4나노 막히자 14나노 묶었다…中 '슈퍼노드' 승부수와 명암

중국 인공지능(AI) 업계가 미국의 첨단 반도체 수출 규제에 맞서 국산 가속기 수천 개를 단일 시스템으로 묶는 '슈퍼노드' 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 디지타임스는 16일(현지시각) 중국이 국가 컴퓨팅 네트워크 전반에 슈퍼노드 비중을 높이며 시스템 역량으로 단일 칩 열세를 메우고 있다고 보도했다.

미세공정 제약 속에서 추진되는 시스템 아키텍처 재편은 한국 고대역폭 메모리(HBM) 및 레거시 D램 공급망의 틈새 수요 향방을 가를 변수로 꼽힌다.


개별 칩의 연산 성능 경쟁은 이제 수천 개 칩을 단일 연산 도메인으로 묶는 시스템 엔지니어링 경쟁으로 옮겨갔다. 미국 정부가 고성능 그래픽처리장치(GPU) 공급망을 조이자, 중국 테크 기업들은 서버 간 수평 확장을 넘어 랙 전체를 하나의 연산 장치로 통합하는 스케일업(Scale-up) 기술에 매달리고 있다.
물리적으로 떨어진 가속기를 광학 연결과 가상화 운영체제로 묶어 거대한 단일 프로세서처럼 작동시키는 구조다. 제조 공정이 14나노미터(nm) 수준에 묶이더라도 시스템 단위에서 데이터 병목을 해소하면 고성능 칩에 준하는 연산력을 낼 수 있다는 계산이 깔려 있다.


화웨이는 지난 7월 16일 상하이 세계인공지능대회(WAIC) 현장에서 1024개 신경망처리장치(NPU)를 결합한 '아틀라스 950 슈퍼포드'를 처음 공개했다. 이 장비는 8비트 부동소수점(FP8) 기준 1엑사플롭스, 4비트(FP4) 기준 2엑사플롭스의 연산 능력을 나타냈다.

빅테크 기업들은 대규모 추론 서비스에 이 인프라를 투입하고 있다. 디지타임스에 따르면 알리바바는 자체 개발 슈퍼노드를 가동해 2조 개 매개변수를 지닌 대형 언어 모델 'Qwen 3.8 Max'의 실시간 추론을 시작했다. 중국 가속기 개발사 메타X의 펑리 최고기술책임자는 추론 작업이 훈련보다 미세한 통신을 요구해 초고속 연결 기술이 핵심이라고 설명했다.

소프트웨어 최적화에 따른 성과도 구체적인 수치로 확인된다. 화웨이와 아이플라이텍이 구축한 '페이싱 1호'는 동일 규모 엔비디아 기반 시스템 대비 초기 분산 훈련 효율이 30% 수준에 머물렀다. 연구진이 통신 제어와 분산 전략을 개선한 뒤 이 수치는 84~93% 수준까지 올라섰다.

기술적 성과 뒤편에는 여전히 인프라 한계가 자리 잡고 있다. 중국 내 실제 상용 가동 중인 슈퍼노드의 대다수는 100개 미만의 가속기 구성에 머물고 있다. 칩 제조사와 서버 업체 사이의 상호 연결 표준이 제각각이어서 확장성이 떨어지는 탓이다. 수만 개 단위로 칩을 늘릴 때 발생하는 전력 소비와 발열을 잡기 위한 액체 냉각 구축 비용도 큰 부담이다.

이러한 시스템 중심 전환은 한국 반도체 산업에 양면적 변수로 작용한다. 중국이 HBM 수급 한계를 캐시 메모리와 소프트웨어 튜닝으로 우회하면서 범용 레거시 메모리 수요를 유지하려는 움직임이 뚜렷하다. 반면 엔비디아 중심의 단일 HBM 공급 구조 외에 중국 독자 시스템 규격에 맞춘 맞춤형 메모리 시장이 형성될 수 있다는 관측도 제기된다.

글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 개별 반도체의 미세공정에서 시스템 연결 효율과 토큰당 처리 단가로 이동하고 있다. 중국의 우회 시스템 전략이 시장 안착에 성공할지 여부는 인프라 표준화 속도와 상용 서비스 수익성에 달려 있다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com