| 미 전략정보사가 포착한 중국 AI 인프라 확장 | ||
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□ Strider-SCSP의 ‘China AI Infrastructure Surge Report’*에 따르면, 중국은 국가 주도의 전략 하에 AI 인프라 확충을 통해 글로벌 기술 패권 확보에 나서고 있음
* 본 보고서는 미국 전략정보기업 Strider와 前 구글 CEO 에릭 슈미트가 설립한 비영리 싱크탱크 SCSP가 공동 발간한 첫 분석으로, 중국 AI 인프라 확장 동향과 전략적 함의를 다룸
○ (정책 추진 배경 및 전략 방향) 중국 국무원은 ′17년 ‘차세대 인공지능 발전계획’을 통해 AI의 전방위 통합 및 활용을 국가 전략으로 공식화했으며, 컴퓨팅 인프라 구축을 핵심 과제로 설정
- ′20년 도입된 ‘동수서산(東數西算)’정책은 국가 데이터센터 통합망 전략으로, 동부(베이징·상하이·톈진 등)는 수요 기반 도시형 노드, 서부(구이저우·간쑤·닝샤 등)는 에너지 기반 청정에너지형 노드로 구분되어 10대 국가 컴퓨팅 허브로 조성 중임
- 공업신식화부를 포함한 10여 개 부처는 ′23년 ‘고품질 컴퓨팅 인프라 발전계획’ 등을 통해 총 300 EFLOPS, 이 중 AI 전용 105 EFLOPS 확보를 목표로 하는 상세 추진 전략을 제시
 ○ (AI 데이터센터 구축 현황) 중국은 ′25년까지 AI 연산력 105 EFLOPS 확보를 목표로 인프라 확충에 속도를 내고 있으며, ′24년 중반 기준 250개 이상의 AI 전용 데이터센터를 건설 또는 운영 중임
- 이 중 207개는 정부 또는 산하기관 소유로 확인되며, 101개는 공식 발표되었고, 106개는 운영 중으로 분류됨
* 단계적 가동 중인 센터도 실질 운영(Operational) 중으로 간주함
- 발표된 센터 기준 총 연산력은 395,000 PFLOPS, 운영 센터 기준은 350,000 PFLOPS를 초과함
 ○ (AI 데이터센터 연산성능) 중국은 AI 데이터센터의 양적 확충뿐 아니라 고성능화도 병행 추진 중이며, 일부 분석에 따르면 정부 목표를 훨씬 초과한 연산력을 이미 확보한 것으로 평가됨
* FLOPS는 연산 성능 단위로, 계산 정밀도에 따라 FP32(단정밀도), FP16(반정밀도) 등으로 구분되며, FP16은 FP32 대비 약 2배 연산 효율을 가지므로 중국의 105 EFLOPS(FP32 기준)는 FP16 기준으로 약 210 EFLOPS에 해당함
** Strider는 데이터센터별 정밀도(FP16/FP32)를 파악하지 못하고 PFLOPS 단위로 표시한 반면, IDC 등 분석은 FP16 기준으로 중국 AI 연산력을 725.3 EFLOPS로 추정해 정부 목표(300 EFLOPS)를 상회함
- 발표된 101개 센터 중 74개소의 연산력은 총 395,000 PFLOPS 이상으로 집계됨
- 운영 중인 106개 AI 데이터센터 중 94개소의 연산 성능이 확인되었으며, 이 중 1,000 PFLOPS 이상 성능을 보유한 센터는 20% 이상, 일부는 20,000 PFLOPS를 초과함
 <참고자료>
(25.5, strider) China’s AI Infrastructure Surge
(25.6, scspv) About SCSP
작성자: 정리 연구원(miouly@naver.com)
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