본문 바로가기
사회

AI 패권 경쟁의 승부처는?...전기요금 아닌 GPU

HBM은 칩 원가의 40% 이상을 차지하며 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이 공급한다. 공급이 부족하면 가격이 오를 수밖에 없는 구조다. 첨단 패키징(CoWoS)은 TSMC가 사실상 독점하고 있으며, AI 칩 공급의 핵심 병목으로...

AI 패권 경쟁의 승부처는?...전기요금 아닌 GPU

중국 GPU 기업,

데이터센터 비용 분석 결과 전기요금은 5%에 불과

GPU가 전체 비용의 45% 차지

GPU·HBM·패키징, AI 비용 결정 3대 변수

값싼 전력으로는 부족…AI 산업의 승부처는 기술

중국 국산 GPU 기업, 기회와 한계 '공존'

중국 하이난 상업용 해저 데이터센터 하강 모습. /사진=신화통신, 뉴시스

[초이스경제 홍인표 기자] 최근 중국 그래픽처리장치(GPU) 기업 무시(沐曦)가 공개한 데이터센터 비용 분석이 '전기요금이 AI 경쟁력의 핵심'이라는 기존 인식을 완전히 뒤집으며 업계의 주목을 받고 있다고 중국 언론 관찰자망이 31일 전했다.

무시에 따르면 550억 달러가 투입된 1GW 규모 데이터센터의 비용 구조에서 GPU에 250억 달러가 들어 전체 비용의 45%를 차지했다. 이어 전력·냉각 110억 달러(20%), 네트워크 50억 달러(9%), 스토리지 40억 달러(7%) 순이었다. 전기요금은 27억5000만 달러로 전체의 5%에 불과해, 비용의 대부분이 GPU와 인프라에 집중된 것으로 나타났다.

그렇다면 비용의 절반 가까이를 차지하는 GPU 가격은 낮출 수 있을까? 결론부터 말하면 가격 인하는 가능하지만 단기간에 크게 낮추기는 어렵고, 결정권도 중국에 있지 않다고 관찰자망은 전했다.

AI GPU의 비용 구조는 매우 복잡하지만, 크게 보면 첨단 공정·고대역폭 메모리(HBM)·첨단 패키징의 세 요소로 구성된다. 첨단 공정은 4~5나노 수준으로 대만 TSMC 중심이다. 한 번 칩을 생산하는 데 드는 비용은 최소 3억~5억 달러에 달한다. HBM은 칩 원가의 40% 이상을 차지하며 SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이 공급한다. 공급이 부족하면 가격이 오를 수밖에 없는 구조다. 첨단 패키징(CoWoS)은 TSMC가 사실상 독점하고 있으며, AI 칩 공급의 핵심 병목으로 꼽힌다. 이 세 핵심 요소 모두 소수 기업이 좌우하고 있다는 특징을 지녔다.

중국 GPU 업계는 기회와 한계를 동시에 안고 있으며, 기회의 창은 열렸지만 도전은 더 크다고 관찰자망은 강조했다.

2025년부터 중국산 GPU는  가장 중요한 기회의 시기를 맞고 있다는 평가가 나온다. 이는 미국의 대중국 수출 규제가 지속적으로 강화되고 있기 때문이다. 이러한 압력은 결과적으로 중국 국산 GPU에 '강제 도입'의 기회를 만들어주고 있다. 과거에는 중국 AI 기업들이 성능과 생태계 측면에서 최적의 선택으로 엔비디아를 택했다면, 지금은 그 선택지가 인위적으로 차단되면서 국산 GPU가 '대안'에서 '필수'로 바뀌고 있다.

실제로 2025년 하반기 이후 중국 주요 인터넷 기업과 통신사업자들은 국산 연산 인프라 구축을 빠르게 확대하고 있다. 화웨이의 어센드(昇腾) 910B와 후속 모델은 일부 분야에서 이미 대규모로 적용되고 있으며, 무시 등도 제품을 실제 생산 환경에 투입하기 위해 적극적으로 추진하고 있다.

하지만 도전 과제 역시 분명하다고 관찰자망은 지적했다.

가장 큰 도전은 성능 격차다. 중국산 GPU는 단일 카드 성능에서는 빠르게 추격하고 있지만, 클러스터 효율, 인터커넥트 대역폭, 소프트웨어 스택의 성숙도 측면에서는 여전히 엔비디아와 격차가 존재한다. 이는 동일한 학습 작업을 수행하기 위해 더 많은 GPU와 더 긴 시간, 더 복잡한 병렬 최적화가 필요하다는 의미이며, 결국 비용 증가로 이어진다.

또한 소프트웨어 생태계라는 '보이지 않는 장벽'도 존재한다. 엔비디아 CUDA는 10년 이상 축적되면서 방대한 개발자 생태계를 형성했다. 알고리즘 엔지니어들은 교육 단계에서부터 CUDA를 배우고, 오픈소스 모델 역시 기본적으로 CUDA 환경에서 실행된다.

중국 GPU 기업들도 각자 자체 소프트웨어 스택을 개발하고 있다. 화웨이는 CANN, 무시는 MXMACA, 비런은 BIRENSUPA를 구축하고 있다. 그러나 이러한 생태계 구축에는 상당한 시간과 투자가 필요하며, 사용자들도 추가적인 학습과 적응이라는 '한 단계 더'의 노력을 감수해야 한다.

관찰자망은 "진정한 경쟁 우위는 GPU 핵심 기술을 돌파할 수 있는 역량, 첨단 패키징과 HBM 등 핵심 공정의 공급망을 통제하는 능력, 그리고 장기간 축적된 소프트웨어 생태계에서 비롯된다"며 "이 중 어느 하나도 쉬운 것은 없으며, 단순히 "값싼 것"으로 얻을 수 있는 것도 아니고 결국 지름길은 없다"고 강조했다.

이 기사 공유하기
페이스북X

이 기사를 추천합니다

i

댓글

0

후 댓글을 작성할 수 있습니다.

아직 댓글이 없습니다 이 기사에 첫 의견을 남겨보세요.

댓글 수정