AI 시대의 최대 격전지는 어디일까요?
바로 반도체, 그중에서도 AI 칩입니다. 엔비디아가 장악한 이 시장에 도전장을 내민 기업이 있습니다.
바로 중국의 화웨이입니다.
화웨이가 개발 중인 고성능 AI 칩 Ascend 910D는 엔비디아의 H100과 직접 경쟁을 노립니다.
과연 화웨이는 엔비디아를 넘을 수 있을까요?
화웨이의 AI 칩, Ascend 910D의 등장
화웨이는 2025년 출시를 목표로 한 Ascend 910D 칩을 통해 AI 반도체 분야에서의 자립을 꾀하고 있습니다.
이 칩은 910B의 후속 버전으로, 멀티 다이 패키징 기술을 도입하여 성능을 극대화할 계획입니다.
Ascend 910D는 특히 생성형 AI와 AI 모델 학습에 최적화된 설계를 목표로 하고 있어, 자연어 처리나 챗GPT와 유사한 대형 모델의 학습에 적합한 하드웨어로 주목받고 있습니다.
엔비디아와의 비교: 성능과 공급망
엔비디아의 H100은 지금까지 가장 강력한 AI 칩으로 꼽히며, 특히 대규모 언어 모델 훈련에서 우위를 점하고 있습니다.
하지만 중국은 미국의 수출 규제 때문에 이 칩을 도입할 수 없습니다.
이에 따라 화웨이의 Ascend 910D는 중국 내 대체재로 각광받고 있으며, 이는 딥러닝 칩셋의 자립화라는 전략적 목표와도 맞물려 있습니다.
| 항목 | 엔비디아 H100 | 화웨이 Ascend 910D |
|---|---|---|
| 출시 연도 | 2022 | 2025 (예정) |
| 연산 성능 | 700 TFLOPS 이상 | 미공개 (H100 대비 목표) |
| 패키징 | TSMC CoWoS | 중국 내 자체 멀티다이 |
| 주요 타깃 | 전 세계 AI 데이터센터 | 중국 내 AI 인프라, 엣지 AI 칩 시장 |
화웨이의 AI 칩 전략, 왜 중요한가?
미국의 수출 제재 이후, 중국은 자국 기술로의 전환에 집중하고 있습니다.
화웨이는 Ascend 칩을 통해 국산화 기술 개발의 핵심 기업으로 부상했습니다.
생성형 AI 시대에 발맞춰, 화웨이는 AI 가속기 및 자연어 처리 특화 칩셋을 통해 글로벌 트렌드에 대응하고 있습니다.
이는 단순한 기술 발전이 아니라, 중국 정부의 정책과도 맞닿아 있습니다.
심층적인 기술 비교: 화웨이와 엔비디아
1. 칩 아키텍처와 설계 방식
화웨이의 Ascend 910D는 멀티다이 패키징 기술을 통해 여러 개의 칩을 하나의 패키지에 결합해 성능을 극대화합니다.
이 방식은 칩 간 통신을 최적화하여 대규모 AI 모델 학습에 필요한 높은 연산 성능을 제공합니다.
특히 화웨이는 Da Vinci Architecture를 채택하여 AI 가속기와 자연어 처리 성능을 개선하고, 중국 내 AI 산업 발전에 필요한 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.
반면, 엔비디아의 H100은 CUDA와 Tensor Core 기술을 활용하여 GPU를 최적화하고 있습니다. NVIDIA Hopper Architecture는 AI 훈련을 위한 고속 연산을 지원하며, 특히 대형 언어 모델과 생성형 AI에서 강력한 성능을 자랑합니다.
또한, 엔비디아는 클라우드 AI 데이터센터와의 통합을 고려하여 GPU 클러스터와의 호환성도 뛰어납니다.
2. 성능 지표와 최적화
화웨이 Ascend 910D의 연산 성능은 아직 공개되지 않았지만, 700 TFLOPS 이상의 성능을 자랑하는 엔비디아의 H100을 목표로 설계되었습니다.
H100은 특히 AI 모델 학습과 딥러닝 칩셋을 위한 연산 성능에 강점을 가지고 있으며, FP8을 지원하여 더욱 효율적인 데이터 처리와 AI 훈련을 가능하게 합니다.
화웨이는 AI 가속기와 엣지 AI 칩에 집중하여, AI 모델 학습을 더 빠르게 처리하고, 특히 중국 내 AI 인프라의 자립성을 강화하려는 전략을 취하고 있습니다.
화웨이의 AI 칩은 AI 데이터센터보다는 엣지 컴퓨팅과 AI 모델 추론에 최적화된 형태로 설계되고 있습니다.
3. 소프트웨어 생태계 및 지원
화웨이는 MindSpore라는 AI 프레임워크를 제공하여, Ascend 칩과의 최적화된 협업을 지원합니다.
이 프레임워크는 AI 가속기와 자연어 처리 특화 칩셋의 성능을 극대화하며, AI 모델 학습에서 높은 효율성을 발휘합니다.
또한, 화웨이는 Huawei Cloud와의 통합을 통해 엣지 AI 칩 시장에서의 성장을 추구하고 있습니다.
엔비디아는 CUDA와 cuDNN 라이브러리를 통해 AI 소프트웨어와 하드웨어의 최적화된 연동을 지원합니다.
또한, TensorRT와 NVIDIA AI Platform을 통해 딥러닝 칩셋과 AI 모델 학습에 최적화된 환경을 제공합니다.
엔비디아는 AI 인프라와 클라우드 서비스를 통해 고성능 AI 칩을 지원하며, 글로벌 고객과의 협력 관계를 강화하고 있습니다.
투자자 관점: 화웨이 vs 엔비디아 주가 전망
화웨이는 비상장 기업이지만, 화웨이 칩을 공급받는 SMIC, Alibaba, Baidu 등의 주가는 간접적인 영향을 받습니다.
특히 AI 반도체 시장에서 생성형 AI 기술의 수요가 늘면서 관련 종목에 대한 투자 심리도 고조되고 있습니다.
반면, 엔비디아의 경우 최근 화웨이의 칩 개발 소식이 알려지며 주가가 일시적으로 하락하기도 했습니다. 하지만 장기적으로는 여전히 글로벌 수요가 강력하다는 분석도 존재합니다.
엔비디아의 대응과 전략
화웨이의 도전에 대해 엔비디아는 명확한 반응을 보이고 있습니다.
엔비디아는 중국 내 시장 경쟁 심화를 인정하면서도, 자사의 기술 우위는 여전하다는 입장을 고수하고 있습니다.
또한 미국 내 공급망 강화와 자체 AI 모델 개발에 수천억 달러를 투자할 계획을 밝히며 대응에 나섰습니다.
이러한 전략은 지리적 리스크를 줄이고, 미국 정부와의 협력을 강화하려는 의도로 풀이됩니다.
관련 보도에 따르면, 엔비디아는 화웨이의 AI 칩 개발이 단기적인 위협이 될 수 있다고 판단하면서도, 글로벌 고객 기반과 소프트웨어 생태계를 활용해 장기적으로 우위를 유지할 수 있다고 보고 있습니다.
- WSJ: 화웨이, 엔비디아와 경쟁할 AI 칩 개발
- Investor's: 화웨이 칩 개발에 흔들린 엔비디아 주가
- FT: 엔비디아, 미국 내 공급망에 수천억 투자
- NBC: 화웨이의 위협을 경고한 엔비디아
화웨이의 기술력은 이제 세계 시장에서도 무시할 수 없는 수준에 도달했습니다.
하지만 아직은 엔비디아의 독보적인 생태계를 넘어서기엔 갈 길이 멀다는 지적도 많습니다.
생성형 AI와 AI 가속기 시장이 본격화되는 이 시점에서, 화웨이가 어떤 돌파구를 마련할지 지켜볼 필요가 있습니다.