화웨이가 AI 칩으로 120억 달러를 노립니다 — 순이익은 36퍼센트 꺾였는데

같은 회사에서 나온 두 개의 숫자가 정반대를 가리키고 있어요. 하나는 AI 칩 매출이 올해 60퍼센트 넘게 뛴다는 전망이고, 다른 하나는 상반기 순이익이 36퍼센트 꺾였다는 실적입니다.

화웨이 이야기입니다. 매출은 늘었는데 이익은 줄었고, 그 사이에 연구개발비가 사상 최대로 불어났어요. 오늘은 이 세 숫자가 어떻게 하나로 이어지는지, 그리고 그게 중국 AI 반도체의 현재를 어떻게 보여주는지 천천히 짚어 볼게요.

두 개의 숫자가 같은 회사에서 나왔습니다

화웨이를 두고 이번 주에 나온 소식은 두 갈래예요. 하나는 올해 AI 칩 매출이 최소 60퍼센트 늘어난다는 전망이고, 다른 하나는 상반기 순이익이 36퍼센트 줄었다는 확정 실적입니다.

보통 이런 두 숫자는 서로 다른 회사 이야기처럼 들려요. 잘 팔리는데 왜 못 벌까 싶으니까요. 그런데 화웨이의 경우엔 이 두 숫자가 같은 원인에서 나옵니다.

그 원인은 한 문장으로 줄일 수 있어요. 남이 만든 걸 못 사니까 직접 만드는데, 직접 만드는 게 훨씬 비싸다는 것입니다.

AI 칩 매출 60퍼센트 — 무엇을 센 숫자인가

먼저 늘어난 쪽부터 볼게요. 화웨이가 올해 AI 칩으로 거둘 매출을 약 120억 달러로 내다본다는 보도가 나왔습니다. 우리 돈으로 대략 16조 원대예요.

여기서 말하는 AI 칩은 화웨이의 어센드(Ascend) 계열 신경망 처리 장치를 뜻합니다. 스마트폰에 들어가는 칩이나 통신 장비 매출은 여기 포함되지 않아요.

즉 회사 전체 매출이 아니라, AI 연산을 담당하는 칩 한 갈래만 떼어 낸 숫자입니다. 화웨이 전체로 보면 여전히 일부지만, 성장률만 놓고 보면 회사에서 가장 빠르게 크는 부문이에요.

75억에서 120억으로, 한 해 사이

2025년 화웨이의 AI 칩 매출은 약 75억 달러로 집계됐습니다. 여기서 120억 달러로 간다면 증가율이 60퍼센트를 넘어요.

성장률만 보면 대단해 보이지만, 규모 자체는 아직 엔비디아와 견줄 수준이 아닙니다. 엔비디아는 한 분기 매출이 900억 달러를 넘겼으니까요.

그래서 이 숫자를 읽을 때는 두 가지를 함께 봐야 해요. 절대 규모에서는 여전히 격차가 크지만, 중국 안에서만 놓고 보면 판이 빠르게 화웨이 쪽으로 기울고 있다는 점입니다.

그런데 순이익은 36퍼센트 꺾였습니다

이제 줄어든 쪽이에요. 화웨이의 2026년 상반기 순이익은 238억 1천만 위안으로, 1년 전보다 36퍼센트 줄었습니다.

더 눈여겨볼 건 이 감소가 처음이 아니라는 점이에요. 지난해 같은 기간에도 순이익이 32퍼센트 줄었습니다. 감소 폭이 오히려 커진 거예요.

2년 연속으로, 그것도 갈수록 가파르게 이익이 깎이고 있다는 뜻입니다. 일회성 사건이 아니라 구조적인 흐름이라는 신호예요.

상반기 매출은 늘었습니다 — 4,678억 위안

이익이 줄었다고 해서 장사를 못한 건 아니에요. 같은 기간 매출은 4,678억 2천만 위안으로 9.6퍼센트 늘었습니다. 달러로 환산하면 약 696억 달러예요.

매출이 늘었는데 이익이 줄었다는 건, 파는 것보다 쓰는 게 더 빨리 늘었다는 뜻입니다.

회계에서 이런 모습을 보면 대개 세 곳을 봐요. 원가, 연구개발비, 그리고 재고입니다. 화웨이는 공교롭게도 세 곳 모두에서 부담이 커졌어요.

연구개발비가 매출의 25.9퍼센트

가장 큰 몫은 연구개발비였습니다. 상반기 연구개발 지출이 1,213억 8천만 위안으로 25퍼센트 늘었어요.

이게 매출에서 차지하는 비중이 25.9퍼센트입니다. 버는 돈 4원 중 1원 이상을 연구에 넣고 있다는 얘기예요.

일반적인 제조업에서 연구개발비 비중은 한 자릿수인 경우가 많습니다. 반도체나 제약처럼 연구가 곧 제품인 업종에서도 10퍼센트대면 높은 편이에요. 26퍼센트에 가까운 수치는 평시 경영이라기보다 비상 체제에 가깝습니다.

1,213억 위안이라는 규모

1,213억 위안은 감이 잘 안 오는 숫자예요. 우리 돈으로 대략 23조 원대입니다.

반년 동안 이만큼을 연구에 넣었다는 뜻이고, 연간으로 환산하면 40조 원을 훌쩍 넘길 수 있는 속도예요.

이 돈이 어디로 갔는지는 회사가 세세히 밝히지 않았지만, 방향은 어렵지 않게 짐작됩니다. 반도체 설계, 메모리, 그리고 그것들을 묶는 시스템 소프트웨어예요. 밖에서 살 수 없게 된 것들의 목록과 거의 겹칩니다.

이익이 깎인 첫 번째 이유: 조달 비용

두 번째 압박은 원가 쪽에서 왔어요. 재화와 용역에 쓴 현금이 판매로 들어온 현금보다 훨씬 빠르게 늘었습니다.

쉽게 말해 만드는 데 드는 돈이 파는 속도보다 빨리 올랐다는 뜻이에요.

수출 통제를 받는 기업은 이 지점에서 특히 불리합니다. 값이 싼 표준 부품을 정가에 사 오는 대신, 우회 경로를 거치거나 대체 부품을 새로 검증해야 하니까요. 같은 물건을 더 비싸게 사고, 더 오래 걸려 받습니다.

두 번째 이유: 재고가 42퍼센트 늘었습니다

재고도 눈에 띄게 불었어요. 2025년 말과 비교해 재고가 42퍼센트 증가했습니다.

재고가 늘어나는 데는 좋은 이유와 나쁜 이유가 함께 있어요. 좋은 쪽은 앞으로의 수요를 보고 미리 쌓아 두는 경우입니다. 부품을 언제든 살 수 없는 처지라면 확보해 두는 게 합리적이에요.

나쁜 쪽은 만들어 놨는데 안 팔리는 경우고요. 화웨이의 경우 AI 칩 수요가 강하다는 정황이 있으니 앞쪽 설명에 무게가 실리지만, 어느 쪽이든 재고는 돈이 묶인 상태입니다. 그 자체로 이익률을 누르는 요인이에요.

세 번째 이유: 메모리 값이 올랐습니다

여기에 메모리 반도체 가격 상승이 겹쳤습니다. 이 영향은 특히 스마트폰이 포함된 소비자 부문 수익성을 눌렀어요.

AI 서버 수요가 폭발하면서 고대역폭 메모리 쪽으로 생산 능력이 쏠렸고, 그 여파로 일반 메모리 값까지 함께 올랐습니다. AI가 만든 가격 상승이 AI와 무관한 제품의 원가를 밀어 올린 셈이에요.

화웨이는 스마트폰 사업 비중이 큰 회사라, 이 부분이 전체 이익에 그대로 반영됩니다.

어센드 950PR — 3월에 양산에 들어갔습니다

이제 돈이 들어간 쪽의 결과물을 볼게요. 어센드 950PR이 2026년 3월 20일 양산에 들어갔습니다.

이름 뒤의 PR은 프리필(prefill)과 추천(recommendation)을 뜻해요. 대화형 AI에서 입력을 한꺼번에 읽어 들이는 단계와, 추천 시스템처럼 대량의 데이터를 훑는 작업에 맞춘 갈래입니다.

AI 연산은 크게 입력을 소화하는 단계와 답을 한 글자씩 만들어 내는 단계로 나뉘는데, 950PR은 앞쪽에 특화돼 있어요.

1.56 페타플롭스가 무슨 뜻인가

950PR의 성능은 FP4 기준 1.56 페타플롭스로 발표됐습니다. 페타플롭스는 초당 1,000조 번의 연산을 뜻해요.

FP4는 숫자를 4비트로 아주 거칠게 표현하는 방식입니다. 정밀도를 낮추는 대신 같은 시간에 훨씬 많은 계산을 밀어 넣을 수 있어요. 최근 AI 칩 성능 발표가 대부분 이 방식 기준인 이유입니다.

그래서 다른 칩과 비교할 때는 어떤 정밀도 기준인지를 꼭 맞춰 봐야 해요. 기준이 다르면 숫자만 크고 실제 성능은 다를 수 있습니다.

HiBL 메모리 112기가바이트, 초당 1.4테라바이트

칩에는 HiBL이라는 자체 메모리가 112기가바이트 붙었고, 대역폭은 초당 1.4테라바이트입니다.

AI 칩에서 메모리 용량과 대역폭은 연산 성능만큼 중요해요. 모델이 클수록 파라미터를 담을 공간이 필요하고, 그걸 연산 장치로 빠르게 실어 나르지 못하면 계산기가 놀게 되니까요.

화웨이가 메모리를 직접 만들겠다고 나선 것도 이 때문입니다. 고대역폭 메모리는 수출 통제의 핵심 표적 중 하나였어요.

단일 다이 설계를 고른 이유

설계상 눈여겨볼 점은 950PR이 연산 다이를 하나만 쓰는 구조라는 거예요. 다이는 웨이퍼에서 잘라 낸 칩 조각 하나를 뜻합니다.

요즘 고성능 칩은 다이 여러 개를 이어 붙여 성능을 올리는 방식이 흔해요. 그런데 화웨이는 하나짜리로 엔비디아 H100에 준하는 연산량을 냈다고 설명합니다.

다이를 이어 붙이려면 그만큼 고급 패키징 공정이 필요한데, 그 공정 역시 제약을 받는 영역이에요. 제약이 설계 방향까지 바꿔 놓은 사례로 볼 수 있습니다.

4분기의 950DT — 자체 HBM이 들어갑니다

올해 4분기에는 950DT가 나옵니다. DT는 디코딩(decoding)과 학습(training)을 뜻해요. 950PR이 앞 단계였다면, 이쪽은 답을 만들어 내고 모델을 훈련시키는 단계를 맡습니다.

성능은 FP8 기준 약 1페타플롭스, FP4 기준 약 2페타플롭스로 알려졌어요. 메모리는 화웨이가 직접 만든 HBM을 128~144기가바이트 얹습니다.

두 칩을 나눠 만든 건 우연이 아니에요. AI 서비스에서 앞 단계와 뒤 단계는 요구하는 성질이 달라서, 하나로 다 하려면 어느 한쪽이 낭비됩니다.

아틀라스 950 슈퍼포드, NPU 8,192개

칩 이야기가 시스템으로 넘어가는 지점이 여기예요. 화웨이는 어센드 NPU 8,192개를 하나로 묶은 아틀라스 950 슈퍼포드를 4분기에 내놓겠다고 밝혔습니다.

전부 광 연결로 이어 붙이는 구조이고, 성능은 FP8 기준 8엑사플롭스, FP4 기준 16엑사플롭스로 제시됐어요. 엑사플롭스는 페타플롭스의 1,000배입니다.

숫자가 워낙 커서 실감이 안 나지만, 요점은 이겁니다. 칩 한 장의 성능이 아니라 수천 장을 얼마나 잘 묶느냐로 승부를 보겠다는 선언이에요.

칩 한 장이 아니라 묶음으로 겨루는 전략

이 전략에는 분명한 계산이 있습니다. 칩 한 장의 성능에서 밀린다면, 여러 장을 묶어 총량으로 따라잡겠다는 거예요.

다만 공짜는 아닙니다. 칩을 많이 쓰면 전력도 그만큼 더 들고, 칩들 사이를 오가는 통신이 병목이 되기 쉬워요. 화웨이가 광 연결을 강조하는 이유가 바로 그 병목 때문입니다.

전기값이 상대적으로 싸고 전력 공급이 넉넉한 시장이라면 이 방식이 통할 수 있어요. 중국 안에서라면 조건이 맞는 편입니다.

엔비디아를 못 사는 시장이 만든 수요

화웨이의 AI 칩이 잘 팔리는 가장 큰 이유는 성능이 아니라 선택지예요. 미국의 수출 통제로 중국 기업들이 엔비디아 최상위 제품을 정상 경로로 구하기 어려워졌습니다.

AI 모델을 돌려야 하는데 살 수 있는 칩이 제한되면, 남은 선택지로 몰릴 수밖에 없어요.

즉 이 60퍼센트 성장에는 제품 경쟁력과 정책 효과가 함께 들어 있습니다. 둘을 분리해서 읽어야 실제 실력을 가늠할 수 있어요.

딥시크가 밀어올린 국내 수요

여기에 국내 모델의 약진이 겹쳤습니다. 딥시크를 비롯한 중국 AI 모델들이 실사용 단계로 들어가면서, 그 모델을 돌릴 연산 수요가 함께 늘었어요.

모델이 좋아지면 쓰는 사람이 늘고, 쓰는 사람이 늘면 추론에 쓸 칩이 더 필요해집니다. 학습보다 추론 쪽 수요가 훨씬 오래, 훨씬 크게 이어져요.

화웨이가 950PR과 950DT를 앞 단계와 뒤 단계로 나눈 것도 이 흐름과 맞물립니다. 추론 수요가 커질수록 나눠 만드는 게 유리해지니까요.

알리바바 바이두 텐센트가 초기 고객으로 거론됩니다

아틀라스 950 슈퍼포드의 초기 고객으로 알리바바, 바이두, 텐센트가 거론되고 있습니다. 중국 클라우드 시장의 상위 사업자들이에요.

이들이 실제로 도입한다면 화웨이 입장에서는 규모의 경제를 확보하게 됩니다. 대형 고객 몇 곳이 대량으로 받아 주면 단가를 낮출 여지가 생기니까요.

다만 이 부분은 아직 확정된 계약으로 공표된 내용은 아니에요. 보도 단계의 정보로 받아들이는 게 안전합니다.

수출 통제가 만든 우회로의 값

여기까지 오면 처음의 두 숫자가 이어져요. 밖에서 살 수 없으니 안에서 만들어야 하고, 안에서 만들려면 설계도 메모리도 패키징도 전부 새로 해야 합니다.

그 비용이 연구개발비 1,213억 위안이고, 재고 42퍼센트 증가이고, 오른 조달 원가예요.

매출 증가분보다 이 비용 증가분이 컸기 때문에 순이익이 36퍼센트 줄어든 겁니다. 두 숫자는 모순이 아니라 앞뒤예요.

자립의 비용이 손익계산서에 찍혔습니다

기술 자립이라는 말은 보통 성과 쪽으로만 이야기됩니다. 무엇을 만들어 냈는가에 초점이 맞춰지죠.

이번 실적은 그 반대편을 보여 줍니다. 자립에는 값이 있고, 그 값이 실제 회계 장부에 얼마로 찍히는지가 드러난 거예요.

화웨이는 그 값을 감수하기로 한 회사입니다. 매출을 지키면서 이익을 내주는 선택을 2년째 하고 있어요. 이게 얼마나 오래 지속 가능한지가 다음 관전 포인트입니다.

실제 사례 — 이 숫자가 국내 개발자에게 닿는 지점

이 뉴스는 멀리 있는 이야기처럼 들리지만, 두 갈래로 우리에게 닿아요.

첫째는 메모리 값입니다. AI 칩 수요가 어디서 늘든 메모리 공급은 전 세계가 나눠 쓰는 자원이에요. 화웨이의 재고 확보와 슈퍼포드 물량은 결국 같은 풀을 당깁니다. 개인이 그래픽카드를 사거나 노트북 램을 올릴 때의 가격에까지 영향이 이어져요.

둘째는 모델 생태계입니다. 중국 쪽 연산 자원이 늘면 오픈 가중치 모델이 더 자주, 더 크게 나옵니다. 로컬에서 모델을 돌려 쓰는 입장에서는 선택지가 넓어지는 방향이에요.

이 뉴스를 읽을 때 조심할 것

숫자 하나하나의 성격이 다르다는 점을 기억하면 좋겠어요. 순이익 36퍼센트 감소와 매출 9.6퍼센트 증가는 회사가 공표한 확정 실적입니다.

반면 AI 칩 매출 120억 달러와 60퍼센트 성장은 전망이에요. 아직 일어나지 않은 일이고, 회사 안팎의 추정이 섞여 있습니다.

칩 성능 수치도 마찬가지예요. 제조사 발표 기준이라 실제 워크로드에서의 성능과는 차이가 있을 수 있습니다. 특히 FP4처럼 정밀도를 낮춘 기준은 비교할 때 조건을 맞춰야 해요.

핵심 정리

화웨이의 올해 AI 칩 매출 전망은 약 120억 달러로, 지난해 75억 달러에서 60퍼센트 넘게 늘어난 수치입니다.

같은 회사의 상반기 실적은 매출 4,678억 위안으로 9.6퍼센트 늘었지만 순이익은 238억 위안으로 36퍼센트 줄었어요. 연구개발비가 1,213억 위안, 매출의 25.9퍼센트까지 올라간 게 가장 큰 원인입니다.

여기에 조달 원가 상승, 재고 42퍼센트 증가, 메모리 값 상승이 겹쳤습니다.

제품 쪽에서는 어센드 950PR이 3월 양산에 들어갔고 4분기에 950DT와 NPU 8,192개짜리 아틀라스 950 슈퍼포드가 예정돼 있어요. 늘어난 매출과 줄어든 이익은 모순이 아니라, 기술 자립에 드는 값이 장부에 찍힌 결과입니다.

참고하실 만한 것

AI 반도체 소식을 따라가실 때는 성능 숫자보다 기준을 먼저 확인해 보세요. FP4인지 FP8인지에 따라 같은 칩도 두 배 차이가 납니다.

메모리 값 흐름이 궁금하시면 AI 서버 수요와 함께 보시는 걸 권해요. 요즘은 이 둘이 거의 한 몸으로 움직입니다.

SVIL 블로그에서는 이런 AI 소식을 큰 글씨와 쉬운 설명으로 정리해 올리고 있어요. 저시력 환경에서도 편하게 읽으실 수 있도록 문단을 짧게 끊고 여백을 넉넉히 두고 있습니다.

출처

• TechNode — Huawei H1 revenue rises 9.6% as R&D spending hits RMB121.4 billion
• BNN Bloomberg — Huawei H1 profit drop quickens to 36 per cent on rising costs
• Xinhua — Huawei H1 revenue up 9.55 pct amid rising R&D spending
• Data Center Dynamics — Huawei predicts 60% revenue boost from sale of its AI chips in 2026
• TelecomLead — Huawei H1 2026 Revenue Rises 9.6% as R&D Spending Surges 25.2%
• Capacity — Huawei targets 60% jump in AI chip revenue as DeepSeek drives domestic surge
• TrendForce — Huawei Unveils Ascend 950 with In-House HBM, Touts SuperPoD
• Huawei — Groundbreaking SuperPoD Interconnect keynote
• China.org.cn — Huawei H1 revenue up 9.55% amid rising R&D spending

협업문의 : kuroicode@gmail.com
블로그 : https://blog.svil.dev/
홈페이지 : https://svil.dev/