2026년 11월 12일, Epoch AI는 위성 영상에서 산출한 보고서를 발표했다. 중국 네이멍구 허린거얼에 있는 화웨이 데이터센터는 현재 가동 중인 연산 능력이 엔비디아 H100 환산 약 8만 1천 장에 달하며, 세계 최대 AI 데이터센터인 SpaceX의 Colossus 2의 약 7% 수준이다. 중국 최대급 AI 데이터센터 중 하나에 공개적으로 검증 가능한 방법으로 구체적인 수치가 매겨진 것은 이번이 처음이다.
Epoch AI의 방법은 단순하다. 먼저 상용 고해상도 위성 영상에서 냉각 장비를 세고, 냉각탑의 종류·크기·수량에서 건물별 방열 능력을 추정해 IT 전력을 산출한다. 이어서 화웨이 칩의 역대 판매 실적에 '판매 후 4개월'이라는 배포 시차를 적용해 랙 안에 어떤 칩이 들어 있는지 추산한다. 저밀도 북쪽 구역을 제외하면 남은 4개 동의 IT 전력은 총 286메가와트이며, 이 중 3개 동은 이미 가동 중이고 네 번째 동은 12월 가동이 예상된다. 추산 결과, Ascend 910C 약 10만 5천 장과 910B 8천 장이 이미 가동 중이다.
핵심 수치를 나란히 정리하면 다음과 같다.
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| 가동 중인 Ascend 910C / 910B | 약 10만 5천 장 / 8천 장 |
| H100 환산 | 약 8만 1천 장(90% 신뢰 구간: 3만 6천–14만 1천 장) |
| 칩 1장당 성능 | 910C 1장 ≈ H100 0.76장, B200/B300 ≈ 2.5장 |
| Colossus 2와 비교 | 약 7%, Colossus 2는 약 14배 |
| 2028년 초 확장 후 | 시설 전체 약 14만 1천 장 상당 |
이 숫자의 진짜 의미는 격차를 측정 가능한 형태로 만들었다는 데 있다. Epoch AI의 환산에 따르면 허린거얼 현재 연산 능력의 10%, 즉 H100 환산 8,100장이면 DeepSeek-V4-Pro급 모델을 한 달 만에 학습할 수 있다. 시설 전체를 한 번의 학습에 집중시킨다면 GPT-6 Astra급 모델에 1년이 걸린다. 더 중요한 것은 단위 전력당 효율이다. 미국 AI 데이터센터는 같은 전력으로 중국의 2.5배에 달하는 연산 능력을 뒷받침하고, 최대 시설은 이미 1,000메가와트에 도달했다. 다시 말해 중국에 부족한 것은 데이터센터용 전력이나 부지가 아니라, 단위 전력을 더 많은 연산 능력으로 바꾸는 칩 효율이다. 이는 엔비디아의 중국 점유율이 34%로 떨어진 지금도 화웨이가 추격하고 있는 이유이기도 하다. 점유율은 오르고 있지만 칩 1장당 효율 격차는 여전하다.
확장으로 격차가 금방 좁혀지지는 않는다. 허린거얼에는 최소 3개 동의 신축이 계획돼 있고, 1개 동은 남쪽 구역에서 이미 착공했다. 공사 속도로 보면 2028년 2월 가동이 예상되며, 시설 연산 능력은 70% 이상 늘어 약 14만 1천 장 상당이 된다. 하지만 같은 시기 Colossus 2는 최소 180만 장 상당에 이를 전망이라 비중은 오히려 작아질 수 있다. Epoch AI의 결론은 향후 2년간 중국의 연산 능력 제약이 완화될 가능성이 낮고, 모델 역량과 배포 규모는 미국에 계속 뒤처질 것이라는 것이다. 다만 지난 2년간 중국 모델이 이뤄낸 성과를 고려하면, 이 '뒤처짐'의 속도 자체도 지켜볼 만하다.
