미국과 중국, AI 성능 경쟁 거의 동등 수준...Stanford AI Index 2026 공개

스탠포드 대학 인공지능 인간 중심 연구소(HAI)가 4월 13일 공개한 '2026 AI 인덱스 보고서'는 미국과 중국이 대규모언어모델(LLM) 성능 경쟁에서 거의 동등한 수준에 도달했음을 보여주고 있다. 전 지구적 지정학적 패권 경쟁 속에서 양국의 AI 기술 격차가 급속도로 좁혀지고 있는 것이다.

2023년 OpenAI 독점에서 2026년 다극화로

AI 인덱스 보고서는 커뮤니티 주도형 순위 플랫폼인 'Arena'의 데이터를 토대로 작성됐다. 2023년 초만 해도 OpenAI의 ChatGPT가 압도적인 우위를 점했으나, 2024년 Google과 Anthropic이 자사 모델을 출시하면서 격차가 좁혀졌다.

2025년 2월에는 중국 연구실 DeepSeek이 개발한 AI 모델 'R1'이 일시적으로 미국의 최고 성능 모델과 동등한 수준에 도달했다. 2026년 3월 현재 Anthropic이 선두를 차지하고 있으나, xAI, Google, OpenAI가 근소한 차이로 뒤따르고 있다.

중국의 DeepSeek과 알리바바 같은 모델들도 상위권 모델들과 최소한의 격차만 유지하고 있어, 최상위 AI 모델들 간의 성능 격차가 '이전의 반도 미치지 못할 정도'(razor-thin margin)로 좁혀졌다고 보고서는 평가했다.

비용·안정성·실용성으로 이동하는 경쟁축

성능 격차가 사라지면서 경쟁의 축이 변하고 있다. 최상위권 AI 모델들은 이제 순수 성능보다는 비용 효율성, 신뢰도, 실제 업무 활용 가능성을 놓고 경쟁하고 있다.

보고서는 미국과 중국이 AI 분야에서 서로 다른 강점을 가지고 있다고 지적했다. 미국은 더욱 강력한 AI 모델, 풍부한 자본, 약 5천427개의 데이터센터(다른 국가 대비 10배 이상)를 보유하고 있다. 반면 중국은 AI 논문 발행량, 특허, 로봇공학 분야에서 앞서가고 있다.

투명성 부족, 안전 연구 저해 우려

경쟁이 심화되면서 OpenAI, Anthropic, Google 같은 주요 기업들이 훈련 코드, 파라미터 수, 데이터셋 규모를 더 이상 공개하지 않고 있다. 이에 따라 독립 연구자들이 AI 모델의 안전성을 강화하는 방법을 연구하기 어려워지고 있다.

스탠포드 대학 컴퓨터과학자 욜란다 길(Yolanda Gil)은 "모델의 행동을 예측하는 것에 대해 우리가 모르는 것들이 많다"면서 "이러한 투명성 부족은 AI 모델을 더욱 안전하게 만드는 방법에 대한 독립적 연구를 어렵게 한다"고 지적했다.

AI 기술 채용 속도, PC·인터넷 뛰어넘어

한편 보고서는 AI 기술의 채용 속도가 사상 유례없는 수준임을 강조했다. 메인스트림 진입 후 3년 만에 전 세계 인구의 53% 이상이 생성형 AI 도구를 사용하게 됐다. 이는 개인용 컴퓨터(PC)나 인터넷이 같은 채용 수준에 도달하는 데 걸린 시간보다 훨씬 빠르다.

88%의 조직이 이미 AI를 활용하고 있으며, 미국 대학생의 4명 중 3명이 학업 목적으로 AI를 사용하고 있다. 다만 AI의 경제적 영향이 아직 명확하게 측정되지 않은 상태다.

AI 개발 속도, 측정·규제 체계 따라잡지 못해

보고서는 AI의 빠른 발전 속도가 기존의 성능 측정 방식(벤치마크), 정책 체계, 일자리 시장까지 따라잡지 못하고 있다고 경고했다. AI 성능을 추적하도록 설계된 벤치마크들이 모델들에 의해 신속하게 뛰어넘어지고 있으며, 일부 벤치마크는 설계 자체가 미흡해 42%의 오류율을 보이고 있다.

2025년 한 해 동안 자연 과학 논문 중 8만 건 이상의 논문·사전인쇄본이 AI를 언급했다. 2024년보다 26% 증가한 수치다. 하지만 전문가들은 이렇게 급증하는 AI 관련 연구의 질에 대해 우려를 표하고 있다.