안녕하세요 버핏이형입니다
화웨이•바이두•알리바바 등 AI 연구 매진
엔비디아 구형 반도체 모델 활용
"일부 성과 있어" 미국 제재 힘 빠질 수도
조 바이든 미국 행정부의 반도체 제재에도 중국 기업들이 최첨단 인공지능(AI) 개발을 위한 연구에 속도를 내고 있다는 분석이 나왔습니다 미국의 대중 제재의 대상이 아닌 구형 반도체를 이용해 기술을 연구하는 방식입니다 미국의 제재가 되려 중국 기업의 기술력을 부추길 수 있다는 지적입니다
월스트리트저널(WSJ)은 중국 통신장비 업체 화웨이 , 검색엔진 바이두 , 전자상거래 기업 알리비바 등이 제재 대상이 아닌 컴퓨터 반도체 칩에서 더 많은 기능을 추출하는 방법을 연구하고 있다고 각종 연구 논문 분석과 복수의 소식통 인터뷰 등을 통해 7일(현지시간) 보도했습니다 이를 통해 최첨단 AI 성능을 갖춘 기술을 개발하고 있다는 것입니다
중국 기업들은 특히 미국 정부의 추가 제재를 우려해 특정 반도체나 소프트웨어에 의존하지 않는 방법도 함께 연구하고 있는 것으로 알려졌습니다 이에 대해 화웨이 , 바이두 , 알리바바 측은 답변하지 않았습니다
중국 기업의 연구원들은 일부 테스트에서 최첨단 AI 개발 가능성을 찾은 것으로 전해집니다 만약 성공적으로 진행된다면 중국 기업들은 미국의 제재를 극볼할 수 있게 되고 , 앞으로 다가올 제재에 대해서도 탄력적으로 대처할 수 있게 될 것이라고 WSJ은 지적했습니다 다만 중국 연구원들은 미국 AI를 따라잡기 위해 여전히 많은 과제가 남아있다고 말했습니다
중국 기술 기업은 현재 AI 개발에 가장 많이 활용되는 미국 반도체 업체 엔비디아의 반도체 A100과 H100을 구매할 수 없습니다 바이든 행정부가 지난해 10월 대중 반도체 수출 규제 조치를 실시했기 때문입니다 A100은 2020년 개발된 7nm GPU 칩이며 H100은 지난해 3월 출시한 4nm 공정의 GPU 반도체입니다 챗GPT와 같은 챗봇에 필수적인 대형 언어모델(LLMs) 훈련에 필수적입니다
이에 엔비디아는 A100 , H100을 대처하는 제품인 A800과 H800을 중국 시장에 공급하고 있습니다 속도가 느리고 성능이 떨어지지만 , 중국 시장을 놓치기 않기 위한 절충점을 찾은 것입니다 블룸버그통신에 따르면 엔비디아의 중국 시장 의존도는 21% 수준입니다
중국 기업들은 A800과 H800 여러 개를 활용해 비슷한 성능을 내는 방법을 연구하고 있습니다 지난 4월 텐센트는 엔비디아 H800을 사용해 대규모 AI 모델을 교육하도록 하는 컴퓨팅 클러스터를 공개하기도 했습니다 중국 기업은 또 V100 , P100 등 구형 엔비디아 반도체를 조절하는 연구도 진행 중입니다 글로벌 투자은행 UBS는 챗GPT와 같은 대규모 AI 모델을 훈련하기 위해서는 A100이 5000~ 1만개가량 필요한 것으로 추정됩니다 메타플랫폼의 AI 연구원인 수장 장은 "중국 기업들의 기술을 보면 그늘이 하늘 아래 모든 컴퓨팅을 찾으려 한다는 것을 알 수 있다"고 말했습니다
물론 중국 기업의 연구 방식은 비용이 훨씬 더 많이 들 수 밖에 없습니다 싱가포르국립대 양요 교수는 "중국 기업들이 A800 , H800을 포함해 구형의 반도체 3~4개를 결합해 엔비디아의 최첨단 반도체의 성능을 낼 수 있는지 시물레이션 하고 있다"며 "미국 기업이 대규모 언어모델을 교육하는 데 100개의 H100이 필요하다면 중국 기업은 같은 결과를 내기 위해서 3000개 이상의 H800가 필요할 것"이라고 지적했습니다
중국 기업들이 최첨단 반도체 칩을 보유하지 않고 있는 건 아닙니다 이들 기업은 제재 전에 A100 등을 대규모 비축해놨습니다 최근 비공개회의서 나온 중국의 반도체 산업 협회 조사에 따르면 현재 중국에서는 A100이 4~5만개가량 있는 것으로 알려졌습니다 하지만 중국 기업들은 앞으로 제재가 지속될 것을 우려해 최첨단 칩을 사용하지 않는 방법을 연구하고 있습니다
WSJ은 "일반적으로 여러 반도체나 소프트웨어 기술을 결합하면 작동이 안정적이지 않아 미국에서는 이러한 방식을 '최후의 수단'으로 평가된다"며 "중국 기업은 다양한 소프트웨어 기술을 여러 제한 조치 속에서 문제를 해결해야 하는 중국 기술들을 결합을 적극적으로도 활용하고 있다"고 지적했습니다
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