샤오미의 새 AI 칩이 보여준 것: AI폰의 하드웨어는 준비됐지만

샤오미의 2026년 8월 24일 ‘현계(Xuanjie)’ 칩 기술 커뮤니케이션 행사에는 단일 제품보다 큰 그림이 담겼다. 회사는 플래그십 스마트폰·태블릿용 현계 O3, 엣지 대형 언어 모델 추론을 위한 O100, 지능형 주행용 D100을 한꺼번에 공개했다. 여러 현계 칩으로 로컬 대형 언어 모델을 구동하는 AI Cube 시제품도 선보였다. 156

핵심은 단순히 연산량을 늘리는 데 있지 않다. 샤오미는 모델 가중치와 중간 데이터를 옮기는 과정에서 발생하는 병목, 이른바 **‘메모리 장벽(memory wall)’**을 정면으로 겨냥하고 있다. 다만 하드웨어가 해결한다고 해서 곧바로 ‘AI폰’이 완성되는 것은 아니다. 앱과 운영체제 전반에서 실제 작업을 수행하게 만드는 **‘애플리케이션 장벽(application wall)’**은 여전히 남아 있다.

세 칩을 한눈에 보면

칩	역할	주요 공개 사양	제조·출시 일정
현계 O3	플래그십 스마트폰·태블릿용 SoC	3nm 공정, 240억 개 트랜지스터, 최대 200 TOPS 텐서 연산, 약 522만 점의 AnTuTu 점수	TSMC 생산 협력 방식이 거론됐으며, 양산에 들어갔다고 알려졌다. 2026년 9월 샤오미 18 Fold에 처음 탑재될 예정 248
현계 O100	로컬 대형 모델 추론용 엣지 AI 가속기	6nm 공정, 1.22TB/s 메모리 대역폭	연산부와 메모리를 수직으로 쌓는 근접 메모리 구조를 적용. 상용화는 2027년 예정 2569
현계 D100	자동차·지능형 주행용 AI 프로세서	3nm 고성능 AI 칩	TSMC 생산 협력 대상 칩으로 알려졌으며, 상용 적용은 2027년 예상 245

공개된 수치는 대부분 샤오미가 제시했거나 관련 매체가 보도한 값이다. 특히 O3의 522만 점 AnTuTu 결과는 독립적인 검증이 이뤄지기 전까지는 제조사 발표 벤치마크로 보는 것이 타당하다.

O3: 로컬 AI를 중심에 둔 플래그십 모바일 칩

제품 관점에서 O3는 여전히 스마트폰과 태블릿을 구동하는 전통적인 모바일 SoC다. 샤오미는 3nm 공정, 240억 개 트랜지스터, 10코어 CPU, 16코어 G2-Ultra NX GPU, 약 522만 점의 AnTuTu 점수를 내세웠다. 41012

이번 발표에서 AI와 관련해 더 눈여겨볼 부분은 새롭게 설계한 NPU다. 샤오미에 따르면 O3의 NPU는 최대 200 TOPS의 텐서 연산 성능을 제공하며, 자사의 온디바이스 MiMo 모델에 최적화됐다. 1818

지연시간과 압축을 함께 줄이는 방식

O3는 AI 효율을 높이기 위해 데이터 이동과 압축을 동시에 손봤다. 공개된 자료에 따르면 재구성한 통합 퓨전 버스와 물리 배선 설계를 통해 메모리 접근 지연시간을 정적 환경에서 82나노초, 백그라운드 작업이 있는 환경에서 177나노초까지 낮췄다. 이전 세대 O1의 121나노초와 384나노초보다 짧다는 설명이다. 17

또한 샤오미의 5값 양자화 MiMo 모델에 맞춘 하드웨어 허프만 무손실 압축 기술도 적용한 것으로 전해졌다. 샤오미는 이 방식이 메모리 대역폭 사용량을 30% 줄일 수 있으며, NPU 근접 메모리 28MB도 함께 탑재했다고 밝혔다. 17

이 설계가 의미하는 바는 분명하다. AI 칩이 아무리 많은 연산을 처리할 수 있어도 모델 데이터를 제때 공급하지 못하면 실제 응답 속도는 느려질 수 있다. 메모리 가까이에 데이터를 두고, 모델 특성에 맞춰 압축하는 방식은 TOPS 수치만 높이는 것과 다른 접근이다.

O3는 이미 양산에 들어갔으며, 2026년 9월 출시 예정인 샤오미 18 Fold에 처음 탑재될 전망이다. TSMC와의 생산 협력도 보도됐다. 246

O100: 대형 모델의 ‘메모리 장벽’을 겨냥한 전용 가속기

O100은 완성형 스마트폰 프로세서가 아니다. 로컬에서 대형 모델을 실행하기 위한 6nm 신경망 처리·AI 가속 칩으로, 소비자 기기에서 샤오미의 MiMo 모델 등을 구동하는 용도를 겨냥한다. 289

가장 눈에 띄는 수치는 1.22TB/s의 메모리 대역폭이다. 온디바이스 대형 모델 추론에서는 연산 유닛이 이론적으로 얼마나 많은 연산을 처리하는지뿐 아니라, 모델 파라미터와 중간 결과를 얼마나 빠르게 읽고 쓸 수 있는지가 응답성을 좌우한다. 15

근접 메모리 컴퓨팅으로 데이터 이동 자체를 줄인다

샤오미의 해법은 **근접 메모리 컴퓨팅(near-memory computing)**이다. O100은 웨이퍼-온-웨이퍼 3D 적층과 하이브리드 본딩 기술을 활용해 연산부와 메모리를 수직으로 배치하고, NPU와 메모리 사이의 물리적 거리를 줄이는 구조를 적용했다. 59

이는 단순히 TOPS를 더하는 방식과 다르다. 연산 성능을 높이면 최대 처리량은 커질 수 있지만, 대형 모델을 반복적으로 이동시키는 데 필요한 대역폭과 지연시간까지 자동으로 해결되지는 않는다. O100은 바로 이 데이터 접근 문제를 칩 구조 차원에서 다루려는 제품이다.

샤오미는 O100을 스마트폰, PC, 자동차, 로봇 등 다양한 엣지 기기에 활용할 수 있다고 설명했다. 여러 현계 칩을 결합해 로컬 AI를 실행하는 AI Cube 시제품에도 O100이 사용됐다. 1515

O100은 연구개발을 마쳤지만 샤오미 18 Fold에 탑재되는 칩은 아니다. 상용화 일정은 2027년으로 제시됐다. 26

D100: 자동차로 확장되는 AI 칩 전략

D100은 지능형 주행과 자율주행 워크로드를 위한 3nm 고성능 AI 프로세서다. 스마트폰용 O3, 범용 엣지 추론에 초점을 둔 O100과 달리 차량에서 필요한 AI 연산을 담당하는 것이 목적이다. 이를 통해 샤오미는 스마트폰을 넘어 자동차까지 자체 실리콘 전략을 확장하려 한다. 245

일부 보도는 D100이 20코어 프로세서이며 최대 160GB 통합 메모리를 지원하고, 최대 2,000억 개 파라미터 규모의 모델을 로컬에서 처리할 수 있다고 전했다. 다만 이는 보도된 사양으로, 독립적인 성능 검증 결과는 아니다. 11

D100 역시 개발을 마친 상태지만 상용 적용은 2027년으로 예상된다. 256

AI폰 기준을 충족하는 하드웨어, 하지만 AI폰을 정의하지는 못한다

하드웨어 성능만 놓고 보면 O3는 흔히 언급되는 30 TOPS 기준을 크게 넘어선다. 샤오미가 주장하는 200 TOPS는 이 수치의 6배 이상이다. 18

하지만 TOPS는 잠재적인 연산 능력을 나타낼 뿐, 사용자가 실제로 무엇을 할 수 있는지를 설명하지는 않는다. 샤오미의 새 칩이 제공하는 기반은 다음과 같다.

• 연산 성능: O3 NPU의 최대 200 TOPS
• 대역폭: O100의 1.22TB/s
• 지연시간: O3의 메모리 접근 지연 개선 17
• 모델 효율: 양자화와 하드웨어 압축을 통한 데이터 이동량 감소 17
• 로컬 실행: 원격 서버에만 의존하지 않는 온디바이스 추론 15

이 때문에 O3와 O100은 AI 기기를 위한 중요한 인프라라고 할 수 있다. 그러나 이것이 ‘AI폰’의 보편적 정의를 확립하는 것은 아니다. 행사 관련 보도에 따르면 샤오미는 해당 범주를 특정 칩 사양 하나로 규정하지 않았고, 제품 관련 주장은 적용 가능한 요건을 준수해야 한다는 점을 언급했다. 제공된 자료만으로는 더 구체적인 규정이나 준수 기준을 단정하기 어렵다. 결국 AI폰은 하드웨어 성능, 소프트웨어 통합, 실제 사용 경험, 규제·표시 기준이 결합된 개념으로 남아 있다. 14

메모리 장벽 다음에는 애플리케이션 장벽이 있다

메모리 장벽은 기술적인 문제다. 대형 모델을 빠르게 실행하려면 방대한 데이터를 효율적으로 이동해야 한다. O3의 지연시간·압축 개선과 O100의 근접 메모리 구조는 이 문제를 직접 겨냥한다.

반면 애플리케이션 장벽은 제품 경험과 운영체제의 문제에 가깝다. 진짜로 유용한 AI폰이라면 사용자의 맥락을 이해하고, 적절한 기억을 유지하며, 권한을 지키고, 여러 서비스에 걸친 작업을 수행할 수 있는 신뢰할 만한 시스템 수준의 에이전트가 필요하다.

예를 들어 사용자가 정보를 찾고, 캘린더를 업데이트하고, 문서를 작성하거나, 이동 경로를 조정해 달라고 요청했을 때 단순히 답변만 생성하는 것으로는 부족하다. 실제 가치는 검색·메시지·캘린더·지도·문서 등 여러 앱을 오가며 과정을 끝까지 완료하는 데서 나온다.

샤오미 경영진이 강조해 온 인간-컴퓨터 상호작용의 변화도 바로 이 지점을 가리킨다. AI는 단순히 챗봇을 추가하거나 로컬 텍스트 생성 속도를 높이는 데 그치지 않고, 사용자가 기기를 이용하는 방식을 바꿔야 한다. O3와 O100은 더 야심 찬 온디바이스 에이전트를 기술적으로 가능하게 만드는 기반이지만, 칩 자체가 앱 간 자율 실행을 제공하는 것은 아니다.

따라서 이번 발표는 AI 스마트폰, 엣지 단말, 지능형 차량을 위한 설득력 있는 실리콘 로드맵을 보여줬다. 다음 관문은 더 큰 모델을 처리할 수 있는지 여부가 아니다. 샤오미가 이 연산 능력을 사용자의 의도에서 실제 결과까지 연결하는, 안정적이고 권한을 인식하는 시스템으로 구현할 수 있는지가 진짜 시험대다.