'칩 쌓기'에서 '시스템 구축'으로 – 컴퓨팅 경쟁, 새로운 국면 진입

2026년 8월 둘째 주, AI 컴퓨팅 분야에서는 대규모 자금 조달이나 빅테크의 자본 지출 공개 같은 큰 뉴스는 없었지만, 그보다 더 상징적인 두 가지 사건이 발생했습니다. 하나는 내몽골 울란차브에서 세계 최대 AI 컴퓨팅 슈퍼셀이 본격 가동에 들어간 것이고, 다른 하나는 국내 최초로 2조 개가 넘는 파라미터를 가진 대규모 모델을 구동할 수 있는 클라우드 기반 슈퍼노드 인스턴스가 상용 출시된 것입니다. 이 두 사건은 겉보기에는 무관해 보이지만, 실제로는 동일한 추세를 가리킵니다. AI 컴퓨팅 경쟁이 '더 강력한 단일 칩을 만드는 것'에서 '더 많은 칩을 효율적으로 협력시키는 시스템 엔지니어링'으로 전환되고 있다는 것입니다. 대규모 언어 모델의 파라미터 수가 수천억 개에서 수조 개, 나아가 수십조 개로 증가함에 따라, 단일 칩 성능의 선형적 향상으로는 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 수요를 따라잡을 수 없게 되었습니다. 업계는 근본적인 질문을 다시 던져야 합니다. 컴퓨팅의 본질은 칩 스펙상의 최고 성능인가, 아니면 모델이 실제로 유효하게 활용할 수 있는 '유효 컴퓨팅'인가?

1. 세계 최대 '컴퓨팅 항공모함' 출항: 밀도 혁명

8월 6일, Envision Group은 울란차브에 세계 최대 AI 컴퓨팅 슈퍼셀인 'Envision 울란차브 싱허(星河) 베이스'를 공식 가동했습니다. 12만 제곱미터(축구장 약 20개 면적)의 부지에 계획 총 용량 2기가와트(GW) 이상, 최대 100만 개의 AI 가속기가 협업할 수 있도록 설계되었으며, 이론상 컴퓨팅 출력은 100만 PFLOPS에 달합니다. 이는 수십 개의 조(兆) 파라미터급 모델을 동시에 훈련할 수 있는 규모로, 세계적으로 전례가 없습니다.

업계를 놀라게 한 것은 규모 자체가 아니라 밀도입니다. 공개된 정보에 따르면, 이 시설의 단위 면적당 컴퓨팅 출력은 기존 데이터센터의 최대 10배에 달합니다. 이 혁신은 단순한 하드웨어 적층이 아니라, 건축 구조, 냉각 설계, 전력 배전, 네트워크 토폴로지 전반에 걸친 완전한 재설계를 통해 이루어졌습니다. 싱허 슈퍼셀은 컴퓨팅 계층, 네트워크 계층, 배전 계층, 냉각 계층을 수직으로 분할한 전용 건축 구조를 채택했습니다. 각 '슈퍼노드' 유닛은 수천 개의 가속기를 수용할 수 있으며, 고속 비차단 네트워크로 상호 연결되어 노드 내 통신 지연이 마이크로초 수준으로 제어됩니다. 기존 데이터센터는 기존 건물 프레임에 서버를 채워 넣는 경우가 많은 반면, 싱허 베이스는 AI 컴퓨팅을 위해 기초부터 설계되어 냉각 배관이 우회하지 않고 각 랙에 직접 연결되며, 광케이블 배선은 스타 토폴로지를 채택하여 신호 전송 경로를 최소화했습니다.

더욱 주목할 점은 전력 아키텍처입니다. 기존 데이터센터는 공공 전력망에 의존하며, 계통 연계 승인과 송전선 건설에 3~7년이 소요됩니다. 기가와트급 데이터센터의 연간 전력 소비량은 중간 규모 도시의 가정용 전력량에 맞먹습니다. 그러나 싱허 프로젝트는 자체 건설한 풍력 및 태양광 발전소를 직접 연결하고, 기가와트시(GWh)급 에너지 저장 시스템을 갖춤으로써 '섬 운전(islanded operation)'을 구현했습니다. 즉, 지역 전력망이 변동하더라도 시설이 독립적으로 안정적인 운영을 유지할 수 있습니다. 이 '발전-송전-부하-저장' 일체화 모델은 장기간의 송전망 인프라 구축을 우회할 뿐만 아니라, 그린 에너지 사용 비율을 거의 100%로 끌어올립니다. Envision AIDC 총책임자 정쯔하오(鄭子浩)는 "중국의 칩은 클러스터를 통한 돌파구를 모색하고 있습니다. Envision 슈퍼셀은 이 '집단군'에게 최고의 기반을 제공할 수 있습니다"라고 말했습니다. 그의 견해에 따르면, 개별 칩의 공정 추격도 중요하지만, 그에 걸맞은 전력, 냉각, 상호 연결 환경이 없으면 아무리 강력한 칩도 제 성능을 발휘할 수 없습니다.

2. 클라우드 슈퍼노드 등장: '단일 카드 컴퓨팅'에서 '클러스터 효율'로

거의 동시에, 8월 12일 알리바바 클라우드는 링쥔(靈駿) 전무(真武) M890 슈퍼노드 인스턴스의 일반 제공을 시작하고 첫 번째 물량을 울란차브 지역에서 판매한다고 발표했습니다. 엔터프라이즈 고객은 자체적으로 컴퓨터실을 구축할 필요 없이 클라우드에서 64개의 고속 상호 연결 컴퓨팅 유닛을 즉시 사용할 수 있으며, 최대 10조 파라미터의 MoE 모델 추론을 처리할 수 있습니다. 이는 국내 최초로 2조 파라미터가 넘는 대규모 모델을 실행한 슈퍼노드 형태의 컴퓨팅으로, Kimi K3와 Qwen3.8 Max가 이미 이 인스턴스를 통해 서비스를 제공하고 있습니다. 중소 AI 스타트업에게는 수개월에 걸쳐 자체 클러스터를 구축할 필요 없이, 몇 분 만에 클라우드에서 대기업만이 누리던 고효율 컴퓨팅 풀에 접근할 수 있게 되었음을 의미합니다.

기술적 세부 사항도 주목할 만합니다. 이 인스턴스는 FP8 및 FP4 저정밀도 연산을 완벽하게 지원하며, 이러한 정밀도 형식은 기존 FP16에 비해 데이터 전송량과 연산량을 4분의 1에서 8분의 1로 줄이면서도 모델 정확도를 거의 손상시키지 않아, 단위 전력당 유효 컴퓨팅 출력을 크게 향상시킵니다. 자체 개발한 ICN Switch 1.0 칩을 탑재하여 단일 클러스터 내 Scale-up 상호 연결 규모를 16카드에서 64카드로 확장했으며, 카드 간 통신 대역폭은 800GB/s로 향상되었습니다. 이러한 상호 연결 능력의 비약적 향상은 매우 중요합니다. MoE 아키텍처에서는 토큰 생성 시마다 여러 전문가 모듈 간에 기울기(gradient)와 활성화 값의 빈번한 교환이 필요하며, 통신 오버헤드가 훈련 시간의 30% 이상을 차지하는 경우가 많습니다. 알리바바 클라우드는 자체 개발 스위치 칩과 최적화된 네트워크 프로토콜을 통해 이 오버헤드를 대폭 줄였습니다. 자율 주행 및 임베디드 AI 등의 훈련 시나리오에서는 이전 세대인 전무 810E와 비교하여 훈련 성능이 3배 향상되었습니다. 링쥔 지능형 컴퓨팅 플랫폼과 HPN 8.0 훈련-추론 통합 네트워크를 기반으로, 단일 클러스터는 최대 13만 개의 이기종 컴퓨팅 카드를 오케스트레이션할 수 있으며, 백만 카드 규모로의 확장성도 갖추고 있습니다. 이는 향후 2~3년 내에 더욱 대규모 모델을 위해 충분한 여유 공간이 확보되었음을 의미합니다.

2026년은 업계에서 '국산 슈퍼노드 보급 원년'으로 정의되고 있습니다. WAIC에서 20여 개 업체가 슈퍼노드 관련 제품을 발표했고, 중국정보통신연구원은 슈퍼노드 정의 기준을 공표하여 하드웨어 아키텍처, 상호 연결 대역폭, 관리 및 스케줄링 등 차원에서 통합 기술 규격을 제시했습니다. 카이위안 증권은 2026년이 국산 슈퍼노드의 본격 양산 원년이 될 수 있으며, 슈퍼노드가 국산 AI 체인에서 가장 큰 증가 동력이 될 것이라고 지적했습니다. 슈퍼노드이든 슈퍼셀이든, 그 핵심 논리는 동일합니다. 흩어져 있는 컴퓨팅 '원자'를 효율적인 '분자'로 집약하여 클러스터 전체의 능력을 부분의 단순 합을 훨씬 뛰어넘게 만드는 것입니다.

3. 컴퓨팅 경쟁의 로직 변화

이 두 사건을 종합해 보면, 뚜렷한 신호가 부상합니다. AI 컴퓨팅 경쟁의 로직이 근본적으로 전환되고 있습니다.

지난 몇 년간 업계의 초점은 '더 강력한 칩 만들기'였습니다. 더 높은 컴퓨팅 성능, 더 큰 메모리, 더 첨단 공정 노드. 엔비디아, AMD, 그리고 각국 국산 칩 제조사들이 이 레이스를 달려왔습니다. 그러나 모델 파라미터가 수천억에서 수조, 그 이상으로 증가함에 따라, 단일 카드 성능의 향상만으로는 수요를 충족할 수 없게 되었습니다. MoE 아키텍처에서는 토큰 생성 시마다 서로 다른 GPU 간의 잦은 파라미터 동기화가 필요하며, GPU가 통신 대기에 소비하는 시간이 점점 길어지고 있습니다. 연구에 따르면, 만 카드 클러스터에서는 통신 및 부하 불균형으로 인한 컴퓨팅 손실이 40%에 달할 수 있으며, 이는 이론상 최고 컴퓨팅의 거의 절반이 유휴 상태로 낭비되고 있음을 의미합니다. 컴퓨팅 경쟁의 승부처는 '단일 칩의 최고 컴퓨팅'에서 '클러스터의 유효 컴퓨팅'으로 이동하고 있습니다.

이것이 바로 슈퍼노드와 슈퍼셀이 동시에 등장한 산업적 배경입니다. 물리적 공간의 백만 카드 슈퍼셀이든, 클라우드상의 64카드 슈퍼노드 인스턴스든, 그 핵심은 동일한 문제를 해결하는 데 있습니다. 어떻게 더 많은 칩을 더 효율적으로 협력시킬 것인가. Envision은 건축 수준의 수직 분할과 '섬'형 그린 에너지 직공급으로 밀도와 에너지 병목을 해결하고, 알리바바 클라우드는 자체 개발 스위치 칩과 저정밀도 연산으로 통신과 효율성의 벽을 돌파합니다. 두 기술 경로는 수렴합니다. 즉, 컴퓨팅 클러스터의 '시스템 효율'을 이론적 한계에 근접시키려는 것입니다. 이러한 시스템 수준의 최적화는 단순히 칩 공정을 발전시키는 것보다 훨씬 장기적인 복리 효과를 가집니다. 한 번 성숙한 클러스터 아키텍처가 확립되면, 차세대 칩이 원활하게 통합되어 지속적으로 성능 향상을 이끌어낼 수 있기 때문입니다.

고려해야 할 점은 이러한 전환이 AI 산업 체인 전체의 가치 분배를 재편하고 있다는 사실입니다. 이전에는 칩 제조사가 이익의 대부분을 차지했지만, 앞으로는 클러스터 스케줄링, 네트워크 상호 연결, 냉각 관리 등 시스템 수준의 기술을 보유한 기업이 더 큰 가격 결정권을 얻게 될 것입니다. 이것이 많은 인터넷 대기업과 에너지 콩글러머릿이 컴퓨팅 인프라 분야에 진출하는 이유이기도 합니다. 그들은 칩을 만드는 것이 아니라 '컴퓨팅 공장'을 건설하고 있는 것입니다.

4. 중국 서부 컴퓨팅 허브의 부상

주목할 점은 이 두 상징적 사건의 발생지가 일치한다는 것입니다. 바로 울란차브입니다. Envision 싱허 베이스와 알리바바 클라우드 슈퍼노드 모두 이 내몽골 도시에 위치해 있습니다.

이 선택은 우연이 아닙니다. 울란차브는 국가 '동수서산(東數西算, 동부 데이터 서부 처리)' 8대 허브 중 하나로, 네트워크 지연 측면에서 뛰어난 강점을 갖습니다. 베이징까지의 직결 광섬유 지연은 불과 5밀리초로, 대부분의 실시간 추론 수요를 충족할 수 있습니다. 또한 풍부한 풍력 및 태양광 자원을 보유하여 지역 내 그린 에너지 비율이 67%에 달합니다. 더 중요한 것은 전기 가격 우위로, kWh당 0.32~0.35위안(약 64~70원)으로 화둥(동부) 및 화난(남부) 지역의 0.6~0.9위안과 비교하여 현저히 저렴하며, 기가와트급 데이터센터의 경우 연간 전기료 차이가 500억 위안(약 10조 원)에 달할 수 있습니다. 컴퓨팅 집약적인 훈련 인프라는 서부로 이전 중이며, 화웨이, 애플, 알리바바, 콰이서우, 텐센트 등 주요 기업의 데이터센터 프로젝트가 잇따라 이 지역에 입지하고 있습니다. 올해 상반기만 해도 울란차브의 지능형 컴퓨팅 능력은 5만 PFLOPS 이상 증가하여 전국 10대 클러스터 중 성장률 1위를 기록했습니다.

이러한 이전은 단순한 비용 주도가 아니라, 국가 컴퓨팅 전략의 더 깊은 배치를 내포하고 있습니다. 동부 연안 지역은 토지, 전력, 수자원의 제약이 점점 심화되어 대규모 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 유지하기 어려워지고 있습니다. 반면, 서부의 광활한 토지와 풍부한 재생 에너지는 백만 카드급 슈퍼셀에 최적의 무대를 제공합니다. 동시에 '동수서산' 프로젝트를 통해 서부 지역의 디지털 산업이 빠르게 발전하여 지역 고용과 세수를 창출하고, '컴퓨팅을 산업으로 교환'하는 선순환이 싹트고 있습니다. 향후 3~5년 내에 울란차브, 중웨이(中衛), 칭양(慶陽)으로 대표되는 서부 컴퓨팅 허브가 전국 AI 훈련 부하의 60% 이상을 담당하고, 동부 데이터센터는 점차 저지연 추론 및 엣지 컴퓨팅에 특화될 것으로 예상됩니다.

맺음말

Envision의 '컴퓨팅 항공모함'에서 알리바바 클라우드의 '클라우드 슈퍼노드'까지, 2026년 8월 둘째 주의 이 두 사건은 AI 컴퓨팅 경쟁의 새로운 국면을 예고하고 있습니다. 단일 지점 돌파의 시대는 저물고, 시스템 통합의 시대가 도래했습니다. 백만 카드 클러스터가 하나의 건물 내에서 효율적으로 작동하고, 수십조 파라미터 모델이 클라우드에서 언제든 호출될 수 있는 시대에, 컴퓨팅은 더 이상 '있고 없고'의 문제가 아니라 '어떻게 조직하고, 어떻게 스케줄링하고, 어떻게 활용할 것인가'의 시스템 엔지니어링 과제가 됩니다. 이 경쟁의 승자는 칩 컴퓨팅 성능이 가장 높은 기업이 아니라, 칩을 어떻게 '조직화'하는지를 가장 잘 이해하는 기업이 될 가능성이 높습니다.

미래를 내다보면, 슈퍼노드 기술의 성숙과 슈퍼셀의 대규모 복제에 따라 AI 컴퓨팅 조달 방식은 오늘날의 전기처럼 '콘센트에 꽂으면 바로 사용할 수 있는' 형태에 가까워질 것입니다. 그 배후의 발전소와 송전망을 의식할 필요가 없어집니다. 이 '컴퓨팅 서비스화'로의 변혁 속에서 중국은 '동수서산'이라는 제도적 우위와 신에너지 산업의 강점을 활용하여 세계 다른 지역과는 다른 독자적인 컴퓨팅 발전 경로를 그리고 있습니다. 이 경로가 궁극적으로 성공할지는 칩 상호 연결에서 냉각, 전력 스케줄링, 네트워크 프로토콜에 이르기까지 시스템 엔지니어링 체인의 모든 간극을 메울 수 있느냐에 달려 있습니다. 모든 세부 사항이 '유효 컴퓨팅'의 최종 전환율을 결정하는 중요한 말이기 때문입니다. 이번 주의 두 사건은 그 긴 여정 위에 찍힌 확고한 발자국입니다.