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[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = 중국 AI 모델 개발사 딥시크(DeepSeek∙深度求索∙선두추숴)의 등장은 중국 AI 산업의 경쟁 구도에 변화를 가져왔다. 이제 관심은 어떤 AI 모델이 더 뛰어난지를 넘어, 그 모델을 자국의 컴퓨팅 환경에서 얼마나 폭넓게 구현할 수 있는가로 옮겨가고 있다.

이 과정에서 중국산 AI 칩과 소프트웨어 생태계를 구축해온 캠브리콘(寒武紀∙한무기∙Cambricon 688256.SH)의 역할도 함께 부각되고 있다. 단말용 AI 프로세서 IP에서 출발한 캠브리콘은 클라우드·엣지용 AI 가속기와 소프트웨어 플랫폼으로 영역을 넓히며 AI 컴퓨팅 생태계 전반으로 사업 기반을 확장해왔다.

딥시크를 비롯한 중국산 AI 모델의 적용 범위가 넓어지는 가운데, 캠브리콘이 자체 하드웨어와 소프트웨어를 기반으로 이러한 변화에 어떻게 대응하고 있는지 살펴보고자 한다.

◆ '4대 사업라인' 앞세워 中 국산화 선도  

캠브리콘의 4대 사업라인은 클라우드 AI 가속카드, 엣지 AI 가속기·모듈, 단말용 AI 프로세서 IP, 소프트웨어 개발 플랫폼으로 구성된다.

먼저 클라우드 AI 가속카드는 데이터센터의 AI 학습과 추론을 지원하는 핵심 제품군이다. 대표적으로 쓰위안(思元) 370(MLU370)과 쓰위안 270(MLU270) 시리즈가 있으며, 서버에 장착돼 대규모 AI 연산을 수행한다. 특히 MLU370은 클라우드 환경에서 AI 모델의 학습과 추론을 모두 지원하며, 데이터센터의 고성능 AI 컴퓨팅 수요를 겨냥한다.

두 번째는 엣지 AI 가속기·모듈 사업이다. 대표 제품인 쓰위안 220(MLU220) 시리즈는 서버 중심의 클라우드 환경을 넘어 스마트 제조, 스마트 전력, 스마트 교통, 에너지 등 엣지 컴퓨팅 영역에 적용할 수 있도록 설계됐다. MLU220-SOM과 MLU220-M.2 등 모듈·가속카드 형태로 제공돼 현장과 가까운 곳에서 AI 연산을 수행하는 것이 특징이다.

세 번째는 단말용 AI 프로세서 IP 사업이다. 캠브리콘-1M(Cambricon-1M), 캠브리콘-1H(Cambricon-1H) 등의 AI 프로세서 설계 IP를 스마트폰과 같은 스마트 단말이나 임베디드 기기에 적용할 수 있다. 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 영상처리, 자율주행 등 다양한 AI 애플리케이션에 필요한 연산 기능을 반도체 설계 단계에서 구현할 수 있다는 점이 특징이다.

마지막은 소프트웨어 개발 플랫폼 사업이다. 캠브리콘 뉴웨어(Cambricon NeuWare)와 매직마인드(MagicMind)가 대표 제품이다. 뉴웨어는 캠브리콘 AI 프로세서를 활용하기 위한 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, 매직마인드는 AI 모델의 추론 배포와 최적화를 지원한다. 이를 통해 개발자가 다양한 AI 모델을 캠브리콘의 AI 칩에 맞게 개발·이식하고 추론 성능을 높일 수 있도록 지원한다.

이처럼 캠브리콘은 AI 가속카드를 통한 데이터센터, 엣지 가속기를 통한 산업 현장, 프로세서 IP를 통한 단말, 소프트웨어 플랫폼을 통한 개발 생태계까지 사업 영역을 확대하며 클라우드부터 엣지·단말까지 AI 연산 전반을 아우르는 제품군을 구축하고 있다.

◆ '캠브리콘 AI 컴퓨팅 생태계' 확장 과정

캠브리콘은 단말용 AI 프로세서 IP에서 출발해 클라우드와 엣지용 AI 칩으로 제품 영역을 확대하고, 소프트웨어 플랫폼을 통해 이를 연결하는 제품 생태계를 구축해왔다.

캠브리콘의 제품 개발은 2016년 단말용 지능형 프로세서 IP인 '캠브리콘(Cambricon)-1A'에서 시작됐다. 회사는 1A를 상용 단말용 AI 프로세서 IP로 선보였으며, 이어 2017년 2세대 제품인 'Cambricon-1H', 2018년 3세대 제품인 'Cambricon-1M'을 출시하며 단말용 AI 프로세서 IP 제품군을 확대했다.

2018년에는 쓰위안100(思元100·MLU100)을 출시하며 클라우드 AI 칩으로 제품 영역을 넓혔다. 이후 2019년에는 쓰위안270(MLU270)과 쓰위안220(MLU220)을 각각 클라우드와 엣지용 제품으로 출시했다. MLU270은 클라우드 AI 추론과 훈련을 지원했고, MLU220은 엣지 컴퓨팅을 겨냥한 제품으로 개발됐다.

2020년에는 쓰위안290(MLU290)을 선보였다. MLU290은 캠브리콘의 첫 훈련용 칩으로, 복잡한 AI 모델의 클라우드 훈련을 겨냥했으며 훈련·추론 및 혼합형 AI 컴퓨팅을 지원했다.

이어 2021년에는 3세대 클라우드 AI 칩인 쓰위안370(MLU370)을 출시했다. MLU370은 7나노 공정과 MLUarch03 아키텍처를 적용했으며, 이를 기반으로 MLU370-S4와 MLU370-X4 가속카드가 출시됐다.

2022년에는 MLU370-X8을 추가했다. 회사는 MLU370-X8을 AI 훈련 가속카드로 공개했으며, 이후 현재까지 MLU370 계열은 클라우드 AI 추론부터 훈련·추론 일체형 작업까지 지원하는 제품군으로 확대됐다.

하드웨어 제품과 함께 소프트웨어 생태계도 지속적으로 고도화됐다.

현재 캠브리콘은 '캠브리콘(Cambricon) 뉴웨이브(NeuWare)'와 '매직마인드(MagicMind)'를 소프트웨어 개발 플랫폼으로 제공하고 있다.

뉴웨이브는 클라우드·엣지·단말의 캠브리콘 AI 프로세서를 지원하는 통합 개발 플랫폼이며, 매직마인드는 다양한 프레임워크의 AI 모델을 분석하고 백엔드 코드를 생성·최적화해 캠브리콘 제품에 추론 서비스를 배포할 수 있도록 지원한다.

종합해보면 현재 캠브리콘의 제품군은 크게 단말용 지능형 프로세서 IP, 클라우드 AI 가속카드, 엣지 AI 가속기·모듈, 소프트웨어 개발 플랫폼으로 구분할 수 있다. 클라우드 제품은 MLU270·MLU370 계열, 엣지 제품은 MLU220 계열, 단말용 IP는 Cambricon-1M·1H, 소프트웨어는 NeuWare·MagicMind가 현재 공식 제품군에 포함돼 있다.

◆ 엔비디아와 비교, 딥시크 공급망 내 역할

엔비디아(NVIDIA)가 GPU를 중심으로 AI 연산 생태계를 구축하고 있는 가운데 중국에서도 자체 AI 칩 개발이 이어지고 있다.

딥시크 공급망에 포함된 캠브리콘과 해광정보(海光信息∙HYGON∙하이곤, 688041.SH)를 중심으로 엔비디아와 중국 AI 칩 개발사의 하드웨어 및 소프트웨어 생태계를 비교하고, 딥시크와 같은 AI 모델 공급망에서 이들 반도체 기업이 어떤 역할을 하는지 살펴보자. 

1. AI 모델을 움직이는 '연산 엔진' 

딥시크와 같은 생성형 AI 모델을 실제 서비스로 구현하려면 막대한 양의 연산을 빠르게 처리할 수 있는 반도체가 필요하다.

쉽게 비유하면 AI 모델이 '자동차'라면 GPU(Graphics Processing Unit·그래픽 처리 장치)·MLU(Machine Learning Unit·머신 러닝 처리장치)·DCU(Deep-learning Computing Unit·딥러닝 연산 처리장치) 등 AI 칩(AI 연산 가속기)은 자동차를 움직이는 '엔진'에 해당한다.

엔비디아의 GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 발전한 병렬 연산용 프로세서지만, 현재는 AI 학습과 추론을 위한 핵심 연산 장치로 활용되고 있다. 중국에서는 캠브리콘이 MLU, 해광정보가 DCU라는 AI 가속기를 개발하고 있다.

MLU와 DCU를 GPU와 동일한 제품이라고 볼 수는 없지만, AI 모델의 복잡한 연산을 빠르게 처리한다는 점에서는 비슷한 역할을 한다. 즉 엔비디아가 GPU를 중심으로 AI 컴퓨팅 생태계를 구축했다면, 캠브리콘은 MLU, 해광정보는 DCU를 중심으로 각각 자체적인 AI 컴퓨팅 생태계를 만들어가는 구조다.

<[中 거인의 공급망] ②국산 AI 칩 주축 '캠브리콘' 없으면 '딥시크'도 없다>로 이어짐.

pxx17@newspim.com