화웨이의 AI-in-a-box 솔루션이 의미하는 AI 투자 시사점

□ 파이낸셜타임즈(FT)는 화웨이가 Al-in-a-box 솔루션을 활용해 중국의 온프레미스(On- premise/Private) 클라우드 시장을 주도하고 있다고 보도

- 기업이 자체 AI 개발/운영을 지원하는 AI 프로세서 및 하드웨어, LLM(Large Language Model) 등을 포함하는 솔루션

* 솔루션 제공을 위해 베이징에 본사를 둔 Zhipu Al 및 iFlytek 등 12개 이상의 AI 스타트업과 계약

- 중국 클라우드 시장의 약 절반을 차지하는 온프레미스 클라우드 시장 성장 주도

* 화웨이는 중국의 AI -in-a-box 시장이 올해 168억 위안(23억 달러)로 추정

- 특히 자금이 넉넉한 정부와 국영 그룹의 온프레미스 클라우드 구축에 주력

* 중국 정부의 AI-in-a-box 수요는 "27년까지 4,500억 위안으로 성장 예상 (Minsheng Securities)

* China National Nuclear는 화웨이 솔루션을 기반으로 100억 개 이상 매개변수를 지닌 LLM을 지원하는 온프레미스 클라우드 시스템 구축

 

□ 중국은 온프레미스 클라우드 성장률은 퍼블릭 클라우드를 상회

- 퍼블릭 클라우드와 달리 온프레미스 클라우드는 자원 활용 측면에서 비효율적이지만 중국 기업들의 데이터 보호 니즈 때문에 선호도가 높은 상황

* 온프레미스 클라우드는 인프라의 효율적 사용이 어려우므로 매우 값비싼 AI 하드웨어를 모두 제대로 활용하지 못하게 될 가능성 (Semi Analytics)

* 오픈Al Chat GPT의 사용자 검색 기록 공유, 삼성전자의 챗봇을 통한 영업 비밀 유출 등 글로벌 보안 사고사례를 반면교사

- 퍼블릭 클라우드 기반의 AI 인프라와 대규모 LLM 구축에 막대한 투자를 해온 알리바바와 텐센트, 바이두 등 중국 빅테크 기업에 부정적 요인

* 바이두와 알리바바는 퍼블릭 클라우드에 주력하지만 중국과 미국의 생태계는 매우 다른 상황

 

□ 미중 갈등으로 인한 고사양 반도체 및 SW 활용이 어려운 점도 온프레미스 클라우드 성장의 배경

- 미국의 하이엔드 반도체 수출 통제로 퍼블릭 클라우드 구축이 어려워지면서, 중국 시 장에서 자체 조달할 수 있는 반도체로 구현할 수 있는 온프레미스 클라우드 선호

* 화웨이의 Ascend 910은 LLM 모델을 훈련/추론하거나 사용자 쿼리에 응답할 수 있는 처리 능력을 갖춘 AI 반도체

 

□ 미국의 고강도 제재에도 불구하고 중국 시장에서 화웨이의 입지가 강화되는 추세 

- 미국의 영향력이 미치기 어려운 내수 및 신흥 시장을 기반으로 실적 회복

* '23년 매출 7,042억 위안(131조원), 순이익 870억 위안(16조원)으로 미중 갈등 이전 수준을 상회

* 통신/ICT 인프라 등 주력 비즈니스는 견조한 성장세를 유지했으며, 컨슈머 비즈니스도 기대에 부합하는 실적

* 클라우드 컴퓨팅과 디지털 파워 비즈니스, 자동차 솔루션 등 신규 사업도 성장

* "화웨이가 지난해 애플로부터 중국 시장 점유율을 빼앗으면서 위축됐던 스마트폰 사업이 르네상스 시대를 맞이... 스마트카 부품 등 신규 사업도 실적 성장에 기여" (로이터)

- 화웨이 뿐만 아니라 반도체 등 IT 기업들도 중국 정부의 막대한 보조금과 거대 내수 시장 덕분에 호실적 발표

* 중국 정부가 반도체 산업 국산화를 위해 대규모로 조성한 정책 자금을 지원
* 화웨이의 자회사 하이실리콘의 작년 4분기 출하량은 전년 동기 대비 5121% 폭증

 

□ (투자 아이디어) 현재는 퍼블릭 클라우드가 AI 시장을 주도하지만 향후에는 온프레미스 혹은 온디바이스(On-device) 중심의 AI 시장 성장도 가시화될 가능성
- 퍼블릭 클라우드 기반 AI는 성능은 우수하지만 가성비가 낮다는 점이 단점

* 엔비디아의 GPU는 수요 대비 부족한 공급으로 매년 가격이 치솟는 상황

* "Chat GPT에 들어가는 비용이 눈물 날 정도로 비싸다" (샘 올트먼 오픈AI CEO)

- LLM 개발과 동시에 최근 디바이스 경량화 수요가 커지면서 sLLM(small LLM) 등 경량 AI 기술도 각광

* sLLM은 매개변수의 규모가 수억 내지 수십억대로, LLM(보통 매개변수 1000억 개 이상)에 비해 컴퓨팅 자원이나 가동 비용 절감 가능

* 제미나이 나노와 파이-3 미니, 라마3 등 주요 기업의 sLLM 매개변수는 각각 18억개, 38억개, 80억개 수준

- 모든 질문에 답변하는 비싼 범용 AI는 물론 특정 산업 분야(도메인)에 특화된 답변을 생성하는 AI의 가치도 커질 전망

* sLLM 시장 규모는 '22년 51억8000만달러에서 오는 '29년 171억8000만달러로 성장 (시장조사업체 밸류에이츠 리포트)
* 알파벳, MS, 메타 등 빅테크 기업들이 올 들어 sLLM 공개

- 업계에선 LLM과 SLLM 간 영역 싸움도 치열해지면서 SLLM 기술 기업의 주가 상승으로도 이어질 가능성

* 엔비디아에 이어 ARM. 퀄컴, 브로드컴 등 sLLM 관련 반도체 기업에 대한 관심 증가

* 데이터브릭스(매개변수 60억개 sLLM '돌리(Dolly)), 갓잇AI (챗봇 애플리케이션용 sLLM 엘마(ELMAR)) 등 sLLM 개발 스타트업도 증가할 전망

*(참고) China’s ‘AI-in-a-box’ products threaten Big Tech’s cloud growth strategies ('24.05.18)

 

중국 시장의 클라우드 시장 비교 (자료: Financial Times)