화웨이가 차세대 AI 칩을 9개월 앞당겼다. 두 번 읽을 만한 대목은 '빛'이었다

화웨이는 9월 17일 상하이에서 개막한 HUAWEI CONNECT 2026의 첫머리에서 차세대 AI 가속기 출시 시점을 9개월 앞당긴다고 밝혔다. 순환회장 데이비드 왕(汪涛)은 학습과 디코드를 담당하는 Ascend 960DT가 2027년 말이 아니라 같은 해 1분기에 준비될 것이며, 추론용 960PR은 한 분기 앞당겨진 3분기에 뒤따른다고 말했다. Ascend 970은 2028년, 980은 2029년이라는 일정은 그대로 유지됐다.

우리는 Ascend 칩 시리즈를 연 1세대 주기로 발전시켜 나가고 있다.

이것이 헤드라인이고, 동시에 이날 화웨이가 한 말 가운데 가장 흥미롭지 않은 부분이다. 테이프아웃 일정을 앞당긴다는 것은 실리콘이 아니라 공급에 관한 선언이다. 주문이 쌓여 있고, SMIC 라인에서 그것을 충족할 만큼 물량을 뽑아낼 수 있다고 회사가 판단한다는 뜻일 뿐이다. 칩이 엔비디아가 내놓는 제품에 더 가까워졌다는 의미는 아니다. 두 번 읽을 만했던 것은 빛에 관한 발표였다.

화웨이가 우회할 수 없는 제약과, 우회할 수 있는 제약

수출 통제로 화웨이는 국산 공정 노드와 국산 메모리 공급에 묶였다. 칩 단위로 보면 이 격차는 좁혀지지 않고 있다. 현행 Ascend 950DT는 144GB 메모리를 약 4TB/s 대역폭으로 얹었는데, 엔비디아 기준으로는 두 세대 전 수준이다. 화웨이는 지난 2년 동안 물리적으로 가능한 유일한 방식으로 이에 답해 왔다. 경쟁의 단위를 다이가 아니라 기계로 옮기는 것이다. 지난해 Atlas 950 SuperPoD는 가속기 8,192장을 하나의 논리적 시스템으로 묶었다. 올해 기조연설에서 에릭 쉬(徐直軍)는 자체 인터커넥트 UnifiedBus 위에서 동작하는 상위 아키텍처 'Peerium'을 내세웠다.

이 방식에는 분명한 한계가 있고, 그 한계는 인터커넥트다. 수천 장의 약한 가속기를 하나의 일관된 기계로 묶으려면 랙 사이에서 초당 페타바이트급 데이터를 옮겨야 한다. 구리선으로 몇 미터를 넘어서면 광이 필요하고, 지금까지 그것은 플러거블 광 모듈을 뜻했다. 즉 비용, 전력 소모, 그리고 모듈 수에 비례해 올라가는 고장률이다. 몇 시간마다 링크가 끊기는 슈퍼노드는 학습 클러스터로 쓸 수 없다.

화웨이의 답이 'Hi-ONE'이다. 광원을 내장하고 7.2Tbit/s를 표방하는 근접 패키징 광학(NPO) 방식의 인터커넥트 엔진이다. NPO는 광 엔진을 전면 패널이 아니라 스위치 실리콘과 같은 기판 위에 올리는 방식으로, 전기 배선 길이와 비트당 전력, 그리고 고장 날 수 있는 개별 부품의 수를 줄인다. 화웨이는 이것이 양산 준비를 마친 업계 최초의 NPO 제품이라고 주장한다. 이 주장은 벤치마크 점수와 달리 검증이 가능하며, 사실이라면 실질적인 공학적 성과다. 브로드컴, 마벨, 엔비디아 모두 수년간 코패키징·근접 패키징 광학에 매달렸지만 이 밀도로 출하한 곳은 없다.

화웨이가 주장하는 시스템 성능

표의 모든 수치는 화웨이가 기조연설 보도자료에서 제시한 자체 수치이며, 제3자가 실측한 것은 하나도 없다. 960E에 대해 화웨이가 내세운 가용성 99.8%라는 숫자도 공개된 SLA가 아니라 벤더의 신뢰성 주장이다. 또한 4,096장이라는 규모는 1년 전 화웨이가 예고했던 15,488장 구성의 Atlas 960에 한참 못 미친다. 애널리스트 루이 마(Rui Ma)는 발표 몇 시간 만에 이 불일치를 지적했다. 960E가 더 큰 제품군의 고밀도 소형 변형인지, 아니면 구상이 축소된 것인지 화웨이는 분명히 말하지 않았고, 2차 보도도 이 지점에서 엇갈린다.

상하이 바깥에서 갖는 의미

일정 앞당기기는 예정된 트럼프·시진핑 회담 일주일 전에 나왔고, 시점이 우연이라고 보기는 어렵다. 그러나 오래 남을 신호는 아키텍처 쪽이다. 화웨이가 국산 실리콘과 자체 광 기술로 4,096장 규모의 슈퍼노드를 안정적으로 돌릴 수 있다면, 최첨단 리소그래피를 막으면 프런티어급 연산도 막힌다는 수출 통제의 전제는 벽이 아니라 효율에 매기는 세금으로 격하된다. 중국 연구소들은 학습 처리량 단위당 더 많은 전력과 더 넓은 바닥 면적을 치르게 될 것이다. 그러나 멈추지는 않는다.

이를 반증할 수 있는 것은 제3자가 완전한 960E에서 실제 학습 워크로드를 돌리고 그 수치를 공개하는 일이다. 그전까지 이것은 로드맵과 사양의 묶음일 뿐이다. 그리고 로드맵과, 90일짜리 사전학습을 견디는 랙 사이의 거리야말로 화웨이의 최근 세 차례 발표가 머물러 온 자리다.

Sources: Huawei Connect 2026 keynote release: "Advancing the Agentic World, Building a Solid Silicon Foundation" · South China Morning Post · TechCrunch · TrendForce · DigiTimes · HUAWEI CONNECT 2026