중국 AI 디바이스 공세, 우리가 놓치기 쉬운 포인트

중국이 소프트웨어 대신 'AI 디바이스'에 거는 승부

많은 실무자들이 요즘 생성형 AI 모델 성능이나 API 가격에만 신경 쓰지만, 중국이 이미 다음 승부처를 디바이스 쪽으로 옮기고 있다는 사실은 상대적으로 덜 보이는 편입니다. 이 흐름을 놓치면, 한국 기업은 또 한 번 하드웨어·플랫폼 주도권을 외부에 내줄 가능성이 큽니다.

중국에서는 메타의 레이밴 AI 글라스를 겨냥해 70개가 넘는 회사가 유사 제품을 만들고 있습니다. INMO, ROKID 같은 회사가 해외에 제품을 내놓고, 샤오미와 알리바바는 자사 AI를 안경과 기기에 심어 중국 내수에 집중합니다. 여기서 많이들 놓치는 부분은, 이 디바이스들이 아직 완벽하지 않아 보여도 이미 대량 생산과 사용자 데이터 수집 사이의 선순환을 돌리고 있다는 점입니다. 저라면 단기 성능보다는 이 '학습 속도'에 먼저 주목하겠습니다.

중국 AI 업계 인사들은 이미 이렇게 말합니다. 지금은 모델과 에이전트, 애플리케이션이 경쟁의 중심이지만, 곧 경쟁의 무게가 디바이스로 이동한다고요. 미국이 소프트웨어와 클라우드 생태계를 쥔 반면, 중국은 제조 기반, 즉 공장과 공급망을 앞세워 손에 쥐는 기기 영역에서 반격하겠다는 그림입니다. 국내 환경에서는 이 구조가 스마트폰 시절 애플과 삼성, 안드로이드 생태계가 만들었던 힘의 재편과 겹쳐 보입니다.

메타를 쫓는 안경, 그러나 중국은 다른 길을 본다

메타의 AI 안경은 서구 미디어에서 자주 회자되지만, 중국 기업들은 단순 모방에서 멈추지 않는 모습입니다. 안경에 실시간 번역을 얹어 관광객과 현지인이 바로 대화하게 만들고, 부모가 아이를 칭찬하는 장면에 AI 번역과 음성을 얹어 마치 외국인 보모가 말 거는 듯한 경험을 설계합니다. 장난감처럼 보이지만, 결국 사람과 스크린 사이에 하나 더 들어가는 인터페이스 실험입니다.

한국 사용자 눈에는 다소 촌스러워 보일 수 있습니다. 디자인 완성도나 소프트웨어 세련미에서 여전히 미국 제품이 앞서 있다고 느낄 가능성이 큽니다. 하지만 제 기준에서는 디자인보다 "실제로 얼마나 많은 사람이, 얼마나 자주 쓰고 있는가"가 더 중요합니다. 중국은 가격을 낮추고 기능을 과감히 붙여보면서, 실패를 포함한 모든 사용 데이터를 모델 개선 재료로 쓰고 있습니다. 이 부분이 장기적으로는 더 무서운 자산이 됩니다.

소프트웨어 강국 미국 vs 제조 강국 중국의 전선 이동

미국은 여전히 모델, 클라우드, 개발자 커뮤니티 측면에서 독보적입니다. 반면 중국은 고급 GPU 조달에서 제약을 받는 대신, 중·저가 칩과 자체 NPU를 활용해 "충분히 쓸 만한" AI 디바이스를 대량 생산하는 방향으로 움직입니다. 그래서 중국 쪽 인터뷰에서도 "중국은 제조의 나라라서 결국 승부는 디바이스에서 난다"는 표현이 반복됩니다.

이 구조는 한국에도 익숙합니다. 과거 스마트폰 초기에 많은 사람이 OS와 앱만 보았지만, 실제 시장 지배력은 공급망과 제조 스케일을 가진 플레이어에게 집중됐습니다. 지금 AI 디바이스에서도 비슷한 움직임이 보입니다. 한국 기업이 소프트웨어만 보거나, 반대로 부품 납품만 보고 있으면, 정작 사용자 경험을 통째로 쥐는 주체는 중국 회사가 될 수 있습니다. 저는 이 지점이 앞으로 35년 안에 가장 뼈아픈 포인트가 될 수 있다고 봅니다.

이미 일상으로 들어온 중국식 AI 하드웨어 실험실

많은 분들이 아직도 "AI 디바이스는 먼 미래 이야기 아니냐"는 감각을 가지고 있지만, 중국 사무실과 가정에서는 꽤 현실적인 도구로 쓰이기 시작했습니다. 완성도가 높다기보다, 모자란 상태 그대로 시장에 던지고 쓰면서 고쳐 나가는 스타일입니다.

회의실, 교실, 거리가 모두 테스트베드가 된다

알리바바의 딩톡 A1은 명함보다 조금 큰 크기의 녹음기 비슷한 기기입니다. 하지만 단순 녹음이 아니라 회의를 녹취하고, 실시간으로 전사하고, 끝나자마자 요약과 액션 아이템을 정리합니다. 말 그대로 회의 보조 AI 비서가 디바이스 형태로 책상 위에 놓이는 셈입니다. 스마트폰 앱으로도 할 수 있는 기능 같지만, 전용 기기로 분리하는 순간 사용 패턴이 달라집니다. 회의마다 반드시 책상 위에 올려두고, 전원이 켜져 있고, 팀 전체가 "지금 기록되고 있다"는 사실을 인식하게 됩니다.

번역 안경과 부모용 AI 번역 장치도 마찬가지입니다. 키즈 카페에서 아이가 뛰는 장면에 "베이비, 유 점프드 리얼리 하이" 같은 영어 문장을 AI가 대신 말해줍니다. 외국인 자녀 교육처럼 연출하면서 부모의 욕망을 자극하고, 동시에 음성 데이터를 쌓습니다. 외국인이 중국 현지인과 이야기할 때도 이 장치를 사이에 두고 말하면, 현지어와 영어 사이를 AI가 중계합니다. 아직은 어색한 장면이지만, 공공장소 전체가 자연스러운 베타테스트 현장이 됩니다.

여기서 많이들 놓치는 부분은, 이 시도가 당장 수익을 크게 내지 못해도 "사용자 시나리오 데이터"를 선점한다는 점입니다. 누가 언제, 어떤 상황에서 번역을 켜고 끄는지, 회의에서 어느 부분을 중요하게 표시하는지 같은 정보가 모두 다음 세대 모델의 학습 재료가 됩니다. 국내 환경에서는 개인정보와 규제가 강해 이런 테스트가 느릴 수밖에 없다는 점도 대비됩니다.

피드백 루프를 키우는 제조·유통의 힘

중국 전문가들은 "중국에는 이미 AI 디바이스가 넘쳐난다, 이게 다시 AI를 더 좋게 만든다"는 식으로 설명합니다. 알고리즘이 뛰어나서가 아니라, 물건을 싸게 많이 뿌릴 수 있으니 사용자 피드백이 폭발적으로 쌓이는 구조입니다. 저라면 이 부분을 한국과의 가장 큰 격차로 보겠습니다. 모델의 절대 성능보다, 실사용에서 축적되는 반복 학습 데이터가 향후 경쟁력을 가를 가능성이 큽니다.

국내 제조사들도 하드웨어 역량은 강하지만, 소프트웨어와 서비스까지 엮어 "완제품 경험"을 만드는 데서 자주 멈칫합니다. 반대로 중국은 다소 엉성한 UX를 감수하더라도, 끝까지 사용자 손에 쥐어보고 데이터를 모으는 쪽을 택합니다. 이 전략은 단기 평판에는 불리할 수 있지만, 35년 후를 보면 오히려 유리한 선택일 수 있습니다. 한국이 이 흐름을 보면서, 지나치게 완성도를 기다리다가 타이밍을 놓치는 함정에 빠지지 않을 필요가 있습니다.

AI 디바이스 전략, 한국에서 시작 전 반드시 체크할 것

국내 IT 실무자와 기획자 입장에서는 "지금 이 중국식 AI 디바이스 흐름을 따라갈 것인가, 말 것인가"가 실제 고민 포인트입니다. 기술은 넘쳐나지만, 리소스는 한정된 조직이 대부분이기 때문입니다.

누구에게 기회이고, 누구에게는 무의미한가

AI 디바이스 전략은 특정 유형의 조직에 특히 유리합니다. 자체 서비스나 플랫폼은 있지만, 사용자 접점이 여전히 웹이나 모바일 앱에 갇혀 있는 기업이라면, 새로운 인터페이스로 고객을 묶어둘 기회가 될 수 있습니다. 예를 들어 교육, 헬스케어, B2B 협업도구처럼 사용 빈도가 높고 현장 맥락이 중요한 분야라면, 전용 AI 디바이스는 단순한 부가 상품이 아니라 데이터 파이프라인을 통째로 장악하는 수단이 될 수 있습니다.

반대로, 트래픽은 적고 ARPU도 낮은 서비스라면 섣부른 디바이스 진출은 오히려 독이 될 수 있습니다. 재고, A/S, 펌웨어 업데이트, 인증 등 관리 비용이 소프트웨어 비즈니스 구조를 무너뜨릴 수 있기 때문입니다. 제 기준에서는 "하나의 디바이스가 적어도 하루에 한 번 이상 쓰일 시나리오가 있는가"를 먼저 따져보는 것이 합리적입니다. 이 질문에 답이 애매하다면, 디바이스보다 API와 웹·앱 경험 고도화가 우선입니다.

현실적 제약과 지금 당장 할 수 있는 첫 행동

한국에서 중국식 실험을 그대로 복제하기는 어렵습니다. 개인정보보호와 제품 안전 규제가 상대적으로 더 엄격하고, 하드웨어 제조 인프라를 외주에 의존해야 하는 경우도 많습니다. 무엇보다,