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title: "중국 AI 시장, 이제는 연산력보다 ‘토큰 경제’로 간다"
published: 2026-08-03T03:05:03.219Z
canonical: https://jeff.news/article/5403
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# 중국 AI 시장, 이제는 연산력보다 ‘토큰 경제’로 간다

중국 AI 산업의 무게중심이 단순한 연산력 경쟁에서 실제 토큰 소비와 산업 적용으로 옮겨가고 있다는 내용이다. 하루 평균 토큰 사용량은 2년 전 1천억 개 수준에서 140조 개 이상으로 뛰었고, 스마트 컴퓨팅 파워도 전년 대비 177% 증가했다.

- 중국 AI 시장에서 요즘 뜨는 지표는 ‘모델 크기’가 아니라 토큰 사용량임
  - 2년 전만 해도 중국의 하루 평균 토큰 사용량은 약 1천억 개 수준이었는데, 지금은 140조 개 이상으로 튀어 올랐음
  - 단순히 챗봇 몇 개 많이 쓰는 수준이 아니라, 산업 현장에서 모델이 실제로 일을 처리하는 양이 커졌다는 신호로 보는 분위기임

- 오픈라우터(Open Router) 기준으로도 중국 모델 사용량이 꽤 세게 올라와 있음
  - 지난달 26일까지 해당 주간 기준, 중국 AI 모델의 주간 토큰 사용량은 13주 연속 미국을 제치고 세계 1위였음
  - 글로벌 사용량 순위에서도 중국 모델이 상위 5개를 차지했다고 나옴
  - 샤오미 미모-V2.5, 딥시크-V4, 즈푸 GLM-5.2 같은 중국산 오픈소스 모델이 글로벌 상위권으로 들어오면서 “고성능 AI가 사치품에서 일상용품이 됐다”는 평가가 붙음

> [!IMPORTANT]
> 중국 오픈소스 AI 모델의 글로벌 누적 다운로드는 100억 회를 넘겼음. 이 정도면 “중국 안에서만 쓰는 모델”이라고 보기엔 이미 규모가 너무 큼.

- 토큰 소비가 늘어난 핵심 배경은 코딩과 에이전트(agent) 능력임
  - 치밍촹터우의 저우즈펑은 코딩과 에이전트 능력이 이제 AI 모델의 핵심 경쟁력이 됐다고 봄
  - 채팅 중심 AI는 사용자가 질문하고 답변 받는 흐름이 대부분이지만, 에이전트형 AI는 코드 작성, 도구 호출, 검증, 반복 작업을 하면서 토큰을 훨씬 많이 먹음
  - 그래서 지난 2~3년간의 채팅형 AI 소비와는 토큰 규모가 아예 다른 레벨로 커졌다는 설명임

- 토큰 사용량 증가는 바로 컴퓨팅 파워 수요로 이어지고 있음
  - 중국 공업정보화부 기준, 6월 말 중국의 스마트 컴퓨팅 파워는 2천185엑사플롭스(EFLOPS)에 도달함
  - 전년 동기 대비 177% 증가했고, 전국 컴퓨팅 파워 시설 가동률은 71.4%로 집계됨
  - 칩, 서버, 데이터센터, 전력·냉각 같은 부대 설비까지 같이 커지는 전형적인 인프라 사이클이 만들어지는 중임

- 반도체와 전자부품 수출 지표도 AI 산업사슬 확대를 보여줌
  - 상반기 중국의 집적회로(IC), 전자재료 제조업 부가가치는 두 자릿수 증가율을 유지함
  - 위안화 기준 IC 수출액은 전년 동기 대비 88.7%, 전자부품 수출액은 62.6% 증가함
  - 중국 정부는 AI, 로봇, 혁신약을 ‘차세대 신 3종 제품’으로 묶어 새로운 기간산업 후보로 보고 있음

- 비용 경쟁도 본격적으로 붙고 있음
  - 주장윈지(DataCanvas)의 팡레이는 지난 1년간 토큰 비용이 크게 줄었고, 앞으로 3년 안에 현재의 1천분의 1 수준까지 떨어질 수 있다고 봄
  - 이 말이 맞다면 AI 인프라 경쟁은 “누가 돈을 더 많이 태우나”가 아니라 “누가 같은 비용으로 더 많은 토큰을 뽑나” 싸움으로 바뀜
  - 쑤이위안테크의 자오리둥도 고객이 단순 하드웨어 가격보다 토큰 생성 효율과 출력 효율을 본다고 말함

- 실제 산업 적용 사례도 꽤 구체적으로 나옴
  - AI 비전 품질검사는 마이크로미터 단위의 미세 결함을 자동으로 잡아내고, 검사 효율이 인력 대비 6배 이상 높아졌다고 함
  - 제약 분야에서는 산업 AI 모델이 항체와 소분자 의약품 선별 속도를 끌어올려 항암 표적치료제 같은 신약의 전임상 연구개발 주기를 40% 단축했다고 나옴
  - 규모 이상 제조업 기업의 AI 응용 보급률은 이미 30%를 넘었고, 기초급 스마트 공장 5만6천여 개, 선진급 9천여 개, 탁월급 500여 개가 구축됐다고 함

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## 기술 맥락

- 여기서 중요한 건 토큰이 단순 과금 단위가 아니라는 점이에요. 모델이 실제 업무를 처리할수록 입력, 중간 추론, 도구 호출, 출력에서 토큰이 계속 쌓이거든요. 그래서 토큰 사용량은 AI가 데모를 넘어서 업무 시스템 안으로 얼마나 들어갔는지 보는 지표가 돼요.

- 중국이 보는 경쟁축도 꽤 현실적이에요. 모델 파라미터 수나 벤치마크 순위만으로는 산업 적용이 안 굴러가고, 결국 추론 비용이 낮아야 제조업 품질검사나 신약 후보 선별 같은 반복 작업에 넣을 수 있거든요.

- 인프라 쪽에서는 토큰 증가가 곧 데이터센터 수요로 이어져요. 추론 요청이 많아지면 서버, 칩, 네트워크, 전력 설비가 같이 필요해지고, 기사에서 말한 2천185엑사플롭스와 71.4% 가동률은 그 흐름을 숫자로 보여주는 대목이에요.

- 한국 기업도 비슷한 질문을 하게 될 가능성이 커요. “어떤 모델이 제일 똑똑한가”보다 “우리 업무에서 토큰당 결과물이 얼마나 나오나”가 더 중요한 의사결정 기준이 될 수 있거든요.

## 핵심 포인트

- 중국의 하루 평균 토큰 사용량이 140조 개를 넘어서며 AI 활용 규모가 폭발적으로 커짐
- 중국산 오픈소스 AI 모델의 글로벌 누적 다운로드가 100억 회를 돌파함
- 스마트 컴퓨팅 파워는 2천185엑사플롭스까지 늘었고 데이터센터·칩·서버 산업까지 같이 커지는 중
- 제조업 AI 품질검사는 인력 대비 6배 이상 효율을 내고, 신약 전임상 연구개발 주기는 40% 단축됨

## 인사이트

중국 AI 경쟁의 포인트가 ‘모델을 얼마나 크게 만드나’에서 ‘얼마나 싸고 많이 쓰게 만드나’로 바뀌는 흐름이 보인다. 한국 개발자 입장에서도 모델 성능보다 추론 비용, 토큰 효율, 실제 업무 적용률을 봐야 하는 시점이 온 셈이다.