화웨이
아틀라스 950
슈퍼노드
WAIC 2026
지금 중국 상하이에서는 세계인공지능대회(WAIC 2026)가 열리고 있습니다(7월 17~20일). 시진핑 주석이 창설 이래 처음으로 개막식에 직접 참석할 만큼 격이 달라진 이 무대의 최대 화제는 단연 화웨이입니다. 화웨이가 공개한 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’는 AI 칩 8,192장을 하나로 묶은 업계 최대 규모의 컴퓨팅 시스템으로, 화웨이는 “엔비디아 차세대 제품 대비 연산력 6.7배, 메모리 15배”라고 주장했습니다. 개별 칩 성능에서는 밀려도 여러 개를 묶어서 이기겠다는 중국의 새 전략 — 그 실체와, 여기서 조용히 웃는 한국 메모리의 입장을 정리해 봅니다.
화웨이가 상하이 WAIC 전시장에 실물을 공개한 ‘아틀라스 950 슈퍼포드’의 핵심은 ‘슈퍼노드(SuperPoD)’라는 개념입니다. 슈퍼노드란 고속 상호연결 기술로 수천 장의 AI 칩을 하나의 거대한 연산 풀(pool)처럼 작동하게 묶는 기술입니다. 아틀라스 950은 최대 8,192장의 신경망처리장치(NPU, 어센드 950 칩)를 연결해, 조(兆) 단위 매개변수의 대형언어모델(LLM)을 훈련·추론할 수 있도록 설계됐습니다.
구성 방식도 공개됐습니다. 한 캐비닛(랙)에 64개씩, 16개 캐비닛에 총 1,024개의 어센드 950 칩이 들어가고, 이런 묶음 8개를 다시 엮으면 8,192장이 하나로 작동합니다. 화웨이는 엔비디아 차세대 제품 ‘NVL144’와 비교해 총 연산력 6.7배, 메모리 용량 15배로 주요 지표에서 세계 선두라고 밝혔습니다. 중국 화타이증권은 올해를 “중국 슈퍼노드의 원년”이라 평가했습니다.
연산력 6.7배·메모리 15배는 화웨이가 자체 발표한 수치로, 독립된 제3자 벤치마크로 검증된 것이 아닙니다. 게다가 이는 칩 하나끼리의 비교가 아니라 ‘8,192장을 묶은 거대 시스템’ 대 ‘상대적으로 적은 수의 엔비디아 구성’을 비교한 것으로 보입니다. 규모를 키우면 총량이 커지는 건 당연한 만큼, ‘개별 칩이 엔비디아를 앞섰다’는 뜻으로 읽으면 오해입니다. 실제로 화웨이 부회장도 “단일 칩에서는 엔비디아에 뒤처져 있고 단기간에 따라잡기 어렵다”고 인정했습니다.
이 제품의 진짜 의미는 성능 수치가 아니라 전략의 전환에 있습니다. 미국의 수출 규제로 엔비디아의 최신 GPU(H100 등)를 구할 수 없게 된 중국은, 개별 칩 성능에서 열세를 인정하는 대신 ‘칩을 최대한 많이, 효율적으로 묶는 시스템 기술’로 그 격차를 메우겠다는 우회로를 택했습니다. 쉬즈쥔 화웨이 부회장의 말이 이 전략을 압축합니다. “단일 칩에서는 뒤처지지만, 슈퍼노드와 클러스터에서는 자신 있다.”
이 전략은 화웨이만의 것이 아닙니다. 이번 WAIC에서 통신장비업체 ZTE도 여러 중국 GPU 기업과 공동 개발한 ‘매트릭스 슈퍼노드’를 선보였고, 다수의 중국 GPU 업체가 유사한 클러스터 기술을 공개했습니다. 개별 칩 규제를 시스템 통합이라는 집단 전략으로 돌파하려는 중국 AI 업계의 공통된 움직임입니다. 화웨이는 EUV 노광장비 없이도 2031년까지 공정을 1.4나노까지 끌어올리겠다는 목표도 함께 제시했습니다.
‘묶어서 이긴다’는 전략에는 분명한 대가가 따릅니다. 칩을 많이 쓸수록 전력 소비와 물리적 공간, 냉각 부담이 기하급수적으로 커지기 때문입니다. 엔비디아가 칩 한 장으로 할 일을 화웨이가 여러 장으로 한다면, 그만큼 전기요금과 데이터센터 규모가 늘어납니다. 앞서 다룬 ‘AI 데이터센터 전력 전쟁’과 ‘SMR’ 이야기가 중국에서는 더 절박한 문제가 되는 셈입니다.
| 항목 | 슈퍼노드 전략의 명(明) | 암(暗) |
|---|---|---|
| 성능 | 시스템 총량으로 최상위 LLM 훈련 가능 | 개별 칩 효율은 여전히 열세 |
| 규제 대응 | 엔비디아 없이 자립 컴퓨팅 확보 | 선단 공정·EUV 규제는 여전한 벽 |
| 전력·비용 | 물량으로 성능 목표 달성 | 전력·공간·냉각 비용 급증 |
| 메모리 | 대규모 HBM·D램 탑재로 대역폭 확보 | 메모리 대량 조달 부담(수요는 폭증) |
이 대목이 한국에 중요합니다. 슈퍼노드가 성능을 내려면 수천 장의 칩에 각각 고대역폭 메모리(HBM)와 D램이 대량으로 붙어야 합니다. 화웨이가 스스로 “메모리 용량 15배”를 강조한 것 자체가, 이 시스템이 막대한 메모리를 필요로 한다는 방증입니다. 칩을 많이 묶는 전략일수록 메모리 수요는 오히려 폭증하는 구조입니다.
다만 조건이 붙습니다. 미국의 대중 규제로 삼성·SK하이닉스의 최신 HBM을 중국에 파는 것 자체가 제한될 수 있고, 그 빈자리를 노려 중국 CXMT가 HBM 자체 개발에 속도를 내고 있습니다. 즉 ‘슈퍼노드가 늘면 메모리 수요가 는다’는 구조는 맞지만, 그 수요를 한국이 다 가져갈 수 있느냐는 규제와 중국 추격이라는 두 변수에 달려 있습니다. 이는 지난 Zhipu 글에서 짚은 ‘메모리의 중립성’과 그 한계가 그대로 반복되는 지점입니다.
이번 WAIC의 진짜 메시지는 제품 하나가 아니라 ‘AI 메이드 인 차이나’의 자립 선언입니다. 시진핑 주석의 개막식 첫 참석, “중국지조(중국이 지혜롭게 만든다)” 구호, 화웨이·ZTE의 슈퍼노드 총출동은 미국 중심 AI 질서에 대한 정면 도전으로 읽힙니다. 지금까지 이 블로그에서 다룬 Zhipu의 오픈소스 모델, 딥시크, 화웨이 어센드가 하나의 그림으로 모이는데 — 모델부터 칩, 시스템까지 미국 없이 완결하려는 중국식 AI 생태계가 그것입니다.
세계는 점점 ‘미국 진영’과 ‘중국 진영’이라는 두 개의 AI 인프라로 갈라지고 있습니다. 그 사이에서 한국은 흥미로운 위치에 있습니다. 양쪽 모두에 메모리를 공급할 수 있는 몇 안 되는 나라이지만, 동시에 미·중 규제의 한가운데에 서 있기도 합니다. 슈퍼노드 경쟁이 뜨거워질수록 메모리 수요는 커지지만, 그 수혜를 어느 진영에서 얼마나 realize할 수 있느냐가 한국 반도체의 다음 과제입니다.
화웨이는 엔비디아 차세대 제품 대비 연산력 6.7배·메모리 15배라고 주장하지만, 이는 업체 자체 발표 수치이며 개별 칩이 아니라 8,192장을 묶은 거대 시스템 기준입니다. 화웨이 부회장도 “단일 칩 성능은 엔비디아에 뒤처진다”고 인정했습니다. 즉 칩이 더 좋은 게 아니라 ‘많이 묶어서 총량을 키운’ 것입니다.
칩을 많이 쓸수록 전력 소비, 물리적 공간, 냉각 부담이 크게 늘어납니다. 엔비디아가 칩 한 장으로 할 일을 여러 장으로 처리하는 만큼 전기요금과 데이터센터 규모가 커지는 것이 대표적 단점입니다. 선단 공정과 EUV 장비 규제도 여전한 벽입니다.
양면적입니다. 슈퍼노드는 칩마다 HBM·D램을 대량으로 필요로 해 메모리 수요를 키우는 기회입니다. 다만 미국의 대중 규제로 최신 HBM의 중국 수출이 제한될 수 있고, 중국 CXMT의 HBM 추격도 변수여서 그 수요를 한국이 온전히 가져갈 수 있을지는 별개의 문제입니다.