본문으로 건너뛰기
피드

문샷 AI, 알리바바 통해 엔비디아 칩 2만 대 썼다는 보도 나왔다

ai-ml 약 6분
vote
0
댓글
북마크

중국 AI 스타트업 문샷 AI가 알리바바 클라우드 인프라를 통해 엔비디아 칩 약 2만 대의 연산 자원을 공급받았다는 보도가 나왔다. 미국의 반도체 제재에도 중국 AI 기업들이 해외 클라우드와 임대 연산 자원을 통해 고성능 GPU에 접근하고 있다는 의혹이 같이 커지고 있다.

  • 1

    문샷 AI가 알리바바로부터 엔비디아 호퍼 기반 칩 약 2만 대의 연산 능력을 공급받았다는 보도

  • 2

    일부 관계자는 해당 칩이 H200이라고 주장했지만 알리바바는 H200 공급 의혹을 부인

  • 3

    미국 정부는 문샷 AI가 태국의 제3자 업체를 통해 블랙웰 칩 임대 연산 자원에도 접근했다고 비판

  • 4

    문샷의 키미 K3가 알리바바 자체 모델 큐원보다 돋보이면서 투자자와 경쟁자 관계가 꼬이는 중

  • 중국 AI 스타트업 문샷 AI가 알리바바에서 엔비디아 칩 기반 연산 자원을 대규모로 공급받았다는 보도가 나옴

    • 블룸버그는 비공개 계약 내용을 아는 관계자들을 인용해, 알리바바가 자사 클라우드 인프라를 통해 문샷 AI에 연산 능력을 제공해 왔다고 보도함
    • 규모는 엔비디아 호퍼 아키텍처 기반 칩 약 2만 대로 언급됨
    • 복수 관계자는 그 칩이 호퍼 시리즈 중 고성능 모델인 H200이라고 말함
  • 이 얘기가 커진 이유는 문샷 AI가 최근 ‘키미 K3(Kimi K3)’로 꽤 크게 주목받았기 때문임

    • 문샷은 7월 중순 오픈소스 AI 모델 키미 K3를 공개함
    • 일부 성능 지표에서 오픈AI나 앤트로픽 최신 모델과 견줄 만하다는 평가가 나오면서 시장 반응이 컸음
    • 자연스럽게 “미국 제재가 이렇게 강한데, 저 정도 모델을 학습할 컴퓨팅은 어디서 났나?”라는 질문이 따라붙음

중요

> 이 사건의 핵심은 GPU 2만 대 숫자 자체보다 조달 경로임. 칩을 직접 수입하지 않아도 클라우드나 해외 임대 연산으로 고성능 컴퓨팅에 접근할 수 있다면, 수출 규제의 실효성이 흔들릴 수 있음.

  • 알리바바는 H200 공급 의혹을 부인했지만, 애매한 부분은 남아 있음

    • 알리바바 대변인은 “문샷 AI에 H200 칩을 공급했다는 주장은 전혀 사실무근”이라고 밝힘
    • 다만 실제 공급한 전체 엔비디아 칩 수량이나 구체적인 모델명은 공개하지 않음
    • 즉 H200 여부는 부인했지만, 엔비디아 기반 연산 자원 제공 전체를 명확히 설명한 건 아님
  • 미국 정부는 한 발 더 나가서 블랙웰 접근 의혹까지 제기함

    • 마이클 크라시오스 백악관 과학기술정책실장은 문샷 AI가 태국에 있는 제3자 업체를 통해 블랙웰 칩 임대 연산 자원에 접근했다고 비판함
    • 그는 이 자원이 키미 K3 학습에 활용됐다고 주장함
    • 문샷 AI의 조달 사정을 아는 관계자도 태국 등 동남아시아를 거쳐 블랙웰 연산 자원에 접근하는 채널이 존재한다고 인정한 것으로 보도됨
  • 규제의 빈틈은 ‘칩 수출’과 ‘연산 자원 임대’가 다르게 취급된다는 데 있음

    • 미국 수출 규제법상 중국 기업이라도 해외 서버에 탑재된 최첨단 반도체의 연산 능력을 임대하는 방식은 일부 허용되는 것으로 알려짐
    • 그래서 중국 기업들이 직접 칩을 들여오는 대신, 해외 클라우드나 제3자 업체를 우회 통로로 활용한다는 지적이 나옴
    • AI 모델 경쟁이 이제 데이터와 알고리즘만이 아니라 컴퓨팅 접근권 싸움이라는 게 다시 드러난 셈
  • 알리바바와 문샷 AI의 관계도 묘함. 투자자이면서 동시에 경쟁자임

    • 알리바바는 문샷 AI의 주요 투자자 중 하나임
    • 그런데 알리바바 인프라를 바탕으로 개발된 키미 K3가 알리바바 자체 AI 모델 통이치엔원(Qwen)의 성과를 앞지른 것으로 전해짐
    • 투자한 스타트업이 잘되는 건 좋은데, 자사 모델보다 더 돋보이면 내부 분위기가 복잡해질 수밖에 없음

기술 맥락

  • 대형 AI 모델 학습에서 GPU 조달은 사실상 핵심 경쟁력이에요. 모델 구조가 좋아도 충분한 연산 자원이 없으면 대규모 학습을 밀어붙이기 어렵거든요. 그래서 키미 K3의 성능이 주목받자마자 “어떤 GPU로 학습했나”가 바로 이슈가 된 거예요.

  • Hopper, H200, Blackwell 같은 이름이 중요한 이유는 세대별로 학습 가능한 모델 규모와 효율이 달라지기 때문이에요. 특히 H200이나 Blackwell은 메모리와 대역폭 측면에서 대형 언어 모델에 유리해서, 제재 대상 논의에서 민감하게 다뤄져요.

  • 미국 규제가 어려운 지점은 칩의 물리적 이동만 막는다고 끝나지 않는다는 거예요. 해외 데이터센터에 이미 설치된 GPU를 클라우드 형태로 빌려 쓰면, 겉으로는 칩을 수입하지 않았지만 실제로는 고성능 연산을 쓰는 효과가 나거든요.

  • 알리바바와 문샷의 관계도 인프라 전략 측면에서 흥미로워요. 클라우드 사업자는 스타트업에 컴퓨팅을 팔거나 투자하면서 생태계를 키우지만, 그 스타트업이 자체 모델보다 더 강한 모델을 내면 경쟁 구도가 바로 꼬일 수 있어요.

이 뉴스는 중국 스타트업 하나의 GPU 조달 논란을 넘어, AI 제재가 ‘칩 수출’만 막는다고 끝나는 문제가 아니라는 걸 보여준다. 모델 경쟁의 뒤쪽에는 클라우드 임대, 해외 서버, 투자자 인프라, 수출 규제 허점이 복잡하게 엮여 있음.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

AI 코딩 시대에도 결국 도메인 전문가가 이긴다는 데이터가 나왔다

앤트로픽이 클로드 코드 사용 세션 40만 건을 분석한 결과, AI 코딩 성과를 가르는 핵심은 코딩 손기술보다 업무 전문성이었음. 전문가는 한 번의 지시로 더 많은 작업을 끌어내고, 문제가 생겼을 때도 포기하지 않고 AI를 올바른 방향으로 되돌리는 비율이 높았음.

ai-ml

정부, 엔비디아에 AMD까지 붙여 AI 인프라 선택지 넓힌다

정부가 엔비디아 GPU 확보에 그치지 않고 AMD, 국산 NPU, CXL, DPU까지 엮는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계로 방향을 넓히고 있음. AI 경쟁이 단순히 GPU를 얼마나 많이 사느냐에서 워크로드에 맞춰 CPU·GPU·NPU를 어떻게 조합하느냐로 넘어가는 분위기임.

ai-ml

빅테크 AI 투자 폭증, 삼성·하이닉스 HBM 싸움이 더 뜨거워졌다

아마존, 구글, 마이크로소프트, 메타가 올해 AI 인프라 설비투자 계획을 최대 7600억달러까지 올리면서 HBM 수요가 다시 확인됐어. 삼성전자는 HBM4로 점유율을 끌어올리겠다고 나섰고, SK하이닉스는 양산 경험과 고객 신뢰를 앞세워 1위 방어에 들어갔어.

ai-ml

중국이 AI와 제조 공급망을 묶는 중, 한국은 ‘K-제조’로 버텨야 한다

산업연구원이 미·중 경쟁이 관세 싸움을 넘어 AI 표준과 제조 공급망 장악전으로 옮겨갔다고 분석했음. 중국은 반도체 자립, 오픈소스 AI 모델, 휴머노이드 로봇, 제조 데이터까지 묶어 자국 중심의 생산 질서를 만들고 있고, 한국은 반도체·제철·조선 같은 제조 현장의 암묵지와 데이터를 AI 자산으로 바꿔야 한다는 제안이 나왔음.

ai-ml

산업연구원 “한국형 제조 LLM 없으면 AI 생태계 경쟁에서 밀린다”

산업연구원이 미·중 경쟁이 반도체를 넘어 AI 생태계와 제조 아키텍처 경쟁으로 번지고 있다고 분석했다. 한국은 반도체·철강·조선 같은 고난도 제조 공정의 판단 데이터를 학습한 ‘한국형 제조 LLM’과 K제조 아키텍처를 구축해야 한다는 제안이 나왔다.