중국, 자국산 칩으로 1조6000억 파라미터 AI 학습

본문

메이퇀은 6월 30일 자국산 칩 5만개 규모의 클러스터에서 총 파라미터 1조6000억개인 AI 모델을 학습하고 추론했다고 밝혔다. 라케시 쿠마르 교수는 미국의 수출통제가 중국의 자체 칩 생태계 구축을 자극했다고 봤지만, 상업 경쟁력과 첨단 제조 역량은 별도로 평가해야 한다고 말했다. 메이퇀이 자국산 칩 5만개 규모의 클러스터에서 총 파라미터 1조6000억개인 AI 모델을 학습하고 추론했다고 밝혔다. 미국의 반도체 수출통제가 중국의 자체 칩 생태계 구축을 자극했다는 평가가 나오지만, 중국의 자립이 첨단 제조 역량이나 상업 경쟁력까지 입증하는 것은 아니다. 그는 로봇과 스마트 카메라 등 많은 인공지능(AI) 응용 분야에는 가장 앞선 칩이 필요하지 않으며, 중국이 자체 칩과 시스템으로 이런 수요를 충족하려 한다고 설명했다.

메이퇀은 6월 30일 LongCat-2.0을 공개하면서 총 파라미터가 1조6000억개, 평균 활성 파라미터가 약 480억개라고 밝혔다.

이는 회사가 밝힌 사례로, 중국 AI 산업 전체의 역량을 보여주는 수치는 아니다. 쿠마르는 중국 AI 모델의 성능이 미국 모델에 “매우, 매우 가까워졌다”고 평가했다. 국제전략문제연구소(CSIS)는 2026년 3월 분석에서 통제가 중국의 첨단 칩과 장비 접근을 제한하는 한편, 중국의 반도체 자립 추진에도 동력을 줬다고 봤다. 반면 미국·중국 경제안보검토위원회(USCC)는 2024년 보고서에서 수출통제가 중국의 기술 발전을 늦추고 무기체계용 부품 조달을 어렵게 했다고 평가했다. 첨단 제조 장비 제약이 남은 상황에서 중국 기업은 기존 장비와 첨단 패키징 등으로 성능을 보완하려 한다는 게 쿠마르의 설명이다. 메이퇀의 발표는 자국산 컴퓨팅 자원을 활용한 대형 모델 사례를 보여주지만, 수출통제의 성과나 중국 AI 모델 전반의 경쟁력을 단독으로 판정하는 근거는 아니다.