미국 vs 중국 AI 칩 경쟁: 아키텍처·성능·생태계 비교

아키텍처와 연산 성능

현재 공개된 수치를 보면 대형 모델 학습용 최고 성능에서는 미국 칩이 앞선다.

예를 들어:

• AMD MI325X는 약 1.3 PFLOPS FP16 성능을 제공한다.
• Google TPU v6e는 칩당 918 TFLOPs bf16 성능을 갖는다.

반면 중국의 대표 칩 중 하나인 Huawei Ascend 910C는 기존 Ascend 칩을 결합한 칩렛 구조로 약 800 TFLOPS FP16 수준으로 추정된다.

또 다른 중국 칩인 Biren BR100은 다음 성능을 목표로 한다.

• 256 TFLOPS FP32
• 약 2,048 TOPS INT8

이 칩은 데이터센터용 GPU 가속기를 목표로 설계됐다.

메모리 용량과 대역폭

대형 AI 모델은 연산 능력만큼이나 메모리 용량과 대역폭이 중요하다.

예를 들어 수천억 파라미터 모델을 학습하려면 GPU 메모리 안에서 거대한 텐서를 계속 이동시켜야 한다.

대표 사례:

• AMD MI325X: 256GB HBM3E와 약 6 TB/s 대역폭
• TPU v6e: 32GB HBM과 약 1.6 TB/s
• Huawei Ascend 910C: 약 3.2 TB/s 대역폭
• Biren BR100: 64GB HBM2E와 약 2.3 TB/s

HBM(High Bandwidth Memory)은 AI 칩에서 사실상 필수 요소가 됐다.

인터커넥트와 클러스터 확장

현대 AI 모델은 단일 칩이 아니라 수백~수천 개 칩을 연결한 클러스터에서 학습된다.

대표적인 연결 기술:

• Google TPU v6e: 전용 ICI 네트워크로 최대 256칩 TPU Pod 구성
• Cambricon MLU370‑X8: MLU‑Link 인터커넥트 (카드 간 200GB/s 통신)
• Biren GPU: 고속 GPU‑to‑GPU 링크로 대형 클러스터 지원

최근 AI 경쟁에서는 칩 자체 성능보다 클러스터 규모와 네트워크 설계가 더 중요한 요소가 되기도 한다.

제조 공정과 공급망

AI 칩 성능은 제조 기술과 패키징 기술에 크게 영향을 받는다.

예를 들어:

• Biren BR100은 TSMC의 7nm 공정과 CoWoS 패키징을 사용했다.
• Huawei Ascend 910C는 SMIC의 7nm급 공정과 과거 TSMC 웨이퍼를 조합한 설계가 사용된 것으로 알려졌다.

미국 설계 칩들은 일반적으로 첨단 파운드리와 패키징 공급망을 활용할 수 있다는 장점이 있다.

소프트웨어 생태계

AI 컴퓨팅에서 하드웨어만큼 중요한 것이 소프트웨어 스택이다.

대표 생태계:

• Nvidia CUDA
• AMD ROCm
• Google TPU 소프트웨어 스택

중국에서는 Huawei가 CANN(Compute Architecture for Neural Networks) 프레임워크를 통해 자체 생태계를 구축하려 하고 있다.

개발자 도구, 프레임워크 지원, 클라우드 통합 여부가 실제 AI 워크로드 채택을 좌우하는 경우가 많다.

현재 경쟁 구도에서 보이는 흐름

현재 세 가지 특징이 뚜렷하다.

1. 최고 성능은 아직 미국 우세

고성능 AI 가속기에서 미국 칩이 더 높은 연산 성능과 메모리 용량을 보이는 경우가 많다.

2. 중국은 다중 칩 전략으로 대응

Ascend, Biren, Cambricon 등 여러 AI 칩 라인을 동시에 개발하며 기술 자립을 추진하고 있다.

3. 경쟁 단위가 ‘칩 → AI 시스템’으로 확대

이제 경쟁은 단일 GPU가 아니라 수천 개 가속기로 구성된 AI 슈퍼컴퓨터 수준에서 이루어진다.

결론

AI 반도체 경쟁은 단순히 트랜지스터 수나 TFLOPS 경쟁이 아니다.

실제 경쟁 요소는 다음과 같다.

• 칩 아키텍처
• 메모리 시스템
• 제조 기술
• 소프트웨어 생태계
• 초대형 AI 클러스터 구축 능력

생성형 AI 모델이 계속 커지는 상황에서, 어떤 국가가 더 효율적으로 대규모 AI 인프라를 구축하느냐가 향후 AI 산업의 주도권을 결정할 가능성이 높다.