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중국 AI 데이터 센터가 국산 칩으로 전환하는 과정에서 직면한 과제
사우스차이나모닝포스트(SCMP)의 최근 보도에 따르면, 중국 AI 데이터센터들은 엔비디아의 AI GPU에서 화웨이가 제공하는 대안으로 전환하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다.중국 정부의 지침에 따르면, 공적 자금을 지원받는 AI 데이터센터는 최소 50%의 국산 칩을 사용해야 하며, 이는 해외 반도체 기술에 대한 의존도를 낮추기 위한 것입니다.
이 규정은 상하이시가 작년에 제정한 지침에 기반을 두고 있으며, 상하이시 컴퓨팅 시설에 중국산 칩을 최소 절반 이상 사용하도록 규정했습니다.올해부터 이 지침은 전국적인 의무화로 확대되어 전국의 모든 AI 데이터 센터에 영향을 미치고 있습니다.
NVIDIA GPU와 Huawei 대안으로의 전환에 대한 우려
엔비디아의 H20 GPU를 둘러싼 논란이 이러한 변화에 영향을 미쳤습니다.트럼프 행정부가 엔비디아의 중국 판매를 허용한 이후, 해당 칩의 잠재적인 백도어와 취약점에 대한 우려가 제기되었지만, 엔비디아는 이를 부인했습니다.그럼에도 불구하고, 중국 정부는 이러한 보안 우려로 인해 해외 하드웨어에 신중한 입장을 취하고 있다는 보도가 나오고 있습니다.동시에, 중국 내에서는 AI 야망을 뒷받침하기 위해 해외 칩에 대한 의존도를 줄여야 할 필요성에 대한 인식이 높아지고 있는 것으로 보입니다.
최신 SCMP 기사는 국영 컴퓨팅 인프라가 최소 50%의 수요를 국내산 칩에 의존하도록 요구하는 새로운 규정을 강조합니다.이는 개정된 지방 조례에서 비롯된 것입니다.2024년부터 이 지침은 데이터 시설 운영 방식을 구체화할 것이며, 이는 기술 자립을 향한 보다 광범위한 전략적 변화를 반영합니다.
엔비디아 GPU에 대한 국내의 주요 대안은 SMIC와 협력하여 Huawei가 제조한 제품인데, 미국의 제재로 인해 첨단 반도체 제조 기술과 장비에 대한 접근이 제한되어 구형 7나노미터 기술을 사용해야 합니다.
엔비디아 칩은 고급 AI 모델 학습에 필수적이지만, 화웨이 프로세서는 배포를 처리할 수 있습니다.하지만 정부의 의무적인 전환에는 어려움이 따릅니다.많은 클러스터 운영업체들이 자사의 AI 솔루션이 애초에 엔비디아 기술을 기반으로 개발되었기 때문에 어려움을 겪고 있습니다.
이러한 운영상의 어려움을 야기하는 중요한 요인 중 하나는 소프트웨어 생태계의 차이입니다.엔비디아의 GPU는 CUDA 플랫폼을 사용하는 반면, 화웨이의 칩은 CANN 프레임워크를 사용합니다.이러한 근본적인 차이는 엔비디아 인프라에서 원래 설계된 AI 모델의 기능을 유지하면서도 화웨이 하드웨어를 통합해야 하는 데이터센터에 장벽으로 작용합니다.
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