미국 수출 규제 속, 바이두가 AI 칩 국산화를 가속하며 중국 컴퓨팅 파워 경쟁의 선두에 섰습니다. 쿤룬신을 통한 자체 반도체 개발과 5개년 로드맵으로 엔비디아 대체를 넘어 시장 지배력을 강화하는 바이두의 전략과 전망을 분석합니다.
미국 수출 규제로 엔비디아의 고성능 프로세서가 중국에 공급되지 못하면서, 바이두가 중국의 AI 칩 자급자족 노력을 주도하고 있습니다. 수십억 달러 시장의 공백 속에, 검색 기업이었던 바이두는 AI 및 자율주행차 분야로 초점을 옮겨 해외 하드웨어를 대체하려 합니다. 이는 중국의 컴퓨팅 파워 확보 경쟁에서 중요한 전환점입니다.
바이두는 쿤룬신이라는 자사 칩 사업부를 통해 수년간 AI 칩 개발에 투자해왔습니다. 애널리스트들은 이 반도체 부문이 중국 내 주문 증가에 기여할 것으로 기대하며 바이두 주식 전망을 상향했습니다. 엔비디아 GPU에 의존하던 기업들이 국내 공급처를 찾기 시작했기 때문입니다. 바이두는 2026년 M100, 2027년 M300 칩 출시를 포함한 5개년 로드맵을 공개했으며, 자사 ERNIE 모델에 자체 프로세서를 활용 중입니다.
쿤룬신은 차이나 모바일 관련 공급업체로부터 주문을 확보하며 빠르게 성장 중입니다. 바이두는 칩 판매와 클라우드 플랫폼을 통한 컴퓨팅 파워 임대 등 ‘풀스택’ 솔루션을 제공합니다. 도이치뱅크 애널리스트들은 쿤룬신이 대규모 언어 모델 학습 및 실행, 클라우드 워크로드 등을 위한 고성능 프로세서에 특화된 선도적인 AI 칩 기업으로 평가하며, 중국 내 기술 독립성 강화에 핵심적인 역할을 할 것으로 전망했습니다.
📚 용어 설명
- AI 칩: 인공지능(AI) 연산에 최적화되어 AI 모델 학습 및 추론에 사용되는 반도체.
- GPU: 그래픽 처리 장치. 병렬 연산에 강해 AI 학습 및 대규모 데이터 처리에 필수적으로 사용됨.
- LLM (Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터로 학습되어 인간 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델.
- 풀스택: 하드웨어부터 소프트웨어, 애플리케이션까지 전체 솔루션을 통합적으로 제공하는 체계.
- 컴퓨팅 파워: 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행하는 능력. AI 시대의 핵심 인프라 자원.
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