Deepseek와 Huawei 칩: 기술적 난관의 배경
중국의 AI 기업 Deepseek가 새로운 AI 모델의 출시를 지연시킨 사건은 업계에 큰 화제를 불러일으켰습니다. Deepseek는 원래 이 모델을 Huawei의 Ascend 칩을 사용하여 훈련하려 했지만, 기술적인 문제로 인해 Nvidia 칩으로 전환해야 했습니다. 이러한 결정은 중국 규제 당국이 Nvidia 칩 대신 국내 기술을 사용하라고 권고한 직후 발생했습니다. 참고기사에 따르면, 이 문제는 Deepseek가 Ascend 칩을 사용한 훈련 중 지속적인 기술적 문제에 직면했기 때문입니다. Huawei 엔지니어들이 현장에 있었음에도 불구하고 성공적인 훈련을 완료할 수 없었습니다.
이러한 상황은 단순한 기술적 문제를 넘어 글로벌 AI 경쟁에서 중국의 위치를 재조명하게 했습니다. 특히, Nvidia는 AI 칩 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있으며, Huawei와 같은 중국 기업의 기술적 도전은 아직 갈 길이 멀다는 것을 보여줍니다.
Deepseek의 해결책과 Nvidia 의존도
결국, Deepseek는 Nvidia 칩을 사용하여 AI 모델을 훈련하는 방법으로 돌아갔습니다. 그러나, 이번 사건의 여파로 인해 모델 출시가 5월에서 연기되었고 이는 경쟁자들에게 시간을 벌어주는 결과를 초래했습니다. 현재 Deepseek는 훈련 과정에 Nvidia 하드웨어를 사용하며, 덜 까다로운 추론 작업에는 Huawei의 Ascend 칩을 사용합니다.
업계 소식통에 따르면, 중국의 칩은 안정성, 연결성 및 소프트웨어 품질 면에서 Nvidia에 비해 아직 부족한 점이 많다고 합니다. 그렇지만 이러한 어려움에도 불구하고, Deepseek는 V3.1이라는 업데이트된 버전을 출시했습니다. 이 모델은 UE8M0 FP8이라는 특별한 데이터 타입을 사용하여 훈련되었으며, 이는 곧 출시될 차세대 국내 생산 칩을 염두에 두고 설계된 것입니다.
💡 기사에서는 추가적으로 Huawei의 현재 최고 칩인 Ascend 910C가 FP8 데이터 타입을 본래 지원하지 않는다고 설명하고 있습니다. 또한, Deepseek가 이전에 사용했던 E4M3 형식에서 새로운 포맷으로 전환한 것은 효율성보다는 향후 하드웨어 호환성을 염두에 둔 결정입니다.
중국 AI 칩 산업의 미래와 글로벌 경쟁
Deepseek 사례는 중국의 AI 칩 산업이 직면한 도전과 기회를 동시에 보여줍니다. Huawei는 성장통을 겪고 있지만, 빠른 시일 내에 기술적 격차를 좁힐 것으로 기대됩니다. 실제로, UC 버클리의 AI 연구원인 Ritwik Gupta는 Huawei가 곧 이 문제를 극복할 것이라고 전망했습니다.
이와 같은 발전은 중국 정부의 기술 자립 정책과도 맞물려 있습니다. 이러한 정책은 장기적으로 글로벌 AI 시장에서 중국의 자리를 강화할 것입니다. 그러나 현재로서는 Nvidia와 같은 글로벌 기업과의 경쟁에서 여전히 뒤쳐져 있습니다.
기술 발전이 가져올 시사점과 향후 전망
Deepseek와 Huawei의 사례는 AI 기술 발전이 직면한 현실적인 한계를 강조합니다. 이러한 기술적 도전은 기업과 정부가 공동으로 해결해야 할 문제로 남아 있습니다. 또한, 이러한 사례는 기술적 혁신이 빠르게 진행되는 상황에서 AI 산업의 불확실성을 잘 보여줍니다.
향후 기술 발전은 이러한 불확실성을 줄이고 더 안정적인 개발 환경을 제공하는 방향으로 나아가야 할 것입니다. 이를 위해서는 다양한 이해관계자들이 협력하여 기술적 장벽을 극복하고 글로벌 경쟁력을 강화해야 할 것입니다.
참고
Maximilian Schreiner, Deepseek reportedly delayed its latest AI model after technical issues with Huawei’s Ascend chips, the-decoder.com
About the Author
