논문과 뉴스 말고 세 번째 창이 있다. 여섯 회사의 공고 1,604건을 긁으면 국산 칩이 어디까지 들어왔는지, 누구에게 파는지, 어떤 사람을 뽑는지가 회사별로 갈리는 것이 그대로 나온다. 미국 랩과의 차이도 숫자로 잡힌다.
Epoch AI Anson Ho · Cheryl Wu · Jean-Stanislas Denain2026-06-24Gradient Updatesepoch.ai
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딥시크·미니맥스·문샷·Z.ai·바이트댄스·알리바바 여섯 곳의 채용공고 1,604건을 읽었다. 회사마다 쓰는 칩도, 파는 방식도, 뽑는 사람도 다르다. 중국 랩이 하나의 각본을 따르고 있다는 그림은 공고에서 나오지 않는다.
핵심 포인트
엔비디아 의존이 아직 남아 있다. 바이트댄스의 「추론 GPU 성능 최적화 전문가」 공고는 CUDA로 사내 대표 추론 엔진을 다루라고 적었고, 엔비디아 GPU 전용 라이브러리인 TensorRT-LLM을 명시한다.
같은 회사가 국산 칩도 파고든다. 바이트댄스 시드는 어센드·캠브리콘 최적화 경험자를 우대한다는 공고를 따로 냈다. Z.ai는 GLM-Image를 국산 칩만으로 처음부터 끝까지 학습했다고 공고에 적는다 — 160억 파라미터로, 그 회사 최대 모델보다 10~100배 작다.
국산 칩은 자리마다 다르게 들어와 있다
추론에는 자주 쓰이고 큰 모델 사전학습에는 아직 드물다는 것이 필자들의 판단이다. 그 사이에 큰 모델 사후학습과 작은 모델 학습이 있고, Z.ai가 국산 칩만으로 끝까지 학습했다는 GLM-Image가 그 자리다. 공고는 무엇을 쓰는지는 알려 주지만 얼마나 쓰는지는 알려 주지 않는다. 구조는 Epoch AI 원문을 따랐다.
스타트업도 데이터센터를 짓기 시작했다. 미니맥스는 「회사 차원의 자체 데이터센터 구축」 인력을 뽑고, 딥시크는 네이멍구 데이터센터 운영직을 냈다. 문샷은 클라우드 조달과 데이터센터 조달을 함께 내며 둘의 혼합 배치를 조율하라고 적는다.
공고 화면이 곧 증거다 — 딥시크가 데이터센터를 짓는다
딥시크가 6월 9일에 올린 IDC 설계기획 엔지니어 공고다. 담당 업무에 전력·냉각·랙 용량 계획과 액체냉각·고밀도 배전·모듈러 건설 평가가 들어 있다 — 빌린 서버가 아니라 지을 건물을 두고 뽑는 자리다. 자격 요건 첫 줄이 「학사 이상, 경력 무관」이다. 4월 울란차브 운영직에 뒤이은 공고다. 원문 화면의 짜임을 그대로 옮기고 글자만 한국어로 바꿨다.
미국 시장 개척 직무를 베이징에서 뽑는다
Z.ai가 올린 공고다. 포춘 글로벌 500대 다국적 기업을 겨냥해 LLM 제품 사업을 넓히는 자리인데 근무지는 베이징이다. 중국 안에서 뽑되 파는 곳이 미국이라는 뜻이다. 원문 화면을 그대로 옮기고 영어로 적힌 제목과 본문은 원문 그대로 뒀다.
파는 방식이 갈린다. 고객을 찾아 파는 직무를 세어 보면 Z.ai는 대부분 B2B 영업이고 미니맥스·문샷은 대부분 마케팅이다. 미니맥스는 매출의 70%가 개인 대상 앱에서 나오고, Z.ai는 73.7%가 고객 인프라 위에서 모델을 돌려 주는 방식에서 나온다.
고객을 찾아 파는 직무의 구성이 회사마다 다르다
Z.ai는 83%가 B2B 영업이고 미니맥스는 76%, 문샷은 83%가 마케팅이다. 매출 구조가 이 차이를 설명한다 — 미니맥스는 매출의 70%가 개인 대상 앱에서 나오고, Z.ai는 73.7%가 고객 인프라 위에서 모델을 돌려 주는, 손이 가장 많이 가는 방식에서 나온다. 값은 Epoch AI 원문 도해(CC-BY)를 따랐다.
Z.ai가 노리는 고객이 공고에 적혀 있다. 정부기관과 국유기업(에너지·금융 포함)이 표적이고, 미국 시장 개척 직무는 포춘 글로벌 500대 기업을 겨냥한다. 다만 해외 매출 비중은 미니맥스가 73%, Z.ai가 9.8%다.
스타트업은 좁게, 플랫폼 기업은 넓게 건다. 딥시크·문샷은 LLM과 그 위의 제품에 몰려 있다. 바이트댄스와 알리바바는 로보틱스와 웨어러블까지 뽑고, 알리바바 큐원 팀은 차량용 음성비서 에이전트 직무를 따로 낸다.
영어가 많아 중국어를 몰라도 읽힌다
딥시크의 「Agent Harness R&D Engineer」 공고다. Model + Harness = Agent라는 팀 사명부터 담당 업무까지 영어가 그대로 박혀 있어, 중국어를 못 읽어도 무슨 일인지 알 수 있다는 것이 원문의 관찰이다. 그래서 영어로 적힌 말은 한 글자도 옮기지 않았다.
자리는 세 도시에 몰려 있다. 위치가 적힌 공고의 93%가 베이징·항저우·상하이 가운데 하나 이상이고 베이징만 63%다. 그래도 미국보다는 덜하다 — 미국 프런티어 랩은 약 85%가 샌프란시스코 단독이다.
자리는 세 도시에 몰려 있다
동그라미 넓이가 공고 수에 비례한다. 베이징 715건에 상하이 312건과 항저우 309건이 뒤따르고, 선전 80·광저우 71·청두 7·울란차브 2로 급히 떨어진다. 나라 윤곽과 도시 좌표는 저장소의 로빈슨 투영 지도에서 가져와 옮긴 것이라 손으로 찍은 자리가 없다. 구조와 값은 Epoch AI 원문 도해(CC-BY)를 따랐다.
중국도 몰려 있지만 미국만큼은 아니다
앞 그림이 어디인지를 보인다면 이 그림은 얼마나 몰렸는지를 미국과 견준다. 중국은 세 도시를 합쳐야 93%인데 미국은 한 도시가 85%다. 성마다 자기 지역 기업을 밀어 주는 경쟁과 상하이·저장·베이징 명문대의 인력이 허브를 여럿으로 만든 것으로 필자들은 본다. 값은 Epoch AI 원문을 따랐다.
요구 경력이 세 배 넘게 차이 난다. 미국 랩 평균 5.5년, 중국 회사 1.6년이다. 중국 정부가 캠퍼스 채용을 졸업생 취업의 주 경로로 밀고, 중국 랩 엔지니어링 직무의 20% 가까이가 캠퍼스 대상이다.
미국에서는 그렇게 뽑으면 법에 걸릴 수 있다
미국 고용평등위원회가 채용 광고에 대해 낸 안내문이다. 인종·성별·출신 국가와 함께 만 40세 이상의 나이가 보호 사유로 들어가 있고, 「여성」이나 「최근 대학 졸업자」를 겨냥한 문구를 예시로 든다. 경력 연수로 거르는 방식이 여기 걸릴 수 있다는 것이 원문이 이 화면을 실은 까닭이다.
미국은 5.5년을 요구하고 중국은 1.6년을 요구한다
열 개 회사의 기술직 공고 1,258건에서 잰 값이다. 원문 도해는 회사별 막대인데 회사별 값이 원문에 없어 두 묶음의 평균만 세웠다. 제도가 이 차이를 밀어준다 — 교육부 캠페인과 「경력이 아니라 능력으로 뽑는다」는 딥시크 창업자의 말이 같은 방향이고, 미국에서 경력 연수로 거르는 방식은 법에 걸릴 수 있다. 값은 Epoch AI 원문 도해(CC-BY)를 따랐다.
주요 숫자
1,604건 · 6개 회사
긁은 공고 수와 대상
73.7% vs 70%
Z.ai 고객 인프라 구동 · 미니맥스 개인 대상
93% vs 85%
중국 3개 도시 · 미국 샌프란시스코 단독
5.5년 vs 1.6년
요구 최소 경력 — 미국 랩 · 중국 회사
"So Chinese AI labs aren't all following the same playbooks." (중국 AI 랩들이 모두 같은 각본을 따르고 있는 것은 아니다)
반론 · 충돌
공고는 의도이지 실적이 아니다「국산 칩 경험자 우대」는 그렇게 하고 싶다는 뜻이지 그렇게 하고 있다는 뜻이 아니다. Z.ai의 GLM-Image처럼 완료형으로 적힌 것과, 우대 조건으로만 적힌 것을 같은 무게로 읽으면 안 된다.
한 시점의 스냅숏이다2026년 6월 23일에 채용 사이트를 훑은 값이다. 채용은 분기마다 방향이 바뀌고, 공고가 내려간 자리는 세어지지 않는다.
같은 대시보드의 컴퓨트 편들과 겹쳐 읽어야 한다분배 편은 세계 AI 컴퓨트의 절반 이상이 상위 다섯 곳 밖에 있다고 했다. 이 글은 그 바깥에 있는 중국 회사들이 무엇을 하려는지를 보여 주지만, 그들이 얼마나 갖고 있는지는 어느 글도 답하지 않는다.
Epoch AI의 공개 리서치 글(Gradient Updates)을 요약한 카드입니다. 원문 전문을 다시 싣지 않습니다. 도해는 원문 그림(CC-BY, Epoch AI)의 구조와 값을 그대로 두고 한국어로 다시 그린 것입니다. 숫자는 필자가 공시·보도를 인용해 적은 것을 옮겼고 우리가 따로 검증하지 않았습니다. 투자 추천이 아닙니다.