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미국은 분산, 중국은 집중 - AI 전쟁의 진짜 승부

4월을 전후해 세 가지 사실이 관찰됐습니다.

첫째, DeepSeek는 V4 모델을 공개했고, 일부 중국 기업들은 이를 빠르게 자사 서비스 및 클라우드 환경에 적용하기 시작했습니다.

둘째, NVIDIA는 실적 발표에서 향후 전망에 중국向 H20 칩 출하가 포함되어 있지 않다고 밝혔습니다.

셋째, 한국에서는 NAVER가 클로바X 서비스를 종료하고, LG가 엑사원 4.5를 공개했습니다.

이 흐름을 함께 보면 하나의 방향성이 드러납니다.

AI 칩 공급 환경이 모델 개발과 배포 방식에 영향을 주고, 그 결과 각 기업의 전략도 바뀌고 있다는 점입니다.

DeepSeek V4와 중국 생태계 변화

4월 말 공개된 DeepSeek V4는 성능 자체뿐 아니라 중국 내 AI 인프라 환경과의 연관성에서도 주목 을 받았습니다.

일부 보도에 따르면, 중국 빅테크 기업들은 해당 모델을 빠르게 도입하거나 테스트했고, 동시에 Huawei의 AI 칩(Ascend 시리즈)에 대한 관심과 주문도 증가한 것으로 알려졌습니다. Reuters에 따르면, 바이트댄스·알리바바·텐센트 세 회사가 며칠 내로 화웨이에 신규 칩 주문을 넣었습니다.

중국 내에서 가장 영향력 있는 AI 모델이 처음으로 미국 칩이 아닌 중국 칩을 기본 하드웨어로 선택한 것인데, 아직 완전한 표준으로 채택된 것은 아니지만, 당연하게도 자국 칩 기반 AI 생태계를 강화하려는 흐름이 빨라지고 있는것으로 해석됩니다.

화웨이가 수년간 쫓아온 것 — 중국 최대 인터넷 회사들의 대량 주문 — 이 마침내 실현된 순간입니다.

Huawei 어센드 950PR — 기술의 진전과 한계

과거 Huawei의 칩인 어센드 910C 계열은 중국 빅테크에서 대량 채택에 실패했습니다. 성능도 문제였지만, 진짜 장벽은 소프트웨어였습니다. NVIDIA의 CUDA 생태계에서 화웨이의 CANN으로 옮기려면 코드를 대량으로 다시 작성해야 했고, 그 비용을 감수할 회사가 없었습니다. 따라서 대규모 확산에 어려움이 있었습니다.

950PR은 이런 부분이 개선된 것으로 보입니다. 950PR은 NVIDIA의 CUDA 소프트웨어 시스템과의 호환성이 크게 향상됐고 응답 속도도 개선됐습니다. 기존 CUDA 인프라에서 소프트웨어 재작성 부담 없이 이전할 수 있게 된 겁니다.

성능 비교: 950PR은 NVIDIA H20(미국이 중국에 합법적으로 팔 수 있었던 마지막 칩)보다 성능이 앞섭니다. 다만 H200에는 여전히 뒤집니다. 그런데 H200은 미·중 양쪽에서 규제 림보에 빠져 있어 실제로 중국에 들어올 수 있을지 불분명합니다.

생산 계획: 화웨이는 2026년에 약 75만 대의 950PR을 출하할 계획입니다. 4월에 양산이 시작됐고 하반기에 본격 출하됩니다. 그러나 이 수량은 알리바바·텐센트·바이트댄스의 합산 수요에 크게 부족합니다. 공급 부족의 원인은 미국의 첨단 반도체 장비 수출 통제입니다.

같은 시기에 NVIDIA의 중국 매출은?

NVIDIA는 여전히 글로벌 AI 인프라의 핵심이지만, 중국 시장에서의 상황이 달라졌습니다. NVIDIA의 최신 실적 발표에서 CFO Colette Kress는 "향후 전망에 중국向 H20 칩 출하가 포함되어 있지 않다"고 밝혔습니다. 이는 현재 규제 환경에서는 NVIDIA가 중국 시장에 해당 제품을 새로 공급하기 어려운 상황임을 시사합니다.

같은 자리에서 CEO Jensen Huang은 "중국 AI 시장 규모를 약 500억 달러 수준으로 언급하며, 향후 높은 성장 가능성이 있다"고 평가했습니다. 또한 글로벌 AI 연구 인력 중 상당 부분이 중국에 있다는 점도 강조했습니다.

이처럼 수요는 여전히 큰 반면 공급이 제한된 상황에서, Huawei의 어센드 칩이 대안으로 주목받고 있습니다.

다만 몇 가지는 구분해서 볼 필요가 있습니다.

NVIDIA는 2024년 동안 중국에 H20 칩을 일정 규모로 공급한 바 있지만, 현재는 규제로 인해 추가 출하에 제약이 있는 상태입니다. 이를 두고 “파이프라인이 완전히 닫혔다”고 단정하기보다는, 신규 공급이 크게 제한된 상황으로 보는 것이 더 정확합니다. 한편 Huawei는 차세대 AI 칩 생산을 확대하려는 계획을 밝히고 있으나, 연간 생산 규모(약 75만 대 수준으로 언급되는 수치)는 시장 전체 수요를 충족하기에는 부족할 가능성이 있습니다.

DeepSeek의 가격 전략 — 비용 경쟁의 시작

DeepSeek V4는 모델 성능뿐 아니라 가격 전략에서도 주목을 받았습니다. 일부 보도에 따르면, DeepSeek는 일정 기간 동안 개발자에게 할인된 가격으로 모델을 제공했으며, 향후 인프라 확대에 따라 추가적인 가격 인하 가능성도 시사했습니다. 이 전략은 단순한 마케팅이라기보다, 구조적인 변화와 연결되어 있습니다.

AI 서비스 비용의 대부분은 칩 연산 비용(추론 비용)에서 발생

만약 Huawei의 AI 칩 공급이 확대되면

모델 운영 비용도 낮아질 가능성이 있음

DeepSeek는 이런 흐름을 전제로, 비용 절감을 먼저 가격에 반영해 사용자와 개발자를 확보하려는 전략으로 해석할 수 있습니다.

이러한 접근은 Anthropic 등 미국 기업들이 추론 비용을 주요 경쟁요소로 활용하는 흐름과도 유사합니다.

미국의 대응 — 아마존이 칩을 팔기 시작했다

같은 시기에 미국 쪽에서도 칩 지형이 바뀌는 사건이 있었습니다. 아마존이 자체 개발한 AI 반도체(Trainium·Inferentia)를 외부 기업에 판매하겠다고 밝혔습니다. 해당 사업의 연 매출이 이미 200억 달러를 넘었습니다.

구글도 움직였습니다. 앤트로픽에 최대 400억 달러를 투자하면서 5기가와트의 TPU 기반 컴퓨팅 용량을 제공하기로 했습니다. 아마존도 50억 달러 추가 투자 + 최대 200억 달러 후속 투자를 약속하면서 5기가와트 용량을 확보해줬습니다.

미국의 전략이 선명해졌습니다.AI 인프라가 NVIDIA 단일 구조에서 점차 다양화되고 있다는 점.

NVIDIA 독점 위에 분산된 대안 층을 만드는 것. 아마존 ASIC, 구글 TPU, 브로드컴 커스텀 칩 — 모두 NVIDIA가 아닌 자체 칩이고, 이 칩들이 외부에 판매되거나 파트너에게 제공되면서 추론 비용의 통제권이 모델 회사 쪽으로 기울기 시작합니다.

미국과 중국을 나란히 놓으면

미국 — 분산을 통한 통제. 아마존·구글·브로드컴이 각자의 ASIC을 만들고, NVIDIA 독점 위에 대안 층을 형성. 여러 칩 위에 여러 모델이 돌아가는 생태계.

중국 — 집중을 통한 통제. 화웨이 어센드가 유일한 대안이 되고, DeepSeek V4가 그 위에서 최적화되며, 빅테크 3사가 동시에 주문. 하나의 칩 위에 하나의 생태계가 만들어지는 구조.

정반대처럼 보이지만 본질은 같습니다. 두 나라 모두 "추론 비용을 누가 통제할 것인가"라는 같은 질문에 답하고 있습니다.

다만 한 가지 결정적 차이가 있습니다. 미국은 여러 대안을 만들고 있고, 중국은 사실상 화웨이 하나에 걸고 있습니다. 화웨이가 성공하면 중국 AI 자립은 가속화되지만, 화웨이가 공급에 실패하면(75만 대가 수요에 부족하다는 게 이미 드러났습니다) 중국 AI 인프라 전체가 병목에 걸리게 되지 않을까요.

한국 입장에서 — 끝과 시작이 동시에

AI 경쟁은 성능보다 비용으로 이동하는 국면에 들어서고 있고, 그 비용은 결국 칩의 구조가 결정합니다.

미국은 다양한 칩으로 분산을 시도하고, 중국은 제한된 환경에서 특정 공급자 중심으로 재편되고 있고요.

한국은 그 사이에서 핵심 부품 공급자로 연결되어 있습니다.

이 변화 속에서 한국에서는 두 가지 흐름이 동시에 나타났습니다.

먼저 ‘끝’입니다.

NAVER는 자체 모델 기반 챗봇 서비스 클로바X 운영을 종료했고, Kakao는 OpenAI와의 협력을 통해 외부 모델을 활용하는 방향을 선택했습니다. 이는 범용 AI 모델을 직접 서비스하기보다는, 글로벌 모델을 활용하는 전략이 병행되거나 강화되고 있음을 보여줍니다.

동시에 ‘시작’도 있습니다.

LG는 엑사원 4.5를 공개하며, 효율성과 특정 산업 적용에 초점을 맞춘 모델 전략을 이어가고 있습니다.

이는 초대형 범용 모델 경쟁과는 다른 축, 즉 경량·효율·수직 특화 영역에서의 경쟁이 시작되고 있음을 시사합니다.

그리고 가장 중요한 위치는 공급망에 있습니다.SK하이닉스의 HBM 메모리는 NVIDIA H200에도 들어가고 화웨이 어센드에도 들어갑니다. 미국의 분산 대안 층에도, 중국의 집중 자립 구조에도 한국 부품이 공급됩니다. 단기적으로는 양쪽에서 모두 동시에 수요를 받는 유리한 위치입니다.

하지만 이 위치는 안정이라기보다 '균형'에 가깝습니다.

미국의 추가 수출 통제가 확대될 경우? 중국향 반도체 공급이 제한될 경우? 지금의 구조는 언제든 흔들릴 수 있습니다.

그래서 장기적으로는 질문이 남습니다.

NVIDIA의 중국 공급이 계속 제한될 때, 한국 반도체의 중국 매출은 어떻게 변할 것인가

Huawei 생태계에 대한 공급이 향후 규제 대상이 될 가능성은 없는가

한국이 공급자 위치에 머무는 한, 이 질문은 일회성이 아니라 반복되는 변수로 남게 됩니다.

다음 주에 볼 것

EU AI Act의 GPAI(범용 AI) 규제 집행이 본격화됩니다. 한국 기업들이 실제로 어떤 선택을 해야 하는지, 그 현실적인 기준을 짚어보겠습니다.

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1. CNBC (2026.3.27) — "Huawei's new AI chip finds favor with ByteDance, Alibaba which plan to place orders" https://www.cnbc.com/2026/03/27/bytedance-alibaba-planning-to-order-huaweis-new-ai-chip-reuters.html

2. Reuters via BNN Bloomberg (2026.3.27) — https://www.bnnbloomberg.ca/business/artificial-intelligence/2026/03/27/huaweis-new-ai-chip-finds-favour-with-bytedance-alibaba-which-plan-to-place-orders-reuters-sources-say/

3. The News International (2025.9.30) — "Huawei to double output of top AI chip in 2026 as it fills Nvidia void" — https://www.thenews.com.pk/amp/1347511-huawei-to-double-output-of-top-ai-chip-in-2026-as-it-fills-nvidia-void

4. CNBC (2026.4.24) — "Google to invest up to $40 billion in Anthropic" https://www.cnbc.com/2026/04/24/google-to-invest-up-to-40-billion-in-anthropic-as-search-giant-spreads-its-ai-bets.html

5. GuruFocus via TradingView — "Huawei to ramp up AI chip production in 2026" — https://tr.tradingview.com/news/gurufocus:7ceb006b5094b:0-huawei-to-ramp-up-ai-chip-production-in-2026

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경제일반 머스크, AI 칩 직접 만든다 테라팹, 1단계 투자만 80조원

테슬라·스페이스X AI용 반도체 자체 공급 목표 정시현 기자 | 입력 : 2026/05/08 [07:50] 입력 : 2026/05/08 [07:50]

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【이코노믹포스트=정시현 기자】 일론 머스크가 테슬라와 스페이스X의 인공지능(AI) 사업을 뒷받침하기 위해 미국 텍사스주에 추진 중인 초대형 반도체 생산 시설 '테라팹(Terafab)'의 투자 규모가 공개됐다.

7일(현지 시간) 뉴욕타임스(NYT)는 텍사스 그라임스 카운티에 제출된 공청회 공고문을 인용해 테라팹 프로젝트의 1단계 투자 비용이 최소 550억 달러(약 80조원)에 달한다고 밝혔다. 전체 투자 규모는 최대 1190억 달러(약 173조3700억원)까지 확대될 전망이다. 이는 일반적인 첨단 반도체 공장 건설 비용(100억~300억 달러)을 크게 웃도는 수준이다.

테라팹은 테슬라와 스페이스X의 AI 구동에 필요한 반도체를 자체 공급하기 위한 프로젝트다. 머스크는 지난달 X(옛 트위터)를 통해 "로직 반도체, 메모리, 첨단 패키징을 한 지붕 아래 통합한 역사상 가장 거대한 칩 제조 프로젝트가 될 것"이라고 밝힌 바 있다.

이번 프로젝트는 AI 산업 전반의 반도체 확보 경쟁이 격화되는 가운데 추진되고 있다. 엔비디아는 AI 반도체 수요 급증에 힘입어 시가총액 기준 세계 최대 기업으로 올라섰으며, 구글과 아마존 등 빅테크 기업들도 자체 AI 칩 개발에 속도를 내고 있다.

머스크 역시 최근 AI 사업 확장에 공격적으로 나서고 있다. 스페이스X는 올해 머스크의 AI 스타트업 xAI를 인수했으며, 합병 이후 기업 가치는 1조2500억 달러(약 1820조 3750억 원)로 평가됐다. 스페이스X는 이르면 오는 6월 기업공개(IPO)를 추진 중이며, 상장이 성사될 경우 역대 최대 규모 IPO 중 하나가 될 가능성이 거론된다.

이번 프로젝트는 미국 반도체 기업 인텔에도 중요한 기회가 될 전망이다. 최근 수년간 부진을 겪어온 인텔은 지난달 테라팩 프로젝트에 참여해 "초고성능 반도체의 설계·생산·패키징을 대규모로 수행하겠다"고 밝혔다.

한편 머스크는 자신이 공동 창업한 오픈AI와의 법적 분쟁도 이어가고 있다. 그는 지난해 오픈AI가 마이크로소프트를 투자자로 받아들이고 상업용 제품 개발에 나선 것이 설립 취지와 계약에 어긋난다며 소송을 제기했다. EP jsh@economicpost.co.kr <저작권자 ⓒ 이코노믹포스트 무단전재 및 재배포 금지> 이코노믹포스트 정시현 취재부 기자입니다.

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