중커원거(中科闻歌)의 '데시트론(Decitron)' 결정모델, 중수루이즈의 동적 온톨로지(Ontology) 엔진, 중커싱투(中科星图)의 싱투뤄수(星图洛书) 플랫폼. 이 세 축은 각기 다른 기술 노선으로 중국 의사결정 인공지능의 지형도를 그리고 있는데요. 이들은 AI가 생산성 효율을 높이는 도구가 아닌 국가 경제와 사회의 핵심 의사결정 인프라로 자리매김하는 전환점을 만들고 있습니다.
중국판 팔란티어의 3대 기업
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| ▲ 중커원커의 결정 모델 제품군은 금융, 과학, 기업경영, 개인업무 등 다양한 시나리오를 제공하고 있다. |
| ⓒ 자료사진 |
중국 의사결정 인공지능 분야는 세 가지 대표 기업이 각기 다른 기술 노선과 상업화 경로를 대표하며 삼각 구도를 형성하고 있습니다.
1) 중커원거(中科闻歌) : 범용 의사결정 대형모델 플랫폼
http://www.wengegroup.com
중커원거는 2026년 6월 홍콩 증시에 상장하며 '중국과학원계 인공지능 대모델 상장 1호'라는 타이틀을 획득했습니다. 핵심 제품인 데시트론(Decitron) 결정모델은 2026년 6월 공개된 글로벌 최초의 범용 의사결정 대모델(General-Purpose Decision Foundation Model)입니다.
이는 복잡한 사건, 복잡한 시스템, 복잡한 의사결정 시나리오를 위해 설계되었으며, 월드모델(World Model), 다중 에이전트(Multi-Agent) 추론, 게임 해법(Game Solving)을 세 가지 핵심 기술 경로로 삼고 있습니다. 중커원거 최고경영자(CEO) 뤄인(罗引) 박사는 데시트론을 '실제 세계 의사결정의 알파고(AlphaGo)'에 비유했습니다. 이는 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 불확실한 환경에서 위험을 예측하고 경로를 비교하는 것을 의미합니다.
중커원거는 '기초-중추-핵심-두뇌-말단'(基·枢·核·脑·端)의 완결형 인공지능 의사결정 제품군을 구축합니다. 데이터 거버넌스(Data Governance)부터 온톨로지 모델링(Ontology Modeling), 모델 추론(Model Inference)에서 에이전트(Agent) 실행까지 전 과정을 아우르는 DOMA(Data-Ontology-Model-Agents) 아키텍처가 이를 받치고 있습니다.
기술적 우위는 국제 데이터셋 '폴리벤치(PolyBench)' 평가에서 3개 지표 최고 성능(SOTA, State-of-the-Art)을 달성했으며, GPT-5.5와 클로드(Claude)-4.7을 능가하는 성과를 보였습니다. 28일간 실제 예측 시장 모의투자에서는 데시트론 기반 전략이 연간 수익률 160.28% 를 기록했습니다. 상업적 성과도 뚜렷합니다. 의사결정 분석 시간은 평균 32시간에서 10분으로 단축되었으며, 650여 개의 기업 및 정부 기관을 고객으로 확보했습니다.
2) 중수루이즈(中数睿智) : 인과지능 노선의 기술 혁신자
https://zhongshuruizhi.com
2020년 베이징 중관촌에 설립된 중수루이즈는 2026년 8월, 중국 인터넷 투자 펀드, 전국 사회보장 기금, 공상은행 자본, 쿤룬 자본 등 국가급 기관으로부터 수억 위안 규모의 전략적 투자를 유치했습니다. 불과 3개월 전인 2026년 4월에도 1억 위안 규모의 B라운드 투자를 완료한 바 있습니다.
중수루이즈의 핵심은 메타 인과 추론 이론, 인과 모델, 동적 온톨로지 엔진이라는 세 가지 독자적 원천 기술입니다. 이는 생성형 대형모델이 오랫동안 해결하지 못했던 환각(Hallucination), 추론 능력 부족, 의사결정 검증 불가능이라는 난제를 정면으로 돌파합니다.
창업자 한한(韩涵) 박사는 "팔란티어의 기술 스택은 상대적으로 낡았으며, 온톨로지 구축은 여전히 수동 방식에 의존한다"고 분석했습니다. 중수루이즈는 'AI네이티브(AI-Native)' 기술 스택을 통해 온톨로지 구축 기간을 수개월에서 2시간 이내에 80~90% 자동 완성으로 단축합니다. 이는 팔란티어의 기술이 아니라 원가 곡선 자체를 공격하는 것입니다.
팔란티어의 진짜 해자는 알고리즘이 아니라 현장 배치 엔지니어가 고객사마다 온톨로지를 수작업으로 짜 넣는 인력집약 구조였습니다. 비싸서 아무도 못 따라 하는 것이 곧 진입장벽이었습니다. 중수루이즈가 동적 온톨로지 엔진으로 자동화를 실현한 순간, 공격받은 것은 팔란티어의 기술이 아니라 그 원가 곡선입니다. 이는 중국이 태양광, 배터리, 전기차에서 반복해온 패턴과 정확히 같습니다. 우위를 뺏는 것이 아니라, 우위가 성립하던 원가 구조 자체를 무너뜨리는 방식입니다.
중수루이즈는 전력, 석유, 항공 등 50여 개 국유기업에 서비스를 제공하며, 800여 개의 고복잡도 생산 현장에 적용을 완료했습니다. 2025년 매출은 두 배로 증가했습니다. 중국 인터넷 투자 펀드는 "산업급 인과지능은 중국식 현대화 디지털 기반을 구축하고 새로운 생산력을 육성하는 중요한 구성 요소"라고 평가했습니다.
3) 중커싱투(中科星图) : 국방 데이터의 플랫폼화
https://www.geovis.com.cn
중커싱투(688568.SH)는 2006년 중국과학원 전자연구소와 중커수광(中科曙光)의 산학연 협력으로 탄생했으며, 20년간의 국방 원격탐사 데이터 분석 경험을 보유하고 있습니다. 싱투뤄수(星图洛书) 플랫폼은 팔란티어의 4대 제품군과 일대일로 대응하는 구조를 갖췄습니다. 인공지능 플랫폼은 팔란티어 에이아이피(AIP)에, 전역 상황 인지 플랫폼은 고담(Gotham)에, 빅데이터 분석 플랫폼은 파운드리(Foundry)에, 원스톱 지원 플랫폼은 아폴로(Apollo)에 각각 대응합니다.
중커싱투는 2024년 최대 25억 위안의 유상증자를 계획 중이며, 그중 3억 5천만 위안을 싱투뤄수 플랫폼 건설에 투입할 예정입니다. 공공 안전 분야에서는 군용 등급 데이터 융합 기술로 비상 대응 속도를 300% 향상시켰습니다. 더방증권(德邦证券)은 중커싱투를 "종합 역량, 사업 구조, 고객군 측면에서 가장 완전한 팔란티어에 가까운 기업"으로 평가하며, 싱투뤄수가 팔란티어 AIP의 확장 경로를 복제할 것이라고 전망했습니다.
'중국판 팔란티어' 생태계를 위한 국가 전략과 정책, 표준
중국 의사결정AI 생태계의 부상은 우연한 시장 현상이 아니라, 'AI+' 에 대한 국가 전략 차원의 체계적 설계의 결과입니다. 관련 정책들은 국가 전략, 부처 실행, 기술 표준이라는 3개 층위로 나뉩니다.
1) 제1층 : 국가 전략 - 방향 설정
2026년 3월, '15차 5개년 규획'은 'AI+' 행동 전면 시행을 명시하며, 인공지능이 공공 거버넌스와 기업 전략에 통합되도록 장려했습니다. 정부 업무 보고서는 "AI경제 새로운 모델을 구축하고 'AI+'를 심화·확장하며, 중점 산업 분야에서 AI의 상업화·규모화 응용을 추진한다"고 강조했습니다. 2026년 7월 30일, 중국공산당 중앙정치국 회의는 "AI+ 행동 전면 시행, AI경제 신형태 발전, AI거버넌스 완비"를 재차 확인했습니다.
2) 제2층 : 부처 실행 - 구체적 착수
2026년 5월, 국가인터넷정보판공실 등 3개 부처는 <에이전트 규범 응용과 혁신 발전 실시 의견> 문서와 관련해 Agent를 '자율적 인지, 기억, 의사결정, 상호작용, 실행 능력을 갖춘 지능형 시스템'으로 공식 정의했습니다. 6월에는 국가시장감독관리총국이 <AI에이전트의 상호연결>(人工智能 智能体互联) 시리즈 7개 국가 표준(GB/Z185-2026)을 정식으로 발표했습니다. 이 표준은 결정모델을 탑재한 에이전트 신원 식별, 능력 기술, 상호작용, 도구 호출까지 아우르는 표준 체계를 구축했습니다.
공업정보화부와 국가데이터국은 '모수공진'(모델과 산업 데이터를 동시에 발전시킨다) 행동을 통해 철강, 자동차, 항공우주 등 핵심 산업에서 업종 모델과 특화 에이전트를 개발하도록 했습니다. 2026년 8월, 공업정보화부는 "15차 5개년 기간 동안 산업 특화 에이전트를 현장에 적극 투입하여 산업 발전을 이끌며, 'AI+제조'가 새로운 속도, 새로운 높이, 새로운 성과를 내도록 추진하겠다"고 밝혔습니다.
3) 제3층 : 기술 표준 - 호환성과 신뢰성 확보
2026년, 중국의 의사결정 AI 표준화는 현장 적용을 위한 실무 프레임워크와 미래 기술을 선점하는 선행 표준이라는 두 축으로 추진되었습니다. 전자는 중국전자기술표준화연구원(中国电子技术标准化研究院)과 중국과학원 자동화연구소가 주도하는 <AI제조 지능형 결정모델 구현 가이드>(计划号：20251063-T-339)입니다.
국가표준화관리위원회의 2025년 제4차 권장성 국가표준 계획에 따라 정식 입과된 이 표준은2026년 5월 14일 전 사회 공개 의견 수렴 단계에 진입했습니다. 이 표준은 "결정 목표 관리—결정 준비—결정 전략 선택—결정 모델링과 최적화—평가와 개선"의 전 과정을 아우르는 폐쇄형 구현 프레임워크를 제시하며, 공장 배치 최적화, 실시간 일정 관리, 지능형 가격 책정 등 전형적 적용 시나리오를 포함합니다.
후자는 상하이 인공지능 연구소(上海人工智能实验室)와 국가시장감독관리총국이 주도하는 선행 표준화입니다. 2026년 7월, 상하이 AI 연구소가 주도한 <AI 월드모델 평가 규범>을 포함한 6개 국가 표준이 정식 입과되었으며, 이는 월드모델의 평가 체계를 국가 표준으로 최초로 규정한 것입니다.
같은 시기 국가시장감독관리총국은 월드 모델, 온톨로지 모델 등 첨단 기술 분야의 국가 표준을 신속히 제정 중이라고 공식 밝혔습니다. 이 두 표준화 작업은 이미 산업 현장에 적용 가능한 결정 프레임워크와 아직 시장에 완전히 성숙되지 않은 미래 기술의 표준을 동시에 선점함으로써 중국이 의사결정 AI의 '현재'와 '미래'를 모두 국가 표준으로 규율하려는 전략적 의도를 보여줍니다.
금융권의 '스킬(Skill)' 혁명
이와 동시에 2026년 중국 증권 업계에 주목할 만한 현상이 등장했습니다. 바로 AI Skill 의 대규모 출시입니다. 이는 금융기관이 '인공지능을 사용하는 단계'에서 '자신의 전문 역량을 인공지능화하는 단계'로 전환하고 있음을 의미합니다. 증권사가 수년간 축적한 투자 연구 방법론, 데이터 인터페이스, 업무 프로세스를 인공지능이 이해하고 호출하며 재사용할 수 있는 역량 단위로 변환한 것입니다.
이전의 챗봇과 달리 스킬은 실행 능력을 강조합니다. 질문에 답변하는 것을 넘어, 백엔드 시스템을 직접 호출해 보고서 검색, 종목 선별, 가치 평가, 순위 산출 등 구체적 작업을 수행합니다. 2026년 7월 말 기준, 국태해통(国泰海通), 화타이증권(华泰证券), 중진공사(中金公司), 중신젠터우(中信建投) 등 대형 증권사들이 잇따라 인공지능 스킬을 출시했습니다. 가장 많이 쓰이는 AI모델은 딥시크와 큐웬이었습니다.
중진공사(中金公司)는 수석 애널리스트의 연구 방법론과 밸류에이션 체계를 '애널리스트.스킬'로 구현했습니다. 화타이증권(华泰证券)은 개인투자자와 기관 투자자 각각을 위한 스킬로 국태해통(国泰海通)은 '링시스킬'을 출시하고 자사의 스킬 시리즈를 공개했습니다.
금융권 스킬의 시대는 기존 증권사의 존재 자체를 재정의 하고 있습니다. 증권사의 애널리스트 스킬은 현재 텐센트 스킬 허브(Hub)와 화웨이 스킬 마켓(Market)에 올리고 있는데 이들이 활성화 되는 순간 증권사는 고객 접점을 잃기 때문입니다. 3년 후에는 "누가 스킬을 잘 만들었나"가 아니라 "누가 스킬이 호출되는 곳을 소유했나"가 될 것입니다. 이는 중국 의사결정 인공지능 생태계가 팔란티어의 폐쇄형 플랫폼과 달리, 더 개방적이면서도 동시에 새로운 형태의 플랫폼을 만들어 낼 가능성이 있어 보입니다.
팔란티어와 무엇이 같고 다른가
1) 공통점 : 공유하는 기술 패러다임
중국 의사결정모델 3대 기업과 팔란티어는 몇 가지 기본적 기술 패러다임을 공유합니다.
첫째, 온톨로지 기반 접근법입니다. 팔란티어의 핵심은 온톨로지 모델링이며, 중커원거는 디아이피(DIP) 온톨로지 데이터 플랫폼을, 중수루이즈는 동적 온톨로지 엔진을, 중커싱투는 전역 데이터 체계를 구축했습니다.
둘째, 국방에서 상업으로의 확장 경로입니다. 팔란티어는 고담(국방)에서 파운드리(상업)를 거쳐 에이아이피로 진화했고, 중커싱투는 특수 분야에서 금융·공공 안전으로, 중커원거는 정부·미디어에서 금융·에너지로 확장했습니다.
셋째, 플랫폼화 전략입니다. 3대 기업 모두 단일 도구가 아닌 완결형 제품 매트릭스를 구축했습니다.
2) 차이점 : 중국의 독특한 유전자
첫째, 기술 노선의 세대적 차이입니다. 중수루이즈 창업자 한한 박사는 "팔란티어 기술 스택이 상대적으로 낡았다"고 지적하며, 중국 기업들은 '인공지능 네이티브' 기술 스택을 통해 온톨로지 구축을 자동화했습니다. 중커원거의 데시트론은 글로벌 최초의 범용 의사결정 대모델로, 2000개 이상의 시나리오 해법을 인공지능 연산자로 전환했습니다. 중국 기업들은 '인공지능 추가'가 아닌 '인공지능 원초'의 출발점에서 팔란티어에 대한 패러다임 초월을 시도하고 있습니다.
둘째, 국가 자본의 실체는 돈이 아니라 시나리오 접근권입니다. 팔란티어는 순수 민간 기업입니다. 반면, 중국 3대 기업의 주주 구성에서 국가 자본, 연구기관, 국유 금융기관은 핵심 세력입니다. 중수루이즈에 투입된 사회보장기금과 공상은행 자본은 단순한 자금이 아니라, 전력·석유·항공 50여 개 국유기업의 생산 현장 800곳에 대한 입장 허가로 환산됩니다. 팔란티어가 돈으로 살 수 없는 것이 바로 이것입니다.
셋째, '스킬'이 가져온 생태계의 개방성입니다. 팔란티어의 제품은 폐쇄형 플랫폼입니다. 그러나 중국 증권사들은 전문 역량을 제3자 지능체 플랫폼에서 호출 가능한 스킬 모듈로 포장하고 있습니다.
넷째, 시나리오의 복잡성과 규모입니다. 중국은 세계에서 가장 복잡하고 까다로운 핵심 인프라 의사결정 시나리오를 보유하고 있습니다. 국가전력망에서 중국해양석유총공사까지, 국유은행에서 항공우주 산업까지. 이러한 시나리오의 밀집도와 복잡도는 다른 국가가 복제할 수 없는 데이터 자산입니다.
중국 기업들은 확실히 팔란티어가 대표하는 능력을 가장 필요로 하지만, 중국 시장은 팔란티어를 원형 그대로 복제하기에 가장 부적합한 시장입니다. 중국판 팔란티어는 현지 데이터 거버넌스, 경량 의미층, 업종 시나리오, 통제 가능한 실행 폐쇄 고리에서 성장할 가능성이 더 큽니다.
이쯤에서 우리의 상황을 살펴봅니다. 우리도 결정 모델 개별 역량이 충분합니다. 반도체 팹, 조선소, 전력망, 정유 단지는 세계 최고 난도의 의사결정 시나리오이고, 금융 데이터의 밀도도 낮지 않습니다. 그렇다면 왜 이 시나리오들은 자산이 되지 못하는 것일까요? 의미층(Semantic Layer)에 대한 고민이 필요한 시점입니다.
한국 기업들은 LLM은 도입하지만, 자사 업무를 기계가 추론할 수 있는 온톨로지로 번역하는 계층을 건너뛰고 곧장 응용으로 갑니다. 그 결과 데이터는 대기업 각자의 울타리 안에 개별 포맷으로 갇히고 업종 단위로 축적되지 않습니다.
중국이 국가 표준으로 먼저 깐 것이 정확히 이 계층입니다. 모델 개발 경쟁이 아니라 조선·반도체·전력 같은 강점 업종의 업종 온톨로지 선점입니다. 둘째, 의사결정 결과를 사후 감사할 수 있는 검증 체계의 규격화입니다. 셋째, 금융·제조의 전문 역량을 호출 가능한 단위로 쪼개는 스킬 규격 표준입니다. 이 셋은 기업 혼자 할 수 없고 정부 표준의 영역입니다.
팔란티어는 "데이터에서 규칙을 발견하는 문제"를 해결했습니다. 그러나 중국 의사결정 모델은 더 심층적인 문제를 해결하고 있습니다. "규칙에서 미래를 추론하는 문제"입니다. 중커원거 최고경영자 뤄인(罗引)은 말합니다. "범용 대형 언어 모델은 현재에만 답할 수 있지만, 데시트론은 미래를 계산하는 데 책임이 있습니다."
중국과학원 자동화연구소 부소장 쩡다쥔(曾大军)은 이렇게 진단합니다. "과거에는 분석할 수 없고, 계산할 수 없고, 추론할 수 없다고 생각했던 다양한 복잡한 의사결정 문제들이 이제 인공지능의 견인 아래 계산 가능하고, 추론 가능하고, 평가 가능하고, 의사결정 가능한 범주로 편입되고 있습니다."
인공지능이 '답변 생성'에서 '세계 추론'으로 나아가고, 온톨로지가 '정적 모델링'에서 '동적 진화'로 나아가고, 전문 역량이 '폐쇄형 시스템'에서 '개방형 스킬'로 나아갈 때 — 중국 의사결정 인공지능 생태계는 팔란티어보다 더 구체적인 가능성을 시사하고 있습니다. 중국은 이제 AI가 세계를 이해할 뿐만 아니라 세계를 추론하고 미래를 예측할 수 있다고 선언합니다.
덧붙이는 글 | 임선영씨는 중국 칭화대 전산언어학 석사를 마친 중국경제전문가이며 <중국경제 미래지도>, <중국AI 미래지도>의 저자입니다. 이 글은 본인의 페이스북에도 올렸습니다.