[CES 2026 특집] EP.02 부록 AI 칩 삼국지 NVIDIA vs AMD vs Huawei

 

CES 2026 특집 · EP.02 부록

AI 칩 삼국지
NVIDIA vs AMD vs Huawei

5계층 기술 스택으로 분석하는 2026년 AI 인프라 패권 경쟁.
제국, 연합, 요새 — 어느 진영에 베팅할 것인가?

2026년 1월 Fero's Room CES 2026 특집

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01

왜 '삼국지'인가

CES 2026에서 젠슨 황과 리사 수가 각자의 비전을 제시하는 동안, 지구 반대편에서는 화웨이가 조용히 제3의 세력으로 부상하고 있어요.

과거 삼국지(三國志)의 위(魏), 촉(蜀), 오(吳)가 각자의 지리적·자원적 이점을 바탕으로 천하를 삼분했듯, 2026년의 AI 칩 시장도 세 진영으로 재편되고 있습니다.

⚔️ 세 진영의 정체성

NVIDIA — 위(魏)

수직적 제국 🏰
최강의 군사력. 중원을 장악한 정통 패권자. CUDA라는 철옹성 위에 군림.

AMD — 오(吳)

수평적 연합 🌉
외교와 연합의 달인. UALink 컨소시엄으로 반(反)엔비디아 전선 구축.

Huawei — 촉(蜀)

자급자족 요새 🧱
험준한 지형(제재) 속에서 독자 생존. 내실을 다지며 반격 준비.

본 보고서는 단순히 "누구의 칩이 더 빠른가"를 비교하지 않아요. 현대 AI 인프라는 단일 프로세서의 성능을 넘어, 전력 공급부터 애플리케이션 구동에 이르는 거대한 기술 스택의 유기적 결합으로 완성되기 때문이에요.

핵심 프레임워크

5계층 기술 스택 — 물리적 기반(L1) → 실리콘 엔진(L2) → 인프라(L3) → 모델 생태계(L4) → 애플리케이션(L5)

계층	구성 요소	핵심 경쟁 요소
Layer 5: 애플리케이션	자율주행, 로보틱스, 바이오	산업별 침투율, 실제 ROI 창출 능력
Layer 4: 모델 생태계	CUDA, ROCm, CANN, LLM	개발자 생태계, 레거시 호환성
Layer 3: 인프라	NVLink, UALink, 광학 스위칭	대역폭, 지연시간, 확장성
Layer 2: 실리콘 엔진	GPU, NPU, HBM, 공정 노드	트랜지스터 밀도, 메모리 대역폭
Layer 1: 물리적 기반	냉각, 전력, 데이터센터	에너지 효율(PUE), 열 밀도 관리

💡 CEO 인사이트

AI 인프라 전략은 이제 CTO의 기술적 검토를 넘어 CEO의 지정학적 결단이 필요한 영역이에요. 어느 진영에 베팅할지가 향후 10년의 생존을 결정합니다.

02

Layer 1: 물리적 기반 — 열역학의 한계와 에너지 지정학

2026년, AI 인프라의 가장 큰 병목은 '데이터'가 아니라 '에너지'와 '열'이에요. 칩의 성능이 기하급수적으로 증가하면서, 이를 식히는 기술이 경쟁력의 핵심 지표로 부상했습니다.

냉각 전쟁: 세 가지 접근법

🟢

NVIDIA: 극한의 코디자인(Extreme Co-design)

GB200 NVL72는 랙당 145kW를 소모해요. 칩 표면에 냉각 플레이트를 직접 부착하는 'Direct-to-Chip' 액냉 방식을 채택. 구리 케이블로 랙 내부 통신 — 전력 소모가 적고 지연시간이 낮지만, 전송 거리가 짧아 고밀도 설계가 필수. 전용 CDU(냉각수 분배 장치)가 필요해서 데이터센터 전체를 NVIDIA 스펙에 맞춰야 해요.

🔴

AMD: OCP 표준 기반 유연성

Helios 랙은 OCP(Open Compute Project) 표준을 준수해요. 기존 데이터센터와 호환 가능한 범용 CDU 설계. 델, HPE, 레노버 등 다양한 벤더 선택 가능. TCO(총소유비용) 최적화가 핵심 전략이에요.

🔵

Huawei: 물량과 광학의 역설

CloudMatrix 384는 16개 랙에서 ~560kW 소모. 효율은 NVIDIA 대비 2.3배 낮지만, 384개 칩 연결로 절대 성능 우위. 개별 칩의 열세를 '시스템 레벨'에서 극복하는 브루트 포스 전략이에요.

구분	NVIDIA	AMD	Huawei
냉각 방식	극한 코디자인 (전용 CDU)	OCP 호환 액냉	대규모 광학 인터커넥트
시스템	GB200 NVL72	Helios	CloudMatrix 384
성능 (BF16)	180 PFLOPS	TBD	300 PFLOPS
전력	~145kW	135kW+	~559kW
효율 (PFLOPS/kW)	1.24	높음	0.54
벤더 종속	높음 (전용 설계)	낮음 (호환 가능)	자체 생태계

화웨이의 비효율은 중국처럼 국가 주도로 전력 인프라를 저렴하게 공급할 수 있거나, 에너지 비용에 덜 민감한 환경에서만 지속 가능해요. "전력만 충분하다면 성능은 만들 수 있다"는 것을 증명하고 있습니다.

소버린 AI와 에너지 안보

AI 인프라가 국가 안보의 핵심 자산으로 격상되면서, 각국 정부는 '소버린 AI' 구축에 사활을 걸고 있어요.

🏛️ 사우디 HUMAIN 프로젝트의 교훈

사우디아라비아는 2030년까지 2GW 규모의 AI 인프라를 구축합니다. 흥미로운 건 파트너로 NVIDIA 단독이 아닌 AMD-Cisco-Qualcomm 연합을 선택했다는 점이에요.

왜? 풍부한 태양광 에너지를 바탕으로 전력 효율보다 공급망 안정성과 벤더 다변화를 택한 거예요. 이는 '반(反)엔비디아 연합'이 국가 단위 프로젝트에서 작동하는 첫 번째 사례입니다.

⚠️ 2026 NDAA와 GAIN Act

• → 미국의 2026 국방수권법(NDAA)과 GAIN Act는 기술 국경을 법제화
• → 다국적 기업들은 글로벌 시장용(NVIDIA/AMD)과 중국 시장용(Huawei)의 두 가지 IT 스택을 별도 유지 필요
• → 이는 글로벌 공급망의 복잡성을 극도로 높이는 '실리콘 장막(Silicon Curtain)'의 시작

💡 CEO 인사이트

당신의 사업이 특정 국가 인프라에 의존한다면, 그 국가의 소버린 AI 전략을 반드시 체크하세요. 중동, 동남아, 남미의 프로젝트들이 AMD 진영을 선택하는 추세입니다.

03

Layer 2: 실리콘 엔진 — 공정 격차와 아키텍처 혁신

무어의 법칙이 둔화된 상황에서 각 사는 패키징 기술과 아키텍처 혁신으로 성능 향상을 꾀하고 있어요.

스펙	NVIDIA Vera Rubin	AMD MI455X	Huawei Ascend 910C
공정	TSMC 3nm (N3)	TSMC 2nm (N2)	SMIC 7nm (N+2)
패키징	CoWoS-L (6개 HBM4 통합)	3D 칩렛 적층	듀얼 다이 패키징
성능 (BF16)	~2,500 TFLOPS	~1,500 TFLOPS (추정)	800 TFLOPS
메모리	HBM4 288GB, 8TB/s	HBM4 대용량, 6TB/s+	HBM2E 128GB, 3.2TB/s
CPU	Vera (ARM 144코어)	EPYC Venice (256코어)	Kunpeng (ARM)
설계 철학	"통합을 통한 극한 성능"	"모듈러를 통한 유연성"	"물량 투입으로 성능 달성"

공정 격차 분석

NVIDIA/AMD는 최첨단(3nm/2nm), Huawei는 7nm → 2세대 차이. 화웨이는 EUV 없이 DUV 멀티 패턴닝으로 생산하므로 수율과 비용 면에서 불리하지만, 최근 수율 40%까지 개선해 수익성 확보 시작.

화웨이의 브루트 포스: CloudMatrix 384

화웨이는 개별 칩 성능에서 열세지만, 시스템 레벨에서 만회합니다.

✅ CloudMatrix 384의 역설

• → 384개 칩 연결 → 절대 성능 NVIDIA 대비 166% (300 vs 180 PFLOPS)
• → 메모리 용량 49.2TB vs NVIDIA 13.8TB (3.6배)
• → 대역폭 12.2PB/s vs NVIDIA 576TB/s (21배)
• → 단, 16개 랙 사용 + 4배 전력 소모 (559kW vs 145kW)

"돈과 전력이 충분하다면 성능은 만들 수 있다"는 것을 증명한 셈이에요.

2026-2028 로드맵

시기	NVIDIA	AMD	Huawei
2026 Q1	Vera Rubin 양산	MI455X 출시	Ascend 950PR
2026 Q4	—	MI500 시리즈	Ascend 950DT (4-die)
2027	Rubin Ultra	차세대 CDNA	Ascend 960
2028	Feynman 아키텍처	—	Ascend 970 (4 ZFLOPS 목표)

💡 CEO 인사이트

최고 성능이 필수라면 NVIDIA, TCO 최적화가 우선이면 AMD, 중국 시장 타겟이면 Huawei. 공급망 헷징이 필요하면 멀티벤더 전략을 검토하세요.

04

Layer 3: 인프라 — 연결이 성능을 정의하는 시대

개별 칩의 성능 향상이 물리적 한계에 부딪히면서, 시스템 전체 성능은 수천 개의 칩을 연결하는 '인터커넥트' 기술에 의해 좌우되고 있어요.

스펙	NVLink 6	UALink 1.0	HCCS / UnifiedBus
대역폭	3.6TB/s (양방향)	200Gbps/lane	2.8TB/s
연결 규모	72 GPU (NVL72)	1,024 가속기	15,488 NPU (SuperPod)
표준	폐쇄형 (NVIDIA 전용)	개방형 (컨소시엄)	자체 표준
연결 매체	구리 케이블 (랙 내부)	PCIe Gen6 기반	전광 스위칭 (MEMS)
파트너	NVIDIA 단독	AMD, Intel, MS, Meta, Broadcom	Huawei 단독

NVIDIA의 구리 케이블 선택

🔌 구리 vs 광학 트레이드오프

구리 케이블 (NVIDIA)

장점: 전력 소모 적음, 지연시간 낮음, 비용 저렴
단점: 전송 거리 제한 (수 미터)
결론: 랙 하나에 72개 GPU 집적 필수

광 케이블 (Huawei)

장점: 장거리 전송, 대규모 확장 가능
단점: 비용, 전력, 복잡성 증가
결론: 수천 개 칩 연결 가능

화웨이의 도박: 전광(All-Optical) 스위칭

화웨이는 가장 급진적인 접근을 시도하고 있어요. CloudMatrix 384는 칩 간, 랙 간 통신에 MEMS 기반 광 스위치를 적용했습니다.

🌐 O-E-O 변환 없는 광학 라우팅

일반 데이터센터는 광 신호를 전기 신호로 변환(O-E-O)하는 과정에서 병목과 전력 손실이 발생해요. 화웨이는 빛 상태 그대로 데이터를 라우팅합니다.

• 6,912개의 400G LPO 광 트랜시버 사용 (1:18 비율)
• 엄청난 비용과 전력 소모, 하지만 수천 개 칩을 지연 없이 연결하는 유일한 방법
• 만약 안정화된다면, 반도체 미세 공정 없이도 슈퍼컴퓨팅 성능 확보하는 새 패러다임

🌉 UALink: 반독점 연합의 무기

• → AMD, Intel, Microsoft, Meta, Broadcom이 공동 개발
• → 1,024개 가속기를 단일 도메인으로 연결
• → 이더넷 및 PCIe 기술과의 호환성 기반 개방형 생태계
• → 2026년 상용화로 "NVLink가 아니면 안 된다"는 공식이 깨질 수 있음

💡 CEO 인사이트

인프라 투자는 쉽게 바꿀 수 없어요. NVLink 선택 = NVIDIA 로드맵 종속, UALink 선택 = 멀티벤더 유연성. 지금 선택이 향후 10년을 결정합니다.

05

Layer 4: 모델 생태계 — CUDA의 철옹성에 균열이

하드웨어가 몸체라면 소프트웨어는 영혼이에요. 20년간 이어진 CUDA의 독주 체제에 균열이 가고 있습니다.

구분	CUDA	ROCm 7.0	CANN
역사	20년 (2006~)	8년 (2016~)	5년 (2019~)
상태	폐쇄형, 완성된 생태계	오픈소스, 급성장 중	오픈소스화 (2025.08~)
Triton 통합	지원	✅ OpenAI Triton 통합	부분 지원
Hugging Face	전체 지원	Day-0 지원 (1.8M 모델)	제한적
개발자 경험	"그냥 작동한다"	"대부분 작동한다"	"함정이 많다"

ROCm 7.0의 돌파구

🚀 "CUDA 없어서 AMD 못 쓴다"의 종말

• → OpenAI Triton 통합: 파이썬 유사 문법으로 고성능 커널 작성, CUDA와 ROCm 양쪽에서 실행 가능
• → Day-0 지원: Hugging Face 180만 모델 즉시 실행 가능
• → World Labs 사례: MI325X 포팅 1주일 완료, 성능 4배 향상
• → Liquid AI 사례: Ryzen AI Max+에서 경쟁사 대비 59% 빠름

NVIDIA의 자체 모델 전략: Cosmos & Alpamayo

NVIDIA는 하드웨어 벤더를 넘어 AI 모델 플랫폼 기업으로 진화하고 있어요.

🤖 Cosmos — 로봇을 위한 ChatGPT 모멘트

ChatGPT가 인터넷 텍스트를 학습해 '언어의 규칙'을 터득했듯, Cosmos는 수백만 시간의 영상을 학습해 '중력, 마찰, 충돌 같은 물리 법칙'을 터득했어요.

• Cosmos Predict: 행동 결과를 실제로 하기 전에 '상상'
• Cosmos Reason: 인과론적 추론 수행
• Cosmos Transfer: 시뮬레이션 ↔ 현실 데이터 변환

자사 하드웨어에 최적화된 모델을 제공함으로써 경쟁사 칩의 진입을 원천 봉쇄하려는 전략입니다.

CANN의 현실: "함정으로 가득한 길"

"6개월간 Ascend 910B로 개발했습니다. 다양한 문제와 버그가 발생할 때마다 인터넷에서 해결책을 찾기 어려웠고, 결국 화웨이 엔지니어의 도움으로 해결했습니다."

— Zhihu 개발자 후기, 2025.02 (426명 공감)

화웨이는 2025년 8월 CANN 오픈소스화를 발표하고, Baidu/Tencent 등에 엔지니어를 파견해 마이그레이션을 지원 중이에요. 하지만 CUDA 수준 도달까지는 최소 3-5년이 필요해 보입니다.

DeepSeek 쇼크: 자립의 증명

⚡ 최첨단 칩 없이도 SOTA 모델이 가능하다

중국 AI 스타트업 DeepSeek의 'R1' 모델은 Ascend 910C에서 NVIDIA H100 대비 60% 성능을 내면서 비용은 1/10으로 낮췄어요.

• 증류(Distillation) 기법 + 어셈블리 레벨 최적화
• 화웨이 NPU의 아키텍처적 특성(행렬 연산기 구조 등)을 극한까지 활용
• "소프트웨어 최적화로 하드웨어 격차를 상쇄" 증명
• 화웨이 생태계에 대한 신뢰 급상승

💡 CEO 인사이트

DeepSeek의 등장은 세 진영 모두에 영향을 미쳤어요.
• NVIDIA: "최첨단 칩 없이도 우수한 모델 가능" → 독점력 약화 우려
• AMD: ROCm으로 DeepSeek 구동 → 생태계 확장 기회
• Huawei: "미국 칩 없이도 된다" 증명 → 자신감 상승

06

Layer 5: 애플리케이션 — 누가 어디서 승리하는가

기술은 결국 시장에서 가치를 증명해야 해요. 세 진영은 각자의 강점에 맞는 산업 버티컬을 공략하고 있습니다.

영역	NVIDIA	AMD	Huawei
자율주행	Mercedes, JLR (프리미엄 L3/L4)	Volvo, 현대차 (볼륨 시장)	BAIC, Changan (중국 시장)
로보틱스	Boston Dynamics급 휴머노이드	산업용 로봇 (Fanuc 등)	중국 스마트팩토리
바이오/헬스	Recursion, Isomorphic (신약개발)	AstraZeneca, Illumina (50% 가속)	Pangu Drug (1개월 신약개발)
클라우드	AWS, Azure, GCP (프리미엄)	Microsoft, Meta (효율 중시)	Huawei Cloud, Alibaba, Tencent
포지셔닝	프리미엄 시장, 최첨단 연구	볼륨 시장, 비용 효율	중국 내수, 기술 자립

💊 화웨이 Pangu Drug Molecule Model

시안교통대 제1부속병원과 협력하여 새로운 광범위 항균제를 단 1개월 만에 개발하는 성과를 냈어요. 기존에 수년이 걸리던 신약 개발 주기를 획기적으로 단축. 화웨이의 AI 모델이 실제 의료 현장에서 가치를 창출하고 있음을 보여주는 사례입니다.

📊 2026년 예상 시장 점유율

글로벌 데이터센터 GPU

• NVIDIA: 75-80%
• AMD: 15-20%
• 기타: 5-10%

중국 AI 칩 시장

• Huawei: 60-70%
• 기타 중국: 20-30%
• 해외: 10% 미만

💡 CEO 인사이트

최첨단 AI 연구 → NVIDIA (성능이 곧 경쟁력)
엔터프라이즈 AI → AMD 부상 (TCO 최적화, 멀티벤더)
중국 AI → Huawei (유일한 선택지)
글로벌 사우스 → 혼전 (지정학적 위치에 따라 상이)

07

2026-2030 미래 시나리오

📊 시나리오 1: NVIDIA 지배 지속

확률 40%

조건: CUDA 생태계 유지 + Rubin/Feynman 순조로운 출시 + 경쟁사 소프트웨어 실패
결과: 글로벌 시장 80%+ 점유 유지, 프리미엄 가격 정책 지속, 고객은 성능을 위해 비용 감수

📊 시나리오 2: AMD 반격 성공 (UALink 표준화)

확률 35%

조건: ROCm 8.0 성숙 + UALink 데이터센터 표준화 + 빅테크 멀티벤더 전략 채택
결과: AMD 시장 점유율 30%+ 달성, NVIDIA 프리미엄 약화, CSP들이 NVIDIA/AMD 칩을 필요에 따라 교체하는 유연한 데이터센터 운영

📊 시나리오 3: 실리콘 장막(Silicon Curtain) 고착화

확률 25%

조건: 미중 기술 전쟁 격화 + 수출 규제 강화 + 각국 소버린 AI 가속
결과: 서방(NVIDIA/AMD 양강) vs 중국(Huawei 독점), 기술 표준 완전 분리, 글로벌 공급망 이원화 비용 급증

🔮 와일드카드: 화웨이의 광학 컴퓨팅 도약

만약 CloudMatrix의 전광 스위칭이 전력 효율 문제를 해결하고 안정화된다면, 이는 반도체 공정(Lithography) 경쟁을 무의미하게 만드는 '비대칭 전력'이 될 수 있어요.

중국이 미세 공정 장비 확보보다 패키징과 광통신 기술에 국가적 역량을 집중하면, 2030년경 AI 하드웨어의 패러다임이 '나노 경쟁'에서 '연결 경쟁'으로 바뀔 가능성.

주요 변곡점 타임라인

시기	이벤트	시사점
2026 Q1	UALink 1.0 상용화	멀티벤더 인프라 현실화
2026 Q2	Huawei 950DT 출시	중국 자체 4-die 칩 검증
2026 H2	ROCm 8.0 예상	CUDA 패리티 달성 여부
2027	Vera Rubin 2세대	NVIDIA 기술 격차 재확인
2028	Huawei 970 (4 ZFLOPS)	중국 자급자족 완성 여부

08

결론: CEO를 위한 전략 체크리스트

핵심 인사이트 3가지

1️⃣

경쟁의 축이 바뀌었다

FLOPS 경쟁 → 생태계 + TCO + 지정학 경쟁. "가장 빠른 칩"이 아니라 "가장 지속가능한 공급망"이 승리하는 시대.

2️⃣

CUDA 해자가 무너지고 있다

ROCm 7.0 + OpenAI Triton 통합으로 "CUDA 없으면 AMD 못 쓴다"는 공식이 깨지는 중. 2026-2027년이 전환점.

3️⃣

세계는 이미 분단 중이다

중국 시장과 비중국 시장은 사실상 별개 생태계로 분리. 양쪽에 발을 걸치려면 'One Company, Two Systems' 전략이 필수.

전략적 의사결정 매트릭스

결정 요소	진단 질문	권장 전략
지정학적 노출	중국 시장 매출 비중이 30% 이상인가?	High: 듀얼 트랙 (글로벌 + 중국 별도) Low: 서방 중심 생태계 집중
성능 민감도	0.1초의 추론 속도가 경쟁력 핵심인가?	Yes: NVIDIA Vera Rubin 우선 No: AMD 기반 TCO 최적화
공급망 리스크	단일 벤더 의존을 감내할 수 있는가?	High: NVIDIA 중심 전략 Low: UALink 멀티벤더 믹스 필수
인재 역량	내부 개발팀이 CUDA 외 환경에 능숙한가?	Yes: AMD/ROCm 도입 장벽 낮음 No: 단기 NVIDIA, 장기 인재 다양성 확보

✅ 당신의 산업은 준비되어 있는가?

이제 질문은 "이 변화가 일어날 것인가?"가 아니에요.
질문은 "당신은 이 변화에 어떻게 올라탈 것인가?"입니다.

 

지리적 전략: 중국 시장 진출/유지가 필수인가, 선택인가?

 

성능 vs 비용: 최첨단 성능이 필수인가, TCO 최적화가 우선인가?

 

벤더 종속: 단일 벤더 의존을 감수할 수 있는가, 멀티벤더가 필요한가?

 

시간 지평: 2-3년 단기인가, 5-10년 장기 베팅인가?

 

인재 전략: CUDA 인력만 있는가, ROCm/CANN 역량도 확보해야 하는가?

 

인프라 투자: 기존 NVLink 인프라에 묶여 있는가, 새로 구축하는가?

하나라도 '아니오'라면, 지금이 전략을 재검토할 시점입니다.

제국, 연합, 요새

2026년의 AI 칩 전쟁은 삼국지와 같아요.
절대적인 승자는 없으며, 각 진영은 명확한 강점과 약점을 가지고 있습니다.

NVIDIA는 '성능의 제국'
AMD는 '효율의 연합'
Huawei는 '자립의 요새'

기술 스펙보다 중요한 것은
그 기술이 속한 '생태계의 지속 가능성'입니다.

귀하의 비즈니스가 어디에 속해 있는지,
그리고 어떤 동맹을 선택할지가
향후 10년의 생존을 결정할 것입니다.

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Fero's Room

복잡한 세상을 꿰뚫는 시선

창업자, 경영자, 투자자가 알아야 할 것들을 Fero의 관점으로 정리합니다.
AI, 지정학, 경제, 리더십 — 의사결정에 필요한 전략 브리핑.

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