‘Stargate of China’ plan emerges to challenge US as AI superpower

✅ 중국, 데이터센터 자원 배분 전략 본격화
‒ 중국은 양쯔강 유역 우후(Wuhu)에 760에이커 규모의 ‘데이터 아일랜드’를 건설, 농지를 대규모 AI 서버팜으로 전환 중
‒ 이는 미국의 5,000억달러 규모 ‘Stargate’ 프로젝트(오픈AI·오라클·소프트뱅크가 추진 중인 세계 최대 AI 데이터센터)와 직접 비교되며, 규모는 작지만 중국의 국가적 AI 대응 전략의 상징적 사례
‒ 미국은 글로벌 AI 컴퓨팅 파워의 약 75%를 차지, 중국은 약 15% 수준에 머물러 있어 격차 축소가 시급한 상황
‒ 중국은 데이터센터를 단순히 분산 운영하는 것이 아니라, 국가 차원의 ‘컴퓨팅 자원 트리아지(triage)’를 통해 경제적 파급력이 큰 부문에 우선 배분하는 정책으로 전환 중

✅ 데이터센터 역할 분담: 학습 vs 추론
‒ 2025년 3월, 중국 정부는 서부 내륙(간쑤·내몽골 등)의 에너지 풍부한 지역에 이미 건설된 데이터센터를 대규모 언어모델 학습(Training)에 집중시키기로 발표
‒ 반대로 동부 주요 도시 인근(상하이·항저우·난징·쑤저우 등)에서는 신축 데이터센터를 ‘추론(Inference)’ 전용으로 설계, 사용자와의 물리적 거리를 최소화해 챗봇 등 AI 서비스 응답속도를 높이는 전략
‒ 우후(Wuhu), 울란차브(Ulanqab), 구이저우(Guizhou), 칭양(Qingyang) 등은 각각 상하이·베이징·광저우·청두 등 인구 밀집 지역을 커버하는 거점 역할을 수행

✅ 보조금·지방정부 드라이브
‒ 우후 데이터 아일랜드에는 화웨이, 차이나텔레콤, 차이나유니콤, 차이나모바일 등 4대 사업자가 모두 참여해 AI 전용 클러스터를 운영 중
‒ 현재까지 총 15개 기업이 우후에 데이터센터를 건설했으며, 누적 투자 규모는 약 2,700억위안(370억달러)에 달함
‒ 현지 정부는 AI 칩 조달 비용의 최대 30%를 보조하는 파격적인 인센티브를 제공, 이는 다른 지역 대비 훨씬 높은 수준으로 기업 유치 효과가 큼

✅ 미국 제재로 인한 병목과 대응
‒ 미국은 엔비디아의 최신 GPU(블랙웰 포함)와 같은 첨단 AI 칩의 대중국 수출을 전면 금지했고, TSMC와 삼성도 중국 고객을 위한 첨단 칩 생산을 중단하도록 제한
‒ 화웨이·캠브리콘 같은 중국 로컬 팹리스 업체들이 대체 제품을 내놓고 있으나, 제조 능력 부족과 기술 한계로 성능 격차가 존재
‒ 일부 중국 기업들은 암시장을 통해 엔비디아 서버와 GPU를 밀수입해 사용하고 있음. 예: 우후 기반 공급업체 ‘Gate of the Era’는 엔비디아 블랙웰 칩 서버를 확보했다는 보도가 있었으나, 이는 불법적이고 엔비디아의 기술 지원·수리를 받을 수 없는 구조적 리스크 큼
‒ 엔비디아는 “밀수품으로 대형 데이터센터를 꾸리는 것은 기술적·경제적으로 불가능에 가깝다”고 공식 입장을 밝힘

✅ 유휴 자원 활용과 네트워킹 솔루션
‒ 2022년 이후 중국 내륙(간쑤, 내몽골 등)에서는 값싼 전력에 기반한 대규모 데이터센터가 급증했으나, 기술 인력 부족과 수요 부재로 많은 GPU가 놀고 있는 상황
‒ 지방정부는 이 GPU를 매입해 지역 GDP를 부풀려 왔기 때문에, 물리적으로 서버를 이전하는 대신 네트워킹 기술을 활용해 자원을 동부로 연결하는 방식을 선택
‒ 중국 정부는 차이나텔레콤과 화웨이의 광전송·라우터·스위치 기술을 통해 서부와 동부 데이터센터를 하나의 대규모 컴퓨팅 클러스터처럼 통합하는 전략을 추진 중
‒ 이는 클라우드 서비스 기업들이 재해복구(레던던시) 목적에서 사용하는 기술을 확장해, 지역 간 유휴 자원까지 적극적으로 활용하는 방식

✅ 효율성 문제와 화웨이의 UB-Mesh
‒ 그러나 다수의 소규모·구형 데이터센터를 묶어 쓰는 방식은 단일 대규모 최신 센터보다 효율성이 크게 떨어지는 구조적 한계가 존재
‒ 데이터센터 컨설팅사 DC Byte는 “경제적 규모의 경제를 구현하기 어렵다”고 지적
‒ 이에 화웨이는 UB-Mesh라는 자체 네트워킹 기술을 개발, 여러 클러스터 간 연산 태스크를 효율적으로 분배해 LLM 학습 효율을 최대 2배까지 높일 수 있다고 주장
‒ 이는 단순히 연결을 넘어서, 중국의 분산·파편화된 인프라를 ‘통합된 AI 슈퍼컴퓨팅 자원’으로 전환하려는 시도의 핵심 기술
‒ 업계에서는 이를 중국 AI 인프라 경쟁력 확보의 중요한 돌파구로 평가

💡 정리:
» 중국은 미국 대비 컴퓨팅 자원·첨단 칩 접근성에서 구조적 열세를 안고 있지만, ‘데이터센터 최적화(학습·추론 분담) + 네트워크 연결(서부~동부 통합) + 정부 보조금(칩 구매 보조)’이라는 3중 전략으로 대응 중.
» 단기적으로는 미국이 최신 칩을 독점하며 격차가 유지될 가능성이 크지만, 장기적으로는 UB-Mesh 같은 화웨이 기술, 지방정부의 투자 유치 경쟁, 국가적 자원 배분 체계가 중국의 AI 패권 경쟁력 강화의 핵심 변수로 작용할 전망.
» 미국의 ‘Stargate’가 규모의 경제로 압도한다면, 중국은 ‘분산 네트워킹’과 ‘자원 최적화’라는 전략적 해법으로 대응하는 양상.

source: FT