1. 美 4대 클라우드 업체 1분기 실적 호조, 자본 지출 중심 AI 추론으로 전환
4월 말,北美 4대 클라우드 업체(Google, Microsoft, Amazon, Meta)가 시장 예상을 크게 웃도는 분기 실적을 발표했으며, 자본 지출의 중심이 모델 학습에서 추론 애플리케이션으로 이동했음을 보여주었다. 예를 들어 Amazon의 커스텀 칩 사업은 연간 수익 200억 달러를 돌파하며 세계 데이터센터 칩 3위에 올랐고, Trainium 시리즈 칩은 공급 부족 현상을 빚으며 2,250억 달러 이상의 수익 약정을 확보했다. Google과 Microsoft도 각각 사상 최대 클라우드 수익 및 자본 지출 계획을 발표했다. 4개 업체의 뛰어난 실적은 AI 버블에 대한 일반적인 우려를 불식시켰으며, 추론 연산 수요가 새로운 성장 동력이 되고 있음을 입증했다.
2. NVIDIA, GTC 2026에서 차세대 칩 및 에코시스템 공개, 연산 비용 대폭 절감 목표
NVIDIA는 최근 GTC 컨퍼런스에서 여러 주요 진전 사항을 발표했으며, 핵심은 AI 연산 비용의 대폭적인 절감이다. 차세대 Vera Rubin 칩은 양산이 계획되어 있으며, 동일한 AI 모델 실행 시 필요한 칩 수를 4분의 1로 줄여 추론 비용을 90% 낮출 수 있을 것으로 보인다. 또한 Groq 인수 후 기술 통합 결과도 시연되었으며, LPU 칩이 GPU와 협력하여 AI Agent 적용 시나리오의 지연 시간을 줄인다. 동시에 NVIDIA는 기업의 AI 직원 배치를 지원하는 오픈소스 플랫폼 NemoClaw를 출시했다.
3. Microsoft, GPU 및 스토리지 부족 올해 내내 지속 전망, 하드웨어 가격 상승으로 자본 지출 약 250억 달러 증가
Microsoft는 분기 실적 컨퍼런스콜에서 GPU 등 하드웨어 부품 가격 상승으로 2026년 전체 자본 지출이 약 250억 달러 증가할 것이라고 인정했다. 회사는 클라우드 연산 공급 부족 현상이 "최소 2026년 내내" 지속될 것으로 예상하며, 지속적으로 납기를 가속화하더라도 공급 제약 상태는 완화되기 어렵다고 밝혔다. 그럼에도 불구하고 Microsoft는 AI 사업의 이익률이 과거 클라우드 전환기보다 우수하며, 이러한 강점이 시장에서 저평가되고 있다고 강조했다. 또한 GitHub Copilot의 유료 기업 좌석이 2,000만 개를 돌파했으며, 비즈니스 모델이 사용량 및 가치 연동형으로 전환 중이라고 발표했다.
4. 국내 GPU 선도업체 캄브리콘(Cambricon) 1분기 실적 사상 최대, 분기 매출 첫 200억 위안 돌파
국내 GPU 제조사 캄브리콘은 2026년 1분기 실적을 발표하며 매출 288.5억 위안(전년 대비 159.56% 증가)을 기록, 분기 매출로는 처음으로 200억 위안을 돌파했다. 귀속 순이익은 101.3억 위안(전년 대비 185.04% 증가)이다. 실적 성장은 주로 AI 연산 수요의 지속적인 상승 덕분이며, 클라우드 제품 라인이 매출 대부분을 차지했다. 캄브리콘은 DeepSeek V4 발표 당일 Day 0 어댑테이션을 실현하며 국산 AI 칩 생태계에서의 신속한 대응 능력을 보여주었다. 실적 발표 후 캄브리콘의 시가총액은 일시적으로 구이저우 마오타이를 제치고 A주 시가총왕이 되었다.
5. 무어 스레드(Moore Threads) 첫 분기 흑자, 무시(Mu Xi) 손실 대폭 축소
국산 GPU 업체들의 실적이 양분화되었다. 1분기 무어 스레드는 매출 73.8억 위안(전년 대비 155% 증가), 귀속 순이익 2,935만 위안을 기록하며 창립 이래 첫 분기 흑자를 달성했다. 그러나 특별손익을 제외한 순이익은 5,428만 위안 적자로, 흑자는 주로 정부 보조금에 의존하고 있어 주력 사업의 수익 모델은 아직 완전히 확립되지 않았다. 무시는 1분기 매출 56.2억 위안(전년 대비 75.37% 증가), 손실 폭은 57.49%大幅 축소될 것으로 예상된다. 무어 스레드의 상위 5개 고객이 매출의 91%를 차지하며 고객 집중도가 높은 점은 주목할 변수다.
6. DeepSeek V4 발표, 하드웨어 검증 목록에 처음으로 화웨이 선텅(Huawei Ascend)과 NVIDIA GPU 병기
4월 24일, DeepSeek는 정식으로 V4 모델을 발표하고 기술 보고서에서 처음으로 화웨이 선텅 NPU와 NVIDIA GPU를 검증된 하드웨어 플랫폼으로 병기했다. 이는 국산 대형 모델과 국산 연산력의 "역사적 회동"을 의미한다. 공식 데이터에 따르면, 8,192장의 선텅 950DT 칩을 탑재한 슈퍼 노드는 2026년 4분기에 출시될 예정이며, FP8 연산 성능은 8 EFLOPS에 달한다. 선텅 950 슈퍼 노드는 이미 DeepSeek-V4 모델 실행에 핵심 연산 지원을 제공하고 있으며, 하반기 양산 출시 후 API 호출 가격을 크게 낮출 것으로 기대된다.
7. GPU 렌탈 시장 가격 약 40% 급등, 국내 클라우드 서비스 업체 일제히 가격 인상
AI 추론 수요 급증과 공급 부족의 이중 영향으로 글로벌 GPU 현물 렌탈 시장은 "양적·가격 동반 상승"의 호황 사이클에 접어들었다. 데이터에 따르면 NVIDIA H100 GPU의 1년 렌탈 단가는 반년 전 저점 대비 누적 약 40% 상승했다. 최신 Blackwell 시리즈 칩의 시간당 렌탈료는 4.08달러에 달한다. 공급 측면에서 Blackwell 시리즈 칩의 생산 능력은 하반기분까지 이미 선예약되었다. 비용 압박에 직면하여 텐센트 클라우드, 알리바바 클라우드 등 국내 클라우드 서비스 업체들이 잇따라 가격 인상을 발표했으며, 일부 제품의 인상 폭은 154%에 달한다. 이는 공급 부족 상황이 계속될 것임을 예고한다.
8. 인텔과 AMD, ACE 기술 공동 발표, x86 아키텍처 AI 연산 표준 추진
AI 시대를 맞아 과거 라이벌이었던 인텔과 AMD가 손을 잡았다. 양사는 AI 컴퓨팅 확장(ACE) 기술 백서를 공동 발간하고, 이를 "x86 칩의 표준 매트릭스 가속 아키텍처"로 만들자고 제안했다. 행렬 곱셈 성능을 향상시켜 x86 아키텍처에 AI 연산 능력의 도약적 업그레이드를 제공하는 것이 목표다. 인텔은 AI 워크로드에서 CPU와 GPU의 배치 비율이 1:8에서 1:4 이하로 점점 좁혀지고 있다고 밝혔다. 이는 AI 시대에 x86 생태계의 경쟁력을 강화하고, 개발자의 적응 장벽을 낮추며, NVIDIA의 CUDA 생태계와 차별화를 꾀하기 위한 것이다. 현재 ACE 명령어 세트는 PyTorch, TensorFlow 등 여러 주요 프레임워크의 지원을 받고 있다.
9. 화웨이 선텅 950 AI 칩, DeepSeek V4 발표로 수요 급증… 국내 주요 IT 기업 접촉 나서
로이터 통신이 소식통을 인용해 보도한 바에 따르면, DeepSeek가 화웨이 선텅 칩 기반에서 실행되는 V4 AI 모델을 발표한 이후 곧 양산될 화웨이 선텅 950 AI 칩에 대한 시장 수요가 급격히 증가했다. 바이트댄스, 텐센트, 알리바바 등 국내 최상위 인터넷 기업들이 새 칩 주문을 위해 화웨이와 협의에 들어갔다. 업계 분석에 따르면, 선텅 950의 성능은 여전히 NVIDIA의 고급형 H200 칩에 비해 뒤처질 수 있지만, 수출 규제로 인해 H200의 중국 시장 접근이 차단된 점이 오히려 화웨이에게 귀중한 시장 기회를 제공하고 있다.
10. 국내 최대 과학 지능 연산 클러스터 정저우(Zhengzhou)에서 가동 개시, 국산 AI 가속기 칩 6만 장 탑재
국가 슈퍼컴퓨팅 인터넷 정저우 핵심 노드가 정식으로 가동을 시작했다. 이는 현재 국내 최대 규모의 과학 지능 연산 클러스터로, 국산 AI 가속기 칩 6만 장을 탑재했으며 최대 연산 성능은 10 EFLOPS 수준이다. 이 클러스터는 완전 자체 개발 기술 체계를 채택했으며, 고속 인터커넥트, 침지형 상변환 액체 냉각 등의 기술을 통해 만 카드급 클러스터의 인터커넥트, 방열, 신뢰성 등 핵심 난제를 해결했다. 또한 연구자가 자연어로 시스템을 지휘해 연산 자원을 조달할 수 있는 '슈퍼 과학 연산 에이전트'를 도입하여 대학 및 중소기업의 AI 연산 사용 장벽을 낮추는 것을 목표로 하고 있다.