중국 알리바바와 바이두, Nvidia 대신 자체 설계 칩 채택

중국 기술 거대 기업인 알리바바와 바이두는 인공지능(AI) 모델 학습에 자체 칩을 사용하기 시작했으며, 이는 베이징이 핵심 기술에서의 자급자족을 추진하고 있음을 보여주며 중국 시장에서의 Nvidia 지배력에 점점 더 큰 도전을 제기하고 있습니다.

알리바바와 바이두는 Nvidia의 프로세서를 버리고 자체 솔루션을 활용하고 있는 것으로 알려졌으며, 알리바바는 자체 프로세서를 사용하여 소형 AI 모델을 학습시키고 있습니다. 바이두도 최신 Ernie 모델의 더 고급 버전에서 자체 최신 Kunlun P800 칩을 테스트하고 있습니다.

그러나 이는 중국 기업들이 칩 디자인에 기울이는 진전과 심각성, 그리고 Nvidia의 가장 고급 프로세서에 대한 접근을 제한한 미국의 수출 규제로 인해 조성된 긴급성을 보여줍니다.

미국 하드웨어에 대한 의존 탈피

수년간 대규모 AI 시스템을 구축해 온 중국 기업들은 특히 H100 및 그 후속 제품들과 같은 Nvidia의 하드웨어에 크게 의존해 왔습니다.

Nvidia는 AI 붐의 핵심 인프라 구성 요소로 알려져 있는 GPU 시장에서 시장 선도 기업입니다. 그러나 미국 정부는 국가 안보 이유를 들어 이러한 칩을 획득하는 것을 progressively tightening the noose(점점 더 조이고 있어)하여, 중국 기업들은 가장 고급 Nvidia 칩을 확보할 수 없습니다.

한편, 지난달 Cryptopolitan 보도에 따르면, Nvidia의 CEO인 젠슨 황은 워싱턴과 논의하여 Nvidia의 차세대 Blackwell 칩 중 일부 고급 버전의 판매를 추진하고 있다고 말했습니다. 그럼에도 불구하고 가장 강력한 모델들은 여전히 접근이 제한되어 있는 것으로 보입니다.

이러한 제한들은 베이징이 수십억 달러의 국가 보조금과 미국 공급업체에 대한 의존도를 줄이도록 국가 우두머리 기업들에 압력을 가하며 국내 반도체 생태계를 개발하려는 노력을 가속화했습니다.

알리바바의 Zhenwu와 바이두의 Kunlun 칩

알리바바의 반도체 부문은 클라우드 기반 AI 워크로드를 지원하기 위해 Zhenwu 처리 장치를 설계했습니다.

바이두는 자체 Kunlun 라인 AI 가속기와 함께 작업해 왔습니다. 최신 P800 버전은 회사의 대표 대형 언어 모델인 Ernie의 새로운 버전 학습에 사용되고 있습니다. 바이두는 Kunlun을 비용 절감 도구이자 외국 제재에 대한 헤지 수단으로 positioning했습니다.

현재로선 전환이 부분적인데, 두 회사 모두 성능 격차가 여전히 존재하는 매우 대규모 학습 실행을 포함한 가장 고급 시스템에서는 여전히 Nvidia 칩에 의존하고 있습니다. 그러나 생산 환경에서 중국산 대체재와 협력하려는 의지는 미국 기술로부터의 이탈에서 중요한 한 걸음입니다.

글로벌 AI 경쟁에 대한 함의

Nvidia에게 이 발전은 경고 신호입니다. 중국은 Nvidia의 최대 해외 시장이었기 때문입니다. 중국 기업들이 미국 칩 제조사에서 자체 개발 GPU로 성공적으로 이동하면 수입 제한이 해제되더라도 미국 칩에 대한 수요가 종료되고 Nvidia의 시장 점유율과 재무 상태에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

알리바바와 바이두에게 자체 하드웨어를 설계하고 통제할 수 있는 능력은 비용을 절감하고 베이징의 산업 정책과 일치하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Nvidia를 따라잡는 것은 여전히 어려운 과제이지만, 최신 발전을 통해 더 가까워지고 있습니다. 이 기업들은 여전히 Nvidia의 성능과 CUDA와 같은 고급 소프트웨어 프레임워크를 갖춘 생태계를 지원해야 합니다.