[반도체] AI칩 산업 분석 : 성장 동력, 발전 개요, 중국 대체재, 밸류 체인 및 관련 기업

AI 시대의 핵심 인프라는 이제 GPU 한 장이 아니라 ‘컴퓨팅 밸류 체인’ 전체다. 외부 제재로 길이 막힌 순간, 중국은 칩–서버–데이터센터–소프트웨어까지 한꺼번에 국산화 속도를 올리며 2026년을 “국산算力 체계 전환점”으로 만들고 있다.​

 

목차

1. AI칩 성장 동력

2. 중국 AI칩 발전 개요

3. AI 산업 밸류 체인 구조

4. AI 칩 제조, 시장 분석

5. AI 미중 경쟁 구도와 대체 압력

6. AI 칩 중국 대체 진척

7. 관련 기업

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1. AI칩 성장 동력

AI는 이미지·언어·추론 등 거의 모든 벤치마크에서 이미 인간 수준을 넘어섰고, ChatGPT·GitHub Copilot·Stable Diffusion·DeepSeek 등 생성형 AI가 실제 서비스로 자리 잡았다. 대형 언어모델(LLM)은 Scaling Law를 따라, 파라미터·데이터·연산량이 커질수록 성능이 예측 가능하게 올라가며, 이 구조가 곧 ‘계속 더 많은 컴퓨팅’ 수요로 직결된다.

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현재 AI 가속 칩 아키텍처는 GPU·FPGA·ASIC·NPU 네 가지지만, 범용성·개발 생태 측면에서 GPU가 여전히 대모델 훈련·추론의 주력이다. 다만 산업·의료·공공 등 특정 도메인에 맞춘 ASIC·NPU 비중이 빠르게 늘면서, 장기적으로는 “GPU+비GPU” 혼합 구조가 대세가 될 것으로 보인다.

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2. 중국 AI칩 발전 개요

중국 컴퓨팅 산업은 ‘대외 봉쇄+내수 폭발’이라는 이례적인 환경 덕분에 역사적 기회를 맞았다. 한쪽에서는 미국의 수출 규제로 고급 GPU 공급이 막히고, 다른 한쪽에서는 LLM·멀티모달·도메인 AI 수요가 폭증하면서, 국산 칩·서버·클러스터를 밀어 올리는 양방향 압력이 동시에 작동한다.

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국가 차원에서 AI칩은 이미 ‘전략 자산’으로 격상됐다. “동수서산”, 전국 통합算力망, “인공지능+” 행동방안, 2025~2026년 전자정보 제조업 안정 성장 방안 등에서 AI 칩·智算 센터·초대형 클러스터를 우선 과제로 명시하며, 국유기업 구매·R&D 지원·표준·인력까지 풀스택으로 밀고 있다.

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2024년 중국 컴퓨팅 시장은 ‘구조적’ 성장 국면이다. IDC에 따르면 2024년 통합算力는 71.5EFLOPS(+20.6%), 智算算力는 725.3EFLOPS(+74.1%)로, 2023~2028년 연평균성장률(CAGR)은 각각 18.8%, 46.2%로 전망된다. AI 전용算力이 통합算力보다 훨씬 빠르게 성장하면서, AI 칩·서버·클러스터가 투자·산업의 중심축이 되고 있다.

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중국 AI 가속 칩 출하도 ‘규모 폭발+구조 재편’이 동시에 진행 중이다. 2025년 상반기 AI 칩 출하량은 190만장으로, 2024년 상반기 90만장에서 111% 증가했다. GPU 비중은 80%→70%로 떨어지고, ASIC·FPGA 등 비GPU 비중이 30%까지 올라가 2029년에는 비GPU가 50%에 육박할 것으로 전망된다.

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3. AI 산업 밸류 체인 구조

AI 컴퓨팅 밸류체인은 상·중·하류 세 층으로 나뉜다. 상류는 GPU/NPU/ASIC/CPU, 메모리·고속 인터커넥, EDA·IP 등으로, 단일 칩 컴퓨팅·에너지 효율·호환성을 결정하는 기술 코어다. 중류는 AI 서버·스위치·광모듈·전원·냉각 등으로, 칩의 능력을 실제 클러스터 수준 컴퓨팅으로 전환하는 ‘공학 플랫폼’ 역할을 한다. 하류는 IDC·클라우드·인터넷·운영자·산업 고객으로, 대규모 훈련·추론 수요를 Capex 주문으로 바꿔 주는 최종 수요처다.

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상류에서는 화웨이·해광정보·한무기·모어스레드·沐曦·江原 등 AI 칩 설계사가 생태를 넓히고, 삼성·SMIC 등 파운드리와 봉테(OSAT)까지 엮어 ‘국산 스택’을 만들어 가고 있다. 중류에서는 中科曙光·华为·阿里 등 서버·超节点 기업이 칩 단점(공정·성능)을 아키텍처·네트워크·냉각 설계로 보완해 시스템 효율을 끌어올리고 있다. 하류에서는 통신 3사, BAT 클라우드, 지방 정부·산업용 데이터센터가 ‘국산算力 우선’ 정책을 통해 수요를 흡수하고 있다.

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4. AI 칩 제조, 시장 분석

현재 중국산 AI 칩의 가장 큰 제약은 설계가 아니라 생산 능력이다. Berstein는 2025~2028년 중국 선단 논리 공정 캐파가 급격히 늘며, 2028년에는 로컬 AI 칩 공급이 내수 수요의 104%까지 올라갈 것으로 본다. 이 과정에서 평균 판매가격(ASP)은 내려가고, 공급 안정성이 높아져 ‘공급·가격’ 이중 병목이 점차 완화될 전망이다.

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AI 칩 수요는 2023년 11억달러에서 2028년 88억달러까지 확대되고, 같은 기간 로컬 공급은 훨씬 빠르게 증가해 시장 구조를 바꾸고 있다. 2023년 전체 수요의 20%만 로컬 칩으로 충당되던 것이, 2028년에는 93%가 국산 칩으로 대체되고 글로벌 공급사는 -17% CAGR로 축소된다. 2026년에는 특히 화웨이·엔비디아 간 구도가 깨지며, 화웨이가 중국 AI 칩 시장의 50%를 차지하고 엔비디아는 40%→8%로 급락, AMD 12%, 한무기 9%로 재편될 것이란 전망이다.

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5. AI 미중 경쟁 구도와 대체 압력

글로벌에서는 여전히 엔비디아가 절대 강자다. 2025년 2분기 PC 독립 GPU 시장 점유율 94%, 데이터센터 GPU 시장 점유율 90% 이상, 2026년 말까지 Blackwell·Rubin 플랫폼에서만 5,000억달러 매출이 ‘눈에띈’ 수준이다. GB200의 LLM 추론 성능은 H100 대비 30배, 훈련 성능 4배, 에너지 효율 25배 개선으로, 하드웨어·소프트웨어·에코를 모두 끌어올리고 있다.

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하지만 미국의 수출 규제는 중국 내에서 ‘국산화 촉매’ 역할을 한다. H200 판매는 허용되었지만, GB200·GB300 등 상위 플랫폼은 여전히 제한되고, 수출 규칙이 자주 바뀌면서 중국 고객 입장에서 엔비디아 기반 장기 계획을 짜기 어려워졌다. 중국 정부는 AI+ 행동방안, 전자정보 제조업 안정 성장 방안 등을 통해 AI 칩·서버·컴퓨팅 센터를 정책 우선순위로 두고, CPU·AI 서버·소프트웨어 협업·적응성 테스트까지 “국산컴퓨팅 체제”를 패키지로 밀고 있다.​

 

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6. AI 칩 중국 대체 진척

AI 붐과 대외 봉쇄 속에서 중국산 GPU·NPU는 ‘추격→부분 대체’ 단계로 올라섰다. 대표 플레이어는 화웨이(昇腾), 한무기(MLU), 해광정보(DCU), 모어스레드(전기능 GPU), 沐曦(GPU), 江原科技(국산 공정+패키징 일괄체계) 등이다. 이들은 FP8·INT8 저정밀 연산, HBM·칩렛, CUDA 호환 생태 등에서 빠르게 진전시키며 실제 대형 모델·인터넷·금융·통신 프로젝트에 들어가고 있다.

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화웨이의 Ascend 910C는 SMIC 7nm(N+2) 공정과 칩렛 구조를 사용해 FP16 기준 800TFLOPS를 내며, H100의 약 80%까지 따라왔다. 64GB HBM2e와 수 TB/s 대역폭, 통푸마이크로의 2.5D 패키징을 통해 HBM 수율도 안정화했다. 2026년에는 최초 HBM 자립 칩 Ascend 950PR(1PFLOPS, FP8/MXFP8 등)과 대모델 디코딩 특화 Ascend 950DT(2PFLOPS, 144GB, 4TB/s)를 내놓아 고급 훈련·추론 시장에서 엔비디아와 정면 승부를 노린다.

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바이두는 Kunlun M100과 Tianchi 256/512 초노드를 통해 “칩–대모델–클러스터” 삼각을 구축한다. M100은 고효율 추론용으로 文心 5.0과 모듈식으로 결합되고, Tianchi 512는 단일 노드에서 만억(1조) 파라미터 모델 훈련을 목표로 한다. 대형 초노드에서 98% 효율을 유지하도록 네트워크·분산 최적화를 튜닝하는 전략이다.

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한무기의 MLU590은 7nm 공정, FP16 314TFLOPS, 80GB 메모리·2TB/s 대역폭으로 대형 모델 훈련·추론에 쓰이고, 저가형 MLU370-X4는 FP16 96TFLOPS, 150W로 ‘가성비’ 추론 시장을 노린다. 해광정보는 x86 호환 CPU+DCU 조합과 CUDA 유사 개발 환경(DTK·DAS·DAP)을 강점으로, 전력·과학연구·의료 등 공공·산업 시장을 파고들며, FP8/FP16 혼합정밀 Deep算三号로 대형 모델 훈련을 겨냥한다.

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모어스레드는 자사 MUSA 아키텍처 위에서 ‘평호’ GPU(2.0GHz, 512 Tensor 코어, FP8 지원, 80GB 메모리)와 만카 클러스터 솔루션으로 DeepSeek급 대모델 훈련을 겨냥한다. 沐曦曦云 C500은 HBM2e 64GB, MetaXLink 기반 고속 인터커넥, CUDA 호환 소프트웨어 스택(MXMACA)로 1,000억 파라미터 이상 클러스터까지 대응하며, 차세대 C700은 H100급 성능으로 2026년 테이프아웃을 목표로 하고 있다. 江原科技는 12nm 국산 공정·국내 봉테 기반 D1 칩을 양산하며, “설계–제조–패키징–서버” 전 과정 국산화를 입증했고, T800으로 H800급 성능을 겨냥한다.​

 

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7. 관련 기업

한무기 Cambricon은  2016년 설립된 AI 칩 전문기업으로, 클라우드·엣지·IP·집중형 클러스터까지 네 개 축을 모두 가진 드문 구조다. MLU370·590·MLU370-X4 등으로 서버·인터넷·제조·자율주행 등 다양한 산업에서 대형 모델·생성형 AI 수요를 흡수하고, 하드웨어·소프트웨어·클러스터를 통합한 솔루션으로 ‘중국판 엔비디아’를 지향한다.

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해광정보는 CPU+DCU ‘쌍엔진’ 전략으로 x86 생태·AI 가속을 동시에 겨냥한다. Deep算 시리즈 DCU와 DTK·DAS·DAP 소프트웨어 스택으로 AI 훈련·추론 풀스택을 제공하고, HSL1.0 인터커넥 규격으로 다른 AI 칩·CPU와의 이종 통합을 표준화해 ‘중국版 CUDA+NVLink’ 플랫폼을 만들려 한다.

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모어스레드는 네 세대 GPU 아키텍처와 완전한 제품군(칩·보드·클러스터·소프트웨어)을 갖춘 유일한 중국 전기능 GPU 업체다. 2025년 1~3분기 매출 7.85억위안(+181.99%), AI智算이 매출의 95%를 차지하며, IPO로 확보한 84.24억위안을 차세대 AI 칩·그래픽 칩·AI SoC 개발에 투입해 장기 경쟁력을 강화하고 있다.

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沐曦股份 Muxi Technology은 XCORE 아키텍처와 MetaXLink로 ‘국산 CUDA+NVLink’ 스타일 에코를 구축하며 고성능 GPU·클러스터·소프트웨어를 패키지로 판다. 2025~2027년 매출은 16.76/28.43/42.28억위안, 2027년 흑자 전환이 예상되고, 6~12개월 목표 기업가치 3,720~4,010억위안 밴드로 제시된다.

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品高股份 Pinggo Group은 원래 클라우드·데이터 플랫폼 업체지만, 江原科技와의 상호 지분 투자로 ‘國產算力+소프트웨어’ 양방향에 올라탔다. 공동 제품인 “品原 AI 일체기”는 4U, D20 16장, 5PFLOPS, 4TB 메모리로 H20·T4·4090급 추론 칩을 대체하는 것을 목표로 하고, Bingo AI Infra 플랫폼으로 異構 GPU 클러스터를 효율적으로 스케줄링해 主流 GPU 대비 2.5배 에너지 효율 개선을 노린다.​

 

 

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투자·비즈니스 관점에서 기억할 포인트 3가지

 

첫째, 2026~2028년은 중국 내 AI 칩 ‘설계–제조–패키징–서버–클라우드’까지 연결된 국산 컴퓨팅 체계가 실제로 캐파와 수익으로 검증되는 구간이다.

둘째, 엔비디아의 절대 우위는 당분간 깨지기 어렵지만, 중국 로컬 시장 안에서는 엔비디아 점유율이 한 자리로 내려오고 화웨이·GPU 스타트업·DCU·ASIC이 합쳐 ‘국산 다핵 구조’를 만들 가능성이 크다.

셋째, 개별 칩 스펙보다 “칩+초노드+소프트웨어+클라우드” 묶음에서 얼마나 강한 플랫폼을 만들 수 있는지가, 한무기·해광정보·모어스레드·沐曦·江原+品高 같은 기업의 중장기 밸류에이션을 가를 핵심 기준이 된다.