Qwen 사장은 중국의 AI 모델이 서구의 AI 모델을 뛰어넘을 가능성이 ‘20% 미만’이라고 말했습니다. 중국의 10억 달러 규모의 AI IPO 주간에도 불구하고 자본만으로는 격차를 좁힐 수 없습니다
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중국의 AI 부문은 이번 달 국내 AI 기업 클러스터가 홍콩 IPO를 통해 10억 달러 이상을 조달하면서 큰 폭으로 돌풍을 일으켰습니다. 이러한 상장은 의심할 여지 없이 신뢰를 표시하기 위한 것이었지만, 이는 중국 AI 산업 내부에서 미국과의 격차가 새로운 자본이 쉽게 고칠 수 없는 방식으로 확대되고 있다는 유난히 솔직한 경고를 촉발시켰습니다.
보고에 따르면 블룸버그Alibaba Group의 Qwen 오픈 소스 모델 책임자인 Justin Lin은 중국 기업이 단기적으로 “OpenAI 및 Anthropic과 같은 기업을 근본적인 혁신으로 뛰어넘을” 가능성이 “20% 미만”이라고 말했습니다.
그의 의견은 Tencent와 Zhipu AI의 동료들에게도 반영되었으며, Zhipu AI는 상장된 최초의 중국 재단 모델 회사 중 하나입니다. Minimax와 함께 IPO는 중국이 미국 자본 시장에 대한 의존도를 줄이고 국가 저축을 반도체 및 AI와 같은 우선 분야에 집중시키기 위해 기술 기업을 국내 상장으로 적극적으로 유도하고 있는 가운데 이루어졌습니다.
기업은 더 많은 활주로를 얻습니다
일주일 만에 10억 달러 이상의 IPO를 달성한 것은 중국의 AI 스타트업으로서는 인상적인 일이며, 이는 2년 전만 해도 상상조차 할 수 없었던 일입니다. 이 목록은 또한 중국 규제 당국이 추진하는 정책 변화를 반영합니다. AI, 첨단 칩, 데이터 인프라에 대한 국내 자금 조달을 우선시합니다. 홍콩은 여전히 글로벌 자본 접근을 제공하는 선호되는 “역외” 장소로 보입니다.
OpenAI 경쟁사인 Zhipu AI의 경우 LLM 교육 및 배포는 하드웨어 제약 조건을 고려하기도 전에 자본 집약적입니다. 따라서 IPO는 전통적인 벤처 라운드보다 더 긴 자금 조달 활주로를 제공하는 동시에 2021년 이후 크게 냉각된 벤처 시장에 대한 노출을 줄입니다. 또한 지정학적 변동을 보호하여 민간 부문을 베이징의 국가 기술 우선 순위에 맞춰 조정합니다.
이러한 IPO가 제공하지 않는 것은 AI 스택의 가장 비싼 부분에 대한 레버리지입니다. 자본은 엔지니어 비용을 지불하고 데이터 센터를 임대하는 데 도움이 될 수 있지만 고급 GPU나 고대역폭 메모리(HBM)를 생성하지는 않습니다. IPO와 자금 조달 압박 완화 이후 몇몇 경영진은 이제 중국의 가장 큰 병목 현상이 결정적으로 컴퓨팅 가용성과 전력에 있다고 우려하고 있습니다.
Lin은 1월 10일 토요일 베이징에서 열린 AGI-Next 정상 회담에서 “대량의 OpenAI 컴퓨팅이 차세대 연구에 전념하고 있는 반면 우리는 한계가 있어 제공 요구 사항을 충족하는 것만으로도 대부분의 리소스를 소비합니다”라고 말했습니다.
이는 중국의 AI 자금 지원을 읽는 방법을 재구성한다는 점에서 흥미롭고 솔직한 인정입니다. 중국 기업의 목표는 절대적인 측면에서 미국 하이퍼스케일러를 능가하는 것이 아니라 제한된 조건에서 가능한 한 오랫동안 국내 AI 개발을 유지하는 것입니다. IPO는 쉽게 살 수 없는 지배력을 향한 지름길이 아니라 이를 위한 지구력 도구입니다.
개방형 모델은 빠르게 움직입니다.
이는 개방형 모델이 노력의 중복을 줄이고 더 빠른 반복을 허용하며 더 넓은 생태계에 걸쳐 교육 및 미세 조정 워크로드를 분산함으로써 제한된 컴퓨팅을 더 잘 활용할 수 있다는 점에서 분명한 이점을 제공합니다. 이는 또한 국가 차원에서 감사 및 통제가 가능한 기술 스택에 대한 베이징의 선호와 일치합니다. 그러나 개방형 모델은 하드웨어 제한을 제거하지 않으며 교육 시스템에는 여전히 고급 가속기의 밀집된 클러스터, 빠른 네트워킹 및 대규모 HBM 풀이 필요합니다. 중국 기업들이 벽에 부딪히는 지점이 바로 이것이다.
미국의 수출 통제로 인해 Nvidia의 가장 유능한 데이터 센터 GPU와 동등한 제품을 대규모로 생산하는 데 필요한 고급 제조 도구에서 중국이 차단되었습니다. Huawei의 Ascend 시리즈와 같은 국내 대안은 빠르게 개선되었지만 낙관적인 평가에서도 원시 성능 및 생태계 지원 측면에서 현세대 미국 하드웨어에 뒤처졌습니다. 더 중요한 것은 훨씬 더 적은 양으로 생산된다는 것입니다.
결과적으로 중국 AI 개발자는 미국 AI 개발자와는 다른 트레이드오프에 직면하게 됩니다. 더 많은 모델을 훈련할 수도 있고, 더 큰 모델을 훈련할 수도 있지만, 두 가지를 동시에 수행하면 사용 가능한 인프라에 부담이 가해집니다. 몇몇 회사에서는 범용 기반 모델에서 더 적은 리소스로 교육하고 배포할 수 있는 더 좁은 응용 프로그램별 시스템에 중점을 두는 방식으로 대응했습니다.
미국의 이점
우리는 지난 10년 동안 미국과 중국의 인재 파이프라인과 연구 성과에 대해 논의해 왔지만 오늘날의 차별점은 미국이 전 세계 고급 AI 컴퓨팅의 대부분을 통제하고 있다는 사실입니다.
중국 경영진은 이러한 불균형을 공개적으로 인정하기 시작했으며 미국의 AI 인프라가 중국의 유효 용량보다 훨씬 더 클 수 있다고 경고했습니다. 이러한 격차는 시간이 지남에 따라 더욱 심화되며, 불행하게도 중국의 경우 더 많은 컴퓨팅을 통해 더 큰 모델이 가능해지며 더 많은 사용자, 데이터 및 수익을 유치하여 더 큰 규모의 배포에 자금을 지원하게 됩니다.
따라서 10억 달러 규모의 IPO 주간은 표면적으로 인상적이지만 중요한 모든 분야에서 여전히 중국이 미국에 훨씬 뒤처져 있습니다. 그렇습니다. 이는 중국의 AI 기업이 국내에서 생존과 경쟁력을 유지하도록 보장하지만 그 자체로 글로벌 AI 경쟁을 바꾸지는 않습니다.
또한 상장은 이론적으로 규율과 투명성을 부여하고 기업을 국가 산업 정책에 더욱 긴밀하게 묶어줍니다. 향후 몇 년 동안 중국의 AI 생태계는 소비자 및 산업 플랫폼, 응용 AI 등 규모가 그다지 중요하지 않은 영역에서 빠르게 발전하면서 두 가지 결과를 낳을 가능성이 높습니다.
한편, 범용 AI의 최첨단은 풍부한 컴퓨팅에 액세스할 수 있는 환경에 여전히 고정되어 있습니다. 물론 자본은 발전을 유지할 수 있지만, 컴퓨팅은 궁극적으로 그 발전이 중국 외부에 측정 가능한 영향을 미칠지 여부를 결정합니다.
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