중국의 인공지능 반도체시장이 빠르게 성장하고 있다. 중국 내 자료를 종합하면 2025년 중국 AI칩 시장규모는 약 2천억 위안 수준으로 추산된다. 생성형 AI가 검색, 금융, 제조, 의료와 공공서비스로 확산되면서 AI 서버와 반도체 수요도 함께 늘고 있다.
그러나 시장규모가 커졌다는 사실과 중국이 세계 최고 수준의 AI 훈련용 반도체를 충분히 생산한다는 것은 다른 문제다. 중국 기업들은 상대적으로 진입이 쉬운 추론용 칩과 특정 용도에 맞춘 반도체에서 성과를 내고 있다. 이미 학습된 AI 모델을 이용해 질문에 답하거나 영상을 분석하는 추론 작업은 다양한 방식의 칩으로 처리할 수 있다.
반면 거대모델을 처음부터 훈련하는 작업은 훨씬 어렵다. 수천 개에서 수만 개의 고성능 칩이 오랜 시간 같은 작업을 수행해야 한다. 칩 하나의 계산능력뿐 아니라 메모리, 칩 사이의 연결속도, 서버의 안정성과 소프트웨어가 모두 맞아야 한다.
첫 번째 문턱은 고대역폭메모리(HBM)다. AI 훈련에서는 많은 데이터를 빠르게 계산장치로 보내야 한다. 계산속도가 빠른 칩을 만들어도 메모리에서 데이터를 늦게 보내면 전체 성능이 떨어진다. 한국 기업이 AI 반도체시장에서 중요한 위치를 차지하는 이유도 HBM과 첨단 메모리 기술에 강점이 있기 때문이다.
두 번째 문턱은 칩과 칩을 연결하는 기술이다. AI 서버는 한 개의 칩으로 움직이지 않는다. 수많은 칩이 데이터를 빠르게 주고받아야 한다. 연결망이 느리면 일부 칩이 다른 칩의 계산을 기다리게 되고, 비싼 장비를 설치해도 제대로 된 성능을 내기 어렵다.
세 번째이자 가장 큰 문제는 소프트웨어 생태계다. 개발자는 반도체의 최고 계산수치만 보고 제품을 선택하지 않는다. 기존에 작성한 프로그램이 작동하는지, 개발도구가 편리한지, 오류가 생겼을 때 기술지원을 받을 수 있는지를 확인한다. 새로운 칩을 사용하기 위해 모든 프로그램을 다시 작성해야 한다면 전환비용이 커진다.
양산 능력도 중요하다. 연구실에서 만든 시제품이 높은 성능을 내는 것과 수만 개의 칩을 같은 품질로 생산하는 것은 다른 일이다. 실제 데이터센터에서는 칩이 오랜 시간 안정적으로 작동해야 한다. 전력소비와 발열이 지나치게 크면 냉각비용과 전기요금 때문에 경제성이 낮아진다.
중국 기업들은 해외 고성능칩 수출제한에 대응하기 위해 자체 GPU와 AI 가속기, RISC-V와 메모리 안에서 계산하는 새로운 구조를 개발하고 있다. 일부 제품은 노트북과 AI 서버에 들어가며 상용화 단계로 이동하고 있다. 다만 기업이 발표한 성능과 실제 고객이 얻는 성능은 다를 수 있으므로 객관적인 검증이 필요하다.
AI 반도체 기업을 볼 때 확인할 다섯 가지
최고성능보다 실제 고객의 사용성능을 먼저 봐야 한다. 어떤 AI 개발도구와 프로그램을 지원하는지도 확인해야 한다. HBM과 고속 연결망을 안정적으로 확보했는지, 실제 양산물량과 납품고객이 있는지, 전력과 냉각을 포함한 전체 운영비용이 얼마인지 살펴야 한다.
한국에는 기회와 위험이 함께 존재한다. HBM, 첨단 패키징과 제조장비는 중국 AI 산업이 필요로 하는 분야다. 그러나 미국의 수출통제와 기술보호 규정을 고려해야 한다. 중국 매출만 늘리는 전략보다 여러 국가와 고객으로 시장을 나누는 전략이 필요하다.
AI 반도체 경쟁은 더 이상 칩 한 장의 속도 경쟁이 아니다. 메모리와 네트워크, 개발도구, 데이터센터와 전력까지 묶인 생태계의 경쟁이다. 중국이 추론용 칩의 성과를 대규모 훈련능력으로 연결할 수 있는지는 이 생태계를 얼마나 빠르고 안정적으로 완성하느냐에 달려 있다.
근거 자료·출처
중국어 번역. 中国AI芯片真正的竞争不是一块芯片，而是整个生态
从推理走向大型模型训练，还需要存储、连接和软件
中国人工智能芯片市场正在快速发展。随着生成式人工智能进入搜索、金融、制造、医疗和公共服务，AI服务器和芯片的需求不断增加。
但是，市场规模变大，不等于中国已经能够生产足够多的世界最高水平训练芯片。中国企业在推理芯片和专用芯片方面取得了一些成绩。推理是使用已经训练好的模型回答问题或分析图像，这类工作可以使用不同类型的芯片。
大型模型训练困难得多。几千到几万块高性能芯片需要长时间一起工作。除了单块芯片的计算能力，还需要高速存储、芯片连接、稳定服务器和完整软件。
第一个困难是高带宽存储器。AI训练需要快速把大量数据送到计算芯片。如果存储速度慢，芯片再快也不能发挥全部性能。韩国企业在AI市场中很重要，主要原因之一就是韩国在高带宽存储器方面有优势。
第二个困难是芯片连接。AI服务器不是依靠一块芯片工作。很多芯片必须快速交换数据。如果连接速度慢，一些芯片就要等待其他芯片，昂贵的设备也不能得到好性能。
第三个困难是软件生态。开发者不只看芯片公布的最高速度，还要看原来的程序能不能使用、开发工具是否方便、出现错误以后能不能得到技术帮助。如果使用新芯片必须重新编写所有程序，企业就要支付很高的费用。
大量生产也很重要。实验室样品性能好，不等于企业可以生产几万块质量相同的芯片。数据中心需要芯片长时间稳定工作。如果耗电和发热太高，冷却和电费也会很高。
中国企业正在开发自己的GPU、AI加速器、RISC-V和存算一体芯片。一些产品已经进入电脑和服务器。但是，企业公布的性能可能同客户实际使用的性能不同，需要进行客观检查。
评价AI芯片企业时，要看真实客户性能、软件支持、高速存储和连接能力、量产数量、客户名单以及整体使用成本。
韩国在存储、先进封装和设备方面有机会，同时也要注意技术保护和出口规定。AI芯片竞争已经不是一块芯片的速度比赛，而是存储、网络、软件、数据中心和能源组成的整个生态竞争。
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