"국산 칩으로 바꾸면 개발비 50% 폭증"… 中, 여전히 엔비디아 칩으로 훈련

AI 요약

중국 주요 AI 개발사들은 화웨이 어센드 등 국산 AI 칩 기술 진보에도 불구하고 최신 프런티어 모델 훈련에서 여전히 엔비디아 하드웨어를 표준으로 사용하고 있으며, 이는 엔비디아의 CUDA에서 화웨이의 CANN으로 전환할 경우 기존 훈련 파이프라인과 코드를 전면 재작성·최적화해야 해 프로젝트 시간과 비용이 최소 50% 이상 증가한다는 이유 때문입니다. 오픈소스 모델은 2~3명 엔지니어가 한 달가량 추가 작업으로 전환이 가능한 반면, 소스 코드가 비공개된 독자 모델은 약 10명 규모 팀이 투입돼도 최소 6개월 이상의 재작성 작업이 필요합니다. 추론(Inference) 단계는 화웨이 CloudMatrix나 알리바바 클라우드 등 국산 인프라로 이식되어 가시적 진전을 보이는 반면 훈련 단계는 여전히 엔비디아 의존이 지속되며 문샷 AI의 Kimi K3는 엔비디아 블랙웰에서 훈련된 것으로 전해졌고 메이투안은 5만 개 규모의 순수 국산 컴퓨팅 파워 클러스터에서 롱캣-2.0을 학습시켰다고 밝혔습니다.