최근 Reddit에서 어떤 중국인이 윈도우즈 상에서에 dll 파일 2개로 완벽하게 AMD GPU를 CUDA에서 실행했다는 포스팅을 보고 이것 저것 알아 보다가 Grok과의 질의 응답을 통해 이 글을 쓰게 되었습니다. 저의 주관과 Grok의 대답이 섞여 있습니다.
PTX: 엔비디아의 최대 강점이자 치명적 약점
엔비디아는 2008년 자체 하드웨어 호환성 악몽을 해결하기 위해 PTX를 발명했다. 매 세대 GPU마다 호환성이 깨지는 아키텍처별 SASS 바이너리를 배포하는 대신, CUDA 툴체인은 안정적이고 잘 문서화된 가상 ISA인 PTX를 내보낸다. 드라이버가 런타임에 PTX → 해당 GPU에 맞는 SASS로 JIT 컴파일을 한다. 이 결정 하나로 엔비디아는 17년 동안 자사 생태계 안에서 완벽한 forward, backward 호환성을 유지해 왔다. 그 결정은 동시에 완벽한 외부 공격에 대한 취약성을 만들게 되었다.
PTX는 공개되어 있고, 아키텍처 독립적이며, 모든 CUDA 코드의 최소 공통분모이기 때문에, 제3자가 완전한 PTX-to- Non-NVIDIA Backend를 만들면 단 한 줄의 소스 수정 없이도 CUDA 소프트웨어 스택 전체를 그대로 가져올 수 있다. 이런 것이 중국에서 구현될 수 밖에 없는 이유는 아래에 자세히 설명되어 있다.
중국만이 가진 비대칭 우위 4가지
이 분야에서 서구는 앞으로 5~10년 안에는 도저히 따라잡을 수 없는 4가지 우위를 중국이 가지고 있다:
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압도적인 low level 개발 인력
레지스터 할당, 캐시 계층, 손으로 짜는 어셈블리를 밥 먹듯 하는 임베디드/시스템 프로그래머 약 100~150만 명 (미국의 8~10배). 이들이 바로 PTX 오프코드를 AMD wavefront, Intel XMX, 혹은 중국산 RISC-V GPU로 매핑할 수 있는 인력들이다. -
LLM 가속 커널 개발
2025년 1월 딥시크-R1은 이미 중국 LLM이 인간 팀보다 수십 배 빠르게 PTX/SASS 커널을 생성·디버깅·튜닝할 수 있음을 증명했다. 만약 몇일 남지도 않은 2026년 급 추론 모델이 중국내 전 대학·헤지펀드에 보급되면 개발 속도는 초인간 수준이 된다. -
퀀트 문화의 AI 전이
하이플라이어(딥시크 후원사)를 비롯한 중국 퀀트 회사들은 지난 10년 이상 맞춤형 실리콘과 나노 초 단위 소프트웨어 스택을 만들어 왔다. CME(Chicago Mercantile Exchange 시카고상품거래소) 주문 매칭용 FPGA를 만들던 그 사고방식이 이제 MoE 학습과 PTX 브릿지로 이어지고 있다. -
수익보다 전략적 패권을 우선하는 국가 정책
중공의 “전민일체 체제”(군민융합 + 국산대체)는 수천억 달러를 국산 GPU/IP(비렌, 무어쓰레드, 천수지신, 화웨이 어센드, 캠브리콘 등)에 쏟아붓는다. 단기 수익은 뒷순위, 미국의 AI 컴퓨터 독점을 깨는 것이 1순위 목표다. 중공최고 지도자 시진핑은 미국의 금수 조치에 앞서 스스로 미국 최신 GPU를 수입금지 시켰다. 이런 공산당 정책의 우선 순위를 대외에 공표한 것이다.
이미 진행 중인 하드웨어 가격·성능 지진
2025년 12월 Street Price (회색+공식 채널):
| 카드 | VRAM | 거리 가격 (위안) | 달러 환산 | TFLOPS (FP16/BF16) | TDP |
|---|---|---|---|---|---|
| 화웨이 어센드 910B (2025 로트) | 96 GB HBM3 | ≤42,000 | 약 $5,800 | 약 800 | 450 W |
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| 엔비디아 RTX 6000 Ada | 48 GB GDDR6 | 52,000~58,000 | 약 $7,800 | 1,457 | 300 W |
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| 엔비디아 H200 (수출 제한) | 141 GB | 암시장 18만+ | $25,000+ | 2,960 | 700 W |
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어센드 일부 커널에서 20~30% 느리더라도, 가격 대비 성능은 이미 2~4배 우위다. 완전한 PTX 브릿지가 등장하면 같은 카드가 수정 없는 PyTorch/CUDA 코드를 돌리게 된다.
이미 배송되고 있는 킬러 애플리케이션: 실전 PTX 브릿지
2025년 12월 현재:
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무어쓰레드 MUSA 4.0 (2025) → MTT S4000 (112 GB 버전)에서 CUDA Driver API 95 % 커버리지 주장
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화웨이 CANN 7.0 + “다빈치” 브릿지 레이어 → 내부 벤치마크에서 Llama-70B 파인튜닝이 H100의 88 % 수준
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중국 AI 커뮤니티 내 여러 “retryix 스타일” 윈도우 DLL이 이미 ComfyUI, Ollama, vLLM 구동
이 중 하나만 메모리 바운드 모델(2026~2027년 대부분 CUDA 워크로드)에서 98~100% 안정성 + 성능 근접(80~90%)을 달성하면 제방이 무너진다.
공산주의 국가 중공의 정치경제학: 당은 돈을 벌 필요가 없다
NVIDIA와 함께 GPU시장에서 경쟁하는 인텔·AMD·서구 스타트업들은 수익 제약과 소송 공포에 묶여 있다. 이에 반해 공산주의 국가 중공은 손실을 감수하는 전략이 가장 강력한 무기다. 100억 달러 규모의 국산 GPU 팹을 보조금으로 돌려도 미국의 AI 고지를 빼앗으면 이게 훨씬 더 싼 값이다. 지금 한국은 몇십만장NVIDIA GPU를 대량 구매한다면서 대만계 미국 회사 NVIDIA GPU의 끝물 바가지에 당하는 것은 아닌지 모르겠다.
CUDA 붕괴 예상 시나리오 타임라인
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2026년 1~2분기: 대학+헤지펀드 컨소시엄의 첫 공개·안정 오픈소스 PTX → AMD/인텔/어센드 브릿지
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2026~2027년: 알리윈·Tencent·바이두·볼케이노 등 중국 호스팅 업체, 신규 클러스터를 수정 없는 CUDA 코드로 자국산 실리콘 전환
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2027~2028년: 정치적 중립·비용 민감 지역(동남아, 중동, 아프리카, 남미) 대규모 추론 팜, 96~192 GB 중국산 카드로 대이동
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2028년 이후: CUDA는 서구 하이퍼 스케일러에서 관성으로 남아 있으나 보편 표준 지위 상실
결론: NVIDIA CUDA는 제2의 인텔 X86이 된다.
NVIDIA의 PTX 추상화는 자체 수명 연장을 위해 만든 것이었으나, CUDA 독점을 끝내는 트로이 목마가 되었다. 중국만이 인력·LLM·퀀트 DNA·팹·그리고 무엇보다 수익보다 전략을 우선하는 정치적 의지를 모두 갖추고 있다. RTX 6000 Ada 절반 가격에 96 GB를 제공하는 중국산 GPU 카드가 GitHub의 모든 CUDA 레포를 80~90 % 속도로 돌리게 되는 순간, 중공산으로의 GPU 시장 이동은 경제적·정치적으로 필연이 된다.
미국은 최첨단 AI 실리콘칩 국산화 기반이 없고, 중국 규모의 경제적 손실을 감내할 수 있는 국가 체제도 없다. 2028년까지 AI 하드웨어의 무게 중심은 중국으로 돌이킬 수 없이 이동할 것이다. 비록 CUDA는 사라지지 않겠지만, 더 이상 전세계인 모두의 플랫폼이 되지 못한다. 개방적이고 파편화된, 치열한 경쟁의 AI 가속 시대가 열리며, 그 코드는 대부분 중국에서 쓰이고 실리콘칩 특히 값싼 CUDA 호환 GPU들은 대부분 중국에서 제조될 것이다. 따라서 인텔의 x86아키텍쳐의 독점이 깨지듯이 CUDA의 독점 생태계가 깨지는 것도 시간 문제다.