AI 핵심 요약
beta- 중국 AI 칩 업계가 DSA·GPGPU·XPU 경쟁에 나섰다.
- 쿤룬신은 XPU 기반 3세대 칩과 클러스터를 구축했다.
- 성패는 성능뿐 아니라 생태계·자본력에 달렸다.
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
XPU 아키텍처 기반 '3세대 AI칩' 구축
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[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = AI 대형 모델의 파라미터가 기하급수적으로 증가하면서 AI 산업의 경쟁은 '누가 더 뛰어난 모델을 만들 것인가'에서 '누가 더 강력한 연산 인프라를 확보할 것인가'로 빠르게 이동하고 있다. AI 연산력은 국가 경쟁력과 직결되는 핵심 인프라로 부상했으며, 이를 뒷받침하는 AI 칩 기술도 새로운 경쟁 국면에 들어섰다.
중국 역시 미국의 대중국 반도체 규제 속에서 독자 AI 연산 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 특히 데이터센터용 AI 칩 시장에서는 DSA(전용 AI 프로세서), GPGPU(범용 GPU), XPU(통합형 AI 컴퓨팅) 등 서로 다른 기술 노선이 경쟁하며 각 기업이 독자적인 소프트웨어 생태계와 AI 클러스터 구축에 역량을 집중하고 있다.
이 가운데 바이두 계열 AI 칩 기업 쿤룬신(昆侖芯·KUNLUNXIN)은 자체 개발한 XPU 아키텍처를 기반으로 3세대 AI 칩 개발과 초대형 AI 연산 클러스터 구축에 성공하며 존재감을 키우고 있다. 업계에서는 앞으로 AI 칩 경쟁의 승패가 칩 자체의 성능뿐 아니라 소프트웨어 생태계, 대규모 상용화 경험, 자본력까지 포함한 종합 경쟁력에서 갈릴 것으로 보고 있다.
◆ 中 AI 칩 3대 기술 노선 'DSA·GPGPU·XPU'
현재 중국 클라우드 AI 칩 기업들은 크게 DSA(Domain Specific Architecture), GPGPU(General Purpose GPU), XPU 등 세 가지 기술 노선을 중심으로 경쟁을 벌이고 있다.
기업별로 노선을 분류해보면 △DSA 아키텍처 기업 : 화웨이의 팹리스(반도체 설계) 자회사 하이실리콘(華為海思∙HiSilicon). 캠브리콘(寒武紀∙한무기∙Cambricon 688256.SH), 엔프레임 등 △GPGPU (범용 그래픽 처리장치) 아키텍처 기업 : 무어스레드(摩爾線程∙Moore Threads 688795.SH), 메타X(沐曦股份∙METAX·무시집적회로 688802.SH), 중국 주요 AI 칩 기업인 일루바타 코어엑스(天數智芯∙톈수즈신∙ILuvatar coreX 9903.HK), 비런테크(壁仞科技∙BIREN TECH 6082.HK) △XPU 아키텍처 기업 : 쿤룬신(昆侖芯∙KUNLUNXIN) 등의 세 유형으로 분류된다.
각 기술 노선은 연산 효율과 범용성, 소프트웨어 생태계 전략에서 서로 다른 경쟁력을 앞세워 시장을 공략하고 있다. 최근 커촹반과 홍콩증시를 중심으로 중국 AI 칩 기업들의 상장이 잇따르면서 경쟁은 단순한 기술 개발을 넘어 자본력과 생태계 구축 경쟁으로 확대되는 모습이다.
1. AI 전용 연산에 집중한 'DSA' 진영
DSA는 AI 학습과 추론 등 특정 AI 워크로드에 최적화된 전용 프로세서 아키텍처다. 범용 GPU 대비 특정 AI 연산에 필요한 기능을 집중적으로 설계해 높은 전력 효율과 연산 효율을 구현하는 것이 가장 큰 특징이다.
반면 범용성이 상대적으로 낮고, 자체 소프트웨어 생태계와 개발 환경을 구축해야 하는 부담이 있다. 엔비디아(NVIDIA)의 쿠다(CUDA)와 같은 성숙한 개발 플랫폼을 보유하지 않은 만큼 개발자 확보와 애플리케이션 확대에는 시간이 필요하다는 평가를 받는다.
이 기술 노선을 추구하는 기업으로는 하이실리콘(華為海思∙HiSilicon). 캠브리콘(寒武紀∙한무기∙Cambricon 688256.SH), 엔프레임(燧原科技∙쑤이위안테크∙EnFlame)이 대표적이다.
캠브리콘은 쓰위안(思元) 시리즈를 통해 AI 학습·추론용 전용 AI 프로세서를 개발하고 있다. 하이실리콘은 화웨이(華為·Huawei) 어센드(昇騰∙Ascend) AI 프로세서 개발 체계의 핵심 설계 조직으로 중국 AI 컴퓨팅 생태계 구축에 중요한 역할을 담당하고 있다.
엔프레임은 독자적인 DSA 아키텍처와 풀스택 AI 컴퓨팅·프로그래밍 플랫폼인 '탑스라이더(馭算∙TopsRider)' 구축해 AI 가속기 카드와 클라우드 AI 칩 시장을 공략하고 있다.
2. 엔비디아를 추격하는 'GPGPU' 진영
현재 가장 많은 중국 데이터센터 AI 칩 기업이 선택한 기술 노선은 GPGPU(General Purpose GPU, 범용 GPU)다.
GPGPU는 GPU의 범용 병렬 연산 능력을 AI 연산으로 확장한 아키텍처다. 대규모 병렬 연산 성능이 뛰어나 초거대 AI 모델의 학습과 추론 분야에서 글로벌 주류 기술로 자리 잡았으며, 엔비디아가 대표적인 성공 사례로 평가된다.
중국에서는 무어스레드(摩爾線程·Moore Threads 688795.SH), 메타X(沐曦股份·MetaX 688802.SH), 비런테크(壁仞科技·BIREN TECH 6082.HK), 일루바타 코어엑스(天數智芯·ILuvatar CoreX 9903.HK) 등이 이 노선을 채택하고 있다.
무어스레드는 AI 연산과 그래픽 처리를 모두 지원하는 MTT S 시리즈를 개발하고 있으며, 메타X는 데이터센터용 AI 학습·추론 GPU를, 비런테크는 BR100·BR104 등 고성능 AI GPU를 앞세워 데이터센터 시장을 공략하고 있다. 일루바타 코어엑스 역시 데이터센터용 AI GPU를 개발하며 중국 GPGPU 진영의 한 축을 담당하고 있다.
다만 GPGPU 기업들은 하드웨어 성능뿐 아니라 CUDA에 대응할 수 있는 소프트웨어 플랫폼과 개발자 생태계를 구축해야 한다는 공통 과제를 안고 있다.
3. 통합형 AI 컴퓨팅 전략 바이두 ' XPU'
XPU는 CPU·GPU·AI 가속기 등 다양한 연산 기능을 효율적으로 활용하도록 설계된 통합형 AI 컴퓨팅 아키텍처다. XPU는 업계 전반에서 사용하는 개념이지만, 중국에서는 바이두에서 출발한 쿤룬신(昆侖芯·Kunlunxin)이 이를 핵심 기술 노선으로 발전시킨 대표적인 사례로 꼽힌다.
쿤룬신은 자체 개발한 XPU 아키텍처를 기반으로 쿤룬 1·2·3세대 AI 프로세서를 출시했으며, 바이두의 AI 서비스와 클라우드 환경에 최적화된 AI 연산 플랫폼을 구축하고 있다.
업계에서는 현재 중국 데이터센터 AI 칩 시장이 DSA, GPGPU, XPU를 중심으로 경쟁 구도를 형성하고 있으며, 당분간 이러한 기술 노선이 시장의 주류를 이룰 것으로 보고 있다.
DSA는 높은 전력 효율과 AI 특화 성능, GPGPU는 범용성과 대규모 소프트웨어 생태계, XPU는 다양한 AI 워크로드를 유연하게 처리할 수 있는 확장성이 각각 강점으로 꼽힌다. 결국 경쟁력을 좌우하는 요소는 칩 자체의 성능뿐 아니라 소프트웨어 플랫폼, 개발자 생태계, 대규모 상용화 경험, 자본 조달 능력이라는 분석이 나온다.
pxx17@newspim.com
