2026.09.17 | 헤럴드경제 정목희 기자
핵심
화웨이 감사회 궈핑 주석이 자체 대형언어모델(LLM) 개발 대신, 고객사의 LLM이 자사 컴퓨팅 인프라(어센드 AI프로세서·쿤펑 서버프로세서·슈퍼노드)에서 효율적으로 구동되도록 지원하는 '엔비디아식' 인프라 사업모델을 공식 목표로 제시했다. 미국의 대중 반도체 규제로 개별 AI칩 성능이 뒤처진 상황에서, 수천 개 칩을 하나로 묶는 슈퍼노드·클러스터 기술로 시스템 단위 경쟁력을 확보해 엔비디아 쿠다 생태계의 해자를 우회하겠다는 전략으로, 신사업 확장이 아닌 기존 연결·컴퓨팅 영역 집중 재확인이라는 점이 핵심이다.
주요 내용
• 화웨이는 자체 LLM 보유가 아닌, 고객사 LLM이 자사 인프라 위에서 잘 돌아가게 지원하는 '컴퓨팅 인프라 사업자' 포지셔닝을 재확인
• 개별 칩 성능 열위를 슈퍼노드(수천 개 칩 연결)·클러스터 기술로 상쇄해 엔비디아 쿠다 생태계의 해자를 시스템 단위 경쟁력으로 우회하겠다는 전략
• 화웨이는 새로운 사업 영역 확장 계획이 없다고 밝혀, 다각화보다 기존 AI 인프라 경쟁력 강화에 자원을 집중한다는 신호
• Risk: 미국의 대중 첨단 공정 규제가 지속되는 한 개별 칩 성능 격차는 구조적 제약으로 남아, 시스템 우위 전략의 지속가능성은 첨단 공정 접근성 변화 여부에 달려있음
시장 포인트
이번 발언은 중국이 첨단 파운드리 접근 제한 속에서도 AI 컴퓨팅 자립 노선을 개별 칩이 아닌 시스템(슈퍼노드·클러스터) 중심으로 구체화하고 있음을 보여준다. 다만 미국의 대중 첨단 반도체·HBM 수출통제가 유지되는 한 화웨이의 AI 인프라는 SMIC 등 중국산 칩과 자국산 메모리 의존이 불가피해, 한국 메모리·장비 기업의 대중 매출 확대로 직접 연결되긴 어렵다. 오히려 중국의 자립 가속은 중장기적으로 미·중 AI 반도체 밸류체인 이원화를 심화시키는 요인으로, 국내 기업에 대한 영향은 간접적이고 제한적일 가능성이 크다.
관련 산업
AI 반도체 · 데이터센터/컴퓨팅 인프라 · 파운드리/반도체 장비
관련 기업
화웨이 · 엔비디아
🔗 원문
https://v.daum.net/v/20260917061952655