바이두, 국산 쿤룬신 칩으로 어니(ERNIE) 5.1 모델 훈련 성공

바이두 AI 클라우드 그룹 사장 선더우(Shen Dou)는 Create 2026 컨퍼런스에서 국산 쿤룬신(Kunlunxin) AI 가속기가 대규모 배포를 달성했으며, 이를 통해 가장 진보된 언어 모델의 전체 훈련이 가능해져 외국산 하드웨어에 대한 의존도를 줄였다고 발표했습니다.

선 사장은 "완전 국산 쿤룬신 클러스터에서 회사는 어니(ERNIE) 5.1의 핵심 버전 훈련을 성공적으로 완료했다"며 회사의 수직 계열화된 AI 인프라 성능을 강조했습니다.

이번 훈련은 지난해부터 '수만 개의 카드 클러스터(万卡集群)'가 인도되어 대규모 검증을 마친 바이두의 쿤룬신 P800 칩 클러스터에서 수행되었습니다. 이 시스템은 97%의 전체 유효 훈련 효율을 달성했으며, 만 개 단위 클러스터에서의 선형 확장성은 85%를 넘어섰습니다.

이러한 성과는 중국 AI 개발 분야에서 엔비디아와 같은 외국 칩 제조사들의 지배력에 직접적인 도전장을 내미는 것입니다. 하드웨어부터 모델까지 실행 가능한 국산 AI 스택을 입증함으로써, 바이두는 기업용 클라우드 시장에서의 입지를 강화하고 기술 자립이라는 중국 정부의 전략적 목표에 부응하게 되었습니다.

6월 천지(Tianchi) 슈퍼노드 출시 예정

하드웨어 역량을 더욱 확장하기 위해 바이두는 6월에 '천지 256-카드 슈퍼노드'를 출시할 예정입니다. 쿤룬신 아키텍처를 기반으로 한 이 새로운 시스템은 이전 세대보다 처리 성능이 25% 향상되었습니다. 이 슈퍼노드는 바이두의 어니뿐만 아니라 딥시크(DeepSeek), GLM, 미니맥스(MiniMax) 등 중국의 주요 대규모 언어 모델에 이미 최적화되어, 중국 AI 산업 전반을 위한 다목적 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.

기술 자립 전략

미·중 기술 갈등이 지속되고 첨단 반도체의 대중국 수출 제한이 이어지는 상황에서 쿤룬신을 통한 바이두의 진전은 매우 중요합니다. 엔비디아와 AMD가 중국 시장 공급에 어려움을 겪는 사이 바이두는 경쟁력 있는 대안을 구축하고 있습니다. 칩, 클라우드 플랫폼, 기본 모델을 모두 제어하는 이러한 수직 계열화는 중국 기업 고객에게 AI 프로젝트를 위한 더 안정적이고 안전한 공급망을 제공할 수 있습니다. 알리바바 등 국내 라이벌 모델의 직접적인 경쟁자인 어니 5.1을 자체 실리콘에서 성공적으로 훈련시킨 것은 이 전략의 강력한 개념 증명(PoC)이 됩니다. 높은 훈련 효율과 확장성 지표는 바이두의 국산 하드웨어가 최첨단 AI 워크로드를 처리할 수 있는 성숙 단계에 도달했음을 시사합니다.

이 기사는 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언을 구성하지 않습니다.