결과적으로 스마트폰 한 대가 6초에 하나씩 생산된다. 이 공장은 AI 기반의 디지털 트윈(Digital Twin) 기술로 운영되는데, 전력 소비 최적화, 부품 수 절감, 인건비 절감 등 모든 변수를 시뮬레이션하여 생산 효율을 극대화한다.
💡 [영상 참조] 강연자는 샤오미 다크 팩토리 설명과 함께 스마트 팩토리 밸류체인 구성도를 화면에서 설명합니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
중국이 이 스마트 팩토리 시스템을 내부용으로만 쓰는 것이 아님은 아세안 지역에 대한 투자 패턴에서도 확인된다. 중국 기업들이 미국의 견제를 피해 베트남, 인도네시아, 말레이시아 등 아세안 국가들로 생산기지를 이전하는 과정에서, 단순히 공장을 옮기는 것이 아니라 자동화 장비와 로봇을 함께 수출하고 있다. 중국의 ODI(Outbound Direct Investment, 해외직접투자)가 아세안·아프리카·중동으로 크게 늘어난 것도 이와 연동된다. 심지어 멕시코마저 중국산 자동화 장비를 대량 수입하고 있으며, 이를 통해 현지에서 자동화 공장을 운영하는 방식으로 자국 로봇 기술의 실전 데이터를 쌓고 있다.
스마트 팩토리 생태계에서 빠질 수 없는 것이 **VLM(Vision Language Model, 비전 언어 모델)**이다. 단순히 텍스트만 처리하는 LLM을 넘어서, 영상·이미지·음성을 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 AI가 휴머노이드 로봇의 두뇌 역할을 하기 때문이다. 로봇이 생산라인에서 실시간으로 상황을 인식하고 판단하려면 VLM이 필수적이며, 이는 자율주행 기술과도 거의 동일한 구조다. 멀티모달 벤치마크인 MMMU(Massive Multitask Multimodal Understanding)에서 중국 기업들의 모델이 상위권에 포진하고 있다는 사실은, 미국이 “중국은 절대 못 할 것”이라 장담했던 엔드-투-엔드(End-to-End) 멀티모달 AI 역량을 중국이 빠르게 확보하고 있음을 보여준다.
이 분야에서 박 팀장이 주목한 기업이 **Xpeng(샤오펑, 小鹏)**이다. Xpeng은 AI 칩 설계, 자율주행 소프트웨어, 그리고 “아이언(Iron)“이라는 이름의 휴머노이드 로봇을 모두 자체 개발하는 수직통합 기업이다. 하나의 기업이 AI 칩부터 로봇까지 엔드-투-엔드로 구현하는 구조로, 중국이 꿈꾸는 스마트 팩토리 생태계의 전형적인 모델이라 할 수 있다. 중국 공산당이 AI 천재를 가장 쳐주고, 그 다음이 로봇이라는 우스갯소리가 있을 정도로, 휴머노이드 로봇에 대한 국가적 집중도는 상당하다. 박 팀장은 이 집착의 배경으로 세 가지를 꼽았다. 첫째, 삼교대 같은 고된 노동을 기피하는 청년층 문제의 대안. 둘째, 해외 생산기지 이전 시 자동화 설비를 함께 수출하여 수익을 극대화하는 수단. 셋째, 군사 목적의 군수 역량 확보다.
💡 핵심 투자 전략: 스마트 팩토리 수혜주 접근법
원리(Logic): 중국이 스마트 팩토리 시스템을 글로벌 사우스(Global South)에 수출하는 구조가 본격화되면, 이 생태계의 핵심 부품인 로봇·자동화 장비·AI 소프트웨어 기업들의 매출이 동반 성장한다. 국내 기업이나 서방 기업보다 가격 경쟁력이 월등한 중국 기업들이 이 시장을 선점하고 있다는 점이 투자 매력이다.
실행 방법(How-to): 중국 개별 종목에 직접 투자하기보다 과창판(科創板, STAR Market) 50 ETF를 통한 바스켓 투자가 효율적이다. 과창판은 상하이 증권거래소 내 첨단기술 기업 전용 시장으로, 유동 시가총액 기준 상위 50개 기업을 반기별 리밸런싱으로 담는다. Cambricon(寒武纪) 같은 AI 칩 기업들이 포함되어 있으며, 국내 자산운용사들도 이 지수 기반 ETF를 다수 출시하고 있다.
주의 사항(Risk): 중국 주식은 변동성이 매우 높다. 개별 종목의 경우 GPU 기업만 해도 이미 4개 이상이 상장되어 있어 최종 승자 예측이 어렵다. 지수 ETF를 활용하면 누가 1등이 되든 그 수익을 챙길 수 있다. 다만 미중 관계 악화 시 리스크가 급격히 커질 수 있으므로 포트폴리오 내 비중 조절이 필요하다.
중국 AI·LLM 굴기: 대륙의 실수가 대작을 만든다
DeepSeek R1의 등장(2025년 1월)으로 세계가 충격을 받은 이후, 중국 AI 생태계는 더욱 빠르게 진화하고 있다. DeepSeek이 보여준 핵심 혁신은 MoE(Mixture of Experts, 전문가 혼합) 아키텍처였다. 연산 시 전문화된 서브네트워크를 선택적으로 활성화함으로써, 기존 대비 훨씬 적은 GPU를 사용하면서도 동급의 성능을 낼 수 있음을 증명했다.
더 나아가 DeepSeek은 2025년 1월 발표한 새로운 아키텍처[강연자는 “앤그램(Engram)“으로 언급, 정확한 명칭은 원본 영상 참조]에서 GPU 의존도를 더욱 줄이고 D램(DRAM) 활용도를 높이는 방향으로 진화했다. 비유하자면, 운전 중 복잡한 판단이 필요 없는 반복적·정형화된 패턴은 고가의 GPU 연산에 맡기지 않고 조건부 메모리(Look-up Table 방식)에 저장해두었다가 꺼내 쓰는 방식이다. 이를 통해 연산 비용을 낮추면서도 성능을 유지한다는 개념이다. 이 아키텍처가 D램 의존도를 높이는 설계라는 점에서, 중국 D램 기업인 CXMT(长鑫存储)의 수혜 가능성에 대한 시장 관심이 급격히 높아졌다.
현재 중국 LLM 생태계에서 주목받는 모델들을 살펴보면, 가성비 측면에서 미국 빅테크 모델들을 강하게 압박하고 있다.
💡 [영상 참조] 강연자는 Claude를 포함한 글로벌 LLM의 성능·가격 비교 차트를 화면에서 설명합니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
**GLM(Zhipu AI, 智谱AI)**은 Claude에 비해 가격이 약 10분의 1 수준이지만 성능 차이가 크지 않다. **Qwen(알리바바)**의 Q1 모델도 뛰어난 가성비를 자랑하며, MiniMax는 단순 반복 작업에 특화되어 가격이 압도적으로 저렴해 개발자들 사이에서 인기를 끌고 있다.
이 중국 LLM 모델들의 실제 사용 규모를 보여주는 지표가 있다. 개발자들이 AI 에이전트를 구축할 때 기능별로 최적의 LLM을 연결해주는 플랫폼인 **OpenRouter(오픈 라우터)**에서 집계한 토큰 사용량 순위 1~3위를 중국 기업들이 차지하고 있다는 사실이다. OpenRouter는 LLM계의 “Hotels.com(숙박 비교 플랫폼)“과 같은 역할로, 각 LLM과 B2B 계약을 맺고 개발자가 사용한 토큰만큼 비용을 정산하는 구조다. 물론 가격이 저렴하기 때문에 토큰 수가 많아지는 측면도 있지만, 어쨌든 글로벌 엔지니어들이 AI 에이전트 구축에 중국 LLM을 가장 많이 활용하고 있다는 것은 주목할 만한 변화다.
AI 에이전트 구축 도구로는 **Claude(클로드, Anthropic)**가 중국에서 이례적으로 인기를 끌고 있다. 중국 기술 커뮤니티에서는 이를 “롱시아(龙虾, 랍스타)“라는 별명으로 부른다. 중국은 해외 소프트웨어 대부분을 차단하는 나라임에도 Claude에 대해서는 별다른 규제를 가하지 않고 있다. 중국 입장에서 Claude를 막을 유인이 없는 이유는 명확하다. 중국 개발자들이 Claude를 통해 AI 에이전트를 구축하면서 내부에는 자국 LLM 모델을 탑재하고 있기 때문이다. Claude가 자국 LLM 수출의 플랫폼 역할을 하고 있는 셈이다. 중국의 서비스 수지 흑자가 개선되는 것도 이처럼 소프트웨어·LLM 수출 증가와, NVIDIA 칩 수입 감소에 따라 동반 줄어드는 소프트웨어(CUDA) 수입 감소가 복합적으로 작용한 결과다.
보안상 민감하거나 고성능이 요구되는 작업에는 Claude나 GPT 같은 서방 모델을 사용하고, 단순·반복 작업에는 훨씬 저렴한 중국 모델을 사용하는 식으로 역할이 분화되고 있다는 분석도 있다. 어느 쪽이든, 중국 LLM이 글로벌 AI 생태계에서 무시할 수 없는 존재로 자리 잡고 있다는 사실은 분명하다.
반도체 현황: 병목은 칩이 아니라 HBM이다
중국 AI 반도체 생태계의 현주소를 이해하는 데 있어 가장 중요한 포인트는 병목이 GPU(연산 칩)가 아니라 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)에 있다는 사실이다.
💡 [영상 참조] 강연자는 KB증권 노승국 연구원이 정리한 글로벌 AI 칩 스펙 비교표를 화면에서 설명합니다. 📺 원본 영상에서 확인하세요.
박 팀장에 따르면, 이 비교표에서 중국 기업들의 GPU 연산 성능 수치(FLOPs)는 글로벌 기업들과 비교해 결코 낮지 않으며, 오히려 높은 수치를 보이는 경우도 있다. 그러나 이 연산 능력을 실제로 가동하려면 충분한 용량의 메모리가 필요한데, HBM 조달이 막혀 있어 AI 칩을 대규모로 양산하지 못하고 있다는 것이다.
화웨이(Huawei)의 AI 칩은 2025년 기준 중국 AI 칩 시장에서 약 50%에 육박하는 점유율을 기록할 것으로 추정된다. 중국산 AI 칩 전체를 합산하면 77%까지 올라갈 수 있다는 분석도 있다. 국산 칩 사용을 촉진하기 위해 중국 정부는 국산 칩으로 데이터센터를 운영할 경우 전력비 50% 절감 혜택을 제공하고 있다. NVIDIA 칩은 민간 기업은 구매 가능하지만 국유기업과 공공기관은 사용 불가라는 이중 구조도 국산화를 가속하는 요인이다.
메모리 반도체 분야에서 **CXMT(长鑫存储, 창신스토리지)**는 D램 생산을 활발히 이어가며 2025년 상반기 IPO를 추진 중이다. CXMT가 상장되면 공시를 통해 생산 능력과 기술 수준이 공개되므로, 글로벌 투자자들이 한국 반도체 기업들과의 기술 격차를 더욱 정밀하게 파악할 수 있게 된다. 현재 기술 격차는 약 4년으로 추정되지만, 그 간격이 3년, 2년으로 좁혀진다면 한국 메모리 반도체 산업에 심각한 위협이 될 수 있다. 낸드플래시 분야의 **YMTC(长江存储, 양자쯔메모리)**도 2025년 12월 상장이 예상되어 있다.
범용 D램 분야에서는 CXMT가 이미 충분한 경쟁력을 갖추고 있다는 평가가 있어, 국내 반도체 업계의 지속적인 모니터링이 필요하다. HBM 분야에서 삼성전자·SK하이닉스·마이크론의 독점적 지위는 미국 정부의 수출 규제 덕분에 유지되고 있다. 애플이 최근 중국 내수 판매용 제품에 중국산 메모리 사용을 검토한다는 발언은 이 구도에 균열이 생길 수 있음을 시사하는 신호다. 애플의 전통적인 전략인 “밸류체인 경쟁 유도”의 일환으로, 중국산 D램을 협상 카드로 활용하려는 의도가 담겨 있다는 해석이다.
중국 주식 투자 전략: 과창판 ETF로 접근하라
중국이 선언한 5개년 계획의 수혜주를 개별 종목으로 직접 투자하기는 국내 투자자 입장에서 쉽지 않다. 박수현 팀장은 그 대안으로 과창판(科創板, STAR Market) 50 ETF를 권장했다. 과창판은 상하이 증권거래소 내 첨단기술 기업 전용 시장으로, 유동 시가총액 기준 상위 50개 기업을 반기별로 리밸런싱해 담는다. Cambricon(寒武纪) 같은 AI 칩 기업들이 포함되어 있으며, 국내 자산운용사들도 이 지수 기반 ETF를 다수 출시하고 있다.
개별 종목 투자보다 바스켓(지수) 투자가 유리한 이유는 명확하다. 중국 GPU 기업만 해도 이미 4개 이상이 상장된 상황에서 최종 승자를 예측하기 어렵기 때문이다. 누가 1등이 되든 지수 투자를 통해 그 수익을 가져갈 수 있다는 논리다.
앞으로 주목할 IPO 일정을 정리하면 다음과 같다.
| 기업명 | 분야 | 예상 상장 시기 | 상장 시장 |
|---|---|---|---|
| CXMT(长鑫存储) | D램 메모리 | 2025년 상반기 | 과창판(본토) |
| YMTC(长江存储) | 낸드플래시 | 2025년 12월 예상 | 과창판(본토) |
| Landspace(蓝箭航天) | 재사용 로켓(중국판 SpaceX) | 미정 | 미정 |
| Moore Threads(摩尔线程) | GPU | 상장 완료 | 과창판(본토) |
| Zhipu AI(智谱AI) | LLM·AI에이전트 | 상장 완료 | 홍콩 |
| MiniMax | LLM | 상장 완료 | 홍콩 |
여기서 주목할 패턴이 있다. 박 팀장에 따르면, 하드웨어 기업들은 대부분 본토 과창판에, 소프트웨어 기업들은 홍콩에 상장하는 경향이 뚜렷하다. 중국이 반도체·하드웨어 국산화를 내수 전략으로 가져가는 반면, AI 소프트웨어·LLM은 글로벌 시장을 향한 수출 상품으로 포지셔닝하고 있기 때문이라는 해석이다.
또한 중국 정부가 유망 기술 기업의 상장 심사 기간을 기존 최소 6개월에서 88일로 대폭 단축한 것도 중요한 신호다. Moore Threads가 88일이라는 최단기간에 상장을 완료한 것이 그 사례다. 자금 조달을 빠르게 하여 R&D를 가속화하고, 주식시장을 통한 부(wealth) 효과도 동시에 노리는 전략이다. 중국 정부가 CSI 300 지수를 국가 자금으로 직접 매수하며 주식시장 하방을 받쳐주고 있다는 점도 투자 환경 측면에서 주목할 만하다. 지난해 하반기부터 중국 개인 투자자들이 시장에 대거 유입된 것도 이 흐름과 무관하지 않다.
미중 관계와 대만 문제
양회 이후 시진핑-트럼프 회담이 예정된 상황에서, 박수현 팀장은 중국이 겉으로는 온건하고 낮은 자세를 취할 가능성이 높다고 예측했다. 칼자루는 여전히 트럼프가 쥐고 있고, 중국은 수출 경제를 유지하기 위해 지나친 갈등을 피해야 하기 때문이다.
구체적인 협상 구도를 살펴보면, 트럼프가 필요한 것은 중간선거를 앞두고 지지층 결집을 위한 성과다. 미국산 원유와 대두를 중국이 대량 구매하는 것은 중국 입장에서 브라질 등 기존 공급처로부터 일부 물량을 돌리면 되는 비교적 손쉬운 카드다. 반면 중국이 원하는 것은 반도체 소재·부품·장비 공급망의 유지다. 특히 일본이 사실상 통제하고 있는 소부장 분야에서의 공급 차단이 중국의 가장 큰 우려다. 중간선거가 마무리될 때쯤 이 부분에서 한시적 유예(waiver)를 받는 형태의 딜이 이루어질 수 있다는 것이 박 팀장의 예상이다. 양측 모두 갈등 심화로 이득 볼 것이 없는 상황이기에, 단기적으로는 타협의 공간이 존재한다는 판단이다.
대만 문제와 관련해서는 단기 침공 가능성이 낮다는 분석을 내놓았다. 그 근거는 세 가지다. 첫째, 중국 군부 최고 지도부 7인 중 5인이 최근 숙청되었으며, 그 가운데 실제 참전 경험이 있는 장성 2인도 포함되었다. 군부 리더십이 공백인 상태에서 대규모 군사작전을 강행하는 것은 지나치게 위험한 도박이다. 둘째, 대규모 전쟁에는 막대한 재정이 필요한데, 현재 중국의 재정 상황은 녹록지 않다. 셋째, 그리고 가장 중요한 이유로, 지금 중국에는 기술 및 경제적 돌파구가 보인다. AI, 반도체, 스마트 팩토리로 이어지는 미래 먹거리가 명확히 그려지고 있는 상황에서 굳이 전쟁이라는 극단적 선택을 할 필요가 없다. TSMC를 무력으로 탈취하려는 시나리오는 아직 시기상조이며, 경제적 성장이 막히는 시점이 오면 그때 화살을 밖으로 돌릴 가능성을 배제할 수 없다고 박 팀장은 덧붙였다.
마무리: 중국이라는 거울 앞에 선 한국
이번 양회의 핵심을 한 문장으로 요약하면 이렇다. “내수는 하방을 지키는 정도로 유지하고, 진짜 에너지는 첨단 제조·수출에 집중한다.” 이 전략이 성공할수록 한국의 수출 시장은 더욱 좁아진다.
트럼프 행정부의 등장이 중국 견제에 도움이 될 것이라는 기대는 장기적으로 실망을 안겨줄 수 있다. 바이든 시대의 칩 동맹(Chip Alliance)·니어쇼어링(Near-shoring)·프렌드쇼어링(Friend-shoring)처럼 동맹국을 함께 챙기며 중국을 포위하는 전략과 달리, 트럼프는 미국의 단기 이익을 우선시하며 동맹국마저 압박하는 방식을 택한다. 결과적으로 한국은 미국에 공장을 빼앗기고 중국에 시장을 빼앗기는 이중 위협에 처할 수 있다.
그러나 이 위기는 동시에 기회의 지도이기도 하다. 중국이 HBM을 독자적으로 확보하지 못하는 한, SK하이닉스·삼성전자·마이크론의 지위는 당분간 유지된다. 과창판 상장 러시로 투명해지는 중국 기술 기업들의 데이터는 오히려 투자 기회로 활용될 수 있다. 그리고 “스마트 팩토리의 시스템 소프트웨어”가 미래 제조 전쟁의 핵심이 될 것임을 직시하고, 한국이 어떤 위치를 선점할 것인지를 지금부터 전략적으로 고민해야 할 때다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 내수 포기한 중국 밀어내기 공포 덮친다 |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 게스트 | KB증권 아시아시장팀 박수현 팀장 |
| 리포트 작성 | 2026-03-17 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.
수정 내역 요약
| 위치 | 원문 | 수정 | 사유 |
|---|---|---|---|
| ”중국 AI·LLM 굴기” 섹션 첫 문장 | (2024년 1월) | (2025년 1월) | DeepSeek R1은 2025년 1월 출시 — 연도 오기 수정 |
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