현대 경제의 패러다임이 지식과 정보 중심으로 이동함에 따라, 중국은 데이터를 토지, 자본, 노동, 기술에 이은 '제5의 생산요소'로 격상시키며 국가 차원의 전면적인 시장화 작업에 나서고 있다.

중국의 데이터 거래시장은 관련 인프라 확충과 정책적 지원을 바탕으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 국가데이터국(国家数据局) 자체 발표에 따르면, 2024년 전국 데이터 시장 거래 규모는 1600억 위안을 초과했으며, 전년 대비 30% 이상 성장했다. 특히 장내 시장 거래 규모는 전년 대비 2배 증가했다. 한편, 시장 성장에 대한 낙관적인 전망도 이어지고 있다. 상하이 데이터 거래소 등이 공동으로 발표한 『2023년 중국 데이터 거래시장 연구분석 보고서(2023年中国数据交易市场研究分析报告)』에 따르면, 2025년부터 2030년까지 연평균 20.3% 성장하여 2030년에는 5155억9000만 위안에 달할 것으로 전망된다.

2025년 12월, 중국 국가데이터국(国家数据局)은 전국 데이터 업무 회의를 통해 2026년을 ‘데이터 요소 가치 해방의 해(数据要素价值释放年)’로 공식 설정했다. 이는 기업 내부에 쌓여있던 단순한 정보를 시장에서 가격이 매겨지는 거래 가능한 자산으로 전환하고, 국가 통합 데이터 시장 육성을 본격화하겠다는 정책적 의지를 반영한 것이다. 제조업, 금융, 물류 등 실물경제 전반에서 데이터 수요가 증가하면서 장내 거래소 육성과 제도 정비도 속도를 내고 있다.

데이터 거래의 제도적 기반, '3권 분리'와 거래소의 진화

데이터는 무한 복제와 동시 사용이 가능해 기존의 소유권 개념만으로는 유통 과정에서의 권리 귀속과 책임을 명확히 규정하기 어렵다. 중국 정부는 이러한 특성을 고려해 원활한 데이터 유통을 지원하기 위해 권리를 세분화하는 ‘3권 분리(三权分置)’ 제도를 도입했다.

이 체계는 원천 데이터를 수집한 주체를 보호하는 '데이터 자원 보유권', 데이터를 가공 및 분석해 활용할 수 있는 '데이터 처리 사용권', 가공된 데이터를 시장에 유통하고 판매할 수 있는 '데이터 상품 경영권'으로 나뉜다. 이를 통해 데이터의 최초 보유자와 활용자, 상품화 주체 간의 권리와 책임을 분리하여 거래의 불확실성을 줄이고 있다.

제도적 정비와 함께 전국 단위의 주요 거래소들도 권역별 산업 특성에 맞춰 기능을 분화하며 생태계를 확장 중이다. 베이징 국제 빅데이터 거래소(北京国际大数据交易所)는 수도의 특성을 살려 공공 및 국유기업 데이터 유통에 집중하고 있으며, 약 300개의 고품질 데이터셋을 구축해 대형 AI 모델 훈련용 데이터를 공급하고 있다.

반면, 상하이 데이터 거래소(上海数据交易所)는 대외 무역과 첨단 제조, 금융 데이터를 융합해 기업이 데이터를 담보로 여신 대출을 받을 수 있는 금융 자산화 모델을 선도하고 있다. 선전 데이터 거래소(深圳数据交易所)는 지리적 이점을 활용해 대만구(大湾区) 지역의 국경 간 데이터 유통과 전자상거래 특화 상품 거래의 거점 역할을 수행하고 있다.

<중국 주요 데이터 거래소 기능 및 실적 비교>

[자료: 각 데이터 거래소 공식 발표 자료 종합]

‘데이터 요소×’ 정책을 통한 실물경제 융합 가속화

중국의 데이터 정책은 거래시장 조성을 넘어 산업 현장의 실질적인 생산성 향상에 초점을 맞추고 있다. 2024년, 중국 정부는 『“데이터 요소×” 3개년 행동계획(2024~2026년)(“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）)』을 발표했으며, 이를 통해 제조업, 농업, 금융, 스마트시티 등 주요 산업의 생산 및 서비스 과정에 데이터를 투입하도록 유도하고 있다.

동 <계획>의 핵심은 데이터가 기업 내부에 갇히지 않고, 산업 현장의 ‘고효율 생산 도구’로 작동하도록 만드는 것이다. 정부는 이를 위해 2026년까지 300개 이상의 ‘전형적 응용 장면(典型应用场景)’을 발굴·육성한다는 목표를 세웠다. 이는 데이터가 실제 산업 현장에서 어떤 식으로 쓰여야 하는지 구체적인 모델을 제시하여, 전 산업으로의 확산을 유도하겠다는 의지다. 중국 정부는 동 계획을 통해 데이터 활용이 시급하고 파급력이 큰 12개 분야를 선정해 집중 지원하고 있다.

<데이터요소x3개년 행동계획 내 12대 분야>

또한 제조업 분야의 전환이 두드러진다. 2026년 3월 공업정보화부(工信部)는 산업 데이터 수집 및 상호 호환 과정의 병목 현상을 타개하기 위해 『공업 데이터 기반 구축 행동(工业数据筑基行动)』을 본격 가동했다.

동 <행동>의 핵심은 ‘1+4+N’ 체계이다. 이는 1개의 ‘산업 데이터 신뢰 연동 플랫폼’을 기반으로 4대 핵심 라이브러리를 구축하고, 이를 바탕으로 N개의 지능형 응용 사례를 창출하는 공업 데이터 선순환 생태계를 뜻한다.

구체적으로는 디지털 전환 기반이 갖춰져 있고 데이터 활용 잠재력이 높은 철강, 자동차 등 주력 제조업종을 대상으로, 유관 기업과 플랫폼 사업자, 산업 클러스터 등이 컨소시엄을 구성해 시범 사업을 추진한다. 컨소시엄은 해당 업종에 특화된 데이터 신뢰 연동 플랫폼을 구축하고 ▲업종 데이터 자원 라이브러리 ▲데이터 핵심기술 라이브러리 ▲공업 데이터 표준 라이브러리 ▲고품질 업종 데이터셋 라이브러리 등 ‘4대 핵심 라이브러리’를 조성하게 된다. 이를 통해 멀티모달 데이터 거버넌스, 이기종(Heterogeneous) 데이터 처리, 지능형 라벨링, 데이터 합성 등 핵심 기술 과제를 해결하고, 연구개발(R&D)·시범 생산·양산 등 핵심 공정에서 업종 특화 대형 모델과 산업용 AI 에이전트 등 N개의 응용 사례를 실현해 산업의 고도화와 효율화를 꾀한다는 계획이다.

* 산업 데이터 신뢰 연동 플랫폼: 산업인터넷, 데이터센터, 신뢰 데이터 스페이스 등 기존 인프라를 통합해 이기종 데이터의 효율적 연계와 가시화, 안전한 유통을 지원하는 공업 데이터 허브

<4대 핵심 라이브러리>

중국기업은 어떻게 데이터 가치를 창출하는가?

정부의 정책적 로드맵에 발맞춰 중국 주요 기업들도 생산 현장과 밸류체인에 데이터를 결합해 실질적인 운영 효율을 끌어올리고 있다.

가전·전자 제조기업 쓰촨 창홍(四川长虹)은 전사적인 ‘신뢰 데이터 공간(可信数据空间)’을 구축해 연구개발, 생산, 조달, 판매 등에 이르는 1000TB 이상의 내부 데이터를 통합하고, 이를 1만 2000개 이상의 외부 협력사와 연계했다. 그 결과 스마트 공장의 주문부터 납품까지 소요되는 리드타임을 49일에서 11일로 대폭 단축했으며, 축적된 산업 및 신용 데이터를 바탕으로 협력사들에게 107억 위안 규모의 공급망 금융을 제공하여 생태계 전반의 경쟁력을 강화했다.

상용차 제조 부문의 선도 기업인 이치제팡(一汽解放, FAW Jiefang)은 디지털 트윈 방식을 도입한 '차량인터넷 빅데이터 클라우드 플랫폼(车联网大数据云脑平台)'을 구축했다. 이 플랫폼은 전 시나리오의 고객 수요를 기반으로 인공지능(AI), 빅데이터, 정보 보안 등 핵심 기술을 융합하여 데이터 가치 창출과 산업 협력을 최적화하고 있다. 데이터 분석 역량 강화를 통한 이러한 디지털 전환은 실질적인 경영 성과로 이어져, 이치제팡은 2025년 상용차 부문에서 28만 대의 판매량을 달성하며 14년 연속 업계 1위의 시장 점유율을 기록했다. 이 밖에도 산동 중공업(山东重工) 등 주요 장비 기업들이 산업용 AI 학습을 위한 고품질 데이터셋 구축에 투자하며 업종 전반의 디지털 고도화를 이끌고 있다.

양적 팽창의 이면, 데이터 질적 저하와 허위 거래의 한계

중국의 데이터 요소 시장은 폭발적인 양적 성장에도 불구하고 '데이터의 질'과 관련된 구조적 한계에 직면해 있다. 국가데이터국이 2026년 4월 발표한 『2025년 전국 데이터 자원 조사 보고서(2025年全国数据资源调查报告)』에 따르면, 2025년 중국의 데이터 생산 총량은 52.26 ZB로 전 세계 생산량의 27.44%를 차지했다. 그러나 실제 저장된 데이터는 2.53 ZB에 불과하며, 이 중 즉각적인 분석이 용이한 구조화된 데이터는 0.56 ZB(전체 저장량의 22.13%)에 그쳐 실질적 활용도는 여전히 제한적인 실정이다.

나아가 인공지능(AI) 산업 발전에도 데이터 질적 결함이 심각한 발목을 잡고 있다. 일일 AI 토큰 호출량이 2024년 초 1000억 회 수준에서 2026년 3월 기준 140조 회 이상으로 폭증하며 수요가 급격히 늘고 있으나, 대형 언어 모델(LLM) 훈련에 필수적인 고품질의 AI 레디 데이터는 절대적으로 부족한 상황이다. 정부 차원에서 양질의 데이터셋 확충과 라벨링 고도화 등 질적 향상에 대대적으로 나서고 있다. 그러나 실제 통계에 따르면 2023년 기준, 데이터를 가공해 '복합적 부가가치 창출'을 이뤄낸 대기업은 8.3%에 불과하며, 학계에서는 양적 팽창에 치중하는 현재 기조가 장기적인 기술적 자립과 지속가능성을 위협할 수 있다고 지적한다.

*AI 레디 데이터(AI-Ready Data): 인공지능이 즉시 학습, 추론, 분석에 활용할 수 있도록 식별·정제·구조화·표준화가 완료된 고품질 데이터.

통제와 개방의 이중주, 국경 간 데이터 이전 규제

중국은 자국 내 데이터의 활용과 자산화는 적극적으로 장려하는 한편, 국경 밖으로 이전되는 데이터에 대해서는 국가 안보와 정보 보호 관점에서 강도 높은 규제 체계를 가동하고 있다.

2026년 1월 1일부로 『개인정보 국경 간 이전 인증 관리방법(个人信息出境认证办法)』이 시행되면서, 중국의 데이터 역외 이전 규제는 안전평가, 표준계약, 보호 인증의 3대 체계로 온전히 재편됐다. 이에 따라 연간 10만 명 이상 100만 명 이하 규모의 일반 개인정보를 해외 본사로 지속 전송하는 다국적 기업은 의무적으로 자체적인 데이터 보호 영향 평가(PIPIA)를 수행하고 전문 기관의 인증을 받아야 한다. 핵심 정보 기반 시설 운영자이거나 대규모 데이터를 취급하는 경우에는 정부의 직접 심사인 안전평가를 통과해야만 데이터 반출이 허용된다.

이러한 강력한 내부 통제 기조 속에서도, 중국은 글로벌 디지털 통상 규범에 참여하기 위해 『디지털 경제 동반자 협정(DEPA)』 가입 협상을 지속하고 있다. 2025년 7월에는 칠레 산티아고에서 회원국들과 제8차 수석대표 회의를 개최하여 상업 무역 편리화 등의 의제를 심도 있게 논의했으며 일부 자유무역시험구(FTZ)를 중심으로 국경 간 이동 규제를 조심스럽게 완화하는 등 이른바 '통제된 개방' 전략을 병행하고 있다.

<중국 국경 간 데이터 이전 규제 3대 체계>

[자료: 국가인터넷정보판공실(国家互联网信息办公室) 종합]

시사점 및 전망

중국의 데이터 요소 시장화 정책은 단순한 IT 인프라 육성을 넘어, 산업 구조를 개편하고 경제의 질적 성장을 도모하기 위한 핵심 전략으로 기능하고 있다. 3권 분리 제도의 정착과 데이터 산권 등기를 통해 데이터는 기업 재무제표에 반영할 수 있는 무형자산으로 편입됐으며, 경영진의 투자와 자금 조달 의사결정에 직ㆍ간접적인 영향을 미치고 있다.

특히 제조업 중심의 데이터 융합 정책은 글로벌 공급망 재편 흐름과도 맞물려 있다. 중국 정부 주도의 공업 데이터 표준화와 신뢰 데이터 플랫폼 구축은 유럽의 Manufacturing-X 등 여타 지역의 데이터 거버넌스와 차이를 보이며 독자적인 룰을 형성하고 있다. 이는 글로벌 가치 사슬에 편입된 다국적 기업들에게 각기 다른 지역 규범과 데이터 주권 요구를 동시에 충족해야 하는 새로운 무역 장벽으로 작용할 전망이다.

이에 따라 중국에 진출하거나 현지 공급망을 운영하는 한국 기업은 중국 내 데이터 규제 환경에 맞춘 관리 체계를 재정비해야 한다. 2026년부터 데이터 역외 이전 3대 규제 체계가 본격 가동된 만큼, 현지 법인에서 수집되는 고객 정보, 인사 데이터, 생산 설비 데이터의 흐름을 전수 조사하고, 현지 서버 격리 및 접근 통제 등 로컬라이제이션 요건을 엄격히 준수해야 한다.

동시에, 중국의 산업 디지털 전환 가속화를 비즈니스 기회로 포착하는 전략도 요구된다. 데이터 융합을 통한 공정 최적화, 스마트팩토리 구축, 산업용 AI 모델을 위한 데이터셋 수요가 확대되고 있는 만큼, 관련 기술력을 보유한 우리 기업들은 현지 플랫폼과의 연계 및 파트너십을 통해 적극적인 사업 기회를 모색할 수 있을 것이다.

자료: 국가데이터국, 공업정보화부, 국가인터넷정보판공실, 중국 서비스무역망, 각 기업 공식 홈페이지 및 KOTRA 상하이 무역관 종합 정리