Zeah Engineering Factory

1. Manus AI의 기술적 의미

Manus AI는 기존의 대화형 AI 모델(OpenAI GPT 등)과는 달리, 자율적 AI 에이전트(Autonomous AI Agent) 개념을 강조하고 있다. 즉, 사용자의 개입 없이 특정 업무를 수행하고 지속적으로 학습하며 최적화하는 기능이 핵심이다. 이는 기존 AI 모델과의 차별점을 나타내며, 향후 업무 자동화(Task Automation) 및 생산성 향상에 중요한 기술로 자리 잡을 가능성이 크다.

또한, Manus AI가 비동기 클라우드 기반 운영을 지원한다는 점은 AI 기술이 개인 디바이스가 아닌 클라우드 인프라에서 더욱 강력하게 작동할 것임을 시사한다. 이는 AI의 저전력, 실시간 분석, 비용 절감 등의 측면에서 장점을 가질 수 있다.

2. OpenAI 및 글로벌 AI 기업과의 경쟁

Manus AI가 GAIA 벤치마크 테스트에서 OpenAI 모델을 능가했다고 주장한 것은, 중국이 AI 성능 면에서 글로벌 AI 리더십을 도전하는 중요한 신호로 해석된다.

• GAIA 벤치마크는 AI 모델의 실용적인 문제 해결 능력을 평가하는 테스트로, OpenAI의 ChatGPT를 포함한 주요 AI 모델들도 이 평가를 받는다.
• Manus AI가 OpenAI를 능가했다면, 향후 기업 및 연구소에서 OpenAI가 아닌 중국산 AI 모델을 채택하는 사례가 증가할 가능성이 있다.

특히, Manus AI의 오픈소스화 계획은 AI 개발 생태계를 빠르게 확장할 수 있는 전략이다. 이는 Hugging Face, Meta의 Llama 등과 유사한 전략이며, 글로벌 AI 연구 및 개발 커뮤니티에서 중국 AI 모델의 입지를 강화할 것으로 보인다.

3. AI 산업과 기업에 미치는 영향

(1) 중국 AI 산업의 급속한 성장

Manus AI의 발표는 중국이 AI 개발을 가속화하고 있음을 의미한다.

• 올해 초 출시된 DeepSeek R1 또한 OpenAI의 GPT 모델과 비교되는 성능을 보였으며, 낮은 비용과 구형 하드웨어로 작동이 가능하다는 점이 특징이었다.
• Manus AI는 DeepSeek보다 더욱 폭넓은 분야(업무 자동화, 금융 분석, 부동산 조사, 소프트웨어 개발 등)에 적용될 수 있어, AI 산업 내에서 중국 AI 기술의 실용적 가치가 더욱 강조될 가능성이 높다.

(2) 글로벌 AI 패권 경쟁 가속화

Manus AI의 등장은 미국과 중국 간의 AI 기술 경쟁이 더욱 심화될 것을 의미한다.

• OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등 서구권 AI 기업들이 자율적 AI 에이전트(AI Agent) 개발을 연구하는 가운데, 중국이 빠르게 경쟁력을 확보하려는 모습을 보인다.
• 특히, 기업용 AI 및 업무 자동화 시장에서 Manus AI가 글로벌 AI 시장 점유율을 높이면, OpenAI 및 Microsoft 등의 기존 강자들에게 도전할 수 있는 환경이 조성된다.

(3) AI 관련 기업 주가 상승

Manus AI 발표 이후, 중국 AI 관련 주식이 급등했다.

• 알리바바(9988.HK): +7.2%
• 텐센트(0700.HK): +5.8%
• 바이두(9888.HK): +3.8%
• JD닷컴(9618.HK): +4%
• 샤오미(1810.HK): +1.5%

이는 Manus AI 및 기타 AI 기술 발전이 기업의 가치 상승을 이끌고 있음을 반영한다. 향후 AI 경쟁이 심화될수록 AI 관련 기업들의 연구개발(R&D) 투자가 늘어나고, AI 기반 서비스 및 제품이 확산될 가능성이 크다.

(4) AI 인프라와 클라우드 서비스 성장

Manus AI는 클라우드 기반으로 동작하는 것이 특징이므로, AI 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 산업도 함께 성장할 가능성이 크다.

• 중국의 텐센트 클라우드, 알리바바 클라우드와 같은 기업들이 AI 서비스와 연계될 가능성이 높다.
• 미국의 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud도 경쟁력을 유지하기 위해 AI 관련 클라우드 서비스를 확장할 가능성이 크다.

결론: Manus AI는 글로벌 AI 시장 판도를 바꿀 가능성이 있는가?

1. 기술적 측면:
   • Manus AI는 단순 챗봇을 넘어 실제 업무를 자동화할 수 있는 AI로, 생산성 도구 및 클라우드 기반 AI 서비스로 활용될 가능성이 크다.
   • 특히, 비동기 운영, 학습 기능, 다중 도메인 작업 수행 등의 기능은 기업 및 개인 사용자에게 실질적인 혜택을 줄 수 있다.
2. 시장 및 산업적 측면:
   • AI 에이전트(AI Agents) 시장 경쟁이 본격화될 전망이며, 이는 OpenAI, Google DeepMind, Meta 등이 더욱 적극적으로 대응하게 만들 것이다.
   • AI 기술 경쟁이 격화됨에 따라, 반도체 및 클라우드 컴퓨팅 산업도 함께 성장할 가능성이 크다.
3. 정치 및 경제적 측면:
   • 미국과 중국의 AI 경쟁이 본격적으로 심화될 것이며, AI 개발 및 수출에 대한 정부 규제 및 정책 변화가 예상된다.
   • 특히, 미국의 AI 칩 수출 규제가 강화될 경우, 중국이 독자적인 AI 반도체 개발을 더욱 가속화할 가능성이 크다.

향후 주목할 점

• Manus AI의 실제 성능 검증: OpenAI 및 서구 AI 연구소에서 GAIA 벤치마크 결과를 검토할 가능성이 있음.
• 오픈소스 공개 후 커뮤니티 반응: AI 개발자 및 연구자들이 실제 사용해보고 경쟁력이 있는지 확인할 것.
• 미국 및 서구권 AI 기업들의 대응: OpenAI, Google, Microsoft 등 글로벌 AI 기업이 AI 에이전트 시장을 어떻게 강화할 것인지가 중요함.
• AI 관련 반도체 및 클라우드 시장의 변화: AI 컴퓨팅 인프라 확장이 중국과 미국 모두에서 가속화될 가능성이 큼.

Manus AI의 등장은 단순한 AI 모델 공개 이상의 의미를 가지며, 글로벌 AI 시장의 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 중요한 변수가 될 수 있다. 향후 Manus AI의 실제 성능과 기업들의 반응을 면밀히 지켜볼 필요가 있다.

중국의 한 팀이 수요일(현지 시간), 새로운 인공지능(AI) 에이전트 Manus AI를 공개하면서, 이 AI가 OpenAI의 유사한 제품보다 뛰어나다고 주장했다.

Manus는 GAIA 벤치마크 테스트의 세 가지 난이도에서 OpenAI 모델을 능가했다고 발표했다. GAIA 벤치마크는 AI 어시스턴트의 실제 문제 해결 능력을 평가하는 기준이다.

Manus AI의 특징

일반적인 AI 모델이 대화 기반 작업 흐름에 초점을 맞추는 것과 달리, Manus는 자율적으로 작동하며 여러 분야에서 작업을 수행할 수 있다고 한다.

Manus AI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 **이차오 ‘피크’ 지(Yichao 'Peak' Ji)**는 유튜브를 통해 공개된 프로모션 영상에서 다음과 같은 기능을 소개했다.

• 비동기 클라우드 기반 운영: 사용자가 장치를 꺼도 AI가 작업을 계속 진행하며, 완료 후 결과를 제공함.
• 메모리 및 학습 기능 탑재: 사용자의 선호도를 학습하고 적응함.
• 다양한 실제 업무 수행 가능:
  • 이력서 검토 및 순위 매기기
  • 복잡한 부동산 시장 조사
  • 주식 상관관계 분석을 포함한 금융 데이터 분석
  • 데이터 시각화를 위한 Python 스크립트 작성
  • 인터랙티브 웹사이트 자동 구축

Manus AI는 Upwork(NASDAQ:UPWK) 및 Fiverr와 같은 플랫폼에서 테스트를 진행했으며, 올해 말 핵심 모델을 오픈소스로 공개하여 AI 자동화 기술 협업을 촉진할 계획이라고 밝혔다.

중국 AI 시장의 급속한 성장

Manus AI의 출시는 중국의 AI 개발이 가속화되는 가운데 이루어졌다.
올해 초 발표된 DeepSeek R1도 낮은 예산과 구형 하드웨어를 사용하면서도 OpenAI의 GPT 모델과 경쟁할 수 있다고 주장한 바 있다.

Manus는 OpenAI의 자율 AI 에이전트(AI Agents) 개발 노력과 직접적인 경쟁 관계에 놓이게 되었다. AI 에이전트는 사전 설정된 목표와 매개변수에 따라 인터넷에서 독립적으로 작동하는 프로그램이다.

중국 AI 관련 주식 급등… 알리바바, 신규 AI 모델 공개

Manus AI 발표 이후, 중국 AI 관련 주식이 급등하며 투자자들의 관심이 집중되었다.

• 홍콩 항셍 테크(Hang Seng TECH) 지수는 4.7% 상승
• 알리바바(Alibaba, NYSE:BABA, HK:9988): 7.2% 상승
• 텐센트(Tencent, HK:0700): 5.8% 상승
• 바이두(Baidu, NASDAQ:BIDU, HK:9888): 3.8% 상승
• JD닷컴(JD.com, HK:9618): 4% 이상 상승
• 샤오미(Xiaomi, OTC:XIACF, HK:1810): 1.5% 상승

특히, 알리바바는 새로운 오픈소스 AI 모델을 출시하며 DeepSeek과 경쟁할 것이라고 발표했다. AI 분야에서의 지속적인 발전과 경쟁이 중국 기술 기업들의 주가 상승을 견인하고 있다.

1. 개요

최근 GPU 기반 슈퍼컴퓨터가 증가하고 있지만, 높은 전력 소비가 운영 비용을 증가시키는 문제가 발생하고 있다. 이에 대한 대안으로 ARM 및 RISC-V 기반의 슈퍼컴퓨터를 설계하여, NVIDIA DGX H100과 동등한 성능을 유지하면서도 더 높은 전력 효율을 달성할 수 있는지 검토하였다.

본 보고서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 아키텍처를 설계하고, DGX H100과의 성능을 비교하여 현실적인 구현 가능성을 분석한 결과를 포함한다.

2. 설계 목표

• NVIDIA DGX H100과 유사한 연산 성능을 갖춘 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터 설계
• GPU 대신 ARM 및 RISC-V 아키텍처를 활용하여 전력 효율 극대화
• 고대역폭 메모리(HBM3) 및 고속 인터커넥트(CXL 3.0) 적용
• AMBA 버스 기반 CXL 확장을 통해 메모리 병목 최소화

3. 시스템 사양 비교

아래 표는 DGX H100과 ARM, RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 주요 사양을 비교한 것이다.

4. 성능 분석

1. 코어 수 조정
   • ARM 및 RISC-V 기반 시스템은 DGX H100과 동일한 FP64 및 FP16 연산 성능을 제공하기 위해 코어 수를 증가하였다.
   • ARM 기반 시스템은 256개 코어로 구성되어 있으며, SVE2 확장을 활용하여 500 TFLOPS (FP16) 연산을 지원한다.
   • RISC-V 기반 시스템은 512개 코어를 배치하여 500 TFLOPS (FP16) 연산 성능을 확보하였다.
2. 메모리 성능
   • ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터는 HBM3 메모리를 활용하여 4TB/s 및 3.8TB/s의 높은 메모리 대역폭을 제공한다.
   • AMBA 기반 CXL 3.0 인터페이스를 활용하여 NVLink 없이도 고성능 확장이 가능하도록 설계되었다.
3. 전력 효율
   • DGX H100은 10.2kW의 전력을 소비하는 반면, ARM 및 RISC-V 기반 시스템은 약 8kW 이하의 전력 소비를 목표로 한다.
   • ARM은 전력당 성능이 우수하며, RISC-V는 개방형 아키텍처를 활용하여 소비 전력을 최소화할 수 있다.

5. 결론 및 향후 연구 방향

본 보고서에서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 설계 및 성능 분석을 통해 DGX H100과 비교하였다.
결과적으로, ARM 및 RISC-V 아키텍처는 고성능 AI 및 병렬 연산을 지원할 수 있으며, GPU 기반 DGX H100 대비 낮은 전력 소비를 달성할 수 있다는 점이 확인되었다.

향후 연구에서는 다음과 같은 점을 추가적으로 검토할 필요가 있다:

• CXL 3.0을 활용한 메모리 공유 성능 평가
• AI 및 HPC 워크로드에서 ARM 및 RISC-V의 실제 성능 분석
• FPGA 또는 추가적인 가속기(ASIC) 통합 가능성 연구

본 연구는 GPU 중심의 슈퍼컴퓨팅 환경을 넘어, 더 높은 전력 효율을 갖춘 ARM 및 RISC-V 기반의 차세대 슈퍼컴퓨터 설계를 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.

ARM이나 RISC-V 기반으로 DGX H100 수준의 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있음에도 불구하고, 현재 NVIDIA GPU 기반 슈퍼컴퓨터가 주류인 이유는 여러 가지 기술적, 경제적, 그리고 생태계적인 이유 때문입니다.

✅ 1. 연산 성능 및 최적화 부족

🔹 GPU의 강력한 행렬 연산 가속기 (Tensor Core)

• AI 및 병렬 연산에 있어 GPU는 수십 년 동안 최적화된 아키텍처를 보유하고 있음.
• NVIDIA의 Tensor Core는 AI/ML 연산을 가속화하는데 최적화되어 있으며, FP16/FP8 연산에서 압도적인 성능을 제공함.
• 반면, ARM 및 RISC-V는 AI 최적화 연산 유닛이 부족하고, 일반 벡터 연산(SVE2, RVV) 기반이므로 동일한 수준의 성능을 내기 어려움.

🔹 병렬 연산 최적화 부족

• GPU는 수만 개의 CUDA Core를 통해 massive parallel processing에 최적화됨.
• ARM 및 RISC-V는 SIMD (SVE2, RVV) 기반으로 병렬 연산을 수행하지만, 병렬 처리 효율성이 GPU만큼 뛰어나지 않음.
• 예를 들어, AI 훈련이나 그래픽 렌더링과 같은 워크로드에서 GPU의 압도적인 병렬 처리 성능을 대체하기 어려움.

✅ 2. 생태계 및 소프트웨어 지원 부족

🔹 NVIDIA CUDA 생태계의 압도적 우위

• NVIDIA는 CUDA 및 cuDNN과 같은 강력한 소프트웨어 생태계를 구축하여 AI 연구 및 HPC(High-Performance Computing) 분야에서 사실상 독점적 위치를 차지하고 있음.
• 딥러닝 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch, JAX 등)가 GPU를 최적화하여 동작하도록 설계되어 있음.
• 반면, ARM과 RISC-V는 AI 가속을 위한 SVE2/RVV 지원이 부족하며, 기존 AI 소프트웨어를 ARM/RISC-V용으로 재작성해야 함.

🔹 병렬 연산을 위한 라이브러리 부족

• NVIDIA는 cuBLAS, cuFFT, cuSPARSE 등 HPC 및 AI 연산을 위한 수십 년의 최적화된 라이브러리를 보유.
• ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터는 이러한 최적화된 라이브러리가 부족하여 동일한 수준의 성능을 내기 어려움.
• HPC 및 AI 연구자들이 ARM/RISC-V로 쉽게 전환할 수 있는 기반이 부족함.

✅ 3. 하드웨어 및 메모리 병목

🔹 HBM3 메모리 컨트롤러 설계 난이도

• 현재 HBM3 메모리는 GPU 및 특수 ASIC(예: TPU, AI 가속기)에 최적화되어 있음.
• ARM 및 RISC-V CPU가 HBM3를 직접 탑재하려면 고성능 메모리 컨트롤러 및 캐시 시스템이 필요하며, 이는 추가적인 개발 비용과 시간이 소요됨.

🔹 CXL 3.0의 실질적 활용도 문제

• CXL 3.0을 통해 HBM을 확장하려는 시도가 있지만, 아직 대규모 상용화된 사례가 적고, 최적화가 부족함.
• NVLink처럼 로우 레이턴시 고대역폭 통신을 지원하는 안정적인 솔루션이 부족함.

✅ 4. 시장 및 경제적 요인

🔹 NVIDIA의 시장 지배력

• NVIDIA는 GPU 및 AI 가속기 시장에서 절대적인 점유율을 보유하고 있으며, 기업 및 연구기관들이 이미 GPU 중심의 인프라를 구축한 상태임.
• 기업들이 ARM 및 RISC-V로 전환하려면 기존 코드 재작성, 최적화 작업, 하드웨어 교체 비용이 너무 큼.

🔹 칩 제조 및 최적화의 어려움

• NVIDIA는 TSMC 4N 공정 (H100)과 같이 최신 반도체 공정을 적극 활용하여 최고 수준의 성능을 내고 있음.
• 반면, ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터를 만들려면 독자적인 칩 설계 및 최적화가 필요하며, 이는 높은 개발 비용과 긴 개발 주기가 요구됨.
• 또한, 슈퍼컴퓨터 수준의 ARM 및 RISC-V 칩을 설계 및 양산할 회사가 부족함.

✅ 결론: ARM/RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터의 가능성과 한계

현재로서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터가 GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 완전히 대체하기 어려운 이유는 다음과 같다:

1. AI 및 병렬 연산에서 GPU의 성능 우위 (Tensor Core, CUDA Core 등)
2. CUDA 및 AI 소프트웨어 생태계 부족
3. HBM3 및 CXL 3.0과 같은 고속 메모리 활용의 어려움
4. 시장 지배력과 경제적 진입 장벽

그러나 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터는 AI inference, Low-Power HPC 등 특정 영역에서 성장 가능성이 있음.
특히 전력 효율이 중요한 Edge AI, Cloud AI 및 Custom AI Accelerator 시장에서는 ARM 및 RISC-V 기반 슈퍼컴퓨터가 경쟁력을 가질 수 있음.