미니맥스(MiniMax)가 M3와 H3 모델의 국산 칩 적응 작업을 추진하고 대규모 국산 연산 클러스터 투입을 준비하고 있다.
인민재신은 미니맥스가 2026년 중간 실적 콘퍼런스콜에서 M3와 H3의 국산 칩 적응을 추진하고 있으며, 대규모 국산 연산 클러스터가 곧 온라인으로 올라와 실제 생산 트래픽을 단계적으로 맡을 예정이라고 전했다.
이번 발언은 미니맥스의 2026년 중간 실적 콘퍼런스콜에서 나왔다. 국산 칩 적응과 자체 연산 클러스터 투입은 AI 모델 운영 비용과 인프라 조달 구조를 함께 다루려는 움직임으로 풀이된다.
대규모 언어모델과 영상 생성 모델은 훈련뿐 아니라 서비스 단계의 추론 연산에서도 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 실제 생산 트래픽을 국산 연산 클러스터가 맡게 되면 모델 운영 체계도 외부 클라우드와 범용 가속기 의존에서 일부 달라질 수 있다.
미니맥스는 보고 기간 중 M3를 출시했고, 보고 기간 이후 H3를 공개했다고 밝혔다. 기능과 활용 범위에 대한 구체적인 평가는 공식 발표와 실제 배포 조건을 함께 확인할 필요가 있다.
AI 기업 간 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 더 낮은 비용으로 안정적인 서비스를 제공하는 능력으로 옮겨가고 있다는 분석이 나온다. 국산 칩 적응 작업도 이런 비용 구조와 연산 자원 확보 문제와 맞닿아 있다.
중국 내 AI 기업들이 연산 인프라를 자국 칩 기반으로 넓히는 흐름은 [국산 장비와 AI 칩 사용 확대](https://www.tokenpost.kr/news/policy/388596)라는 공급망 변화와도 이어진다. 앞서 본지는 지푸AI 사례에서 국산 칩 가동이 중국 AI 기업의 개발자 환경과 연산 인프라 운영 경쟁으로 번지고 있다고 전했다.
다만 이번 발표에는 암호화폐 가격이나 특정 토큰과 직접 연결되는 내용은 포함되지 않았다. 국산 연산 클러스터가 실제 트래픽을 맡은 뒤 미니맥스의 추론 비용과 서비스 운영 구조에 어떤 영향을 줄지는 추가 확인이 필요하다.
미니맥스는 M3와 H3의 국산 칩 적응, 대규모 국산 연산 클러스터의 단계적 투입 방침을 밝힌 상태다.
<저작권자 ⓒ TokenPost, 무단전재 및 재배포 금지>
많이 본 기사