“딥시크도 놀랐을 혁신”…중국 AI, 이제는 ‘중국산 칩’으로 훈련까지?

미국의 반도체 수출 규제에도 불구하고, 중국의 AI 기술이 또 한 번 세계를 놀라게 하고 있다.
이번에는 마윈이 설립한 "앤트그룹(Ant Group)"이 중국산 반도체만으로 AI 모델을 훈련시키는 데 성공했다는 소식이다.

이는 지난 1월, 소규모 중국 스타트업 ‘딥시크(DeepSeek)’가 선보인 AI 모델 ‘R1’의 비용 혁신에 이은 또 하나의 기술적 돌파구로 평가된다.

 

엔비디아 없는 AI 훈련, 가능할까?

AI 훈련, 특히 대규모 언어모델(LLM) 개발에서 가장 핵심적인 자원은 GPU, 그중에서도 "엔비디아의 고성능 칩(A100, H800 등)"이다.

하지만 이번에 앤트그룹은 놀랍게도 미국산 GPU 없이, '중국 자체 칩(화웨이, 알리바바 등)'을 활용해
전문가 조합(MoE, Mixture of Experts) 방식으로 AI를 훈련했다고 블룸버그가 전했다.

비용 20% 절감…이게 가능한가?

앤트그룹이 제시한 구체적인 수치는 다음과 같다.

항목	기존 방식 (엔비디아 H800 사용)	앤트그룹 방식 (중국산 칩 최적화)
훈련 대상 (1조 토큰)	약 12억 8천만 원 (635만 위안)	약 10억 3천만 원 (510만 위안)
비용 절감률	-	약 20% 감소
사용 기술	고성능 GPU 기반 MoE	중국산 저사양 칩 기반 MoE
훈련 결과 품질	높은 정확도	유사한 성능 확보

이러한 성과는 AI 훈련 비용의 장벽을 낮추고, 특히 중소기업과 연구기관들이 AI 모델 개발에 도전할 수 있는 환경을 열어주는 전환점이 될 수 있다.

‘딥시크 충격’ 이어지는 중국 AI의 연타

중국 스타트업 딥시크는 이미 지난 1월, R1 모델로 미국의 초거대 AI 모델보다 저비용·고효율 학습이 가능함을 입증한 바 있다.
앤트그룹의 이번 발표는 이 흐름을 이어가며 ‘AI 자급자족’을 향한 중국의 속도전이 가속화되고 있음을 보여준다.

더욱이 앤트그룹은 최근 자체 대형 언어모델 ‘링 플러스(Ling Plus)’와 ‘링 라이트(Ling Lite)’를 공개하며
금융, 의료 등 산업용 AI 적용에 속도를 내고 있다.

MoE, 기술적 한계는 없을까?

앤트그룹은 이번 논문에서 단순한 자화자찬에 그치지 않았다.
하드웨어나 모델 구조 변화에 민감하게 반응하며 오류율이 급증하는 사례 등도 공개했다.
이는 모델 안정성과 일반화 능력 측면에서 여전히 연구개발이 필요한 과제임을 시사한다.

미·중 AI 패권 경쟁, 2라운드 시작

미국은 현재 엔비디아 H800을 제외한 대부분의 고성능 칩 수출을 중국에 금지한 상태다.
그러나 중국은 이러한 제재에 굴복하지 않고, 자체 반도체와 알고리즘 혁신으로 우회로를 만들어가고 있다.

앤트그룹의 사례는 단순한 기술 성과를 넘어

“AI는 더 이상 미국만의 전유물이 아니다”
라는 메시지를 세계 시장에 던지고 있다.

중국은 지금, AI 분야에서 비용 절감과 기술 최적화라는 양날의 칼을 모두 손에 넣고 있다.
딥시크에 이어 앤트그룹까지 가세하면서,
이제는 ‘엔비디아가 없으면 안 된다’는 AI 훈련 공식조차 무너지고 있는 상황이다.

앞으로의 관전 포인트는 이 두 가지다.

1. 중국산 칩 기반 AI 모델이 실제 서비스에서 얼마나 안정적으로 작동하는가
2. 미국은 이 흐름에 대해 어떤 새로운 대응 전략을 펼칠 것인가

AI 시장의 주도권, 이제는 정말 예측하기 어려운 혼돈의 시대로 들어서고 있다.