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중국 AI반도체 자급화 관련 주요 동향. 출처=IITP
중국의 팹리스(설계) 부문에서는 화웨이가 자회사 하이실리콘을 통해 개발한 Ascend 910 시리즈로 대표성을 강화하고 릴게임 손오공
있다. 이 칩은 FP16 기준 최대 800TFLOPS 성능을 발휘하며 엔비디아 H100에 근접한 연산력을 보여주고 있다.
알리바바 역시 자체 추론 칩 한광(Hanguang) 800을 선보이며 데이터센터에 적용하고 있으며, 캄브리콘은 다수 기업에 칩을 공급하는 범용 공급자로 자리 잡았다.
특히 캄브리콘의 MLU 시리즈는모바일 바다이야기
FP8 등 저정밀 연산 기술을 활용해 국산 AI 칩 최적화 방향을 제시하고 있다. 비런테크는 BR100 시리즈를 통해 데이터센터용 고성능 GPU 시장을 겨냥하고 있으며, 홍콩 IPO를 추진해 대규모 자금을 조달하려 하고 있다.
제조 분야에서는 SMIC가 중심이다. SMIC는 네덜란드 ASML의 EUV 노광장비 없이 DUV 멀티패터닝 기술태원물산 주식
만으로 7나노 공정을 구현해 화웨이 Kirin 9000S와 Ascend 910B를 생산하며 중국 내 첨단 제조 역량을 과시했다.
다만 수율이 낮아 상업적 지속 가능성에는 한계가 있다는 평가다. 또 다른 파운드리인 HuaHong은 성숙 공정 중심으로 범용 반도체 생산을 담당하며 중국 내 이원 체제를 형성하고 있다.
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중국 AI반도체 밸류체인 구조
패키징과 테스트 단계에서는 JCET, TFME, Huatian 같은 기업들이 세계 10위권 내 경쟁력을 확보했다. 이들은 2.5D·3D 적층, TSV 기반 3D 패키징 등 첨단 기술을 갖릴게임골드몽
추고 있으며, 화웨이 Ascend 칩의 듀얼칩 통합 패키징도 중국 OSAT 업체들이 직접 처리하면서 외부 도움 없이 완제품을 완성할 수 있는 체계를 구축했다.
응용 분야에서는 BAT로 불리는 바이두, 알리바바, 텐센트 등 빅테크가 국산 칩 도입을 점진적으로 늘리고 있다. 화웨이는 자사 클라우드에 Ascend 기반 AI 클러스터를 구축해 자체 프레임워크인 MindSpore와 연동했고, 알리바바는 자체 추론 칩을 데이터센터에 적용하며 안정성을 검증 중이다.
텐센트는 캄브리콘 칩 시험 도입과 AI 칩 스타트업 투자를 병행하면서 생태계 다변화를 꾀하고 있다. 스타트업 딥시크는 자사 R1 모델을 Ascend 칩에서 구동하며 성능을 두 배 이상 끌어올리는 데 성공해 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 국산 최적화 사례를 보여줬다.
산업별 중국 국산 AI칩 활용 현황. 출처=IITP
중국산 AI 칩의 활용은 데이터센터를 넘어 산업 전반으로 확산되고 있다. 자동차 산업에서는 상하이자동차와 지리가 Horizon Robotics의 차량용 칩을 도입해 지능형 운전석과 자율주행 기술에 적용하고 있으며, BYD는 첨단 운전자보조시스템(ADAS)에 딥시크 모델을 연동했다.
통신 인프라에서는 차이나모바일과 차이나텔레콤이 비런테크 BR100 칩을 시험 도입하거나 국가 차원에서 본격적으로 도입을 시작했다.
엣지 AI 분야에서는 하이크비전이 자체 칩을 탑재한 스마트카메라를 선보였고, DJI는 드론 AI 처리용 칩을 자체 개발해 상용화에 성공했다.
스마트시티 영상 분석과 IoT 기기에도 국산 칩 도입이 확산되는 추세다.
이처럼 중국은 설계, 제조, 패키징, 응용 전 단계에서 독자 생태계를 형성하며 자급화 가능성을 실증하고 있지만, 한계도 뚜렷하다. SMIC의 첨단 공정 수율이 낮아 대규모 상업 생산에는 제약이 따르고, 메모리와 대역폭 등 성능 면에서도 엔비디아 최신 칩에 비해 격차가 남아 있다. 무엇보다 CUDA를 중심으로 한 엔비디아의 소프트웨어 생태계 의존은 여전히 해결되지 않은 과제다.
보고서는 이러한 이유로 중국이 당분간 국산화 확대와 외산 칩 병행이라는 이중 구조를 유지할 수밖에 없다고 분석했다. 공공 부문과 특정 특화 영역에서는 국산 칩 도입이 가속화되겠지만, 글로벌 경쟁이 필요한 민간 빅테크 영역에서는 검증된 외산 칩 의존이 병행될 전망이다.
향후 SMIC가 첨단 제조 한계를 극복할 수 있을지가 중국 AI 반도체 자립화의 성패를 가를 최대 변수가 될 것으로 보인다
김현아 (chaos@edaily.co.kr)
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