Key Takeaways:
중국 GPU 개발사인 무어 쓰레드(Moore Threads)가 칩 판매에서 완전한 AI 인프라 제공으로 전환하며, 미국의 수출 통제로 어려움을 겪고 있는 국내 시장 선점에 나섰습니다.
중국 GPU 기업 무어 쓰레드는 풀스택 '클라우드 투 엣지' AI 플랫폼을 출시하며, 엔비디아의 CUDA 생태계에서 마이그레이션하려는 기업들의 장벽을 낮추기 위해 설계된 하드웨어 및 소프트웨어 통합 시스템을 제공함으로써 엔비디아(Nvidia Corp.)의 독점에 직접적인 도전장을 내밀었습니다.
회사는 5월 18일 출시를 위한 보도 자료에서 "단일 카드 성능은 진입점일 뿐이지만, 구매와 재구매에 영향을 미치는 것은 시스템 역량"이라고 밝히며 부품에서 통합 AI 인프라 제공으로의 전략적 전환을 시사했습니다.
이번 출시에는 이미 배포되어 대규모 모델 학습에서 최대 60%의 모델 연산 활용률(MFU)을 달성한 쿠아어(Kua’e) 엑사스케일 컴퓨팅 클러스터가 포함됩니다. 이는 이제 엔비디아의 CUDA 12.8과 호환되고 3,194개의 모든 PyTorch 연산자를 지원하는 MUSA SDK 5.1.0에 의해 보완됩니다.
이러한 행보는 무어 쓰레드가 연간 약 500억 달러로 추산되는 중국 AI 시장의 일부를 점유할 수 있게 해줍니다. 이 부문은 미국의 수출 규제로 인해 엔비디아의 접근이 제한된 곳입니다. 성공할 경우, 이 전략은 중국의 AI 자급자족을 가속화하고, 가장 엄격한 통제가 시행되기 전 전체 매출의 13%인 171억 달러를 차지했던 이 지역에서 엔비디아의 장기적인 수익 전망에 도전할 수 있습니다.
무어 쓰레드의 이번 발표는 하드웨어 벤더에서 시스템 아키텍트로의 중요한 전략적 진화를 의미합니다. 회사의 새로운 제품 매트릭스는 클라우드 기반 AI 학습을 위한 쿠아어 클러스터, 새로운 창장(Changjiang) SoC 기반의 엣지 및 단말 장치용 제품, 그리고 시뮬레이션을 위한 MT 람다(Lambda) 플랫폼이라는 세 가지 축을 중심으로 구축되었습니다. 이 통합 포트폴리오는 대규모 기업 고객에게 회사가 다년 기간의 AI 프로젝트를 수행하는 고객에게 필수적인 복잡한 엔드-투-엔드 AI 워크플로우를 제공하고 유지 관리할 수 있음을 입증하기 위해 설계되었습니다.
엣지 분야에서 회사는 창장 SoC를 기반으로 하는 E300 모듈을 선보였습니다. 이 모듈은 저지연 로컬 추론이 필요한 산업 검사, 자율 주행 차량 및 로봇 공학과 같은 애플리케이션을 위해 50 TOPS의 이기종 AI 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 클라우드에서 엣지까지 통일된 아키텍처를 제공함으로써 무어 쓰레드는 하이브리드 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자의 배포를 단순화하는 것을 목표로 합니다.
수년 동안 엔비디아의 경쟁자가 되려는 이들에게 가장 큰 장애물은 AI 개발 커뮤니티에 깊숙이 자리 잡은 엔비디아의 독점 소프트웨어 플랫폼인 CUDA였습니다. 무어 쓰레드는 이 도전에 정면으로 맞서고 있습니다. vLLM-MUSA를 오픈 소스화하고 인기 있는 SGLang 프레임워크에서 네이티브 지원을 달성함으로써, 회사는 개발자가 엔비디아 생태계를 벗어날 때 겪는 마찰을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다.
이러한 노력은 마이그레이션 프로젝트를 종종 중단시키는 커스텀 커널 및 레거시 종속성과 같은 호환성 문제의 '롱테일'을 해결합니다. 주요 프레임워크를 지원하는 것이 기본 요구 사항이지만, 회사의 전체 역사적 엔지니어링 노력을 원활하게 이식할 수 있도록 보장하는 것이 실제 시험대입니다. 자동 마이그레이션 도구를 포함한 MUSA 소프트웨어 스택에 대한 무어 쓰레드의 집중은 주로 엔비디아 도구로 훈련된 개발자 커뮤니티가 자사 GPU를 단순히 사용할 수 있는 수준을 넘어 쉽게 채택할 수 있도록 하려는 직접적인 시도입니다.
###具身智能(Embodied AI) 겨냥
이번 출시에서 가장 미래지향적인 요소는 무어 쓰레드의 GPU 서사를 물리적 AI 영역으로 확장하는 MT 람다 시뮬레이션 플랫폼일 것입니다. AI가 디지털 공간에서 로봇 공학 및 자율 주행과 같은 물리적 세계와 상호 작용하는 단계로 이동함에 따라 고정밀 시뮬레이션의 필요성이 무엇보다 중요해졌습니다. 이러한 시스템을 실제 세계에서 훈련하는 것은 비용이 많이 들고 위험하기 때문입니다.
무어 쓰레드는 그래픽 렌더링, 물리 시뮬레이션 및 AI 컴퓨팅을 단일 칩에 통합한 '풀 기능 GPU'를 이 작업의 이상적인 토대로 포지셔닝하고 있습니다. 가상 환경에서 합성 데이터의 효율적인 생성과 제어 정책의 검증을 가능하게 함으로써, 이 플랫폼은 파트너로 나열된 Pony.ai 및 Zhipu AI와 같은 기업들에게 중요한 인프라가 될 수 있습니다. 이 행보는 무어 쓰레드를 엔비디아의 GPU 하드웨어뿐만 아니라 Omniverse와 같은 포괄적인 시뮬레이션 플랫폼과도 경쟁하게 만듭니다.
이 전략에는 위험이 따릅니다. 칩에서 전체 시스템으로 범위를 확장함으로써 무어 쓰레드는 이제 클라우드 안정성, 개발자 경험, 실제 애플리케이션 성능 등 여러 전선에서 경쟁하게 되었습니다. 그러나 미국의 규제로 인해 화웨이와 무어 쓰레드 같은 국내 기업들에게 잠재적인 기회가 생기면서, 중국의 AI 구축 과정에 깊숙이 관여할 수 있는 이 기회는 위험을 감수할 가치가 있을 수 있습니다.
이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
