Z.ai가 중국 프로세서로만 구축한 1기가와트 AI 데이터 센터 완공 — 미국 수출통제 규제 우회

중국 AI 개발사 Z.ai(구 지푸)는 블룸버그의 보도에 따르면, 중국산 칩으로만 구동되는 데이터 센터 건설을 완료하고 일부 운영을 시작했다고 한다. 이 시설은 약 1기가와트(GW)의 전력을 끌어들이도록 설계되었으며, 이는 약 75만 가구에 필요한 전력 공급량과 맞먹는다. 또한 이 데이터 센터는 미국의 수출 통제로 인해 접근이 제한된 엔비디아(Nvidia) 하드웨어 없이도 회사의 GLM 모델을 학습시킬 예정이다.

익명을 요구한 같은 소식통에 따르면, Z.ai는 현재 1만 개 이상의 칩을 보유한 여러 컴퓨팅 클러스터를 운영 중이거나 구축했다. 그러나 기가와트급 허브의 위치나 해당 시설이 housed하는 구체적인 가속기 종류는 공개되지 않았으며, 이 정보는 허가증, 제출 서류, 또는 서면 전력 계약서가 아닌 단일 소식통에 의존한 것이다. 그럼에도 불구하고 방향성은 명확하다. 중국 내 가장 강력한 모델 개발사 중 하나가 미국 실리콘을 완전히 우회하는 초대규모 학습 인프라를 구축하고 있다.

기가와트 규모는 상당한 수준으로, 이 캠퍼스를 미국에서 건설 중인 최대 규모 AI 사이트들과 동일한 범주에 위치시킨다. 이러한 규모에서는 칩보다 전력이 주요 제약 조건이 되며, 이는 전체 산업이 더 효율적인 컴퓨팅 방식으로 나아가게 하는 압력과 동일하다. 한 장소에 그 정도의 전력, 냉각, 네트워킹 인프라를 구축하는 것은 가장 어려운 과제이며, 프로세서 조달은 상대적으로 수월하다.

그러나 메가와트(MW) 단위 전력량만으로는 사건의 전貌를 설명할 수 없다. 화웨이(Huawei)의 아센드(Ascend) 라인업이 주도하고 캠브리콘(Cambricon), 무어 스레즈(Moore Threads) 등이 경쟁자로 있는 중국의 국내 가속기는 성능 대비 전력 효율 측면에서 엔비디아의 최신 블랙웰(Blackwell) 세대에 뒤처진다. 결과적으로 중국산 실리콘 1기가와트는 엔비디아 시스템이 소비하는 1기가와트보다 사용 가능한 학습 컴퓨팅 능력이 낮다. 즉, 동일한 유효 처리량을 달성하려면 더 많은 전력을 소비하고 더 많은 칩을 연결해야 한다. 1만 개 이상의 칩으로 구성된 클러스터는 수만 개의 가속기로 이루어진 군집을 의미한다. 이러한 규모에서는 병목 현상이 칩 자체에서 이를 연결하는 네트워킹 및 메모리 인프라로 이동하며, 이는 정확히 중국산 부품이 가장 크게 뒤처지는 부분이다. 이 페널티가 국내 조달의 진정한 비용이다.

Z.ai에게는 선택의 여지가 거의 없었다. 미국 상무부는 2025년 1월 지푸를 수출 통제 목록에 추가하여, 회사가 합법적으로 고급 엔비디아 구성 요소를 구매하지 못하도록 차단했다. 워싱턴은 이후 특정 규제를 완화하여 엔비디아에게 중국용 축소형 칩 판매를 허용했지만 최강력 시스템은 여전히 금지되어 있으며, 이러한 완화 조치는 블랙리스트에 오른 연구소에는 적용되지 않는다. 따라서 모든 중국산 구성 요소로 빌드하는 것이 Z.ai가 이용할 수 있는 유일한 합법적 경로다.

이 회사는 이미 몇 달 동안 이 방향으로 움직여 왔다. 지푸는 최근 GLM 모델을 화웨이의 마인드스페이스(MindSpore) 소프트웨어를 사용하여 화웨이 아센드 가속기로 학습시켰다고 밝혔으며, 이는 완전히 국내 기술 스택으로 구축된 첫 번째 주요 오픈 모델로 평가받는다. 워싱턴의 제재가 중국 AI 발전을 늦추기보다는 오히려 칩 자립을 위한 중국의 노력을 가속화했으며, 새로운 데이터 센터는 이러한 의지의 산업적 규모 구현체라고 할 수 있다.

이 프로젝트는 광범위한 정책 목표와 부합한다. 베이징은 국영 통신사에 새로운 AI 데이터 센터에 국내 생산 칩을 장착하도록 압박해 왔으며, 이는 수년 내에 국가 AI 컴퓨팅의 대부분을 국내에서 조달하겠다는 자립 Initiative의 일환이다. 플래그십 연구소에서 기가와트 규모의 국내 역량을 확보하는 것은 이러한 정책이 추구해 온 검증의 일종이다.

이 타이밍은 중국산 모델들이 프론티어(최전선)를 장악하고 있다는 점과 일치한다. Z.ai의 GLM 시스템과 문샷(Moonshot) 등 다른 연구소의 경쟁 오픈 모델들은 서양 시스템과 비교했을 때 훨씬 낮은 비용으로 동등한 성능을 발휘한다는 주목을 받고 있다. 중국이 자체 하드웨어로 이러한 모델을 학습시키고 서비스할 수 있느냐는 것이 AI 시대의 조건을 형성하려는 중국의 광범위한 노력 중 컴퓨팅 측면에 해당한다.

현재로서는 핵심 세부 사항들이 아직 확인되지 않았다. 독립된 당사자가 칩 수를 검증하거나 구체적인 가속기를 식별하거나 전력원을 확인하지 못했다. 이는 기능적인 AI 공장과 헤드라인 수치 사이의 차이를 구분하는 세부 사항들이다. 만약 Z.ai의 클러스터가 설명된 규모대로 작동한다면, 중국은 엔비디아 없이 프론티어 규모의 컴퓨팅 인프라를 구축할 수 있음을 입증하게 된다. 그렇지 않다면, 완성된 외관과 실제 가동 중인 기가와트 학습 능력 사이의 격차는 바로 그러한 프로젝트들이 종종 막히는 지점이다.