HIVE Digital Technologies와 컬럼비아 대학교의 협업은 신흥 시장에서는 좀처럼 보기 힘든 것을 AI 컴퓨팅 세계에 제공했다. 바로 확실한 증거다. 컬럼비아 대학교 산업공학 및 운영연구(IEOR) 학과 연구진은 파라과이 아순시온에 위치한 HIVE의 GPU 클러스터에서 반복적인 AI 학습 워크로드를 실행했다. 이는 뉴욕시 연구실에서 5,000마일 이상 떨어진 곳이다. 그 결과는 전 세계에서 가장 경쟁이 치열한 AI 연구 학회 중 하나인 NeurIPS에 제출할 만큼 충분히 우수했다.
Summary
핵심 요약
- 파라과이에 있는 HIVE의 A40 GPU는 컬럼비아 연구진의 코드 최적화 이후, 최신 세대 H100 GPU와 성능 면에서 동급을 이뤘다.
- 이번 연구는 매년 12월 개최되는 대표적인 머신러닝 학회인 NeurIPS에 제출되었으며, ICLR, ICML과 함께 전 세계에서 가장 영향력 있는 세 개의 AI 연구 학회 중 하나로 꼽힌다.
- 컬럼비아 연구진은 뉴욕시에서 아순시온까지 5,000마일이 넘는 거리를 두고 원격으로 대륙 간 AI 학습을 성공적으로 수행했다.
- 파라과이 이과수(Yguazú)에 위치한 HIVE의 100 MW 변전소는 2026년 9월까지 전력 인가가 완료될 것으로 예상되며, 새로운 Tier-III 데이터 센터는 2026년 가을 착공, 2027년 하반기 서비스 개시를 목표로 하고 있다.
- 이번 연구는 향후 대규모 언어 모델 개발과 관련된 Muon 옵티마이저와 고급 신경망 사전학습 기법에 초점을 맞추었다.
파라과이에서 HIVE와 컬럼비아 대학교가 AI GPU 인프라를 검증하다
핵심 발견은 단순하지만 의미가 크다. 이제 지리적 위치가 본격적인 AI 연구가 어디에서 수행될 수 있는지를 제한할 필요가 없다는 점이다. 두 달에 걸쳐 컬럼비아 연구진은 아순시온에 있는 HIVE의 A40 GPU 노드에 맞춰 학습 코드를 최적화했다. 그런 다음 현재 업계 표준 기준 GPU인 H100과 처리량, 지연 시간, 초당 토큰 처리 성능을 비교 측정했으며, 각 하드웨어 플랫폼의 원시 성능 특성을 정규화한 후에는 결과가 일치했다.
이는 사소한 각주가 아니다. H100 GPU는 엔비디아의 플래그십 데이터센터용 칩을 대표하며, 소프트웨어 수준의 최적화를 통해 구형 A40 하드웨어로 이 성능 격차를 줄였다는 사실은, 기존 인프라에서 스마트한 엔지니어링으로 상당한 가치를 끌어낼 수 있다는 HIVE의 주장을 직접적으로 뒷받침한다.
뉴욕에서 아순시온까지의 대륙 간 AI 학습
이번 협업을 기술적으로 흥미롭게 만드는 요소는 바로 대륙 간이라는 점이다. 단일 데이터 센터나 캠퍼스 네트워크 내에서 원격으로 AI 학습 작업을 수행하는 것은 그리 드문 일이 아니다. 그러나 5,000마일이 넘는 거리를 두고, 저지연 피드백 루프에 의존하는 반복 학습을 안정적으로 수행하는 것은 전혀 다른 도전 과제다. 컬럼비아 팀은 이를 해냈고, HIVE의 아순시온 GPU 클러스터에 대해 구체적인 성능 기준선을 마련했다. HIVE는 이를 향후 상업용 AI 워크로드를 위한 기준점으로 활용할 수 있게 되었다.
HIVE A40와 최신 H100 GPU의 성능 동급성
이번 성능 동급성 결과는 단일 연구를 넘어서는 의미를 지닌다. 특히 이번 연구에서 테스트한 최대 14억(1.4B) 파라미터 규모의 대규모 언어 모델 사전학습을 고려하는 고객들이 HIVE의 파라과이 인프라를 평가할 때, 단지 하드웨어 세대 차이가 곧바로 역량 차이를 의미한다고 가정해서는 안 된다는 점을 시사한다. 컬럼비아 팀은 14억 파라미터 모델에 대해 서빙 처리량과 지연 시간 테스트를 수행했으며, LLaMA 모델을 활용한 표준 벤치마크도 진행해 클러스터의 보다 폭넓은 성능 프로필을 구축했다.
신경망 사전학습과 최적화에 대한 최첨단 연구
이번 프로젝트의 학문적 내용은 단순한 인프라 검증을 넘어선다. 컬럼비아 팀의 연구는 최적화 이론과 대규모 AI 학습 실무의 교차점에 위치하며, LLM 사전학습 비용이 계속 급증함에 따라 큰 관심을 받고 있는 분야다.
Muon 옵티마이저와 고급 사전학습 기법에 대한 집중 연구
연구는 Muon 옵티마이저와 그 변형들을 분석하며, 일반적인 기하 구조와 큰 노이즈 조건에서의 신경망 사전학습을 살펴보았다. 실무적인 관점에서 Muon은 행렬 인지(matrix-aware) 옵티마이저로, 단순한 옵티마이저들이 모든 파라미터를 동일하게 취급하는 것과 달리, 그래디언트 업데이트 시 가중치 행렬의 구조를 고려한다. 컬럼비아 연구진은 이론과 실무 환경 모두에서 Muon과 동급의 성능을 보이는 가속 알고리즘을 설계·분석했으며, 이는 차세대 사전학습 기법이 대규모 환경에서 어떻게 동작하는지 이해하는 데 의미 있는 기여를 한다.
컬럼비아 대학교 연구진의 인사이트
컬럼비아 IEOR 학과의 한 조교수는 이번 연구의 폭넓은 의미를 다음과 같이 설명했다. 이 연구는 Muon과 관련된 스케일 불변(scale-invariant) 기법 등 행렬 인지 옵티마이저에 대한 이해를 진전시키며, 그 이론적 기반을 명확히 하고 실제 신경망 학습 환경에서 이를 평가한다는 것이다. 연구는 이들 기법이 향후 LLM 사전학습에 잠재적으로 중요한 역할을 할 수 있음을 강조하는데, 이는 향후 수년간 AI 인프라 수요를 규정할 워크로드와 정확히 맞닿아 있다.
이번 연구를 NeurIPS에 제출했다는 사실은 — ICLR, ICML과 함께 전 세계에서 세 손가락 안에 드는 주요 고임팩트 머신러닝 학회로 꼽히는 — 연구 품질이 단순한 마케팅용 개념 증명에 그치지 않고, 엄격한 동료 평가를 거치고 있음을 보여준다.
파라과이에서의 전략적 AI 인프라 개발
컬럼비아와의 협업 시점은 의도적으로 선택된 것이다. HIVE는 현재 파라과이에서 대규모 인프라 확충을 진행 중이며, 이를 통해 이번 연구 성과를 단발성 학술 실험이 아닌 상업적 기반으로 전환하고 있다.
100 MW 변전소와 Tier-III 데이터 센터 건설
파라과이 이과수(Yguazú)에서 HIVE는 100메가와트 변전소를 건설 중이며, 토목 공사는 이미 완료되었다. 회사는 올여름 시운전을 계획하고 있으며, 변전소는 2026년 9월까지 전력 인가가 완료될 것으로 예상된다. 같은 부지에 건설될 새로운 Tier-III 데이터 센터는 2026년 가을 착공이 예정되어 있다.
예상 시운전 및 운영 일정
Tier-III 데이터 센터는 2027년 하반기 서비스 개시를 목표로 하고 있으며, 이를 통해 HIVE는 이번 연구에서 확립된 성능 벤치마크를 완전한 운영 단계의 HPC 및 AI 컴퓨팅 시설로 전환할 수 있는 명확한 실행 계획을 갖게 된다. 컬럼비아 연구 기간 동안 수집된 초당 토큰 처리량, 지연 시간, 대역폭 데이터는 이제 해당 시설의 설계와 상업적 포지셔닝을 위한 기술적 기준선 역할을 한다.
이 전략적 논리는 면밀히 살펴볼 가치가 있다. 파라과이는 수력 발전을 기반으로 한 에너지 잉여를 보유하고 있으며, 이는 청정하고 안정적이며 상대적으로 저렴하다. 2017년에 설립된 HIVE는 친환경 에너지를 활용해 디지털 자산을 채굴한 최초의 상장사 중 하나로, 캐나다, 스웨덴, 파라과이에서 환경 지속 가능성에 초점을 맞춘 데이터 센터를 운영해 왔다. 동일한 인프라 기반에 AI 워크로드를 도입하는 것은 비즈니스 모델의 자연스러운 확장이며, 이제 컬럼비아의 연구는 기업 고객이 컴퓨팅 예산을 집행하기 전에 통상적으로 요구하는 제3자 성능 검증을 제공한다.
혁신과 글로벌 AI 전략에 대한 리더십 관점
Executive Chairman 프랭크 홈즈의 분산형 AI 인프라에 대한 견해
Executive Chairman 프랭크 홈즈는 이번 결과를 “무엇을 반박했는가”의 관점에서 설명했다. “이는 고성능 컴퓨팅이 지리적 한계에 묶일 필요가 없다는 것을 보여줍니다.” 홈즈는 파라과이의 전력 용량, 전략적 위치, 그리고 이제 검증된 성능 사례의 조합을, 파라과이를 글로벌 AI 경제와 직접 연결하려는 회사 비전의 토대로 지목했다. 그는 “HIVE는 그 미래를 온라인으로 실현하는 데 기여하게 되어 자랑스럽습니다.”라고 덧붙였다.
CEO 아이딘 킬리치의 연구 검증과 미래 비전에 대한 견해
사장 겸 CEO 아이딘 킬리치는 A40과 H100의 성능 동급성이 HIVE의 더 넓은 투자 논리에 어떤 의미를 갖는지에 주목했다. “훌륭한 엔지니어링은 상당한 가치를 열어줄 수 있습니다.” 킬리치는 인텔과 협업해 BuzzMiner를 제작한 것, 스웨덴에서 국가 전력망 균형을 돕는 최대 수요반응 참여자 중 하나가 된 것 등 회사의 하드웨어 혁신 역사가, 단순히 최신 하드웨어를 도입하는 대신 기술적 창의성을 통해 운영 효율을 끌어내는 일관된 패턴을 보여준다고 언급했다.
이러한 관점은 투자자와 잠재적 클라우드 고객 모두에게 중요하다. 만약 HIVE가 최신 GPU 세대에 대한 자본 지출 대신 코드 최적화를 통해 성능 격차를 줄일 수 있다면, 파라과이 인프라의 단위 경제성은 훨씬 매력적으로 보인다. 특히 비용 효율적인 AI 컴퓨팅 수요가 전 세계적으로 프리미엄 H100 용량 공급을 계속해서 앞지르고 있는 상황에서 더욱 그렇다.
FAQ
HIVE와 컬럼비아 대학교의 연구 협업에서 가장 큰 성과는 무엇이었나요?
이번 협업은 대륙 간 AI 학습을 입증했다. 뉴욕시에 있는 컬럼비아 연구진이 5,000마일 이상 떨어진 파라과이 아순시온의 HIVE GPU 클러스터에서 AI 워크로드를 성공적으로 실행한 것이다. 핵심 기술적 발견은 컬럼비아 팀이 개발한 코드 최적화 이후, HIVE의 A40 GPU가 최신 H100 GPU와 동급의 성능을 보였다는 점이다.
HIVE의 파라과이 신규 AI 데이터 센터와 변전소는 언제, 어디에서 가동되나요?
파라과이 이과수(Yguazú)에 위치한 100 MW 변전소는 2026년 여름 시운전을 거쳐 2026년 9월까지 전력 인가가 완료될 것으로 예상된다. 같은 부지에 건설될 새로운 Tier-III 데이터 센터는 2026년 가을 착공 예정이며, 2027년 하반기 서비스 개시를 목표로 하고 있다.
HIVE 인프라를 활용해 어떤 고급 AI 연구가 수행되었나요?
컬럼비아 대학교 산업공학 및 운영연구 학과 연구진은 일반적인 기하 구조와 큰 노이즈 조건에서의 최적화 이론을 활용해 신경망 사전학습을 연구했다. 연구는 Muon 옵티마이저와 관련 행렬 인지 기법에 초점을 맞추었으며, 아순시온에 위치한 HIVE의 A40 GPU 노드에서 최대 14억 파라미터 규모의 대규모 언어 모델 사전학습 알고리즘을 평가했다.
HIVE는 글로벌 AI 인프라 환경에서 파라과이의 역할을 어떻게 보고 있나요?
HIVE 경영진은 파라과이를 글로벌 AI 컴퓨팅을 위한 전략적 허브로 보고 있으며, 그 근거로 수력 발전 전력 용량, 지리적 위치, 그리고 이제 검증된 성능 기준선을 꼽는다. 회사의 목표는 분산형, 에너지 효율적인 HPC 인프라를 통해 파라과이가 글로벌 AI 경제에 직접 참여하도록 하는 것이다.
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