중국 AI 칩 제조업체 화웨이의 고객들이 성능 문제와 엔비디아 제품 전환의 어려움을 호소하는 등 인공지능 분야에서 미국의 컴퓨팅 파워를 맞추려는 중국의 노력이 버그 투성이의 소프트웨어에 발목이 잡히고 있다고 3일(현지 시각) 파이낸셜타임즈(FT)는 보도했다.

화웨이는 지난 10월 미국이 고성능 실리콘에 대한 수출 규제를 더욱 강화한 이후 업계 선두주자인 엔비디아를 대체할 자국 내 대안을 개발하는 경쟁에서 선두주자로 떠올랐다.

어센드 시리즈는 오픈AI의 챗GPT와 같은 애플리케이션이 쿼리에 대한 응답을 생성하는 데 사용하는 프로세스인 추론을 실행하는 중국 AI 그룹의 점점 더 인기 있는 옵션이 되었다.

그러나 파트너 회사의 한 AI 엔지니어를 포함한 여러 업계 관계자들은 이 칩이 초기 모델 훈련에서 여전히 엔비디아보다 훨씬 뒤처진다고 말했다.

그들은 안정성 문제, 느린 칩 간 연결성, 화웨이가 개발한 소프트웨어 캔(Cann)의 열등함을 그 원인으로 꼽았다.

엔비디아의 소프트웨어 플랫폼인 쿠다는 개발자가 사용하기 쉽고 데이터 처리 속도를 크게 높일 수 있는 엔비디아의 '비밀 소스'로 잘 알려져 있다.

화웨이는 대체 소프트웨어를 개발하여 AI 칩에서 엔비디아의 아성을 무너뜨리려는 많은 기업 중 하나다.

화웨이의 직원들도 캔에 대해 불만을 토로하는 사람들 중 하나다.

FT에 따르면 한 익명의 연구원은 캔으로 인해 어센드 제품이 “사용하기 어렵고 불안정해졌다”며 "테스트 작업에 차질을 빚고 있다"라고 말했다.

연구원은 “무작위 오류가 발생하면 문서화가 제대로 되어 있지 않아서 그 원인을 찾기가 매우 어렵다. 문제가 무엇인지 파악하기 위해서는 유능한 개발자가 소스 코드를 읽어야 하므로 모든 것의 속도가 느려지며 코딩이 불완전하다"라고 지적했다.

바이두의 화웨이 프로세서 사용에 대해 브리핑을 한 또 다른 중국 엔지니어는 칩이 자주 충돌하여 AI 개발 작업을 복잡하게 만든다고 말했다.

이 화웨이 연구원은 하드웨어를 사용하기가 어려웠기 때문에 충돌이 발생했다고 말했다.

그는 “사람들이 하드웨어 자체에 대해 잘 모르기 때문에 나쁜 결과를 얻기가 쉽다"라고 말했다.

이 문제를 해결하기 위해 화웨이는 엔지니어를 현장에 파견하여 이전에 쿠다에서 작성된 교육 코드를 캔으로 옮기는 작업을 지원하고 있다고 복수의 소식통은 말했다.

이들에 따르면 바이두, 아이플라이텍, 텐센트 등이 엔지니어 팀을 파견받은 기술 기업 중 하나라고 알려졌다.

한 전직 바이두 직원은 “화웨이는 고객 서비스에 뛰어나기 때문에 당연히 대형 고객사에 엔지니어가 상주하며 칩 사용을 돕고 있다"라고 말했다.

화웨이는 대규모 인력을 활용하여 변화를 가속화할 수 있다.

화웨이에 따르면 207,000명의 직원 중 50% 이상이 연구 개발 분야에서 일하고 있으며, 여기에는 고객을 위해 기술을 설치하기 위해 파견된 엔지니어도 포함된다.

컨설팅 업체 게이브칼(Gavekal)의 틸리 장(Tilly Zhang) 기술 분석가는 “화웨이의 장점은 고객과 긴밀하게 협력할 수 있다는 점이다"라며 “엔비디아와 달리 화웨이는 고객의 문제를 해결하고 고객이 하드웨어를 전환하도록 돕는 대규모 엔지니어 팀을 보유하고 있다”고 말했다.

화웨이는 또한 개발자가 소프트웨어 개선 방법에 대한 피드백을 제공할 수 있는 온라인 포털을 구축했다.

소식통에 따르면 화웨이는 10월 미국이 수출 통제를 강화한 후 훈련에 사용되는 칩인 어센드 910B의 가격을 20~30% 인상했다.

화웨이의 고객사들은 또한 중국 기업들이 네덜란드 회사인 ASML로부터 최첨단 칩 제조 기계를 구매하지 못하면서 제조상의 어려움으로 인해 어센드 칩의 공급 제약에 대한 우려를 표명했다.

화웨이는 AI 칩에 대한 강력한 수요를 확인했다.

화웨이는 지난 29일 상반기 매출이 34% 증가했다고 발표했지만, 다른 사업부문의 매출 내역은 밝히지 않았다.

화웨이 전무이사 장핑안은 7월 상하이에서 열린 세계 인공지능 컨퍼런스에서 "50개 이상의 기본 모델이 어센드 칩에서 훈련되고 반복되었다”라고 말했다.

아이플라이텍은 지난해 화웨이가 기술 통합을 위해 중국 동부 허페이에 있는 본사에 엔지니어 그룹을 파견한 후 자사의 대규모 언어 모델이 화웨이 칩으로만 훈련되었다고 말했다.