中, 지능형 컴퓨팅 및 첨단 데이터 저장력 구축에 전면 나서

[인민망 한국어판 10월 21일] 밥 한 공기 사진을 업로드하면 대규모언어모델(LLM)이 열량을 계산해준다. 실시간 대규모 교통 데이터 처리로 도시 러시아워 효율성을 높인다. 생산과정을 최적화해 공장에서 유연적 생산이 가능하다. 실제 같은 시각적 효과로 독창적 영상을 생성한다. 이렇듯 인공지능의 급속한 발전으로, 컴퓨팅 능력은 없어서는 안 될 정도로, 신형 정보 인프라가 되었다. 공업정보화부 데이터에 따르면, 올해 6월 말까지 중국 지능형 컴퓨팅 규모가 2185EFLOPS(EFLOPS: 1초에 100경 번의 부동소수점 연산을 수행하는 성능 단위)로, 컴퓨팅 능력 허브에 70여 개 루트를 건설했다.

최근 중국은 ‘정보통신업 발전 ‘15차 5개년(2026~2030년) 계획’(이하 ‘계획’)을 발표하고 2030년까지 지능형 컴퓨팅 규모가 9800EFLOPS, 첨단 데이터 저장력 규모가 1700EB로 확대될 것이라고 밝혔다. 이는 2025년에 비해 각각 5배 이상, 2배 이상씩 증가할 것으로 전망했다. 컴퓨팅 능력과 데이터 저장력은 어떤 관계인가? 이 둘의 고배수 성장은 무엇을 의미하나? 이와 관련해 인터뷰를 진행했다.

“컴퓨팅 능력은 주로 데이터 처리, 모델 학습과 추리를 담당하고, 데이터 저장력은 데이터 수집, 통제, 저장과 공급을 맡는다”고 궈량(郭亮) 중국정보통신연구원 클라우드컴퓨팅 및 디지털연구소 총엔지니어가 설명했다. “실제 모델 학습의 체크포인트, 에이전트 추리 중간현황과 전후 기억 등 데이터를 고성능 저장 설비에 별도로 저장하고, 컴퓨팅과 저장력의 시너지 효과로 AI 모델 학습의 추리 효율과 출력 품질을 공동 지원한다. 올해 6월 말까지 중국 컴퓨팅 설비 구축율이 71.4%에 달했으며 전국 데이터 저장력 규모가 약 2021EB로, 이 중 첨단 저장력 비율은 약 32%에 달했다.

현재 대규모언어모델은 파라미터 수가 천억 개에서 조 개로 확대되고 있으며, 클러스터 단위의 컴퓨팅 규모가 모델 학습 효율을 직접적으로 결정한다. ‘계획’에서 ‘허브-지역-변두리’ 다차원 컴퓨팅 설비시스템 구축으로 점차 AI 가속기 만 장, 10만 장 이상 규모의 클러스터를 형성해, 대규모언어모델 파라미터 수의 지속적 성장에 따른 초대형 규모 병렬 훈련 능력을 충족하게 될 것이라고 밝혔다.

‘계획’은 또 400G 이상 고속 전송기술을 배치해 컴퓨팅 허브 간 원활한 네트워크 연결을 구축하고 지역 간 컴퓨팅 협업에 고품질 네트워크 환경을 조성하는 데 초점을 맞췄다. 아울러 컴퓨팅 기반과 전력 시스템의 시너지 발전으로 녹색 저탄소 컴퓨팅 시설을 건설해, 에너지 비용을 절감하는 동시에 녹색 저탄소 전환을 촉진할 것이다.

‘고효율 협업’은 중국 ‘15차 5개년’ 시기 컴퓨팅 설비 건설의 핵심어다.

최근 발표한 ‘2026 종합 컴퓨팅 전체분석’에서 종합 컴퓨팅 능력을 보면, 허베이(河北)성, 장쑤(江蘇)성, 광둥(廣東)성, 상하이시, 베이징시가 선두권에 위치한다. 전체적으로 지역발전 단계 분화 특징이 뚜렷하고, 컴퓨팅과 업계 시나리오의 융합이 더욱 강화될 필요가 있다고 분석했다. 지역 간 컴퓨팅 적용 면에서는 시행과정에서 여전히 많은 제약이 있다는 점도 밝혔다.

향후 5년간 중국은 ‘허브-지역-변두리’ 다차원 컴퓨팅 시스템 구축, 시스템 간 네트워크 연계를 강화하는 한편, 허브 간 장거리 네트워크의 무손실 전송 효율을 높이는 데 주력할 계획이다. 아울러 중국 컴퓨팅 플랫폼 전면 연계 추진에 힘쓸 것이다. 여러 전문가들이 이러한 조치가 데이터 자원 사용 효율을 효과적으로 높일 것이라고 말했다.

‘계획’에서 지능형 컴퓨팅과 첨단 데이터 저장력을 각각 5배, 2배 이상씩 높이는 발전 목표를 설정했다. 이에 궈량 엔지니어는 “고배수 성장 목표 설정의 핵심 목적은 중국 AI 대규모언어모델과 디지털산업 중장기 발전 필요에 따른 것이며, 산업발전, 기술경쟁 및 안전보장 등 여러 측면도 함께 고려한 것이다”고 밝혔다.

올해 6월 기준 중국에 등록된 생성형 AI 서비스는 988개로, 2024년 말에 비해 686개, 2025년 말에 비해서는 240개 증가했다. 대규모언어모델 수량이 매년 증가하며 컴퓨팅 수요도 점차 확대되었다. 따라서 각종 모델 연구개발과 업계 분야 확대를 충족하는 컴퓨팅 기반을 필요로 한다.

또한 업종별 데이터가 지속적으로 증가하면서 데이터 저장·관리·유통에 대한 수요도 늘어나고 있다. 지능형 응용 분야가 확대되면서 데이터 공급·처리·관리 및 보안 측면에서도 더 높은 수준의 역량이 요구되고 있다. 첨단 저장 역량을 구축할 때도 규모와 구조, 성능을 종합적으로 고려해야 한다.

“글로벌 AI 컴퓨팅 확장 속도가 빠른데다 첨단 지능형 컴퓨팅은 디지털 분야 경쟁의 핵심 기반이 되었다. 상대적으로 높은 목표를 설정하는 것은 산업라인 상하류에 혁신 활력을 불어넣고, 클러스터, 칩, 네트워크 등 분야에서 시너지 효과를 발휘해, 컴퓨팅 인프라 취약점을 보완함으로써 점점 국제 첨단 수준차를 좁히는 데 도움이 된다”고 궈량 엔지니어는 말했다. (번역: 조미경)

원문 출처: 인민망/자료 출처: 인민일보 

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