💡 중국 AI는 LLM 성능 개선→Token 수요 증가→인프라 투자→시스템 최적화·국산화로 이어지는 성장 사이클에 진입했습니다. GPU 성능 격차와 공급 병목, 시스템 효율에 투자 초점을 둔 분석입니다.
1️⃣ 모델 고도화가 Token 수요와 ARR 성장의 출발점입니다
Kimi K3와 Qwen 3.8은 글로벌 Frontier 모델과의 격차를 빠르게 줄였고, Coding·Agent로 활용 범위가 넓어졌습니다. 키움증권은 Token 사용 증가가 모델·인프라 투자 확대로 이어지는 선순환을 전망했습니다.
2️⃣ 빅테크·정부 투자가 컴퓨팅 수요를 키웁니다
ByteDance CAPEX는 2025년 약 250억 달러로 추정되며, 2026년 AI 인프라 투자는 550~700억 달러가 논의되고 있습니다. Tencent도 컴퓨팅 확보를 가속화했고, 중국 정부는 향후 5년 약 2조 위안의 AI 데이터센터 투자를 추진할 것으로 알려졌습니다. 규모는 작지만 투자 확대 방향은 분명합니다.
3️⃣ 컴퓨팅 성능 제약에 시스템 최적화와 국산화로 대응합니다
미국 규제로 NVIDIA 첨단 GPU 확보가 제한되자 Huawei·Cambricon의 추론용 국산 가속기 채택이 확대됐습니다. Huawei Atlas 950 SuperPoD는 1,024개 칩을 연결하고 8,000개 이상으로 확장해 칩 성능 격차를 시스템 효율로 보완합니다. 텐센트가 CXMT와 체결한 서버 DRAM 장기 공급계약과 SMIC·HUAHONG CAPEX는 국산화·증설을 자극하지만, 7nm 양산 공급은 제한적입니다.
🎯 투자의견과 향후 변수
키움증권은 NAURA $002371.CH·ACM Research $ACMR.US 등 반도체 장비주와 SMIC $0981.HK를 선호했습니다. LLM은 하반기 Z.AI $2513.HK·MiniMax 신규 모델 출시가 촉매이며, ARR 성장과 밸류에이션을 함께 봐야 합니다. GPU는 공급 확대와 실제 출하·점유율, CPO는 미국 빅테크 고객을 확보한 Innolight·Eoptolink의 800G·1.6T 성장 여부를 확인해야 합니다. ⚠️ LLM의 경쟁 심화와 수익성 불확실성, CPO 전환에 따른 기존 독립형 광모듈 역할 축소, 미국의 대중 규제 확대와 미중 협상은 리스크입니다.