중국 AI 반도체 경쟁, 이제는 ‘최고 성능 칩’보다 초노드 시스템이다

상하이에서 열린 WAIC 2026이 던진 핵심 메시지는 ‘어느 회사의 AI 칩이 가장 빠른가’가 아니었다. 더 중요한 질문은 수십 장, 수백 장, 나아가 1,000장 이상의 가속기를 얼마나 하나의 컴퓨터처럼 움직이게 할 수 있느냐였다.

전시장에서 업체들은 가속기만 내놓지 않았다. 칩 사이를 연결하는 Scale-up 네트워크, 메모리 접근 방식, 랙 집적도, 액체 냉각, 네트워크 안정성, 컴파일러와 런타임까지 함께 제시했다. 초노드(supernode)는 여러 AI 가속기를 고대역폭·저지연 연결로 묶어, 서로 분리된 서버 묶음이 아니라 긴밀하게 협력하는 하나의 컴퓨팅 시스템처럼 작동시키려는 구조다.744

다만 WAIC 2026을 중국 업체들이 ‘칩에서 시스템으로 이동한 정확한 출발점’이라고 단정하는 것은 조심해야 한다. 이번 판단은 전시 제품과 발표 내용을 바탕으로 한 해석이며, 독립적인 벤치마크로 확정된 산업 사실은 아니다.

왜 단일 칩의 피크 성능만으로는 부족한가

대규모 언어 모델의 학습과 추론 과정에서는 가속기 사이에 파라미터, 활성값, 그래디언트, 라우팅 데이터가 끊임없이 오간다. 연결 대역폭이 부족하거나 지연시간이 높고 통신이 몰리면, 연산 능력이 아무리 높아도 칩이 데이터를 기다리는 시간이 늘어난다.

초노드가 해결하려는 과제는 다음과 같다.

• 가속기 간 대역폭을 높이고 통신 지연을 줄이는 것
• 집단 통신을 예측 가능하게 관리하고 네트워크 혼잡과 장애를 처리하는 것
• 여러 가속기가 함께 사용할 수 있는 메모리 영역을 확대하는 것
• 랙 설계와 전력·냉각 체계로 장시간 안정적인 운용을 가능하게 하는 것
• 컴파일러, 런타임, 스케줄러가 대규모 이기종 자원을 관리하도록 만드는 것

이 때문에 고객이 실제로 비교해야 할 지표도 달라진다. 구매자가 원하는 것은 고립된 칩의 이론상 FLOPS가 아니라 학습 작업을 끝내는 속도와 지속적으로 생성할 수 있는 추론 토큰이다. 가속기 활용률, 통신 오버헤드, 전력과 냉각 비용, 장애 대응, 소프트웨어 이식 비용, 운영 복잡도가 모두 실제 ‘사용 가능한 토큰당 비용’에 영향을 준다.

벽仞科技: NPO와 BLink 2.0으로 Scale-up 영역 확대

벽仞科技는 WAIC 2026에서 근접 패키지 광학(NPO)과 분산·분리형 아키텍처를 적용한 초노드 설계를 발표했다. 단일 초노드에서 최대 1,024장의 카드를 Scale-up으로 연결하는 구상이다.1435

NPO는 광互연결 엔진을 연산 패키지 가까이에 배치해 연결 거리를 줄이는 방식이다. 벽仞科技가 공개한 설계는 연산 노드와 네트워크 노드를 물리적으로 분리한 뒤 광섬유로 연결하는 구조를 취한다. 관련 보도는 이를 대규모 확장 과정에서 기존 전기식 연결이 마주하는 거리, 전력, 신호 무결성 문제에 대응하는 방식으로 설명했다.46

BLink 2.0은 단순한 링크 기술이 아니라 초노드용 상호연결 프로토콜로 제시됐다. 회사가 밝힌 주요 기능은 다음과 같다.

• 메모리 의미론 기반 연결: 최대 1,024장의 GPU가 하나의 메모리 공간을 공유하도록 하는 것이 목표다.
• 네트워크 내 연산: 통신 과정의 일부 수학 연산을 네트워크 장비에서 처리한다.
• 혼잡 제어: 대규모 통신에서 네트워크 병목을 줄인다.
• 링크 복구: 물리 계층부터 프레임워크 계층까지 여러 단계에서 장애를 방어한다.35

이는 벽仞科技의 경쟁 초점이 단일 카드의 성능에서 다수 카드의 협업 방식으로 넓어졌다는 점을 보여준다. 그러나 1,024개 GPU의 공유 메모리 공간이나 최종 유효 처리량, 안정성은 현재 자료상 주로 회사가 제시한 아키텍처 목표다. 다양한 작업 환경에서 독립적으로 검증된 성능 결과와 동일시해서는 안 된다.

奕行智能: RISC-V와 Epoch를 중심으로 한 통합형 시스템

奕行智能은 ‘업계 최초 RISC-V AI 컴퓨팅 초노드’라고 소개한 시스템을 공개했다. 자체 개발 Epoch 클라우드 AI 가속기를 기반으로 ELink 고속 연결, 직교형 백플레인리스 구조, 랙 단위 액체 냉각, 풀스택 소프트웨어를 결합한 방식이다.1923

Epoch는 개방형 RISC-V 명령어 집합을 사용하며 블록 양자화 FP8을 지원한다. 회사는 차세대 제품에서 EXFP4와 MXFP4 같은 저비트 정밀도 형식으로 지원 범위를 넓히고, 연산 성능과 메모리 용량·대역폭도 높일 계획이라고 밝혔다.2223

저정밀도 형식은 적절한 학습·추론 작업에서 연산 및 메모리 효율을 높일 가능성이 있다. 하지만 실제 이득은 모델 구조, 연산자, 소프트웨어 구현에 따라 달라진다. 형식 이름만으로 모든 작업에서 동일한 성능 향상이 발생한다고 볼 수는 없다.

구조 측면에서 奕行智能은 직교형 백플레인리스 설계를 강조했다. 공개 자료에 따르면 이 설계는 연결 하드웨어 비용을 80% 낮추고 지연시간을 수백 나노초 수준으로 줄이는 것을 목표로 한다.31 다만 이 두 수치는 회사가 제시한 설계 지표이며, 다양한 규모와 작업 부하에서 독립적으로 검증된 업계 표준 수치는 아니다.

벽仞科技가 NPO 광互연결로 초대형 Scale-up 영역을 넓히는 데 초점을 맞췄다면, 奕行智能은 RISC-V 가속기부터 연결 기술, 액체 냉각, 소프트웨어까지 이어지는 전체적인 폐쇄회로를 강조한다. 두 회사 모두 시스템 단위의 역량을 내세우지만 기술적 무게중심은 다르다. 벽仞科技는 광互연결과 대규모 메모리 의미론을, 奕行智能은 개방형 명령어 집합과 칩·서버·소프트웨어의 통합, 정밀도 발전을 전면에 내세웠다.

쿤룬신: 고밀도 랙과 실제 납품 역량

쿤룬신은 대회 관련 보도에서 32장 또는 64장의 가속기 카드를 통합한 초노드 제품을 선보였다. 자체 개발한 초고밀도 집적 구조를 사용하며, 관련 자료는 최대 512장까지 확장할 수 있다고 설명한다.71148

이 접근법은 처음부터 광互연결을 전면에 내세우기보다 수십 장의 가속기를 실제 데이터센터에 배치·납품할 수 있는 랙 단위 제품으로 압축하는 데 초점이 있다. 일부 보도는 이를 중국에서 비교적 이른 시기에 양산과 납품에 들어간 국산 초노드 제품 가운데 하나로 묘사했다.1148

이는 초노드 경쟁의 현실적인 측면을 보여준다. 더 많은 칩을 연결할 수 있다는 사실만으로 고객이 대규모로 사용할 수 있는 것은 아니다. 랙 밀도, 전력 공급, 냉각, 생산 일관성, 소프트웨어 호환성, 공급과 납품 능력이 모두 전시장의 시제품을 데이터센터의 운영 시스템으로 바꾸는 조건이다.

다른 업체에 대해서는 어디까지 확인할 수 있나

제공된 자료에는 Iluvatar CoreX, SingularMOL, Infinigence(무문심궁) 등의 시스템 전략도 언급돼 있다. 여기에는 학습용 칩, 3세대 아키텍처, 칩렛 연결, 가상 초집적 클러스터 소프트웨어 등이 포함된다.

그러나 현재 제공된 출처만으로는 이들 업체의 초노드 토폴로지, 메모리 일관성 범위, 광식·전기식 연결 방식, 대역폭, 정밀도 지원, 실제 납품 여부를 구체적으로 교차 검증하기 어렵다.

따라서 현 단계에서 확인 가능한 결론은 제한적이다.

• Iluvatar CoreX의 구체적인 광·전기 연결 구조와 시스템 규모는 충분히 확인되지 않았다.
• SingularMOL이 검증 가능한 칩렛 초노드 구조, 메모리 모델, 대역폭을 공개했는지는 현재 자료만으로 판단하기 어렵다.
• Infinigence가 여러 업체의 가속기를 통합적으로 스케줄링하는 가상 초집적 클러스터를 제공하는지, 또 그 호환성과 성능이 어느 수준인지는 확정할 수 없다.

발표회에서의 개념 전시나 2차 보도, 기술 세부사항이 빠진 설명을 곧바로 양산 제품·통합 메모리·특정 성능을 이미 달성한 사실로 바꿔 써서는 안 된다.

여러 업체의 칩을 묶는 소프트웨어가 핵심이 된다

고객이 공급 안정성, 비용, 위험 분산을 이유로 여러 국산 가속기를 조합해 구매하게 되면 소프트웨어 계층의 중요성은 더 커진다. 컴파일러, 연산자 라이브러리, 통신 라이브러리, 런타임, 클러스터 스케줄러, 모니터링, 장애 처리 시스템이 서로 다른 하드웨어의 차이를 최대한 감춰야 하기 때문이다.

시스템은 단순히 더 많은 카드를 한 랙에 꽂는 것이 아니다. 모델을 원하는 방식으로 분할할 수 있는지, 통신을 효율적으로 스케줄링할 수 있는지, 일부 카드의 장애가 전체 작업을 중단시키지 않는지, 자원을 실시간으로 관찰할 수 있는지, 개발자가 가속기별로 코드를 얼마나 다시 작성해야 하는지까지 답해야 한다.

이 관점에서 물리적 초노드와 소프트웨어 정의 자원 풀은 서로 보완적이다. 물리적 초노드는 동일한 하드웨어 영역 안의 가속기를 더 긴밀하게 묶고, 소프트웨어 플랫폼은 서로 다른 클러스터와 가속기를 하나의 운영 자원처럼 사용할 가능성을 만든다. 다만 Infinigence 등 특정 소프트웨어 플랫폼의 호환 범위와 성능에 대해서는 현재 출처만으로 확정적인 판단을 내리기 어렵다.

WAIC 2026이 실제로 보여준 것

WAIC 2026은 중국 AI 시스템이 성능, 소프트웨어 성숙도, 생태계 등 모든 지표에서 글로벌 선도 플랫폼을 따라잡았다는 사실을 증명하지 않았다. 대신 대형 모델 시스템의 능력을 평가하는 기준이 바뀌고 있다는 점을 분명히 보여줬다. 단일 칩의 피크 성능은 여전히 중요하지만, 그것만으로는 실제 처리 능력을 설명하기 어렵다.

벽仞科技의 1,024장 NPO 초노드와 BLink 2.0은 광互연결로 Scale-up 범위를 확대하는 접근을 대표한다. 奕行智能의 Epoch·RISC-V·ELink 시스템은 칩, 정밀도, 연결, 냉각, 소프트웨어를 하나로 묶는 접근을 보여준다. 쿤룬신은 고밀도 랙과 양산·납품 성숙도를 강조했다.41323

따라서 더 정확한 표현은 ‘중국 업체들이 WAIC 2026에서 단일 칩 경쟁을 끝냈다’가 아니다. 이번 대회는 중국 AI 컴퓨팅 업체들이 제품을 점점 더 완성형 시스템으로 정의하고 있음을 보여줬다. 가속기, 연결망, 메모리, 냉각, 네트워크, 소프트웨어가 함께 최종 가치를 결정하는 구조다.

이제 구매자가 비교해야 할 것은 홍보 자료의 이론 연산량만이 아니다. 실제 처리량, 사용 가능한 토큰당 비용, 장애가 발생해도 유지되는 가용성, 확장 비용, 소프트웨어 이전 난이도가 다음 단계의 핵심 평가 항목이 될 가능성이 크다.