화웨이, 어센드 960 일정 세 분기 앞당겼습니다

화웨이가 9월 17일 상하이에서 연 자사 행사 화웨이 커넥트 2026에서 다음 AI 가속기 어센드 960의 공급 시점을 원래 계획보다 세 분기 이른 2027년 1분기로 제시했습니다. 가속기 4,096장을 한 덩어리로 묶는 시스템을 위해 광 부품을 칩 옆에 붙이는 방식도 같이 공개했습니다.

발표된 일정

기조연설은 부회장 겸 순환회장인 왕타오가 맡았습니다. 화웨이는 기조연설 자료에서 어센드 960의 개발이 예상보다 빨랐고 성능은 계획대로 전 세대의 두 배가 되었다고 밝혔습니다. 학습용인 어센드 960DT는 2027년 1분기에, 추론용인 960PR은 한 분기 이른 2027년 3분기에 나오는 일정입니다.

960DT는 FP8 기준 2페타플롭스, FP4 기준 4페타플롭스 성능에 HBM 288기가바이트를 붙이고 메모리 대역폭은 초당 9.6테라바이트입니다. 대역폭만 놓고 보면 이전 세대인 어센드 950 계열의 2.4배입니다. 960PR은 메모리를 192기가바이트로 줄이는 대신 FP4 성능을 8페타플롭스로 올렸습니다. 왕타오 회장은 해마다 한 세대를 내는 주기를 지키겠다며 2028년 어센드 970, 2029년 어센드 980을 예고했습니다. 980은 발표 자료에도 예비 사양이라고 적혀 있습니다.

시스템 쪽 발표가 더 구체적입니다. 화웨이는 광 부품을 칩 패키지 근처로 당겨 붙이는 근접 실장 광학(NPO) 제품 Hi-ONE을 공개했습니다. 엔진 한 개의 전송 용량은 초당 7.2테라비트이며, 양산 단계에 이른 NPO 제품 가운데 전송 용량이 가장 크고 광원을 제품 안에 넣은 것도 자사가 처음이라고 설명했습니다. 화웨이는 이 방식의 구현 규격을 표준화 단체인 광 상호연결 포럼(OIF)에 제출했습니다.

어센드 960과 Hi-ONE을 엮은 새 시스템은 아틀라스 960E 슈퍼포드입니다. 한 대가 가속기 4,096장까지 펼칠 수 있고, FP8 기준 8엑사플롭스 성능에 HBM을 최대 1페타바이트까지 담습니다. Hi-ONE 5,500개가 기존 방식에서 필요했던 800G 착탈식 광모듈 4만 8,000개를 대신하며, 그 덕에 소모 전력이 550킬로와트 넘게 낮아지고 고장 없이 도는 시간이 두 배로 늘어나 가동률 99.8%에 이른다는 것이 회사 설명입니다.

광 부품이 병목이 된 이유

화웨이는 가속기 여러 장을 한 대의 컴퓨터처럼 묶은 구조를 슈퍼포드라고 부릅니다. 물리적으로 떨어져 있는 장치들이 메모리 주소를 함께 쓰도록 만들어, 소프트웨어 쪽에서는 한 대처럼 보이게 하는 방식입니다. 이렇게 묶는 단위가 성능에 직결되는 이유는 통신에 있습니다. 화웨이는 최상위 모델을 학습하는 데 가속기 10만 장 규모의 클러스터가 기본이 되었는데, 이것을 여덟 장짜리 서버 단위로 쌓아 올리면 클러스터 안에서 데이터를 주고받는 시간이 전체 학습 시간의 40% 이상을 잡아먹는다고 밝혔습니다.

광 부품은 이 지점에서 들어옵니다. 칩과 칩 사이를 구리 배선으로 이으면 거리가 늘어날수록 전력 소모와 신호 손실이 함께 커지므로, 어느 지점부터는 빛으로 바꿔 보내는 편이 유리해집니다. 문제는 착탈식 광모듈을 수만 개 꽂으면 그 모듈이 먹는 전력도 수만 개분이 되고, 그 가운데 하나가 고장 날 확률도 개수만큼 늘어난다는 점입니다. NPO는 빛과 전기를 바꿔주는 부품을 가속기 패키지 바로 옆에 끌어다 붙여 전기 신호가 기판 위를 달리는 거리를 줄입니다. 부품 개수 자체도 줄어들기 때문에 전력과 고장률이 함께 내려간다는 것이 화웨이의 설명입니다.

화웨이가 이 방향을 고른 데에는 조건도 작용합니다. 최신 노광 장비로 칩 한 장의 성능을 끌어올리는 경로는 수출통제로 막혀 있으므로, 여러 장을 효율적으로 엮는 설계 쪽으로 밀고 나가는 편이 현실적입니다. 회사도 이번 발표에서 시스템과 구조 차원의 혁신으로 경쟁력을 다듬고 있다고 직접 설명했습니다. 새 슈퍼포드를 여러 대 엮은 슈퍼클러스터로 가속기 51만 2,000장을, 경로를 나누면 100만 장까지 잇는다는 계획도 함께 내놓았습니다.

발표와 생산은 다릅니다

이번에 나온 수치는 모두 화웨이가 스스로 내놓은 것이며, 로드맵에 적힌 날짜는 아직 실제 출하 기록이 없는 목표 시점입니다. 10만 장 클러스터를 4,000장 슈퍼포드로 구성하면 여덟 장짜리 서버로 쌓을 때보다 연산기 실질 이용률이 2.75배가 된다는 대목도 자사 시뮬레이션 결과입니다. 제3자가 같은 조건에서 재현한 자료는 아직 없습니다.

더 근본적인 제약은 메모리 조달 쪽에 있습니다. 가속기 4,096장에 각각 288기가바이트를 붙이면 슈퍼포드 한 대에 HBM 1.2페타바이트가 들어가며, 이것이 회사가 말한 1페타바이트급이라는 수치입니다. 미국이 2024년 12월 도입한 수출통제는 중국의 HBM 조달을 정면으로 겨냥하고 있습니다. 중국 안에서 공급을 맡을 CXMT는 지난달 HBM3E 소량 생산에 들어간 것으로 전해지는데, 어센드 960 세대가 요구하는 물량과는 규모 자체가 다릅니다.

학습 쪽 사정은 아직 다릅니다. 트렌드포스에 따르면 딥시크는 내몽골 데이터센터에 어센드 950DT를 16만 장 이상 깔 계획이지만, 딥시크를 포함한 중국 AI 연구소들은 모델을 새로 학습시키는 작업에서는 여전히 엔비디아 GPU에 기대고 있습니다. 추론에서는 국산 전환이 진행되는 모습이 보이는 반면 학습에서는 아직 그런 신호가 뚜렷하지 않습니다.

관점

이번 발표에서 눈여겨볼 대목은 일정을 앞당겼다는 소식보다 자기 방식의 구현 규격을 OIF에 제출했다는 점입니다. 중국 안에서만 도는 설비는 부품 업체가 충분히 따라붙지 않아 단가가 잘 내려가지 않습니다. 반면 광 연결 방식 한 가지가 국제 표준으로 채택되면 부품과 장비 공급이 함께 따라오고, 수출통제가 직접 닿지 않는 영역에서 생태계를 갖출 여지가 생깁니다. 노광 장비 쪽이 막힌 자리에서 화웨이가 광통신을 골라잡은 배경도 여기에 있습니다.

국내 조건에도 같은 변화가 걸립니다. 근접 실장 광학과 광 패키징은 국내 부품·패키징 업체가 이미 참여하고 있는 영역인데, 엔비디아 계열과 화웨이 계열이 서로 다른 규격을 밀면 공급을 맡는 쪽은 라인을 나눠 지어야 합니다. 소버린 AI 발주를 내는 국가들이 어느 규격을 택하는지는 나라마다 다를 것이므로, 당분간은 양쪽을 모두 감당할 수 있는 설비를 갖춘 업체가 유리한 자리에 섭니다.