2025년 중국 인공지능 산업은 범용 대형언어모델 경쟁 단계를 지나 본격적인 산업화 국면에 들어섰다. 정부가 ‘AI+산업’ 전략을 국가 핵심 정책으로 밀어붙이면서, 범용 모델의 한계로 지적돼 온 환각 현상과 전문성 부족, 데이터 보안 문제를 극복하기 위한 산업 특화 버티컬 모델 개발이 전면에 나서고 있다.
중국이 가장 두드러진 경쟁력을 보이는 분야는 제조·물류·광업·에너지 등 실물경제 영역이다. 화웨이는 판구 대형모델을 앞세워 산업 현장 중심의 AI를 강조하고 있다. 판구 모델은 기초 모델을 기반으로 산업별 모델과 개별 시나리오 모델을 층위별로 결합하는 구조를 채택했다. 산둥에너지그룹과 협력한 광산 모델은 지하 채굴 데이터와 안전 정보를 학습해 무인 채굴과 위험 감지에 활용되고 있으며, 기상 모델은 수치 예보 대비 월등히 빠른 속도로 태풍 경로를 예측해 국제 학술지에 성과를 내놓았다. 징둥은 물류·공급망 데이터를 집중 학습한 모델을 통해 재고 관리와 배송 경로 최적화 등 상업 현장 적용을 확대하고 있다.
금융 분야는 데이터 구조화 수준이 높고 투자 대비 효과가 뚜렷해 도입 속도가 빠르다. 바이두에서 분사한 핀테크 기업 두샤오만은 금융 특화 오픈소스 모델을 공개해 금융 뉴스와 정책, 리포트 분석에서 강점을 보이고 있다. 앤트그룹은 자산 관리와 보험 심사에 특화된 AI 비서를 통해 투자 상담과 보험금 청구 자동화를 추진 중이다. 현재는 투자 분석과 고객 응대가 중심이지만, 리스크 관리 영역으로의 확장도 가시화되고 있다.
의료·헬스케어 분야에서는 정확성과 보안이 핵심인 만큼 폐쇄형 버티컬 모델이 주류를 이룬다. 바이두는 범용 모델을 의료 데이터로 정밀 조정해 임상 기록 분석과 문진 보조에 적용하고 있으며, 주요 도시 대형 병원과 협업을 확대하고 있다. 텐센트는 의료 영상 판독 기술과 언어 모델을 결합해 진단 보조 시스템과 환자 안내 서비스를 구축하고 있다. 아이플라이텍은 음성 인식 역량을 앞세워 진료 음성을 전자의무기록으로 자동 변환하고, 의사 자격시험 수준의 진단 보조 능력을 구현했다는 평가를 받는다.
교육 분야에서는 과외 금지 정책 이후 에듀테크 기업들이 AI 튜터로 빠르게 전환하고 있다. 넷이즈 유다오는 영어 회화와 작문 첨삭에 특화된 교육 전용 모델을 기반으로 가상 교사 서비스를 상용화했다. 하오웨이라이는 수학 문제 풀이에 특화된 모델을 통해 논리 추론과 계산 정확도를 강화하고, 학생의 풀이 과정을 단계별로 지도하는 방식으로 차별화를 꾀하고 있다.
법률과 공공 영역에서는 방대한 판례와 법령 데이터를 학습한 모델이 계약서 검토와 법률 리스크 탐지에 활용되고 있다. 칭화대 출신 인력이 주도한 법률 특화 모델은 변호사 보조와 일반인 법률 상담을 동시에 겨냥하고 있다. 교통과 자율주행 분야에서는 센스타임이 비전 인식과 의사결정 모델을 결합해 복잡한 도로 상황을 예측하고 주행 경로를 계획하는 통합형 AI를 발전시키고 있다.
중국 버티컬 모델 전략의 핵심은 L0, L1, L2로 구분되는 계층 구조다. 기초 파운데이션 모델 위에 산업별 모델을 얹고, 다시 개별 기업의 업무 시나리오에 맞춘 모델로 세분화하는 방식이다. 현재 중국이 가장 집중하는 단계는 산업 데이터 흡수가 본격화되는 L1 단계이며, 향후 L2 단계가 완성되면 기업 단위의 업무 자동화 속도가 크게 높아질 것으로 전망된다.
이 같은 흐름은 B2C 중심의 미국식 AI 서비스와 뚜렷이 대비된다. 중국은 정부 주도의 디지털 경제 전략 아래 B2B와 산업 현장 생산성 향상에 초점을 맞추고 있다. 금융·의료·공공 분야에서는 데이터 주권을 이유로 인터넷과 분리된 온프레미스형 경량 모델 수요도 빠르게 늘고 있다. 멀티모달 기술 발전과 함께 자율주행차와 로봇, 산업 설비에 적용되는 임바디드 모델로의 전환도 가속화되는 상황이다.
저렴한 모델 운용 비용과 오픈소스 생태계 확산을 발판으로, 중국 AI 산업은 범용 경쟁을 넘어 산업 자동화와 실물경제 결합이라는 다음 단계로 빠르게 이동하고 있다.
