중국 AI 기반 신형 공업화 메가트렌드에 올라타기 위한 전략은?
- TRADE BX
- 21시간 전
- 6분 분량
본 게시글은 BX팀이 실제 무역 운영 과정에서 수집한 데이터와 인사이트를 기반으로 작성되었습니다. 무역 실무자와 사업가에게 유용한 정보만을 선별해 제공합니다.
ILLUSTRATOR Alex Shuper
중국 AI 기반 신형 공업화 메가트렌드에 올라타기 위한 전략은?
한국 기업과 BX 팀의 진입 전략
내용 요약
인공지능은 새로운 과학기술 혁명과 산업 변혁을 이끄는 전략적 기술로 자리매김하고 있습니다. 중국 정부가 추진 중인 ‘신형 공업화(新型工业化)’의 핵심 동력 역시 AI이며, 이는 기존의 단순 자동화를 넘어 제조업 가치사슬 전반의 지능화·데이터화·최적화를 의미합니다.
중국에서 “인공지능+”가 국가 전략으로 격상됨에 따라, AI 대모델을 기반으로 산업용 모델(Industrial Model)을 구축하는 흐름은 앞으로 10~15년간 중국 제조업 경쟁력을 좌우할 가장 중요한 지표가 될 전망입니다. 인공지능 기술 발전과 함께 산업 제조 현장에서의 AI 활용이 빠르게 확산되며, 중국의 신형 공업화 추진 속도는 한층 더 가속화되고 있습니다.
아래에서는 중국의 신형 공업화 3단계, 현재 중국의 위치, 산업 전반의 최신 동향, 그리고 BX 팀이 보는 핵심 인사이트와 운영 전략을 함께 정리했습니다.
A. 중국의 신형 공업화 국가 전략의 현재 위치
A-1.
AI 기반 신형 공업화의 3단계 로드맵
① 융합 발전 보급 단계 (2022~2027)
제조업 디지털 전환이 빠르게 확산
AI의 산업 적용 수준 단계적으로 향상
대모델의 본격적인 규모화
제조업 전반에 ‘지능화 요소’가 뚜렷하게 나타나는 시기
② 전면 심층 융합 단계 (2028~2034)
제조업 지능화 업그레이드가 전면적으로 이루어짐
AI가 연구개발·생산·운영·품질·고객 서비스 전 과정에 융합
제조업의 디지털화·지능화·친환경화가 다음 단계로 도약
③ 신형 공업화 기본 완성 단계 (2035 이후)
AI와 제조업의 고도화된 융합 실현
산업 현대화 수준이 국제 선도 수준에 도달
자율 생산·자율 운영·실시간 전사 최적화 시대 개막
위 로드맵은 AI 기반 신형 공업화 국가 전략의 기사 내용 중 일부로 중국은 현재 1단계인 ‘융합 발전 보급 단계’의 중반부에 있으며, 정책·산업·생태계 측면에서 빠르게 기반을 완성 중입니다.
중국은 10년 단위 장기 계획을 실제로 '실행하고 달성하는 편'이라고 평가되는데, 이는 단당제로 운영되는 국가 특성에 기반한 것으로 국가 차원의 중앙집권적 실행력이 대규모 자본과 함께 긍정적으로 작용했기 때문입니다. 중국의 국가 전략은 산업정책에서 시작해서 지방정부, 국유기업, 민간기업까지 빠른 속도로 펼쳐지고 기한과 책임 그리고 지표가 명확합니다. 이는 "정책을 발표하면 곧바로 시장이 움직인다"는 평가를 받는 이유기도 합니다.
중국은 보통 5개년 계획에서 10~15년 산업 전략 그리고 2035/2050 국가 비전과 같은 구조로 움직이며, 이 계획들은 서로 중첩되며 R&D, 인프라, 인재, 산업 클러스터, 법제도가 한 방향으로 차근차근 정렬됩니다. 대표적으로 전력, 고속철도, 배터리, 태양광, 전기차, 반도체 일부 등이 이러한 구조 속에서 자리잡은 분야입니다.
따라서, 중국의 장기 계획은 실제로 그렇게 실행되고 목표한 지표를 달성할 확률이 높기 때문에 세계 시장이 중국의 국가 전략을 주시할 수 밖에 없습니다. 특히 중국은 전략 시행을 위해서 장기간 대규모 자본을 투입할 수 있는 능력이 있는데[1], 국가 자본이 투입되는 즉 수혜를 받는 분야에 기업이 머물거나 진입하는 것은 기업이 더욱 효율적으로 성장하는 데 도움이 됩니다.
이처럼 어떤 산업의 기업이든 국가·산업이 만들어내는 ‘메인 스트림’에 올라타는 것은 대부분 매우 의미 있는 전략이며, 사업의 생존과 성공 확률을 크게 높여주는 선택입니다. 특히 중국처럼 국가 전략의 방향성과 산업 자본, 인프라가 동시에 움직이는 구조에서는 그 효과가 더욱 극대화됩니다.
[1] 국유은행과 정책금융이 국가 산업전략을 직접 지원할 수 있는 구조, 지방정부의 '특별채권' 발행 구조, 국유기업 구조로 인한 대규모 선투자 가능, 국가 산업기금 운용등
A-2.
중국 AI 기반 신형 공업화의 핵심 동향
① 정책적 지원 강화
2024.01 국무원 상무회의: AI 기반 신형 공업화 추진 논의
2024.12 공신부 등 3개 부처: 《제조업 디지털 전환 가이드라인》 발표
2024.12 전국 공업정보화 회의: “AI+제조” 2025년 핵심 과제 지정
2025 정부 업무보고: 신형 공업화 전면 추진 명시
2025.06 공신부: AI 산업·신형 공업화 지원 위한 특별 연구 배치
② AI 산업 구조의 빠른 성장
4층 구조의 AI 산업 생태계(기초→프레임워크→모델→응용) 구축
컴퓨팅 인프라: 1085만 표준 랙
지능형 연산력: 788 EFLOPS(세계 2위)
AI 핵심 산업 규모: 6000억 위안 돌파
국가급 전문·정밀·특화 혁신형 기업: 400개 이상
등록된 대모델: 474개
응용 등록 대모델: 247개
산업 대모델 플랫폼 100여 개 구축 중
③ DeepSeek의 부상과 산업 전반 확산
DeepSeek은 중국내에서 AI를 제조 현장에 적용하는 속도를 가장 빠르게 끌어올린 대표적 사례입니다. 중국석유·중국중차·하이얼·비야디·그리 등 주요 제조기업은 DeepSeek 기반 산업 대모델과 자체 대모델을 융합하여, 아래와 같은 영역에서 실질적인 사업 성과를 내고 있습니다. 이는 중소 제조기업의 AI 진입 장벽을 크게 낮추는 역할을 하고 있습니다.
생산 운영 최적화
설비 판단 및 예지보전
품질 검사 자동화
공정 개선
에너지·비용 최적화
④ 스마트 공장 생태계의 폭발적 확장
기본급 스마트 공장 35,000개
고급 스마트 공장 1,200개
우수급 스마트 공장 200개
글로벌 선도 수준 공장 85개(자칭 세계 1위)
⑤ AI 산업 생태계의 빠른 확장
중국신통원 중심의 AI 산업발전연맹 (회원사 1100개 이상)
2024년 12월 중국전신×중국중차: 철도 산업 대모델 발표
2025년 화웨이×방대특강: 철강 산업 대모델 공동 개발
산업별 대모델이 속속 등장하며, “산업별 맞춤형 AI 시대(Vertical AI Era)”가 본격화되고 있습니다.
( > 토글을 클릭하여 펼쳐보기)
B. 한국 기업과 BX TRADE 에게 주는 시사점
B-1.
제조업 경쟁력의 본질이 ‘가격→데이터→AI’로 이동
BX 팀은 2025년 여러 차례의 포스팅[2]을 통해 가격 경쟁의 구조적 한계를 지속적으로 지적해왔으며, 장기적으로는 핵심 역량·내재화된 지식·협업 관계를 통해 만들어지는 유기적이고 고유한 경쟁력이 필요하다고 강조해 왔습니다. 이제 제조 경쟁력을 확보하기 위한 전략적 배경에는 인공지능 도입이 필수적으로 포함되어야 하며, 이를 위해서는 고품질 데이터의 표준화 작업이 선제적으로 이루어져야 합니다.
AI 도입은 단순히 ‘프로그램 코드를 추가하는 일’이 아닙니다. 올바른 AI 구축의 출발점은 '정의(Definition)' 입니다. 무엇이 중요한 데이터인지, 어떤 개념이 핵심인지, 각 데이터가 어떻게 분류되고 어떤 경계를 갖는지부터 명확히 해야 AI가 작동할 근거와 명분, 즉 온톨로지 기반의 지식 구조가 형성됩니다.[3] 이를 위해 BX 팀은 먼저 기업의 철학과 가치관을 분명히 설정하는 작업을 진행해 왔으며, 동시에 산업 내 중요한 개념들을 지속적으로 식별·정의·정립하고 있습니다. 이와 함께 데이터 정합성 확보와 표준화 등도 필수적으로 수행해야 할 핵심 과제입니다.
또한, 가격 중심 경쟁 시대가 끝나고 정보(데이터) 경쟁 시대로 진입한 지 얼마 되지 않았지만, 이미 정보의 교환 속도는 극적으로 빨라졌고, 대부분의 정보가 투명하게 공유되는 환경이 만들어졌습니다. 이런 구조에서는 협업 능력이 곧 경쟁력이며, 이는 다가오는 AI 기반 경쟁 시대의 핵심 전제 조건이기도 합니다.
지난 5년 동안 BX 팀은 산업 내에서 지속적으로 소통과 협업 모델을 선도해 왔습니다. 앞으로의 과제는 이러한 협업 모델을 기업 간 협력 → 데이터 협력 → AI 모델 협력으로 확장해, 산업의 지능화 흐름과 완전히 결합시키는 것입니다. 향후 제조 경쟁력은 데이터 축적 → 모델 구축 → 지능형 운영 능력에서 발생할 것으로 예상되며, BX 팀은 2026년 말까지 기초적인 데이터 모델의 기반 구조(Data Model Framework)를 준비해 거래 기업들의 제조 경쟁력 강화에 직접적인 기여를 하는 것을 목표하고 있습니다.[2] 포스팅: 브랜드가 핵심 역량에 집중하지 못하는 이유, 포스팅: 미-중 갈등 속 기업의 대응 전략: 글로벌화와 협업우위
[3] 온톨로지는 산업의 개념을 이해하기 쉽게 정리한 ‘지식 지도(knowledge map)’로, AI가 무엇이 무엇과 연결되어 있는지 이해하고 판단할 수 있게 만들어주는 역할을 합니다.
B-2.
산업 대모델(Vertical AI) 경쟁이 곧 국가 경쟁
BX 팀은 2025년 6월 한국 코엑스에서 개최된 Salesforce Agentforce World Tour Korea 행사에서 다양한 산업군에서 적용된 AI 에이전트의 실제 사례를 직접 확인했습니다. 발표를 접한 관계자라면 공통적으로 느꼈을 것입니다. 바로, “산업내에서 누가 먼저 AI 에이전트를 활용하느냐가 경쟁의 승부처가 된다”는 점입니다.
AI 에이전트는 최근 등장한 기술 중 가장 혁신적인 산업 도구로 평가받고 있습니다. 이는 단순한 자동화 수준이 아니라, 업무 효율화·정확도·속도를 극적으로 향상시키는 새로운 형태의 생산성 혁명에 가깝습니다. 인적 자원이 제한된 환경을 극복하고, 반복적 수작업을 자동화하며, 업무 방식 자체를 근본적으로 전환시키는 방식은 과거 산업혁명에서 수작업 → 기계 설비로 전환하던 시기의 변화와도 비슷한 성격을 지닙니다.
그러나 AI 에이전트만으로는 이러한 혁신이 완성되지 않습니다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하기 위해서는 ‘지식을 갖춘 두뇌’, 즉 산업 대모델이 반드시 필요합니다.
대모델은 특정 산업의 데이터·규칙·관계·문화를 이해하고 추론할 수 있는 전문 지능이며,
AI 에이전트는 그 지능을 기반으로 실제 행동을 실행하는 ‘행동자(Actor)’입니다.
따라서 산업별 특화 모델을 누가 먼저 구축하느냐는 AI 경쟁에서 가장 중요한 전략적 지점입니다. 이는 단순 기술 도입의 문제가 아니라, “국가·산업·기업의 경쟁력을 좌우하는 본질적 질문”이기도 합니다.
BX 팀 또한 이러한 흐름을 빠르게 반영하고 있습니다. 현재 BX 팀은 발주 자동 최적화, 주문서 이상 데이터 자동 추론, 공장별 리스크 스코어링, QC 기준 자동 판정, 클레임 자동 분석 등 제조·공급망 전반의 영역에서 대모델 + 에이전트를 결합한 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련하는 중입니다. 이는 장기적으로는 산업 대모델 구축 경쟁의 초기 진입자로 자리 잡기 위한 전략적 기반이 될 것이라고 판단하고 있습니다.
B-3.
AI 기반 중국 제조 생태계와의 새로운 협업 패러다임
중국 제조업은 DeepSeek 등장 이후 AI 적용 속도가 폭발적으로 가속화되고 있습니다. 산업별로 특화된 수많은 AI 모델이 빠르게 출시되고 있으며, 제조 현장에서는 이미 특허·설계·생산·개발·제작·품질관리 전 과정에 도입되어 가시적인 성과를 내고 있습니다.
이제 중국은 더 이상 ‘준비 단계’가 아니라 '실제 구축 단계'에 진입했으며, 향후 10년 동안 기업의 AI 기반 성장 전략은 생산성에서 압도적 우위를 확보할 가능성이 매우 높은 기회의 창 입니다. 이는 분명한 전 세계 제조 시장의 메가트렌드입니다.
지난 포스팅에서 소개한 AI 융합 전략 관점에서도, 한국 기업이 중국 제조업과 협력할 때 가장 중요한 것은 중국 제조 생태계가 이미 AI 중심의 ‘메인 스트림’을 형성하고 있다는 사실을 정확히 인지하는 것입니다. 이제 단순히 데이터를 교환하거나 문제를 전달하는 방식만으로는 속도를 따라갈 수 없습니다.
이제 필요한 협력 방식은 프롬프트, 정책, 기준, 질문 구조, 작업 순서 등 AI가 판단의 근거로 사용하는 ‘언어와 규칙’을 공급자와 구매자가 함께 공유하는 형태입니다. 과거에는 설득과 설명이 필요했던 추상적 아이디어조차 AI 기반 시스템을 통해 시각적·구조적 형태로 즉시 공유할 수 있게 되었고, 이는 공장과 구매자가 동일한 이해 수준에서 협력하며 각자의 역할을 명확히 수행하게 하는 기반이 됩니다.
따라서, 한국 기업이 중국의 AI 제조 메인 스트림에 올라타기 위해서는, 단순한 생산·단가 협력에서 벗어나 AI가 이해하는 언어(프롬프트·정책·구조)를 공유하는 협력 모델로 전환해야 합니다. 이 방식이야말로 구매자–공급자–엔지니어–영업 담당자가 동일한 방향으로 조정·진화할 수 있게 만드는 핵심 전략이며, AI 기반 시대의 제조 협력 경쟁력의 본질적 기반이 됩니다.
WRITTING/EDITING PATRICK