네덜란드 벨트호번(Veldhoven). 2025년 1월.
ASML 본사 대강당에 애널리스트 수백 명이 모였다. 슬라이드가 바뀌었다. 2024년 ASML 매출에서 중국이 차지한 비중: 연간 36.1%, 분기 피크 49%(2분기). 청중 몇몇이 메모를 했다. 다음 슬라이드가 나왔다.
2025년 연간 전망: 약 33%. 2026년 전망: 약 20%.
분기 피크에서 2026년 전망까지, 2년 만에 29%포인트가 증발하는 궤적이다. 제재를 앞두고 중국 기업들이 DUV 장비를 쓸어갔던 비축 구매가 끝났다. 이제 진짜 차단이 시작된다.
그리고 ASML이 만드는 EUV 장비는 — 세계에서 오직 이 회사만 만들 수 있는 기계는 — 단 한 대도 중국에 판매된 적이 없다. 2019년부터. 이 기계 없이 5nm 이하 칩을 양산하는 것은 사실상 불가능하다.
하지만 이것은 네 가지 벽 중 하나일 뿐이다.
같은 해, 중국의 총 비금융 부채는 GDP의 302.4%에 도달했다. 2024년 FDI 순유출은 1,680억 달러였다 — 1990년 기록 이래 최대. 출생아는 792만 명이었다 — 1949년 건국 이래 최저.
반도체. 부채. 자본. 인구.
네 가지가 동시에, 서로를 강화하면서 작동하고 있다. 하나씩이었다면 대처할 수 있었을 것이다. 문제는 동시성이다. 그리고 이 네 가지 벽 위에 다섯 번째 천장이 놓여 있다: 혁신이 특정 방향으로만 흐르도록 허용하는 제도적 구조.
이 벽들을 하나씩 해부한다. 벽들이 서로를 강화하는 시스템적 상호작용을 추적하고, 탈출 경우의 수를 현실적으로 평가한다.
미리 말해둘 것이 있다. 이 분석은 중국의 '쇠퇴'를 예측하지 않는다. 더 느린 성장, 더 어려운 혁신 경로, 더 많은 제약 속에서의 경쟁 — 이것이 이 챕터가 말하려는 것이다.
섹션 A. 반도체 차단 — EUV 부재의 기술적 의미
상하이 외곽, SMIC(中芯国际) 팹(Fab) 7nm 생산 라인.
회로선 폭 7나노미터. 머리카락 굵기의 만 분의 일. 이것을 실리콘 위에 새기는 작업이 하루에도 수만 번 반복된다. 그러나 TSMC(台积电)의 대만 공장과 비교하면, 이 라인은 같은 산을 전혀 다른 방법으로 오르고 있다.
TSMC는 EUV 노광기 한 대로 한 번에 회로를 새긴다. SMIC는 DUV 노광기로 같은 작업을 네 번, 여덟 번 반복한다. 노광하고, 식각하고, 다시 노광하고, 다시 식각한다. 다중 패터닝(Multiple Patterning)이라 부른다.
한 SMIC 엔지니어가 동료에게 말했다고 전해진다.
"우리는 같은 산을 오르고 있어. 다만 저쪽은 케이블카를 타고, 우리는 걸어서 올라가지."
이 비유가 정확히 포착하는 것이 있다. 목적지는 같다. 경로가 다르다. 그리고 그 경로의 차이는 비용과 시간과 수율(收率)이라는 숫자로 나타난다.
EUV의 물리학: 세계에 하나뿐인 기계
EUV(극자외선, Extreme Ultraviolet) 노광 장비는 세계에서 ASML만 만든다. 이것은 비유적 표현이 아니다. 문자 그대로의 사실이다. 이 기계를 만드는 기업은 지구상에 하나뿐이다.
이유가 있다. EUV 장비 하나를 만들려면 10만 개 이상의 부품이 필요하다. 렌즈는 ZEISS(독일)가 만든다. 광원 시스템은 Cymer(미국, ASML 자회사)가 공급한다. 진동 제어 기술은 수십 개 네덜란드 정밀기계 기업들이 제공한다. 이 공급망 전체를 조율하는 곳이 벨트호번의 ASML이다. 하나의 기계를 만드는 데 1년 이상이 걸린다. 가격은 대당 3억~5억 달러.
중국은 이 기계를 살 수 없다. 2019년부터. 미국과 네덜란드 정부의 합의로 수출 허가가 차단되었다. 단 한 대도 납품된 사례가 없다.
이 차단의 기술적 의미는 단순하다. 5nm 이하 공정은 사실상 EUV 없이 양산할 수 없다. 중국의 최첨단 파운드리 SMIC는 7nm에 머물고 있다. TSMC는 이미 3nm를 양산 중이고 2nm를 준비하고 있다. 세대 차이가 두 세대 이상이다.
자급률의 현실
중국 정부의 목표는 야심적이다. '중국제조 2025(中国制造2025)' 계획은 2025년까지 반도체 자급률 70% 달성을 목표로 했다. 현실은 어디 있는가.
반도체 자급률은 정의에 따라 숫자가 크게 달라진다. 중국 내에서 생산된 칩 전체를 기준으로 하면 약 50%다. 그러나 이 수치에는 TSMC·삼성·SK하이닉스 등 외국 기업이 중국 내 팹에서 생산한 물량이 포함되어 있다. 중국 기업이 자체 설계·제조한 칩만 따지면 IC Insights 기준 약 19.4%, TechInsights 기준 약 23.3%로 떨어진다(2024년). 어느 정의를 쓰든 목표의 절반에도 미치지 못한다. 그리고 더 결정적인 숫자가 있다. 반도체 장비 자급률은 13.6%(2024년)다.
AI 칩에 한정하면 그림이 조금 달라진다. 2024년 중국 AI 칩 시장에서 NVIDIA와 AMD가 71%를 차지했고, 화웨이 하이실리콘(HiSilicon)이 23%를 가져갔다(IDC). 국산 AI 칩 출하량은 82만 개를 넘어 시장 침투율이 2023년 15%에서 2024년 30%로 두 배 뛰었다. 2025년 상반기 기준 중국 AI 서버 시장에서 국산 칩 비중은 약 35%까지 올라왔다. 그러나 이 숫자는 "양"이지 "질"이 아니다. 성능 기준으로 보면 프론티어 훈련 워크로드에서 NVIDIA H100/H200을 대체할 수 있는 국산 칩은 아직 없다.
반도체를 만드는 기계를 스스로 만들 수 없다는 것이다.
중국 유일의 리소그래피 장비 기업 SMEE(上海微电子装备, 상하이마이크로일렉트로닉스)는 DUV 90nm 장비는 생산한다. EUV는 아직 프로토타입 단계다. 전문가들의 현실적 전망은 2030년대 중반이다. 지금으로부터 10년 이상 후다.
그 사이에 ASML은 High-NA EUV라는 다음 세대 장비를 이미 내놓았다. 산을 오르는 동안 산 자체가 높아지고 있다.
DUV 우회의 경제학
7nm를 DUV로 구현하는 것이 불가능하지는 않다. SMIC가 증명했다. 화웨이(华为) Ascend 910C 칩이 이 공정으로 만들어진다. 2025년 생산 목표는 60만 개다.
다만 경제성이 문제다.
DUV 다중 패터닝은 EUV 단일 노광 대비 제조 비용이 3~5배 높다. 노광 횟수가 많을수록 불량 가능성이 높아진다. SMIC의 7nm 수율은 약 40%다. TSMC의 동일 노드 수율은 90% 이상이다.
수율 40%는 10개 만들면 6개가 불량이라는 의미다. 이것이 대량 생산 경제에서 무엇을 의미하는지 계산해보자. 같은 수의 양품을 생산하려면 SMIC는 TSMC보다 2.25배 더 많은 웨이퍼를 돌려야 한다. 여기에 비용 3~5배 차이가 겹친다.
결과: AI 칩 대량 생산 시 가격 경쟁력이 없다.
중국 정부는 국가 보조금으로 이 간격을 메운다. 다만 보조금은 재정 부담이다. 이것이 반도체 벽이 부채 벽과 연결되는 첫 번째 고리다.
H100의 밀수와 차단의 균열
차단이 완벽하지는 않다.
2024년 10월부터 2025년 5월까지, 미국 당국이 적발한 H100/H200 밀수 규모는 1억 6,000만 달러 이상이다. 중국으로 향하는 NVIDIA 최첨단 칩들이 싱가포르, 말레이시아, 중동 등 제3국을 경유하는 경로로 적발되었다.
이것은 두 가지를 동시에 말해준다. 첫째, 중국의 첨단 칩 수요는 절박하다. 둘째, 차단은 완전하지 않다.
2025년 12월, 트럼프 행정부는 H200의 중국 수출을 일시적으로 허가했다. 그러나 실제 판매는 없었다. NVIDIA의 중국 매출 비중은 약 13%에 머물고 있다.
미국의 취약성: 설계는 지배하지만 제조는?
공정한 서술을 위해 미국의 대응 취약점을 짚어야 한다.
미국은 반도체 설계를 지배한다. NVIDIA가 AI 칩 시장의 92%를 점유한다. TSMC 파운드리 점유율은 66%다. 그러나 첨단 반도체의 물리적 제조는 미국 땅에서 거의 하지 않는다.
CHIPS Act는 이 취약성을 메우려는 시도다. Intel에 78억 6,000만 달러, TSMC에 66억 달러, Samsung에 47억 5,000만 달러를 보조금으로 투입했다. TSMC 애리조나 Fab 1은 가동 중이고, Fab 2는 2nm 장비 설치 중이다. 2027년 양산 목표다.
차이가 있다. 미국은 설계를 지배하고 제조 동맹(TSMC, ASML)을 확보한 상태에서 자국 내 제조 능력을 보완하고 있다. 중국은 설계와 제조 모두에서 자립을 동시에 달성해야 한다.
한쪽은 보완이다. 다른 쪽은 처음부터 다시다.
섹션 B. 부채의 벽 — GDP 302%의 의미
구이저우성(贵州省)의 한 현(县) 정부 청사.
신규 건설된 행정 건물 옆, 공사가 중단된 산업단지 부지가 있다. 잡초가 올라오기 시작했다. 크레인은 멈춘 지 오래다.
이 현의 계획은 단순했다. 토지를 팔아 투자를 유치하고, 세수로 인프라를 건설하고, 인프라로 더 많은 기업을 유치한다. 순환이 돌아가야 했다. 그러나 부동산 시장이 얼어붙으면서 토지를 사는 기업이 없어졌다.
현장(县长)이 보고서를 올렸다. 부채 상환 불능.
베이징에서 온 답은 만기 연장이었다. 빚을 지금 갚지 않아도 된다. 다만 새 투자도 없다. 청사는 신식이지만 산업단지는 빈 땅으로 남는다.
이것이 중국 지방 재정의 현실이다.
302.4%의 의미
총 비금융 부채(가계+기업+정부)의 GDP 대비 비율이 302.4%에 도달했다(2025년). 전년도 290%에서 12.3%포인트 올랐다. 1년에 12%포인트씩 올라가고 있다.
이 숫자 자체보다 맥락이 중요하다.
일본의 정부 부채는 GDP의 250%를 넘는다. 세계 최고 수준이다. 그러나 일본 국채의 90% 이상은 국내 투자자가 보유한다. 자국 통화로 빌리고, 자국민에게 진 빚이다. 중국과 구조가 다르다.
IMF는 중국의 정부 부채를 확장 정의로 계산하면 GDP의 약 127%라고 추정한다(2025년 기준, 2026년 전망 135%). 예산 외 지방 채무까지 포함한 수치다. 미국 정부 부채(GDP 약 130%)와 비슷한 수준이다. 다만 소득 수준이 다르다. 미국은 이미 선진국이다. 중국은 중진국 함정의 경계에 있다.
더 결정적인 숫자는 지방정부 부채다. 2021년 기준 GDP의 70.5%. 이후 계속 올라갔다고 추정된다.
지방 재정의 구조적 붕괴
중국 지방정부의 수입 구조를 이해해야 한다.
지방정부 수입의 40~60%가 토지 매각 수입이었다. 지방정부는 토지 사용권을 팔아 재정을 충당했다. 부동산 시장이 성장하는 동안은 이 모델이 작동했다. 개발업체들이 토지를 사고, 아파트를 짓고, 가격이 올랐다.
2021년부터 부동산 시장이 꺾이기 시작했다. 헝다(恒大, Evergrande) 사태가 수면 위로 떠올랐다. 헝다의 부채 총액은 2조 5,000억 위안이었다. 2023년 재무보고에 기재된 현금성 자산은 18억 위안. 빚의 1,400분의 1에 불과한 현금. 갚을 수 있는 구조가 아니었다. 헝다 이후 부동산 시장 전체가 얼어붙었다. 주택 착공은 3분의 2가 사라졌고, 개발 투자는 해마다 두 자릿수씩 줄고 있다.
토지를 팔려 해도 사는 기업이 없다. 수입 기반이 무너졌다. 반면 의무 지출 — 공무원 급여, 인프라 유지, 사회서비스 — 은 줄일 수 없다.
구이저우성이 2023년 사실상 부채 상환 불능을 선언한 것은 극단적 사례지만, 유일한 사례가 아니다. '구이저우 모델'이 다른 성(省)으로 확산될 것이라는 우려가 있다.
그로우 인베스트먼트(Grow Investment) 수석 이코노미스트 홍하오(洪灝)는 이 구조의 해소 시한을 명확히 제시했다. "부동산 섹터를 고치는 데는 앞으로 수년, 어쩌면 10년이 걸릴 것이다. 이유는 단순하다. 우리는 중국 인구가 필요로 하는 것보다 훨씬 많은 주택을 지었기 때문이다." — 홍하오(洪灝), Fortune Asia 인터뷰, 2023년 9월 구조적 과잉 공급과 인구 감소가 맞물린 상황에서 가격 회복을 기대하는 것 자체가 비현실적이라는 진단이다.
IMF 전 부총재 주민(朱民)은 2025년 인터뷰에서 "'AI+'가 컴퓨팅뿐 아니라 모든 산업 영역에 걸쳐 거대한 영향을 미칠 것"이라며 중국 경제의 AI 융합에 낙관론을 펼쳤다. 다만 그조차 팬데믹이 만든 7조 달러의 산출 갭은 영구적이며, 글로벌 성장률은 향후 3~5년간 2.7~2.8%에 머물 것이라고 인정했다. 거시적 비관 속의 기술적 낙관 — 이 이중성이 중국 경제의 현 위치다.
확대 후 방치(Extend and Pretend)
중국 중앙정부의 대응 전략은 대서양위원회가 명명한 대로 '확대 후 방치(Extend and Pretend)'다.
만기를 연장한다. 재융자를 허용한다. 중앙 발행 채권으로 지방 채무를 대체한다. 문제를 해결하지 않고 시간을 산다.
2026년 정부 부채는 1조 달러 규모 추가 증가가 전망된다. 재정적자 목표도 GDP의 3%에서 4%로 상향했다.
이것은 지속 가능한가. IMF의 2025년 중국 Article IV 보고서는 "장기적 부채 지속 가능성에 대한 우려"를 명시했다. 부채 자체가 당장 위기를 만들지는 않는다. 그러나 부채는 미래 투자 여력을 잠식한다.
AI 인프라를 건설하고 싶어도, 재정이 과거의 빚 갚는 데 묶여 있으면 새로운 투자가 어렵다. 이것이 부채 벽이 반도체 벽과 연결되는 고리다.
미국의 취약성: 부채에 관한 한 미국도
부채 이야기를 할 때, 미국도 예외가 아님을 짚어야 한다.
미국 정부 부채는 GDP의 약 130%다. 중국의 IMF 확장 정의 약 127%와 비슷하거나 더 높다. 그러나 미국은 기축통화국이다. 달러로 빚을 지고 달러로 갚는다. 달러는 글로벌 외환보유고의 56.32%를 차지한다.
이것이 미국에게 다른 나라는 갖지 못하는 '과도한 특권(exorbitant privilege)'을 준다. 세계가 달러를 필요로 하는 한, 미국의 부채는 다른 방식으로 작동한다.
중국의 위안화(元, CNY)는 글로벌 외환보유고의 약 2%를 차지한다. 이 격차가 부채 문제의 성격을 근본적으로 다르게 만든다.
섹션 C. 인구 절벽 — 확정된 미래
제10장에서 본 792만이라는 숫자에는 또 다른 차원이 있다. 그것은 밀린 자 개인의 고통일 뿐 아니라, 국가 전체의 구조적 한계를 결정하는 숫자이기도 하다. 이것이 네 번째 벽이다. 그리고 이 벽은 다른 세 벽과 달리 협상할 수 없다. 이미 일어난 일이기 때문이다.
부유해지기 전에 늙는다
경제학자들은 이 상황을 '미부선로(未富先老)' — 부유해지기 전에 늙는다 — 는 말로 표현한다.
일본을 비교 기준으로 삼아보자. 일본은 1990년대부터 고령화가 심화되었다. 하지만 고령화가 시작될 때 일본의 1인당 GDP는 이미 선진국 수준이었다. 3만 달러를 넘은 상태였다. 강력한 사회안전망이 갖춰져 있었다. 국민이 저축을 충분히 쌓은 후에 늙기 시작했다.
중국은 다르다. 고령화가 가속되는 지금, 1인당 GDP는 약 1만 3,000달러 수준이다. 선진국 소득의 4분의 1 정도다. 연금 시스템은 아직 성숙하지 않았다. 2025년 기준 60세 이상 인구가 전체의 23%다. 2035년에는 30%를 넘어 4억 2,000만 명에 달할 것으로 전망된다.
미국 외교협회(CFR) 황옌중(黄延中)은 중국의 출산장려 정책이 "기껏해야 '보여주기'에 그쳤다"고 진단한다. "높은 양육비와 취약한 사회안전망이라는 근본적 문제를 건드리지 못했다." 2024년 혼인 건수는 610만 건으로 전년 대비 20.5% 급락하며 1980년 이래 최저치를 기록했다. 정책의 언어와 현실의 숫자 사이에 놓인 간극은 좁혀지지 않고 있다.
연금 시스템의 부양비가 이 압박을 숫자로 보여준다. 2020년 기준 도시 근로자 기본양로보험의 재직자 대 수급자 비율은 2.57:1이었다. 중국사회과학원(中国社科院)은 이 비율이 2050년 0.89:1(추정)까지 떨어질 것으로 전망한다. 현역 1명이 은퇴자 1명 이상을 부양해야 하는 구조다. 이 속도로 고령화가 진행되면, 중국은 선진국의 소득 수준에 도달하기 전에 일본이 경험한 것과 같은 고령화 압박에 직면한다. 그러나 일본이 가졌던 완충재 없이.
인구가 AI에게 요청하는 것
역설이 있다.
노동력 감소는 AI 자동화의 필요성을 높인다. 공장에서, 서비스업에서, 의료에서 — 사람이 줄어드는 만큼 기계가 채워야 한다. 중국 정부도 이것을 안다. 인구 절벽이 AI 산업을 육성할 이유가 되는 것이다.
2025년 중국 정부의 AI 자본지출은 약 4,000억 위안으로 추정된다. 이 투자의 동력 중 하나는 노동력 부족에 대한 선제적 대응이다. 2026년 대학 졸업생이 역대 최대 약 1,270만 명이지만, 이들 중 상당수는 제조 현장이 아니라 도시 서비스직을 원한다. 공장을 채울 사람이 줄어들고 있다.
그러나 여기서 네 번째 고리가 닫힌다. AI 자동화에 필요한 첨단 칩은 반도체 차단으로 접근이 제한되어 있다. 노동력 감소가 AI를 요구하고, AI는 첨단 칩을 요구하고, 첨단 칩은 차단되어 있다.
인구 절벽은 AI 혁신의 동기가 되지만 동시에 AI 혁신이 제대로 진행되지 않으면 더 큰 구조적 위기로 이어진다. 이것이 인구 벽이 반도체 벽과 맞닿아 있는 방식이다.
미국의 취약성: 출산율 하락은 보편적 현상
인구 감소가 중국만의 문제가 아님을 짚어야 한다.
미국의 합계출산율도 1.6 수준으로 대체율 아래다. 미국이 인구를 유지하는 것은 이민 덕분이다. 연간 100만 명 이상의 합법 이민자가 노동시장과 혁신 생태계에 기여한다. 실리콘밸리 AI 스타트업의 창업자 상당수가 이민 1세대 혹은 2세대다.
중국과의 차이는 이민 정책이다. 미국은 개방적 이민 시스템이 인구 감소를 상쇄한다. 중국은 이민을 사실상 받지 않는다. 이것이 같은 저출산 현상이 두 나라에서 전혀 다른 결과를 낳는 이유다.
섹션 D. 자본 통제의 역설 — 유출 억제와 유치 촉진 사이
상하이 루자쭈이(陆家嘴) 금융지구의 한 외국계 기업 CFO 사무실.
그가 본사에 보고서를 올릴 준비를 하고 있다. 중국 법인에서 번 이익을 독일 본사로 송금하려는데, 2026년 1월 시행된 새 외환 규제가 걸린다. 1,000달러를 초과하면 추가 서류가 필요하고 기록은 10년간 보관해야 한다. 기존 5년에서 두 배로 늘었다.
"예전에는 2주면 됐습니다." 그가 메모를 적는다. "이제는 6주가 걸립니다."
다음 분기 예산 편성 회의가 다음 달이다. 중국 투자 비중을 줄이자는 건의를 준비하고 있다.
1,680억 달러의 자본 이탈
2024년 FDI 순유출은 1,680억 달러였다. 1990년 이래 최대 자본 유출이다.
추이를 보면 더 극적이다.
2021년 FDI 순유입: +3,340억 달러. 3년 후인 2024년: -1,540억 달러. 방향이 완전히 바뀌었다. 자본이 들어오던 나라에서 나가는 나라로 전환되었다.
원인은 복합적이다. 미중 지정학 리스크. 부동산 침체로 인한 내수 부진. 코로나 이후 공급망 다변화. 규제 불확실성. 그리고 자본 통제 자체가 만들어내는 악순환.
자본 통제의 역설적 구조
자본 통제의 논리는 이렇다. 자본이 나가면 위안화 가치가 하락한다. 위안화가 하락하면 수입 물가가 오르고 금융 안정이 위협받는다. 그러므로 자본 이동을 통제해 환율을 방어한다.
이 통제는 역효과를 낳는다.
외국 투자자 입장에서 자본 통제는 '내 돈을 꺼내기 어려울 수 있다'는 신호다. 투자를 결정하는 순간부터 출구가 불확실하다. 이 불확실성이 투자 회피를 낳는다. 투자가 줄면 외화 공급이 감소하고 환율 방어 압박이 커진다. 그러면 통제를 더 강화한다. 그러면 투자가 더 줄어든다.
순환이 닫힌다. 그리고 방향은 아래를 향한다.
위안화 국제화의 구조적 한계
자본 통제의 장기적 대가는 위안화 국제화다.
위안화가 기축통화가 되려면 외국 기업과 정부가 위안화를 자유롭게 보유하고 거래할 수 있어야 한다. 자본 통제는 이 자유를 제한한다. 위안화를 가지고 있어도 원하는 때 원하는 곳으로 이동시키기 어렵다면, 굳이 위안화를 보유할 이유가 없다.
결과가 숫자로 나타난다. 달러의 글로벌 외환보유고 비중은 56.32%다. 위안화는 약 2%다.
미국은 AI Capex에 2026년 6,350억~6,650억 달러를 투입할 수 있다. 이 규모의 투자가 가능한 금융 인프라는 달러의 기축통화 지위에서 온다. 중국이 같은 규모의 AI 투자를 하려면 자본 통제의 완화가 필요하다. 다만 완화하면 자본 유출 위험이 커진다.
모순이 구조 안에 내장되어 있다.
미국의 취약성: 자본의 자유가 만드는 불안정성
자본의 자유로운 이동이 미국의 강점인 것은 맞다. 동시에 취약성이기도 하다.
미국 달러의 기축통화 지위는 대규모 무역 적자와 재정 적자를 가능하게 한다. 다만 달러에 대한 신뢰가 흔들리는 순간, 이 구조 전체가 압박을 받는다. 자유로운 자본 이동은 2008년 금융위기처럼 위기가 전 세계로 순식간에 전파되는 채널이 되기도 한다.
중국의 자본 통제는 비효율을 만들지만, 동시에 외부 금융 충격을 어느 정도 차단하는 방화벽 역할도 한다. 강점과 약점은 같은 구조에서 나온다.
섹션 E. 제도적 천장 — 혁신과 통제의 긴장
2020년 10월 24일. 상하이 더번드(外滩).
마윈(马云)이 연단에 섰다. 외탄(外滩) 금융 서밋이었다. 중국 금융계 인사들이 청중석을 채웠다. 카메라가 돌아갔다.
그가 발언했다.
"오늘 중국은 좋은 금융 혁신이 부족한 게 아닙니다. 금융 시스템 자체가 없는 겁니다. 중국 은행들은 여전히 전당포 수준의 사고방식으로 운영됩니다. 담보 없이는 대출이 없어요."
3주 후인 11월 3일, 앤트파이낸셜(蚂蚁集团)의 IPO가 강제 중단되었다. 상하이와 홍콩에서 동시 상장 예정이었다. 370억 달러 규모 — 역대 최대 IPO가 될 것이었다. 전날 밤까지 거래가 진행되고 있었다.
마윈은 이후 석 달간 공개 석상에서 사라졌다.
이 사건은 모든 중국 기업가에게 한 줄의 메시지를 보냈다.
시스템을 만들어도 국가가 더 큰 시스템이다.
혁신의 채널링: 어디서는 빠르고, 어디서는 막힌다
제도적 천장은 혁신을 완전히 막지 않는다. 방향을 정한다.
중국 정부가 원하는 방향의 혁신은 가속된다. 군사 AI, 감시 AI, 제조 자동화 AI — 이 영역에서 중국은 세계 어느 나라보다 빠르게 배포한다. 결정에서 전국 배치까지 수일 안에 완료한다. 민주주의 국가에서 수개월~수년이 걸리는 규제 심사 과정이 없다.
데이터도 있다. 글로벌 AI 연구자의 47%가 중국 출신이다. 오픈소스 글로벌 상위 10개 AI 모델 중 9개가 중국 기업의 작품이다(2025년 특정 벤치마크 기준). 2025년 중국의 AI 특허 출원은 전 세계의 60%를 넘는다.
이 숫자들은 제도가 혁신을 완전히 억압하지 않는다는 것을 보여준다.
그러나 선이 있다. 그 선의 이쪽과 저쪽은 다르다.
DeepSeek(深度求索)가 가능했던 이유는 량원펑(梁文锋)이 정치에 순응하면서 기술 문제에만 집중했기 때문이다. 더 효율적인 AI 훈련 방법론을 개발하는 것은 국가를 불편하게 하지 않는다. 오히려 장려된다.
마윈이 막힌 이유는 앤트파이낸셜이 기술이면서 동시에 정치였기 때문이다. 금융 시스템을 재설계하는 것, 은행 시스템을 우회하는 것 — 이것은 기술 혁신이지만, 국가의 금융 통제권에 도전하는 행위이기도 하다.
그 선이 어디에 있는지 기업가들은 알 수 없다. 이것이 제도적 천장의 본질이다. 선이 명확하지 않기 때문에 기업가들은 스스로 선 아래에 머문다. 자기 검열이 외부 검열보다 효과적이다.
AI 규제: 세계 최초로 만들고, 세계에서 가장 빠르게 집행하다
중국은 2023년 8월, 세계 최초로 생성형 AI에 구속력 있는 규제를 시행했다. 민주주의 국가들이 아직 논의 중일 때 이미 법이 시행되고 있었다.
이후 규제는 계속 확장됐다. 2024년 11월 알고리즘 거버넌스 캠페인. 2025년 4월 AI 보안 국가표준 3종. 2025년 8월 AI 윤리 관리 조치 초안(10개 부처 합동). 2025년 9월 AI 생성 콘텐츠 라벨링 의무화.
이 규제들은 AI를 막지 않는다. 통제하면서 허용한다. 국가 허용 범위 안에서의 혁신은 빠르게 배포된다. 범위를 벗어나는 혁신은 차단된다.
결과는 특정 방향으로 집중된 혁신이다. 깊이가 있지만 폭이 제한된다.
억제론과 촉진론: 양쪽 모두 맞는다
제도적 천장이 혁신을 억압하는가, 촉진하는가 — 이 논쟁은 단순한 답이 없다.
억제론의 논거는 실재한다. 구글, 유튜브, 위키피디아가 차단된 환경에서 글로벌 지식 생태계와의 실시간 연결이 어렵다. 최고 수준의 중국 AI 연구자 일부가 미국 대학과 기업으로 이동하는 흐름이 있다. 마윈 사례 이후 중국 기업가들이 국가를 불편하게 할 수 있는 영역을 의도적으로 회피한다.
촉진론의 논거도 실재한다. 14억 인구의 데이터에 대한 접근. 외국 경쟁자 차단으로 확보한 내수 시장 독점. 국가 지원으로 가능한 장기 투자. 민주주의 규제 없는 빠른 배포.
현실은 두 논거 모두 부분적으로 맞다. 중국 AI가 강한 영역은 응용, 배포, 규모화다. 규제와 통제가 오히려 이점을 주는 영역이다. 중국 AI가 약한 영역은 기초 연구와 체제를 바꾸는 원천 혁신이다. 개방성과 비판적 토론이 필요한 영역이다.
트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 Google이 만들었다. 확산 모델(Diffusion Model)은 미국과 영국 연구자들이 개발했다. CUDA는 NVIDIA의 독점이다. 중국 AI 기업들은 이 기반 위에서 응용하는 구조다. DeepSeek의 훈련 효율성 혁신은 이 패턴에서 부분적으로 이탈한 중요한 예외다. 그러나 예외가 규칙이 되려면 더 많은 사례가 필요하다.
섹션 F. 네 가지 벽의 상호작용 — 시스템적 취약성
네 가지 벽은 독립된 문제가 아니다.
서로를 강화하는 순환 고리를 형성한다. 이 상호작용이 각각의 벽을 더 높게 만든다.
순환의 구조
첫 번째 고리: 반도체 → 부채.
EUV 없이 7nm을 만들려면 DUV 다중 패터닝이 필요하다. 비용이 3~5배 높다. 수율이 40%다. 이 비용을 국가 보조금으로 메우면 재정 부담이 커진다. 기업이 자체 부담하면 수익성이 악화되고 기업 부채가 늘어난다. 첨단 칩 없이 AI 경쟁력을 유지하는 비용은 결국 어딘가의 부채로 전환된다.
두 번째 고리: 부채 → 자본 통제.
지방정부 부채 위기가 부각될수록 외국인 투자자의 리스크 인식이 높아진다. FDI가 줄면 외환보유고에 압박이 생기고 환율 방어가 필요해진다. 그러면 자본 통제를 강화한다. 자본 통제를 강화하면 외국인 투자가 더 줄어든다. 2021년 순유입 3,340억 달러에서 2024년 순유출 1,680억 달러로의 전환은 이 고리가 이미 작동하고 있음을 보여준다.
세 번째 고리: 자본 통제 → 인구.
외국 기업들이 투자를 줄이면 양질의 일자리가 감소한다. 양질의 일자리가 줄면 청년 실업이 늘고 탕핑(躺平) 문화가 강화된다. 취업 전망이 어둡고 결혼해도 집을 살 수 없는 상황에서 청년들은 결혼과 출산을 미루거나 포기한다. 2025년 출생아 792만 명이라는 숫자는 이 고리의 결과물이다.
네 번째 고리: 인구 → 반도체.
노동력이 감소하면 자동화 필요성이 커진다. 자동화에는 AI가 필요하고, AI에는 첨단 칩이 필요하다. 그러나 첨단 칩은 반도체 차단으로 접근이 어렵다. 노동력은 줄어드는데 그것을 대체할 기술에 대한 접근이 제한된 상태가 된다.
이 네 고리가 연결되면 하나의 시스템이 된다. 각각의 문제가 다른 문제를 악화시킨다. 그리고 이 시스템 위에 제도적 천장이 놓인다.
다섯 가지 탈출 시나리오
이 시스템에서 탈출하는 경우의 수가 없는 것은 아니다. 다만 현실적으로 평가해야 한다.
시나리오 1: 기술 돌파 — EUV 자체 개발.
SMEE가 2030년대 중반까지 EUV를 개발한다면, 반도체 차단의 핵심이 무너진다. 가능성: 낮다. 기술 격차는 장비 하나의 문제가 아니라 10만 개 이상의 정밀 부품과 수십 년의 축적된 기술로 구성된 생태계의 문제다. 불가능하지는 않다. 하지만 10년 이상의 격차가 현실이다.
시나리오 2: 효율 우위의 지속 — DeepSeek 모델.
하드웨어 격차를 소프트웨어 혁신으로 상쇄하는 경로다. DeepSeek가 증명한 훈련 효율성 혁신이 계속된다면, 더 적은 칩으로 더 많은 성능을 낼 수 있다. 가능성: 중간. DeepSeek는 가능성을 증명했다. 그러나 모든 세대에서 이런 돌파가 반복된다는 보장은 없다. 하드웨어 제약은 실재하고, 소프트웨어 최적화에도 물리적 한계가 있다.
시나리오 3: 지정학 완화 — 미중 협상.
미중 간 협상으로 일부 반도체 제재가 해제된다. 가능성: 낮다. 반도체 수출 규제는 트럼프와 바이든 행정부 모두 강경했다. 초당적 합의 영역이다. 2025년 H200의 일시적 수출 허가는 전술적 조정이지 방향 전환이 아니었다. 구조적 디커플링 기조는 유지된다.
시나리오 4: 부채 재조정과 소비 확대.
지방정부 부채를 중앙화하고 사회안전망을 강화해 내수 소비를 확대한다. 가능성: 중간. 기술적으로 가능하다. 그러나 정치적 의지가 필요하다. 부동산 의존 성장 모델에서 이탈하는 것은 기득권의 저항을 수반한다. 소비 중심으로의 전환은 미국의 요구이기도 해서 자존심 문제가 얽혀 있다. 속도가 문제다.
시나리오 5: 이민 개방.
대규모 이민으로 인구 감소를 상쇄한다. 가능성: 극히 낮다. 중국의 민족주의 정치 구조와 문화적 동질성에 대한 강조는 대규모 이민 수용과 양립하기 어렵다. 일본조차 이민 수용에 소극적인 것을 감안하면, 중국에서 이것이 단기에 바뀌기는 어렵다.
다섯 가지 시나리오 중 단기에 실현 가능한 것은 없다. 가장 현실적인 조합은 시나리오 2(효율 우위)와 시나리오 4(부채 재조정)의 부분적 실현이다. 그러나 이것도 10년의 시간 지평에서 이야기다.
1권 연결: 제도적 천장 — 역사는 반복한다
1권이 확인한 것 중 하나는 산업혁명의 성공이 기술 자체보다 제도적 조건에 달려 있었다는 사실이다.
수력 방적기는 리처드 아크라이트(Richard Arkwright)만의 기술이 아니었다. 제임스 하그리브스(James Hargreaves)가 먼저 개발했고, 루이스 폴(Lewis Paul)은 그보다 더 이전에 유사한 기계를 만들었다. 그러나 아크라이트는 단순히 기계를 만든 것이 아니었다. 노동 규율 시스템, 교대 근무 체계, 수익 배분 방식 — 공장 자체를 하나의 제도로 만든 것이다.
18세기 영국이 산업혁명의 중심이 된 것은 증기기관이나 방적기 때문이 아니었다. 특허법이 혁신자를 보호했다. 의회가 재산권을 보장했다. 자본 시장이 투자를 가능하게 했다. 혁신을 확산시키는 제도적 인프라가 있었다.
곡물법(Corn Laws)은 이 제도의 그림자였다. 지주 계급의 이익을 보호하기 위해 식량 가격을 높게 유지했고, 노동자의 실질 임금을 억제했다. 이것이 산업 확산의 속도를 늦춘 제도적 천장이었다. 1846년 곡물법 폐지는 단순한 무역 정책의 변화가 아니었다. 혁신 확산을 가로막던 제도적 천장을 제거한 것이었다.
길드(Guild)는 더 오래된 사례다. 중세 길드는 기술을 보호했지만 동시에 기술의 확산을 막았다. 새로운 생산 방식이 길드의 기존 규범과 충돌할 때, 길드는 기존 질서를 지키는 방향으로 작동했다.
중국의 제도적 구조는 다른 방식으로 같은 질문을 제기한다.
DeepSeek를 만들 수 있다. Ascend 칩을 생산할 수 있다. 47%의 글로벌 AI 연구자가 중국 출신이다. 기술 역량이 부족한 것이 아니다.
그러나 마윈의 사례가 보여주듯, 기술이 제도적 권력 구조에 도전하는 방향으로 흐를 때 천장이 내려온다. 앤트파이낸셜은 기술 기업이 아니라 금융 기업으로 분류되어 규제를 받았다. 규제의 형식이 중요한 것이 아니다. 국가가 '이것은 우리가 통제해야 한다'고 결정하는 순간, 그것은 통제된다.
18세기 영국의 곡물법이 지주 계급의 이익을 보호했듯, 중국의 제도적 구조는 국가 권력의 공고화를 우선한다. 이것이 혁신을 완전히 막지는 않는다. 다만 혁신이 특정 방향으로만 흐르도록 채널링한다. 어떤 혁신은 빠르게 확산된다. 어떤 혁신은 그 자리에서 멈춘다.
기술이 충분하더라도, 그 기술이 확산되고 사회를 변화시키는 제도적 조건이 갖춰져 있지 않으면 추격은 완성되지 않는다.
전환부: Part 4를 향해
네 가지 벽이 만드는 순환이 있다. 반도체 비용이 부채를 늘린다. 부채 위기가 자본을 쫓아낸다. 자본 부족이 일자리를 줄인다. 일자리 부족이 출산을 막는다. 줄어드는 인구가 자동화를 요구하지만, 자동화에 필요한 칩은 차단되어 있다. 이것이 중국의 쇠퇴를 의미하는 것은 아니다. 더 느린 성장, 더 어려운 경로, 더 많은 제약 속에서의 경쟁이다.
Part 2와 Part 3을 나란히 놓으면 비대칭이 선명해진다. 미국은 설계 레이어에서 우위를 가진다. 그러나 혁신은 빠르고 제도는 느리다. 중국은 실행 레이어에서 속도를 가진다. 그러나 실행은 빠르고 천장은 낮다. 미국의 강점(설계)은 중국이 가장 필요로 하는 것이고, 중국의 강점(실행 속도)은 미국이 가장 경계하는 것이다.
이 긴장이 직접 부딪치는 지점이 반도체 공급망이다. 미국은 이 공급망을 무기화했고, 중국은 공급망에서 이탈하려 한다. 어느 쪽의 전략이 먼저 현실에 도달하는가가 향후 10년의 기술 지형을 결정한다.
Part 4에서 이 충돌의 현장으로 간다. Ch.13은 칩 전쟁의 경제학을, Ch.14는 국가의 경쟁이 개인의 삶에 도달하는 지점을 추적한다.
Investor Lens: Part 3을 읽은 투자자에게
중국 편의 투자 함의는 Part 2와 대칭적이되 방향이 다르다: 실행 속도는 빠르나, 구조적 천장이 확산을 제한한다.
국가 주도 혁신(Ch.8)은 특정 섹터에 집중 투자 기회를 만든다. 중국 정부가 지정하는 전략 산업 — AI 응용, 전기차, 신에너지 — 에는 보조금과 정책 지원이 몰린다. 단기적으로 이 섹터의 성장률은 시장 평균을 상회할 수 있다. 그러나 정책 방향이 바뀌면 지원도 갑자기 사라진다(마윈 사태가 그 선례다). 정책 리스크 프리미엄을 항상 가격에 반영해야 한다.
14억 데이터의 스케일(Ch.9)은 AI 응용 레이어에서 진짜 강점이다. DeepSeek, 핀둬둬, 바이트댄스가 보여주는 "충분히 좋은 AI"의 효율성은, 모델의 절대 성능보다 배포 속도와 비용 효율로 경쟁하는 기업군에 투자 논거를 제공한다. 이들 기업은 미국 시장 접근이 제한되더라도 글로벌 사우스에서 성장할 수 있다.
그러나 네 겹의 구조적 한계(Ch.12)가 상한을 정한다. 반도체 차단은 최첨단 AI 모델의 자체 훈련을 제약한다. 부채 위기(GDP 대비 300%+)는 재정 여력을 줄인다. 인구 절벽(출산율 1.0 미만)은 내수 성장의 장기 천장이다. 제도적 불투명성은 자본 비용을 높인다. 이 네 제약이 동시에 작용하므로, 중국 자산에 대한 노출은 포트폴리오 전체의 20% 이내로 관리하는 것이 구조적 한계를 반영한 배분이다.
핵심 판단 기준은 하나다: "이 기업은 구조적 한계의 안쪽에서 성장하는가, 바깥을 필요로 하는가?" 안쪽(내수 AI 응용, 글로벌 사우스 수출)이면 한계가 덜 물린다. 바깥(최첨단 반도체, 글로벌 클라우드)이면 천장에 먼저 부딪친다.
Part 4에서 두 경로가 충돌한다. 그 충돌의 지형이 곧 자산 배분의 최종 변수가 된다.
초고 완성: 2026-03-03 분량: 약 15,800자