최근 인공지능 기술의 패권을 놓고 미국과 중국의 경쟁이 치열해지고 있습니다. 과거에는 반도체 칩 확보가 곧 경쟁력이었지만, 이제는 칩을 구동할 수 있는 안정적인 전력 인프라가 승패를 결정짓는 핵심 요소로 떠오르는 중입니다. 미국과 중국의 AI 경쟁 속에서 어떤 기업들이 유망한지 번스타인(Bernstein)의 분석을 토대로 짚어보겠습니다.
반도체 칩을 넘어 전력 인프라로 이동하는 AI 패권
인공지능 모델을 훈련하기 위해서는 고성능 반도체가 필수적입니다. 미국은 중국의 첨단 칩 접근을 제한하는 전략을 쓰고 있지만, 중국은 저렴한 칩을 대량으로 활용해 모델을 고도화하며 맞서고 있습니다. 여기서 결정적인 차이는 연산 속도를 뒷받침할 전력 공급 능력입니다. 데이터 센터를 돌리는 하이퍼스케일러를 운영할 수 있는 전력망이 향후 AI 경쟁력을 좌우할 전망입니다.
2035년 AI 연산 능력, 중국이 미국을 추월할까
번스타인의 최근 리포트에 따르면, 2035년의 AI 연산 능력(ZFLOPs) 예상치가 흥미롭습니다. 현재 중국은 5 ZFLOPs 수준에 머물러 있지만, 미국은 35 ZFLOPs를 기록하고 있습니다. 하지만 중국은 매년 500기가와트 이상의 전력 생산 능력을 확충하고 있습니다. 이 속도가 유지된다면 2035년 중국의 AI 연산 능력은 미국보다 3배 이상 높은 1,936 ZFLOPs에 달할 것으로 보입니다.
배터리와 전력망 강자 CATL과 Sungrow의 가치
중국이 AI 인프라를 확장하면서 전력 생산과 저장 기술이 중요해졌습니다. 이에 따라 번스타인은 다음과 같은 종목을 눈여겨보고 있습니다.
- CATL: 전기차 배터리 시장의 지배자로, 급성장하는 중국 전력 인프라의 핵심 동력입니다.
- Sungrow: 태양광 및 에너지 저장 장치(ESS) 분야의 대형 기업으로, 안정적인 전력망 구축에 필수적입니다.
중국 내 재생 에너지 비용이 미국의 3분의 1 수준까지 낮아진 점은 이들 기업의 가격 경쟁력을 높여주는 요인입니다.
어떻게 중국 내 AI 반도체 효율을 개선하고 있을까
중국은 미국산 칩에 의존하지 않고 자체 칩 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 현재 중국산 AI 칩의 효율은 미국 기술의 25% 수준에 불과하지만, 2035년에는 50% 이상까지 올라갈 것으로 예상됩니다. 상하이 STAR 보드에 상장된 Cambricon과 Hygon은 이러한 자체 기술 확보 과정에서 주목받는 기업으로 꼽힙니다.
데이터 센터에 몰리는 투자, 연간 32% 성장 전망
중국은 AI 관련 지출을 매년 32%씩 늘려가고 있습니다. 이는 미국의 연간 성장률 8%보다 월등히 높은 수치입니다. 주요 투자는 데이터 센터와 그에 수반되는 인프라에 집중될 것으로 보입니다. 이는 단순히 반도체를 사는 것을 넘어, 대규모 연산을 뒷받침할 에너지 자급력을 키우겠다는 전략의 일환입니다.
원전과 에너지 저장 장치, 안정적 전력 공급의 해답
태양광뿐만 아니라 원자력 발전과 배터리 기반의 에너지 저장 장치 확충도 핵심입니다. 중국은 전력 믹스에서 전기가 차지하는 비중이 30%로 세계 평균인 21%를 상회합니다. 공급 안정성을 높이기 위한 중국의 이러한 노력은 향후 데이터 센터 운영 환경에 있어 중요한 변수가 될 것입니다.
정리하며: 미·중 AI 경쟁의 본질을 이해하려면
결국 AI 경쟁의 핵심은 ‘연산’ 그 자체보다 연산을 가능하게 하는 ‘에너지’와 ‘인프라’의 싸움으로 변모하고 있습니다. 중국이 에너지 자급률을 높이고 전력 생산 방식을 다변화하는 과정에서 관련 종목들이 어떻게 움직일지 면밀히 지켜볼 필요가 있습니다. 기술적인 수치뿐만 아니라, 그 뒤에 숨은 국가적 투자 방향성이 투자 결정의 중요한 힌트가 될 것입니다.
출처: https://www.cnbc.com/2026/03/22/winning-stocks-in-the-ai-race-between-china-and-the-us-per-bernstein.html
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