중국 프론티어 AI 모델 6종서 NVIDIA Blackwell GPU 지문 확인

2026년 4월 이후 출시된 DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro, MiniMax-M3, Ling-3.1-flash 등 중국 프론티어 모델 6종에서 NVIDIA Blackwell GPU와 일치하는 하드웨어 지문 확인함
초기 가중치 값을 복원해 하드웨어 구성을 추적한 결과, DeepSeek-V4-Flash와 MiniMax-M3는 B200/B300 칩(148 SM)과, DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3, Kimi K3.1-Pro, Ling-3.1-flash는 GB200/GB300 칩(152 SM)과 일치함
Blackwell 일치에 대한 통계적 증거는 49에서 1,385 sigma 범위로, 6조 개의 시드 레이아웃 조합에 걸친 우연한 일치 임계치인 8 sigma를 크게 초과함
각 모델이 2~3개월의 훈련에 500~3,000개의 Blackwell GPU가 필요했을 것으로 추정되며, 비용 분석에 포함된 5개 모델의 최종 훈련 총비용은 5억 달러를 초과함

Methodology and Verification

PyTorch와 NVIDIA cuRAND의 Philox PRNG 알고리즘 결정론적 특성을 활용해 보존된 초기 가중치로부터 GPU 아키텍처를 역추적하는 포렌식 방법 사용함
공개된 하드웨어를 가진 24개 모델에 대한 검증으로 방법론 정확도 확인함. DeepSeek-V3의 H100, V4-Flash의 B300에서 비트 단위 재현 성공함
377개의 보존된 값 중 363개가 NVIDIA와 일치하고 0개가 AMD와 일치하는 수치 차이를 근거로 DeepSeek-V4-Flash의 AMD MI300X 사용 가능성 배제함

초기화에 사용된 하드웨어를 식별할 뿐, 전체 훈련 과정이 해당 하드웨어에서 수행되었거나 칩의 물리적 위치 및 소유자를 특정하지 않음
CPU에서 초기화된 모델(특정 Qwen3 변형 등)이나 Baidu의 PaddlePaddle 같은 비-NVIDIA 프레임워크를 사용하는 모델은 GPU 지문을 생성하지 않음
수출 통제 하드웨어 접근을 강력히 시사하지만, 수출 통제 위반이나 취득 방식을 직접 증명하지는 않음