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[북경사무소] 중국 AI 반도체 기업의 현황 및 전망
KIEP 북경사무소 2025-09-26
자료인용안내
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■ 2018년부터 본격화된 미국의 대중 첨단 반도체 수출통제 속에, 중국은 정부투자 및 자국 기업의 집중적 기술 발전을 통해 반도체 자립화를 가속화 해옴.
－ 미국은 2018년 엔티티리스트(Entity List)1) 발표 이후 첨단 반도체 장비와 기술의 대중 수출을 지속적으로 제한해왔으며, 2024~25년에는 엔비디아 H100·H20·HBM 등 핵심 AI 칩2)까지 규제 범위를 확대함.
◦ 2025년 4월 트럼프 행정부는 국가안보를 이유로 H20칩3)의 대중 수출을 통제하였다가 8월에 재허용하는 등 불안정한 정책 기조를 보임.
◦ 중국 정부는 미국산 칩의 보안 리스크를 문제 삼아 주요 빅테크 기업에 H20 신규 구매를 중단하도록 지시하며, 엔비디아 의존도를 줄이는 동시에 국산 칩 수요를 확대하는 정책적 유인을 마련함.
- 중국은 ‘중국제조 2025’를 통해 반도체 자립을 국가 전략으로 규정한데 이어, 2025년 8월에는 ‘AI+’ 정책을 발표하여 국가 차원의 AI 융합을 촉진하고 있음.
◦ 이는 대규모 AI 모델 훈련과 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하면서 연산력(算力)에 대한 수요를 크게 증가시키고, 결과적으로 AI칩 수요 확대를 견인하는 핵심적 요인으로 보여짐.
◦ 중국 AI칩 시장 규모는 2024년 210억 달러에서 2025년 380억 달러로 80% 이상 급성장함.
◦ 이와 같은 시장 확대를 뒷받침하기 위해 국가 반도체 펀드의 누적 규모가 2024년 기준 7,175억 위안(元)에 이르며, 산업 육성을 위한 강력한 재정 기반을 제공하고 있음.
■ AI 연산 수요의 급증과 국산화 압박 속에서, 중국의 설계(팹리스·Fabless) 기업들은 대기업 주도의 플랫폼 연계 전략과 스타트업 중심의 범용 및 고성능 칩 개발 전략을 취하고 있음.
－ 화웨이·알리바바 등 대기업은 엔비디아 CUDA 생태계 의존도를 줄이기 위해 소프트웨어 오픈소스화와 자체 플랫폼화를 추진하며, 칩-소프트웨어-플랫폼을 아우르는 통합 생태계를 구축하는 데 주력하고 있음.
◦ [화웨이] 자회사 하이실리콘(华为海思, HiSilicon)의 Ascend 시리즈 칩4) 개발을 통해 대형 AI 모델 훈련 역량을 확보하는 동시에, Ascend 칩과 연계되는 CANN 소프트웨어를 전면 오픈소스화하여 엔비디아의 CUDA5) 중심의 폐쇄형 생태계와 차별화된 전략을 취함.
◦ [알리바바] 반도체 자회사 핑터거(平头哥, Pingtouge)를 통해 데이터센터·IoT6)용 전 주기 칩 설계 역량을 확보하였으며, 최근 공개한 PPU칩7)은 엔비디아 A800을 상회하고 H20· 화웨이의 Ascend 910B와 유사한 성능을 구현한다고 알려짐.
－ 반면 캠브리콘·비런테크·메타엑스·무어스레드 등 스타트업들은 범용 GPU·추론용 AI 칩 등 특정 성능 영역에서 엔비디아에 근접한 기술을 개발하며 국산 칩의 상용화 가능성을 넓히고 있음.
◦ [캠브리콘 (寒武纪, Cambricon)] ‘중국판 엔비디아’로 부상하고 있으며, 주력 제품 시위안(思元)590 칩은 7nm 공정 기반으로 엔비디아 A10칩급의 성능을 구현하고, 도시 관리 분야에서는 MLU8)370-X8 가속기 기반 플랫폼이 수만 개 영상 스트림을 실시간 처리하는 등의 응용 성과를 보임.
◦ [비런테크(壁仞科技, Biren)] BR100 시리즈를 통해 엔비디아 H100급 성능을 목표로 하는 범용 GPU를 개발하고, 중국 내 최초로 다중 GPU 칩 병렬 학습 기술을 구현하여 국산 칩 생태계 내 희소한 범용성 플랫폼9)으로 자리매김함.
◦ [메타엑스(沐曦, MetaX)] N·C·G 시리즈 제품을 통해 추론·범용 연산·그래픽 분야를 아우르며, 국산 GPU 시장에서 주요 GPU 제품이 빠르게 최적화되어 중국내 인터넷 기업과 통신사 프로젝트에 채택됨.
◦ [무어스레드(摩尔线程, Moore Threads)] 중국 최초의 전기능 GPU 개발사로, 범용 GPU·AI 칩·SoC10)를 아우르는 제품군을 지니고, 2021년 이후 매년 신규 GPU 아키텍처11)를 발표함.
■ 이러한 팹리스 기업들의 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지기 위해서는 제조(파운드리·Foundry) 단계에서의 첨단 공정 역량 확보가 중요하다는 인식하에, SMIC·YMTC·CXMT 등 주요 파운드리 기업을 중심으로 한 첨단 제조 능력이 확충되고 있음.
- [SMIC (中芯国际)] 중국 최대의 파운드리 기업으로, 중국 내 파운드리 점유율 1위를 기록함.
◦ 2023~24년 사이 7nm 공정 기반 칩을 양산한 것으로 알려졌으며, 최근에는 화웨이와 협력해 7nm 기반 5G 칩, Ascend 계열 AI 칩의 생산을 확대하면서 국가 차원의 전략 기업으로 위상이 강화됨.
◦ 그러나 삼성전자의 3nm 공정과 비교할 때 여전히 2세대12) 이상의 격차가 존재함.
- [YMTC (长江存储)] 중국 대표 낸드플래시(NAND Flash) 제조사로, 2022년 세계 최초로 232단 3D NAND 기술을 공개해 주목을 받았음.
◦ 미국 제재 이후 장비 수급과 글로벌 고객사 확보에 제약이 발생해, 2023~24년 매출이 둔화되었으나, 중국 내 스마트폰·데이터센터 기업을 중심으로 내수 공급을 확대하며 시장을 방어 중임.
◦ 2024년 중국 정부와 국유 펀드의 추가 투자로 생산능력이 확대되었으나, 삼성전자·SK하이닉스 대비 기술·수율 격차는 여전히 1~2세대 수준으로 평가됨.
- [CXMT(长鑫存储)] 중국 유일의 D램 전문 기업으로, 2019년 양산 시작 이후 꾸준히 생산능력을 늘려옴.
◦ 현재 주력 제품은 17nm 공정 기반의 DDR4·LPDDR4 D램이며, 정부의 정책적 지원과 함께 D램 분야 국산화를 위한 핵심 축으로 자리매김하고 있음.
◦ 삼성·SK하이닉스·마이크론 대비 2~3세대 기술 격차가 존재함.
■ 중국은 AI 반도체의 국산화를 목표로 칩 설계·제조·메모리 등 전 공정에서 자립화를 추진하고 있으나, 여전히 글로벌 선도 기업과의 기술 격차와 미국 규제라는 구조적 제약 속에 있음.
- 모건스탠리(Morgan Stanley)의 시장 분석 보고서에 따르면, 중국 내 AI칩 국산화율이 2024년 34%에서 2027년 82%까지 확대될 것으로 전망됨.
- 다만 SMIC의 첨단 공정 한계, YMTC·CXMT 등 파운드리 업체의 기술 격차, 그리고 엔비디아 CUDA 생태계에 대한 의존도 완화는 여전히 극복해야 할 과제로 여겨짐.
◦ 현재 전 세계 AI 모델 훈련의 90% 이상이 엔비디아 CUDA 플랫폼에 의존하고 있으며, 중국 내 대학·연구소·빅테크기업도 대규모 모델 훈련에서 CUDA 연계를 필수적으로 사용함.
◦ 화웨이의, 캠브리콘, 무어스레드 등이 독자 생태계를 구축하며 CUDA 의존도를 줄이려 하지만, 개발 툴·라이브러리 등의 성숙도 측면에서 완전한 대체는 어렵다는 평가가 지배적임.
- 결국 중국이 글로벌 반도체 시장에서 ‘탈엔비디아’ 노선을 얼마나 현실화할 수 있을지는 팹리스 기업들의 혁신 성과와 파운드리 기업들의 첨단 공정 역량 제고와 생태계 구축 속도에 달려 있음.
자료정리: 북경대학교 연경서원 중국학 석사과정생 조혜지
(chj07150@gmail.com)
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*각주
1) 미국 상무부 산업안보국이 국가안보 또는 외교 정책상의 이유로 지정한 수출 통제 대상 기업·기관 명단으로, 여기에 포함된 기업은 미국 기업으로부터 제품·소프트웨어·기술을 수입하려면 특별 허가를 받아야 함.
2) 엔비디아 GPU 제품군은 아키텍처 세대에 따라 Ampere(A100·A800)와 Hopper(H100·H20)로 구분됨. Ampere 세대의 A100은 AI 훈련에 널리 쓰인 1세대 대형 GPU로, 중국 수출 규제를 준수한 A800은 성능이 축소된 모델이고, 이후 세대인 Hopper H100은 A100 대비 최대 4배 향상된 훈련 속도를 제공함.
3) 엔비디아가 미국의 대중국 수출 규제에 맞추어 설계한 중국 전용 감축 사양 GPU로, 메모리와 대역폭은 H100과 유사하나, 연산 성능은 코어 수 축소로 인해 H100와 비교하여 약 30% 이상 낮은 것으로 평가됨.
4) Ascend 910C 칩은 12nm 공정 기반으로 전 세대 대비 성능을 40% 향상시키고 전력 소모를 15% 절감하여, 천억 개 규모의 대형 AI 모델 훈련을 지원함.
5) Compute Unified Device Architecture의 약자로, 엔비디아가 2006년 발표한 GPU 병렬 컴퓨팅 플랫폼 겸 소프트웨어 플랫폼(개발도구)임. 개발자가 GPU를 활용해 범용 연산을 수행할 수 있도록 지원하며, AI 모델 학습·추론을 포함한 고성능 연산 분야에서 사실상 업계 표준 생태계로 자리잡음.
6) Internet of Things (사물인터넷)의 약자로, 센서·네트워크를 통해 다양한 사물과 기기를 인터넷에 연결해 데이터를 수집·교환·분석하는 기술을 의미함.
7) AI 추론 특화 버전과 훈련용 고급 버전으로 구분되며, CUDA 생태계와의 호환성을 확보해 기존 엔비디아 GPU를 부분 대체할 수 있음.
8) Machine Learning Unit의 약자로, 클라우드 데이터센터·엣지 디바이스용 고성능 칩을 의미함.
9) 비리 (壁砺,Bili) 시리즈는 중국 및 글로벌 대표 언어모델(LLM)인 DeepSeek, LLaMA, Qianwen(千问) 모델 등에 수 시간 내 적응할 만큼 호환성이 우수한 것으로 알려짐.
10) Artificial Intelligence System on Chip의 약자로, 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU), 영상처리장치(VPU) 등 여러 연산 모듈을 하나의 칩에 집적한 시스템 반도체임.
11) 현재까지 ‘쑤디(苏堤)–춘샤오(春晓)–취위안(曲院)–핑후(平湖)’ 4세대 GPU와 ‘창장(长江)’ AISoC를 출시함.
12) 일반적으로 1세대 격차는 반도체 제조 공정 노드에서 약 2~3년의 기술 차이를 의미했으나, 최근에는 개발 난이도가 높아지면서 3~5년의 차이를 뜻하는 경우가 많음. 따라서 2세대 격차는 5~7년 이상의 기술 격차로 해석할 수 있음.
[참고문헌]
「行业观察：华为海思Ascend 910C突破；寒武纪推动AI芯片自主化」, 金融界, 2025-03-06
「<两家国产AI芯片公司离上市再近一步>」, 经济观察网，2025-06-25
「China AI chip firm Biren raises new funds, plans Hong Kong IPO, say sources」, Reuters, 2025-06-26
「Huawei open-sources chip software ecosystem」, China Daily, 2025-08-07
「潮声丨“寒武纪”大爆发，靠什么持续神话」, 潮新闻客户端, 2025-09-04
「摩尔线程上半年营收7.02亿元，预计2027年实现盈利」,通信世界网,2025-09-08
「智算领域这匹山东“黑马”正加速奔跑」, 大众日报, 2025-09-16
「AI with human-level abilities to drive tech progress in the next decade, Huawei says」, South China Morning Post, 2025-09-17
「央视披露阿里平头哥PPU芯片参数超越英伟达A800」, 新浪财经, 2025-09-17.
「国产替代+AI需求爆发双重驱动，算力芯片爆发！稀缺标的科创芯片设计ETF(588780)涨超4%」, 和讯网， 2025-09-18
「美联储宣布降息25个基点！纳斯达克中国金龙指数涨2.85%；阿里平头哥全新AI模块PPU曝光，与英伟达H20性能相当；因需求飙升，硬盘巨头西部数据上调价格——《投资早参》」, 每日经济新闻, 2025-09-18.
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