워싱턴과 베이징 사이에 세워진 '실리콘 장벽'이 생각보다 견고하지 않을지도 모른다. 지정학적 갈등이 첨단 기술 수출 제한과 규제로 이어지는 상황에서도, 인공지능(AI) 연구라는 거대한 엔진은 여전히 국경을 넘나드는 협력의 연료로 움직이고 있다. 최근 세계 최고의 AI 학술대회인 NeurIPS에 제출된 5,000여 건의 논문을 분석한 데이터는 양국 간의 기술적 결속이 우리가 직관적으로 느끼는 것보다 훨씬 깊고 구체적이라는 사실을 보여준다.

데이터가 증명하는 '기묘한 공생'

기술 패권 경쟁이 격화되는 와중에도 미-중 연구진은 특정 영역에서 밀도 높은 협력을 이어가고 있다. 5,000여 건의 NeurIPS 논문을 OpenAI의 코덱스(Codex) 모델로 정량 분석한 결과, 전체의 약 3%에 해당하는 141건의 논문이 미국과 중국 연구진의 공동 저술로 확인되었다. 수치상으로 보면 작아 보일 수 있으나, 이들이 집중하는 분야가 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP)라는 점에 주목해야 한다.

분석에 따르면 미-중 협력은 단순히 인원수를 채우는 수준을 넘어선다. 미국은 구글(Google), 메타(Meta)와 같은 민간 기업 연구소가 협력을 주도하는 반면, 중국은 칭화대학교나 중국과학원(CAS) 등 국가 주도의 학문 생태계가 파트너로 나서는 양상을 띤다. 이는 미국의 자본과 인프라, 중국의 학술적 인적 자원이 결합된 독특한 형태의 기술 블록이 형성되어 있음을 시사한다.

하지만 이 기묘한 공생 관계에도 균열의 조짐은 보인다. 과거와 비교했을 때 양국 간 협력 논문의 성장세는 눈에 띄게 둔화되었다. 정부의 규제가 연구자들의 심리적 위축을 불러왔고, 이는 연구 네트워크의 재편으로 이어지고 있다. 특히 민간 기업과 대학이라는 서로 다른 주체가 만나던 지점들이 점차 각국의 국가 전략에 따라 분화되는 모습이 포착된다.

장벽과 협력 사이의 위태로운 줄타기

이러한 연구 데이터가 주는 함의는 명확하다. 정치가 기술을 가두려 해도 지식의 흐름을 완전히 차단하기는 불법에 가깝다는 것이다. AI 기술, 특히 LLM과 같은 첨단 분야는 어느 한 국가의 폐쇄적인 생태계만으로는 발전 속도를 유지하기 어렵다. 오픈 소스 커뮤니티와 학술적 교류가 AI 발전의 핵심 동력이기 때문이다.

그러나 비판적인 시각에서 보면, 이러한 협력의 지속이 오히려 국가 안보 측면에서 위험 요소가 될 수 있다는 우려도 존재한다. 미국 기업의 연구 성과가 중국의 국가 주도 프로젝트에 자양분이 되거나, 반대로 중국의 데이터와 알고리즘이 미국의 민간 서비스에 녹아드는 과정에서 발생하는 '기술 유출' 논란은 피할 수 없는 숙제다. 실제로 양국의 규제 당국은 민간 주도의 공동 연구가 정부의 통제 범위를 벗어나는 것을 경계하고 있으며, 이는 향후 연구 자금 지원이나 비자 발급 정책 등에 영향을 미칠 가능성이 크다.

결국 지금의 AI 지형도는 '완전한 탈동조화(Decoupling)'보다는 '전략적 선택성'으로 흐르고 있다. 연구자들은 규제의 칼날을 피해 가장 효율적인 연구 결과를 낼 수 있는 파트너를 찾고 있으며, 그 교차점이 바로 NeurIPS에서 확인된 141건의 논문들이다.

연구 현장의 생존 전략: 데이터로 보는 대응

현장의 연구자들과 기술 리더들은 이제 정치적 리스크를 상수로 두고 움직여야 한다. 분석 결과에서 나타난 것처럼 LLM과 NLP 분야의 협력이 여전히 활발하다는 점은, 이 분야의 기술적 난도가 워낙 높아 글로벌 협업 없이는 돌파구를 찾기 어렵다는 방증이기도 하다.

개발자와 기업들이 고려해야 할 실전 시나리오는 다음과 같다. 첫째, 공동 연구 결과물의 지적재산권(IP) 소재를 명확히 해야 한다. 현재의 협력 구조는 미국 기업과 중국 대학이라는 비대칭적 관계가 많으므로, 향후 규제 변화 시 기술 소유권 분쟁이 발생할 소지가 다분하다. 둘째, 연구 네트워크의 다변화가 필요하다. 미-중 양국에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나 유럽이나 동남아시아 등 제3의 연구 거점을 확보하여 리스크를 분산해야 한다.

FAQ

Q: 5,000여 건의 논문 분석에 사용된 코덱스(Codex) 모델의 역할은 무엇인가? A: 방대한 학술 데이터에서 저자의 소속 기관, 국가, 연구 분야 간의 상관관계를 정량적으로 추출하는 데 사용되었습니다. 사람이 일일이 전수 조사하기 어려운 대규모 텍스트 데이터를 분석하여 미-중 협력의 구체적인 규모(141건)와 집중 분야를 파악하는 핵심 도구로 활용되었습니다.

Q: 규제가 심해지는데 왜 LLM 분야의 협력은 여전히 활발한가? A: LLM은 막대한 컴퓨팅 자원과 고도의 알고리즘 최적화가 동시에 필요한 분야입니다. 미국 기업의 인프라와 중국 학계의 인적 자원이 결합했을 때 나오는 시너지가 규제로 인한 비용보다 크다고 판단되기 때문인 것으로 분석됩니다. 다만 그 성장세는 과거보다 둔화되었습니다.

Q: 미국과 중국의 연구 주체가 서로 다른 이유는 무엇인가? A: 미국의 AI 연구 동력은 구글, 메타 등 막대한 자본을 가진 빅테크 기업에서 나오는 반면, 중국은 국가 전략 차원에서 칭화대나 중국과학원 같은 핵심 교육·연구 기관을 집중 육성하기 때문입니다. 이러한 구조적 차이가 공동 연구 네트워크에서도 그대로 투영된 결과입니다.

보이지 않는 연결고리의 미래

미-중 AI 연구 협력은 거대한 파도 속에서도 멈추지 않는 저류와 같다. 3%라는 수치는 작아 보일지 모르지만, 그 안에 담긴 기술적 가치는 현대 AI의 근간을 이루는 핵심 모델들과 맞닿아 있다. 기술적 고립은 결국 경쟁력 약화로 이어진다는 사실을 연구 현장은 이미 알고 있다.

앞으로 우리가 주목해야 할 지점은 이 '전략적 협력'이 언제까지 유효할 것인가이다. 각국의 규제가 연구의 디테일한 부분까지 침투하기 시작하면, 141건의 협력 논문은 더 줄어들 수밖에 없다. 하지만 지식은 흐르기 마련이며, 장벽이 높아질수록 연구자들은 더 정교한 통로를 찾아낼 것이다. AI 패권 전쟁의 진짜 승부는 누가 더 높은 벽을 쌓느냐가 아니라, 누가 더 유능한 파트너와 효율적으로 연결되느냐에 달려 있다.

참고 자료

• 🛡️ AI Index Report 2023 - Stanford HAI
• 🏛️ China and the U.S. produce more impactful AI research when collaborating together