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화웨이, 국내 수요 초과로 글로벌 AI 칩 출시 중단; 15,488칩 Atlas 클러스터, 광학 인터커넥트로 120 EFLOPS 달성

중국의 AI 가속기 공급이 국내에 갇혀 있으면서 하드웨어 시장 판도를 재편하고, 비중국 구매자들을 위한 Nvidia 대안을 제한하고 있다.

업계 전문지Slicast · 2026년 9월 21일 14:30 UTC · 글로벌 · 출처: Tom's Hardware

중요도 82

화웨이의 차세대 Ascend 900 시리즈 AI 가속기는 국내 수요를 충족하는 데 애로를 겪고 있어 중국에서만 공급될 예정이며, 국제 시장으로는 확대되지 않을 것입니다. 향후 출시될 Ascend 960 시리즈 신경처리장치(NPU)는 AMD와 Nvidia의 일부 기존 AI GPU와 경쟁할 수 있지만, 중국 외부의 이러한 장치에 대한 수요는 어차피 보장되지 않았습니다.

"중국 내 수요를 충족할 역량조차 부족하기 때문에 본격적으로 국제 시장으로 확대할 계획이 없습니다"라고 화웨이의 회전 의장인 Eric Xu는 화웨이 Connect 컨퍼런스 측면에서 말했습니다. 그는 화웨이가 "특히 수요가 강한 일부 국가"에 제한된 물량을 공급한다고 덧붙였지만 자세한 설명은 하지 않았습니다.

화웨이는 이번 주 최신 AI 가속기 로드맵을 공개했으며, 차세대 Ascend 960, 970, 980 NPU의 대규모 학습 및 추론 성능 향상을 기존 Ascend 910C 및 Ascend 950 시리즈와 비교하여 발표했습니다. Ascend 960DT와 960PR은 2027년에 FP8 학습 성능을 2 PFLOPS로, FP4 추론 성능을 각각 4 PFLOPS와 8 PFLOPS로 증가시킬 예정입니다. 후속 제품인 Ascend 970과 Ascend 980은 각각 3.6 PFLOPS와 7.2 PFLOPS의 FP8 성능에 도달할 것으로 예상되며, FP4 성능은 향후 몇 년 내에 각각 14 PFLOPS와 28 PFLOPS에 도달할 것으로 예상됩니다.

향후 출시될 Ascend NPU는 특히 추론 분야에서 이전 세대 제품보다 상당히 빠를 것이지만, 순수 연산 성능에서는 Nvidia의 이전 및 현재 세대 가속기보다 크게 뒤질 것입니다. 화웨이의 2027년 Ascend 960DT는 2023년에 출시된 Nvidia H200의 4 PFLOPS FP8과 비교했을 때 학습용으로 2 PFLOPS FP8을 제공할 것으로 예상됩니다. Ascend 960PR은 8 PFLOPS FP4를 제공할 것으로 예상되는데, 이는 15~20 PFLOPS FP4를 제공하는 Nvidia B300보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 2029년을 목표로 하는 Ascend 980도 7.2 PFLOPS FP8과 28 PFLOPS FP4에 도달할 것으로 예상되는데, 이는 17.5 PFLOPS FP8과 35~50 PFLOPS FP4를 제공할 것으로 예상되는 Nvidia R200보다 훨씬 낮습니다.

최고 성능의 AI 하드웨어와의 이러한 막대한 성능 격차는 화웨이가 칩별 성능보다는 대규모 시스템 수준 확장에 계속 의존하여 Nvidia와 경쟁해야 함을 강화할 것입니다. 그러나 대규모 시스템 수준 확장은 상당한 전력 소비를 초래하며, 이로 인해 화웨이의 차세대 Atlas SuperPod와 SuperCluster는 AMD나 Nvidia의 하드웨어에 접근할 수 있는 시장에서 훨씬 덜 경쟁력 있을 것입니다.

화웨이는 흥미로운 모순에 직면해 있습니다. 한편으로는 패키지 근처 광학기술(NPO)과 같은 통합 노력이 명확히 "기존" 노드의 용량을 확보하여 AI 플랫폼의 다른 구성 요소에 사용될 수 있습니다. 반면에 SMIC의 7nm 및 6nm급 노드에서의 생산 증산 실패는 화웨이의 AI 하드웨어 공급 능력을 제한하고 있으며, 이것이 국내 수요조차 충족하기 어려운 이유입니다.

최대 15,488개의 Ascend 960 NPU를 탑재할 수 있는 화웨이의 Atlas SuperPod는 최대 30 EFLOPS FP8 및 120 EFLOPS FP4 성능을 제공할 수 있어 Nvidia의 NVL72 클러스터의 기능을 훨씬 초과하지만, 성능당 전력효율은 Nvidia 아키텍처에 비해 드라마틱하게 낮을 것으로 예상되며, 이는 중국 외부의 이러한 하드웨어에 대한 수요가 기껏해야 제한적일 것임을 의미합니다. 화웨이의 글로벌 AI 하드웨어 추진은 지금 현재 별로 의미가 없습니다. 오히려 의미 있는 것은 다양한 학술 및 연구 고객에게 그 하드웨어에 대한 클라우드 접근을 제공하여 CANN 소프트웨어 스택을 보급하는 것입니다.

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