중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 본토에서 양성한 인재를 중심으로 미국에서 훈련된 연구자들까지 대거 귀환시켜 기술력을 끌어올렸다는 분석 결과가 나왔다. AI 인재의 '역류' 현상이 본격화되며 글로벌 기술 패권 경쟁에서 미국 우위가 흔들리고 있다는 진단이다.

2일 미국 스탠퍼드 후버연구소 '딥시크AI 인재 구성과 미국 혁신 전략에 대한 함의' 보고서에 따르면 딥시크 연구진의 89%는 중국 기관과 연계돼 있으며 절반 이상은 해외 교육이나 연구 경험 없이 중국 내에서만 훈련된 것으로 나타났다.

미국 유학이나 소속 경력이 있는 연구자는 전체의 24%에 그쳤고 이들 중 63%는 1년 이내 미국을 떠나 중국으로 복귀한 것으로 조사됐다. 해당 분석은 딥시크AI가 발표한 주요 논문 다섯 편의 저자 223명을 전수 조사해 이뤄졌다. 이 중 211명을 대상으로 교육 이력, 소속기관, 인용지표 등을 추적해 인재 구성과 경력 이동 경로를 정량적으로 분석했다.

보고서에 따르면 딥시크의 핵심 연구진 31명은 발표한 논문들이 평균 1천500회 이상 인용될 만큼 학계에서 높은 평가를 받고 있다. 연구자 대부분은 일정 수준 이상의 연구 성과를 꾸준히 낸 것으로 나타나 딥시크가 경험 부족한 신진 인력에 의존한 게 아니라 검증된 전문가 그룹에 의해 구축됐다는 분석이다. 성과 편차도 크지 않아 팀 전체의 완성도와 균형 잡힌 역량이 돋보인다는 평가다.

더불어 딥시크의 인력 대부분은 중국과학원(CAS), 베이징대, 칭화대 등 자국 연구기관을 중심으로 재편된 생태계에서 양성됐다. 특히 CAS 계열 기관만으로도 53명의 연구자가 연결돼 있어 중국 내 연구 네트워크가 단일 연구소 수준을 넘어섰다는 분석이다.

보고서는 딥시크 사례를 통해 미국의 고급 AI 인재양성 시스템이 더 이상 '목적지'로 작동하지 않고 있으며 미국 기관들이 실질적으로는 기술 인력을 잠시 머무르게 하는 '중계소'에 머물고 있다고 분석했다. 실제로 딥시크 연구진 중 미국 유학이나 소속 경력이 있는 인력은 전체의 24%에 불과했고 이들 중 63%는 1년 내 미국을 떠나 중국으로 돌아간 것으로 나타났다.

연구진은 이같은 구조가 미국의 기술 리더십을 잠식할 수 있다고 보고 수출통제나 컴퓨팅 인프라 확충 같은 기존 전략만으로는 한계가 있다고 지적했다. 대신 초·중등 이공계(STEM) 교육 개편, 외국 인재의 체류·정착 지원, 연구기관의 지속 가능한 환경 조성 등 '인재 중심 전략'으로의 전환이 필요하다고 제언했다.

에미미 지가트 스탠퍼드 수석연구원은 "딥시크의 성공은 칩이나 알고리즘이 아니라 인재 구조에서 나왔다"며 "미국 정부는 인재를 환영하고 붙잡는 전략 없이 기술 패권을 유지할 수 없다는 현실을 직시해야 한다"고 밝혔다.