Loading...

AI 뉴스

화웨이, 칩 효율성을 두 배로 높이는 AI 소프트웨어 공개 예정

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 16:59
908 조회
0 추천
0 비추천

본문

a489cc5a8f80ff2a750ee6803fd9be08_1763452593_3651.png
(퍼플렉시티가 정리한 기사)


중국 기술 대기업 화웨이가 금요일 그래픽 처리 장치의 활용 효율성을 두 배로 높일 수 있는 첨단 인공지능 인프라 소프트웨어를 발표할 예정이라고 국영 언론이 보도했으며, 이는 하드웨어 한계를 소프트웨어 혁신으로 보완하려는 중국의 전략에서 또 다른 진전을 나타낸다.

11월 21일 AI 산업 컨퍼런스에서 공개될 예정인 이 기술은 AI 칩 활용률을 현재 업계 평균인 30~40%에서 70%로 높일 것이라고 상하이 증권 뉴스가 전했다. 이 소프트웨어는 화웨이의 Ascend 칩, 엔비디아 GPU 및 타사 프로세서 전반에 걸쳐 컴퓨팅 리소스의 통합 관리를 가능하게 한다.


서양 오케스트레이션 기법의 반영

이번 발표 계획은 Huawei가 Nvidia가 2024년 7억 달러에 인수한 텔아비브 기반 소프트웨어 회사 Run:ai와 유사한 기능을 개발하고 있는 가운데 나온 것입니다. Run:ai의 Kubernetes 기반 플랫폼은 GPU 클러스터 전반에 걸쳐 대규모 AI 워크로드를 조율하여 기업들이 동적 리소스 할당을 통해 하드웨어 활용도를 극대화할 수 있도록 합니다.

Nvidia는 2024년 12월 Run:ai 인수를 완료하고, 고객들이 AI 워크로드를 더욱 효율적으로 관리할 수 있도록 이 기술을 자사의 DGX Cloud 플랫폼에 통합했습니다. 이 소프트웨어는 분할 GPU 할당, 동적 스케줄링, 그리고 훈련, 튜닝, 추론 워크로드를 다르게 처리하는 워크로드 인식 오케스트레이션을 포함한 기능들을 제공합니다.


중국의 양적 우선 접근 방식

화웨이의 소프트웨어 중심 전략은 미국의 첨단 반도체 제조 장비 수출 규제로 인한 하드웨어 불리함을 상쇄하려는 중국의 광범위한 노력을 반영합니다. 엔비디아의 블랙웰 아키텍처에 필적하는 최첨단 칩에 접근할 수 없는 중국 기업들은 대량의 저성능 프로세서를 클러스터링하면서 서구 대안보다 훨씬 적은 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 딥시크와 같은 효율적인 AI 모델을 실행하고 있습니다.

이러한 접근 방식은 견인력을 얻고 있는 것으로 보입니다. 월간 활성 사용자 1억 5,700만 명 이상을 보유한 중국 최대 인기 AI 애플리케이션인 바이트댄스의 더우바오 챗봇은 일일 토큰 사용량이 2025년 3월 12.7조에서 9월 30조 이상으로 급증하여 글로벌 AI 컴퓨팅 소비 선두 그룹에 진입했습니다.

이러한 성장으로 바이트댄스의 클라우드 인프라는 4월 기준 일일 50조 토큰을 처리한 마이크로소프트와 일일 약 43.3조 토큰을 처리한 알파벳의 구글에 근접한 수준에 도달했습니다.


전략적 의미

확인될 경우, 화웨이의 새로운 기술은 국내에서 Ascend AI 칩의 판매를 가속화하는 동시에 Nvidia 프로세서에 대한 중국의 의존도를 더욱 줄일 수 있습니다. 이 소프트웨어 기반 접근 방식은 중국이 반도체 제조 능력에서 “상대적으로 오랫동안” 뒤처질 가능성이 높다는 것을 인정하고, AI 인프라에서 경쟁하기 위한 대안적 전략이 필요하다는 화웨이 경영진의 발언과 일치합니다.

댓글 0
전체 1,366 / 63 페이지
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
648 조회
0 추천
2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
636 조회
0 추천
2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
681 조회
0 추천
2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
665 조회
0 추천
2025.11.25 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입