중국 AI 칩 기술 보고서

1. 최신 중국 AI 칩 성능 비교 및 기술 분석

중국의 주요 기술 기업들은 자체 개발한 AI 반도체 칩을 통해 엔비디아(NVIDIA) 등 해외 경쟁사에 맞서고 있습니다. 대표적인 예로 화웨이 Ascend 910C, 알리바바 평투토(平头哥) 한광 800, 바이두 Kunlun II 등이 있습니다. 아래 표는 이들 칩의 핵심 사양과 성능, 기술적 특징을 비교한 것입니다:

칩 모델 연산 성능 공정 노드 소비 전력 메모리 구성 적용 및 응용 사례
화웨이 Ascend 910C FP16 약 800 TFLOPS (BF16: 780 TFLOPS)※엔비디아 H100의 60% 수준 추론 성능 7nm (TSMC N7+ & SMIC N+2) 높음 (수백 W 추정, 공식 TDP 미공개) 8개의 HBM2E 스택 (대역폭 3.2 TB/s) 대규모 AI 훈련 및 추론 (클라우드 데이터센터, AI 슈퍼컴퓨터 등)예: Peng Cheng Cloud Brain III 슈퍼컴퓨터에 채택 예정
알리바바 한광 800 78,563 IPS(이미지/초) @ ResNet-50 추론(~260 TOPS INT8 추정) 12nm (Alibaba Pingtouge 자체 구조) 약 150~200W (추정, 500 IPS/W 효율 기준) 온칩 메모리 + DDR (HBM 미사용) AI 추론 가속 (이미지 인식, 검색 등)예: 도시 교통 분석 City Brain(40→4 GPU 대체), 전자상거래 이미지 검색(Pailitao)
바이두 Kunlun II 256 TOPS(INT8)128 TFLOPS(FP16)  7nm (Samsung 파운드리) 120W (최대 TDP)  메모리 미공개 (추정: GDDR6 혹은 DDR 공유) 클라우드/엣지 AI 가속 (다목적)예: 바이두 검색엔진, 샤오두(Xiaodu) AI 서비스에 수만 개 배치; 자율주행 차량에도 적용 검토

주:IPS는 초당 처리 이미지 수, TOPS는 초당 트릴리언 연산 횟수 (tera-operations per second), TFLOPS는 초당 테라 플로팅연산(부동소수점)입니다.

위 표에서 보듯이, Ascend 910C는 두 개의 Ascend 910B 다이(die)를 유기적 기판으로 연결한 칩릿(chiplet) 구조로서, FP16 기준 약 800 TFLOPS의 막강한 연산력을 갖추고 있습니다. 7nm 공정으로 530억 개의 트랜지스터를 집적했으며, 8개의 HBM2E 메모리 스택을 통해 3.2 TB/s에 이르는 메모리 대역폭을 제공합니다. 이는 엔비디아 H100 GPU의 약 80%에 달하는 수준으로, 중국이 첨단 AI 칩에서 상당한 성능을 구현했음을 보여줍니다. 다만 소비 전력 면에서는 효율이 다소 낮아 엔비디아 대비 성능대비 전력소모가 크며, 주로 대규모 AI 훈련(Training) 작업보다는 추론(Inference) 작업에 강점이 있다고 알려져 있습니다.

알리바바 평투토(PingTouGe)의 한광(Hanguang) 800 칩은 AI 추론에 특화된 NPU로, 2019년 12nm 공정으로 처음 공개되었습니다. 이 칩은 ResNet-50 이미지 인식 테스트에서 초당 78,563장의 이미지를 처리하여 기존 GPU 대비 4배 높은 추론 성능을 시연하였고, 와트당 500장의 이미지 추론이라는 **높은 에너지 효율(500 IPS/W)**을 기록했습니다. 이는 동급 최강이었던 다른 추론칩 대비 3배 이상의 효율에 해당하며, 알리바바 클라우드의 **도시 교통 모니터링 시스템(시티 브레인)**에서는 GPU 40개 작업을 한광 800 4개로 대체하여 지연 시간을 절반(300→150ms)으로 단축한 사례가 있습니다. 한광 800은 알리바바 그룹 산하 DAMO 아카데미와 평투토 반도체(T-Head)의 협업으로 개발되었으며, 현재 알리바바 클라우드 내부의 검색, 추천, 이미지 인식 서비스 등에 활용되고 있습니다. (참고로 알리바바는 AI 칩 외에도 Arm 기반 서버 CPU Yitian 710, RISC-V 기반 Xuantie 프로세서 등 종합적인 반도체 포트폴리오를 구축 중입니다.)

바이두 Kunlun II는 바이두가 2021년 삼성전자 7nm 공정으로 양산을 시작한 2세대 AI 가속 ASIC으로, 전작 대비 2~3배 향상된 성능을 제공합니다. 구체적으로 INT8 정밀도 기준 256 TOPS, FP16 정밀도 기준 128 TFLOPS의 연산 성능을 달성하며, 최대 120W 내에서 동작합니다 . Kunlun II는 바이두가 자체 개발한 XPU 아키텍처를 사용하고 있으며, 클라우드 데이터센터와 엣지 컴퓨팅(자율주행차, 산업용 AI 장비 등) 모두에 활용될 수 있도록 설계되었습니다. 바이두는 이미 자사 검색엔진, 스마트스피커 등의 서비스에 수만 개 규모의 Kunlun 칩을 배치했으며, 칩 설계를 담당하는 Kunlunxin 자회사를 분사하여 20억 달러의 투자를 유치하는 등 (2021년) AI 반도체를 전략적으로 육성하고 있습니다. 다만 Kunlun 시리즈는 주로 바이두 내부용으로 활용되며, 외부 클라우드에 직접 판매되기보다는 바이두 클라우드 서비스를 통해 간접적으로 제공되는 형태를 띠고 있습니다.

이 외에도 중국에서는 **캠브리콘(Cambricon)**의 MLU370(7nm, 256 TOPS INT8), **브리언(Biren)**의 BR100 GPU(7nm, BF16 1 PFLOPS/FP16 1024 TFLOPS급), **하이실리콘(Hisilicon)**의 Ascend 310 (12nm, 저전력 엣지용) 등 다양한 AI 칩이 개발되고 있습니다. 이들 신생 칩들은 현재 엔비디아 A100/H100 등의 최고 성능에는 일부 미치지 못하지만, 중국 정부의 지원과 자체 기술 축적으로 비약적으로 발전하고 있으며, 특히 추론 분야나 **특수 응용 분야(예: 자율주행, IoT)**에서는 실용적인 성능을 발휘하는 단계에 이르고 있습니다.

2. 화웨이 Ascend 910C 칩의 벤치마크 결과 및 채택 사례

화웨이 Ascend 910C는 2019년 등장한 Ascend 910의 개선판으로, 중국산 AI 칩 중 최상위권 성능을 자랑합니다. 화웨이는 2023년 후반부터 Ascend 910C의 샘플을 주요 고객들에게 제공하고 2024년 양산에 돌입한 것으로 알려졌습니다 . Ascend 910C의 공식 발표 성능은 FP16 기준 ~800 TFLOPS, INT8 기준 ~1600 TOPS 수준으로, 이는 엔비디아의 최신 GPU H100의 약 60%에 해당하는 추론 성능이라고 합니다. 실제로 중국 AI 연구팀 DeepSeek은 최적화된 AI 모델을 Ascend 910C에서 테스트하여 H100의 60% 수준 성능을 확인했고, 이는 미국의 수출 규제 하에서도 중국산 AI 칩이 일정 수준 이상 실전 성능을 낼 수 있음을 보여주는 결과로 주목받았습니다. 다만 AI 훈련(트레이닝) 작업에서는 여전히 엔비디아 하드웨어/소프트웨어 생태계(CUDA 등)의 최적화 우위로 인해 화웨이 칩이 안정성이나 장시간 운용 면에서는 열세라는 분석도 있습니다.

Ascend 910C의 벤치마크 지표로 공식 MLPerf 결과 등은 아직 제한적이지만, 화웨이 자체 발표에 따르면 여러 딥러닝 모델에서 Ascend 시리즈의 집합연산 속도와 통신 대역폭이 강점을 보인다고 합니다. 예를 들어, Ascend 910 기반으로 구성된 Atlas 900 AI 클러스터는 이미지 분류 모델 훈련을 59.8초만에 완료하여 당시 세계 기록을 수립하기도 했습니다. Ascend 910C는 이보다 향상된 버전이므로, 이론적으로 대규모 분산훈련 시 Atlas 900보다 더욱 빠른 성능을 기대할 수 있습니다.

채택 사례로는, 중국의 주요 클라우드/인터넷 기업들이 Ascend 910C 도입을 추진하고 있다는 점이 눈에 띕니다. 예컨대 틱톡의 모회사 바이트댄스(ByteDance), 검색 기업 바이두, 통신사 차이나모바일 등이 화웨이 Ascend 910C 칩을 테스트하거나 확보하기 위해 화웨이와 논의 중인 것으로 보도되었습니다 . 이는 미국산 GPU 수급이 어려워진 중국 빅테크들이 Ascend 910C를 대안으로 고려하고 있음을 의미합니다. 또한 중국 정부 지원의 연구기관인 펑청(鹏城) 실험실은 차세대 AI 슈퍼컴퓨터인 Cloud Brain III에 Ascend 910C를 탑재하여 16,000 PFLOPS(16 EFLOPS) 규모의 세계 최대급 AI 컴퓨팅 플랫폼을 구축하겠다고 발표하였습니다. 이처럼 국가 프로젝트에도 Ascend 910C가 핵심 연산 자원으로 채택되고 있습니다.

화웨이 자체 클라우드 서비스인 화웨이 클라우드 역시 Ascend 시리즈 칩을 활용하여 ModelArts 등 AI 플랫폼에서 고객에게 AI 가속 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 화웨이는 Ascend 기반 Atlas 가속 카드/서버 제품군을 출시하여 기업들이 자사 데이터센터에 도입할 수 있도록 하고 있고, 2023년에는 Ascend 910B 기반 910 Pro 모듈을 대형 고객사에 5천 개 이상 공급 계약을 맺는 등 상용화를 진행했습니다. Ascend 910C의 본격 양산으로 2024~2025년에 이러한 공급 규모가 대폭 확대될 전망입니다. 실제 로이터 통신에 따르면 화웨이는 2025년에 Ascend 910C 10만 개, 910B 30만 개 생산을 계획하고 있어 , 대규모로 시장에 공급함으로써 중국 내 AI칩 수요를 충당하려 하고 있습니다.

요약하면, Ascend 910C는 벤치마크 상으로 상당한 성능을 입증했고 (특히 추론에서 강세), 중국 빅테크와 국가 프로젝트에서 채택 사례가 늘어나고 있는 추세입니다. 미국의 첨단 GPU 수출 제한으로 공급 공백이 생긴 틈을 타, Ascend 910C가 중국 AI 산업의 핵심 대안으로 자리매김해가고 있습니다.

3. 중국 정부의 반도체 정책 변화와 투자 현황 (2022~2025)

중국 정부는 최근 몇 년간 반도체 자급자족 능력을 강화하기 위해 다각도의 정책 지원과 대규모 투자를 단행하고 있습니다. 2015년 발표된 「중국제조 2025」 계획에서 2025년까지 반도체 자급률 70% 달성이 목표로 제시되었으나, 2023년 현재 실제 자급률은 20% 남짓에 불과하여 격차가 큰 상황입니다. 이를 극복하기 위해 2022년 이후 추진된 주요 정책 변화와 지원 현황은 다음과 같습니다:
• 막대한 정부 투자 펀드 조성: 중국은 2014년 국가반도체산업투자기금(대기금) 1기를 약 1,387억 위안 규모로 조성한 이래, 2019년 2기 2,040억 위안, **2023년 5월에 3기 3,440억 위안(약 475억 달러)**을 출범시켰습니다. 특히 3기 **대기금(Big Fund III)**은 단일 펀드로는 사상 최대 규모로, 장비·소재 등 반도체 공급망 전반에 대한 투자를 목표로 하고 있습니다. 이 펀드에는 재정부, 국유은행 등 국책 자금이 대거 투입되어 있으며, 이는 2022년 미국 **CHIPS 법案(527억 달러)**에 맞먹는 수준으로 중국이 전 국민적 역량을 동원해 반도체를 육성 중임을 보여줍니다.
• 세제 혜택 및 보조금: 2020년 국무원이 발표한 반도체 및 소프트웨어 업계 지원 정책에 따라, 28nm 이하 공정 칩을 제조하는 기업은 최대 10년간 법인세 면제 등의 파격적인 세금 감면을 받을 수 있게 되었습니다 . 또한 65nm~28nm 수준 공정도 5년 면세+5년 50% 감면 등의 혜택을 부여하여, 첨단뿐 아니라 성숙 공정 분야까지 국내 생산을 장려하고 있습니다 . 지방정부 차원에서도 반도체 기업 유치를 위해 토지 무상 제공, 인프라 보조, R&D 보조금 등을 경쟁적으로 지원하고 있습니다. 이는 이전(2000년, 2011년 정책)보다 훨씬 광범위하고 관대한 인센티브로, 칩 제조뿐 아니라 장비·재료·패키징·테스트 업체까지 포함한 점이 특징입니다.
• R&D 및 기술 자립 지원: 중국 정부는 매년 막대한 예산을 반도체 R&D 프로젝트에 투자하고 있습니다. 예를 들어, 첨단 EUV 노광 장비를 국산화하기 위한 프로젝트, EDA(전자설계자동화) 소프트웨어 개발 지원, 메모리/센서 등 취약분야 기술개발 등에 국가중점연구계획을 통해 지원이 이뤄지고 있습니다. 2022년에는 과기부(MOST) 주도로 수십억 위안 규모의 반도체 핵심기술 연구 과제가 발족되었고, 14차 5개년 계획(2021~2025)에서도 반도체를 전략기술로 분류하여 지속적인 재정·정책적 뒷받침을 명문화했습니다.
• 인재 육성 및 인력 확충: 반도체 인재 부족 문제를 해결하기 위해, 중국은 대학에 반도체 학과를 신설하고 커리큘럼을 강화하는 한편, 대학원 정원을 확대하고 있습니다. 업계에서도 엔지니어 초임 연봉을 단기간에 2배 이상(2018년 약 20만 위안 → 2023년 40만 위안) 인상하여 인재 영입에 나서는 추세입니다. 2023년 기준 중국 반도체업계 인력 부족은 약 20만 명으로 추산되며 , 이를 메우기 위해 해외 인재 영입 프로그램(예: Qiming 계획)도 가동 중입니다. 또한 국가 차원 반도체 대학원(집중 연수 프로그램) 설립, 해외 두뇌 유턴 지원 등도 추진되고 있습니다.
• 제도 정비 및 민관 협력: 중국 정부는 반도체 분야 IPO 및 투자 심사 간소화, 지식재산권 보호 강화 등을 통해 민간 투자를 유도하고 있습니다. 아울러 중앙정부뿐 아니라 지방정부 펀드들도 우후죽순 생겨 수십억 달러 규모 투자를 진행하고 있으나, 이에 따른 중복 투자나 비리 문제도 지적되어 2022년 대기금 운용 간부들이 부패 혐의로 조사를 받는 등 투명성 확보 노력도 병행되고 있습니다.

요약하면, 2022~2025년 사이 중국의 반도체 정책은 **“돈줄을 풀고, 세금을 깎아주고, 사람을 키우고, 기술을 자립”**시키는 방향으로 종합 전개되고 있습니다. 이러한 전방위 지원에도 불구하고 여전히 첨단 분야 격차는 크지만, **메모리(양쯔메모리 등)**와 **성숙 공정 제조(중신궈지 SMIC 등)**에서는 일정 성과를 내고 있으며, AI 칩 설계 분야에서도 화웨이, 알리바바, 바이두 등 민간기업 주도로 세계적인 수준의 제품이 등장하기 시작했습니다. 중국 정부의 꾸준한 지원이 이어지는 한, 중국 반도체 산업의 저변 확대와 기술 축적은 지속될 것으로 전망됩니다.

4. 미국 수출 규제가 중국 반도체 산업과 경제에 미친 영향

미국은 국가안보를 이유로 2019년부터 화웨이 제재를 시작으로 중국 반도체 산업을 겨냥한 일련의 수출 통제 조치를 시행해왔습니다. 특히 2022년 10월 바이든 행정부는 중국에 대한 첨단 반도체 기술과 장비 수출을 전례 없이 엄격하게 제한하는 조치를 발표했고, 2023년 10월과 2024년 12월에 이를 한층 강화하였습니다 . 그 주요 내용과 영향은 다음과 같습니다:
• 수출 통제 품목과 시기: 2022년 10월 규제는 GPU 등의 첨단 AI 칩(예: 엔비디아 A100/H100, AMD MI250 등)과 이를 탑재한 시스템, 그리고 해당 칩을 제조하는 데 필요한 장비를 중국으로 보내는 것을 금지했습니다. 또한 미국 기술이 포함된 반도체를 중국 내에서 14nm 미만 공정으로 제조하는 것도 제한하고, EDA 소프트웨어, IP, 미세공정용 부품 등도 광범위하게 통제했습니다. 이후 2023년에는 미국 동맹국인 일본·네덜란드도 첨단 노광장비(ASML의 DUV/EUV 등) 수출을 막는 조치를 동참하여, 중국이 5nm 이하 최첨단 칩을 제조할 수 있는 장비 입수 경로를 차단했습니다. 2024년 말에는 규제 대상 칩 성능 기준을 완화(더 많은 칩이 규제되도록)하고 중국의 주요 AI 기업·슈퍼컴퓨터 기관을 블랙리스트에 추가했습니다. 2025년 3월에는 미 상무부가 수십개의 중국 첨단기업을 수출 금지 리스트에 올려 한층 규제를 조였으며 , 미국인은 중국 최첨단 반도체기업 취업을 제한하는 등 인적 교류 차단도 실시되었습니다.
• 구체적 영향 – 공급망 충격: 이러한 급격한 규제는 초기에는 중국 반도체 생태계에 큰 혼란을 야기했습니다. 갑작스런 수출 통제로 일부 부품 가격이 폭등하고, 기업들은 재고 확보에 나섰으며, 몇몇 업체는 감원에 들어가기도 했습니다. 예를 들어, 엔비디아 A100 GPU는 중국에서 프리미엄이 붙어 유통되었고, 중국 데이터센터들은 대체품 확보에 분주했습니다. TSMC 등 외국 파운드리도 화웨이 등의 주문을 잃으면서 중국향 매출에 타격을 입었습니다. 전반적으로 2022년 중국의 반도체 수입액은 수년만에 처음 감소하였고(전년 대비 -15% 수준), 2023년에는 그 감소폭이 더 커져 수입량 10.8% 감소, 수입액 15.4% 감소를 기록하며 3,494억 달러 규모로 축소되었습니다 . 이는 미·중 기술분쟁과 중국 내 수요 둔화가 맞물린 결과로, 중국은 2004년 이후 처음으로 반도체 수입이 연속 감소하는 상황을 맞이했습니다.
• 중국 내 공급망 재편 노력: 수출 규제가 장기화되자, 중국은 해외 의존도를 낮추기 위한 공급망 재편에 박차를 가했습니다. 우선 성숙 공정에서는 중국 내 생산을 최대화하기 위해 SMIC(중신궈지) 등이 28nm 이상 노드 생산을 증대하고, 일부 7nm 급 기술(N+1 공정)을 독자 구현하여 비록 소량이지만 암암리에 칩 생산을 시작했습니다. 또한 엔비디아 대체용 AI 칩 개발이 앞당겨져, 앞서 언급한 화웨이 Ascend나 Biren GPU 등이 예상보다 빠르게 등장했습니다. 텐센트, 알리바바 등도 자체 AI칩(시스템 반도체) 설계를 서두르고, 미국산 EDA 툴을 대체할 소프트웨어 개발도 정부 주도로 진행하고 있습니다. 한편, 중국 기업들은 해외 수주나 협력 시 미국 기술회피 설계를 고려하게 되었는데, 예를 들어 Biren의 BR100 GPU는 미국 규제를 피하려 성능을 A100 수준에 맞췄으나 결국 규제 대상에 오르는 일도 있었습니다. 이렇듯 기술 사양 조정, 자체 생산 확충, 제3국 우회 조달 등으로 중국은 충격을 줄이면서 버티기에 들어갔습니다.
• 기업 전략 변화: 미국의 제재로 화웨이는 스마트폰용 AP 공급을 차단당해 2020~2021년 매출이 급감했으나, 이후 자체 칩 설계 역량을 스마트폰 AP 외에 AI 가속기, 서버, 자동차 반도체 등으로 다변화했습니다. 알리바바와 텐센트 등도 본격적으로 반도체 자회사(평투토, Zixiao 등)를 통해 칩을 내재화하여, 클라우드 서비스에 자사 칩을 활용하는 전략을 펼치고 있습니다. 또한 일부 기업들은 해외 기술 의존 최소화를 위해 오픈소스 ISA(RISC-V 등)를 채택하거나, 미국 장비 없이도 생산 가능한 성숙 공정 제품에 집중하는 기조로 선회했습니다. 이와 함께, 메모리 분야의 YMTC(장강메모리), CXMT(창신메모리) 등에 대한 투자도 늘려 스토리지 부문 자립을 도모하고 있습니다.
• 경제적 파급효과: 단기적으로는 미중 기술전쟁으로 인해 중국 tech 업계의 비용 상승과 프로젝트 지연이 발생했습니다. 예컨대, GPU 수급이 어려워지자 대형 AI 모델 훈련을 위한 컴퓨팅 파워가 부족해져 일부 기업들은 모델 경량화(예: 파라미터 수 축소)를 통한 우회 전략을 취하기도 했습니다. 반면 반도체 장비 수입은 오히려 늘어나 2023년 상반기에는 2021년 기록을 뛰어넘는 $260억 규모 장비 수입을 달성하기도 했습니다 . 이는 중국이 부족한 첨단 장비를 확보하기 위해 더 많은 비용을 지출하고 있음을 나타냅니다. 수출 규제는 또한 중국 내 반도체 투자 붐을 일으켜, 앞서 언급한 정부 펀드 외에도 민간 자본이 반도체로 몰리면서 다른 산업 대비 투자 쏠림 현상이 나타났습니다. 일각에서는 이러한 대대적 투자와 중복지출이 거품으로 이어질 위험을 경고하지만, 중국 당국은 오히려 **“장애를 헤치고서라도 자체 기술을 잡겠다”**는 의지를 강조하고 있습니다.
• 미국/글로벌 기업에 미친 영향: 수출 규제는 중국 뿐 아니라 미국 및 동맹국 기업들에게도 양날의 검이 되었습니다. 엔비디아, AMD, ASML 등은 중국 매출 감소로 단기적 손실을 보았고, 글로벌 반도체 공급망의 분리에 따른 비효율이 증가했습니다. 반면 아이러니하게도 엔비디아는 규제 우회 모델(A800/H800 등)을 출시하여 중국 수요를 계속 일부 충족시켜 2023년 기록적인 매출을 올리기도 했습니다. 다만 장기적으로 미국 기업들은 중국 시장 위축으로 인한 수익 감소분을 정부 보조금(CHIPS법)으로 메꾸며 내수 생산 투자로 전환하는 추세입니다. 글로벌 차원에서는 반도체 공급망이 미국 중심 vs 중국 중심의 이원화 가능성이 커지고 있습니다. 이는 궁극적으로 세계 경제에 비효율을 초래할 수 있지만, 한편으로는 중국의 독자적 기술 성장을 촉진하는 역설적인 결과도 낳고 있습니다.

종합하면, 미국의 수출 규제는 단기적으로 중국 반도체 산업에 큰 충격과 비용을 초래하였으나, 중국은 이를 계기로 자립 추진을 배가하고 있습니다. 중국 반도체 기업들은 어려움 속에서도 정부 지원과 자체 혁신에 힘입어 일부 분야에서 성과를 내고 있으며, 장기적으로는 미·중 기술 패권 경쟁이 글로벌 반도체 지형을 재편할 것으로 예상됩니다. 중국 경제 전반에 미친 영향은 부정적 요인이 있으나, 동시에 거대한 내수 시장을 지렛대로 중국 자체 반도체 생태계가 형성되는 전환점이 되고 있다는 평가입니다. 앞으로도 미국의 추가 규제 및 중국의 대응이 이어질 것으로 보이며, 이는 반도체 산업의 글로벌 분업 구조와 기술 혁신 방향에 지속적인 변화를 가져올 것입니다.

참고문헌: 중국 현지 및 국제 언론 보도 등을 종합하여 작성.