Nvidia의 CUDA 해자에 직접 도전하는 DeepSeek 및 Huawei 오픈 소스 TileLang

DeepSeek는 AI 소프트웨어에 대한 Nvidia의 CUDA 장악력을 느슨하게 하는 것을 목표로 TileLang을 포함하여 Huawei의 Ascend 칩용 오픈 소스 프로그래밍 도구를 출시했습니다.

중국 AI 연구소 DeepSeek는 Huawei와 제휴하여 Huawei의 Ascend AI 칩을 위한 오픈 소스 프로그래밍 도구 제품군을 출시했습니다. 이는 인공 지능 컴퓨팅 분야에서 Nvidia의 지배력을 뒷받침하는 소프트웨어 생태계를 직접 겨냥한 움직임입니다.

이 발표는 DeepSeek의 공식 WeChat 채널을 통해 이루어졌으며 Reuters, Bloomberg 및 The New York Times에서 확인되었습니다. The Decoder에 따르면 이번 릴리스에는 계산을 위한 라이브러리와 칩 간 데이터 이동을 위한 라이브러리가 포함되어 있으며 모두 오픈 소스입니다. DeepSeek은 화웨이가 이 작업을 "전적으로 지원"했다고 말했습니다.

중국 칩 산업의 AI 속보를 추적하는 독자들에게 이것은 올해 가장 중요한 소프트웨어 출시 중 하나입니다. 이는 중국의 선도적인 AI 연구소가 Nvidia GPU가 아닌 국내 실리콘을 중심으로 스택을 구축하고 있다는 가장 분명한 신호입니다.

DeepSeek가 실제로 출시한 내용

이번 출시의 중심에는 베이징대학교 연구원들이 원래 개발한 AI 칩용 오픈소스 프로그래밍 언어인 TileLang이 있습니다. The Decoder에 따르면 DeepSeek은 내부적으로 약 1년 동안 이 언어를 사용해 왔으며 Huawei 하드웨어에 적용하기 전에 구형 Nvidia 칩에서 먼저 테스트했습니다.

DeepSeek의 주장은 AI 칩을 위한 독립적인 소프트웨어 생태계를 구축하려는 사람이라면 누구나 하드웨어에서 최대 성능을 끌어내면서 프로그래밍하기 쉬운 범용 언어가 필요하다는 것입니다. 회사의 관점에서 TileLang은 거의 20년 동안 AI 개발의 사실상 표준이었던 Nvidia의 독점 플랫폼인 CUDA보다 더 간단한 프로그래밍 모델을 제공합니다.

New York Times는 TileLang이 이제 인공 일반 지능을 향한 DeepSeek 자체 작업의 주요 도구라고 보도합니다. 이는 DeepSeek의 모델이 미개척 규모에서 훈련되고 제공된다는 점을 고려할 때 주목할만한 보증입니다.

언어 자체를 넘어서

TileLang과 함께 DeepSeek는 대규모 AI 교육 및 추론을 지배하는 두 가지 워크로드인 계산 및 칩 간 데이터 이동을 다루는 오픈 소스 라이브러리를 출시했습니다. 또한 회사는 단일 시스템으로 작동하도록 설계된 128개의 Ascend 950 칩 클러스터인 "슈퍼노드"를 화웨이와 공동으로 최적화했다고 밝혔습니다.

이것이 Nvidia를 겨냥한 이유

Nvidia의 장점은 칩 설계에만 있었던 것이 아닙니다. 회사의 실제 해자는 CUDA와 그 주변의 생태계입니다. 전 세계적으로 약 400만 명의 개발자가 CUDA를 사용하고 있으며, 설치 기반은 AMD와 같은 경쟁업체가 서류상으로는 하드웨어가 경쟁력이 있을 때에도 극복하기 위해 애쓰고 있는 것이라고 The Decoder는 지적합니다.

이것이 DeepSeek-Huawei 릴리스가 이전 중국 칩 발표와 다른 점입니다. 중국의 AI 산업은 더 빠른 하드웨어를 구축하는 데 그치지 않고 이제 개발자를 가두는 소프트웨어 계층을 복제하려고 노력하고 있습니다.

New York Times는 Z.ai 및 Moonshot AI와 같은 중국 모델 제조업체가 지금까지 중국의 칩 제조업체보다 더 빠르게 움직였다고 보도했습니다. 이는 중국 최고의 모델이 여전히 외국 컴퓨터에 크게 의존하고 있음을 의미합니다. 화웨이는 그 격차를 줄이고 싶어합니다. DeepSeek 발표 2주 전에 화웨이는 차세대 AI 프로세서와 슈퍼노드 시스템을 공개했으며 내년에는 모델 훈련에 널리 사용될 것이라고 밝혔습니다.

수출 통제 배경

이 파트너십은 Nvidia의 가장 발전된 GPU에서 중국 기업을 점진적으로 차단해 온 미국 수출 통제와 분리될 수 없습니다. 더 디코더(The Decoder)에 따르면 화웨이 순환 회장인 에릭 수(Eric Xu)는 다른 기업들이 중국에 칩을 판매할 의향이 있는지 여부에 달려 있는 미래를 받아들일 수 없다고 말했습니다. 칩 소프트웨어를 공개적으로 공개하려는 DeepSeek의 움직임은 중국이든 미국이든 단일 공급업체가 모든 사람이 의존하는 계층을 제어하는 것을 더 어렵게 만듭니다.

CUDA 해자가 실제로 깨지고 있나요?

흥미로운 맥락은 최근 OpenAI의 사내 추론 칩인 Jalapeño를 테스트하고 CUDA 해자가 "잠재적으로 죽었다"고 결론을 내린 연구 회사 SemiAnalytics에서 나왔습니다. The Decoder가 보고한 바와 같이 OpenAI는 자체 하드웨어에서 매우 빠르게 실행되는 새로운 모델을 얻고 Jalapeño는 테스트된 대부분의 시나리오에서 와트당 성능에서 Nvidia의 Blackwell을 능가했습니다.

그러나 분석가들은 중요한 경고를 추가했습니다. 그들은 대략 8,000개의 입력 토큰과 1,000개의 출력 토큰을 사용하여 상대적으로 최적화하기 쉬운 시나리오만 테스트했으며 AI 에이전트가 다단계 작업을 처리하는 방법을 측정하는 벤치마크인 AgentX를 아직 실행하지 않았습니다. 정확하게는 SemiAnalytic이 최근 8월에 Nvidia를 훨씬 앞서 있는 것으로 나타났습니다.

업계에 미치는 영향

현실적인 읽기는 CUDA가 하룻밤 사이에 붕괴된다는 것이 아닙니다. 400만 명의 개발자, 20년에 걸친 라이브러리, 수많은 프로덕션 배포는 빠르게 마이그레이션되지 않습니다. 그러나 DeepSeek의 소프트웨어, Huawei의 새로운 칩, OpenAI와 같은 맞춤형 실리콘 노력의 결합은 Nvidia를 기본값으로 만든 소프트웨어 잠금이 여러 방향에서 동시에 떨어져 나가고 있음을 시사합니다.

중국의 경우 그 결과는 전략적입니다. 실행 가능한 개방형 대체 소프트웨어 스택을 통해 국내 칩을 대규모로 사용할 수 있게 되어 미국 수출 정책의 영향력이 줄어듭니다. 다른 모든 사람들을 위해 오픈 소스 TileLang 생태계는 결국 전 세계 어디에서나 Nvidia 이외의 하드웨어를 대상으로 하는 비용을 낮출 수 있습니다.

DeepSeek과 Huawei는 동등한 하드웨어에서 새로운 스택을 CUDA와 비교하는 성능 벤치마크를 공개하지 않았으므로 구체적인 속도 및 효율성 주장은 아직 입증되지 않은 상태로 남아 있습니다. 분명한 것은 방향입니다. 중국에서 가장 주목받는 AI 연구소는 더 이상 Nvidia의 소프트웨어를 피할 수 없는 종속성으로 취급하지 않습니다.