중국, 기술 대기업을 위한 엔비디아의 첨단 AI 프로세서 접근 다시 허용

Brief news summary

중국은 바이두, 알리바바, 텐센트와 같은 주요 기업들이 40만 개 이상의 엔비디아 H200 AI 프로세서를 구매하는 것을 신중하게 허가하여, 긴급한 AI 컴퓨팅 수요를 충족하는 동시에 자국의 반도체 산업을 강화하려는 전략을 보여주고 있습니다. 이러한 고성능 GPU는 중국 내 AI 인프라를 강화하고 모델 훈련 속도를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 중국의 슈퍼스케일 기업들은 대규모 AI 작업에 수입된 H200 칩을 사용하고, 추론에는 국내 칩을 병행하는 하이브리드 방식을 활용할 가능성이 높습니다. 동시에, 중국은 외국에 대한 의존도를 줄이기 위해 칩 설계와 제조에 대한 투자를 계속하고 있습니다. 그러나 해외와 국내 칩을 함께 사용하는 요구 조건은 아키텍처 차이로 인해 운영상의 어려움을 초래할 수 있습니다. 비록 H200의 승인도 이루어졌지만, 이는 엔비디아의 최신 블랙웰 세대보다 뒤처져 있으며 공급도 제한적입니다. 전 세계적으로 H200의 판매 증가가 엔비디아의 생산 확대를 도우며, AI 배포 비용을 낮추는 데 기여할 수 있을 것으로 보입니다.

중국은 차츰 신중하게 Nvidia의 첨단 AI 프로세서 접근을 재개하기 시작했으며, 일부 대형 기술 기업에 승인를 허가하고 있습니다. 이들 기업에는 바이트댄스, 알리바바, 텐센트가 포함되며, 로이터에 따르면 이들이 Nvidia의 H200 가속기 40만 개 이상을 구매할 것으로 예상됩니다. 앞으로 다른 기술 기업들도 승인 신청할 수 있습니다. [ 관련: 더 많은 Nvidia 소식과 인사이트 ] 베이징의 이번 조치는 즉각적인 AI 컴퓨팅 수요와 장기적인 자국 내 반도체 생태계 발전 목표 사이의 균형을 맞추려는 움직임을 나타냅니다. 포레스터의 부사장 겸 수석 애널리스트인 Charlie Dai는 “이 조치는 고성능 가속기의 예측 가능한 공급을 열어주며, 중국 대기업들이 더 조밀한 GPU 클러스터, 높은 대역폭의 패브릭, 더 빠른 모델 훈련 로드맵을 계획하는 데 도움을 줄 것”이라고 말했습니다. “초대형 데이터 센터들은 AI 인프라 확장 속도를 높이고 멀티 페타플롭 훈련 용량을 최적화할 수 있으며, 단순히 국내업체의 일관성 없는 대안에 의존하지 않고도 가능해집니다. ” AI 작업 부하에 미치는 영향 이번 승인으로 중국의 초대형 데이터 센터들이 AI 작업 부하 분배를 재고할 가능성이 있습니다. IDC 아시아/태평양의 반도체 연구 수석 매니저인 Galen Zeng은 “중국 선도 기업들은 두 가지 전략을 병행할 것으로 기대합니다.

즉, 핵심 대형 모델 훈련에는 H200를 우선시하고, 추론과 소규모 훈련 작업에는 국내 칩을 주로 사용할 것”이라고 말했습니다. 중국은 또한 국내 훈련용 칩 설계와 제조 능력을 강화하는 노력을 확대하고 있으며, 이는 장기적으로 해외 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 목표입니다, Zeng은 덧붙였습니다. 만약 당국이 수입 칩과 국내 가속기를 함께 사용하도록 요구한다면 복잡성이 증가할 수 있습니다. 로이터는 이러한 명령이 가능하다고 보도했습니다. Zeng은 “이러한 의무적 묶음 요건은 이질적인 컴퓨팅 환경을 만들어 시스템 복잡성을 크게 높일 것”이라며, “성능 차이와 서로 다른 칩 아키텍처 간 통신 프로토콜 불일치는 운영 및 유지보수 비용을 증가시키고 네트워크 지연을 야기할 것”이라고 설명했습니다. 그럼에도 불구하고, 이 승인들이 미국 초대형 데이터 센터들과의 격차를 좁히기는 어렵다고 Zeng은 지적하며, H200가 Nvidia의 Blackwell 아키텍처보다 한 세대 뒤쳐져 있고 승인된 물량 역시 중국의 전체 수요에 훨씬 못 미친다고 언급했습니다. 글로벌 기업에 대한 함의 이 발전은 글로벌 기업의 IT 및 네트워크 책임자들에게도 장기적인 AI 인프라 계획에 새로운 요인을 추가합니다. Counterpoint Research 연구 부사장인 Neil Shah는 “Nvidia의 H200 칩 판매가 늘어나면, 회사는 생산 규모를 키울 수 있고, 이는 H200 기반 AI 인프라를 도입하는 서구 기업들의 가격 인하도 가능하게 할 것”이라고 말했습니다.