zAI는 Nvidia 칩을 전혀 사용하지 않고 국내 실리콘만을 사용하여 중국에 1GW AI 데이터 센터를 구축했습니다. 이는 프런티어 (Frontier) GLM 모델 개발을 지원하며 운영을 시작했습니다.

Bloomberg에 따르면, zAI는 Nvidia 칩을 전혀 사용하지 않고 중국에서 1기가와트(1-gigawatt) AI 데이터 센터를 완공했습니다. 이 시설은 전적으로 중국산 실리콘으로 구동되며 부분적인 운영을 시작했습니다.

주요 사실 (Key facts)

• AI 학습을 위한 1기가와트(1-gigawatt) 전력 용량
• 시설 내 Nvidia 칩 사용량 0개
• 전적으로 중국산 칩으로 구동
• 부분적 운영 이미 시작됨
• GLM 프런티어 (Frontier) 모델 개발 지원

Bloomberg via @kimmonismus에 따르면, zAI는 단 하나의 Nvidia 칩 없이 중국에서 1기가와트 AI 데이터 센터 건설을 완료한 것으로 보고되었습니다. 이 시설은 전적으로 중국산 칩으로 구동되며 부분적인 운영을 시작하여, 해당 회사의 프런티어 (Frontier) GLM 모델 개발을 지원하고 있습니다.

동일한 보고서에 따르면 zAI는 각각 10,000개 이상의 칩을 포함하는 여러 컴퓨팅 클러스터 (Computing clusters)도 운영하고 있습니다. 1기가와트의 전력 용량을 갖춘 이 데이터 센터의 규모는 Microsoft 및 OpenAI가 운영하는 것과 같은 미국의 최대 AI 클러스터와 맞먹지만, 완전히 국산 하드웨어를 사용합니다.

전략적 우선순위로서의 칩 독립성

이 구축은 미국의 수출 통제 속에서 칩 독립성을 향한 중국의 추진력을 강조합니다. Nvidia의 A100 및 H100 칩은 중국 판매가 금지되어 있으며, 미국의 규정을 준수하도록 설계된 회사의 H800 및 B200 변형 모델들도 이후 제한되었습니다. zAI의 데이터 센터는 중국 AI 연구소들이 Nvidia 하드웨어에 대한 접근 없이도 프런티어 (Frontier) 모델을 학습할 수 있음을 보여주며, 이는 잠재적으로 미국의 제재 효과를 감소시킬 수 있습니다.

독특한 관점: 모델 출시보다 인프라

AI 언론이 차세대 프런티어 모델(Frontier Model) — GPT-5, Gemini 2, Claude 4 — 에 집착하는 동안, 이 데이터 센터는 더 구조적인 변화를 나타냅니다. Nvidia 칩 없이 1GW 규모의 컴퓨팅 자원을 배치할 수 있는 중국의 능력은, 향후 모델 성능 격차가 알고리즘의 돌파구가 아닌, 자국산 실리콘(Silicon)에 대한 제한 없는 접근성 덕분에 좁혀질 수 있음을 의미합니다. 미국의 수출 통제 체제는 Nvidia 칩을 차단하면 중국의 AI 발전을 늦출 수 있다고 가정했으나, zAI의 시설은 그 전략이 실패하고 있을 수 있음을 시사합니다.

규모 비교

맥락을 위해 비교하자면, Microsoft가 계획 중인 1,000억 달러 규모의 데이터 센터와 같은 미국의 최대 AI 클러스터들도 유사한 전력 수준을 목표로 하지만 Nvidia GPU에 의존합니다. zAI의 1GW 시설은 소도시 전체의 전력 소모량과 맞먹는 규모입니다. Bloomberg 보도에 따르면, 해당 기업은 정확한 칩 유형, 제조 공정(Fabrication Process) 또는 비용을 공개하지 않았습니다.

핵심 요약

• zAI는 Nvidia 칩 없이 오직 자국산 실리콘만을 사용하여 중국 내에 1GW 규모의 AI 데이터 센터를 구축했습니다.
• 이는 프런티어 GLM 모델 개발을 지원하며 운영을 시작했습니다.

주목해야 할 점

zAI의 차기 GLM 모델 출시와 그 벤치마크 점수가 GPT-4 또는 Claude 3.5와의 격차를 좁히는지 지켜봐야 합니다. 또한 미국의 수출 통제 업데이트를 모니터링해야 합니다. 만약 상무부(Commerce Department)가 칩 설계 도구(Chip Design Tools)나 파운드리(Foundry) 접근에 대한 제한을 강화한다면, 이는 이러한 전개 상황에 대한 우려를 나타내는 신호가 될 것입니다.

[21 Jul pandaily를 통해 업데이트]

Pandaily 보도에 따르면, zAI는 컴파일러 스타트업인 Zhongke Jiahe를 인수하여 자국산 칩에 대한 소프트웨어 최적화 능력을 강화했으며, 맞춤형 AI 칩 개발을 탐색하고 있습니다. 이러한 단계들은 Nvidia 생태계로부터의 탈동조화(Decoupling)를 가속화합니다 [Pandaily 인용].

원문 출처: gentic.news