은, 백악관 기술 자문관 Michael Kratsios에 따르면 미국 정부가 Moonshot이 Kimi K3를 개발하기 위해 Anthropic의 Claude Fable 5를 증류했다는 정보를 확보하고 있다는 점이다. Alibaba는 Moonshot에 H200 칩을 공급했다는 주장을 부인했다. 증류 주장이 정확하다면, 중국 연구소들이 자체 모델 훈련을 가속화하기 위해 서방 프론티어 모델을 티처 모델(teacher model)로 사용하고 있음을 시사한다 — 법적으로 모호하지만 기술적으로는 확립된 관행이다.

Tencent / Hunyuan: 조용한 지배

Hy3 공식 출시

Tencent의 Hunyuan Hy3: 총 295B 파라미터, 활성 21B, 빠른/느린 사고(fast/slow thinking)를 갖춘 MoE, 256K 컨텍스트. 지역 제한이 없는 Apache 2.0 라이선스 — DeepSeek의 MIT나 Moonshot의 수정 MIT보다 눈에 띄게 허용적이다.

지능 수준은 자체 규모의 2~5배에 달하는 플래그십 모델과 필적한다. WorkBuddy에서 **90%**의 작업 해결률(프리뷰의 72%에서 상승). Hy3에 대한 API 호출은 첫 주 만에 Hy2 대비 68배 증가하며 OpenRouter의 글로벌 LLM 사용량 리더보드 1위를 기록했다.

API 가격: Tencent Cloud TokenHub 기준 입력 약 $0.14/1M, 출력 약 $0.55/1M. 캐시 히트: $0.025/1M.

Tencent의 전략은 DeepSeek 및 Alibaba와 다르다: 파라미터 수로 경쟁하는 대신 Hy3는 효율성과 생태계 통합으로 경쟁한다. 지역 제한이 없는 Apache 2.0 라이선스는 Hy3를 가장 상업적으로 허용적인 중국 모델로 만든다 — 라이선스 명확성이 중요한 글로벌 엔터프라이즈 채택을 노린 의도적인 플레이다.

단일 리더 아래 통합

Tencent는 Hunyuan의 LLM과 멀티모달 사업부를 최고 AI 과학자 야오순위 산하 단일 **파운데이션 모델 부서(Foundation Model Department)**로 통합하며 2025년 4월의 2트랙 구조를 종료했다. 야오순위는 이제 언어 모델, 멀티모달 시스템, 강화학습, 에이전트 연구를 총괄한다.

이번 통합은 Tencent가 에이전트 시대를 준비하고 있음을 시사한다 — 텍스트, 비전, 행동이 병렬 트랙으로 개발되는 대신 단일 모델 아키텍처로 통합되어야 하는 시대다. 에이전트 AI 스택은 인식, 추론, 실행 능력 간의 긴밀한 통합을 요구한다.

임베디드 인텔리전스와 WorkBuddy

WAIC 2026에서 Tencent는 임베디드 인텔리전스 포트폴리오를 공개했다: Hy-Embodied-VLA-0.5, Hy-Embodied-VLM-1.0, Hy-Embodied-RxBrain-1.0. 에이전트 개발 플랫폼 4.0(ADP 4.0)은 LINE, Telegram, Google Workspace 통합과 함께 글로벌 출시됐다. 독립형 WorkBuddy 앱이 iOS, Android, HarmonyOS에 출시됐다.

Tencent는 또한 클래식 가상 펫 서비스인 QQ Pet을 Hy3로 구동되는 3D 모델로 재출시해 자연스러운 상호작용과 선제적 응답을 제공한다. 향수와 AI의 만남이다.

HunyuanImage 3.0 지오펜싱

Tencent의 호스팅형 HunyuanImage 3.0 데모는 이제 중국 휴대폰 인증을 요구한다 — Google/Outlook 로그인은 제거됐다. 오픈 웨이트는 HuggingFace에서 자유롭게 다운로드할 수 있다. 이것은 떠오르는 패턴이다: 글로벌 개발자를 위한 오픈 웨이트, 그러나 호스팅 서비스는 중국 사용자로 지오펜싱(geo-fencing) — 규제 압력과 경쟁 역학 모두에 대한 대응이다.

Baidu / ERNIE: 에이전트 시대와 DuMate

ERNIE 5.1과 “일일 활성 에이전트 100억 개”

7월 27일 “Create 2026” 개발자 행사에서 Baidu는 ERNIE 5.1을 발표했다 — 5.0 대비 추론 비용을 크게 줄이고 지연 시간을 낮췄다. Arena Search Arena에서 중국 1위, 글로벌 4위(두 개의 Claude Opus 변형과 GPT-5.5 뒤). Baidu는 유사 모델 대비 **사전학습 비용의 6%**에 불과하다고 주장한다 — 공격적인 효율성 주장으로, 정확하다면 Baidu가 상당한 훈련 최적화를 찾아냈음을 시사한다.

Baidu는 새로운 지표를 제안했다: DAA(Daily Active Agents, 일일 활성 에이전트) — 목표는 일일 활성 에이전트 100억 개. 이것은 포지셔닝 전략이다. Baidu는 업계가 AI 채택을 모델 파라미터나 벤치마크 점수가 아닌, 사용자를 대신해 작업을 실행하는 자율 에이전트의 수로 측정하길 원한다. 이는 독립형 챗봇 경쟁사보다 Baidu의 검색-에이전트 통합 전략에 유리한 지표다.

Baidu는 **“Baidu DuMate”**라는 범용 AI 에이전트를 발표했다. ERNIE는 DeepSeek 및 Qwen의 오픈웨이트 전략과 달리 클로즈드웨이트(호스팅 전용, API 입력 약 $0.59/1M)를 유지한다. 이것은 Baidu의 유통 우위 — Baidu Search의 7억 MAU에 기대는 Ernie Assistant의 3.6억 MAU — 가 오픈 웨이트가 만들어내는 커뮤니티 채택 부족을 보완할 수 있다는 베팅이다.

전략적 구조조정

Baidu는 여러 Ernie 진입점을 단일 “Baidu Ernie Assistant"로 통합했다. 선도적인 LLM 전문가 쑨톈샹이 Baidu에 기초 모델 연구 부서장으로 합류했다. 2026년 8월 26일 임시 주주총회(EGM)가 예정되어 있으며, 2026년 2분기 실적 발표는 8월 18일이다. 이중 1차 상장(dual primary listing)이 검토 중인 것으로 알려졌다 — Baidu의 AI 야망을 위한 국제 자본을 열 수 있는 조치다.

기타 주목할 만한 기업

MiniMax: H3 비디오 모델

MiniMax는 7월 31일 H3를 출시했다: 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력 → 네이티브 스테레오 사운드를 갖춘 최대 15초 2K 해상도 비디오. 기존 콘텐츠를 편집하고 비디오 간 움직임을 전이할 수 있다. 웨이트는 “며칠 내” 공개 예정이다. MiniMax는 또한 2.7조 파라미터 언어 모델을 개발 중인 것으로 알려졌다 — Kimi K3 다음으로 두 번째로 큰 모델이 될 것이다.

Meituan: LongCat 2.0 — 국산 칩 위의 1조 파라미터

Meituan의 LongCat 2.0: 1.6T 파라미터 MoE, 100만 토큰 컨텍스트, 활성 파라미터 약 48B. 이것은 국산 중국 칩에서 완전히 사전학습되고 서비스되는 최초의 1조 파라미터 모델이다 — 국산 컴퓨팅 카드 50,000장, NVIDIA 0장. SWE-bench Pro: 59.5. 가격: 토큰 100만 개당 $0.038, 캐시 히트 무료.

이것은 과소평가되어서는 안 되는 이정표다. NVIDIA 없이 프론티어급 모델을 훈련한다는 “불가능"이 방금 현실이 됐다. Meituan이 할 수 있다면, 다른 모든 중국 연구소도 할 수 있다. 프론티어 AI 훈련에 NVIDIA는 대체 불가능하다는 서사가 실시간으로 반증되고 있다.

Meituan은 또한 LongCat 2.0으로 구동되는 AI 에이전트 플랫폼 CatPaw를 출시하며 오픈소스 기술에서 산업 적용으로 전환했다. LongCat은 공식 출시 전에 “Owl Alpha"라는 이름으로 OpenRouter에서 익명으로 서비스되고 있었다 — 중국 연구소들이 정식 출시 전에 모델을 실제 환경에서 테스트하는, 점점 보편화되는 패턴이다.

Zhipu AI / Z.ai: GLM-5.2

GLM-5.2: 744B 파라미터(활성 40B), 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 코딩 우선 MoE. MIT 오픈 웨이트. Marc Andreessen은 이를 “미국 대형 연구소의 공개 AI 모델과 어깨를 겨루고 종종 능가하는 최초의 중국 AI 모델"이라고 평가했다. 출시 주기가 유지된다면 GLM 5.5는 8월에 나올 것으로 예상된다.

Anthropic은 GLM-5.2가 “Anthropic과 OpenAI 모델 모두에서 증류된 것"이라고 비난했다. 증류 비난은 미중 AI 갈등의 새로운 전선이며 — 상당한 외교적 이슈가 되고 있다.

ByteDance: 스케일링 법칙과 초전도체

ByteDance는 AI 붐을 지속할 수 있는 **새로운 스케일링 법칙(scaling law)**을 발견했다. 다모 아카데미(Damo Academy)는 초전도체를 발견할 수 있는 AI 에이전트를 공개했다. ByteDance와 Alibaba는 7월 15일부터 시행된 새로운 인간형 AI 상호작용 규칙을 준수하기 위해 중국에서 AI 에이전트 기능을 비활성화하고 있다.

Xiaomi: 늦은 진입, 톱 10

Xiaomi는 경쟁사보다 늦게 AI 파운데이션 모델 경쟁에 뛰어들었지만 7월 중순 글로벌 리더보드 톱 10에 진입했다 — 프론티어가 얼마나 빠르게 움직이는지, 그리고 Xiaomi의 하드웨어 유통 우위가 AI 역량과 어떻게 결합할 수 있는지를 보여주는 증거다.

규제 및 정부 정책: 최초의 구속력 있는 AI 에이전트 규칙

중국 최초의 구속력 있는 AI 에이전트 규제(2026년 7월 15일 시행)

두 개의 상호 보완적인 규정이 현재 시행 중이다:

1. 지능형 에이전트 구현에 관한 의견(Opinions on Implementation of Intelligent Agents) (5월 8일 MIIT 발표) — 업무 및 생산 AI 에이전트를 위한 국가 프레임워크로, 자율성과 비가역성에 기반한 3단계 승인 시스템을 확립한다:

• 1단계(영향 낮음): 통지만 필요
• 2단계(영향 중간): 문서화된 검토 필요
• 3단계(영향 높음 / 비가역적 / 중요 시스템): 실행 전 명시적 인간 승인 필요

2. 인간형 AI 상호작용 서비스에 관한 잠정 조치(Interim Measures for Anthropomorphic AI Interaction Services) (CAC, NDRC, MIIT 등 5개 기관 공동 발표) — AI 컴패니언 봇을 규제한다:

• 정서적 의존이나 중독을 유발하는 “과도한 영합(excessive catering)” 금지
• 미성년자를 위한 가상 파트너 금지
• 정서적 고통 감지 및 위기 개입 의무화
• 2시간 연속 사용 후 사용 시간 알림 의무화
• 사용자는 즉시 서비스를 중단할 수 있어야 함(잠금 없음)
• AI 생성 콘텐츠는 명확하게 표시되어야 함

민감 분야에서 AI 에이전트를 배포하는 조직은 공식 규제 신고를 완료해야 한다 — 미준수 시 즉각적인 제재가 가해진다.

이것은 세계 최초의 구속력 있는 AI 에이전트 규제다. EU AI Act가 AI 위험 분류를 다루고 미국이 자발적 약속을 추구하는 동안, 중국은 자율 AI 시스템과 컴패니언 AI에 대한 운영 규칙으로 직접 나아갔다. 에이전트를 위한 3단계 승인 모델은 특히 주목할 만하다 — 전통적인 소프트웨어 공학의 위험 관리 프레임워크를 반영하면서도, 국가적 규모에서 AI 자율성에 처음으로 적용한 것이다.

컴패니언 AI 규칙은 이미 가시적인 영향을 미쳤다: 사용자들이 가상 컴패니언에게 작별을 고하고 있고, 플랫폼들은 이를 준수하기 위해 에이전트 기능을 비활성화하고 있다. The Straits Times는 “내 연인 같다"고 묘사된 AI 파트너에게 작별을 고하는 사용자들을 보도했다. 이것은 실질적인 제재력과 실제 인간적 결과를 지닌 규제다.

“국산 칩 거부는 반역이다” (7월)

시진핑의 기술 대표는 중국 AI 기업들에게 **국산 칩 사용을 거부하는 것은 “반역”**이라고 경고했다. 딩쉐샹 부총리는 칩 자급자족을 달성하기 위해 중국의 1960년대 핵무기 프로그램(“양탄일성(兩彈一星, Two Bombs, One Satellite)")을 본뜬 통합 캠페인을 시작했다.

ByteDance, Alibaba, Baidu, Tencent 모두 국산 칩 채택을 공개적으로 약속했다. Huawei의 Ascend 라인은 2026년 말까지 중국 AI 칩 시장의 약 60%를 차지할 것으로 예상되며, 매출은 120억 달러를 초과할 전망이다. 중국 내 NVIDIA 시장 점유율은 2021년 90%에서 2025년 60% 미만으로 붕괴했다. NVIDIA CFO는 올해 중국에 H20 출하량이 0임을 확인했다.

“반역"이라는 표현은 이례적이다. 이는 중국 정부가 칩 주권을 산업 정책 선호가 아닌 국가 안보 필수 과제로 본다는 신호다. “양탄일성” 프레임은 의도적이다 — 극심한 서방 금수 조치 속에서도 성공한 중국의 핵 및 우주 프로그램을 소환하여, 칩 도전을 국가적 생존 과제로 규정한다.

중국, 국산 DUV 리소그래피 장비 양산 시작

상하이 아이성나 전자기술그룹(Shanghai Aishengna Electronic Technology Group, 국영)이 이머전 DUV 리소그래피 머신의 양산을 시작했다 — 중국의 ASML 대안이다. 2026년 약 5대, 2027년 약 20대. 연말까지 SMIC, Hua Hong, CXMT에 인도된다.

성능은 2008년대 기기인 ASML NXT:1950i와 비교 가능한 수준이다. ASML이 여전히 몇 세대 앞서 있지만, 이는 서방 수출이 더 조여질 경우의 핵심 의존성을 끊어낸다. 단일 노광으로 28nm를 인쇄할 수 있고, 멀티 패터닝으로 7nm까지 가능하다. 최첨단 AI 칩이나 HBM에는 충분하지 않지만, 중국 반도체 수요의 대부분에는 충분하다.

시진핑, AI가 “인간 통제를 벗어날” 수 있다고 경고

2026 세계 AI 포럼에서 시진핑은 “합의 기반 글로벌 거버넌스 프레임워크"와 “법률 및 규정, 기술 모니터링, 조기 경보 및 비상 대응 시스템"을 촉구했다. 중국은 AI를 거버넌스할 국제 기구 설립을 위한 UN 프레임워크 논의를 지지한다.

의무 AI 애플리케이션 보안 표준

중국은 사상 두 번째 의무적 국가 AI 표준이 될 문서를 초안 중이며 — 구속력을 갖게 될 예정이다. 이는 중국 AI 거버넌스 접근 방식이 지침에서 집행으로 전환되고 있음을 시사한다.

미중 AI 긴장: 증류 전쟁

Anthropic의 증류 비난

Anthropic 임원은 미국이 프론티어 AI에서 중국보다 6~9개월 앞서 있다고 말하면서도, DeepSeek와 Alibaba가 미국의 진보를 복제하기 위해 “무단 증류(unauthorized distillation)“를 사용하고 있다고 비난했다. 구체적으로 Anthropic은 Zhipu AI의 GLM-5.2가 “아마도 가장 진보된 중국 모델"이며 Anthropic과 OpenAI 모델 모두에서 증류된 것이라고 비난했다. 백악관 기술 자문관 Michael Kratsios는 Moonshot이 Kimi K3를 위해 Anthropic의 Claude Fable 5를 증류했다고 밝혔다.

증류 — 프론티어 모델의 출력을 사용해 더 작은 모델을 훈련하는 것 — 은 법적으로 모호하다. 전통적 의미의 도난은 아니지만, 라이선스 없이 티처 모델의 능력을 사용하는 것이다. 이 비난은 미국 연구소들이 중국 경쟁사를 독립적 혁신가가 아니라, 서방 모델을 훈련 지름길로 사용하는 패스트 팔로워(fast-follower)로 본다는 것을 시사한다. 이것이 정확한지, 경쟁적 서사인지는 상당한 논쟁의 대상이다.

중국의 보복: Claude Code 금지

중국은 Anthropic의 Claude Code가 중국 사용자에게 “심각한 위협"이 된다고 경고했다. Alibaba는 전사적으로 직원 사용을 금지했다. AI 냉전은 이제 칩과 모델에서 개발자 도구로 확대됐다.

중국 모델, 글로벌 리더보드 장악

7월 중순, 독립 리더보드 상위 10개 모델 중 6개가 중국 모델이었다 — 상위 5개를 모두 포함한다: DeepSeek, Moonshot, Z.ai, Tencent, Xiaomi, MiniMax. 중국 오픈웨이트 모델은 이제 OpenRouter에서 **글로벌 사용량의 약 30%**를 차지하며, 11개월 전 1.2%에서 급증했다.

가격 격차는 충격적이다: 출력 토큰 100만 개가 Anthropic Fable에서 $50, DeepSeek V4-Pro에서 $0.87, GLM-5.2에서 $4.40, Kimi K3에서 $15다. 중국 모델은 미국 가격의 1~5%로 프론티어에 준하는 성능을 제공하고 있다.

주목할 만한 채택 사례: Airbnb는 고객 서비스에 Alibaba의 Qwen을 사용한다. Cursor는 Moonshot의 Kimi 파운데이션 위에 구축됐다. Coinbase는 Kimi와 GLM으로 전환해 AI 지출을 절반으로 줄였다. 비용 대비 성능 우위가 실제 상업적 성과로 이어지고 있다.

수익성 역설

기술적 승리에도 불구하고 중국 AI 기업들은 집합적으로 수익성에 어려움을 겪고 있다. 스타트업들은 수십억 달러를 태우고 있다. DeepSeek는 75억 달러를, Moonshot은 5월에 20억 달러를 조달했다 — 같은 기간 Anthropic의 650억 달러와 비교된다. 자본 가용성의 격차는 극적이며, 중국 연구소들은 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾기 위해 계층형 가격, 프리미엄 기능, 피크 시간대 할증을 실험하고 있다.

역설: 중국 모델은 성능과 가격에서 이기고 있지만 수익성에서는 지고 있다. 이것은 현재 시장의 구조적 특징이다 — 공격적인 가격 책정이 시장 점유율과 개발자 마인드셰어를 사들이고 있지만, 지속 가능한 마진으로 가는 길은 여전히 불분명하다. IPO 경로(DeepSeek의 STAR Market 목표, Baidu의 이중 상장 검토)는 하나의 경로다. 프리미엄 계층(V4-Pro vs. V4-Flash)도 또 다른 경로다. 업계는 장기간의 무수익을 견딜 자본력을 갖춘 소수의 승자를 중심으로 통합될 가능성이 높다.

하드웨어 및 반도체: 주권 스택

Huawei Atlas 950 SuperPod

WAIC에서 Huawei는 Atlas 950 SuperPod를 공개했다 — 단일 시스템에 8,192개의 Ascend 950DT 칩을 연결해 NVIDIA의 클러스터급 성능에 맞선다. 이것은 NVIDIA H100 클러스터에 대한 중국의 답이다: 프론티어급 AI 훈련과 추론을 위한 완전한 국내 대안이다.

니어메모리 컴퓨팅 3D AI 칩

스타트업 **둥팡쑤안신(Dongfang Suanxin)**이 7월 29일 상하이에서 중국 최초의 니어메모리 컴퓨팅(near-memory computing) 3D AI 칩을 공개했다 — 궁극적으로 AI 칩 성능을 제한하는 메모리 대역폭 병목에 도전할 수 있는 독자적인 고성능 컴퓨팅 하드웨어를 향한 한 걸음이다.

CXMT 메모리 돌파

CXMT(중국 주요 국내 DRAM 생산업체)는 고객 검증을 완료한 후 Tencent와 ByteDance로부터 첨단 DDR5 서버 메모리 주문을 받고 있다. CXMT의 IPO 주식은 상장 첫날 466% 급등했다. 중국 칩 제조사들은 상반기 이익이 2,850% 급증했다.

메모리 격차가 좁혀지고 있다. DDR5 서버 메모리는 AI 워크로드에 필수적이며, Tencent와 ByteDance와의 CXMT 검증은 중국 최대 AI 기업들이 이제 국산 메모리를 자사 인프라에 통합하고 있음을 의미한다. 2,850% 이익 급증은 국산 칩 수요의 급증과 중국 반도체 제조 역량의 성숙을 모두 반영한다.

주목할 일정: 2026년 8월

큰 그림

이번 주는 글로벌 AI 지형의 여러 구조적 변화를 결정적으로 보여줬다:

1. 포스트트레이닝 혁명은 실재한다. DeepSeek V4-Flash의 Terminal-Bench 82.7% — 활성 파라미터 13B로 1.6T 형제 모델을 이긴 것 — 은 포스트트레이닝 품질이 단순 규모를 대체할 수 있음을 증명한다. 이것은 컴퓨팅 제약이 있는 연구소와 더 넓은 AI 경제에 심대한 함의를 가진다.

2. 오픈 웨이트는 중국의 소프트 파워다. 2.8T의 Kimi K3, 744B의 GLM-5.2, 295B의 Hy3 — 모두 MIT 또는 Apache다. 중국 모델은 이제 OpenRouter 사용량의 30%를 차지한다. 중국 오픈웨이트 모델 위에 구축하는 모든 개발자는 중국 AI 생태계의 이해관계자가 된다. 이것은 수출 통제가 해결할 수 없는 해자(moat)다.

3. 칩 주권 캠페인이 효과를 내고 있다. Meituan은 NVIDIA 0장으로 국산 칩 50,000장에서 1.6T 파라미터를 훈련했다. Huawei의 Atlas 950 SuperPod는 클러스터급 성능을 제공한다. CXMT는 Tencent와 ByteDance에 DDR5를 공급하고 있다. 서방 반도체에 대한 의존성이 해체되고 있다 — 아직 최첨단은 아니지만, 대부분의 AI 워크로드가 실제로 실행되는 시장의 볼륨 전반에서다.

4. 규제가 서방보다 앞서 있다. 중국의 구속력 있는 AI 에이전트 규칙 — 운영적 3단계 승인과 컴패니언 AI 제한을 갖춘 — 은 세계 최초다. EU와 미국이 프레임워크를 논쟁하는 동안, 중국은 세계 2위 경제 대국에서 AI 에이전트가 작동하는 방식을 규정할 규칙을 시행하고 있다.

5. 증류 갈등이 고조되고 있다. Zhipu와 Moonshot에 대한 Anthropic의 비난, 중국의 Claude Code 금지, 백악관의 공개 성명은 미중 AI 갈등이 새로운 국면에 접어들고 있음을 시사한다. 문제는 더 이상 칩만이 아니다 — 지적 재산권, 모델 웨이트, 글로벌 AI 생태계의 규칙에 관한 것이다.

2026년 7월 24일~8월 1일의 주는 AI 지형이 더 이상 단극(unipolar)이 아니게 된 순간으로 기억될지도 모른다. 상위 10개 모델 중 6개가 중국 모델이다. 가장 큰 오픈웨이트 모델이 중국 모델이다. 가장 저렴한 프론티어급 모델이 중국 모델이다. 최초의 구속력 있는 AI 에이전트 규제도 중국 것이다. NVIDIA 없이 훈련된 최초의 1조 파라미터 모델도 중국 것이다.

이것은 더 이상 따라잡는 이야기가 아니다. 이것은 다극(multipolar) AI 세계다.

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