중국에서 플러그 앤 플레이 방식의 AI 기술이 새로운 흐름으로 떠오르고 있습니다. 과연 효과가 있을까요?
중국의 플러그 앤 플레이 AI는 호텔부터 병원, 공장까지 모든 것을 구동하고 있지만, 여전히 가장 중요한 시험은 가격입니다.
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선전: 호텔에서 생수를 주문하려면 보통 룸 서비스에 전화해서 직원이 나중에 가져다 줄 때까지 기다려야 했습니다.
하지만 중국의 AI는 곧 이 과정을 가속화할 수 있습니다. 디지털 컨시어지가 요청을 기록하고 몇 분 후에 배달 로봇을 집 앞까지 파견할 수 있게 되는 것입니다.
화샤오 AI(Hua Xiao AI)로 알려진 이 서비스는 올해 말부터 중국 H 월드 그룹 호텔 전체에 출시될 예정입니다. H 월드 그룹은 중국 최대 호텔 체인 중 하나로, Ji Hotel 브랜드를 소유하고 있으며 싱가포르, 태국, 그리고 곧 말레이시아에도 호텔을 오픈할 예정입니다.
이 디지털 컨시어지는 객실 문의에 답변하는 것부터 근처 식당 및 관광 명소 추천까지 30가지 이상의 작업을 처리할 수 있습니다. 텐센트 클라우드의 에이전트 개발 플랫폼(Agent Development Platform)을 기반으로 하며, 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 플러그 앤 플레이 시스템입니다. LLM은 ChatGPT와 같은 앱을 구동하는 기반 AI 기술과 동일합니다.
지난주 텐센트 글로벌 디지털 생태계 서밋에서 연설한 H 월드 CEO 진후이는 "미래에는 기업의 강점은 자체 역량이 아니라 사회의 최고 자원과 연결하는 능력에 달려 있습니다."라고 말했습니다.
중국의 AI 부문은 베이징의 야심찬 "AI 플러스" 전략에 따라 빠르게 발전하고 있습니다. 이 전략은 2030년까지 주요 산업의 90%에 AI 기술을 통합하려는 것입니다.
프로세스를 간소화하고 AI 도입을 훨씬 간편하게 만들어 줄 새로운 플러그 앤 플레이 기술이 등장하고 있습니다.
기업이 자체 디지털 직원을 구축할 수 있는 온라인 플랫폼부터 DeepSeek과 같은 AI 모델이 탑재된 컴퓨터에 이르기까지, 이러한 플러그 앤 플레이 도구는 AI 도입을 기기를 켜는 것만큼 쉽게 만들어 줄 것이라고 약속합니다.
사용자는 명령이나 데이터만 입력하면 나머지는 기계가 알아서 처리합니다. 질문에 답하든, 보고서를 생성하든, 일상적인 업무를 수행하든 말이죠. 이러한 기기들은 이미 병원, 학교, 관공서 등에서 교육 및 연구 지원과 같은 업무를 수행하는 데 사용되고 있습니다.
실제로는 간단히 플러그를 꽂고, 입력하거나 음성으로 요청을 말하면 몇 초 안에 결과가 나옵니다.
저장증권이 발표한 자료에 따르면, 일체형 기계의 판매량은 2025년 15만 대에서 2027년 72만 대로 5배나 급증할 것으로 예상되며, 시장 가치는 1,236억 위안에서 5,208억 위안 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다.
글로벌 시장 조사 및 컨설팅 회사인 IDC China의 리서치 디렉터인 루 얀샤는 "하드웨어 개발 역량이 약한 제조 및 소매업과 같은 산업은 올인원 머신을 도입하는 데 더 적극적이다"라고 말했습니다.
루는 이러한 기술이 주로 정부 기관, 국유 기업, 제조업, 소매업 등에서 수요가 발생할 것으로 보고 있습니다. 이러한 산업은 스스로 이러한 기술을 개발할 능력이 부족한 경우가 많습니다.
하지만 다른 전문가들은 기대치가 현실을 앞지르고 있을 수 있다고 경고했습니다.
선전에 거주하는 독립 AI 컨설턴트인 메란 마잔다라니는 "기술 회사들은 과장하려고 한다"고 말했습니다. 그는 현재의 AI 제품 붐을 초창기 개인용 컴퓨터와 비교했습니다. 당시에는 많은 회사가 시장에 쏟아져 나왔지만 "최고의 통합 및 서비스 지원"을 갖춘 소수만이 살아남았습니다.
마잔다라니는 "때로는 그들이(기술 회사) 보유한 것이 그저 특별한 것이 아닐 때도 있습니다."라고 말했습니다.
플러그 앤 플레이 AI 비즈니스
UBS의 예측에 따르면, 중국 AI 에이전트는 2026년부터 수익을 내기 시작할 수 있습니다.
AI 에이전트는 데이터와 도구를 사용하여 자체적으로 작업을 완료할 수 있는 소프트웨어입니다. 예를 들어, 웹 검색, 여행 계획 또는 고객 문의에 답변하는 작업이 여기에 해당합니다.
UBS 글로벌 웰스 매니지먼트의 CIO인 주식 전략가 선딥 간토리는 9월 4일 사우스 차이나 모닝 포스트와의 인터뷰에서 "2026년은 중국에서 에이전트 수익화의 해가 될 것"이라고 말했습니다.
주요 촉매제 중 하나는 항저우 스타트업 DeepSeek입니다. DeepSeek는 올해 초 강력하면서도 저렴한 R1 모델로 전 세계의 주목을 받았습니다. DeepSeek의 학습 비용은 29만 4천 달러에 불과했는데, 이는 OpenAI와 같은 서구 경쟁사들이 일반적으로 지출하는 금액에 비하면 극히 일부에 불과합니다.
Gantori는 DeepSeek의 R2와 같은 모델이 더욱 발전함에 따라 수익화가 가속화될 것으로 예상합니다. "수익화율이 더욱 높아질 것으로 예상합니다."라고 Gantori는 말했습니다.
동시에 올인원 LLM 머신에 대한 수요도 증가하고 있습니다.
LeadLeo Research Institute의 2025년 보고서에 따르면, 주요 일체형 LLM 기계의 사양에 따라 가격은 50만 위안(미화 6만 8천 달러)에서 500만 위안까지 다양합니다.
어떤 이들에게는 마음의 평화가 매력적입니다. 메르카토르 중국연구소(MERICS)의 분석가 웬디 창은 CNA와의 인터뷰에서 "올인원 머신의 경우, 모든 것이 개인 머신에서 이루어지기 때문에 데이터 보안에 대한 걱정 없이 DeepSeek과 같은 모델에 쉽게 접근할 수 있습니다."라고 말했습니다.
그녀는 현재 가장 큰 수혜자는 AI 칩과 서버를 담당하는 장비 제조업체가 될 것이라고 덧붙였다.
선전 MSU-BIT 대학교의 알렉스 코트 교수도 이에 동의하며, "중요한 요소 중 하나는 데이터 정책과 신뢰성입니다. 이러한 목적을 위한 틈새 시장은 항상 존재해 왔습니다."라고 말했습니다.
하지만 그는 한계도 지적했다.
"데이터가 변경되거나 더 나은 알고리즘이 나오면 (사용자는) 업그레이드해야 할 수도 있습니다."라고 그는 말했습니다. "바로 그 부분에서 올인원 기기에 문제가 생길 수 있습니다."
이와 대조적으로 에이전트 플랫폼은 기업을 위한 툴킷으로 마케팅됩니다. 즉, 워크플로에 맞춤형 "디지털 직원"을 구축하고 내장하는 프레임워크입니다.
에이전트 플랫폼은 일반적으로 온라인에서 실행되지만, 일체형 머신은 보안 강화를 위해 오프라인에서도 작동할 수 있습니다.
전문가들은 정보가 복잡하고 고객 수요가 높은 산업에서 이러한 매력이 가장 뚜렷하다고 말했습니다.
중국 국유 자동차 제조업체인 FAW Toyota의 경우, 이는 방대한 양의 매뉴얼과 가이드를 관리하는 것을 의미했습니다.
이 회사는 텐센트 클라우드 플랫폼을 도입했습니다. 고객 서비스 봇은 효율성을 37%에서 88%로 향상시켰고, 월간 상담 건수는 15,000건에서 24,000건으로 급증했습니다.
신규사업부 책임자인 왕진웨이는 고객 서비스팀 직원을 12명에서 2명으로 줄였으며, 이를 통해 비용 절감과 더욱 원활한 사용자 경험을 제공했다고 밝혔습니다.
선전 바오안구에서는 샤오바오라는 서비스 로봇이 주민들이 정부 보조금을 온라인으로 신청하는 등의 업무를 도와줍니다.
샤오바오는 신분증 확인, 문서 스캔, 영수증 인쇄 등의 서비스도 제공하며, 대부분 지역 센터에서 제공하는 서비스를 수행합니다.
일부 기업은 이미 성과를 거두고 있습니다. 사이버 보안 회사 TopSec은 자사의 AI 머신이 관공서, 병원, 기업에 도입되어 200만 위안 이상의 매출을 올렸으며, 연간 매출은 1억 위안을 돌파할 것으로 예상된다고 밝혔습니다.
텐센트의 수석 부사장인 다우슨 통은 최근 글로벌 디지털 생태계 정상회의에서 기조연설을 통해 "AI 기술이 실제 상황에 적용되면 효율성이 획기적으로 향상되고 수익이 증가할 것"이라고 말했습니다.
통 씨는 AI 지능형 에이전트가 이 응용 시대에 "핵심적인 수단"이 될 것이라고 덧붙였다.
업계 거물들 또한 이러한 변화에 큰 기대를 걸고 있습니다. 화웨이는 9월에 발표한 '인텔리전트 월드 2035' 보고서에서도 유사한 내용을 언급하며, 앱이 모바일 인터넷 시대를 정의했던 것처럼 AI 에이전트가 기업 생산성의 장기적인 원동력이 될 것이라고 전망했습니다.
알리바바 클라우드는 AI와 클라우드 인프라에 3년간 3,800억 위안을 투자하겠다고 약속했습니다.
에디 우 회장은 알리바바가 오픈 소스 Qwen 모델을 "AI 시대의 운영 체제"로 만들 것을 목표로 하고 있으며, 이를 여러 기기와 산업 전반에 걸쳐 배포 속도를 높이기 위한 툴킷과 결합할 것이라고 밝혔습니다.
또한 이 회사는 엔드투엔드 에이전트를 구축하기 위한 멀티모달 플랫폼인 AgentBay와 마케팅, 고객 서비스, 운영을 통합하는 "AI 작업 공간"인 Lingyang AgentOne을 공개했습니다.
하지만 플랫폼에 관계없이 전문가들은 AI 도구와 관행을 도입하고 싶어 하지만 필요한 전문 지식이 부족한 기업들에게 가장 큰 매력이 있다고 말했습니다.
Kot은 "때로는 고객이 해당 기술에 대해 잘 모르기 때문에 턴키 솔루션을 선호합니다."라고 말했습니다.
MERICS의 창은 핵심 판매 포인트는 접근성이라고 덧붙였습니다. "에이전트 플랫폼을 사용하면 심층적인 코딩 지식 없이도 그래픽 인터페이스를 사용하여 비즈니스에 맞는 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다.
마잔다라니에게 선택은 매우 중요합니다. 기업은 LLM 에이전트와 일부 오픈 소스 도구를 활용하여 "시장에 이미 존재하는 것을 활용"하거나, 기존 모델을 능가하는 새로운 시스템을 처음부터 구축하기 위해 막대한 투자를 해야 합니다.
그는 "이런 일은 거대 기업만이 할 수 있다"고 덧붙였다.
AI를 해외로 확장하다
중국의 기술 거대 기업들은 더 이상 국내에서만 생성적 AI 제품을 판매하는 데 그치지 않고, 점차 해외로 모델을 확대하고 있습니다.
음성 인식 대기업 iFlytek은 이미 중국 정부, 금융, 에너지 부문에서 사용되고 있는 올인원 LLM 머신 제품군을 탑재한 Spark Enterprise Intelligent Agent Platform을 출시했습니다.
회사 측은 현재 싱가포르, 사우디아라비아, 카타르에서 임상 시험이 진행 중이라고 밝혔습니다.
iFlytek 해외 사업부 총괄 매니저인 저우촨푸는 CNA에 "우리는 성숙한 제품 및 서비스 시스템을 통해 글로벌 기업에 실제로 사용 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공하는 데 전념하고 있습니다."라고 말했습니다.
텐센트는 해외 사업 확장에도 박차를 가하며, 해외 클라우드 운영을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하고 있습니다. 통 사장은 해외 클라우드 사업이 텐센트에서 가장 빠르게 성장하는 부문이며, 지난 몇 년간 "높은 두 자릿수 성장률"을 기록했다고 밝혔습니다.
통 씨는 "우리는 기술을 배포하는 방식과 다양한 고객 유형의 매우 다양한 요구 사항을 충족하는 방식에 있어 매우 유연하게 대처하려고 노력합니다."라고 말했습니다.
초기 채택자 중에는 인도네시아 최대 규모의 통신 서비스 제공업체 중 하나인 Indosat Ooredoo Hutchison이 있는데, 이 회사는 Tencent를 사용하여 콘텐츠 전송 네트워크와 미니 프로그램을 갖춘 Bima 슈퍼 앱을 운영하고 있습니다.
CEO Vikram Sinha는 CNA에 양측이 AI 도입을 가속화하기 위한 인프라에 대한 공동 투자 기회에 대해 논의하고 있다고 말했습니다.
신하는 "AI 적용에 있어서 중국은 훨씬 앞서 있고 매우 인상적이다"고 말했다.
분석가들은 중국의 경쟁력은 속도와 규모라고 말했습니다. 마잔다라니는 "각 제품이 0.1%의 이익만 낸다면, 제품 수가 늘어나면 전체 이익이 증가합니다."라고 말했습니다.
"중국 외의 다른 회사들은 이런 규모의 잠재력을 갖고 있지 않습니다."
IDC의 루는 중국의 AI 강점은 소비자 인터넷 분야에서 수년간 대규모로 운영해 온 데서 비롯되었다고 말했습니다.
그녀는 "기업들은 방대한 사용자 기반, 높은 동시성, 많은 데이터 트래픽을 바탕으로 기술적 경험을 쌓아왔습니다."라고 말했습니다.
"또한 그들은 광범위한 소비자 대상 애플리케이션을 탐색하여 글로벌 경쟁업체에 비해 AI 에이전트를 해외로 수출할 때 우위를 점하고 있습니다."
코트는 산업 전반에 걸쳐 수요가 있다고 말했습니다. "모든 산업, 모든 부문에서 AI가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. AI는 데이터 중심적이고 기존 코드보다 훨씬 더 효과적으로 작동하기 때문입니다."
그는 규제를 양날의 검이라고 부르며 중국의 데이터에 대한 문화적 접근 방식을 지적했습니다.
코트는 중국 기업들이 급여, 나이, 생일 등 "다양한 유형의 데이터"를 쉽게 공유할 수 있다고 말했습니다.
"데이터를 확보하는 게 훨씬 쉬워졌습니다. AI는 데이터에 크게 기반하기 때문에 중국이 그렇게 빠르게 움직일 수 있는 겁니다."
중국의 AI 기술을 해외로 진출하려면 다양한 국가의 데이터 법률을 살펴봐야 합니다.
인도네시아에서는 작년에 발효된 새로운 개인정보 보호법에 따라 디지털 주권이 우선순위입니다.
하지만 Indosat의 Sinha는 Tencent의 WeChat을 확장성이 확보되었다는 증거로 들었습니다.
그는 "겸손과 결합된 유연성은 초능력입니다... 자신을 가두는 것은 불가능하며, 오늘날의 세상에서는 그것이 매우 중요합니다."라고 말했습니다.
"텐센트는 매우 명확하고 지지적인 입장을 보였습니다. 데이터 주권은 단순히 해당 국가에 존재하는 것뿐만 아니라 해당 국가의 모든 규정을 준수하는 것과도 관련이 있습니다."
다른 사람들은 여전히 회의적입니다. MERICS의 창은 단순한 생성적 AI 솔루션이 해외에서 인기를 끌지 못할 것이라고 생각했습니다.
창은 "플랫폼은 전 세계적으로 더욱 현지화될 것이고, 중국 플랫폼이 국제적으로 큰 점유율을 차지하는 모습은 보기 어려울 것"이라고 말했다.
텐센트의 통은 해외 기업과 협력할 때 현지화가 중요하다고 강조하며 사우디아라비아를 예로 들었습니다.
그는 "우리는 또한 현지 팀을 구성하고 시스템 통합업체와 협력하여 우리 솔루션이 사우디 비즈니스 및 규제 환경에 완벽하게 부합하도록 하고 있습니다."라고 말했습니다.
모든 사람을 위한 AI인가, 아니면 대형 체인점에만 적용되는가?
KFC 중국에서 새롭게 도입된 "어시스턴트"는 수습 매니저가 아닌 AI 시스템입니다. Q-Smart로 알려진 이 도구는 스마트워치나 이어폰을 통해 연결되며, 재고 부족 알림, 직원에게 주문 확인 알림, 실시간 조리 계획 조정 등의 기능을 수행합니다.
6월 Yum China에서 공개한 Q-Smart는 초기 실험실 테스트를 통과하여 현재 일부 매장에서 시범 운영되고 있습니다. Yum China는 일정, 재고, 안전 점검 등을 동시에 처리해야 하는 현장 관리자들의 업무 부담을 덜어주기 위한 것이라고 밝혔습니다.
하지만 규모가 작은 기업에서는 AI가 아직은 손이 닿지 않는 곳에 있습니다.
"소규모 레스토랑은 여전히 AI를 활용하고 싶어하지만 비용이 너무 많이 듭니다." 지난 25년 동안 중국과 해외에서 수천 개의 식음료 회사에 조언을 해준 베테랑 컨설턴트 조이스 리의 말이다.
"수백 개의 매장을 보유한 대형 체인점이나 대규모 연회장을 갖춘 회사만이 이를 감당할 수 있습니다."
그녀는 기술 기업들이 중소기업에 AI를 적극적으로 홍보하는 모습을 보았습니다. 많은 기업들이 AI가 기술적으로 엄청난 양의 주문을 처리할 수 있지만, 소규모 레스토랑들은 이를 따라잡을 역량이 부족하기 때문에 주저하고 있다고 그녀는 말했습니다.
"(기계가) 한 번에 1만 건의 주문을 처리하는데 주방에서 그 주문을 처리할 수 없다면 문제가 됩니다."라고 이 씨는 말했다.
때로는 이 기술이 간단하지만, 일단 AI라는 꼬리표가 붙으면 기업들을 위축시킬 수 있다고 그녀는 덧붙였다. "물론 기업들은 주저할 겁니다. '이 기계가 한 시간에 얼마나 많은 식사를 준비할 수 있을까?'라고 묻기 때문이죠. 바로 그때 비용 문제가 명확해지죠."
그녀의 우려는 더 광범위한 망설임을 드러냅니다. 플러그 앤 플레이 방식의 생성형 AI가 중국의 최신 유행일지 모르지만, 진정한 시험대는 그것이 지속적인 가치를 제공하는지 여부라고 전문가들은 말했습니다.
마잔다라니는 "모든 프로젝트가 성공하는 것은 아니지만, 성공하는 프로젝트는 전체 산업을 재편할 수 있다"고 말했다.
중국에서 진정한 경쟁은 서비스 계층, 즉 배포, 업데이트, 지원의 용이성으로 귀결될 수 있습니다. 판매 후 최고의 서비스를 제공할 수 있는 기업이 승리할 것입니다.
선전 MSU-BIT 대학의 코트는 주의 사항을 덧붙였습니다. "그래서 가끔 우리는 그것을 과대광고라고 부르기도 합니다. 기대치가 AI가 다양한 산업에서 실제로 할 수 있는 일과 항상 일치하지는 않기 때문입니다."
AI 모델은 자체 데이터로 훈련했을 때는 성능이 좋은 경우가 많지만, 익숙하지 않은 상황에 노출되면 결국 실패한다고 그는 말했다. "AI는 제대로 작동하지 않는 상황을 거의 보지 못합니다. 그래서 비정상적인 상황에서는 AI가 실패할 수 있습니다. 무엇을 해야 할지 모르기 때문입니다."
이씨에게는 결론이 더 실용적이다.
그녀는 AI 가격이 수십만 위안에서 1억 위안 이상까지 다양한 것을 보았습니다.
그녀는 "AI 솔루션의 가격이 사치품처럼 책정된다면 결코 성공하지 못할 것"이라고 말했다.
"실제 시험은 AI가 일상적인 운영자에게 실용적이고 저렴하게 제공될 수 있는지 여부가 될 것입니다."
출처: CNA/mc(ht)