"고급 칩 없이도"…중국 앤트그룹, 국산 반도체로 AI 모델 훈련 성과

중국 핀테크 대기업 앤트그룹(Ant Group)이 자국산 반도체를 사용해 인공지능(AI) 모델을 훈련, 외산 기술에 대한 의존도는 낮추고 비용 절감에 성공했다고 밝혔다. 이는 미·중 기술 경쟁이 심화하는 가운데 비용 효과적인 AI 개발 방법을 모색하는 중국 IT 기업들의 흐름과 맞닿아 있다.

화웨이·알리바바 칩 활용… 엔비디아 성능과 비교될 정도

앤트그룹은 알리바바, 화웨이 등 국내 파트너 기업의 칩을 활용해, 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 '전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)' 방식으로 훈련시켰다. 이 방식은 AI 모델을 여러 소단위 전문가 구성요소로 분리해 학습 효율을 높이는 기법이다. 회사 측은 엔비디아의 고성능 GPU 'H800'을 사용할 때와 유사한 수준의 성능을 확보했다고 주장했다.

비록 일부 AI 개발에는 여전히 엔비디아 칩을 사용하고 있지만, 앤트그룹은 미국 반도체 의존도를 줄이기 위해 AMD와 중국 국산 칩으로 전환을 적극적으로 시도 중이다. 이는 미국의 수출 제한으로 고성능 칩 접근이 어려운 상황에서 국내 기술로 이를 극복하겠다는 전략의 일환이다.

AI 모델 “Ling-Plus”·“Ling-Lite” 공개…비용 절감도 입증

앤트그룹은 최근 발표한 자체 연구 논문에서 AI 모델의 훈련 비용을 크게 낮췄다고 밝혔다. 기존 고성능 칩(HPC, High Performance Chip)을 이용할 경우 1조 토큰을 훈련하는 데 약 635만 위안(한화 약 12억 원)이 들어가지만, 자사 기법을 활용할 경우 약 510만 위안(약 9억 6천만 원)으로 비용을 절감할 수 있었다고 설명했다.

이 논문에서는 특히 메타(Meta)의 AI 모델과 비교 테스트에서 일부 항목에서는 더 나은 성능을 보였다고 주장해 눈길을 끌었다. 해당 연구의 핵심 목표는 제목에서도 드러난다. “고가 GPU 없이도 학습 가능한 모델 확장(Scaling Models without Premium GPUs)” 방식이라는 것이다.

오픈소스로 공개된 모델, 의료·금융 산업 적용 추진

현재 앤트그룹은 두 가지 모델인 'Ling-Lite'와 'Ling-Plus'를 오픈소스로 공개한 상태다. Ling-Lite는 168억 개의 파라미터, Ling-Plus는 2,900억 개의 파라미터를 보유하고 있다. 이 두 모델은 향후 헬스케어, 금융 등 산업용 AI 서비스에 활용될 예정이다.

다만 보고서에 따르면 낮은 사양의 하드웨어로 모델을 훈련할 경우 시스템 구조나 설정에 따라 성능 불안정성이 발생하는 문제도 일부 확인됐다. 이는 여전히 기술적 완성도를 높이기 위한 후속 연구가 필요하다는 점을 시사한다.

기자 의견

중국이 미국의 기술 수출 통제에 대응하기 위해 AI 개발에서 자국산 반도체 활용도를 높이고 있다는 점은 매우 의미 있는 흐름이다. 고성능 GPU 없이도 MoE 구조를 통해 LLM 모델 훈련을 가능케 했다면, 이는 비용과 성능 면에서 혁신적인 접근이라 볼 수 있다. 다만, 실전 적용에서 성능 변동성과 같은 불안정 요소가 있다는 점은 추후 상용화 가능성에 변수로 작용할 수 있다. 앤트그룹의 이번 연구 성과는, 향후 중국 전체 AI 산업 발전 방향을 가늠하는 바로미터가 될 수 있어 주목할 필요가 있다.