전 OpenAI 연구원 Alex DePue는 자신의 코드로 모델의 가중치를 처음 채울 때 GPU가 남기는 미세한 통계적 흔적을 찾아낼 수 있다고 밝혔다. 그는 2026년 4월 이후 공개된 중국어 모델 6종에 이 방법을 적용했고, 엔비디아 블랙웰 세대와 일치하는 패턴을 발견했다. 이는 엔비디아가 판매하는 최신·최고 성능 GPU인 블랙웰 칩으로 해당 모델들을 학습했다는 첫 기술적 증거다.
DePue의 검사는 모델을 만들 때 각 GPU 코어가 기록하는 난수 시드 패턴을 비교한다. 블랙웰 칩에는 연산 코어가 148개 또는 152개 있는 반면, 이전 세대 호퍼 칩에는 132개가 있다. 조사 대상인 DeepSeek‑V4‑Flash, DeepSeek‑V4‑Pro, MiniMax‑M3, Kimi K3, Kimi K3.1‑Pro, Ant Group의 Ling‑3.1‑flash는 모두 148개 또는 152개 코어의 특징을 보였다. DeepSeek‑V3와 Kimi K2.5 등 앞서 공개된 중국 모델에는 여전히 호퍼의 132개 코어 패턴이 나타난다.
수치가 의미하는 것
DePue는 자신이 조사한 학습 작업 5건에 블랙웰 GPU 약 12,000개가 필요했을 것으로 추산했다. 이는 구형 H100 칩 약 30,000개의 성능에 해당한다. Kimi K3 한 모델에는 블랙웰 GPU 약 4,500개를 70일간 사용해야 했을 것으로 보이며, DeepSeek‑V4‑Pro에는 약 3,000개가 필요했을 것으로 추산된다. GPU 한 개당 약 $70,000인 점을 고려하면 클러스터 하나의 비용은 $200‑$300 million이며, 5건을 모두 합치면 $500 million을 넘는다.
배경과 한계
이 지문으로 알 수 있는 것은 모델의 가중치를 초기화한 하드웨어뿐이다. GPU가 어디에 있었는지, 누가 소유했는지는 드러나지 않는다. 중국 기업은 해외 데이터센터의 컴퓨팅 용량을 빌릴 수 있으므로, 이 증거만으로 불법 수출이나 밀수를 입증할 수는 없다. DePue는 미세한 반올림 차이를 근거로 AMD의 MI300X 칩이 대안으로 쓰였을 가능성도 배제했다.
왜 중요한가
실제로 블랙웰 GPU를 사용했다면 해당 모델들은 이전 중국 AI 서비스보다 성능이 높을 가능성이 있으며, 더 빠른 응답을 기대하는 이용자에게 영향을 줄 수 있다. 이번 발견은 중국 기업이 최첨단 미국산 하드웨어에 접근할 수 있음을 보여주며 수출 통제를 둘러싼 의문도 제기한다. 다만 분석만으로는 하드웨어의 위치나 법 위반 여부를 입증할 수 없다.
