중국 AI 반도체 기술은 어디까지 왔을까? 화웨이 어센드가 보여준 현실

중국 AI 반도체 기술은 미국에 뒤처져 있다는 평가를 받는다. 그러나 이들은 미세 공정 경쟁 대신 설계부터 생산, 패키징까지 이어지는 독자적인 AI 생태계를 통째로 구축하는 다른 길을 선택했다. 미래 AI 시장은 성능 경쟁과 함께 자립된 공급망 경쟁이 동시에 진행되며, 미국과 중국을 중심으로 한 두 개의 AI 생태계가 형성될 가능성이 커지고 있다.

미국이 중국 반도체의 손발을 묶은 진짜 이유

미국이 중국을 향해 반도체 규제의 칼을 빼든 이유는 단순한 무역 전쟁이 아니다. 인공지능(AI) 패권을 쥐는 자가 미래의 군사, 경제, 기술 주도권을 모두 갖기 때문이다. 미국은 엔비디아의 첨단 GPU 수출을 막았고, 반도체 미세 공정의 필수품인 ASML의 EUV 노광장비 반입을 원천 차단했다.

여기서 끝이 아니다. AI 연산 속도를 결정짓는 핵심 메모리인 HBM과 반도체 설계 소프트웨어인 EDA 툴까지 전방위로 압박했다. 엔비디아 칩을 못 사게 하고, TSMC에서 칩을 굽지 못하게 만들어 중국의 최첨단 AI 개발 속도를 늦추려는 전략이었다. 미국의 타겟은 명확했다. 중국이 최첨단 AI 시스템을 스스로 고도화하는 사태를 막으려는 조치였다.

중국 AI 반도체 공급망의 숨겨진 성적표

미국의 무차별 제재 속에서 중국은 생존을 위해 각 분야의 자국 기업들을 무섭게 키워내기 시작했다. 현재 중국이 구축한 반도체 독립 전선의 현황은 아래와 같다.

분야	중국 대표 기업	현재 도달한 실제 수준
AI 칩 설계	화웨이 (Huawei)	엔비디아 대항마인 Ascend 910C, 950 개발
파운드리	SMIC	DUV 장비로 7nm 양산 성공, 5nm 공정 연구
메모리	CXMT	규제를 우회한 자체 HBM 기술 개발 중
장비	SiCarrier 등	EUV를 대체할 특허 및 독자 노광 기술 연구
패키징	JCET 등	고성능 칩을 묶는 첨단 패키징(CoWoS 대체) 상용화

EUV 장비 없이 7nm를 뚫어낸 SMIC의 집념

현재 중국 반도체 생산의 최전선에는 SMIC가 있다. 업계에서는 EUV 장비가 없으면 7nm 이하 미세 공정은 불가능하다고 못을 박았다. 하지만 SMIC는 구형 기술인 DUV 장비를 네 번 이상 겹쳐 굽는 ‘SAQP(Self-Aligned Quadruple Patterning)’ 공정을 쥐어짜며 7nm 양산에 성공했다. 실제 노무라 증권 등 글로벌 테크 분석가들은 이 과정에서 발생하는 살인적인 단가와 낮은 수율을 가장 큰 한계로 지적한다. 최근에는 이 한계의 기술을 쥐어짜 짜내며 5nm 공정까지 연구하고 있다.

문제는 효율성이다. 도면을 여러 번 겹쳐 그리다 보니 회로가 불량일 확률이 치솟는다. 글로벌 반도체 전문 조사기관(TechInsights) 및 외신 분석에 따르면, 현재 SMIC 7nm 공정의 실제 수율은 약 50% 수준 혹은 그 미만으로 추정된다. 칩 100개를 만들면 절반 이상은 버린다는 뜻이다. 생산 단가가 살인적으로 높아지고 대량 생산 속도가 떨어질 수밖에 없는 구조적 한계를 안고 있다.

화웨이가 엔비디아의 빈자리를 치고 나가는 방법

생산은 SMIC가 맡고, 설계는 화웨이가 주도한다. 화웨이는 과거 Ascend 910 시리즈를 시작으로 제재 우회로를 찾았다. 미국의 제재 환경 속에서도 성능을 개선한 910B는 이미 중국 내수 시장에서 엔비디아의 대체재로 자리를 잡았다.

최근 화웨이는 차세대 모델인 Ascend 910C와 950 라인업까지 공개하며 속도를 내고 있다. 칩 개별의 순수 전력 효율이나 절대 성능은 엔비디아의 최신 칩에 미치지 못한다. 그러나 중국 빅테크 기업들이 미국 칩을 구하지 못하는 상황에서, 화웨이 제품은 이미 시장에서 ‘ 쓸 만한 유일한 대안’으로 판정받았다.

숫자가 아닌 대량 생산 능력이 진짜 약점이다

많은 이들이 중국 반도체의 약점으로 ‘낮은 성능’을 꼽는다. 하지만 진짜 치명적인 약점은 성능이 아니라 ‘대량 생산 능력’에 있다. 칩 하나를 똑똑하게 만드는 것보다 수만 개를 안정적으로 찍어내는 능력이 AI 서버 구축의 핵심이기 때문이다.

EUV 장비의 부재는 수율 저하를 낳고, 이는 곧 공급 부족으로 직결된다. 게다가 고성능 AI 칩에 필수적인 HBM 메모리의 수급도 불안정하다. 전력 효율이 낮아 중국산 칩으로 데이터센터를 지으면 전기료가 폭발적으로 증가한다. 결국 성능 차이보다, 원하는 시점에 원하는 물량을 대지 못하는 생산 정체가 이들의 발목을 잡고 있다.

공정 경쟁 대신 생태계 판을 바꾸는 중국의 영악한 전략

보통 사람들은 “대만 TSMC는 2nm를 만드는데 중국은 겨우 7nm 수준이니 한참 멀었다”고 비웃는다. 그러나 중국은 이제 미세 공정 숫자만으로 미국과 경쟁하기보다 다른 방식의 AI 경쟁 전략을 선택하고 있다. 기술 격차를 인정하고 다른 우회로를 찾았기 때문이다.

중국은 7nm 칩 여러 개를 지능적으로 묶는 ‘칩 클러스터’ 기술과 AI 서버 최적화 기술 개발에 사활을 걸었다. 하드웨어가 부족하면 이를 구동하는 소프트웨어와 거대한 내수 데이터로 메우겠다는 전략이다. 성능이 떨어지는 칩이라도 수만 개를 촘촘하게 연결해 효율을 극대화하면 최첨단 칩을 쓴 시스템과 유사한 성능을 낼 수 있다. 기술력은 뒤처져도, 실제 돌아가는 AI 서비스를 완성하는 데는 문제가 없다는 계산이다.

화웨이의 AI 클러스터(예: CloudMatrix와 같은 대규모 시스템)는 여러 개의 AI 칩을 연결해 개별 칩 성능의 한계를 시스템 수준에서 보완하려는 전략의 대표적인 사례다.

중국 AI도 처음에는 엔비디아를 사용했다

많은 사람들이 DeepSeek나 Qwen 같은 중국 AI가 처음부터 중국산 반도체 위에서 개발됐다고 생각한다. 하지만 현실은 조금 다르다. DeepSeek의 대표 모델인 V3와 R1은 대규모 사전학습 과정에서 NVIDIA H800 GPU 클러스터를 사용했다. 당시에는 GPU 내부에 탑재된 HBM 역시 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 등 해외 메모리 기술에 의존했다.

그러나 미국의 수출 규제가 강화되면서 상황이 바뀌고 있다. 중국은 화웨이 Ascend, SMIC, 국산 메모리와 소프트웨어(CANN)를 중심으로 AI 인프라를 전환하려 하고 있다. 아직 대규모 학습에서는 NVIDIA가 우위를 유지하지만, 추론과 일부 후반 학습에서는 국산 칩의 활용 범위를 넓히려는 시도가 계속되고 있다.

AI 시장은 ‘최고 성능’보다 ‘최적의 비용’으로 이동하고 있다

AI 모델의 경쟁은 이제 누가 가장 똑똑한 모델을 만드는가에서 끝나지 않는다. 기업이 수억, 수천억 건의 AI 요청을 처리하기 시작하면 모델 가격은 곧 기업의 수익성과 직결된다. 성능이 5% 높지만 비용이 두 배라면, 많은 기업은 오히려 조금 저렴한 모델을 선택할 가능성이 높다.

DeepSeek는 이러한 시장 변화를 정확하게 노렸다. 충분한 성능과 낮은 비용을 앞세우며 글로벌 AI 시장에서 빠르게 존재감을 키웠고, 마이크로소프트 Azure AI Foundry에도 모델이 등록되었다. 이는 특정 국가의 AI라는 이유보다 기업 고객이 원하는 선택지를 제공하려는 플랫폼 전략으로 해석할 수 있다.

앞으로 AI 시장은 최고의 모델 하나가 모든 것을 차지하기보다, 성능과 비용의 균형이 다른 다양한 모델들이 공존하는 구조로 발전할 가능성이 크다. DeepSeek의 등장은 이러한 변화가 이미 시작되었음을 보여주는 대표적인 사례다.

완벽하지 않은 자립이 무서운 이유

우리가 중국을 경계해야 하는 이유는 그들의 기술이 세계 최고여서가 아니다. 부족하면 부족한 대로 설계, 생산, 메모리, 장비까지 이어지는 자국 인프라를 꾸역꾸역 완성해 가고 있어서다.

성능은 떨어지고 가격은 비싸지만, 중국의 AI 기업들은 국가의 전폭적인 지원을 받으며 이 생태계 안에서 생존하는 법을 배우고 있다. 기술의 완성도가 낮아도 고유의 생태계가 굴러가기 시작하면 외부의 충격에 무너지지 않는 진짜 자립이 완성된다.

글로벌 AI 반도체 공급망의 피할 수 없는 이원화

앞으로의 미래는 명확하다. 미국은 압도적인 최첨단 기술력을 무기로 글로벌 표준 시장을 계속 장악할 것이다. 반면 중국은 미국의 규제가 강해질수록 내부 결속을 다지며 국산화 속도를 더 올릴 수밖에 없다.

결국 세계 AI 반도체 시장은 미국 중심의 초고성능 진영과 중국 중심의 거대 자립 진영으로 쪼개질 것이다. 효율성과 기술 격차를 떠나, 지구상에 완전히 독립된 두 개의 AI 영토가 생겨나는 것은 이제 거스를 수 없는 현실이다.

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[글에서 사용한 머리 아픈 용어]

• HBM (고대역폭 메모리): 반도체 칩을 아파트처럼 위로 높게 쌓아 올려 데이터가 오가는 길을 대폭 넓힌 초고속 메모리다. 대규모 AI 연산을 빠르게 처리하기 위해 필수적으로 쓰인다.
• 수율: 웨이퍼 한 장에서 불량품을 제외하고 실제로 사용할 수 있는 정상 반도체 칩이 나오는 비율이다. 수율이 낮을수록 버리는 칩이 많아져 생산 단가가 올라간다.
• DUV 멀티패터닝: 최첨단 노광장비(EUV)가 없을 때, 구형 장비(DUV)를 이용해 반도체 회로 판에 도면을 여러 번 겹쳐 그려 미세한 회로를 만드는 기술이다. 공정이 복잡해지고 불량률이 높아지는 단점이 있다.