중국의 인공지능 경쟁이 대형언어모델 개발을 넘어 데이터센터와 지능형 연산망 확충으로 이동하고 있다. 중국 과기일보가 최근 공개한 자료에 따르면 중국의 지능형 연산능력은 2,185EFLOPS에 도달했다. AI 모델을 학습하고 추론하는 데 필요한 연산자원이 빠르게 증가하면서 컴퓨팅 인프라가 전력망·통신망과 같은 국가 산업기반으로 자리 잡는 모습이다. 

　중국은 동부지역의 높은 AI 수요와 서부지역의 비교적 풍부한 전력·부지 자원을 연결하는 연산망을 확대하고 있다. 대형 데이터센터만 늘리는 것이 아니라 지역별 연산자원을 통합해 기업과 연구기관이 필요할 때 이용하도록 하는 방향이다. 제조업에서는 품질검사와 공정 최적화, 물류예측, 산업용 로봇에 AI를 적용하고 통신 분야에서는 네트워크 장애 탐지와 자원배분을 자동화하는 수요가 커지고 있다.

　그러나 연산능력의 총량이 곧바로 AI 산업의 경쟁력을 의미하지는 않는다. 데이터센터의 실제 가동률과 지역 간 전송속도, 전력소비량, 기업이 부담하는 이용료를 함께 살펴야 한다. 사용처가 확보되지 않은 시설이 과도하게 건설되면 자원 낭비와 지방정부의 투자 부담으로 이어질 수 있다. 반대로 중소기업과 대학이 저렴하게 연산자원을 활용할 수 있다면 중국의 개방형 AI 생태계를 확장하는 기반이 된다.

　한국 기업에는 협력과 경쟁이 동시에 예상된다. 고대역폭메모리와 서버용 반도체, 냉각장치, 전력관리 기술에는 새로운 수요가 생길 수 있지만 중국의 국산화 정책과 데이터 반출 규제는 시장 진입을 제한할 수 있다. 한국은 단순히 연산능력 총량을 늘리는 데 그치지 않고 반도체·통신·전력·소프트웨어를 효율적으로 연결하는 전략을 마련해야 한다. AI 경쟁의 다음 단계는 더 큰 모델이 아니라 같은 전력으로 더 많은 성과를 내는 ‘효율적인 연산’이 될 가능성이 크다.

*1 EFLOPS: 초당 1018번의 부동소수점 연산

[중국어번역] 中国智能算力达到2185 EFLOPS，人工智能竞争转向基础设施

大规模算力网络加快建设，能源效率、区域利用率和企业可及性成为关键

　　中国人工智能竞争正在从大模型开发走向数据中心和智能算力网络建设。中国科技日报公布的数据显示，中国智能算力已经达到2185 EFLOPS。随着人工智能训练和推理所需算力快速增加，算力基础设施正在成为类似电网和通信网络的重要产业基础。

　　中国正在加强东部地区人工智能需求与西部地区电力、土地资源之间的连接。发展方向不只是建设大型数据中心，还包括整合不同地区的算力资源，为企业和科研机构提供服务。制造业正在把人工智能用于质量检测、生产优化、物流预测和工业机器人，通信行业也在利用人工智能进行故障诊断和网络资源调度。

　　不过，算力总量并不完全等于人工智能竞争力。还要观察数据中心利用率、地区之间的数据传输速度、耗电量和企业使用成本。没有足够应用需求的算力设施可能造成资源浪费；如果中小企业和大学能够以较低成本使用算力，则有助于扩大开放型人工智能生态。

　　对韩国企业而言，中国算力扩张既带来高带宽存储器、服务器芯片、液冷和电力管理设备需求，也会受到中国国产化政策和数据监管的限制。未来人工智能竞争的重点，可能不是单纯追求更大的模型，而是在相同能源条件下获得更高的计算效率。