중국이 방대한 산업과 현장 데이터를 국가 전략자산으로 활용하면서 인공지능 경쟁에서 새로운 강점을 확보할 수 있다는 분석이 나오고 있다. 초기 생성형 AI 경쟁에서는 인터넷의 텍스트와 이미지 데이터가 중요했지만 로봇과 자율주행, 공장자동화가 중심이 되는 다음 단계에서는 실제 물리적 세계에서 만들어지는 행동 데이터의 가치가 더 커지고 있다. 중국은 세계 최대 규모의 제조업 기반을 보유하고 있어 이런 데이터를 대량으로 축적할 수 있다. 공장에서 로봇이 물체를 집고 이동하고 조립하는 과정, 자율주행 차량이 도로에서 판단하는 과정, 물류센터에서 상품이 이동하는 과정은 모두 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터가 된다. 단순한 문서와 사진보다 센서와 카메라, 기계장비에서 발생하는 데이터는 로봇이 실제 환경에서 행동하는 능력을 개선하는 데 중요하다. 제조현장의 규모가 AI 소프트웨어의 경쟁력으로 연결될 수 있는 이유다. 중국 정부는 데이터를 토지와 노동, 자본과 기술에 이어 중요한 생산요소로 규정해왔다. 국가데이터국을 설립하고 데이터 표준화와 거래시장을 육성하면서 기업이 보유한 정보를 산업적 자산으로 활용하려 한다. 상하이와 선전, 베이징 등에서는 데이터 거래와 산업별 플랫폼을 구축해 AI 기업과 제조업체의 활용을 확대하고 있다. 반면 데이터 규제는 외국기업에 부담이 될 수 있다. 중국은 개인정보와 국가안보를 이유로 국경을 넘는 데이터 이전을 엄격하게 관리한다. 해외 기업이 중국에서 수집한 산업과 소비자 데이터를 본사로 보내거나 글로벌 AI 모델에 사용하는 과정에서 규제와 승인 절차가 발생할 수 있다. 중국 기업에는 국내 데이터 생태계가 경쟁력으로 작용하지만 해외기업에는 시장 접근의 장벽이 될 수 있다. 미국은 첨단 반도체와 클라우드, 세계적인 AI 모델과 연구인력에서 여전히 강점을 갖고 있다. 그러나 로봇과 자동차, 공장의 데이터가 중요해질수록 제조업의 규모와 상용화 속도가 경쟁력의 핵심으로 떠오를 수 있다. 미국도 정부와 산업이 데이터 공유와 표준화, 개인정보 보호를 어떻게 조정할지 새로운 전략이 필요하다. AI 경쟁은 이제 모델 크기나 GPU 성능만으로 결정되지 않는다. 누가 더 많은 고품질 데이터를 확보하고 이를 빠르게 학습과 제품에 연결하는지가 로봇과 자율주행, 국방과 산업자동화의 성패를 가를 수 있다. 중국의 산업 데이터 강점과 미국의 반도체·소프트웨어 강점이 맞붙으면서 AI 경쟁은 점차 실물경제와 제조현장으로 이동하고 있다.