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화웨이, 칩 효율성을 두 배로 높이는 AI 소프트웨어 공개 예정

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 16:59
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(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.

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콘텐츠 크리에이터 Matthew Berman은 절차적으로 생성된 복셀 아트 로봇부터 레이 트레이싱 시뮬레이터, 중력 기반 태양계, 골프 스윙 분석기까지—대화형 프롬프트를 사용하여 12개 이상의 인터랙티브 애플리케이션을 구축함으로써 Gemini 3의 코딩 역량을 시연했다.실험 결과 이 모델은 비교적 적은 프롬프트로 기능적이고 물리적으로 정확한 애플리케이션을 생성할 수 있으며, 협상이 가능한 AI 상대가 있는 모노폴리 보드 게임 생성기와 경제 데이터를 분석하여 AI 버블 위험을 평가하는 버블 시뮬레이션을 포함한다.Gemini 3는 2025년 11월 17일에 출시되었으며, Google이 설명하는 최첨단 멀티모달 추론과 프레임별 비디오 분석 기능을 갖추고 있다—Berman은 골프 스윙 분석기에서 이 기능을 활용하여 개별 비디오 프레임에 걸쳐 성능을 수집하고 평가했다.
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2025.11.23 등록
Figure AI는 390억 달러 가치의 휴머노이드 로봇 스타트업으로, 회사의 로봇이 인간의 두개골을 골절시킬 수 있고 작업자에게 심각한 부상 위험을 초래한다고 경영진에게 경고한 후 해고되었다고 주장하는 전 제품 안전 책임자로부터 연방 소송에 직면해 있습니다.아마존과 그 로봇 부서에서 6년 이상의 경력을 가진 로봇 안전 엔지니어인 Robert Gruendel은 금요일 캘리포니아 북부 지방 연방 지방법원에 소송을 제기했습니다. 고소장은 그가 회사의 휴머노이드 로봇에 대한 “가장 직접적이고 문서화된 안전 불만”을 제기한 지 며칠 후인 9월에 해고되었다고 주장합니다.소송에 따르면, Gruendel은 7월에 충격 테스트를 실시했으며, 로봇이 “초인적인 속도”로 움직이고 “통증 역치의 20배”에 달하는 힘을 발생시킨다는 사실을 발견했습니다. 이는 성인 인간의 두개골을 골절시키는 데 필요한 힘의 두 배 이상입니다. 소송은 또한 오작동하는 로봇이 직원이 근처에 서 있는 동안 “강철 냉장고 문에 ¼인치 깊이의 상처를 새긴” 사건을 설명합니다.안전 계획 하향 조정 의혹소송은 Gruendel이 두 주요 투자자로부터 투자를 확보하는 데 도움이 된 포괄적인 안전 로드맵을 개발했지만, 자금 조달 라운드가 종료된 후 회사 경영진에 의해 이 계획이 “무용지물이 되었다”고 주장합니다. Gruendel은 이것이 “사기로 해석될 수 있다”고 경영진에게 경고한 것으로 알려졌습니다.고소장은 또한 Gruendel이 CEO Brett Adcock과 수석 엔지니어 Kyle Edelberg에게 보낸 메시지에서 로봇의 능력에 대한 우려를 제기했을 때, 그의 경고가 무시되었다고 주장합니다. 소송에 따르면, Gruendel의 안전 지침은 “의무가 아닌 장애물”로 취급되었으며, 그는 해고되기 전에 회사가 “모호한 ‘사업 방향 전환’“을 겪고 있다는 말을 들었습니다.회사, 주장 부인Figure AI는 혐의를 부인하며 CNBC에 Gruendel이 “낮은 업무 성과로 해고되었다”고 밝혔고, 그의 주장은 “Figure가 법정에서 철저히 반박할 허위 사실”이라고 말했다. 회사 대변인은 추가 논평 요청에 즉각 응답하지 않았다.이 소송은 Figure가 9월에 Parkway Venture Capital이 주도하고 Nvidia, Microsoft, Intel Capital 및 기타 주요 투자자들이 참여한 10억 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 라운드를 완료한 지 두 달 후에 제기되었다. 이번 라운드는 산호세 소재 회사의 기업 가치를 390억 달러로 평가했으며, 이는 Jeff Bezos, Nvidia, Microsoft로부터 투자를 받았던 2024년 초 기업 가치 대비 15배 증가한 것이다.Gruendel의 변호사는 CNBC에 캘리포니아 법이 안전하지 않은 관행을 보고하는 직원을 보호한다고 말하며, 이것이 휴머노이드 로봇 안전과 관련된 최초의 내부고발 소송 중 하나가 될 수 있다고 언급했다. Gruendel은 배심원 재판과 함께 경제적, 보상적, 징벌적 손해배상을 요구하고 있다.
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2025.11.23 등록
Linus Tech Tips는 딥페이크 기술이 지난 5년 동안 제작이 훨씬 쉬워지고 더욱 그럴듯해졌음을 보여주며, 이 기술이 취약 계층을 노린 사기 등에 악용될 수 있다는 시급한 우려를 제기합니다.팀은 DeepFaceLab을 사용하여 라이너스 세바스찬의 얼굴 사진 7,000장으로 훈련된 딥페이크를 매우 그럴듯하게 제작했으며, 이 과정은 5년 전 시도에 비해 “적어도 100배는 더 쉬웠다”고 밝히기도 했습니다. 또한 일반 하드웨어와 상업용 도구만으로 완전히 AI 기반의 영상을 만들어냈습니다.2024년 전 세계 온라인 사기 피해액은 1조 달러를 넘어섰고, 북미 지역의 딥페이크 사기 사례는 2022년부터 2023년까지 1,740% 급증했으며, 이 영상은 시청자들이 이러한 빠르게 증가하는 위협을 인식하고 피할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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2025.11.23 등록
개발자 Armin Ronacher는 2025년에도 AI 에이전트 구축이 여전히 어렵다고 주장하며, Vercel AI SDK와 같은 고수준 SDK 추상화는 실제 도구 사용을 처리할 때 제대로 작동하지 않아, 캐싱, 강화, 에이전트 루프 설계에 대한 더 나은 제어를 위해 Anthropic과 OpenAI의 네이티브 플랫폼 SDK로 회귀하게 된다고 설명한다.이 글은 명시적 캐시 관리가 자동 캐싱보다 예상외로 우수하다고 지적하며, Anthropic의 수동 캐시 제어는 개발자가 대화를 분할하고, 컨텍스트를 편집하며, 시스템 프롬프트 이후와 대화 기록 전반에 캐시 포인트를 배치하여 비용을 더 정확하게 예측할 수 있게 한다고 설명한다.Anthropic Claude 모델은 명시적 캐싱 전략을 통해 최대 90%의 비용 절감을 달성할 수 있지만, 에이전트 개발자들은 학습을 위한 상세한 실패 로깅의 이점과 모든 오류를 컨텍스트에 보존하는 데 따르는 토큰 비용 사이의 근본적인 긴장 관계에 직면한다.
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2025.11.23 등록
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