월요일, 해당 사안에 정통한 소식통을 인용한 Bloomberg 보도에 따르면, 중국 AI 개발사인 Z.ai (구 Zhipu)가 자국산 칩으로만 채워진 1GW 규모의 데이터 센터 구축을 완료하고 일부를 가동하기 시작했습니다. 이 시설은 회사의 GLM 모델 제품군을 학습시키는 데 사용될 예정이며, 소식통은 Z.ai가 현재 각각 10,000개 이상의 칩을 보유한 컴퓨팅 클러스터(computing clusters)를 여러 개 구축했거나 운영 중이라고 _Bloomberg_에 전했습니다. 1기가와트(GW)는 약 750,000가구에 전력을 공급할 수 있는 양으로, 이 사이트는 중국 AI 연구소가 구축한 것 중 역대 최대 규모 중 하나에 속합니다.

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Microsoft data center in Mount Pleasant, Wisconsin

(이미지 출처: Microsoft)

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소스는 칩 공급업체의 이름을 밝히지 않았으나, Z.ai의 최근 학습 이력은 Huawei를 가리키고 있습니다. 이 회사는 6월에 GLM-5.2를 출시했는데, 이 오픈 웨이트 (open-weight) 모델은 Nvidia 하드웨어를 전혀 사용하지 않고 전적으로 Huawei Ascend 가속기에서 학습된 것으로 알려져 있으며, 출시 일주일 만에 오픈 웨이트 리더보드(leaderboards) 1위를 차지했습니다. 과거 Zhipu로 알려졌던 Z.ai는 2025년 1월부터 미국 상무부의 엔티티 리스트 (entity list)에 올라 있으며, 이로 인해 Nvidia 실리콘에 대한 합법적인 접근이 차단되어 국내 부품만이 유일한 공급망으로 남게 되었습니다.

하지만 단순 전력 소비량만으로는 비슷한 규모의 미국 데이터 센터와 비교하기에 무리가 있습니다. Huawei의 Ascend 라인과 같은 중국산 가속기는 와트당 성능 (performance per watt) 측면에서 Nvidia의 최신 Blackwell 부품에 뒤처지기 때문에, 1GW 규모의 국내 실리콘은 Nvidia 시스템이 소비하는 1GW보다 실제 사용 가능한 학습 연산량 (training compute)이 적습니다.

베이징은 전국적인 AI 데이터 센터 그리드 구축을 위해 5년간 약 2조 위안(2,950억 달러)을 투입하는 계획을 수립 중이며, 기반 기술의 최소 80%를 중국 공급업체로부터 조달할 예정입니다. 그러나 이러한 시설을 채우는 것은 큰 문제입니다. SMIC의 가장 진보된 안정적 노드(stable node)인 약 7nm급 N+2 공정의 가동률이 93%를 상회하고 있기 때문입니다.

또한, 부족한 국내 HBM (고대역폭 메모리)은 Huawei가 조립할 수 있는 Ascend급 가속기의 수량을 제한하며, Huawei는 작년에 약 812,000개의 AI 칩을 출하했습니다. 궁극적으로 중국은 1GW를 소모하는 데 필요한 칩이 생산되는 속도보다 1GW 규모의 외형(shell)을 훨씬 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

Z.ai의 경쟁사인 Moonshot는 일요일, 소셜 미디어 게시물을 통해 Kimi K3 모델 출시 이후 기존 회원들을 위한 컴퓨팅 자원 (compute) 확보를 우선시하고자 한다며 새로운 구독을 중단했습니다. Z.ai 자체는 지난 7월 2026년 매출 목표를 달성한 이후 연간 반복 매출 (ARR) 10억 달러를 향해 순항 중이며, 이 사안에 정통한 관계자들이 블룸버그(Bloomberg)에 전한 바에 따르면, 이 회사는 최근 홍콩 IPO (기업공개) 및 후속 주식 판매를 통해 수십억 달러를 조달했습니다.

해당 소식통은 데이터 센터의 위치, 비용 또는 건설 일정에 대해서는 공개하지 않았습니다.