이 입문서에서는 Huawei의 전략 담당자와 전 Huawei 클라우드 직원과 대화하고 회사 정보와 공개 보고서를 참조했습니다. 콘텐츠에 관심이 있거나 잘못된 내용이 있다고 생각되면 연락해 주세요. 저는 항상 연결하고 배우는 데 열려 있습니다.
Nvidia의 설립자 겸 CEO인 Jensen Huang은 Huawei가 다음과 같은 분야 중 하나라고 말한 적이 있습니다. “Nvidia Corp.의 "매우 강력한" 경쟁자입니다. 나최고의 AI 칩을 생산하기 위한 경쟁.
지난주에 황은 명예 박사 학위를 받기 위해 홍콩 과학기술대학을 방문했습니다. 유명한 컴퓨터 과학자이자 교수인 해리 셤과 함께 난롯가 담소를 나누는 동안 황은 다음과 같이 말했습니다. 그는 GBA가 AI 개발에 있어서 상당한 이점을 가지고 있다고 믿는다 그것 때문에 재능에 대한 접근 그리고 DJI, Huawei, Tencent와 같은 회사와 HKUST(그가 아시아의 MIT라고 부른 곳)와 같은 최고 학술 기관의 자본도 있습니다. 또한 이 지역은 동관, 중산, 광저우와 같은 인근 도시의 대량 생산 능력으로부터 혜택을 받습니다.
약 8,600만 명의 인구를 보유한 대만 지역(GBA)은 광둥성의 9개 주요 도시와 홍콩, 마카오의 고유한 행정구역을 연결합니다. 이 지역은 오늘의 주인공인 Huawei(Shenzhen)를 포함하여 중국 최대의 기술 회사 중 다수가 있는 곳입니다..
황은 벽난로 담화에서 이 분야가 기계 기술과 전자 기술을 결합한 메카트로닉스에서 탁월하다고 강조했습니다. 그는 GBA에서 물리적 전자 기술과 추론 지능을 모두 이해할 수 있는 AI 로봇에 대한 기회를 봅니다. 이런 종류의 혁신은 기업이 하드웨어와 소프트웨어 개발을 동시에 진행해야 할 필요성을 보여주는 완벽한 사례이며, Huawei는 이를 적극적으로 추구해 왔습니다.
Huawei는 2018년 미중 무역 전쟁이 시작되면서 주목을 받았고 난처한 상황에 처했습니다. 중국과 미국이 서로 다투는 동안 Huawei의 CFO는 사브리나(완저우) 멩창립자의 딸은 이란에서 제재를 위반하고 사업을 한 혐의로 미국 명령에 따라 캐나다 밴쿠버에서 1,000일 이상 구금된 것으로 악명이 높습니다.
[워싱턴은 화웨이와 다른 중국 기업에 일련의 규제를 가하면서, 그 기술 발전이 미국에 국가 안보 위험을 초래한다고 주장했습니다. 한편, 베이징은 그러한 주장을 부인하고 서방에 대한 첨단 기술 의존도를 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 오늘 우리는 정치에 대해 이야기하기 위해 여기 온 것이 아니지만, 이러한 배경은 화웨이의 중요성과 중국에서의 역할을 이해하는 데 필수적입니다.]
두 강대국 사이에 끼어 있음에도 불구하고, 화웨이는 처음에는 국가적 목표가 없었다 (직원 몇몇과 이야기를 나눠보니, 회사 내부에서는 자신을 민족주의적 회사라고 생각하지 않고, 오히려 혁신을 통한 경쟁에 집중하고 동기를 부여받는 회사라고 생각한다고 했습니다).
화웨이의 창립자 런정페이는 한때 미국인과 "싸우고" 싶지 않았다고 유명하게 말했습니다. 오늘날 이 회사의 위치는 상황의 결과입니다. 이제 그가 할 수 있는 일은 자신의 역할을 수행하고 중국의 기술 부문이 발전하도록 돕는 것 외에는 많지 않습니다. 즉, 중국이 서방에 대한 의존도를 낮추도록 지원하는 것을 의미합니다.
런정페이의 인용문 번역:
“미국은 오늘 북쪽 경사면에서 우리를 공격하고 있고, 우리는 눈과 함께 약간 미끄러졌다가 일어나 다시 올라갑니다. 하지만 언젠가 두 군대는 산 꼭대기에 오를 것입니다. 그때 우리는 총검으로 미국군과 싸우지 않을 것입니다. 우리는 인간 디지털화, 정보 서비스, 다중 표준의 승리하는 조립을 껴안고 환호할 것입니다. 우리의 이상은 돈을 버는 것이 아니라, 다른 사람을 없애는 것이 아니라 인류를 섬기는 것입니다. 우리 모두가 함께 인류를 섬길 수 있다면 더 좋지 않겠습니까?”
[任正是这么说的：미국今天把我们从北坡往下打，我们顺着雪往下滑一点，再起来爬坡。但是总有一天，两军会爬到山顶。这时我们决不会和美國人拼刺刀，我们会去拥抱，我们欢呼，为人类数字化、信息化服务胜利大会师，多种标准胜利会师，我们理想是为人类服务，又不是为了赚钱，又不是为了消灭别人，大家共同能实现为人类服务不更好吗]
따라서 Huawei의 AI 전략을 살펴볼 때, 회사의 투자, 리소스 할당, 제품 설계를 주도하는 세 가지 중요한 사항을 염두에 두어야 합니다.
- 회사의 "All-Intelligence 전략"의 목표는 다음과 같습니다. 산업 솔루션을 가져오다. 즉, 그들의 솔루션은 회사에 맞게 조정되는 것이 아니라 다음과 같은 것에 초점을 맞춘다는 의미입니다. 업계 전반의 문제를 해결하기 위해 공공 및 민간 부문 참여자들의 자원을 하나로 모읍니다. 이 회사의 목표는 광업, 운송, 기상 예측, 에너지 분야 등 산업 활용 사례에 대한 최상의 솔루션을 찾는 것입니다.
- 독점 모델 Pangu는 무엇보다도 기업에 서비스를 제공하는 것이며, 제가 설명한 간단한 버전에서는 세 가지 계층이 있습니다.
- 레이어 0은 원시 모델이라고 생각할 수 있으며 누구나 이를 사용하여 자신의 데이터를 학습할 수 있습니다.
- 1계층은 업계별로 훈련된 모델로 구성됩니다.
- 2계층은 기본적으로 플러그 앤 플레이를 위한 API입니다. 비용 효율성은 훨씬 높지만 유연성은 떨어집니다.
- 화웨이는 포괄적인 생태계를 만들었습니다 그리고 기업과 소비자와의 클라우드, 하드웨어, 다양한 접점에 오랫동안 투자했습니다(AI가 인기를 얻기 훨씬 전부터). 따라서 가장 중요한 이점 중 하나는 다양한 기술에 대한 경험과 노하우를 활용하고, 이러한 선순환에서 시너지와 교차 제공을 종합하고 찾는 것입니다.
장핑안은 “판구 모델은 업계별 요구 사항을 충족하기 위해 탄생했으며, 우리는 모든 업계의 고객이 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 문제를 해결하기 위해 대규모 모델을 개발하고 사용할 수 있도록 돕기 위해 여기 있습니다..”
모든 인텔리전스 전략: 화웨이의 6년간의 노력
9월 Huawei Connect 2024에서 Huawei의 부회장 겸 순환 회장인 Eric Xu는 회사의 AI 전략을 매우 자세히 설명했습니다. 올해 9월 Huawei Connect 2024. 그는 AI가 산업 전반에 걸쳐 가장 영향력 있는 기술이 되고 있으며, 각 사용 사례는 다를 수 있다고 말했습니다. 이 회사가 혁신에서 돌파구를 찾는 데 6년이 걸렸습니다.
앞서 언급했듯이, Huawei의 주요 초점은 항상 기업 내에 있었고, 솔직히 소비자 솔루션에는 덜 집중되어 있었습니다. 따라서 AI와 관련하여 Eric은 회사의 초점이 여전히 지능형 기업을 지원하는 데 있다고 강조했습니다.
이 회사는 목표를 정의하는 데 사용하는 "6A"를 식별했습니다. 적응형 사용자 경험, 자동으로 진화하는 제품, 자율 운영, 증강된 인력, 모든 연결된 리소스, AI 기반 인프라입니다.
이어 그는 "2024년과 향후 5년 동안 Huawei는 스택 전반의 파트너와 함께 생태계 개발에 더 많은 투자를 할 것"이라며, 회사의 "All Intelligence" 전략과 AI 시스템 구축 사명은 이 기술을 "모든 사람, 가정, 조직이 이용할 수 있도록 하는 것"이라고 덧붙였다.
보시다시피, 그 야망과 노력은 스택 전반에 걸쳐 모든 것을 포괄합니다. 그러나 하드웨어 회사로서 Huawei의 경쟁 우위는 여전히 하드웨어(및 하드웨어에 대한 소프트웨어 통합)에 있습니다.
인프라 스택: Huawei Ascend 910B(C)의 야심찬 계획
작년에 미국에서 칩을 금지했기 때문에 Nvidia는 더 이상 중국 시장에 최첨단 칩을 판매할 수 없었습니다. 중국 시장은 이전에 매출의 약 25%를 차지했습니다. 그런 다음 미국 회사는 특정 제한을 우회하기 위해 조정하여 A100 및 H100에 비해 처리 속도가 낮은 A800과 같은 대체 버전의 칩을 만들었습니다. 이를 통해 미국 법률을 준수하면서 제품을 계속 판매할 수 있습니다. 하지만 Huawei는 최첨단 칩인 Ascend 910CB와 나중에 업그레이드된 910C를 출시했는데, 이는 종종 미국산 Nvidia의 첨단 칩인 H100과 가장 가까운 경쟁자라고 하며, 이로 인해 중국이 AI 군비 경쟁에서 미국 기술에 대한 의존도를 없앨 가능성이 더 커졌습니다.
AI Uncovered는 제가 찾은 YouTube 채널로, 주제별 AI 문제에 대한 짧은 설명 영상을 제작합니다.
역사적으로 중국은 엔비디아의 연간 매출 중 약 20%~25%를 차지했습니다. 칩 금지령이 발효되자 중국 AI 기업들은 재고를 사들여 비축하기 시작했습니다. 그러나 Huawei가 Ascend 910B, 이어서 910C를 출시하면서 중국 내 생태계가 완전히 붕괴되었고, Nvidia의 인기 칩인 A100에 대한 가장 실현 가능한 대안으로 부상했습니다.
엔비디아는 2023년 연례 보고서에서 화웨이를 AI 분야의 "강력한" 경쟁자로 꼽았습니다. 여기에는 화웨이의 모바일용 Kirin 9000s SoC와 AI 중심 Ascend 칩 제품이 포함됩니다.
엔비디아 기업 자료
에릭 쉬는 Huawei Connect 2024 행사에서 "현실적으로 중국의 AI 칩에 대한 미국의 제한은 조만간 해제될 가능성이 낮습니다."라고 말했습니다.
Huawei는 항상 하드웨어 개발에 집중했고 중국의 경쟁사보다 소프트웨어 혁신에는 훨씬 덜 집중했습니다. 소프트웨어 제품을 개발할 때조차 이 회사는 엔터프라이즈 소프트웨어에 집중합니다(제가 반복하고 있다는 건 알지만, 요점을 전달하려고 합니다).
화웨이에 있어서 미국의 칩 금지령은 어떤 면에서는 위장한 축복으로 볼 수도 있다. 기본적으로 화웨이는 상업적으로 이용 가능한 고급 AI 칩을 보유한 유일한 회사가 되었고, 심지어 중국 시장에서 엔비디아와 맞먹는 수준까지 도달할 수 있기 때문이다. 오히려 이는 화웨이가 국내 수요를 완전히 독점하는 데 도움이 됐습니다.
먼저 910C의 개요를 살펴보겠습니다. Techovedas의 분석.
화웨이의 중요한 문제는 제때 충분한 칩을 생산할 수 없다는 것입니다. 바로 지난주에, 로이터통신이 보도했다 화웨이가 미국 수출 규제로 인해 충분한 프로세서를 만드는 데 어려움을 겪고 있음에도 불구하고 2025년 1분기에 최첨단 AI 칩을 대량 생산할 것이라고 밝혔습니다. 보고서는 더 중요한 문제는 SIUIF가 N+2 공정에서 910C를 만들고 있다는 점이라고 지적했습니다. 그래도 첨단 리소그래피 장비가 부족해 칩 수율이 약 20%로 제한되었습니다.
이 수율 백분율은 실리콘 웨이퍼에서 생산된 칩 중 20%만이 작동하고 품질 기준을 충족한다는 것을 의미합니다. 그러나 업계 표준은 고급 칩이 상업적으로 실행 가능하려면 70% 이상의 수율이 필요하다는 것입니다.
보고서는 Huawei의 프로세서 910B도 수율이 약 50%에 불과해 Huawei가 생산 목표를 삭감하고 해당 칩에 대한 주문 이행을 지연시키고 있다고 덧붙였습니다. 같은 Reuters 보도에 따르면, 주요 고객 중 하나가 TikTok의 모회사인 ByteDance는 주문한 올해는 Ascend 910B 칩이 10만 개가 넘었지만, 올해 7월 현재로선 3만 개도 채 받지 못했습니다.
문맥상, Huawei가 필요한 소재를 확보하지 못한 것은 미국의 금지 조치 때문인데, 이 금지 조치에는 2020년부터 중국이 네덜란드 제조업체로부터 극자외선 리소그래피(EUV) 기술을 획득하는 것을 금지하는 내용이 포함되어 있으며, 더 널리 알려진 바에 따르면 TSMC가 중국에 첨단 칩을 판매하는 것을 허용하지 않는 조치도 포함됩니다.
우리는 사양을 자세히 살펴보겠습니다.
Huawei 대 Nvidia (아래 차트에서 제공되는 Perplexity)
중국에서 엔비디아 칩에 대한 금지 이후, 화웨이는 이 분야에서 엔비디아와 널리 비교되었습니다. 아래는 성능 지표, 사용 사례 차이, 추론 기능을 기반으로 화웨이 Ascend 910, 엔비디아 H100 GPU, 엔비디아의 가장 진보된 칩인 Blackwell B200을 자세히 비교한 것입니다.
성과 격차
- Nvidia Blackwell B200은 Ascend 910C 및 H100보다 원시 연산 성능, 특히 AI 워크로드에 최적화된 FP4/FP8 텐서 코어 측면에서 훨씬 더 강력합니다.
- Ascend 910C는 최고 성능에 비해 크게 뒤처지지만 에너지 효율성과 비용 효율성을 강조합니다.
- Ascend 910C는 중국 시장에서 고성능 작업을 위한 Nvidia의 A100 칩에 대한 가장 실행 가능한 대안으로 알려져 있습니다.
사용 사례 차이점
● Ascend 910C: 주로 중국 생태계 내 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 자율 시스템과 같은 AI 작업을 위해 설계되었습니다. Nvidia GPU의 유연성과 소프트웨어 생태계가 부족합니다.
● Blackwell B200: 높은 메모리 대역폭과 고급 텐서 코어 덕분에 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 AI의 훈련과 추론 분야에서 우위를 점합니다.
● H100: Transformer Engine과 FP8 정밀도를 갖춘 변압기 기반 모델에 최적화되어 있어 생성형 AI 워크로드에 이상적입니다.
추론 능력
● Blackwell B200은 대규모 LLM에서 H100보다 최대 15배 더 높은 추론 성능을 달성합니다.
● H100은 강력한 추론 기능을 제공하지만 차세대 애플리케이션에서는 Blackwell B200보다 성능이 뛰어납니다.
● Ascend 910C는 중국 내에서 추론 분야에서 경쟁력을 갖추고 있지만 더 많은 소프트웨어 지원이 필요합니다.
Ascend 910 칩은 강력한 컴퓨팅 능력으로 잘 알려진 Nvidia의 A100 칩과 비슷한 수준의 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 첨단 7nm 기술을 사용하여 제작되어 놀라운 69,000개의 AI 처리 장치를 탑재할 수 있습니다. 이 칩은 매우 에너지 효율적이라는 평판을 얻었습니다.
여기에 Huawei가 개발한 독점 기술인 Da Vinci Architecture를 삽입합니다. 이 기술은 특히 Ascend 시리즈 프로세서 내에서 AI 컴퓨팅 솔루션의 백본 역할을 합니다. FP16 및 INT8을 포함한 다양한 데이터 유형을 지원하여 머신 러닝 애플리케이션에서 학습 및 추론에 적합합니다. 기본적으로 910 칩에 통합되어 컴퓨팅 성능과 효율성을 향상시킵니다.
그럼, 저의 짧은 불평을 말씀드리겠습니다. 추론이란 무엇인가?
Oracle의 정의에 따르면, AI 추론 발생시 AI 모델 훈련됨 큐레이트된 데이터 세트에서 패턴을 인식하는 것은 이전에 본 적이 없는 데이터에서 패턴을 인식합니다. 결과적으로 AI 모델은 인간의 능력을 모방하는 추론과 예측을 할 수 있습니다.
현재 Huawei의 AI 능력에도 불구하고 Interconnected의 Kevin Xu는 Huawei의 추격은 오래가지 못할 것이라고 최근 썼습니다. Nvidia의 새로 출시된 Blackwell 시스템이 2026년에 미국 AI 생태계를 범람시키면서 이 경쟁에서 중국 대응자들을 완전히 뒤처지게 될 것입니다. 이는 우리가 해야 할 일입니다. 다른 시간에 탐험해보세요.
견적을 뽑다
GroundAI의 창립자이자 Huawei의 전 최고 디지털 책임자인 Leo Jiang은 다음과 같이 말했습니다. 화웨이는 독특한 강점을 가지고 있다. 첫째, 이 회사는 알파벳에 이어 R&D 투자에서 세계에서 두 번째로 큰 회사다. 전략적 투자 그리고 장기적인 칩 설계에 대한 인내심. 둘째, 회사의 DNA는 하드웨어 설계 및 제조에 있습니다. 셋째, 중국 최고의 반도체 회사를 소유하고 있습니다. 하이실리콘 동종 업체에 비해 엄청난 이점을 제공합니다. 마지막으로, 재료 과학, 칩 설계, 제조, 클라우드 스택에서 운영 체제에 이르기까지 엔드투엔드 역량은 전 세계적으로 타의 추종을 불허합니다. 모두 합쳐서 매력적인 생태계를 만듭니다.
인프라 계층: Huawei Cloud와 AI에서의 역할
클라우드 컴퓨팅 분야로의 Huawei의 여정을 자세히 살펴보면 2005년에 시작되어 이 분야에서 가장 먼저 진출한 기업 중 하나라는 사실에 충격을 받았습니다.. Amazon Web Services(AWS)와 같은 주요 업체가 서비스를 시작하기도 전에 이 분야에 진출하기 시작했습니다. Huawei는 현재 중국에서 두 번째로 큰 클라우드 서비스 제공업체입니다. 알리바바에 이어 텐센트가 뒤따르다.
화웨이는 보통 하드웨어로 더 잘 알려져 있으며, 시스코나 앞서 언급한 엔비디아와 같은 회사와 경쟁하고 있습니다. 특히 초창기에는 고급 네트워킹 하드웨어로 유명했습니다.
하지만 클라우드 컴퓨팅이 전 세계적으로 주목을 받기 시작하자 화웨이는 기존 하드웨어 사업을 보완하기 위해 클라우드 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 인식했습니다. 사브리나(완저우) 멍은 클라우드의 확고한 옹호자였으며 회사가 초창기에 클라우드 사업에 투자하기로 한 전략적 결정에 대한 공을 인정받아야 한다고 합니다.
Huawei가 이 사업에서 선두를 달리고 있음에도 불구하고 클라우드 기술에 많은 투자를 하는 데는 느렸습니다. 초기 전략은 주로 가전제품 및 통신 부문을 확장하는 데 초점을 맞췄습니다. Alibaba Cloud와 같은 국내 경쟁사는 2010년대 중국 인터넷 부문의 급속한 성장에 힘입어 시장에서 1위가 되었지만, Huawei Cloud는 지난 7~8년간 다소 소외되어 왔습니다.
Huawei Cloud의 전환점은 2017년 3월 최상위 사업 부서로 설립된 데서 시작되었습니다.
이 전략적 움직임은 클라우드 서비스에 대한 새로운 초점과 알리바바와 같은 선도적 공급업체로부터 시장 점유율을 확보하려는 야망을 나타냅니다. 초기 전략에는 하드웨어 및 서비스 분야에서 Huawei의 강점과 일치하여 사설 클라우드 솔루션에 대한 정부 계약을 타겟팅하는 것이 포함되었습니다. 그래서 오늘날에도 Huawei Cloud의 가장 큰 고객 중 다수는 중국의 국유기업(SOE)입니다. 반면 Alibaba와 Tencent는 주로 민간 부문에서 온 더 다양한 고객 풀을 보유하고 있습니다.
Huawei Cloud는 가장 빠르다고 자랑하지는 않지만, 전 세계적으로 140개 이상의 보안 인증을 획득하여 강력한 보안 규정 준수를 자랑합니다. 운영상의 목적이든 홍보상의 이유이든 이는 당연한 일입니다. 앞서 언급했듯이 많은 국영기업과 때로는 민감한 부문에서는 클라우드로 마이그레이션하기 위해 이런 확신이 필요하기 때문입니다.
어떤 사람들은 Huawei의 클라우드 사업을 Google Cloud Platform(GCP)과 비교하고 싶어하는데, 그 이유는 Huawei가 각자 중요한 클라우드 서비스의 인프라에 구축된 모바일 운영 체제를 가지고 있기 때문입니다. Huawei의 모바일 폰 운영 체제에 대해서는 아래에서 논의하겠습니다.
2008년에 출시된 GCP는 소규모 서비스 제공업체에서 시작하여 현재는 Amazon Web Services(AWS) 및 Microsoft Azure와 같은 거대 기업과 경쟁하는 세계적인 클라우드 서비스 공급업체 중 하나로 성장했습니다. 2024년 말 현재 GCP는 글로벌 클라우드 시장에서 약 10%의 시장 점유율을 기록하며 AWS와 Microsoft Azure와 함께 상위 3대 클라우드 공급업체 중 하나가 되었습니다. GCP의 고객은 주로 Spotify, Twitter, eBay와 같이 여러분이 들어봤을 법한 글로벌 블루칩입니다.
두 회사의 시장 점유율을 비교해보면, Huawei Cloud는 중국 시장에서 약 ~19%를 차지하여 Alibaba Cloud에 이어 이 지역에서 두 번째로 큰 공급업체가 되었습니다. 한편, Canalys 보고서에 따르면 GCP는 글로벌 클라우드 시장 점유율에서 약 ~11%를 차지합니다.
두 거대 기술 기업의 클라우드 서비스는 기업 서비스 부문에서 중요한 역할을 했으며, 이제 AI 개발을 위해 클라우드 용량을 활용할 수 있습니다. 하지만 일반적으로 이 회사들은 매우 독특한 사업 모델을 가지고 있기 때문에 비교하기가 매우 어렵습니다.
화웨이 모델아츠
이 시점에서는 기억해야 할 이름과 계층이 너무 많아서 꽤 혼란스러워지고 있습니다. 제가 용어를 스스로 정리하는 동안 참아주세요. ModelArts, Pangu 모델, Da Vinci Architecture, Ascend Ecosystem, HarmonyOS 운영 체제가 있습니다. 심호흡을 하고 ModelArts로 빠르게 확대해서 Pangu Models를 소개해드리겠습니다. 지금까지 저와 함께 해주셔서 감사합니다.
Huawei의 ModelArts는 머신 러닝 모델의 생성, 훈련, 배포를 간소화하는 AI 개발 플랫폼입니다. 초보자와 숙련된 개발자에게 데이터 전처리, 모델 학습 및 실시간 추론 도구를 지원하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼에는 사용자가 코딩 없이 애플리케이션을 빌드할 수 있게 해주는 ExeML이 포함되어 있으며 Huawei의 Ascend 칩을 활용하여 성능과 효율성을 개선합니다. ModelArts는 클라우드 및 엣지 환경에 대한 유연한 배포 옵션을 제공하고 AI Gallery를 통해 사전 구축된 알고리즘에 대한 액세스를 제공합니다.
Huawei Connect 2024에서 Eric Xu는 Huawei Cloud가 최근 ModelArts 서비스를 업그레이드하여 Pangu, 오픈소스 및 타사 모델을 포함한 주류 기반 모델에 대한 기본 액세스를 제공했다고 말했습니다. 즉, Huawei의 서비스를 사용하기로 선택한 회사는 모델 학습의 여러 반복을 위해 대량의 데이터를 직접 준비할 필요가 없습니다.
그는 또한 Pangu Models 5.0에는 10억, 100억, 1000억 개 이상의 매개변수가 포함된 모델이 포함되어 있으며, 회사가 고유한 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있도록 매개변수가 훨씬 더 많아졌다고 강조했습니다.
모델 레이어: 화웨이의 판구
저는 GenAI의 미래에서 Huawei의 관련성을 강조한 첫 번째 사람은 아닙니다. 주로 Ascend AI 생태계를 구축하는 데 있어서요. 포브스 기사 Mark Greeven 교수는 이를 매우 영리하게 표현했습니다. Pangu Model 5.0은 두뇌이고 HarmonyOS NEXT는 영혼입니다. (아래에서 자세히 설명하겠습니다.) Huawei의 Pangu Model 5.0은 주로 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 작업 처리에 있어 뛰어난 성능을 보인 것으로 알려져 있으며, 다양한 언어와 시나리오에 적응합니다.
Huawei의 Eric Xu는 회사가 서비스를 제공할 수 있는 두 가지 유형의 회사가 있다고 생각한다고 강조했습니다.
1) 클라우드 사업을 통해 자사 모델을 구축하기 위해 Huawei의 인프라 서비스가 필요한 기업.
2) 독점적인 기초 모델을 훈련할 필요가 없는 경우.
따라서 Pangu는 후자의 유형을 위해 여기 있습니다. 모델을 가르치는 데는 많은 데이터가 필요하고 시간과 자본 측면에서 비용이 많이 들 수 있기 때문입니다. Pangu 모델은 산업 전반에 걸쳐 테스트되었습니다. (Olivier Gomez는 LinkedIn에서 다양한 산업이 Pangu를 어떻게 채택했는지 자세히 설명합니다. @oliviergomez), 그리고 Huawei의 경험에 따르면, 10억 개의 매개변수 모델은 대부분 회사의 사용 사례에 충분할 가능성이 큽니다. 그 응용 분야는 자율 주행, 산업 디자인, 기상학, 제약을 포함한 다양한 분야에 걸쳐 있습니다. 가장 (무작위적이지만) 인기 있는 상용화된 모델 중 하나는 아마도 Pangu Meteorological Model일 것입니다. 이 모델은 전 세계적으로 널리 채택된 매우 정확한 날씨 예보를 제공합니다.
앞서 언급했듯이, Pangu Models 3.0은 “5+N+X” 3계층 아키텍처를 사용합니다. 그리고 이것은 이해하는 것이 중요합니다. 그들 자신의 설명에 따르면:
● L0 계층은 NLP, CV, 멀티모달, 예측 및 과학적 컴퓨팅의 5가지 기초 모델로 구성되어 있으며, 이는 산업별 애플리케이션의 무한한 가능성을 구동하는 일반적인 기술을 제공합니다. [따라서 자체 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고, 애플리케이션을 선호도에 맞게 조정하고, 모델에 투자할 역량과 자금이 있는 회사는 이 제안을 선택할 수 있습니다]
● L1 계층은 N개의 산업 맞춤형 모델로 구성되어 있습니다. Huawei Cloud는 정부, 금융, 제조, 광업 및 기상학을 위한 Pangu 모델을 포함하여 개방형 산업 데이터 세트에서 훈련한 산업 모델을 고객에게 제공할 수 있습니다. 또는 고객은 Huawei의 L0 또는 L1 Pangu 모델을 기반으로 하는 자체 데이터 세트를 사용하여 자체 모델을 훈련할 수 있습니다. [이것은 투자할 자본과 기술 역량이 있지만 좀 더 정교한 것을 원하거나 모델에 사소한 조정만 하려는 회사를 위한 것입니다.]
● L2 계층은 지능형 정부 핫라인, 지능형 지점 지원, 리드 화합물 스크리닝, 컨베이어 벨트 이물질 감지, 태풍 궤적 예측과 같은 특정 산업 시나리오 및 작업에 대한 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 이러한 모델은 기성품으로 신속하게 배포할 수 있습니다. [이것은 완성된 제품인 API 플러그인을 원하는 사용자를 위한 것입니다. 필요한 시간, 비용 및 노력이 가장 적지만 맞춤형은 가장 적습니다.]
이것이 의미하는 바는 "이러한 분리된 계층적 아키텍처를 통해 Pangu 모델은 광범위한 다운스트림 작업에 빠르게 적응할 수 있습니다." 고객은 민간 또는 공공 부문에 관계없이 특정 요구 사항과 역량에 따라 제품 준비 수준을 선택할 수 있습니다. 고객은 자체 데이터를 입력하고, 기초 모델을 업그레이드하거나, 특정 역량을 강화할 수 있습니다. 또한 Pangu 모델은 퍼블릭 클라우드, 퍼블릭 클라우드 내의 전용 대형 모델 영역, 하이브리드 클라우드 솔루션을 포함한 여러 배포 옵션을 지원합니다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 보안 및 규정 준수 요구 사항이 다양한 고객에게 충족됩니다.
운영 체제 계층: Huawei의 HarmonyOS NEXT
이제 Huawei는 Ascend의 컴퓨팅 파워와 Pangu Model의 기능을 HarmonyOS NEXT 운영 체제에 통합했습니다. 즉, Huawei 휴대폰에는 이제 AI 그리기, AI 제거, AI 음성 복구와 같은 AI 기반 기능이 장착되어 애플리케이션 끝에서 평균적인 사용자 경험을 위한 길을 열고 사용자의 AI 적응성을 위한 추가 터치포인트를 만듭니다. 이를 통해 Huawei의 웅장한 AI 전략으로 돌아옵니다.
WSJ는 지난주에 Huawei가 가장 진보된 국내용 휴대폰 칩을 곧 공개할 것으로 예상된다고 보도했습니다. 출시 예정인 Mate 70 시리즈는 HarmonyOS NEXT 소프트웨어를 탑재하여 사용자들에게 성공을 보여줄 것으로 알려졌습니다.
Huawei 휴대폰은 사용자 친화적이라는 칭찬을 받았으며(주로 중국에서), 세련된 디자인과 내장된 고급 카메라 필터를 자랑합니다. 가격은 주로 개발도상국을 겨냥한 Huawei Enjoy 50의 경우 $250에서 중국 프리미엄 스마트폰 시장에서 iPhone의 주요 경쟁자 중 하나인 Huawei Mate의 경우 $3000 이상까지 다양합니다.
아시아에서는 많은 사람들이 구글의 안드로이드 시스템과 HarmonyOS를 비교하는데, 그 이유는 아이폰이 아시아에 존재하기 때문에 이 둘이 가장 널리 사용되는 비애플 시스템이기 때문입니다.
안드로이드는 오픈소스 운영 체제이기 때문에 아시아의 다른 두 주요 스마트폰 업체인 삼성과 오포가 채택했으며, 여전히 시장을 선도하고 있습니다. 하지만 HarmonyOS Next는 스마트폰, 태블릿, 웨어러블, IoT 기기를 포함한 여러 기기 유형에서 원활하게 작동할 수 있습니다. 안드로이드 시스템보다 버튼과 화면 제어에 대한 사용자 정의가 더 많아 일부 충성도 높은 사용자를 확보했습니다.
AI와 관련하여 최근 안드로이드 버전은 Google Assistant와 같은 AI 기능을 통합했지만, 중국에서는 만리장성 때문에 액세스할 수 없습니다. HarmonyOS도 마찬가지로 음성 지원인 Xiaoyi를 포함했지만, 위에서 언급했듯이 문서 분석이나 지능형 알림을 제공할 수 있는 일련의 도구도 통합했습니다. 전반적으로 안드로이드 앱 생태계는 분명히 상당히 큽니다. Harmony가 앞서는 점은 앱이 여러 기기에서 원활하게 작동하도록 설계되었으며, 현재 경쟁사보다 훨씬 더 정교한 소비자 대상 AI 통합 도구를 제공한다는 것입니다.
마지막 말
다시 말해서, 내가 이야기를 나눈 많은 전문가들이 계속해서 말했던 것은 Huawei와 같은 회사들이 (그리고 알리바바도 마찬가지야 – 저는 BABA에 대해 심층적으로 분석한 바 있습니다.) Nvidia가 칩 분야에서 선두를 달리고 있고 OpenAI가 LLM 개발 분야에서 선두를 달리고 있기 때문에 소위 미국산 경쟁사와 비교할 수 없습니다.
하지만 그렇다고 해서 Huawei와 Alibaba와 같은 회사들이 이 생태계의 모든 접점에서 이루고 있는 진전을 최소화하는 것은 아닙니다. 이러한 중국 대기업 기술 기업은 종종 간과되는 엄청난 경쟁 우위를 가지고 있습니다. 즉, 대기업 내부에서 학습과 리소스를 가져올 수 있는 능력입니다. 이는 규제상의 이유나 중국/미국 산업 관행의 특성 때문일 수 있습니다. 미국에서는 그렇게 쉽게 할 수 없습니다.
Huawei 대 Nvidia 또는 Google은 Apple 대 Apple 비교에서 가장 큰 비중을 차지하지는 않지만 Huawei의 사업은 인프라에서 클라우드, 심지어 텔레커뮤니케이션 기기 및 산업용 디지털 전력 제품과 같은 엣지 기기까지 확장되고, 심지어 운영 체제와 휴대전화, 태블릿, 스마트 자동차와 같은 소비자 기기까지 확장되기 때문에 Nvidia + Google과 거의 비슷하다고 볼 수 있습니다. 이는 오늘날의 산업화된 기술 생산의 전체 가치 사슬을 진정으로 포괄하고 있으며, 어떤 면에서는 미국에서 Nvidia와 Google의 사업을 합친 것과 비슷합니다.
무엇보다도, 창업자가 회사 지분 1% 미만을 소유한 사기업으로서, 월가의 영향을 받아 회사를 상장하지 않고도 Huawei는 창립 사명과 비전에 충실했습니다. 모든 사람, 가정, 조직에 디지털을 제공하여 완전히 연결된 지능형 세계를 구축합니다."
그리고 모든 정치 문제를 제쳐두더라도 우리는 이 회사가 중국의 기술, 인터넷, 인공지능 분야뿐만 아니라 전 세계적으로 혁신과 규모, 그리고 영향력을 만들어냈다는 것을 부인할 수 없습니다.
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