기술/연구

엔비디아 긴장해! 화웨이, H100 잡는 AI 칩 내놨다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.29 01:57

기사 3줄 요약

1 화웨이, 엔비디아 H100 대항마 AI 칩 'Ascend 910D' 공개.
2 성능 목표 H100 능가지만, 기술 격차와 생산 제약 존재.
3 미국 제재 속 중국 반도체 자립 의지 보여주는 행보.

중국의 거대 기술 기업 화웨이가 인공지능(AI) 칩 시장의 최강자 엔비디아에게 도전장을 내밀었습니다. 엔비디아의 최고 성능 칩인 H100을 겨냥한 새로운 AI 칩 'Ascend 910D'를 개발 중이라는 소식이 전해지면서 업계가 술렁이고 있습니다. "중국판 H100"이 정말 엔비디아의 아성을 무너뜨릴 수 있을지 모두가 주목하고 있습니다.

진짜 H100 이길 수 있어?

화웨이는 Ascend 910D 칩이 AI 모델을 학습시키고 실제로 사용하는(추론) 모든 작업에서 엔비디아 H100을 능가하는 것을 목표로 삼고 있습니다. H100은 2022년 말 출시 이후 AI 개발의 표준처럼 여겨지던 강력한 칩입니다. 하지만 화웨이의 이전 모델인 Ascend 910C는 H100 성능의 약 60% 수준에 그쳤습니다. 이는 엔비디아가 중국 수출용으로 성능을 낮춘 H20 칩과 비슷한 수준입니다. 엔비디아 H100은 특정 계산(FP16)에서 초당 약 2000조 번의 연산(1979 테라플롭스)이 가능할 정도로 강력합니다. 아직 개발 중인 910D의 정확한 성능 수치는 공개되지 않았지만, H100과 맞먹거나 넘어서려면 넘어야 할 기술적 장벽이 만만치 않습니다.

근데 왜 만들기 힘들다는 거야?

화웨이가 910D 칩을 만드는 데에는 큰 어려움이 따릅니다. 바로 칩 생산을 중국의 SMIC라는 회사에 맡겨야 하기 때문입니다. SMIC의 반도체 생산 기술은 엔비디아 칩을 만드는 대만의 TSMC보다 뒤처져 있습니다. 특히, 칩에 얼마나 많은 작은 부품(트랜지스터)을 촘촘하게 넣을 수 있는지, 불량 없이 얼마나 잘 만들어내는지(수율), 그리고 얼마나 복잡한 칩을 만들 수 있는지 등에서 차이가 납니다. 이는 미국의 수출 규제로 인해 SMIC가 최첨단 생산 장비를 구하기 어렵기 때문입니다. 게다가 910D 칩은 'HBM2'라는 메모리 반도체를 사용하는데, H100에 들어간 'HBM3'보다 성능이 떨어집니다. HBM2는 데이터를 처리하는 속도(대역폭)가 느리고 전기도 더 많이 소모해서, AI처럼 대규모 데이터를 빠르게 처리해야 하는 작업에서 불리합니다.

전기도 더 많이 먹는다고?

초기 정보에 따르면 Ascend 910D는 엔비디아 H100보다 전력 효율이 떨어질 것으로 보입니다. 즉, 같은 성능을 내기 위해 더 많은 전기를 소모한다는 뜻입니다. 이는 대규모 데이터센터처럼 전력 소모에 민감한 곳에서는 운영 비용 증가로 이어질 수 있는 큰 문제입니다. H100은 최대 700W의 전력을 사용하는데, 910D가 HBM2 메모리를 사용하는 점까지 고려하면 전력 효율 문제는 더욱 두드러질 수 있습니다.

중국은 왜 이렇게까지 하는 걸까?

Ascend 910D 개발은 단순히 기술 경쟁을 넘어 중국의 국가적인 목표와 관련이 깊습니다. 미국이 중국의 첨단 기술 접근을 막으려는 제재를 강화하자, 중국은 어떻게든 핵심 기술인 반도체를 스스로 만들려고 노력하고 있습니다. AI 기술 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 외국 기술 의존도를 줄이고 자국 기술로 AI 생태계를 만들려는 것입니다. 만약 화웨이 칩이 시장에서 성공한다면 통신, AI, 클라우드 컴퓨팅 등 중요 산업 분야에서 전 세계 공급망에 큰 변화를 가져올 수도 있습니다. Ascend 910D 칩은 2025년 5월 말쯤 시험용 샘플이 나올 예정이고, 대량 생산까지는 몇 달이 더 걸릴 것으로 보입니다. 화웨이의 야심 찬 도전이 과연 엔비디아의 독주를 막을 수 있을까요? 성능, 생산 문제, 전력 효율 등 여러 과제가 남아있지만, 미국의 압박 속에서도 AI 기술 자립을 향한 중국의 의지를 보여주는 상징적인 사건임은 분명합니다. AI 패권 경쟁은 이제 새로운 국면으로 접어들고 있습니다.


구분	Ascend 910D (알려진 정보)	Nvidia H100
성능 (FP32 기준)	H100 맞먹거나 능가 목표	약 19.5 PetaFLOPS
메모리 종류	HBM2	HBM3
제조사	SMIC (중국)	TSMC (대만)
전력 효율	상대적으로 낮음	상대적으로 높음
출시 시점 (예상/실제)	2025년 5월 말 (샘플)	2022년 4분기

미국과 중국의 AI 칩 전쟁, 이제 본 게임 시작인가 봅니다.