# 중국 AI 연구소 내부에서 얻은 교훈

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- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2026-05-14T10:13:02+09:00
- Updated: 2026-05-14T10:13:02+09:00
- Original source: [interconnects.ai](https://www.interconnects.ai/p/notes-from-inside-chinas-ai-labs)
- Points: 11
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## Topic Body

- 중국 주요 AI 연구소들을 직접 방문하고 연구자들과 대화한 경험을 바탕으로, 중미 AI 생태계의 **문화적 차이**와 그것이 모델 개발에 미치는 영향을 분석한 현장 보고  
- 중국 연구자들은 개인의 명성보다 **최종 모델의 품질 최적화**에 집중하는 문화적 성향을 보이며, 핵심 기여자 중 상당수가 현역 학생  
- 중국 AI 기업들은 외부 서비스를 구매하기보다 **자체 기술 스택을 통제**하려는 강한 소유 의식을 갖고 있으며, 오픈소스 공개도 실용적 판단에 기반  
- 대부분의 중국 AI 개발자들이 Claude를 사용하고 있으며, **엔터프라이즈 AI 수요**가 SaaS가 아닌 클라우드 시장 궤적을 따를 가능성  
- 미국과 중국의 AI 생태계는 구조적으로 다른 방식으로 작동하며, 서구 프레임워크로 **중국 AI 산업을 단순 매핑하면 범주 오류**가 발생할 수 있음  
  
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### 중국 연구자들의 사고방식  
  
- 중국의 LLM 개발 기업들은 교육과 업무에서의 오랜 문화적 전통과 기술 기업 운영의 미묘한 차이를 결합하여 **빠른 추격자(fast-follower)** 로서 최적의 구조를 갖춤  
- 최신 LLM 구축은 데이터, 아키텍처 세부사항, RL 알고리듬 구현 등 **전체 스택에 걸친 세밀한 작업**이 핵심이며, 개별 기여자의 성과가 전체 모델의 다목적 최적화를 위해 양보되어야 하는 복잡한 과정  
- 미국 연구자들은 자신의 작업을 적극적으로 홍보하는 문화가 강하고, "**선도적 AI 과학자**"로서의 명성 추구가 조직 내 갈등을 유발  
  - Llama 조직이 이런 정치적 이해관계의 무게로 붕괴되었다는 소문이 널리 퍼져 있음  
  - 일부 연구소에서는 최종 모델에 자신의 아이디어가 반영되지 않은 것에 대해 불만을 제기하는 **최고 연구자에게 보상을 지급**해야 했다는 이야기도 존재  
- 중국 연구소들의 핵심 기여자 중 상당수가 **현역 학생**이며, 연구소 자체가 매우 젊은 조직  
  - 이는 Ai2의 구조와 유사하게 학생들이 동료로 대우받고 LLM 팀에 직접 통합되는 방식  
  - 반면 미국의 OpenAI, Anthropic, Cursor 등은 **인턴십을 제공하지 않으며**, Google의 Gemini 관련 인턴십도 실질적 작업과 분리될 우려 존재  
- 이러한 문화적 차이가 모델 구축 능력을 향상시키는 구체적 요인:  
  - 최종 모델 향상을 위해 **비주목 작업에 대한 높은 수용성**  
  - AI 신규 인력이 이전 하이프 사이클에 얽매이지 않아 현대 기술에 더 빠르게 적응  
  - 에고가 적어 조직 구조가 약간 더 **확장 가능**하고, 시스템 게임화가 적음  
  - 다른 곳에서 개념 증명된 문제를 해결하는 데 적합한 풍부한 인재 풀  
- 이러한 장점은 중국 연구자들이 **창의적이고 분야를 개척하는 0-to-1 스타일의 학술 연구**를 덜 생산한다는 알려진 고정관념과 대비  
  - 학술적 연구소의 리더들은 더 야심적인 연구 문화를 배양하려 노력 중  
  - 일부 기술 리더들은 교육 및 인센티브 시스템의 재설계가 현재 경제적 균형 내에서 이루어지기엔 **너무 큰 과제**라며 회의적  
  
### 학생 연구자들의 특성  
  
- 중국에서도 미국과 유사한 **두뇌 유출** 현상이 발생하고 있으며, 이전에 학계를 고려하던 많은 이들이 산업계에 남으려는 추세  
  - 한 연구자는 교수직에 관심이 있었지만 "교육은 LLM으로 해결됨 — **학생이 왜 나한테 질문하겠냐**"라고 언급  
- 학생들은 LLM에 **선입견 없이 접근**하는 이점을 보유  
  - 최근 몇 년간 LLM의 핵심 패러다임이 **MoE 스케일링 → RL 스케일링 → 에이전트 활용**으로 전환  
  - 이 모든 것을 잘 수행하려면 광범위한 문헌과 기술 스택의 맥락을 빠르게 흡수해야 하며, 학생들은 이 작업에 익숙하고 열정적  
- 중국 학생 연구자들은 **철학적 담론에 덜 관여**하며 매우 직접적  
  - 모델의 경제학이나 장기적 사회적 위험에 대한 정교한 의견을 가진 중국 연구자는 미국 대비 훨씬 적음  
  - 한 연구자는 Dan Wang의 유명한 전제인 "중국은 **엔지니어가 운영**하고, 미국은 **변호사가 운영**한다"를 인용  
  - 중국에는 Dwarkesh나 Lex 같은 **메가 주류 팟캐스트**를 통해 과학자의 스타 파워를 체계적으로 키우는 트랙이 존재하지 않음  
- AI가 초래할 경제적 불확실성, AGI 이상의 질문, 모델 행동에 대한 도덕적 토론 등에 대한 질문에서 중국 과학자들은 토론과 사회 구조에 대한 의견이 **장려되지 않는 시스템**에서 성장한 특성을 반영  
  
### 베이징과 중국 AI 생태계의 현장 분위기  
  
- 베이징은 Bay Area와 매우 유사하게 느껴지며, 경쟁 연구소가 **도보나 짧은 이동 거리** 내에 위치  
  - 36시간 동안 Z.ai, Moonshot AI, 칭화대학교, Meituan, Xiaomi, 01.ai를 방문  
  - Didi로 이동이 편리하며, 중국의 XL 차량에는 **마사지 의자가 있는 전기 미니밴**이 배정되는 경우가 많음  
- 연구자들의 **인재 쟁탈전**은 미국과 매우 유사하며, 연구자들이 이직하는 것이 일반적이고 선택 기준은 **현재 분위기가 가장 좋은 곳**  
- 중국의 LLM 커뮤니티는 경쟁하는 부족이 아닌 **생태계**에 가까운 느낌  
  - 모든 중국 연구소가 인기 있는 **Doubao** 모델을 보유한 ByteDance를 경계  
  - ByteDance는 중국 유일의 프론티어 비공개 연구소  
  - 모든 연구소가 **DeepSeek**을 실행에서 최고의 연구 감각을 가진 기술 리더로 존중  
  - 미국에서 비공식적으로 연구소 멤버들을 만나면 금방 **불꽃이 튀는** 것과 대조적  
- 중국 연구자들의 겸손함 중 가장 인상적인 점은 비즈니스 측면에 대해 "**자신의 문제가 아니다**"라며 무관심한 태도  
  - 미국에서는 데이터 판매자, 컴퓨트, 자금 조달 등 **생태계 수준의 산업 트렌드에 모두가 집착**  
  
### 중국 AI 산업의 차이점과 유사점  
  
- 오늘날 AI 모델 구축은 뛰어난 연구자들의 엔지니어링 결과물에 그치지 않고, **구축, 배포, 자금 조달, 채택**이 결합된 복합적 활동으로 변화  
- 서구 생태계와의 주요 차이점 6가지:  
- ## 1. 국내 AI 수요의 초기 징후  
  - 중국 기업들이 소프트웨어에 비용을 지불하지 않아 거대한 추론 시장이 형성되지 않을 것이라는 가설이 존재  
  - 이는 역사적으로 중국에서 매우 작은 **SaaS 생태계**에만 해당하는 사실이며, 중국에는 여전히 대규모 **클라우드 시장**이 존재  
  - 핵심 미해결 질문: 엔터프라이즈 AI 지출이 SaaS 시장(작음)을 따를지 클라우드 시장(근본적)을 따를지  
  - 전반적으로 AI는 **클라우드에 더 가까운 궤적**을 보이며, 새로운 도구 주변에 시장이 성장하는 것에 대해 적극적으로 우려하는 사람은 없었음  
- ## 2. 대부분의 개발자가 Claude를 사용  
  - 중국의 AI 개발자 대부분이 Claude에 열광하고 있으며, Claude가 소프트웨어 구축 방식을 어떻게 변화시켰는지에 집중  
  - Claude가 명목상 **중국에서 금지**되어 있음에도 불구하고 사용 중  
  - 일부 연구자는 Kimi나 GLM CLI 같은 **자체 도구** 사용을 언급하지만, 모두가 Claude 사용을 언급  
  - Bay Area에서 인기가 급상승 중인 **Codex에 대한 언급은 놀라울 정도로 적었음**  
  - 중국이 역사적으로 소프트웨어 구매에 소극적이었다 해도, **추론 수요의 대규모 급증이 없을 것이라는 인상은 주지 않음**  
- ## 3. 기술 소유 의식  
  - 중국 문화가 활발한 경제 엔진과 결합하여 **예측 불가능한 결과**를 생산  
  - 수많은 AI 모델은 마스터 플랜이 아닌 많은 기술 기업들의 **실용적이고 현재적인 균형**을 반영  
  - 산업은 ByteDance와 Alibaba가 상당한 자원으로 대부분의 시장에서 승리할 것으로 예상되는 **인컴번트**로서 존중받는 구도  
  - DeepSeek은 존경받는 기술 리더이지만 **시장 리더와는 거리**가 있으며, 방향을 설정하지만 경제적으로 승리할 구조는 아님  
  - **Meituan**(배달 서비스)이나 **Ant Group** 같은 회사가 모델을 구축하는 것이 서양에서는 놀라울 수 있지만, LLM이 미래 기술 제품의 핵심이므로 **강력한 기반**이 필요하다는 판단  
  - 범용 모델을 파인튜닝하면 오픈 커뮤니티의 피드백으로 스택을 강화하고, 자사 제품용 **내부 파인튜닝 버전** 유지 가능  
  - "**오픈 우선**" 사고방식은 실용성에 기반: 모델에 대한 강력한 피드백 확보, 오픈소스 커뮤니티에 기여, 미션 강화  
- ## 4. 정부 지원은 실재하지만 규모는 불명확  
  - 중국 정부가 오픈 LLM 경쟁을 적극 지원한다는 주장이 자주 제기됨  
  - 여러 수준으로 분권화된 정부이며 각 수준에서 정확히 무엇을 하는지에 대한 **명확한 플레이북이 없음**  
  - 베이징의 지역구(neighborhood)들이 기술 기업의 사무실 유치를 위해 **경쟁**  
  - 제공되는 "도움"은 거의 확실히 **허가 같은 관료적 절차 간소화**를 포함하지만, 인재 유치나 칩 밀수까지 가능한지는 불명확  
  - 방문 중 정부 관심이나 도움에 대한 언급이 여러 차례 있었지만, 세부 사항을 단정적으로 보고하기엔 **너무 부족**  
  - 중국 정부 최상위 수준이 모델의 기술적 결정에 영향을 미친다는 **힌트는 전혀 없었음**  
- ## 5. 데이터 산업이 훨씬 덜 발달  
  - Anthropic이나 OpenAI가 **단일 환경에 1,000만 달러 이상**, 연간 수억 달러 규모를 RL 프론티어 확장에 지출한다는 정보를 들어왔기에, 중국 연구소도 미국 회사에서 같은 환경을 구매하거나 국내 생태계의 지원을 받는지 확인하려 함  
  - 데이터 산업이 완전히 없다기보다는 **상대적으로 품질이 낮아** 환경이나 데이터를 자체 구축하는 것이 더 나은 경우가 많음  
  - 연구자들이 직접 RL 훈련 환경 구축에 **상당한 시간을 투자**  
  - ByteDance와 Alibaba 같은 대기업은 이를 지원하기 위한 **사내 데이터 라벨링 팀** 보유  
  - 이 모든 것이 이전 항목의 **구매보다 구축** 사고방식을 반영  
- ## 6. Nvidia 칩에 대한 절실한 수요  
  - **Nvidia 컴퓨트**가 훈련의 골드 스탠다드이며 모든 연구소가 이의 부족으로 발전이 제한됨  
  - 공급이 있다면 **구매할 것이 분명**  
  - Huawei를 포함한 다른 가속기는 **추론용으로 긍정적 평가**를 받으며, 수많은 연구소가 Huawei 칩에 접근 가능  
- 이 포인트들은 서구 연구소의 운영 방식을 중국에 빠르게 매핑하면 **범주 오류**가 발생하는, 매우 다른 AI 생태계의 그림을 보여줌  
- 핵심 질문은 이러한 서로 다른 생태계가 **의미 있게 다른 유형의 모델을 생산할지**, 아니면 중국 모델이 항상 미국 프론티어 모델의 3~9개월 전 버전으로 설명될지 여부  
  
### 글로벌 균형  
  
- 중국은 규칙이나 레시피로 표현될 수 있는 곳이 아니며, 매우 다른 **역학과 화학**을 가진 곳  
  - 문화가 매우 오래되고 깊으며, 국내 기술 구축 방식과 완전히 **얽혀 있음**  
- 미국의 현재 권력 구조는 중국에 대한 세계관을 **의사결정의 핵심 장치**로 사용하지만, 중국에는 서구 의사결정으로 모델링하기 매우 어려운 자질과 본능이 존재  
- 왜 이 연구소들이 최고 모델을 오픈으로 공개하는지 직접 물어봐도, **소유 의식과 진정한 생태계 지원의 교차점**은 연결하기 어려움  
- 거의 모든 주요 중국 기술 회사가 자체 범용 LLM을 구축 중  
  - Meituan(배달 서비스), Xiaomi(광범위 소비자 기술 회사) 등이 오픈 웨이트 모델 공개  
  - 미국의 동등한 회사들은 그냥 **서비스를 구매**할 것  
  - 이 회사들이 LLM을 구축하는 이유는 핫한 트렌드를 따르기 위해서가 아니라, **자체 스택을 통제하고 시대의 가장 중요한 기술을 개발**하려는 깊은 근본적 열망  
- 중국 연구자들의 인간미, 매력, 진정한 따뜻함은 매우 **인간적인 경험**  
  - 미국에서 익숙한 냉혹한 지정학적 대화가 그들에게는 전혀 스며들지 않았음  
- 오픈 생태계가 전 세계적으로 번영하면 더 안전하고 접근 가능하며 유용한 AI를 만들 수 있으며, 현재 질문은 미국 연구소가 그 **리더십 포지션을 차지하기 위한 조치**를 취할지 여부  
- 오픈 모델에 영향을 미치는 **행정명령에 대한 소문**이 더 돌고 있으며, 이는 미국의 리더십과 글로벌 생태계 간의 시너지를 더 복잡하게 만들 수 있음

## Comments



### Comment 57463

- Author: jjw9512151
- Created: 2026-05-14T15:08:37+09:00
- Points: 1

때로는 중국에대한 과도한 비합리적 집착이  
우리안의 괴물을 만드는게아닌가 걱정합니다.  
  
나치의 집권명분중 하나가 반공이였듯이 말이죠.

### Comment 57461

- Author: kaydash
- Created: 2026-05-14T14:59:11+09:00
- Points: 1

단 하나의 중국...!