중국, 주요 기술 추진을 통해 2030년까지 AI 컴퓨팅 용량 4배 증대 목표

China targets a fourfold boost in AI computing capacity by 2030, SCMP reports, backed by a 3.8 trillion yuan information infrastructure investment program.

사우스차이나모닝포스트(South China Morning Post)에 따르면 중국은 2030년까지 AI 컴퓨팅 용량을 대략 4배로 늘리겠다는 목표를 세웠습니다. 이는 중국이 컴퓨팅 인프라를 에너지 및 반도체와 동등한 전략적 자원으로 취급하려는 의도가 있다는 가장 분명한 신호입니다.

이 목표는 중국 당국이 이번 주에 컴퓨팅 성능, 차세대 네트워크, 국가의 지역 컴퓨팅 허브를 단일 국가 시스템으로 통합하는 등 정보 통신 부문에 대한 광범위한 2030년 개발 목표의 일부를 구성합니다. 더 많은 AI 동향을 보려면 AI Buzz Wire의 지속적인 보도를 따르십시오. AI 트렌드

계획 뒤에 있는 수조 위안

컴퓨팅 대상은 독립적이지 않습니다. 중국 관영 언론은 지난 주말 중국이 2030년까지 정보 인프라에 3조8000억 위안(약 5300억 달러)을 투자할 계획이라고 보도했다. 이 수치에는 데이터 센터, 네트워크 업그레이드, 이를 공급하는 전력 시스템이 포함된다.

OpenGov Asia는 중국 산업정보기술부가 정보통신 부문에 대한 2030년 목표를 설정했으며 이를 현재 5개년 계획 기간 동안 국가의 디지털 경제 야망의 중추로 삼았다고 보고했습니다.

시장은 빠르게 알아차렸습니다. 중국 금융 매체는 월요일 정책 목표가 순환되면서 상하이와 선전 거래에서 컴퓨팅 파워 공급망 주가가 집합적으로 랠리를 펼쳤으며 AI 하드웨어 제조업체가 가장 큰 상승세를 보였다고 보도했습니다.

컴퓨팅이 전쟁터인 이유

이러한 압박은 베이징의 불편한 산술을 반영합니다. 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 통해 최첨단 AI 기능이 확장되고 있으며, 미국은 오랫동안 가장 발전된 AI 칩의 중국 수출을 제한해 왔습니다. 이로 인해 중국 연구소가 모델 훈련을 얼마나 추진할 수 있는지에 대한 엄격한 상한선을 국내에서 사용할 수 있게 되었고, 이를 국가 우선순위로 삼게 되었습니다.

지출 격차는 여전히 뚜렷합니다. 이번 주 발표된 금융 논평에서는 미국의 거대 기술 AI 투자가 중국을 약 5.6대 1로 앞지르고 있지만 양국의 컴퓨팅 용량 격차는 약 2대 1에 불과한 것으로 추산됩니다. 주말에 진행된 별도의 사우스 차이나 모닝 포스트(South China Morning Post) 분석에서는 중국의 AI 거대 기업이 왜 미국 경쟁사보다 훨씬 적은 비용을 지출하면서도 여전히 컴퓨팅 격차를 줄이면서 저렴한 전력, 수직적으로 통합된 데이터 센터 건설 및 보다 효율적인 활용을 인정하는지 조사했습니다.

즉, 중국은 오래되거나 국내에서 생산된 칩을 사용하더라도 풍부하고 저렴한 컴퓨팅이 미국 연구소가 배치하는 원시 자본의 일부를 대체할 수 있다는 데 확신을 가지고 있습니다.

전력이 있는 곳에 구축

지리는 전략의 핵심 부분입니다. CNBC는 이번 주에 중국이 값싼 전기를 이용하기 위해 대도시에서 멀리 떨어진 곳에 AI 데이터 센터를 건설하기 위해 경쟁하고 있다고 보도했으며, 패턴 분석가들은 컴퓨팅 허브를 국가 내륙과 서부의 저비용 재생 가능 및 수력 자원과 결합한다고 설명했습니다.

이러한 접근 방식은 대기 시간을 비용으로 교환합니다. 소비자 애플리케이션보다 거리를 훨씬 더 잘 견디는 훈련 워크로드는 전력이 가장 저렴한 곳에서 실행될 수 있으며 인구 센터는 추론 및 애플리케이션 레이어를 처리합니다. 이는 중국의 데이터 센터 붐을 잉여 에너지가 있는 지역으로 유도하려는 중국의 장기 동부 데이터, 서부 컴퓨팅 이니셔티브의 이면에 있는 동일한 논리입니다.

하나의 국가전산시스템

목표도 통합을 지향하고 있다. 이번 주 국영 언론 보도에서는 국가의 컴퓨팅 네트워크를 보다 통합된 시스템으로 연결하려는 노력에 대해 설명했습니다. 이는 중국의 컴퓨팅이 현재 다양한 통신 사업자, 국영 기업 및 프라이빗 클라우드 제공업체가 운영하는 지역 허브에 분산되어 있다는 사실을 인정하는 것입니다.

이론적으로 국가 컴퓨팅 그리드는 여유 용량이 있는 지역으로 워크로드를 흐르게 하여 활용도를 원활하게 하고, 중복을 방지하며, 연결되지 않은 데이터 센터의 합보다 총 수치를 더 유용하게 만듭니다. 이는 장거리 송전을 통해 지역적 잉여분을 국가 공급으로 전환한 지난 수십 년 동안의 전력 시장 개혁을 반영합니다. 데이터 지역성, 소프트웨어 호환성 및 상업적 이익이 모두 마찰을 추가하는 계산에서도 동일한 작업을 수행할 수 있는지 여부는 계획의 가장 큰 미해결 질문 중 하나입니다.

3년 반만에 4배 도약

2030년까지 AI 컴퓨팅 용량이 4배 증가한다는 것은 공격적인 구축 일정을 의미합니다. 이를 충족하려면 데이터 센터 구축뿐만 아니라 국내 AI 칩, 냉각 및 전력 인프라, 수만 개의 가속기를 생산적으로 사용하는 소프트웨어 계층의 지속적인 발전도 필요합니다.

목표는 또한 정책 문서가 답하지 않는 질문을 제기합니다: 활용도를 어떻게 측정할 것인지, 새로운 용량 중 수입 가속기가 아닌 국내 설계 가속기로 가동될 규모, 중국 AI 기업의 수요가 공급을 흡수할 수 있는지 여부. 올해 초 호주 전략 정책 연구소(Australian Strategic Policy Institute)가 발표한 분석에서는 중국의 풍부한 전력으로 인해 활용도가 낮을 위험이 있는 AI 컴퓨팅 성능이 생산되었다고 주장했습니다. 이는 수요에 앞서 용량을 구축하라는 경고입니다.

그럼에도 방향은 불분명하다. 4중 컴퓨팅 목표, 3조 8천억 위안 규모의 인프라 프로그램, 국가 컴퓨팅 네트워크 통합 사이에서 중국은 AI 시대에 컴퓨팅을 위한 산업 정책이 지능을 위한 산업 정책이라고 확신하고 있습니다.

전 세계가 지켜보고 있으며, 워싱턴에서 브뤼셀, 걸프만까지 그에 따라 건설을 진행하고 있습니다.