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1. 중국 GPU 개발 현황

• 주요 기업:

  • Biren Technology: BR100 시리즈 GPU는 AI 연산에 특화되어 NVIDIA A100과 경쟁을 목표로 했으나, 실제 성능과 생산량에서 격차가 있습니다.

  • Moore Threads: MTT S80/S2000은 게이밍 및 데이터센터용 GPU로 출시되었지만, 소프트웨어 호환성과 드라이버 안정성이 미흡합니다.

  • Iluvatar CoreX: AI 추론용 칩을 개발 중이나, 고성능 학습에는 한계가 있습니다.

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• 성능 격차:

• 중국 GPU는 7nm~14nm 공정에 집중된 반면, NVIDIA는 4nm(TSMC) 공정의 최신 아키텍처(예: H100)를 활용합니다.

• AI 훈련 성능에서 NVIDIA H100 대비 중국 GPU는 50% 이하 수준이라는 평가가 많습니다.

2. 기술적 장벽

• 반도체 제조 역량:

  • 중국은 EUV 리소그래피 장비 확보에 실패해 7nm 이하 공정 대량 생산이 불가능합니다. SMIC(중국 최대 파운드리)는 7nm 공정을 시도했지만 수율과 생산량이 낮습니다.

  • 미국의 수출 규제로 ASML의 EUV 장비 및 첨단 설계 도구(EDA) 확보가 차단되었습니다.

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• 소프트웨어 생태계:

  • NVIDIA의 CUDA는 AI/과학계산 분야에서 산업 표준으로 자리잡았습니다. 중국은 Biren HIPCC, Moore Threads MUSA 등 자체 프레임워크를 개발 중이지만, 개발자 확보와 호환성 문제가 남아있습니다.

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• 에너지 효율성:

• NVIDIA GPU는 연산 성능 대비 전력 소모에서 압도적 우위를 보이며, 중국 칩은 아키텍처 최적화가 미흡합니다.

3. 중국의 전략적 대응

• 정부 지원:

  • 중국은 "중국제조 2025" 전략 아래 반도체 산업에 매년 300억 달러 이상을 투자하며, GPU 개발 기업에 세제 혜택과 보조금을 제공합니다.

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• 수입 대체 추진:

  • 미국 제재로 인해 중국 기업이 NVIDIA 고성능 GPU를 구매하기 어려워지자, 정부 주도로 국산 GPU 도입을 강제하는 정책을 시행 중입니다(예: 클라우드 서비스·연구기관).

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• 오픈소스 생태계 구축:

• Loongson CPU와 호환되는 국산 GPU를 통해 소프트웨어 의존성을 줄이려는 시도가 있습니다.

4. 잠재적 가능성과 한계

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• 단기적 전망(3~5년):

  • 중국 GPU는 중저성능 시장(예: 에지 컴퓨팅, IoT)에서 점유율을 확대할 수 있으나, 고성능 AI/과학계산 분야에서는 NVIDIA를 따라잡기 어렵습니다.

  • AI 추론 분야에서는 Biren·Iluvatar 칩이 경쟁력을 보일 수 있지만, AI 훈련은 NVIDIA 독점 체계가 유지될 가능성이 높습니다.

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• 장기적 전망(10년 이상):

  • 중국이 EUV 자립화에 성공하고 소프트웨어 생태계를 구축한다면, 특정 분야(예: 국가 주도의 슈퍼컴퓨팅)에서 NVIDIA와 경쟁할 수 있습니다.

  • 그러나 글로벌 시장에서의 경쟁력은 여전히 기술 표준화와 신뢰성에 좌우될 것입니다.

5. 결론: 추월 가능성은 제한적이지만, 틈새 시장 공략은 가능

• 추월 불가능한 분야:

  • 고성능 AI 훈련, 과학 시뮬레이션, 자율주행 등 NVIDIA의 기술 선도 분야.

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• 중국이 주목할 분야:

  • 정부 프로젝트, 국방용 맞춤형 GPU, 저전력 에지 AI 장치.

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• 변수:

  • 미국의 추가 제재, TSMC의 중국 지원 여부, 중국 내 반도체 장비 개발 속도(예: SMEE의 EUV 개발).

중국 GPU가 NVIDIA를 전면적으로 추월하기보다는 국가 주도의 특수 목적 시장에서 영향력을 키우는 동시에, 글로벌 생태계와의 격차를 좁히는 전략을 펼칠 것으로 예상됩니다.