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[IT뉴스][테크 차이나] 中, 저장·연산 일체화 반도체에 속도전… AI 시대 '아키텍처 혁신' 승부수
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-07-01 09:07:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FxwHtGfzsR"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d4a2d50d1a584daca1e4bc69cd571110f853186e8cebc24585262f4f7a86bdb8" dmcf-pid="3w5269jJOM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처:케티이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/etimesi/20260701090219868kbsr.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="tMrXFH4qDe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/etimesi/20260701090219868kbsr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처:케티이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="667e94169fb1a4a25bb0eb35c1c61b4377f7ca503b6e8f94ed0a640c35d44e94" dmcf-pid="0r1VP2AiIx" dmcf-ptype="general">중국 반도체 산업이 차세대 인공지능(AI) 반도체 기술로 주목받는 저장·연산 일체화 분야에서 존재감을 키우고 있다. 미세공정 경쟁을 넘어 데이터 이동 자체를 줄이는 새로운 반도체 구조 개발에 나서면서, AI 시대 반도체 경쟁의 새로운 축을 형성하고 있다는 평가가 나온다.</p> <p contents-hash="4dbf71f8ba76a923e28adb77f083bcf3b985256362de178c76547a1d7de4fcdb" dmcf-pid="pmtfQVcnOQ" dmcf-ptype="general">중국 IT 전문매체 36Kr는 최근 '누가 저장·연산 일체화에 사활을 걸고 있는가'라는 제목의 심층 기사에서 중국이 저장·연산 일체화를 차세대 전략 기술로 육성하고 있다고 보도했다.</p> <p contents-hash="3e173a74adb062fd66ed6714281c55e70bf7babe61447cec2dea3847056a4134" dmcf-pid="UsF4xfkLIP" dmcf-ptype="general">보도에 따르면 칭화대와 화웨이, 바이트댄스 공동 연구팀은 ISSCC 2026(국제고체회로학회)에서 28나노 공정 기반의 혼합형 저장·연산 일체화 칩 연구 결과를 발표했다. 연구팀은 추천 시스템 핵심 연산 환경에서 기존 방식 대비 처리량을 66배, 에너지 효율을 181배 향상시켰다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="2de155ba57047e8c7888da8d1c50c1e16430f015285d01cb76c352b4d03db28e" dmcf-pid="uO38M4Eor6" dmcf-ptype="general">저장·연산 일체화가 주목받는 이유는 AI 산업이 직면한 핵심 병목 현상 때문이다. 현재 대규모 AI 시스템은 연산 성능 자체보다 데이터를 메모리와 연산 장치 사이에서 이동시키는 과정에서 상당한 시간과 전력을 소비한다. 특히 추천 시스템이나 AI 추론 서비스처럼 대규모 데이터 접근이 반복되는 작업에서는 데이터 이동 비용이 전체 성능과 전력 효율을 좌우하는 요소로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="e18a0cd60caf751ed5821c2ae43afb527f15d59eaf1384db923c3d5949738114" dmcf-pid="7I06R8Dgr8" dmcf-ptype="general">저장·연산 일체화는 데이터를 저장하는 메모리 인근에서 직접 연산을 수행함으로써 이러한 비효율을 줄이는 기술이다. 업계에서는 AI 반도체 경쟁이 단순히 더 빠른 연산 능력을 확보하는 단계에서 벗어나, 데이터 이동을 최소화하는 방향으로 진화하고 있다는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="38b8b8026b4f3d183ecc2b7b2d89fe121695b049acc47bbd17199ca8c1bd1762" dmcf-pid="zCpPe6waI4" dmcf-ptype="general">중국이 이 분야에 적극 투자하는 배경에는 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 인한 고성능 GPU 확보 제한도 영향을 미친 것으로 평가된다. 최첨단 GPU와 정면 경쟁이 어려운 상황에서 특정 AI 워크로드에 최적화된 독자 아키텍처를 통해 경쟁력을 확보하려는 전략이라는 해석이다.</p> <p contents-hash="fce509d5b06310f36850ffdf7f17c99d212d2e226f03e756a9cb83c6e911ce0d" dmcf-pid="qhUQdPrNEf" dmcf-ptype="general">저장·연산 일체화는 이미 중국 내에서 정책 의제로도 부상하고 있다. 전국인민대표대회 과정에서 관련 산업기지 조성을 촉구하는 제안이 나왔으며, 국영 매체들도 해당 기술을 미래 반도체 산업의 핵심 후보로 조명하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 해당 기술이 단순한 연구 과제를 넘어 국가 차원의 전략 기술로 인식되고 있음을 보여준다.</p> <p contents-hash="7d50de9e2ce5d5973581541d1cd9364c51fc22a38abaa6567519d26c3620ae4c" dmcf-pid="BluxJQmjEV" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 대학과 화웨이, 바이트댄스가 함께 참여했다는 점도 눈길을 끈다. 중국은 기초 연구기관과 산업계, 대규모 AI 서비스 기업이 비교적 빠르게 협력 구조를 구축하는 특징을 보이고 있으며, 저장·연산 일체화 역시 실제 서비스 비용 절감과 산업 경쟁력 확보라는 수요와 연결돼 추진되고 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="6a508884c1fbe3788dfa10038960b94238f72a84043827ed4065d6217b0991da" dmcf-pid="bS7MixsAs2" dmcf-ptype="general">다만 전문가들은 저장·연산 일체화가 아직 범용 GPU를 대체할 단계는 아니라고 지적한다. 현재 기술은 특정 연산 분야에서 높은 효율을 입증하고 있지만 정확도 유지, 소자 신뢰성, 제조 수율 등 해결해야 할 과제도 남아 있다. 따라서 당분간은 GPU를 대체하기보다는 특정 AI 서비스 효율을 높이는 보완적 기술로 활용될 가능성이 크다.</p> <p contents-hash="3160c0c17b986fe9d93fe24e4d0d52b440f2291547f9eaa2682e2969b6ac64e4" dmcf-pid="KvzRnMOcw9" dmcf-ptype="general">업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁이 미세공정 경쟁뿐만 아니라 시스템 아키텍처 경쟁으로 확대될 것으로 전망한다. 데이터 이동을 줄이고 전력 효율을 높이는 새로운 구조가 중요해지면서, 저장·연산 일체화가 차세대 반도체 기술의 유력한 후보 중 하나로 자리 잡고 있다는 평가다.</p> <p contents-hash="fc15a3da6d81708cfd0fb93d0caa173003e20ac5a0bb30c7398deacf8420ac4a" dmcf-pid="9TqeLRIkmK" dmcf-ptype="general">한국 역시 이러한 변화에 주목해야 한다는 지적이 나온다. 메모리 반도체 경쟁력을 보유하고 있다고 해서 저장·연산 일체화 시대의 주도권이 자동으로 보장되는 것은 아니기 때문이다. 향후 경쟁력은 메모리 기술 자체뿐 아니라 이를 연산 구조와 소프트웨어 생태계에 어떻게 결합할 수 있는지에 따라 결정될 가능성이 높다.</p> <p contents-hash="891332d3c7bd108320831ef20ac7fba54d6f5b111000fb011e939ac9073d32de" dmcf-pid="2yBdoeCEEb" dmcf-ptype="general">반도체 산업의 다음 승부는 더 작은 공정이 아니라 더 다른 구조가 될 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있다. 중국은 지금 그 변화의 가능성에 적극적으로 투자하고 있다.</p> <p contents-hash="83a2ebf3f218b0531d2c9a2c0d2120cf37c005e44e4f6cb57826d10a5d0da320" dmcf-pid="VWbJgdhDDB" dmcf-ptype="general"><strong>※전자신문과 36케이알이 공동 기획한 기사입니다.</strong></p> <p contents-hash="8de6d670db79f995df959f7f4e20fcbb3880a4e06f0e9631e922ffe3b6b967b8" dmcf-pid="f18NEaYCEq" dmcf-ptype="general">김현민 기자 minkim@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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