중국의 대표적인 GPU 기업 4곳이 상장 또는 상장 절차를 거치며 비교 가능한 숫자를 내놓기 시작했다. 하지만 이들이 똑같은 ‘중국판 엔비디아’ 사업을 만들고 있다는 뜻은 아니다.

무어 스레드(Moore Threads), 비런 테크놀로지(Biren Technology), 엔플레임(Enflame), 메타엑스(MetaX)는 이제 사용처, 고객 기반, 소프트웨어 구조, 매출을 지속 가능한 이익으로 전환하는 속도에 따라 서로 다른 길을 걷고 있다.

한눈에 보는 4개 기업

기업	핵심 포지션	최근 상업적 신호	앞으로의 관건
무어 스레드	AI와 그래픽을 아우르는 범용·풀펑션 GPU 플랫폼	2025년 매출 약 15억1,000만 위안, 2026년 상반기 매출 17억3,600만 위안으로 전년 동기 대비 147.42% 증가 1532	폭넓은 제품군과 MUSA 소프트웨어를 반복적이고 수익성 있는 클러스터 공급으로 연결할 수 있는가
비런 테크놀로지	AI 학습·추론용 고성능 데이터센터 GPGPU	2025년 매출 10억3,460만 위안으로 207.2% 증가, 매출총이익률 53.8% 기록 46	대규모 AI 배치에 필요한 생산능력과 소프트웨어 지원을 확보할 수 있는가
엔플레임	클라우드 AI 가속기와 풀스택 시스템 공급업체	2025년 매출 9억9,000만 위안. 다만 텐센트가 매출의 약 74.9% 차지 48	강력하지만 집중도가 높은 핵심 고객을 넘어 고객 기반을 넓힐 수 있는가
메타엑스	데이터센터 GPU와 컴퓨팅 플랫폼	2025년 매출 약 16억 위안, 2026년 상반기 순이익 6억1,200만 위안 1824	자본집약적인 반도체 사이클에서 초기 수익성을 반복할 수 있는가

무어 스레드: 가장 넓은 플랫폼에 베팅

무어 스레드는 네 기업 가운데 전략적으로 겨냥할 수 있는 시장의 폭이 가장 넓다. 특정 AI 가속기 틈새시장에만 집중하기보다 AI 연산과 그래픽·시각화 작업을 함께 다루는 제품 및 소프트웨어 전략을 취하고 있다. MUSA 아키텍처 역시 컴퓨팅과 그래픽 전반의 제품을 지원하는 것을 목표로 한다. 38

이런 폭넓은 접근은 렌더링, 영상, 시뮬레이션처럼 AI와 시각 컴퓨팅이 겹치는 분야에서 차별화된 기회를 제공한다. 반면 실행 부담도 크다. 여러 고객 유형을 상대하면서 데이터센터용 소프트웨어의 깊이까지 확보해야 하기 때문이다.

재무 흐름은 빠른 상용화와 지속적인 투자 부담을 동시에 보여준다. 무어 스레드는 2025년 약 15억1,000만 위안의 매출을 올렸지만 순손실은 약 10억 위안이었다. 15 2026년 상반기 매출은 17억3,600만 위안으로 전년 동기 대비 147.42% 증가했고, 지배주주 귀속 순손실도 큰 폭으로 줄었다. 3233

예상 역할: 기업·클라우드 AI 추론, 범용 컴퓨팅 클러스터, 그리고 4개 기업 중 가장 뚜렷한 그래픽·시각 컴퓨팅 기회다. 대규모 학습 시장 진입은 소프트웨어와 시스템 실행력이 좌우할 전망이다.

비런: 고성능 데이터센터 GPGPU의 가장 직접적인 후보

비런은 네 기업 중 데이터센터에 가장 명확하게 초점을 맞춘다. 클라우드와 엣지 환경에서 AI 학습과 추론을 지원하는 GPGPU 기반 지능형 컴퓨팅 솔루션을 판매한다. BIRENSUPA 플랫폼은 하드웨어와 AI 애플리케이션, 프레임워크, 라이브러리, 프로그래밍 도구, 클러스터 관리 기능을 연결한다. 112

상업화 속도는 두드러진다. 2025년 매출은 BR10X 시리즈의 양산 및 출하에 힘입어 10억3,460만 위안으로 207.2% 늘었다. 매출총이익은 5억5,700만 위안, 매출총이익률은 53.8%였다. 46

비런은 2026년 상반기 매출을 11억5,000만13억 위안으로 전망했다. 이는 전년 동기 약 5,890만 위안과 비교하면 큰 폭의 증가다. 조정 기준 손실 전망치는 2억9,000만3억6,000만 위안이었다. 다만 이는 감사가 끝난 실적이 아니라 회사 전망치라는 점을 감안해야 한다. 3

다음 시험은 출하량 증가를 안정적인 대규모 배치로 전환하는 일이다. 차세대 BR20X는 2026년 상용 출시가 예상됐으며, 회사는 저정밀도 AI 연산 지원과 슈퍼노드 설계를 강조했다. 2

예상 역할: 대규모 AI 학습과 고성능 추론. 특히 국산 공급망을 우선시하고 소프트웨어 이전 비용을 감당할 수 있는 고객을 중심으로 경쟁할 가능성이 크다.

엔플레임: 텐센트라는 강력한 닻과 고객 집중 위험

엔플레임은 범용 GPU나 그래픽 사업보다 클라우드 AI 가속에 더욱 특화돼 있다. AI 칩, 가속기 카드와 모듈, 지능형 컴퓨팅 시스템과 클러스터, 프로그래밍 소프트웨어를 포괄하는 제품군을 갖췄다. 4649

상업적 입지는 텐센트에 크게 의존한다. 매출은 2023년 3억100만 위안에서 2024년 7억2,200만 위안, 2025년 9억9,000만 위안으로 증가했다. 같은 기간 조정 기준 순손실은 15억6,700만 위안에서 11억9,700만 위안으로 줄었다. 50 그러나 2025년 매출의 약 74.9%가 텐센트에서 나왔다. 48

이 관계는 상당한 고객 기반과 실제 배치 기회를 제공하지만, 동시에 엔플레임의 핵심 위험을 만든다. 대부분의 수요를 하나의 핵심 생태계에 의존하지 않고 텐센트 외 고객을 끌어들일 수 있는지가 중요하다.

엔플레임의 소프트웨어 전략도 범용 GPU 플랫폼을 그대로 재현하려는 접근과는 다르다. 공개 보도에 따르면 독자적인 소프트웨어 생태계인 톱스라이더(TopsRider)를 포함해 엔비디아 CUDA 기반 모델에 대한 수직 통합형 대안을 구축하려 한다. 54 다만 이 전략이 텐센트와 별개로 독립적인 개발자·고객 기반을 만들 수 있는지는 아직 충분히 입증되지 않았다.

예상 역할: 텐센트와 클라우드에 연계된 AI 학습·추론. 그래픽과 렌더링은 주력 분야가 될 가능성이 상대적으로 낮다.

메타엑스: 가장 강한 초기 수익성 신호

메타엑스는 소비자용 그래픽보다 데이터센터 AI를 위한 고성능 GPU와 컴퓨팅 플랫폼에 집중한다. 2025년 매출은 전년 대비 121.3% 증가한 약 16억 위안이었지만, 조정 기준 순손실은 약 8억3,000만 위안이었다. 24

가장 눈에 띄는 변화는 2026년 상반기에 나타났다. 메타엑스는 6억1,200만 위안의 순이익을 기록해 전년 동기 1억8,600만 위안의 순손실에서 흑자로 전환했다. 상반기 매출은 44.7% 증가한 13억2,000만 위안이었다. 18

현재 공개된 수치만 보면 메타엑스는 네 기업 중 수익성 측면에서 가장 뚜렷한 예외다. 다만 반도체 기업의 실적은 출하 시점, 제품 구성, 보조금, 고객 채택 속도, 연구개발비 변화에 따라 크게 흔들릴 수 있다. 한 번의 반기 흑자가 GPU 개발 사업의 경제성을 영구적으로 해결했다는 뜻은 아니다.

메타엑스의 기회는 기존 AI 소프트웨어를 실제로 이전하기 쉽고, 생산 환경에서 시스템을 안정적으로 운영할 수 있게 만드는 데 있다. 따라서 핵심 차별화 요소는 실행력일 가능성이 높다. 데이터센터 시스템을 제때 공급하고, 도입 이후 고객을 지원하며, 추론 비용을 낮춰야 한다.

예상 역할: 기업·클라우드 AI 학습과 추론. 수익성과 실제 배치 효율이 주요 차별점이다.

진짜 전장은 ‘CUDA 호환’이라는 표현 너머에 있다

네 기업 가운데 어느 곳도 엔비디아의 CUDA 생태계 자체를 보유하고 있지는 않다. 중요한 비교 기준은 추상적인 의미에서 호환된다고 주장할 수 있는지가 아니다. 고객이 실제 작업을 감당할 만한 엔지니어링 위험으로 이전할 수 있는지가 핵심이다.

이를 위해서는 주요 프레임워크, 연산자와 라이브러리, 안정적인 드라이버, 분산 학습 도구, 디버깅, 성능 튜닝, 안정적인 운영 추론을 지원해야 한다. 현재 자료만으로는 네 기업 중 어느 곳도 엔비디아와 동등한 소프트웨어 성숙도에 도달했다고 보기 어렵다.

각 기업의 접근법은 다음과 같다.

• 무어 스레드: MUSA를 통해 AI와 그래픽을 하나의 폭넓은 GPU 플랫폼으로 묶으려 한다. 공개 자료는 MUSA가 CUDA 호환성을 염두에 두고 설계됐다고 설명하며, 개발자 생태계가 80만 명을 넘어섰다고 전한다. 3832
• 비런: BIRENSUPA를 학습·추론과 대규모 GPGPU 클러스터를 위한 하드웨어·소프트웨어 통합 플랫폼으로 내세운다. 12
• 엔플레임: 범용 그래픽 플랫폼보다 자체 소프트웨어 생태계를 기반으로 한 수직 통합형 AI 가속기 스택을 추구한다. 4954
• 메타엑스: 실용적인 소프트웨어 이전, 안정적인 배치, 낮은 운영 마찰을 통해 경쟁할 기회가 있다. 다만 현재 자료만으로 소프트웨어 분야의 선두라고 단정할 근거는 부족하다.

결국 구매자가 봐야 할 핵심 지표는 전환 비용이다. 이론상 성능이 뛰어나도 포팅과 튜닝, 운영이 어렵다면, 성능이 다소 낮더라도 도구와 지원이 나은 칩에 밀릴 수 있다.

엔비디아와 화웨이를 상대로 한 경쟁, ‘4파전’으로 보면 안 되는 이유

엔비디아와 비교할 때 중국 업체들이 내세울 수 있는 강점은 공급 안정성, 현지 지원, 정책적 정합성, 특정 작업에 맞춘 시스템 통합이다. 반면 엔비디아는 축적된 CUDA 생태계라는 강력한 우위를 보유하고 있다. 현재 자료는 네 기업 중 어느 곳도 엔비디아와 비슷한 수준의 소프트웨어 성숙도를 갖췄다고 입증하지 않는다.

화웨이도 중국 내 경쟁 구도에서 중요한 변수다. 다만 제공된 자료만으로는 화웨이의 시장점유율, 성능, 고객 구성에 대해 네 스타트업과 직접 비교할 수 있는 수치가 충분하지 않다. 따라서 중국 시장이 엔비디아를 대체하는 4개 기업에 똑같이 나뉠 것이라고 보는 편이 안전하지 않다.

실제 경쟁은 화웨이, 공급이 가능한 경우의 엔비디아, 이들 4개 기업, 그리고 다른 중국 업체들이 조달 조건과 작업 유형별로 나눠 벌이게 될 가능성이 크다.

시장점유율 자료가 보여주는 것과 보여주지 못하는 것

무어 스레드, 비런, 엔플레임, 메타엑스의 현재 시장점유율을 정확하고 일관되게 비교할 수 있는 근거는 충분하지 않다. 기업마다 칩, 카드, 시스템, 클러스터, 매출 등 서로 다른 기준을 사용하고, 민간 부문의 실제 배치는 확인하기 어렵다.

경쟁 구도도 이 4개 기업보다 넓다. 예를 들어 캠브리콘은 2025년 매출 64억9,700만 위안과 순이익 20억5,900만 위안을 기록했다. 이는 중국 GPU 시장에 이른바 ‘4대 호랑이’ 외에도 이미 상장된 주요 업체가 있다는 점을 보여준다. 22

중국 AI 가속기 시장이 2028년 1조 위안을 넘고 국산 솔루션 비중이 약 90%에 이를 것이라는 전망은 현재 시장점유율이 아니라 하나의 시나리오로 봐야 한다. 제공된 자료만으로는 해당 전망의 산출 방법을 확인하기 어렵다.

국산 제품 도입률이 실제로 그 수준에 도달하더라도 가장 가능성 높은 결과는 네 기업이 동일한 시장을 균등하게 나누는 그림이 아니다.

• 비런은 주요 중국 시스템 공급업체들과 함께 대규모 학습 분야에서 가장 직접적인 경쟁에 직면할 가능성이 크다.
• 메타엑스·무어 스레드·엔플레임은 기업 및 클라우드 추론 시장에서 서로 다른 고객 조합을 겨냥할 수 있다.
• 무어 스레드는 그래픽과 시각 컴퓨팅에서 네 기업 중 가장 뚜렷한 기회를 갖고 있다.
• 엔플레임은 텐센트 중심의 수요를 장기적인 외부 고객 기반으로 넓을 수 있는지 증명해야 한다.
• 메타엑스는 초기 흑자 흐름이 지속 가능한지 보여줘야 한다.

이제 전략적 질문은 ‘어느 기업이 중국의 엔비디아가 될 것인가’가 아니다. 누가 안정적인 공급망, 명확한 고객 진입점, 그리고 CUDA에서 벗어나는 비용과 운영 위험을 낮출 만큼 강한 소프트웨어를 함께 갖출 것인가가 진짜 질문이다.

중국의 대표적인 GPU 기업 4곳이 상장 또는 상장 절차를 거치며 비교 가능한 숫자를 내놓기 시작했다. 하지만 이들이 똑같은 ‘중국판 엔비디아’ 사업을 만들고 있다는 뜻은 아니다.

무어 스레드(Moore Threads), 비런 테크놀로지(Biren Technology), 엔플레임(Enflame), 메타엑스(MetaX)는 이제 사용처, 고객 기반, 소프트웨어 구조, 매출을 지속 가능한 이익으로 전환하는 속도에 따라 서로 다른 길을 걷고 있다.

한눈에 보는 4개 기업

기업	핵심 포지션	최근 상업적 신호	앞으로의 관건
무어 스레드	AI와 그래픽을 아우르는 범용·풀펑션 GPU 플랫폼	2025년 매출 약 15억1,000만 위안, 2026년 상반기 매출 17억3,600만 위안으로 전년 동기 대비 147.42% 증가 1532	폭넓은 제품군과 MUSA 소프트웨어를 반복적이고 수익성 있는 클러스터 공급으로 연결할 수 있는가
비런 테크놀로지	AI 학습·추론용 고성능 데이터센터 GPGPU	2025년 매출 10억3,460만 위안으로 207.2% 증가, 매출총이익률 53.8% 기록 46	대규모 AI 배치에 필요한 생산능력과 소프트웨어 지원을 확보할 수 있는가
엔플레임	클라우드 AI 가속기와 풀스택 시스템 공급업체	2025년 매출 9억9,000만 위안. 다만 텐센트가 매출의 약 74.9% 차지 48	강력하지만 집중도가 높은 핵심 고객을 넘어 고객 기반을 넓힐 수 있는가
메타엑스	데이터센터 GPU와 컴퓨팅 플랫폼	2025년 매출 약 16억 위안, 2026년 상반기 순이익 6억1,200만 위안 1824	자본집약적인 반도체 사이클에서 초기 수익성을 반복할 수 있는가

무어 스레드: 가장 넓은 플랫폼에 베팅

무어 스레드는 네 기업 가운데 전략적으로 겨냥할 수 있는 시장의 폭이 가장 넓다. 특정 AI 가속기 틈새시장에만 집중하기보다 AI 연산과 그래픽·시각화 작업을 함께 다루는 제품 및 소프트웨어 전략을 취하고 있다. MUSA 아키텍처 역시 컴퓨팅과 그래픽 전반의 제품을 지원하는 것을 목표로 한다. 38

이런 폭넓은 접근은 렌더링, 영상, 시뮬레이션처럼 AI와 시각 컴퓨팅이 겹치는 분야에서 차별화된 기회를 제공한다. 반면 실행 부담도 크다. 여러 고객 유형을 상대하면서 데이터센터용 소프트웨어의 깊이까지 확보해야 하기 때문이다.

재무 흐름은 빠른 상용화와 지속적인 투자 부담을 동시에 보여준다. 무어 스레드는 2025년 약 15억1,000만 위안의 매출을 올렸지만 순손실은 약 10억 위안이었다. 15 2026년 상반기 매출은 17억3,600만 위안으로 전년 동기 대비 147.42% 증가했고, 지배주주 귀속 순손실도 큰 폭으로 줄었다. 3233

예상 역할: 기업·클라우드 AI 추론, 범용 컴퓨팅 클러스터, 그리고 4개 기업 중 가장 뚜렷한 그래픽·시각 컴퓨팅 기회다. 대규모 학습 시장 진입은 소프트웨어와 시스템 실행력이 좌우할 전망이다.

비런: 고성능 데이터센터 GPGPU의 가장 직접적인 후보

비런은 네 기업 중 데이터센터에 가장 명확하게 초점을 맞춘다. 클라우드와 엣지 환경에서 AI 학습과 추론을 지원하는 GPGPU 기반 지능형 컴퓨팅 솔루션을 판매한다. BIRENSUPA 플랫폼은 하드웨어와 AI 애플리케이션, 프레임워크, 라이브러리, 프로그래밍 도구, 클러스터 관리 기능을 연결한다. 112

상업화 속도는 두드러진다. 2025년 매출은 BR10X 시리즈의 양산 및 출하에 힘입어 10억3,460만 위안으로 207.2% 늘었다. 매출총이익은 5억5,700만 위안, 매출총이익률은 53.8%였다. 46

비런은 2026년 상반기 매출을 11억5,000만13억 위안으로 전망했다. 이는 전년 동기 약 5,890만 위안과 비교하면 큰 폭의 증가다. 조정 기준 손실 전망치는 2억9,000만3억6,000만 위안이었다. 다만 이는 감사가 끝난 실적이 아니라 회사 전망치라는 점을 감안해야 한다. 3

다음 시험은 출하량 증가를 안정적인 대규모 배치로 전환하는 일이다. 차세대 BR20X는 2026년 상용 출시가 예상됐으며, 회사는 저정밀도 AI 연산 지원과 슈퍼노드 설계를 강조했다. 2

예상 역할: 대규모 AI 학습과 고성능 추론. 특히 국산 공급망을 우선시하고 소프트웨어 이전 비용을 감당할 수 있는 고객을 중심으로 경쟁할 가능성이 크다.

엔플레임: 텐센트라는 강력한 닻과 고객 집중 위험

엔플레임은 범용 GPU나 그래픽 사업보다 클라우드 AI 가속에 더욱 특화돼 있다. AI 칩, 가속기 카드와 모듈, 지능형 컴퓨팅 시스템과 클러스터, 프로그래밍 소프트웨어를 포괄하는 제품군을 갖췄다. 4649

상업적 입지는 텐센트에 크게 의존한다. 매출은 2023년 3억100만 위안에서 2024년 7억2,200만 위안, 2025년 9억9,000만 위안으로 증가했다. 같은 기간 조정 기준 순손실은 15억6,700만 위안에서 11억9,700만 위안으로 줄었다. 50 그러나 2025년 매출의 약 74.9%가 텐센트에서 나왔다. 48

이 관계는 상당한 고객 기반과 실제 배치 기회를 제공하지만, 동시에 엔플레임의 핵심 위험을 만든다. 대부분의 수요를 하나의 핵심 생태계에 의존하지 않고 텐센트 외 고객을 끌어들일 수 있는지가 중요하다.

엔플레임의 소프트웨어 전략도 범용 GPU 플랫폼을 그대로 재현하려는 접근과는 다르다. 공개 보도에 따르면 독자적인 소프트웨어 생태계인 톱스라이더(TopsRider)를 포함해 엔비디아 CUDA 기반 모델에 대한 수직 통합형 대안을 구축하려 한다. 54 다만 이 전략이 텐센트와 별개로 독립적인 개발자·고객 기반을 만들 수 있는지는 아직 충분히 입증되지 않았다.

예상 역할: 텐센트와 클라우드에 연계된 AI 학습·추론. 그래픽과 렌더링은 주력 분야가 될 가능성이 상대적으로 낮다.

메타엑스: 가장 강한 초기 수익성 신호

메타엑스는 소비자용 그래픽보다 데이터센터 AI를 위한 고성능 GPU와 컴퓨팅 플랫폼에 집중한다. 2025년 매출은 전년 대비 121.3% 증가한 약 16억 위안이었지만, 조정 기준 순손실은 약 8억3,000만 위안이었다. 24

가장 눈에 띄는 변화는 2026년 상반기에 나타났다. 메타엑스는 6억1,200만 위안의 순이익을 기록해 전년 동기 1억8,600만 위안의 순손실에서 흑자로 전환했다. 상반기 매출은 44.7% 증가한 13억2,000만 위안이었다. 18

현재 공개된 수치만 보면 메타엑스는 네 기업 중 수익성 측면에서 가장 뚜렷한 예외다. 다만 반도체 기업의 실적은 출하 시점, 제품 구성, 보조금, 고객 채택 속도, 연구개발비 변화에 따라 크게 흔들릴 수 있다. 한 번의 반기 흑자가 GPU 개발 사업의 경제성을 영구적으로 해결했다는 뜻은 아니다.

메타엑스의 기회는 기존 AI 소프트웨어를 실제로 이전하기 쉽고, 생산 환경에서 시스템을 안정적으로 운영할 수 있게 만드는 데 있다. 따라서 핵심 차별화 요소는 실행력일 가능성이 높다. 데이터센터 시스템을 제때 공급하고, 도입 이후 고객을 지원하며, 추론 비용을 낮춰야 한다.

예상 역할: 기업·클라우드 AI 학습과 추론. 수익성과 실제 배치 효율이 주요 차별점이다.

진짜 전장은 ‘CUDA 호환’이라는 표현 너머에 있다

네 기업 가운데 어느 곳도 엔비디아의 CUDA 생태계 자체를 보유하고 있지는 않다. 중요한 비교 기준은 추상적인 의미에서 호환된다고 주장할 수 있는지가 아니다. 고객이 실제 작업을 감당할 만한 엔지니어링 위험으로 이전할 수 있는지가 핵심이다.

이를 위해서는 주요 프레임워크, 연산자와 라이브러리, 안정적인 드라이버, 분산 학습 도구, 디버깅, 성능 튜닝, 안정적인 운영 추론을 지원해야 한다. 현재 자료만으로는 네 기업 중 어느 곳도 엔비디아와 동등한 소프트웨어 성숙도에 도달했다고 보기 어렵다.

각 기업의 접근법은 다음과 같다.

• 무어 스레드: MUSA를 통해 AI와 그래픽을 하나의 폭넓은 GPU 플랫폼으로 묶으려 한다. 공개 자료는 MUSA가 CUDA 호환성을 염두에 두고 설계됐다고 설명하며, 개발자 생태계가 80만 명을 넘어섰다고 전한다. 3832
• 비런: BIRENSUPA를 학습·추론과 대규모 GPGPU 클러스터를 위한 하드웨어·소프트웨어 통합 플랫폼으로 내세운다. 12
• 엔플레임: 범용 그래픽 플랫폼보다 자체 소프트웨어 생태계를 기반으로 한 수직 통합형 AI 가속기 스택을 추구한다. 4954
• 메타엑스: 실용적인 소프트웨어 이전, 안정적인 배치, 낮은 운영 마찰을 통해 경쟁할 기회가 있다. 다만 현재 자료만으로 소프트웨어 분야의 선두라고 단정할 근거는 부족하다.

결국 구매자가 봐야 할 핵심 지표는 전환 비용이다. 이론상 성능이 뛰어나도 포팅과 튜닝, 운영이 어렵다면, 성능이 다소 낮더라도 도구와 지원이 나은 칩에 밀릴 수 있다.

엔비디아와 화웨이를 상대로 한 경쟁, ‘4파전’으로 보면 안 되는 이유

엔비디아와 비교할 때 중국 업체들이 내세울 수 있는 강점은 공급 안정성, 현지 지원, 정책적 정합성, 특정 작업에 맞춘 시스템 통합이다. 반면 엔비디아는 축적된 CUDA 생태계라는 강력한 우위를 보유하고 있다. 현재 자료는 네 기업 중 어느 곳도 엔비디아와 비슷한 수준의 소프트웨어 성숙도를 갖췄다고 입증하지 않는다.

화웨이도 중국 내 경쟁 구도에서 중요한 변수다. 다만 제공된 자료만으로는 화웨이의 시장점유율, 성능, 고객 구성에 대해 네 스타트업과 직접 비교할 수 있는 수치가 충분하지 않다. 따라서 중국 시장이 엔비디아를 대체하는 4개 기업에 똑같이 나뉠 것이라고 보는 편이 안전하지 않다.

실제 경쟁은 화웨이, 공급이 가능한 경우의 엔비디아, 이들 4개 기업, 그리고 다른 중국 업체들이 조달 조건과 작업 유형별로 나눠 벌이게 될 가능성이 크다.

시장점유율 자료가 보여주는 것과 보여주지 못하는 것

무어 스레드, 비런, 엔플레임, 메타엑스의 현재 시장점유율을 정확하고 일관되게 비교할 수 있는 근거는 충분하지 않다. 기업마다 칩, 카드, 시스템, 클러스터, 매출 등 서로 다른 기준을 사용하고, 민간 부문의 실제 배치는 확인하기 어렵다.

경쟁 구도도 이 4개 기업보다 넓다. 예를 들어 캠브리콘은 2025년 매출 64억9,700만 위안과 순이익 20억5,900만 위안을 기록했다. 이는 중국 GPU 시장에 이른바 ‘4대 호랑이’ 외에도 이미 상장된 주요 업체가 있다는 점을 보여준다. 22

중국 AI 가속기 시장이 2028년 1조 위안을 넘고 국산 솔루션 비중이 약 90%에 이를 것이라는 전망은 현재 시장점유율이 아니라 하나의 시나리오로 봐야 한다. 제공된 자료만으로는 해당 전망의 산출 방법을 확인하기 어렵다.

국산 제품 도입률이 실제로 그 수준에 도달하더라도 가장 가능성 높은 결과는 네 기업이 동일한 시장을 균등하게 나누는 그림이 아니다.

• 비런은 주요 중국 시스템 공급업체들과 함께 대규모 학습 분야에서 가장 직접적인 경쟁에 직면할 가능성이 크다.
• 메타엑스·무어 스레드·엔플레임은 기업 및 클라우드 추론 시장에서 서로 다른 고객 조합을 겨냥할 수 있다.
• 무어 스레드는 그래픽과 시각 컴퓨팅에서 네 기업 중 가장 뚜렷한 기회를 갖고 있다.
• 엔플레임은 텐센트 중심의 수요를 장기적인 외부 고객 기반으로 넓을 수 있는지 증명해야 한다.
• 메타엑스는 초기 흑자 흐름이 지속 가능한지 보여줘야 한다.

이제 전략적 질문은 ‘어느 기업이 중국의 엔비디아가 될 것인가’가 아니다. 누가 안정적인 공급망, 명확한 고객 진입점, 그리고 CUDA에서 벗어나는 비용과 운영 위험을 낮출 만큼 강한 소프트웨어를 함께 갖출 것인가가 진짜 질문이다.