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알리바바, 바이트댄스, 미국 칩 금지 피하기 위해 해외에서 AI 모델 훈련

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.28 14:59
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중국 기술 대기업 알리바바와 바이트댄스가 미국의 수출 규제를 우회하여 엔비디아 칩에 대한 접근을 유지하기 위해 동남아시아 데이터 센터에서 최신 인공지능 모델을 훈련하고 있다고 목요일에 발표된 파이낸셜 타임스 보도가 전했다.​

해외 훈련은 트럼프 행정부가 중국으로의 엔비디아 H20 칩 판매를 금지한 2025년 4월 이후 가속화되었다. 기술 기업들은 이제 싱가포르와 말레이시아 전역의 비중국 데이터 센터에서 컴퓨팅 파워를 임대하고 있으며, 이곳에서 대규모 언어 모델 개발에 필요한 첨단 프로세서에 합법적으로 접근할 수 있다.​

"가장 진보된 모델을 개발하려면 최고의 칩이 필요하며, 이 모든 것은 법률을 준수하고 있습니다"라고 싱가포르 소재 데이터 센터 운영자가 파이낸셜 타임스에 말했다.​


두 가지 제약 사이에 갇히다

이러한 움직임은 중국 AI 개발자들이 워싱턴과 베이징 양측으로부터 점증하는 압박에 직면하면서 나타났다. 미국이 최첨단 반도체 수출을 계속 제한하는 가운데, 중국은 11월 초 국가 지원 데이터 센터가 독점적으로 국내산 AI 칩을 사용하도록 요구하는 새로운 지침을 발표했다. The Information에 따르면 11월 26일 중국 규제 당국은 특별히 ByteDance가 국내 신규 데이터 센터에 Nvidia 칩을 배치하는 것을 금지했다.​

Alibaba의 Qwen과 ByteDance의 Doubao 모델은 중국의 주요 AI 플랫폼으로 부상했으며, Doubao는 월간 활성 사용자 1억 5,700만 명 이상을 서비스하고 있다. 두 회사 모두 전 세계 개발자들 사이에서 오픈소스 모델로 두각을 나타냈다.​

AI 개발사 DeepSeek는 해외 이전 추세에서 주목할 만한 예외를 나타낸다. 이 회사는 미국 수출 금지 조치가 발효되기 전에 Nvidia 칩을 비축했으며, Huawei를 포함한 중국 제조업체들과 협력하여 다음 세대 프로세서를 개발하면서 국내에서 모델 훈련을 계속하고 있다.​


전략적 후퇴 지역

동남아시아가 AI 훈련 허브로 부상하는 것은 이 지역의 규제적 안정성, 빠른 연결성, 그리고 집약적인 연산 업무를 처리할 수 있는 하이퍼스케일 시설의 확장 덕분이다. 말레이시아 조호르주(싱가포르 인근)의 데이터 센터 수용력은 싱가포르의 제한된 용량과 높은 비용을 대체할 방안을 찾는 기업들로 인해 수십 건의 프로젝트가 승인되면서 급증하고 있다.​

트럼프 행정부는 2025년 8월에 반도체 수출 제한 조치를 일부 완화하여 엔비디아와 AMD(Advanced Micro Devices, Inc.)(pplx://entity_chip/5f1014a1)가 매출의 15%를 중국에 반환하는 조건으로 H20 칩 판매를 중국에서 재개할 수 있도록 허용했다. 그러나 엔비디아의 최첨단 프로세서, 특히 Blackwell B200 시리즈는 국가 안보 조항에 따라 여전히 중국 수출이 금지되어 있다.

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테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
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2025.11.24 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
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