JP모건은 중국 AI 생태계가 현지 오픈소스 모델의 글로벌 프론티어 모델 추격, 대형 CSP의 AI 인프라 투자 확대, 해외 칩 규제에 대응한 현지 인프라 생태계의 급속한 발전에 힘입어 빠른 이륙 국면에 진입했다고 평가합니다. 중국 내 AI 컴퓨팅 수요는 추론 토큰 소비를 뒷받침하기 위해 약 80%의 연평균 성장률을 보일 것으로 전망되며, 이는 2030년까지 AI 칩 유닛 기준 약 40%의 CAGR로 이어져 2030년 약 1,400만 개 수준에 도달할 것으로 추정합니다. 해외 GPU 공급이 계속 제한되는 가운데 현지화 비율은 2025년 40%에서 2028년 80%, 2030년 90%까지 상승할 것으로 보고 있으며, 국산 AI 칩 공급량은 2026년 200만 개, 2027년 300만 개, 2028년 500만 개로 예상합니다. 이에 따른 AI 서버 및 하드웨어 매출은 2026년 2,300억 위안, 2027년 3,260억 위안, 2028년 5,320억 위안 규모로 추산됩니다.
토큰 수요 측면에서는 DeepSeek의 등장과 저비용 오픈소스 모델 확산으로 중국의 일일 토큰 소비량이 2024년 초 약 1,000억 개에서 2026년 3월 140조 개 이상으로 2년 만에 1,000배 넘게 급증했다고 지적합니다. JP모건 중국 인터넷팀은 2025년부터 2030년까지 토큰 소비량이 약 330%의 CAGR을 보일 것으로 전망하며, 에이전트형 AI의 확산이 장문 컨텍스트 추론과 반복적인 툴 호출을 통해 서버당 토큰 볼륨을 수십 배 이상 끌어올릴 것으로 봅니다. 추론 수요가 2030년 전체 컴퓨팅 수요의 85%를 차지하고 학습 수요의 증가분은 제한적일 것으로 예상하며, 하드웨어 활용도와 알고리즘 효율은 2028년까지 연 30%가량 개선된다고 가정했습니다. 예를 들어 DeepSeek V4는 새로운 하이브리드 어텐션 구조를 통해 단일 토큰 추론 연산량을 V3 대비 27%, KV 캐시 사용량을 10% 수준으로 낮췄다고 주장하고 있습니다.
공급 측면에서는 파운드리와 HBM이 2028년까지 핵심 병목으로 남을 것으로 봅니다. 중국 파운드리들은 향후 2~3년간 150~200kwpm의 첨단 로직 캐파 증설을 목표로 하고 있으나, 핵심 장비와 소재 부족에 따른 낮은 수율과 공정 전환 과제로 인해 실효 캐파는 국내 수요를 밑돌 가능성이 큽니다. AI GPU/ASIC용 첨단 파운드리 캐파는 2030년 50kwpm에 도달할 것으로 추정하며, SMIC와 같은 선단 파운드리는 낮은 수율과 급증하는 감가상각비로 마진 압박을 받고 있어 JP모건은 SMIC에 중립 의견을 유지하고 장비주와 OSAT를 통한 익스포저를 권고합니다. HBM의 경우 현재 국산 AI 칩은 주로 HBM2e를 사용하고 있으며 HBM3/3e 전환은 인증 일정과 장비 접근 제약으로 지연되고 있습니다. JP모건은 2026년부터 2030년까지 HBM 수요가 약 60% CAGR로 성장해 2030년 국내 수요를 완전히 충족하려면 약 200kwpm의 HBM 프론트엔드 웨이퍼 캐파가 필요하다고 추산했습니다. CXMT의 HBM3 제품은 아직 인증 단계에 있어 당분간 재고 소진이나 해외 조달에 의존해야 하며, CXMT의 7월 상장이 긍정적 촉매가 될 수 있으나 소비자 전자 비중이 높고 첨단 장비 조달이 어려워 HBM 자립 격차가 빠르게 좁혀지지는 않을 것으로 봅니다.
단일 칩 성능 격차를 극복하기 위해 중국 업체들은 첨단 패키징, 인터커넥트, 시스템 수준 최적화를 적극적으로 추진하고 있습니다. 수율 한계를 우회하기 위해 700mm² 단일 다이 대신 더 작은 다이를 여러 개 묶는 칩렛 및 멀티다이 패키징 채택이 늘고 있으며, 이에 따라 2.5D/3D 첨단 패키징의 중요성이 크게 높아졌습니다. 국내 OSAT들은 현재 CoWoS-S 유사 솔루션을 처리할 수 있으나 CoWoS-L급 기술로의 전환은 2026년 말 이후 양산이 예상됩니다. 화웨이는 2026년 5월 타우 스케일링 법칙과 LogicFolding을 제시했는데, 2단 LogicFolding을 적용한 Kirin 2026은 트랜지스터 밀도가 238MTr/mm²로 한 세대 만에 55% 개선되어 TSMC N3 노드와 유사하거나 약간 낮은 수준에 도달했다고 합니다. 화웨이는 910D 대신 동일한 950 컴퓨트 다이에 서로 다른 메모리를 조합한 Ascend 950PR과 950DT를 출시했으며, 950PR은 프리필과 추천용으로 자체 HBM인 HiBL 1.0을, 950DT는 디코드용으로 최대 4TB/s 대역폭의 HiZQ 2.0을 탑재합니다. 시스템 수준에서는 화웨이 CloudMatrix384, 알리바바 판지우 AL128, 수곤 scaleX 같은 슈퍼노드 아키텍처가 스케일업 밀도를 높여 개별 칩 성능 격차를 상쇄하고 있으며, 화웨이는 MWC 2026에서 캐비닛당 64개 NPU로 최대 8,192개까지 확장 가능한 Atlas 950 SuperPoD를 공개했습니다. 소프트웨어 측면에서는 화웨이 CANN, 캠브리콘 NeuWare, 메타X MXMACA, 무어스레드 MUSA 등 자체 소프트웨어 스택이 CUDA를 대체하기 위해 개발되고 있으며, 화웨이는 CANN의 오픈소스화를 발표했습니다.
데이터센터와 전력, 냉각 부문에서도 현지 생태계가 구축되고 있습니다. 홀세일 IDC 수요는 견조하며, VNET 경영진은 신규 수주의 70% 이상이 AI 관련이라고 밝혔고 NDRC 등 규제당국의 전력 쿼터 심사 강화가 우호적인 가격 환경을 유지시키고 있습니다. JP모건은 2026년부터 2030년까지 AI 서버 및 데이터센터의 증분 전력 수요가 약 50% CAGR로 성장해 2030년 데이터센터 전력 사용량이 중국 전체의 약 5%에 이를 것으로 전망하며, 이는 액체 냉각, 800V DC 및 고체 변압기 아키텍처, 프리패브 전력 모듈로의 구조적 전환을 이끌고 ESS와 백업 전원 공급업체가 그리드 친화적 구성의 수혜를 입을 것으로 봅니다. CATL은 중헝전기 모회사 지분 49% 인수, 하이퍼스트롱과의 세계 최대 규모 60GWh 나트륨이온 배터리 수주, VNET 지분 약 38.1% 확보를 통해 배터리 공급업체에서 AI 컴퓨팅 인프라 파트너로 전환하고 있으며, 웨이차이파워의 AIDC 엔진 출하량은 2026년 3,500~4,000대에 이를 것으로 예상됩니다. 냉각 부문에서는 Envicool이 1분기 이익 82% 급감으로 비중축소 의견이 유지된 반면, 민스는 AI 액체 냉각 매출 가이던스를 2026년 3억 위안, 2027년 15억 위안으로 상향해 밸류에이션 리레이팅 가능성이 거론됩니다.
JP모건의 최선호주는 일루바타 코어X, 나우라, AMEC, JCET, V-Test, 화친, VNET, 선그로우, CATL, TGOOD입니다. 안정적인 파운드리 캐파와 재고를 확보한 국산 AI 칩 벤더로 일루바타 코어X를, 선도 WFE 업체로 나우라와 AMEC를 선호하며, JCET는 첨단 패키징 점유율 확대, V-Test는 국산 고성능 AI 칩의 테스트 물량 및 테스트 시간 증가의 수혜가 예상됩니다. 화친은 AI 서버, 일반 서버, 고속 스위치를 아우르는 풀스택 연구개발 및 제조 역량을 바탕으로 슈퍼포드 전환의 주요 수혜주로 꼽히며, VNET은 중국 IDC 최선호주, 선그로우와 CATL은 전력 및 ESS, TGOOD와 와시온은 프리패브 전력 인프라, 나리테크와 쉬지전기는 스마트그리드 수혜주로 언급되었습니다. 주요 하방 리스크로는 국산 AI 칩 공급 제약, 예상을 밑도는 중국 CSP 자본지출, 그리고 H200 등 해외 칩 조달 승인에 따른 불확실성이 지적되었습니다.