글로벌 GPU 컴퓨팅 파워 핵심 동향【2026년03월08일】

엔비디아, 전용 추론 칩 출시 계획: 엔비디아가 AI 모델의 응답 쿼리를 보다 효율적으로 지원하기 위해 '추론' 컴퓨팅에 특화된 새로운 시스템을 설계 중인 것으로 알려졌습니다. 이 시스템은 이번 달 GTC 컨퍼런스에서 공개될 예정이며, 스타트업 그록의 LPU 기술이 통합될 예정이고, 오픈AI가 최대 고객이 될 것으로 보입니다.

국산 GPU 기업, 눈에 띄는 실적 발표: 무어 스레드와 MXC가 2025년 잠정 실적을 발표하며 매출이 두 배 이상 성장했다고 밝혔습니다. 무어 스레드의 매출은 15억 500만 위안(전년 동기 대비 243.37% 증가)을 돌파했고, MXC의 매출은 16억 4400만 위안(전년 동기 대비 121.26% 증가)에 달했습니다. 손실도 크게 줄어들어 국산 AI 칩의 상용화가 가속화되고 있음을 보여줍니다.

GTC 컨퍼런스 전망: 컴퓨팅 인프라 업그레이드에 초점: 엔비디아 GTC 컨퍼런스가 다가옴에 따라 시장의 초점은 단일 칩에서 전원 아키텍처, 광통신, 액체 냉각과 같은 인프라 분야로 이동하고 있습니다. 수천 와트의 전력 소모를 갖춘 차세대 GPU를 지원하기 위해 800V 고전압 전원 공급 장치, CPO 스위치, 풀 액체 냉각 솔루션과 같은 기술이 컨퍼런스의 주요 하이라이트가 될 것으로 예상됩니다.

하이엔드 GPU 임대 가격 폭등: AI 추론 수요 급증과 공급 부족으로 인해 2026년 들어 엔비디아 하이엔드 GPU의 임대 가격이 상승 사이클에 진입했습니다. 2월 말 기준 H200 모델의 월 임대료는 6.0~6.6만 위안으로 전월 대비 25~30% 급등했으며, H100도 15~20% 상승했습니다. 주문 대기 기간은 2027년까지 이어지고 있습니다.

토큰 소비량 기하급수적으로 증가: AI 애플리케이션이 '질의응답 도구'에서 '생산성 도구'로 변화함에 따라 토큰 소비량이 급증하고 있습니다. MiniMax 데이터에 따르면 모델의 일평균 토큰 소비량은 작년 12월 대비 6배 이상 증가했으며, 특히 코딩 시나리오에서는 10배 이상 증가했습니다. 이러한 추론 컴퓨팅 파워에 대한 지속적인 수요는 칩 산업에 가치 재평가의 기회를 제공하고 있습니다.

MXC, 1분기 실적 전망 발표, 손실 폭 축소: MXC가 2026년 1분기 실적 전망을 공개하며 매출이 4억~6억 위안(전년 동기 대비 24.84%~87.26% 증가)에 달할 것이라고 예상했습니다. 귀속 모회사 순손실은 전년 동기 대비 21.93%~60.97% 크게 축소되었습니다. 이러한 호재로 인해 주가는 하루 만에 5.66% 상승했으며, 이는 국산 GPU 수익성 개선에 대한 시장의 강한 기대를 반영합니다.

병행 과기, 8000만 위안 이상 컴퓨팅 장비 조달 계획: 사업 발전 요구를 충족시키기 위해 병행 과기(Paratera)는 GPU 컴퓨팅 서버 및 스토리지 장비 조달을 위해 공급업체에 의뢰할 계획이라고 발표했습니다. 총액은 8066만 위안을 넘지 않을 예정이며, 이 중 GPU 컴퓨팅 서버 조달 금액은 2736만 위안 이내입니다. 관련 안건은 이미 이사회 승인을 받았습니다.

중국 모델 토큰 호출 수, 처음으로 미국 추월: AI 모델 API 통합 플랫폼 OpenRouter 데이터에 따르면 2월 9일부터 15일까지 일주일 동안 중국 모델의 토큰 호출 수는 4조 1200억 건으로, 미국 모델의 2조 9400억 건을 처음으로 넘어섰습니다. 이 데이터는 국내 AI 애플리케이션 수요의 폭발적인 증가를 반영하며, 결과적으로 국내 컴퓨팅 파워에 대한 수요를 높이고 있습니다.

국산 GPU 성능, 국제 주류에 근접: 국산 칩이 컴퓨팅 밀도에서 진전을 이루고 있습니다. 무어 스레드의 S5000은 싱글 카드 FP8 연산 능력 1000TFLOPS를 돌파했으며, 훈련 정확도는 엔비디아 H100과의 차이가 1% 미만입니다. 한편 화웨이는 올해 1분기에 Ascend 950PR을 출시할 예정이며, 이 역시 FP8에서 1PFLOPS의 연산 능력을 달성할 것으로 알려졌습니다. 국산 칩은 '기술적으로 사용 가능'한 단계에서 '규모 있게 사용 가능'한 단계로 나아가고 있습니다.

국산 GPU, 생태계 적응 및 상용화 가속화: 엔비디아의 CUDA 생태계라는 장벽에 직면하여 국내 제조사들은 각기 다른 방식으로 돌파구를 모색하고 있습니다. MXC는 오픈소스 MXMACA 전략으로 개발자를 유치하고 있으며, 자사의 C500/C550 시리즈를 통해 텐센트의 Hunyuan, Zhipu의 GLM-5 등 여러 국산 대규모 모델에 단계적으로 적용을 진행 중입니다. 무어 스레드는 자체 개발한 MUSA 아키텍처를 고수하며 호환성을 유지하는 동시에 네이티브 생태계를 육성하는 데 주력하고 있습니다.