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AI 인프라·반도체

화웨이, 칩 수만개 묶는 '슈퍼팟'으로 AI 인프라 대응

ZDNet Korea·2026-10-07주요

요약

화웨이 브랜든 우 APAC CTO는 10월 7일 서울 코엑스 'AI 페스타 2026'에서 AI 모델과 처리 토큰량이 향후 수년간 크게 늘어날 것으로 전망하며, 가속기 수만 늘리는 방식은 장치 간 통신 부담 때문에 한계가 있다고 지적했다. 이에 화웨이는 가속기·CPU·메모리·스토리지를 하나의 시스템처럼 연결하는 '슈퍼팟' 아키텍처를 제시했으며, 수냉식 슈퍼팟 '아틀라스 950'과 대규모 스토리지 'OceanStor M900', 광학 연결 기술 등을 소개했다. 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 더 큰 규모로 확장하는 구조도 제시했다.

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개별 칩 성능 경쟁 대신 연산·통신·메모리를 하나의 시스템으로 재설계하는 방향으로 인프라 전략이 이동하고 있음을 보여주는 사례다.

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이 일이 어디서 왔나

10월 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서는 화웨이뿐 아니라 망고부스트도 가속기와 자체 DPU, 스토리지를 결합한 시스템 단위 설계를 선보였는데, 개별 칩 성능 경쟁에서 벗어나 연산·통신·메모리를 하나의 시스템으로 묶으려는 흐름이 여러 업체에서 동시에 나타나고 있다. 전날 전자신문 보도는 AI 인프라 확산 속에서 반도체 산업 경쟁력이 설계·생산 기술뿐 아니라 전력·용수·자원 관리 역량으로 옮겨가고 있다고 짚었는데, 화웨이의 슈퍼팟 확장 전략도 이런 자원 부담 증가와 맞물려 있다.

짚어야 할 점

  • 화웨이가 지적한 '가속기 수만 늘리는 방식의 한계'는 통신 부담 문제인데, 이는 망고부스트가 DPU와 추론 최적화 소프트웨어로 여러 GPU·서버 간 작업 분산을 자동화하려는 접근과 같은 맥락의 문제의식이다.
  • 수냉식 슈퍼팟과 대규모 스토리지를 여러 개 연결해 확장하는 구조는 결국 더 많은 전력과 냉각 자원을 필요로 하는데, 이는 구글의 원전 전력 계약이나 HD건설기계의 데이터센터 발전엔진 수주 같은 보도들이 보여주는 AI 인프라 전력 수요 증가 흐름과 같은 선상에 있다.
  • 화웨이가 공개한 것은 아키텍처 구상과 제품명(아틀라스 950, OceanStor M900)이며, 실제 양산·공급 규모나 고객사 사례는 이번 발표에서 제시되지 않았다.

아직 확인되지 않은 것

  • 슈퍼팟 방식이 기존 가속기 확장 방식과 비교해 성능이나 비용에서 구체적으로 얼마나 개선되는지에 대한 수치는 확인되지 않았다.
  • 화웨이의 가속기·광학 연결 기술이 반도체 수출 규제 등 외부 제약 속에서 실제 어느 규모까지 양산 가능한지는 이번 발표에서 다뤄지지 않았다.
  • 슈퍼팟 아키텍처를 실제로 도입했거나 도입을 검토 중인 고객사가 있는지는 확인되지 않았다.

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