* [AI로 읽는 경제]는 AI 어시스턴트가 분석한 내용을 바탕으로 기자가 정리한 내용입니다. ChatGPT AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해 보기 바랍니다.

[세종=뉴스핌] 김하영 기자 = 미국이 중국의 첨단 반도체 확보를 막고, 중국은 범용 반도체와 전통 제조업을 인공지능(AI)으로 묶으면서 세계 생산질서가 빠르게 재편되고 있다.

이 상황에서 한국이 보유한 고대역폭메모리(HBM)와 초정밀 반도체 공정, 고로 조업, 선박 건조 등 첨단 제조업 기술의 전략적 가치가 높아지고 있다는 분석이 나왔다.

산업연구원은 2일 발표한 '미·중 경쟁 2.0, 중국의 AI·공급망 전략 변화와 우리의 대응' 보고서에서 미국과 중국의 경쟁이 생산질서 주도권 경쟁으로 옮겨가고 있다고 진단했다.

이에 보고서는 한국이 세계질서 속에서 살아남기 위해선, 독자적인 첨단 제조업 체계를 빠르게 구축해야 한다고 제언했다.

◆ 미국 통제가 중국 자립 촉진…범용칩·독자 시스템 확장

현재 미국의 대중 반도체 수출통제는 중국의 오히려 독자 생태계 구축을 앞당기고 있다. 중국은 칩과 소프트웨어, AI 모델을 결합해 전체 시스템의 성능을 높이는 방식으로 대응하고 있다.

미국이 지난 2025년 엔비디아의 고성능 AI 칩 H200의 중국 판매를 허용했지만, 중국 정부는 자국산 우선 구매를 유도했다. 보고서에 따르면 한때 95%에 달했던 엔비디아의 중국 시장 점유율은 사실상 제로 수준으로 떨어졌다. 미국의 수출통제가 중국의 수입통제로 뒤집힌 셈이다.

중국은 최첨단 반도체 생산에 필요한 극자외선(EUV) 노광장비를 확보하지 못하자, 구형 심자외선(DUV) 장비와 3차원 적층, 첨단 패키징을 결합하는 우회 전략을 택했다. 화웨이는 자체 AI 가속기와 소프트웨어 플랫폼, 중국산 AI 모델을 묶어 하드웨어 부족을 시스템 설계로 보완하고 있다.

생산능력도 빠르게 늘고 있다. 중국 반도체 기업의 세계 생산능력 점유율은 2020년 3%에서 2025년 약 28%로 높아졌고, 2026년에는 32%까지 확대될 전망이다. 창신메모리는 세계 디램(DRAM) 시장 4위로 올라섰고, 양쯔메모리테크놀로지는 낸드플래시 생산능력을 확대하고 있다.

한국과 미국 기업이 HBM과 최첨단 제품에 집중하는 사이 중국은 범용 디램과 낸드 시장에서 대량 공급능력을 확보하고 있다.

중국이 범용 반도체 공급을 줄이면 국내 자동차·전자기업의 조달비용이 오르고, 저가 물량을 쏟아내면 국내 소재·부품 기업의 수익성이 악화될 수 있다. 중국의 반도체 자립이 세계 제조업의 공급량과 가격을 움직이는 수단으로 바뀌고 있는 것이다.

◆ 중국, 제조업 30%에 AI 접목…생산 방식까지 표준화

중국의 가장 큰 강점은 제조업 전체를 보유하고 있다는 점이다. 중국은 유엔 산업분류상 공업 전 부문을 갖춘 유일한 국가로 세계 제조업 부가가치의 약 30%를 차지한다.

중국 정부는 철강·석유화학·비철금속·자동차·선박·전력장비 등 20개 산업에 업종별 AI 모델을 적용하고 있다. AI가 고로의 온도와 압력을 조절하고, 석유화학 설비의 원료 투입량을 판단하며, 자동차와 선박의 품질을 검사하는 방식이다.

중국의 생산·제조 분야 AI 모델 적용 비중은 지난 2024년 19.9%에서 2025년 25.9%로 증가했다.

현장 적용 규모도 빠르게 커지고 있다. 2024년 중국의 산업용 로봇 신규 설치 대수는 세계 전체의 절반을 넘어섰고, 지난 2025년 세계 휴머노이드 로봇 출하량의 88% 이상을 중국 기업이 차지했다. 이달 기준 중국 내 휴머노이드 로봇 제조기업은 140곳이 넘고 제품 종류도 약 400개에 이른다.

미국이 민간기업 중심으로 학습 알고리즘과 범용 모델을 개발한다면, 중국은 국유기업과 지방정부 대학을 동원해 로봇을 공장에 대량 투입한다. 이후 용접·운반·조립·검사 과정에서 쌓인 데이터로 작업 순서와 제어방식을 표준화한다.

이 생산 시스템이 신흥국의 공장과 산업단지로 수출되면 장비뿐 아니라 데이터 형식과 유지보수 방식도 함께 확산된다. 중국식 시스템이 사실상의 국제표준으로 자리 잡을 경우 한국 기업이 더 우수한 장비를 개발해도 호환성 문제로 시장 진입이 어려워질 수 있다.

◆ 한국 경쟁력은 제조업 기반 '공정기술·판단 데이터'

한국은 중국처럼 거대한 내수시장과 완결형 공급망을 구축하기 어렵다. 대신 반도체·철강·조선 등 고난도 제조 현장에서 수십 년간 축적한 공정기술과 판단 데이터를 보유하고 있다.

반도체 공정은 미세한 차이에 따라 수율이 달라진다. 제철소에서는 철광석 품질과 고로 내부 상태에 맞춰 바람과 연료의 양을 조절해야 한다. 조선소도 선박 종류와 건조 단계에 따라 설계·용접·조립 순서를 계속 바꿔야 한다.

이 같은 판단은 작업 설명서나 인터넷 자료만으로 학습하기 어렵다. 현장 기술자와 엔지니어가 장기간 시행착오를 거쳐 쌓은 경험과 기업의 공정기술이 담겨 있기 때문이다.

산업연은 이 데이터를 학습해 설비 상태를 판단하고 생산 조건을 조정하는 한국형 제조 거대언어모델(LLM)을 구축해야 한다고 제언했다. 제조 LLM은 반도체 수율 저하 원인을 찾거나 고로의 이상징후를 감지하고, 조선소의 작업 순서를 다시 배치하는 제조업 특화 AI다.

한국이 강점을 가진 HBM과 정밀 장비·부품, 고부가 소재, 제어 소프트웨어를 함께 묶으면 공장 운영에 필요한 시스템 전체를 공급할 수 있다.

다만 국내 공정 데이터는 기업과 공장별로 흩어져 있다. 대기업은 자체 AI 개발이 가능하지만 중소기업은 센서 설치와 데이터 정리, 전문인력 확보가 어렵다. 기업마다 데이터 형식도 달라 공동 AI 모델을 구축하기 힘들다.

앞으로 한국 제조업이 경쟁력을 확보하려면 기업 내부에 흩어진 공정 데이터를 연결하고, 이를 산업 전체가 활용할 수 있도록 만들어야 한다.

◆ 한국 제조 AI·소재·장비 묶어 통상 자산으로 활용해야

한국 제조업의 가치를 높이려면 반도체와 로봇뿐 아니라 철강·석유화학·조선·기계 등 기존 주력산업도 제조 AI의 학습·실증 현장으로 활용해야 한다.

철강의 고로 조업과 석유화학의 연속 생산공정, 조선의 설계·건조 데이터를 제조 LLM에 학습시키면 에너지 사용량과 불량률을 줄일 수 있다. 구조조정 대상으로만 보던 전통산업을 AI 기반 고부가 산업으로 전환해야 한다는 의미다.

피지컬 AI 확산으로 새로운 소재·부품 시장도 열린다. 휴머노이드 로봇에는 경량 복합소재와 정밀 구동장치가 필요하고, AI 데이터센터에는 저전력 반도체 기판과 냉각 소재가 요구된다. 전력망 확충에 따라 초고압 케이블과 변압기 수요도 늘어날 전망이다.

정부는 단기적으로 업종별 핵심 공정 데이터를 분류하고 보안·활용 기준을 마련해야 한다. 원본 데이터를 외부로 보내지 않고 AI를 학습하는 분산학습 체계와 데이터 제공 기업의 권리 기준도 필요하다.

공공기관과 발전소, 국가산업단지는 제조 AI 실증 무대로 개방해야 한다. 제조기업과 소프트웨어 기업, 장비업체가 공동 개발한 시스템을 실제 설비에서 검증하고, 대기업에서 확인된 성과를 중소 협력사로 확산하는 구조가 필요하다.

반도체 분야에서도 HBM 우위에만 의존해서는 안 된다. 취약한 팹리스와 전자설계자동화(EDA), 설비 제어 소프트웨어를 함께 육성해야 한다. HBM과 제조 데이터, 소재·장비를 하나로 묶어야 단품 경쟁력이 전체 제조 체계의 경쟁력으로 이어질 수 있다.

장기적으로는 한국형 제조 체계를 통상과 해외시장 진출에 활용해야 한다. 미국에는 첨단 제조공장과 AI 데이터센터 운영 파트너로 참여하고, 유럽에는 저탄소 철강·화학 공정 전환 체계를 공급하는 방식이다. 신흥국에는 스마트공장과 장비·소재, 인력 교육을 묶은 제조 패키지를 제공할 수 있다.

한국이 HBM과 장비를 개별 제품으로만 판매하면 해당 제품이 대체되는 순간 협상력도 약해진다. 제조 AI와 장비, 소재, 공정기술이 함께 있어야 공장이 작동하는 구조를 만들어야 한국이 글로벌 공급망의 공동 설계자로 올라설 수 있다.

■ 한 줄 요약
미·중 생산질서 재편의 본질은 제조 현장의 데이터와 생산 표준을 누가 선점하느냐에 있으며, 해법은 한국의 HBM·공정기술·소재·장비·소프트웨어를 하나의 제조 체계로 묶어 글로벌 공급망의 대체 불가능한 자산으로 만드는 데 있다.

gkdud9387@newspim.com