엔비디아 없이, 중국이 AI를 훈련했다

수출통제의 벽에 생긴 금, 그리고 돈이 다시 고이는 길목

2026년 6월 말, 중국에서 조용히, 그러나 무겁게 지나간 뉴스가 하나 있다. 중국의 배달·생활 서비스 기업 메이투안(Meituan)이 'LongCat-2.0(롱캣 2.0)'이라는 거대 AI 모델을 공개했다. 1.6조 개의 파라미터를 가진 대형 모델이다. 여기까지는 흔한 소식이다. 진짜 뉴스는 이 모델이 무엇 위에서 만들어졌는가에 있다. 메이투안은 이 모델을 약 5만 개의 칩으로 이뤄진 클러스터에서 밑바닥부터 훈련시켰다고 밝혔는데, 그 칩이 전부 중국산이었다. 엔비디아(NVIDIA)는 단 한 개도 쓰이지 않았다.

먼저, 무슨 일이 있었나

AI 모델을 만드는 과정은 크게 세 단계로 나뉜다. 모델이 방대한 데이터를 먹으며 세상의 패턴을 처음 배우는 '사전학습'(pre-training, 가장 무겁고 연산이 가장 많이 드는 단계), 그 모델을 사람 말을 잘 듣게 다듬는 '사후학습'(post-training), 완성된 모델이 실제 질문에 답하는 '추론'(inference)이다. 그동안 중국 AI는 가벼운 쪽(추론)에서만 중국산 칩을 써왔고, 무거운 사전학습은 여전히 엔비디아에 기댔다.

그런데 LongCat-2.0은 가장 무거운 사전학습을 처음부터 끝까지 중국산 칩 위에서 돌렸다. 훈련 도중 35조 개가 넘는 토큰을 먹었고, 한 번의 롤백이나 손실 급등('loss spike', 학습이 어긋나며 성능이 튀는 사고) 없이 완주했다 — 하드웨어뿐 아니라 그 위에서 대형 모델을 안정적으로 훈련시키는 운영 능력까지 확보했다는 뜻이다. 칩 공급사를 공식적으로 밝히진 않았으나, 화웨이의 칩 간 통신 라이브러리 'HCCL'을 쓴 정황이 화웨이 '어센드(Ascend)' 계열임을 강하게 가리킨다. 정리하면, LongCat-2.0은 훈련과 추론 양쪽을 중국산 하드웨어로 완주한 첫 조(兆) 단위 파라미터 모델이다.

이건 '모델 하나'가 아니라 '벽'에 관한 이야기다

여기서 한 층 아래를 봐야 한다. 이 뉴스의 진짜 주어는 LongCat이라는 모델이 아니라, 미국 수출통제라는 벽이다. 미국이 엔비디아 최상위 칩의 중국 수출을 막은 논리는 정교한 가정 위에 서 있었다 — "추론은 가벼우니 중국산 칩으로도 되겠지만, 훈련은 무거우니 결국 엔비디아가 있어야 한다." 즉 수출통제의 급소는 '훈련이라는 문턱'이었다.

LongCat-2.0이 흔든 게 정확히 이 지점이다. 국가대표급 대기업도 아닌 생활 서비스 기업이 프런티어 규모 모델을 중국산 하드웨어로 사전학습했다는 건, 그 능력이 특정 소수에 갇혀 있지 않다는 신호로 읽힌다. 모건스탠리 자료를 인용한 보도에 따르면, 중국산 AI 칩들은 이미 미국이 수출을 허용한 가장 상위 칩(H20)을 여러 지표에서 앞서기 시작했다.

이 사건의 본질은 한 줄로 이렇다. "중국이 엔비디아를 이겼다"가 아니라, "엔비디아의 독점이 영원할 것"이라는 가정에 금이 갔다.

무엇이 바뀌는가 — 세계의 연산이 둘로 갈라진다

기존 질서는 하나의 표준 위에 서 있었다. 전 세계 AI가 엔비디아의 'CUDA'(쿠다, 엔비디아 칩 위에서 AI를 개발하게 해주는 소프트웨어 생태계) 하나로 수렴해 있었다. 개발자 400만 명, 20년 가까이 쌓인 라이브러리 — 이 생태계 자체가 엔비디아의 진짜 해자(垓字)였다. 칩은 흉내 낼 수 있어도 이 소프트웨어 생태계는 흉내 내기 어렵다는 게 오랜 정설이었다.

지금 열리는 건 '두 번째 스택'(stack, 칩부터 소프트웨어까지 이어지는 한 벌의 기술 층)이다. 중국은 어센드 칩 위에 HCCL(통신)·CANN·MindSpore(개발 프레임워크)를 쌓아 CUDA에 대응하는 독자 생태계를 만들고 있다. 다만 문턱을 넘은 것과 효율 격차를 좁힌 것은 전혀 다른 질문이다. 중국산 가속기는 엔비디아 H800보다 칩당 메모리가 적어 메모리 한계가 사전학습의 가장 큰 병목이었고, 화웨이 방식은 성능이 낮은 칩을 수백~수천 개씩 묶어 메우는 구조라 같은 연산에 전력을 약 4배 더 쓴다는 분석도 있다. 실제로 한 중국 기업은 엔비디아에서 화웨이 칩으로 훈련 환경을 바꾸며 개발이 3개월 지연됐다고 보고했다.

게다가 미국은 제자리에 있지 않다. 엔비디아는 블랙웰(Blackwell)에서 루빈(Rubin)으로 이어지는 차세대 아키텍처를 예정보다 앞당겨 양산에 넣으며, 무어의 법칙보다 빠른 속도로 앞서 나가고 있다. 그래서 이 신호의 핵심은 '중국이 따라잡았다'가 아니다 — 격차는 유지되거나 오히려 벌어질 수도 있다. 무서운 건 다른 지점이다. 그 격차와 무관하게, 중국이 봉쇄 안에서 내수용으로 '느리지만 스스로 굴러가는 독립 생태계'를 완성했다는 사실이다. 봉쇄가 겨눈 것은 '중국이 최고 모델을 못 만들게' 하는 것이었는데, 정작 열린 것은 '최고가 아니어도 스스로 만들 수 있는' 길이다.

어제까지의 세계 — 하나의 표준(CUDA·엔비디아) 위에 세계의 AI가 얹혀 있었다.
지금 열리는 세계 — 느리고 비효율적이지만 '따로 굴러가는' 두 번째 스택이 실재한다. 신호는 '중국이 따라잡았다'가 아니라, 격차가 벌어지더라도 스스로 굴러가는 독립 생태계가 완성됐다는 것이다.

여기까지가 '무슨 일이 일어났고, 무엇이 바뀌는가'다. 그러나 The Signal이 진짜 추적하는 것은 그다음이다 — 스택이 둘로 갈라질 때 돈은 어느 쪽으로 고이는가. 그 답은 흔들리는 엔비디아도, 떠오르는 중국 칩도 아닌, 양쪽이 똑같이 목말라하는 자리에 있다.

그래서 돈은 어디로 흐르는가

흔들리는 쪽부터 보자. 엔비디아의 중국 매출은 2026년 1월 마감 회계연도 기준 약 197억 달러, 전체의 9% 정도다. 중국이 중국산 스택으로 완전히 돌아서면 이 매출은 위협받는다. 하지만 '지갑'보다 '벽'이 더 중요한 숫자다 — 중국이 자급 가능한 스택을 실제로 증명할수록, "엔비디아는 구조적으로 대체 불가능하다"는 밸류에이션의 전제 자체가 재평가된다. 매출 9%보다 이 이야기가 더 무겁다.

반대로 단단해지는 쪽은, 스택이 둘로 갈라져도 양쪽이 똑같이 목말라하는 자원이다 — 메모리다. 엔비디아 GPU든 화웨이 어센드든, 대형 모델을 훈련하려면 고대역폭 메모리('HBM', 대량의 데이터를 빠르게 주고받는 고성능 메모리)가 반드시 필요하다. 미국 스택이 이기든 중국 스택이 이기든, 그 아래에서 메모리를 대는 층은 어느 시나리오에서도 수요가 끊기지 않는다. 이 지점이 한국 독자가 특히 귀를 세워야 할 곳이다 — HBM은 한국(SK하이닉스·삼성전자)이 세계에서 가장 강한 영역이다. '엔비디아 없는 AI'라는 뉴스는 얼핏 한국과 무관해 보이지만, 실제로는 정반대다.

귀결점(레이어 단위) — 마진은 특정 칩 회사가 아니라, 두 스택이 모두 지나가는 '메모리·패키징' 공통 병목 공정에서 발생한다. 다만 중국도 메모리를 자체 생산으로 밀어붙이고 있어, 5년 뒤를 지켜봐야 할 전선이다.

투자 지도

이 판을 층으로 나누면 그림이 선명해진다(아래 회사 이름은 산업 구조를 설명하기 위한 예시이며, 매수·매도 대상으로 꼽는 것이 아니다).

경로 시나리오.

경로 A — 중국산 독립 스택이 내수 규모를 키우며 자립을 굳힌다면(효율 격차를 좁히지 못하더라도): 수출통제는 '벽'이 아니라 '비싼 우회로'가 되고, 엔비디아 독점 프리미엄이 재평가된다.
확인 지표 — 화웨이가 CANN·MindSpore를 예고대로 오픈소스로 공개하는지, 중국산 칩으로 프런티어 규모 모델을 훈련한 사례가 추가로 나오는지.

경로 B — 제조(7나노 제약)·메모리·전력 병목이 발목을 잡고 소프트웨어 마찰이 이어진다면: 중국산 스택은 한 세대 뒤에 머물고, 두 스택이 공존하되 엔비디아가 선두를 지킨다.
확인 지표 — 중국산 칩 훈련의 전력·메모리 효율 지표가 개선되는지, 엔비디아 대비 개발 지연(예: 3개월)이 줄어드는지.

핵심 투자 논리 — 이 산업의 돈은 결국, 두 스택이 모두 지나가는 메모리·패키징 공통 병목으로 집중된다. 누가 스택 전쟁의 승자가 될지는 아직 몰라도, 그 길목은 어느 쪽 미래에서도 붐빈다. 결론의 주어는 특정 칩이 아니라 그 병목이다.

무엇을 점검할 것인가

아래는 답을 정해주는 목록이 아니다. 이 신호를 당신의 눈으로 다시 읽기 위한 질문이다.