베이징이 중국산 프로세서 기반 1기가와트 데이터센터 완성, 국내 반도체 자급자족 입증

베이징에 기반을 둔 AI 기업이 국내 생산 반도체로만 구동되는 1기가와트 규모 데이터 센터를 가동하기 시작했다. Z.AI의 시설은 이제 운영 중이며, 엔비디아(Nvidia) 칩 하나 없이도 회사의 GLM(General Language Model) AI 플랫폼을 훈련하도록 설계되었다.

2025년 이후 미국 수출 통제는 중국 기업들이 AI 컴퓨팅을 위한 대체 조달 전략을 추구하도록 강요했다. 워싱턴의 제한 조치는 H100 및 그 후속 제품과 같은 고급 엔비디아 GPU를 특정적으로 겨냥했으며, 이러한 칩들은 전 세계 AI 훈련의 핵심 인프라가 되었다.

중국의 국산 반도체 노력이 가속화되고 있다. 2026년 4월 알리바바는 자체 데이터 센터를 가동했는데, 이는 AI 워크로드용으로 특별히 설계된 독점 실리콘인 1만 개의 젠우(Zhenwu) AI 칩을 갖추고 있다. Z.AI의 시설은 규모와 야망 모두에서 이를 크게 상회한다.

중국 정부는 약 2,950억 달러의 예산으로 상호 연결된 AI 데이터 센터 네트워크를 구축하고 전체 네트워크에서 국산 기술 비중을 80%로 달성한다는 5개년 계획을 발표했다. 새로운 정책은 정부 자금 지원 프로젝트에서 국산 칩 사용을 의무화하여 중국 칩 제조업체들에게 보장된 시장 바닥을 형성했다. 이러한 확실한 수요는 경쟁사 대비 직접적인 상업 고객 경쟁 없이도 생산 규모를 확대하고 설계를 반복하며 비용을 절감할 수 있게 해준다.

엔비디아에게 Z.AI의 데이터 센터는 중국이 자사 제품 없이도 막대한 규모의 AI 인프라를 구축할 수 있음을 입증한 사례다. 국산 실리콘으로 구동되는 중국의 컴퓨팅 용량 기가와트(Gigawatt) 한 단위는, 향후 수출 통제가 완화되더라도 엔비디아 수익으로 이어지지 않을 기가와트를 의미한다.

더 넓은 AI 인프라 산업 관점에서 중요한 지표는 중국 칩이 논리적 벤치마크에서 엔비디아와 동등한지 여부가 아니라, 국산 하드웨어로 훈련된 중국 AI 모델이 엔비디아 실리콘으로 훈련된 모델과 경쟁할 수 있는지 여부이다. 딥시크(DeepSeek)의 이전 돌파구는 정교한 엔지니어링이 하드웨어 한계를 부분적으로 보완할 수 있음을 이미 입증했다.