미국과 중국 간의 기술 경쟁으로 점점 더 두드러지는 글로벌 환경에서, Ant Group, Alibaba의 자회사인 이 회사는 미국 칩에 대한 의존도를 줄이고 인공지능(AI) 모델 개발 비용을 절감하기 위해 중요한 조치를 취하고 있습니다.
회사의 가까운 소식통에 따르면, Ant는 중국 반도체에 의존하여 자사의 진화된 언어 모델을 훈련하고 있으며, 이는 아시아 국가에서 IA를 생산하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 것을 약속하는 접근 방식을 사용하고 있습니다.
Summary
AI 모델 교육에 대한 Ant Group의 전략적 전환
최근 몇 달 동안 Ant Group는 Mixture of Experts (MoE) 기법을 통해 AI 모델을 훈련하기 위해 Alibaba 및 Huawei Technologies와 연결된 엔터티를 포함한 현지 기업에서 제공한 칩을 채택했습니다.
이 접근 방식은 연구자들 사이에서 점점 더 널리 퍼지고 있으며, 모델 내에서 다양한 “전문가”들 간에 활동을 효과적으로 분배하여 계산 효율성을 향상시킵니다.
소식통에 따르면, 이러한 모델의 결과는 Nvidia H800 칩으로 얻은 결과와 비교할 수 있을 뿐만 아니라, 일부 테스트에서는 Meta에서 개발한 모델의 성능을 능가하기도 했다고 합니다.
Sebbene Bloomberg News는 이러한 성과를 독립적으로 확인하지 않았지만, 데이터는 중국이 운영 비용을 줄이고 기술 의존도를 낮추려는 시도에서 상당한 진전을 나타냅니다.
MoE 기술은 전문 위임의 원칙에서 영감을 받았습니다: 모델의 각 하위 모듈은 특정 처리 부분을 담당하여 전통적인 접근 방식에 비해 더 큰 확장성과 효율성을 제공합니다.
Ant Group뿐만 아니라, Google과 항저우의 중국 스타트업 DeepSeek도 이 방법론을 사용하고 있습니다.
Ant는 과학적 확산에 대한 자신의 노력을 강조하며 고급 GPU를 사용하지 않고 모델을 확장하는 목표를 강조한 논문을 발표했습니다.
이 접근 방식은 높은 비용 때문에 지속적으로 고성능 하드웨어를 사용할 수 없는 기업에게 중요해집니다.
중국 vs 미국: 현지 칩 대 미국 GPU
Ant의 이니셔티브는 중국 기술 기업들이 Nvidia H800과 같은 첨단 칩 수출에 대한 미국의 제한을 우회하려고 하는 지정학적 맥락에 포함됩니다.
비록 시장에서 가장 진보된 칩은 아니지만, H800은 여전히 중국에서 사용 가능한 가장 강력한 GPU 중 하나입니다.
비록 Ant Group가 여전히 Nvidia 칩 기반의 AI 생산의 일부를 유지하고 있지만, 회사는 점진적으로 더 저렴하고 쉽게 접근할 수 있는 대안으로 방향을 잡고 있습니다. AMD와 중국 제조업체들이 제공하는 것처럼요.
이 전략적 선택은 Nvidia의 CEO인 Jensen Huang의 비전에서 벗어나는 것으로, 기업들이 계속해서 더 많은 컴퓨팅 파워를 요구할 것이라는 그의 견해와 다릅니다.
Huang에 따르면, 고객의 투자는 DeepSeek R1과 같은 더 효율적인 모델의 출현에도 불구하고 감소하지 않을 것입니다. 이렇게 해서 Ant가 채택한 철학과 뚜렷한 대조를 보여줍니다.
Ant의 분석에서 주목할 만한 점 중 하나는 IA 모델 교육 비용의 상당한 감소와 관련이 있습니다.
문서에 따르면, 모델을 1조 개의 토큰, 즉 학습에 사용되는 기본 단위로 훈련시키는 데 전통적으로 약 6,35백만 위안 (약 880,000 달러)의 비용이 들었습니다.
덜 성능이 좋은 칩을 사용하지만 MoE 방법에 최적화된 경우, 비용은 5,1 milioni di yuan으로 줄었습니다.
비주류가 아닌 절약은 특히 스타트업과 신흥 산업 부문에 있어 인공지능에 대한 접근성을 혁신할 수 있습니다.
개발된 모델, Ling-Lite 및 Ling-Plus, 은 의료 및 금융과 같은 분야에서의 응용을 위해 설계되었습니다. 이 두 분야는 IA의 강력한 기능이 구체적이고 즉각적인 솔루션을 제공할 수 있는 곳입니다.
바로 의료 분야에서 Ant는 최근 중국의 주요 온라인 의료 플랫폼 중 하나인 Haodf.com을 인수했습니다. 따라서 인공지능 기반 솔루션 제공을 확대하려는 관심을 확인했습니다.
회사의 기존 서비스 중에는 가상 비서 Zhixiaobao와 금융 자문 플랫폼 Maxiaocai도 포함되어 있습니다.
개방 및 중국 인공지능의 미래
또 다른 Ant 전략의 차별화 요소는 자체 모델을 오픈 소스로 만드는 선택입니다: Ling-Lite는 168억 개의 매개변수를 가지고 있으며, Ling-Plus는 2900억 개에 도달합니다.
비교를 위해, GPT-4.5, OpenAI에서 개발한 고급 모델은 약 1.8조 개의 매개변수를 가지고 있는 것으로 추정됩니다. 비록 공개되지 않고 대중에게 접근할 수 없지만 말입니다. Ant가 진행하는 연구는 도전 과제가 없지 않습니다.
같은 연구는 훈련 중에 모델 구조나 하드웨어 유형의 작은 변동이 성능 불안정성을 초래할 수 있으며, 이는 오류율의 급증과 같은 결과를 초래할 수 있다고 지적합니다.
구조적 어려움은 진보에도 불구하고, 가장 진보된 모델조차도 지속적인 주의가 필요함을 보여줍니다.
Robin Yu, CTO dell’azienda tecnologica di Pechino Shengshang Tech,이 관찰한 바와 같이, 현실 세계에서 얻은 구체적인 결과가 진정으로 중요한 것입니다:
“세계 최고의 쿵푸 마스터를 이길 약점을 찾으면, 당신은 여전히 승리한 것입니다.”
효과적인 은유는 단순한 이론적 비교에 비해 실용적인 응용의 가치를 강조합니다.
명확하게 드러나는 것은 Ant Group가 중국이 기술적으로 더 자립하려는 시도에서 중요한 역할을 하고 있다는 것입니다.
따라서 더 접근 가능한, 서구 하드웨어에 덜 의존하는 및 잠재적으로 더 효율적인 미래의 전략적 산업 부문을 위한 AI를 추구합니다.
서구의 AI 거대 기업들에 대한 도전이 시작되었습니다: 지능, 효율성 및 전략적 비전으로 bull과 bear를 힘으로 압도하는 것이 아니라.
