2027년을 향한 미중 AI 경쟁의 임계점, 왜 Monad인가
저자: Harvey C
지난해부터 전 세계적으로 인공지능(AI)에 대한 열기가 계속해서 고조되고 있다. 해외의 주요 기술 기업에서부터 국내 연구기관에 이르기까지 AI 모델 개발에 막대한 투자를 하고, 출시 속도를 빠르게 하며 경쟁하고 있다.
오늘은 미·중 AI 경쟁 현황과 2027년에 도래할 수 있는 중대한 전환점, 그리고 왜 AI 프로젝트들이 Monad 위에서 구축되어야 하는지를 살펴봄으로써, AI의 거대한 잠재력과 기회를 조명해보고자 한다.
1. 미·중 AI 경주: 제한된 컴퓨팅 파워 속에서도 신속한 진전
최근 몇 년간 미국이 중국 AI 산업에 대한 컴퓨팅 칩 수출 통제를 강화하면서 이 문제가 널리 주목받아왔다. 그러나 실제 성과를 보면, '하드웨어 병목'은 예상만큼 중국 내 AI 연구 속도를 크게 늦추지 못했다. 최근 양국의 대규모 언어 모델(Large Model) 업그레이드 속도를 비교하면, 그 격차는 이제 불과 몇 달 또는 그보다 더 짧은 수준으로 좁혀졌다.
-
추격자의 실력: OpenAI가 ‘o1-preview’를 발표한 지 불과 4개월 만에 정식 버전인 o1이 한 달 전 출시되었지만, 거의 동시에 중국에서는 유사한 성능을 가진 추론(Reasoning) 모델이 등장했다. 양적 헤지펀드인 환방(Huanfang) 산하의 대형 모델 기업 DeepSeek는 오픈소스 추론 모델 DeepSeek-R1을 발표했는데, 여러 지표에서 o1과 어깨를 나란히 하며 일부 맞춤형 시나리오에서는 오히려 더 현실적인 성능을 보였다. 이전 DeepSeek V3의 출시는 이미 Llama 4에게 동방의 추격 압박을 느끼게 했다. 또한, Kimi는 새로운 강화학습 모델 k1.5를 발표하며 OpenAI 이후 최초의 멀티모달 o1급 모델로서 텍스트와 이미지를 동시에 통합 추론할 수 있게 되었다.
-
음성 및 멀티모달 기술의 폭발적 발전: 두바오(Doubao)의 GPT-4o 고급 음성 모드는 Gemini 2.0과 GPT-4o를 의식한 제품으로, 국내에서도 빠르게 등장했다. 이러한 기술들은 원래 고성능 컴퓨팅 자원이 필수라 여겨졌으나, 중국 기업들은 다양한 우회 기법과 알고리즘 최적화를 통해 컴퓨팅 리소스 부족 상황에서도 신속한 반복 개발을 실현하고 있음을 보여준다.
이러한 일련의 움직임에서 알 수 있듯이, 컴퓨팅 파워의 격차가 존재함에도 불구하고 중국 AI 연구자들은 해외의 발걸음을 빠르게 따라잡고 있다. 앞서가는 선구자가 실패를 경험해주면, 후발 주자는 비싼 '벽 부딪힘 비용(Wall-Crashing Cost)'을 절약할 수 있기 때문이다.
2. 해외 선도자의 경험은 추격자에게 "과제 베끼기"의 기회를 제공한다
딥러닝이 급속히 발전하던 시기 동안, 업계의 AI 패러다임 이해도 계속 진화해왔다. 현재 대규모 언어 모델(LLM)이 중심에 있지만, 다른 한편으로는 **강화학습**(Reinforcement Learning, RL)이 다시 주목받고 있다.
AI 패러다임의 진화
-
시대에 따른 AI 패러다임 변화: 인공지능의 발전은 주요한 몇 가지 분야로 나뉜다. 심볼리즘(Symbolism, 규칙 기반 AI)은 논리적 추론과 형식적 논리를 핵심으로 하며 결정론적 과제 처리에 강점이 있다. 커넥셔니즘(Connectionism, 뉴럴 네트워크)은 인간의 뇌 계산 방식을 모방하여 데이터에서 패턴을 계층적으로 인식한다. 베이지안 AI(확률 기반 AI)는 확률 모델링을 통해 불확실성을 다루며, 강화학습(RL)은 동적 환경에서 시행착오를 통해 행동을 최적화한다. 진화형 AI는 자연 선택 원리를 활용해 해결책을 진화시키며, 하이브리드 AI는 여러 패러다임을 결합해 더 강력하고 유연한 시스템을 만든다. 이러한 패러다임은 시간이 흐르며 각각의 전성기를 맞이한다.
-
빠른 복제와 반복: 해외가 먼저 달려가면, 중국은 검증된 패턴을 바탕으로 저비용으로 신속하게 따라갈 수 있다. 예를 들어 멀티모달이나 o1급 추론 모델 같은 사례들이다. 인터넷 시대의 서구 개발 → 중국 상용화 공식이 다시 한번 재현되는 듯하다. 이미 서구가 오류를 경험했기 때문에, 중국 팀들은 이를 재현하고 개선하는 데 훨씬 적은 시간만으로도 목표를 달성할 수 있다.
DeepSeek는 강화학습을 통해 더 낮은 비용으로 미국 경쟁자들에게 큰 압박을 가하고 있다
한편으로는 해외 선도 연구소들이 첨단 탐색의 기반을 마련해주었으며, 다른 한편으로 중국 팀들은 단순히 수동적으로 따르는 것이 아니라 끊임없이 '융합적 혁신'을 추구하고 있다. 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서도 강화학습과 추론 분야에서 더욱 유연한 실용화 방안을 제시하고 있다.
3. 강화학습은 근미래 AI의 새로운 돌파구일 수 있다
최근 DeepSeek가 발표한 새 모델은 대부분의 지도형 미세조정(SFT)을 강화학습(RL)로 대체함으로써 특정 분야 데이터 라벨링에 대한 의존도를 줄였다. 이는 수직적 분야로의 일반화 가능성을 열어준다. 명확한 보상 함수만 있으면, 모델은 스스로 반복하며 추론 능력을 지속적으로 향상시킬 수 있으며, 1의 오픈소스 공유에서 본 것처럼, 모델은 강화학습 환경 내에서 스스로 탐색하며 일정 수준의 자기 최적화 능력을 갖추게 된다.
이는 많은 데이터 없이도 충분한 컴퓨팅 파워만 확보된다면, 모델이 RL 경로를 통해 지속적으로 진화할 수 있음을 의미한다. 미국이 하드웨어와 기술 면에서 중국에 제재를 가하고 있지만, 이런 '우회 전략'은 전통적인 대규모 훈련 리소스에 대한 요구를 낮춰주며, 중국 연구자들에게 빠르게 따라잡을 수 있다는 실질적인 가능성을 보여준다. 이는 자체적인 대규모 모델 역량을 원하는 다른 조직들도 참고하고 배울 만한 가치가 있다.
4. 2027년은 AI의 전환점이 될 수 있으며, 다수의 일자리는 대체되거나 재정의될 것이다
AI의 급속한 발전은 우리가 얼마나 빠르게 나아가고 있으며, 그 한계가 어디인지에 대해 생각하게 한다. 최근 Anthropic의 CEO 다리오(Dario)는 "2027년에는 모델이 대부분의 분야에서 인간을 능가할 것"이라고 말했는데, 그 배경에는 다음과 같은 요소들이 있다:
-
강화학습의 연속적 반복: 과거의 '훈련-평가-추론'이라는 엄격한 분리 방식과 달리, 딥러닝이 고도로 발전한 지금, 차세대 AI 능력의 돌파구는 강화학습과 결합된 하이브리드 방식일 수 있다. 즉, '온라인'에서 스스로 성찰하고 업데이트함으로써 인지 능력이 급속히 향상될 수 있다.
-
산업 자본의 강력한 지원: 반도체 제조 선두기업 TSMC는 최근 실적 발표에서 AI 사업이 2024~2029년 연평균 약 45% 성장할 것이라 전망했으며, 2029년에는 2024년 대비 약 20배 규모에 이를 것으로 예측했다. 이 수요의 중심엔 OpenAI 등 거대 기업들의 컴퓨팅 투자가 있다. 이는 AI가 상상 가능한 거의 모든 응용 분야로 스며들 것임을 시사한다.
AI는 TSMC의 미래 성장에서 가장 빠른 영역이 되었다
2027년은 AI 능력이 급속히 상승하는 중요한 전환점이 될 가능성이 크다. 이 시점을 전후해 과거에는 인간의 판단과 창의성이 필요했던 많은 작업들이 점차 모델에 의해 대체되거나 재정의되면서 사회 구조와 경제 모델에 깊은 변화를 가져올 것이다.
예를 들어 내가 매우 좋아하는, 벤자민 블룸(Benjamin Bloom)이 제안하고 이후 여러 차례 수정된 블룸의 분류학(Bloom’s Taxonomy)은 인간의 인지 영역을 여섯 단계로 나눈다. AI의 급속한 발전으로 인해 2027년경에는 평가(Evaluating)와 창조(Creating)를 제외한 나머지 모든 영역은 물론, 창조를 포함해 모든 작업을 대형 모델이 수행할지도 모른다. 인간에게 남은 시간은 많지 않다. 그렇다면 인간은 무엇을 해야 할까? 이는 또 다른 논의의 시작점이 될 것이다.
블레이드 러너 (Blade Runner) (1982)
5. 왜 AI 프로젝트는 Monad 생태에서 개발해야 하는가?
다시 본론으로 돌아오자. 블록체인과 AI의 융합은 아직까지 많은 사람에게 '컨셉트 쇼' 정도로 인식되고 있다. 그러나 나는 AI 프로젝트가 Monad의 기술적 특성과 결합한다면 독특한 응용 가치를 창출할 수 있다고 믿는다. 따라서 AI 블록체인 프로젝트를 위한 최적의 플랫폼은 바로 **Monad**라고 주장한다. 이유는 다음과 같다:
-
EVM이 보유한 풍부한 데이터: 보다 정확하고 강력한 모델을 훈련하기 위해서는 다양하고 고품질의 데이터 확보가 필수적이다. EVM 기반 생태계는 이미 방대한 스마트 계약 데이터, 거래 기록, 사용자 행동 데이터를 축적해왔으며, 이는 AI 모델의 맥락 학습(Contextual Training)에 중요한 자원이 된다. 새로 시작하는 블록체인 환경과 비교해, EVM 생태계는 이미 성숙기에 접어들어 AI 훈련 및 추론을 위한 '데이터 광산(Data Mine)' 역할을 한다.
-
MonadDB는 실시간 데이터에 적합: 특히 DeFi 분야에서 실시간 네트워크 정보 수집은 AI의 시의성(Timeliness)을 결정짓는다. MonadDB는 고속 데이터 접근과 낮은 가스 비용을 통해 모델이 언제든지 최신의 온체인/오프체인 정보를 호출할 수 있도록 강력한 지원을 제공한다.
-
고속도 및 저비용 환경: Monad는 초당 10,000건의 트랜잭션 처리 속도와 1초 블록 생성 시간을 구현해, AI 에이전트의 경제적 행동을 구현하기에 이상적인 환경을 제공한다. 체인 상의 거래, 담보, 결제 등의 작업을 통해 AI 에이전트는 실제 경제 활동을 수행할 수 있다. Monad의 EVM 환경은 효율적이고 저비용인 운영 기반을 제공하여 AI 에이전트에게 '진짜 일을 시키는 도구'를 준다. 낮은 수수료는 '고빈도, 소액 거래'를 가능하게 하며, AI 에이전트 간 상호작용의 활용 사례를 더욱 풍부하게 만든다.
-
병렬 실행(Parallel Execution): 기존 연구에 따르면, 여러 AI 모델이 협업하는 하이브리드 AI는 더 복잡하고 난이도 높은 작업을 수행할 수 있다. Monad의 병렬 실행 환경은 체인 상에서 여러 AI 에이전트(Agentic Swarms)를 동시에 실행하고 협업하게 함으로써, 협동적 AI 시스템 구축을 가능하게 한다.
결론적으로, 현재 또는 미래의 AI 에이전트가 Monad 위에서 개발하여 EVM 환경에서 원활한 사용 경험을 얻고, 기존의 다양한 DeFi 프로토콜 및 인프라를 활용함으로써 차세대 AI 경험을 위한 기반을 마련하는 것이 목표다.
6. 중국어권 AI 개발자들을 향한 초대
내 동료인 Jing, Evan이 X(트위터)에서 여러 번 언급한 AI 관련 글과 사례들처럼, Monad는 항상 AI 프로젝트가 Monad 생태계에 뿌리내리고 성장하는 것을 적극 환영하고 지원한다. 여기에 더해, 중국어권 AI 개발자의 관점에서 다음과 같은 이유를 강조하고자 한다:
-
미·중 AI 경쟁이라는 큰 흐름 속에서 중국어권 개발자들은 국경을 넘는 자원 접근이나 협업에 제한을 받을 수 있다.
-
하지만 블록체인 세계는 글로벌화와 탈중앙화를 추구한다. Monad 위에서는 특정 지역에 국한되지 않고 전 세계 사용자를 대상으로 서비스할 수 있으며, "라벨링(Labeling)" 걱정 없이 탈중앙화의 장점을 활용해 지정학적·기술적 장벽을 우회할 수 있다.
Monad는 모든 AI 종사자와 개발자들에게 진심으로 초대장을 보낸다. 여러분과 함께 사용자 중심의, 주권을 가진 혁신 제품을 만들어가길 기대한다. 야심찬 스타트업 창업자들이 Monad 위에서 개발하도록 격려하며, 성공을 위해 다양한 지원을 제공하고 있다. 이러한 개발자 지원 프로그램에는 현재 진행 중인 evm/accathon, Mach 액셀러레이터, Jumpstart 프로그램, The Studio, The Foundry, Monad Madness 등이 포함된다. 블록체인 기반 AI 금융 거래 모델을 만들고자 하든, 스스로 학습하는 탈중앙화 로봇을 구축하고자 하든, Monad는 더 빠르고, 더 저렴하며, 더욱 개방적인 기술 지원을 제공한다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@Harveycww
