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[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = <[中 거인의 공급망] ①AI 가속기 DCU '해광정보' 없으면 '딥시크'도 없다>에서 이어짐.

2. A 연산 수요 확대 속 신성장동력으로 'DCU'

해광정보(海光信息∙HYGON∙하이곤, 688041.SH)가 신촹 조달 시장에서 주목받는 이유는 x86 기반 CPU와 DCU를 동시에 보유하고 있다는 점이다.

CPU에서는 기존 x86 소프트웨어 생태계와의 호환성을 활용하면서 서버와 워크스테이션 등 범용 컴퓨팅 시장을 공략하고, DCU에서는 AI와 과학계산, 대규모 데이터 처리 등 고성능 병렬연산 시장을 겨냥하는 구조다.

DCU(Deep-learning Computing Unit, 심층 컴퓨팅 처리장치)는 해광정보가 개발한 GPGPU 계열의 병렬연산 프로세서다. 엔비디아의 쿠다(CUDA)와 유사한 개발 환경을 구축하고 자체 소프트웨어 스택인 DTK·DAS·DAP를 개발해 AI 학습·추론과 과학계산, 대규모 데이터 처리 등 다양한 연산 수요에 대응하고 있다. 회사는 DCU가 국내외 주요 AI 소프트웨어와 대형언어모델에 대한 호환성을 확보했다고 설명한다.

해광정보는 2018년 10월 1세대 DCU인 '심산(深算) 1호' 설계에 착수했다. 이후 세대별 제품 개발을 이어왔으며, 심산 3호는 2025년 12월 기준 이미 시장에 투입돼 고객의 평가를 받고 있다. 차세대 제품인 선산 4호는 연구개발이 진행 중이다.

2026년 반기보고서에 따르면 해광정보의 DCU 제품은 대형언어모델(LLM) 학습·추론, 과학계산, 대규모 데이터 처리 등에 활용되고 있으며, 국내외 주요 대형모델과의 적응·최적화도 확대되고 있다.

해광정보는 딥시크를 비롯해 알리바바의 큐원3(Qwen3), 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT), 텐센트의 훈위안(混元), 즈푸AI(智譜AI)의 GLM 등 365개 주요 생성형 AI 모델에 대한 전면 적응과 최적화를 완료했다. 회사는 글로벌 비폐쇄형 대형 모델의 99%를 포괄한다고 설명했다.

아울러 DCU 소프트웨어 스택의 DAS에는 2000개 이상의 연산자와 100여 종의 주요 AI 도구를 지원한다고 밝혔다. 또한 DCU 제품이 여러 핵심 산업의 수백 개 애플리케이션 시나리오에 적용됐다고 설명했다.

업계 전문가들은 해광정보의 DCU 제품이 LLM 학습 훈련 시나리오에서 일부 수입 제품을 초기 단계에서 대체하기 시작했다는 점에 주목하며, 국산 연산능력이 '쓸 수 있는 수준'에서 '잘 쓰여지는 단계'로 넘어가는 중요한 진전을 이루고 있다는 평가를 내린다.

◆ '딥시크' 모델의 빠른 적용…'해광 DCU 생태계' 확장

해광정보는 딥시크의 오픈소스 모델을 자사 AI 가속기인 AI 가속기인 DCU(Deep-learning Computing Unit)에서 구동할 수 있도록 적응·최적화하며 기술적 접점을 확대하고 있다.

2025년 2월 딥시크 V3와 R1 모델의 해광 DCU 적용을 완료한 데 이어, 이후 V3.2 등 신규 모델에 대한 지원도 확대했다.

특히 2026년 4월 DeepSeek V4가 공개되자 해광 DCU는 출시 당일인 'Day0'에 V4 적응을 완료​했다고 밝혔다. 회사는 V4 모델에 대한 심층 최적화도 함께 진행했다고 설명했다.

이 같은 대응 속도는 단순한 하드웨어 성능보다 DCU의 소프트웨어 생태계와 모델 최적화 역량을 보여주는 사례로 볼 수 있다.

해광정보는 이기종(서로 다른 종류의 장치나 프로세서) 컴퓨팅 플랫폼인 DTK(Deep-learning Toolkit) 등을 중심으로 AI 모델과 DCU 간 연동을 지원하고 있다.

참고로 DTK는 해광 DCU에서 AI 소프트웨어와 모델이 제대로 작동하도록 지원하는 소프트웨어 플랫폼 또는 개발 환경을 의미한다. 엔비디아(NVIDIA)의 GPU가 쿠다(CUDA)라는 소프트웨어 생태계를 기반으로 구동되는 것처럼, 해광정보의 DCU에는 자체 소프트웨어 플랫폼인 DTK가 구축돼 있다.

결론적으로 딥시크와 해광정보의 관계는 특정 모델을 독점적으로 공급받거나 공동 개발하는 구조라기보다, 딥시크가 공개한 모델을 중국산 AI 가속기에서 활용할 수 있도록 연산 환경을 맞추고 최적화하는 생태계 차원의 연결로 보는 것이 적절하다.

특히 V3·R1에서 V4까지 새로운 모델이 나올 때마다 적용 시간을 단축하면서, 해광정보는 DCU의 경쟁력을 단순한 칩 성능뿐 아니라 '새로운 AI 모델을 얼마나 빠르게 받아들일 수 있는가'라는 소프트웨어 호환성의 영역으로 확장​하고 있다.

◆ 2026년 가시화 'DCU 매출 기여도'

실적 성장도 이어지고 있다. 해광정보의 2026년 상반기 매출은 90억9902만 위안으로 전년 동기 대비 66.52% 증가했다. 같은 기간 지배주주 귀속 순이익은 17억9847만 위안으로 49.69% 늘었다. 연구개발 투자액은 26억5238만 위안으로 매출의 29.15%를 차지했다.

다만 영업활동 현금흐름은 4억2754만 위안 적자로 전년 동기 21억7664만 위안 흑자에서 적자로 전환했다. 이에 따라 매출과 순이익의 고성장이 이어지는 가운데 대규모 연구개발 투자와 사업 확대에 따른 현금흐름 변화도 함께 지켜볼 필요가 있다는 평가가 나온다. 

CPU와 DCU는 해광정보의 양대 캐시카우(수익창출원)로, 올해 실적 성적표에서 눈에 띄는 것은 DCU 사업의 성장세가 더욱 두드러지고 있다는 것이다.

2025년 해광정보의 전체 매출은 143억7700만 위안으로 전년 대비 56.92% 증가했다. 같은 기간 귀속순이익은 25억4500만 위안으로 31.79% 늘었다.

회사는 연간보고서에서 CPU와 DCU를 핵심 제품군으로 제시했지만, 두 제품의 매출을 각각 얼마로 벌어들였는지는 공식적으로 별도 공시하지 않았다. 다만, 일부 시장 자료를 참고해보면, 2025년 CPU 매출은 약 98억5000만 위안, DCU 매출 약 45억2700만 위안 정도로 추산된다. 

2026년 들어 DCU의 비중 확대가 가시화되고 있다. 전체 매출에서 CPU 비중은 68.5%에서 60%로 줄어드는 반면, DCU 비중은 31.5%에서 40%로 늘어날 것이라는 예측이 나온다.

◆ 높은 CPU 국산화 장벽은 '양날의 검'

CPU는 GPU와 ASIC 등 주요 반도체 품목 가운데서도 국산화에 따른 대체 난도가 높고 필요한 기간이 긴 분야로 꼽힌다.

디지털 전환과 산업 분야를 연구하는 전문 연구·컨설팅 기관 다둥타임즈싱크탱크(大東時代智庫·TD)의 추산에 따르면, 2026~2030년 국산 CPU의 시장 대체율은 22%에서 45%까지 단계적으로 상승할 것으로 전망된다. 

5년간 누적 대체 규모는 약 980억 위안에 이를 것으로 예상되며, GPU와 ASIC 분야보다 대체 속도는 느릴 것으로 분석됐다. 이는 CPU가 상대적으로 높은 소프트웨어 생태계 장벽을 갖고 있기 때문이라는 설명이다.

이 같은 높은 생태계 장벽은 해광정보에 양면적으로 작용할 수 있다.

해광정보의 CPU는 국제 주류 x86 아키텍처와 기술 노선의 호환성을 기반으로 하고 있어 기존 서버 시스템과 소프트웨어 환경을 활용할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 특히 금융·통신·에너지 등 시스템 전환 비용이 높은 산업에서는 기존 x86 환경과의 호환성이 국산 CPU 도입 과정에서 중요한 경쟁 요소가 될 수 있다. 해광정보 역시 CPU의 주요 경쟁력으로 제품 성능과 시스템 호환성, 보안성을 제시하고 있다.

반면 CPU 자체의 높은 생태계 장벽은 국산화 속도를 제한하는 요인이기도 하다. 기존 x86 기반 시스템을 단기간에 교체하기 어렵기 때문에 GPU나 ASIC보다 시장 침투 속도가 느릴 수 있으며, 해광정보 역시 성능 개선과 함께 소프트웨어 생태계 확대를 지속해야 하는 과제를 안고 있다.

pxx17@newspim.com