Investing.com — 미국이 Nvidia의 H20 칩에 대한 수출 통제를 강화하기로 한 결정은 중국의 AI 부문에 새로운 복잡성을 가져왔지만, 국내 기업들이 대안으로 전환하고 현지 생태계에 대한 투자를 강화함에 따라 단기적인 혼란은 제한적인 것으로 보입니다.
번스타인의 분석가들은 이번 금지 조치가 오히려 중국의 미국 반도체 의존도 탈피를 가속화할 수 있다고 말하며, 이는 하드웨어와 소프트웨어 전반에 걸쳐 이미 진행 중인 전환이라고 밝혔습니다.
중국 시장을 위해 특별히 설계된 하위 등급 가속기 중 하나로 간주되는 Nvidia(NASDAQ:NVDA) H20 칩은 다른 고급 Nvidia 제품에 비해 상당히 낮은 컴퓨팅 성능을 제공했습니다.
분석가들은 성능 비교에서 이미 화웨이의 어센드 910C와 같은 중국 대안보다 뒤처지고 있었기 때문에 이번 금지는 주로 상징적인 의미가 크다고 주장합니다.
예를 들어, 화웨이가 최근 공개한 AI 클라우드매트릭스 384 플랫폼은 Nvidia의 NVL72 노드보다 1.7배 높은 컴퓨팅 성능을 제공하지만, 전력 소비는 거의 4배에 달합니다.
번스타인 분석가들은 이번 금지의 더 큰 영향은 그것이 보내는 신호와 강화되는 공급 역학에 있다고 믿습니다. 핵심에 기초 AI 모델을 가진 기업들, 특히 미디어 중심의 기술 부문에 있는 기업들이 가장 심각한 제약을 느낄 것입니다.
그러나 중국 AI 산업의 상당 부분은 Nvidia에 대한 의존도를 줄이기 위해 컴퓨팅 전략을 사전에 다각화하여, 추론을 위한 대체품, 더 작은 엣지 훈련 모델, 국내 칩과 Nvidia 하드웨어를 연결하는 하이브리드 플랫폼을 조합하여 사용하고 있습니다.
단기 운영은 대체로 영향을 받지 않을 것으로 예상됩니다. 번스타인이 조사한 대부분의 AI 기업들은 Nvidia 3090이나 V30과 같은 이전 세대 칩을 계속 사용하거나 화웨이 및 기타 현지 대안으로 전환할 수 있다고 보고했습니다.
그러나 클라우드 부문은 증가하는 압력에 직면할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능이 더 희소해지고 수요가 지속됨에 따라 클라우드 기반 GPU 가속에 대한 가격이 상승하고 있습니다. 번스타인은 2023년 초부터 다양한 제공업체의 GPU 렌탈 가격이 꾸준히 상승했다고 언급합니다.
장기적인 전망 측면에서, H20 금지는 AI 독립을 향한 더 깊은 국내 추진력을 촉진할 가능성이 높습니다. 화웨이는 클러스터 대역폭과 모델 증류 기술을 개선하는 소프트웨어 혁신의 도움을 받아 성능 격차를 더욱 좁힐 것으로 예상됩니다. 국내 오픈소스 이니셔티브인 딥시크(Deepseek)는 대규모 컴퓨팅 성능 없이도 성능에 최적화된 효율적인 소규모 모델 개발에서 유망한 결과를 보여주었습니다.
번스타인은 중국이 Nvidia 의존도를 줄이기 위해 활용하고 있는 세 가지 주요 기술적 접근 방식을 지적합니다. 첫째는 CUDA로 훈련된 모델을 화웨이 칩에서 실행하도록 수동으로 재설계하는 것으로, 자원 집약적이지만 아이플라이텍의 iSpark 모델 적응과 같은 일부 사례에서는 최대 90%의 성능 동등성을 달성했습니다. 둘째, 사전 훈련된 모델의 컴파일러 기반 포팅은 자동화되었지만 여전히 불완전한 경로를 제공합니다. 셋째, 이종 칩 환경에서 훈련 및 추론을 가능하게 하는 중간 계층 컴퓨팅 조화 접근 방식이 추구되고 있습니다.
TMT 및 소프트웨어 기업들도 사설에서 공공 클라우드 인프라로 전환할 것으로 예상된다고 이 중개회사는 전했습니다. 국영 기업들은 화웨이와 같은 국내 칩 공급업체와의 긴밀한 관계로 인해 클라우드 부문에서 선호됩니다.
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