중국의 AI 전략: Huawei 칩과 GLM-5가 모든 것을 바꾸다
요약
중국은 Huawei 칩 클러스터와 GLM-5 같은 대규모 모델을 통해 Nvidia 의존도를 낮추는 국가 주도 AI 전략을 펼치고 있습니다. 오픈 소스 모델 배포를 통해 기술 혁신을 경제 전반으로 빠르게 확산시키며 미국과의 기술 패권 경쟁에서 속도전을 전개 중입니다.
핵심 포인트
- GLM-5는 Nvidia 없이 Huawei Ascend 칩만으로 학습된 7,440억 파라미터 모델임
- Huawei는 칩 클러스터 네트워킹 기술로 개별 칩의 성능 열세를 극복 중
- 중국은 국가 전략 차원에서 오픈 소스를 활용해 AI 기술 확산을 가속화함
- 미국의 제재가 오히려 중국의 자체 하드웨어 및 모델 생태계 발전을 촉진함
중국의 AI (KI) 전략은 오픈 소스 모델 (Open-Source-Modellen), 자체 칩 (Eigen-Chips), 그리고 로보틱스 파일럿 공장 (Robotik-Pilotwerken)을 통한 국가 주도의 추진력을 의미합니다. 이는 미국의 모델과 근본적으로 다릅니다. Leonard Schmedding과의 인터뷰에서 중국 전문가 Frank Sieren은 현재의 속도를 평가했습니다. 그는 왜 GLM-5와 같은 모델들이 이제 오직 Huawei 하드웨어에서만 학습되는지 설명합니다.
GLM-5: Nvidia 없는 7,440억 개의 파라미터
Zhipu AI는 지난주 GLM-5를 발표했습니다. 이 모델은 7,440억 개의 파라미터 (Parameter)를 보유하고 있으며, 오직 Huawei Ascend 칩에서만 학습되었습니다. 이로써 중국 생산의 탑티어 모델이 Nvidia 하드웨어 없이 등장한 첫 사례가 되었습니다. Frank Sieren은 이를 중국 설날 직전의 거대한 도약이라고 말합니다.
이러한 추진력은 단독으로 오는 것이 아닙니다. Alibaba의 로보틱스 두뇌인 Tiangong 3.0이 오픈 소스 (Open Source)로 동시에 출시되었습니다. Sieren에 따르면 DeepSeek V4가 곧 출시될 예정이며, 몇 주 후에는 Alibaba의 Qwen 3.5가 뒤를 이을 것입니다. 중국의 AI (KI) 전략은 이제 눈에 띄게 속도에 집중하고 있습니다.
Huawei 칩 클러스터, 결합을 통해 Nvidia를 압도하다
개별 Huawei 칩은 아직 Nvidia 수준에 도달하지 못했습니다. 병목 현상은 개발에 있는 것이 아니라 제조에 있습니다. 노광 장비 (Lithografie-Maschinen)는 네덜란드산이며 복제하기가 거의 불가능합니다.
Huawei는 우회로를 통해 지름길을 만들었습니다. 초점은 칩 클러스터 (Chip-Clustern) 내의 네트워킹에 맞춰져 있습니다. 제조사에 따르면 새로운 클러스터는 Nvidia 대비 60배의 속도를 제공합니다. 이를 통해 중국은 개별 칩에서의 뒤처짐을 보완합니다. 이러한 변화는 우리가 중국의 AI 추격전 분석에서 이미 그려냈던 모습과 일치합니다.
미국의 제재는 오히려 반대의 결과를 초래했습니다. 중국의 발전을 저해하는 대신, 하드웨어 경쟁에서 마지막 주자를 강제로 끌어들였습니다. 이와 동시에 Nvidia는 80,000개의 H200 칩을 중국에 합법적으로 공급할 준비를 하고 있습니다. 각 유닛에는 25%의 관세가 부과됩니다.
국가 경제 전략으로서의 오픈 소스 (Open Source)
중국 모델들의 글로벌 다운로드 점유율이 17%를 차지하고 있습니다. 1년 전 이 수치는 1.2%였습니다. OpenAI는 자사의 모델들을 유료 결제 장벽 (Paywalls) 뒤에 가두고 있습니다. 이제 이 미국 기업은 추가로 광고까지 전개하고 있습니다. 반면, 중국의 AI 전략은 정반대의 길을 걷고 있습니다.
언뜻 보기에 이는 역설적입니다. 권위주의 국가는 개방적으로 제공하고, 자유 시장은 폐쇄적으로 제공하기 때문입니다. Sieren은 이러한 단절을 경제적 관점에서 설명합니다. 미국에서는 기업들이 방향을 결정합니다. 폐쇄형 소스 (Closed Source)는 그들의 이익을 극대화합니다.
중국에서는 국가가 결정합니다. 국가는 분기별이 아닌 거시적 (Macro) 관점에서 사고합니다. 오픈 소스 (Open Source)는 혁신을 국내 경제에 더 빠르게 분산시킵니다. 인도 또한 높은 빈도로 모델들을 채택하고 있습니다. 이를 통해 현지 기업들의 생산적인 AI 워크플로우 (AI Workflows) 진입 장벽이 낮아집니다.
휴머노이드 로봇: 오픈 소스 플랫폼으로서의 Tiangong 3.0
Beijing Humanoid Robot Innovation Center는 세 가지 단계를 동시에 완료했습니다. 1억 달러 규모의 자금 조달이 확정되었습니다. 9,700제곱미터 규모의 첫 번째 파일럿 생산 시설이 500개의 설비와 함께 문을 열었습니다. 이 공장은 연간 5,000대의 휴머노이드를 출하할 계획입니다. 이미 첫 1,000대의 유닛이 생산 라인을 떠났습니다.
이와 동시에 센터는 Tiangong 3.0을 오픈 소스 (Open-Source) 휴머노이드로 공개합니다. 이로써 기술 스택 (Stack) 전체가 시장에 완전히 개방됩니다. 아시아의 로보틱스 (Robotics) 스타트업들은 이 빌드 (Build)를 즉시 채택할 수 있습니다. 이는 글로벌 하드웨어 출시 (Hardware Roll-out)를 눈에 띄게 가속화합니다.
중국은 이러한 속도가 필요합니다. 사회는 빠르게 고령화되고 있으며, 젊은 세대는 부족합니다. 휴머노이드 로봇 (Humanoid Robots)은 공장을 개조하지 않고도 기존의 작업장에 배치될 수 있습니다. 여덟 개의 다리를 가진 로봇이 더 유연할 수는 있겠지만, 병원이나 작업장과는 호환되지 않을 것입니다. 인간의 형태가 실용적인 표준 (Pragmatic Standard)으로 남게 됩니다.
설날 이후에 일어날 일
수요일부터 불의 말 (Year of the Fire Horse)의 해가 시작됩니다. 2주간의 휴식기 동안 중국인들은 고향으로 돌아갑니다. 이 기간에는 새로운 모델 출시 (Model Releases)가 드물어질 것으로 보입니다. Sieren은 그 이후에 실전 테스트 (Praxistests)의 물결이 몰려올 것으로 예상합니다.
테스트는 새로운 모델의 성숙도를 결정합니다. GLM-5, Tiangong 3.0, 그리고 DeepSeek V4가 실제 생산 현장에서 어떻게 확장 (Scale)되는지는 실제 사용을 통해서만 확인할 수 있습니다. 기업들은 이러한 보고서들을 주시해야 합니다. 이 보고서들은 **중국의 AI 전략 (Chinas KI-Strategie)**과 관련하여 자체 제작할 것인지 아니면 구매할 것인지(Make-or-Buy)에 대한 의사결정을 내릴 때 가장 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공합니다.
결론: 중국의 AI 전략이 글로벌 기준을 변화시키다
베이징의 추진력은 세 가지 기둥에 의해 지탱됩니다: 자체 칩 (Eigen-Chips), 오픈 소스 모델 (Open-Source-Modelle), 그리고 휴머노이드 플랫폼 (Humanoid-Plattformen)입니다. 이 세 가지는 모두 병렬적으로, 그리고 높은 빈도로 진행되고 있습니다. 미국의 제재는 자체 개발에 대한 압박을 줄이기보다는 오히려 높였습니다. 유럽이 독자적으로 추격할 수 있는 기회의 창은 점점 좁아지고 있습니다.
우리는 시장을 면밀히 관찰하며 고객을 위해 아시아 모델들을 검토하고 있습니다. 유사한 변화에 대한 더 많은 맥락은 우리의 에이전트 경제 (Agenten-Ökonomie) 분석에서 확인할 수 있습니다. 흐름을 놓치지 않으려는 이들은 중국 오픈 소스 모델을 위한 평가 파이프라인 (Evaluations-Pipelines)을 조기에 구축해야 합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
GLM-5란 무엇이며 누가 개발했습니까?
GLM-5는 중국 기업인 Zhipu AI의 최신 오픈 소스 (Open-Source) 언어 모델입니다. 이 모델은 7,440억 개의 파라미터 (Parameters)를 보유하고 있으며, Frank Sieren에 따르면 서구의 선도적인 모델들과 대등한 수준에 도달했습니다. 주목할 점은 학습 (Training) 과정입니다. 이 모델은 Nvidia 하드웨어를 전혀 사용하지 않고 전적으로 Huawei-Ascend 칩에서 학습되었습니다. 이로써 GLM-5는 미국의 수출 통제를 기술적으로 우회하고 중국 AI 인프라의 자립성을 입증한 첫 번째 최상위 모델이 되었습니다.
중국은 어떤 칩으로 AI 모델을 학습시킵니까?
중국의 선도적인 연구소들은 자체적인 특수 하드웨어를 보완하여 Huawei-Ascend 칩을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 개별 연산 단위는 아직 Nvidia의 절대적인 최상위 수준에는 도달하지 못했습니다. 하지만 Huawei는 제조사에 따르면 Nvidia 대비 최대 60배에 달하는 훨씬 높은 클러스터 (Cluster) 속도를 통해 이를 보완합니다. 이와 병행하여 Nvidia는 미국의 관세 규정에 따라 80,000개의 H200 칩을 중국에 공급할 준비를 하고 있습니다.
왜 중국은 오픈 소스 (Open Source)에 집중하고, 미국은 폐쇄형 소스 (Closed Source)에 집중합니까?
그 이유는 경제적입니다. 미국에서는 기업들이 방향을 결정하며 폐쇄형 모델을 통해 가장 큰 수익을 창출합니다. 반면 중국에서는 국가가 노선을 결정하며 국가 경제적 관점에서 사고합니다. 오픈 소스는 혁신을 자국 경제와 인도와 같은 파트너 국가로 더 빠르게 확산시킵니다. 장기적으로 베이징은 개별 기업의 단기적인 플랫폼 지대 (Platform Rents) 대신 성장에 초점을 맞추고 있습니다.
Tiangong 3.0이란 무엇이며 왜 중요합니까?
Tiangong 3.0은 Beijing Humanoid Robot Innovation Center에서 개발한 휴머노이드 로봇의 3세대 모델입니다. 이 센터는 이를 오픈 소스로 공개했습니다. 전 세계 스타트업들은 이 빌드 (Build)를 직접 채택하여 센서 (Sensor), 소프트웨어 또는 특수 하드웨어만을 조정하여 사용할 수 있습니다. 이와 함께 연간 5,000대 생산을 목표로 9,700제곱미터 규모의 시범 생산 시설이 가동됩니다. 이미 첫 1,000대는 출하되었습니다.
설날 이후 어떤 모델 출시가 예정되어 있습니까?
Frank Sieren은 중국 설날 직후 DeepSeek V4의 출시를 예상하고 있습니다. Alibaba는 이와 병행하여 Qwen 3.5를 개발 중입니다. 설날 이후 첫 몇 주 동안은 GLM-5 및 Tiangong 3.0과 같은 기존 모델들의 실무 테스트(Practical tests)가 주를 이룰 것으로 보입니다. 이러한 테스트는 실제 운영 환경(Production environments)에서의 내구성을 결정하며, 기업들이 자체 개발(Make)할지 외부 구매(Buy)할지를 결정하는 'Make-or-Buy' 의사결정을 위한 데이터 기반을 제공합니다.
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