중국, 국비 지원 데이터센터에 외국산 AI 칩 사용 금지

무엇이 달라졌으며 왜 중요한가

중국은 국가 자금이 투입되는 신규 데이터센터 사업에 국내에서 생산된 인공지능 칩만 사용하도록 하는 새 지침을 내놨다. 규제 당국은 공정률이 30% 미만인 사업의 운영사에 이미 설치된 외국산 가속기를 제거하거나 예정된 구매를 취소하라고 통보했다. 공사가 더 진행된 데이터센터는 건별로 평가할 예정이다. 외국산 칩 구매를 억제하던 기존 정책에서 한발 더 나아가 중국산 반도체 기반의 AI 인프라 구축을 공식화한 조치다.

이번 정책은 광범위하며 소급 적용된다. 중국에서 판매가 허용된 엔비디아의 AI 가속기 가운데 성능이 가장 뛰어난 H20이 대상에 포함된다. 미국 수출 규제로 제한됐지만 암시장을 통해 중국 구매자들에게 공급돼 온 H200과 B200 같은 고성능 프로세서도 겨냥한다. 조사관들이 조달 기록과 재고를 점검하면서 이러한 유통 경로에 대한 감시도 강화될 전망이다.

영향은 크다. 2021년 이후 중국의 AI 데이터센터 사업에는 국가 및 지방정부의 데이터 주권 목표와 연계된 공공 자금이 1,000억 달러 넘게 투입됐다. 초기 사업에서는 외국 공급업체가 시장을 주도했다. 한때 엔비디아는 현지 가속기 시장의 90% 이상을 점유했다. 맞춤형 부품으로 재진입할 길도 막히면서 현재 점유율은 0%로 떨어졌다. 화웨이, 캠브리콘, 엔플레임, 메타엑스, 무어스레드, 비런 등 중국 업체들이 그 공백을 메울 채비를 하고 있다.

규정 집행 방식

이번 지침은 보조금, 세제 혜택, 할인된 토지, 전기요금 지원, 직접 지분 투자 등 어떤 형태로든 정부 자금을 받는 모든 시설에 적용된다. 운영사들은 조달 계획을 감사하고, 외국산 부품을 도입할 예정이었던 사업은 국내산 반도체를 대상으로 재입찰하라는 통보를 받았다. 통합업체들도 새 규정에 맞춰 자재명세서를 수정하고 있다.

공사 초기 단계인 데이터센터가 우선 대상이다. 엔비디아 칩을 도입하려던 북서부 지역의 한 시설을 비롯해 착공 전부터 이미 중단된 사업도 있다. 당국은 지침을 공개하지 않았으며, 전국에 적용되는지 일부 성에만 적용되는지도 아직 명확하지 않다. 심사에는 사이버보안 및 경제 계획 담당 규제기관이 참여하며, 진척도가 높은 사업에 대한 결정은 일정, 작업 부하, 국내 하드웨어 공급 상황에 따라 달라질 전망이다.

소급 철거와 일정

외국산 가속기 제거를 통보받은 운영사들은 여러 단계의 절차를 거쳐야 한다. 서버를 가동 중단하고 재고를 파악한 뒤 미결 주문을 취소하고, 국내 칩셋에 맞춰 새 보드와 랙을 다시 검증해야 한다. 가속기 교체는 대개 부품만 바꿔 끼우는 식으로 끝나지 않는다. 전력 공급, 냉각 회로, 네트워크 패브릭은 특정 부품에 맞춰 설계되므로 공급업체는 랙을 재인증해야 하며, 때로는 서버 통로를 다시 구축해야 한다.

건별 승인은 준공이 임박한 시설에 불확실성을 낳는다. 일부 시설은 서비스 개시 일정을 맞추기 위해 기존 외국산 하드웨어를 유지한 뒤 점진적으로 교체하도록 허용될 수 있다. 다른 시설은 외국산 칩을 중요도가 낮은 작업에만 쓰거나 사용량을 제한하라는 요구를 받을 수 있다. 어떤 경우든 운영사는 신규 용량에 국내산 반도체를 사용할 것임을 입증해야 한다.

칩 시장의 수혜자와 피해자

가장 뚜렷한 피해 업체는 엔비디아, AMD, 인텔이다. 이번 금지 조치로 중국에서 가장 큰 성장 시장인 공공 부문과 공공 지원 클라우드에서 이들 업체의 가속기가 배제된다. 엔비디아는 미국 규정을 준수하도록 H20을 설계했지만, 이제 국가 사업에는 사용할 수 없게 됐다. 미국 수출 통제로 이미 제약을 받는 B200과 H200 같은 고성능 부품도 민감한 사업에 쓰인 사실이 드러나면 추가 감시에 직면할 전망이다.

중국 업체들은 성장 여지를 얻는다. 화웨이 어센드는 가장 기반이 탄탄한 제품군으로, AI 학습과 추론을 처리하는 칩을 공급한다. 캠브리콘은 표준 서버에 장착하는 머신러닝 처리장치를 만든다. 엔플레임은 데이터센터용 가속기를 설계한다. 메타엑스와 무어스레드는 GPU 제품군을 선보였고, 비런은 대규모 학습용 프로세서에 주력한다. 인스퍼와 수곤 같은 서버 제조업체는 이들 칩을 탑재한 시스템을 내놓고 있으며, 알리바바 클라우드, 텐센트 클라우드, 바이두 AI 클라우드 등 클라우드 플랫폼은 중국산 반도체로 구동하는 클러스터를 선보였다.

개발자들은 선택의 기로에 놓인다. 수천 개의 최적화된 커널과 성숙한 도구를 제공하는 CUDA 소프트웨어 생태계 때문에 많은 팀이 엔비디아를 선호한다. 중국산 칩의 성능은 빠르게 개선됐지만 성능, 생태계의 깊이, 드라이버 성숙도에서 동등한 수준에 이르려면 시간이 걸릴 것이다. 새 규정에 따라 더 많은 팀이 코드를 이식하고, 새 커널에서 모델 정확도를 검증하며, 서로 다른 컴파일러 환경에 맞춰 학습 과정을 최적화해야 한다.

기술 격차와 소프트웨어 생태계

AI 가속기는 딥러닝의 핵심인 연산을 빠르게 처리한다. 최신 학습 작업은 여러 칩에 분산해 동시에 수행되므로 세 가지 요소가 중요하다. 연산 처리량, 연산을 뒷받침하는 메모리 대역폭, 그리고 칩들을 하나의 클러스터로 연결하는 고속 인터커넥트다. 엔비디아는 첨단 패키징, 적층 메모리, 대형 클러스터의 동기화를 돕는 고속 연결 기술을 바탕으로 각 분야에서 강점을 갖고 있다.

소프트웨어도 또 하나의 핵심 축이다. CUDA는 개발자들의 선호를 굳건히 붙잡는 엔비디아의 강력한 기반이다. CUDA용으로 작성하고 최적화한 코드는 다른 플랫폼에서 자동으로 작동하지 않는다. 코드를 옮기려면 커널을 다시 작성하거나 라이브러리를 바꾼 뒤 정확도와 성능을 재검증해야 한다. 중국 업체들은 자체 도구 체계와 함께 파이토치 및 텐서플로를 지원하는 연동 도구를 제공한다. 호환성과 성능은 개선됐지만, 특히 맞춤형 CUDA 확장을 사용하는 일부 모델에서는 여전히 격차가 남아 있다.

하드웨어 공급 여건도 결과를 좌우한다. 최첨단 AI 프로세서는 첨단 제조 공정과 고대역폭 메모리에 의존한다. 반도체 장비 수출 통제로 일부 도구와 소재에 대한 접근이 제한된다. 중국 내 파운드리도 성능이 뛰어난 칩을 생산할 수 있지만, 수율과 에너지 효율은 최신 해외 제품에 뒤처지는 경우가 많다. 이 때문에 같은 학습 일정을 맞추려면 전력과 공간이 더 많이 필요해 연산 단위당 비용이 올라갈 수 있다.

진행 중인 AI 사업에 미치는 영향

단기적으로 여러 사업의 일정이 늦어질 전망이다. 조달팀은 계약을 다시 협상해야 하고, 통합업체는 새 칩에 맞춰 관리 소프트웨어, 드라이버, 오케스트레이션 계층을 재검증해야 한다. 가속기마다 냉각 및 전력 특성이 달라 열 관리와 전력 예산도 다시 검토해야 한다.

일부 운영사는 전환 기간에 여러 종류의 칩을 함께 운용할 수 있다. 기존 외국산 가속기는 기존 추론 작업이나 연구에 유지하면서 신규 학습 작업은 중국산 칩으로 돌릴 수 있다. 하지만 혼합 운용은 복잡성을 높인다. 분산 학습은 여러 노드 간 저지연 통신에 의존한다. 인터커넥트와 컴파일러 환경이 다르면 여러 업체의 하드웨어에 걸친 작업의 효율이 떨어질 수 있다.

부품 조달도 난관이다. 중국산 가속기의 납기는 여전히 길고, 기존에 외국 공급업체가 충당하던 수요를 흡수하려면 생산능력을 키워야 한다. 부족분을 메우던 암시장 유통 경로는 강화된 검사와 일련번호 추적으로 압박을 받고 있다. 대형 사업 일정을 지키려면 시스템 공급업체가 검증과 지원을 강화해야 한다.

세계적 파장

이번 지침은 주요 반도체 업체와 클라우드 공급업체의 성장 계획을 바꿔놓는다. 미국 공급업체들은 미국, 유럽, 중동, 동남아시아 시장의 수요에 더욱 의존할 전망이다. 일부 업체는 중국의 공공 지원 사업에서 발생한 매출 손실을 상쇄하기 위해 인도와 다른 시장에 투자하고 있다. 투자자들은 이들 지역이 중국 데이터센터에 공급할 예정이었던 물량을 얼마나 흡수할 수 있을지 살필 것이다.

중국 업체들은 보호받는 내수 시장을 확보했지만, 경쟁력 있는 총소유비용을 제공하려면 빠르게 생산 규모를 확대하고 소프트웨어 격차를 줄여야 한다. 성능 차이가 있으면 같은 작업에 더 많은 랙과 전력이 필요하다. 이로 인해 운영 비용이 늘고, 중국 연구자들이 해외 경쟁자들처럼 최상위 GPU를 활용해 모델 규모와 학습량을 키우는 속도가 늦어질 수 있다.

이번 정책은 지정학과 데이터 인프라 구축 간 연계를 강화한다. 가속기 하나에 대한 규정 준수 결정이 국가 AI 프로그램과 클라우드 서비스 일정에 영향을 줄 수 있다. 이제 전략적 컴퓨팅 사업의 서버실 깊숙한 곳까지 하드웨어 규정이 적용되면서 구매 전략, 코로케이션 계획, 국경 간 협력도 다시 짜일 전망이다.

핵심 내용

• 새 지침에 따라 중국의 국비 지원 데이터센터는 국내산 AI 칩만 사용해야 한다.
• 공정률이 30% 미만인 사업은 외국산 가속기를 제거하거나 구매를 취소해야 한다.
• 규정은 엔비디아 H20을 포함하며 고성능 H200과 B200도 겨냥한다.
• 중국의 AI 데이터센터 사업에는 2021년 이후 공공 자금 1,000억 달러 넘게 투입됐다.
• 중국 내 엔비디아 시장 점유율은 2022년 약 95%에서 0%로 떨어졌다.
• 당국은 지침을 공개하지 않았으며 전국 적용 여부도 불분명하다.
• 심사에는 사이버보안 및 경제 계획 담당 규제기관이 참여하고, 진척도가 높은 사업은 건별로 결정한다.
• 화웨이, 캠브리콘, 엔플레임, 메타엑스, 무어스레드, 비런 등이 국내 업체로서 수혜를 볼 전망이다.
• 전환 과정에서 코드 이식과 시스템 재검증이 필요해 진행 중인 사업의 비용과 시간이 늘어날 수 있다.
• 단기적으로 소프트웨어 성숙도와 제조 제약이 해외 경쟁업체와의 연산 격차를 키울 수 있다.