2026년 2월, 글로벌 테크 씬에서 가장 뜨거운 키워드는 단연 중국의 빅테크 기업 바이트댄스(ByteDance)입니다. 숏폼 비디오 플랫폼 ‘틱톡(TikTok)’으로 전 세계의 디지털 문화와 미디어 소비 패턴을 송두리째 바꿨던 이 기업이, 이번에는 초거대언어모델(LLM) 시장에 파격적인 새 모델 ‘더우바오(Doubao)’를 출시하며 또다시 ‘충격’을 예고하고 있습니다.
‘시댄스(Si-Dance) 충격’이라는 용어는 틱톡이 보여준 압도적인 데이터 처리 능력과 알고리즘 추천 기술을 칭합니다. 이는 단순한 소셜 미디어의 성공을 넘어, 사용자 행동 예측과 콘텐츠 확산력 면에서 서구 빅테크 기업들을 능가하는 혁신이었습니다. 바이트댄스가 보유한 독보적인 AI 기술력이 이제 LLM이라는 첨단 무기를 장착하고 전면전에 나선 것입니다.
틱톡의 성공 신화, 바이트댄스가 가진 핵심 무기
바이트댄스가 LLM 시장에 진입하는 것을 단순한 유행 추종으로 봐서는 안 됩니다. 그들의 가장 큰 자산은 전 세계 수십억 명의 사용자 데이터와 이를 기반으로 정교하게 단련된 추천 알고리즘 엔진입니다. 틱톡이 단 몇 분 만에 사용자의 취향을 파악해 끊임없이 관련성 높은 콘텐츠를 제공했듯이, ‘더우바오’ 역시 방대한 실시간 데이터를 학습하여 기존 모델들과 차별화된 능력을 보여줄 가능성이 높습니다.
특히 틱톡의 모회사인 바이트댄스는 이미 AI 기반의 동영상 편집, 필터, 그리고 음성 처리 기술에서 세계 최고 수준의 역량을 확보하고 있습니다. 더우바오는 이 멀티모달(Multi-modal) 역량을 LLM에 결합하여, 단순 텍스트 생성을 넘어 영상, 오디오, 텍스트가 융합된 복합적인 결과물을 내놓는 데 강점을 보일 것으로 전문가들은 예상하고 있습니다.
더우바오(Doubao), 중국 내 LLM 경쟁 구도를 흔들다
중국 내부에서는 이미 바이두의 ‘어니봇(Ernie Bot)’, 알리바바의 ‘통이치엔원(Tongyi Qianwen)’ 등 거대 기업들이 LLM 전쟁을 치열하게 벌이고 있습니다. 더우바오의 등장은 이들 사이의 경쟁 구도를 완전히 재편하는 촉매제가 될 것입니다. 특히 바이트댄스가 가진 저렴하고 효율적인 클라우드 인프라 활용 능력은 더우바오의 가격 경쟁력을 높여 시장 점유율을 빠르게 확보할 수 있게 합니다.
더우바오는 현재 중국 지자체 및 공공 기관과의 협력을 통해 행정 효율화 모델을 시범 운영하고 있습니다. 이는 한국의 공공 기관들이 디지털 전환과 AI 도입을 고민하는 현 시점에서 ‘충TV’ 구독자 2만명 이탈: ‘충주맨’ 김선태 주무관 사직이 공공 브랜드에 남긴 충격 분석과 같은 이슈를 넘어선 근본적인 해결책을 제시할 수 있을지 주목받고 있습니다.
글로벌 AI 생태계의 새로운 균형점: 바이트댄스 대 서구 빅테크
바이트댄스가 LLM을 글로벌 시장에 본격적으로 확장할 경우, 이는 오픈AI(OpenAI), 구글, 메타 등 서구 빅테크 기업들이 주도해온 AI 생태계에 새로운 균형점을 가져올 것입니다. 특히 아시아 및 남미 등 신흥 시장에서는 접근성과 현지화 능력 측면에서 더우바오가 강력한 경쟁력을 가질 수 있습니다. 미국과 유럽의 규제 리스크가 여전함에도 불구하고, 기술적 우위는 무시할 수 없는 요소입니다.
현재 IT 전문가들은 더우바오의 출시가 LLM의 가격 인하 압력과 서비스 고도화를 동시에 촉진할 것으로 보고 있습니다. 이는 사용자들에게 더 저렴하고 혁신적인 AI 서비스를 제공받을 수 있는 기회가 될 수 있습니다. 다만, 중국 기업의 AI 기술이 전 세계적으로 확산됨에 따라 발생하는 데이터 주권 및 보안 문제에 대한 논의는 더욱 심화될 것입니다.
시댄스 충격이 던진 교훈, 초연결 시대의 AI 경쟁
바이트댄스의 역사는 혁신적인 알고리즘이 얼마나 빠르게 전 세계 시장을 장악할 수 있는지를 보여주었습니다. 이제 그들이 LLM이라는 최첨단 기술로 돌아왔습니다. 이는 단순한 기술 경쟁을 넘어, 문화, 정치, 경제적 헤게모니 싸움으로 이어질 수 있습니다. 한국 기업들은 바이트댄스의 움직임을 면밀히 주시하며, 토종 LLM 기술 개발 및 전략적 제휴를 가속화해야 할 시점입니다.
특히 바이트댄스처럼 방대한 사용자 데이터를 보유한 기업의 경우, AI 학습에 필요한 데이터 파이프라인의 구축과 운영이 성공의 핵심이 됩니다. 국내에서도 AI 도입을 위한 데이터 전략 마련이 시급하며, 이는 행정, 의료, 금융 등 모든 영역에 걸쳐 폭넓게 적용되어야 할 것입니다.
