Deepseek, Huawei Ascend AI 칩용 TileLang 툴킷 오픈소스 공개

무슨 일 있었으며, 누가, 언제

2026년 9월 30일, Deepseek는 공식 위챗 채널을 통해 Huawei Ascend AI 칩용 오픈소스 프로그래밍 툴 모음이 완성됐다고 발표했다. 이번 공개에는 연산 및 데이터 이동을 위한 라이브러리가 포함되며, Huawei가 “전폭적으로 지원”한다는 입장을 밝혔다. 번들에 포함된 핵심 요소는 AI 칩 프로그래밍을 단순화하도록 설계된 오픈소스 언어 TileLang이다.

공개 내용의 구체적 세부 사항

• 소프트웨어 번들: 오픈소스 패키지에는 연산 라이브러리, 데이터 전송 유틸리티, 그리고 128개의 Ascend 950 칩을 연결하는 “슈퍼노드” 구성 옵션이 포함된다.

• TileLang: 원래 베이징대학 연구진이 만든 TileLang는 Deepseek 내부에서 약 1년간 사용돼 왔다. 회사는 이 언어가 Nvidia의 CUDA보다 간단한 프로그래밍 모델을 제공하면서도 하드웨어 성능을 온전히 발휘한다고 주장한다.

• 테스트 이력: Deepseek는 처음에 구형 Nvidia GPU에서 TileLang를 평가한 뒤, 인공지능 일반화(AGI) 연구의 주요 도구로 채택했다고 The New York Times가 보도했다.

• Huawei의 역할: Deepseek 발표 두 주 전, Huawei는 내년부터 모델 학습에 광범위하게 활용될 새로운 AI 프로세서와 슈퍼노드 시스템을 공개했다. 또한 미국 수출 규제로 인해 해외로 칩을 수출하는 데 제약이 있음을 언급하며, 국내 소프트웨어 지원의 필요성을 강조했다.

산업 현황 및 경쟁 구도

• CUDA의 지배력: Nvidia의 우위는 칩 설계뿐 아니라 전 세계 약 400만 명의 개발자가 CUDA 플랫폼을 활용하고 있다는 점에서도 비롯된다. 이는 AMD와 같은 경쟁사가 뚫기 어려운 소프트웨어 방어벽을 형성한다.

• 중국 AI 생태계: Z.ai와 Moonshot AI와 같은 모델 개발사들이 국내 칩 제조업체보다 앞서가면서, Huawei는 하드웨어‑소프트웨어 통합을 가속화하고 있다.

• 소프트웨어가 차별화 요소: 리서치 기업 SemiAnalysis는 제한된 테스트에서 OpenAI의 Jalapeño 칩이 Nvidia의 Blackwell보다 와트당 성능이 우수했지만, AgentX 벤치마크로 측정한 복잡한 에이전트 워크로드에서는 Nvidia가 여전히 앞선다고 지적했다. 분석에 따르면 Nvidia의 강점은 다수의 칩을 효율적으로 연결하는 소프트웨어에 있으며, Huawei의 CANN 스택은 초기 모델 지원 측면에서 CUDA와만 유사한 역량을 가지고 있다.

• 전략적 함의: TileLang와 관련 라이브러리를 오픈소스로 공개함으로써 Deepseek는 범용적이며 프로그래밍이 쉬운 언어를 구축해 국내 AI 칩 소프트웨어 생태계를 조성하고, 외국 도구에 대한 의존도를 낮추어 중국의 칩 개발을 촉진하려는 목표를 갖고 있다.