대신 AI 전용 ASIC을 개발해야 한다.
중국반도체산업협회 부회장이자 고위 중국 학계 및 정부 자문위원인 웨이 샤오쥔(Wei Shaojun)은 중국과 다른 아시아 국가들에게 AI 학습 및 추론 과정에서 엔비디아(Nvidia) GPU 사용을 중단할 것을 촉구했습니다. 블룸버그 통신에 따르면, 그는 싱가포르 포럼에서 미국산 하드웨어에 대한 의존이 중국 및 지역 국가들에게 장기적인 위험을 초래한다고 경고했습니다.
웨이는 아시아 전반의 현재 AI 개발 모델이 ChatGPT나 DeepSeek과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하기 위해 엔비디아나 AMD의 컴퓨팅 GPU를 사용하는 미국식 경로를 지나치게 모방하고 있다고 비판했습니다. 그는 이러한 모방이 지역의 자율성을 제한하며, 만약 해결되지 않으면 '치명적'일 수 있다고 주장했습니다. 웨이에 따르면, 아시아의 전략은 알고리즘 설계 및 컴퓨팅 인프라 같은 근본적인 영역에서 미국식 틀과 차별화되어야 합니다.
미국 정부가 2023년 중국으로 수출 가능한 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 프로세서의 성능에 제한을 가하면서, 중국은 상당한 하드웨어 병목 현상에 직면하여 최첨단 AI 모델 훈련이 지연되었습니다. 그러나 웨이는 DeepSeek의 부상 사례를 들며, 중국 기업들이 최고 수준의 하드웨어 없이도 상당한 알고리즘적 진보를 이룰 능력을 입증하고 있다고 지적했습니다.
엔비디아가 칩 공급에 어려움을 겪자 중국 자체 실리콘 공급업체들이 주목받고 있다
그는 또한 중국이 엔비디아의 H20 칩 사용에 반대하는 입장을 언급하며, 이는 국가가 AI 인프라의 진정한 자립을 추진하고 있다는 신호로 보았습니다. 동시에, 중국 반도체 산업이 발전했음을 인정하면서도 여전히 미국과 대만에 비해 몇 년 뒤처져 있다고 덧붙였습니다. 따라서 중국 기반 기업들이 엔비디아의 고성능 제품과 비교 가능한 성능을 제공하는 AI 가속기를 개발할 가능성은 낮다고 진단했습니다.
웨이는 중국이 원래 그래픽 처리를 위해 설계된 GPU 아키텍처에 계속 의존하기보다, 대규모 언어 모델 훈련에 특별히 맞춤 설계된 새로운 클래스의 프로세서를 개발해야 한다고 제안했습니다. 구체적인 설계 방안을 제시하지는 않았지만, 그의 발언은 중국의 AI 목표를 지원하기 위한 실리콘 수준의 국내 혁신을 촉구하는 메시지였습니다. 다만, 중국이 반도체 생산 경쟁에서 대만 및 미국을 어떻게 따라잡을 것인지에 대해서는 언급하지 않았습니다.
그는 수출 통제와 미국의 정치적 압박에도 불구하고, 중국이 여전히 충분한 자금을 확보하고 있으며 반도체 생태계를 계속 구축하겠다는 의지를 다지고 있다는 자신감 있는 어조로 논의를 마무리했습니다. 전체적인 핵심 메시지는 명확했습니다. 즉, 중국은 단순히 따라가는 것을 멈추고, 자체 기술적, 전략적 필요에 맞는 독자적인 솔루션을 개발하여 시장을 선도해야 한다는 것입니다.
엔비디아 GPU가 AI 분야에서 지배적인 위치를 차지한 배경에는, 그들의 대규모 병렬 아키텍처가 딥러닝의 행렬 기반 연산을 가속화하는 데 이상적이었고, CPU보다 월등히 높은 효율성을 제공했기 때문입니다. 또한 2006년에 도입된 CUDA 소프트웨어 스택은 개발자들이 GPU를 위한 범용 코드를 작성할 수 있게 함으로써, TensorFlow나 PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크가 엔비디아 하드웨어에 표준화되는 기반을 마련했습니다.
시간이 지나면서 엔비디아는 전문화된 하드웨어(Tensor Cores, 혼합 정밀도 형식)와 긴밀한 소프트웨어 통합, 광범위한 클라우드 및 OEM 지원을 통해 입지를 더욱 공고히 했습니다. 이로 인해 엔비디아 GPU는 AI 학습 및 추론의 기본 컴퓨팅 백본(compute backbone)이 되었습니다. 데이터 센터용 Blackwell과 같은 엔비디아의 최신 아키텍처는 AI 학습과 추론을 위한 수많은 최적화 과정을 포함하고 있어, 본래의 그래픽 기능과는 거의 무관합니다. 이와 대비하여, 웨이 샤오쥔이 주장하는 특수 목적 ASIC은 학습이나 추론 어느 영역에서도 아직 주류로 자리 잡지 못하고 있습니다.
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