피지컬 AI · 제조중국이 피지컬 AI에서 앞선 이유는 공장을 다 갖고 있어서다
중국 모델이 싼 이유를 셋으로 나눈 진단. 효율 경쟁이 붙어도 메모리 수요가 왜 안 줄어드는지. 이미 생태계를 잡은 엔비디아를 대체하려면 몇 배 싸야 하는지, 그 잣대로 세레브라스와 구글 TPU를 어디쯤에 놓는지.
김녹원 딥엑스 대표업로드 2026-08-1972분언더스탠딩
▾ 김녹원 딥엑스 대표는 중국 AI를 두 층으로 나눈다. 초지능 모델은 GPU를 많이 가진 미국이 계속 앞선다고 보지만, 공장으로 내려온 AI에서는 중국이 앞서 있다고 본다. 학습에 쓸 제조 데이터를 쥔 쪽이 중국이기 때문이다.
핵심 포인트
- 중국 모델이 싼 이유는 셋이다. 남의 모델을 흉내 내는 증류, 옆 나라에 지은 데이터센터를 우회해 쓰는 것, 연 600조 원 규모의 보조금이다.
- 노림수는 성능이 아니라 경제성이다. 10분의 1 비용으로 비슷한 지능을 만들어 오픈소스로 풀면 막대한 투자로 만든 쪽이 값을 못 받는다.
- 그래도 메모리는 더 필요하다고 본다. 추론이 학습을 넘어선 시점이 작년 중반이다. 학습은 세트 하나면 되지만 추론은 동시 접속자만큼 세트가 든다.
- 대란의 방아쇠는 MoE였다. GPU 연산량은 줄이면서 저장할 파라미터는 늘리는 구조라, 여러 회사가 따라 쓰면서 1년 만에 메모리가 모자라게 됐다.
- 공급도 막혔다. 올해 완공 예정 데이터센터의 40%가 밀렸고 내년 완공 예정 중 60%는 착공도 못 했는데 짓는 데 4~5년이 걸린다.
- 피지컬 AI는 데이터가 어디 있느냐로 갈린다. 중국에서는 로봇 회사가 데이터를 얻으려고 수집에 최적화된 공장을 새로 짓는다. 그만한 자본이 붙어 있다는 뜻이다.
- 위험한 것은 메모리도 GPU도 아니다. 인건비가 0에 수렴하는 무인 공장이 나오면 전통 제조업 자체가 흔들린다. 그가 쓰는 말이 제조 자주권이다.
- 대체 칩의 기준은 네 배다. 두 배로는 수익률 87%인 쪽이 값을 내려 붙어 버린다. 세레브라스가 열 배 성능을 냈지만 단위 성능당으로는 아직 1대 1이라는 판단이다.
주요 숫자
40% · 60%
올해 지연된 데이터센터와, 내년 완공 예정 중 미착공분
네 배
생태계를 잡은 칩을 대체하려면 싸야 하는 배수
87% 대 50%
엔비디아 수익률과 전통적 반도체 수익률
그가 세운 기준은 숫자로 못 박혀 있다 — 두 배로는 안 되고 단위 성능당 네 배는 싸야 시장이 로엔드와 하이엔드로 갈린다. 세레브라스가 오픈AI 모델에서 GPU 대비 열 배 성능을 냈지만 그의 판단은 "아직 1대 1"이고, 10분의 1 가격이 되면 예스라고 말한다.
반론 · 충돌
- 화자의 자리를 먼저 본다그는 저전력 AI 반도체를 만드는 회사의 창업자다. 피지컬 AI가 빨리 오는 것이 자기 사업에 유리하고, 본인도 그 점을 밝힌다. 엔비디아를 정면에서 상대하지 않고 목이 좁은 자리에서 싸운다는 설명도 자기 사업의 포지셔닝이다.
- 숫자의 출처가 없다중국 보조금 연 600조 원, 미국이 프론티어 모델에 쓰는 연 1천조~3천조 원 같은 규모는 방송에서 구두로 제시됐고 출처가 명시되지 않는다. 네 배·10분의 1 같은 잣대도 업계 합의가 아니라 그가 세운 기준이다.
- 시점 추정이 유비에 기댄다3~4년으로 당겨진다는 근거는 반도체 설계가 사람이 직접 그리던 방식에서 하드웨어 기술 언어로 넘어가는 데 15년쯤 걸렸다는 유비다. 같은 편에서 기계공학 쪽은 10년을 본다는 반대 진영도 소개된다 — 어느 쪽인지는 이 편에서 갈리지 않는다.
- 같은 페이지 김상훈 편과 겹친다「칩을 막아도 학습은 밖에서 하고 답만 들고 온다」가 증류와 우회 데이터센터를 수출통제의 구멍으로 다뤘다면, 이 편은 같은 두 가지를 가격 파괴의 수단으로 읽는다. 사실은 같고 무엇을 노린 것으로 보느냐가 다르다.
자동 자막 기반 요약이라 표기를 문맥으로 교정했다(딥엑스·세레브라스·MoE·LPDDR·하드웨어 기술 언어 표기를 문맥으로 복원했다). 화자가 자기 회사 제품과 영업 상황을 여러 차례 언급하는 편이고, 이 카드는 그중 산업 판단만 옮겼다 — 투자 추천이 아니다.