작성일: 2026년 9월 23일
중국 반도체의 현재 수준을 하나의 기술 격차로 설명하기는 어렵다. D램과 낸드에서는 판매 제품과 새로운 양산 발표가 나오고 있다. 첨단 파운드리에서는 실제 스마트폰에 적용된 공정의 진전과 선두 업체와의 격차가 동시에 확인된다. AI 반도체에서는 칩을 넘어 여러 연산장치를 연결하는 시스템과 소프트웨어까지 경쟁 범위가 넓어지고 있다.
한국 기업에 중요한 질문도 달라진다. 중국이 세계 최고 수준의 반도체를 모두 만들 수 있는지뿐 아니라, 어느 제품에서 고객이 선택할 수 있는 공급자가 됐는지를 살펴봐야 한다. 일부 시장에서는 최첨단 기술을 완전히 따라잡기 전에 경쟁이 시작될 수 있기 때문이다.
이 글은 중국의 주요 D램·낸드·첨단 파운드리·AI 반도체 기업을 중심으로, 회사가 발표한 성과와 실제 제품에서 확인된 내용을 구분해 살펴본다.
① D램: 구형 제품을 넘어 DDR5와 모바일 메모리로
중국 D램 업체 CXMT의 진전은 개발 계획에만 머물러 있지 않다. 반도체 분석업체 TechInsights는 Powev 제품에 들어간 CXMT의 G4 16Gb DDR5를 대상으로 구조와 재료를 분석했다. 중국 업체가 DDR5를 실제 제품으로 구현했다는 점을 회사 발표 외의 자료에서도 확인할 수 있는 사례다.
최근 발표는 모바일 메모리에서도 이어졌다. CXMT는 2026년 9월 7일 LPDDR6 양산과 샤오미의 Xiaomi 18 Fold 적용을 발표했다. 이어 9월 20일에는 5세대 D램 공정 플랫폼인 G5와 이를 적용한 24Gb LPDDR5X 제품 두 종류가 양산 중이라고 밝혔다. LPDDR은 스마트폰 등에서 전력 소모를 줄이면서 데이터를 빠르게 주고받기 위한 D램 계열이다.
이 흐름의 의미는 중국 업체가 대응할 수 있는 제품의 범위가 넓어지고 있다는 데 있다. PC용 DDR5와 모바일용 LPDDR은 용도와 요구 조건이 다르다. 여러 제품군에서 고객의 요구를 충족하면 중국 전자업체가 메모리를 조달할 때 선택할 수 있는 공급선도 늘어날 수 있다.
다만 회사가 제시한 공정 수치를 그대로 기술 순위로 바꾸기는 어렵다. CXMT가 G5에서 공개한 11.95nm는 메모리 배열의 특정 물리적 간격인 활성영역 반피치다. 파운드리의 ‘2nm’나 ‘3nm’라는 공정 명칭과 같은 기준이 아니다. 웨이퍼당 다이 수가 이전 공정보다 늘었다는 발표도 불량을 제외한 수율이나 최종 제조원가를 뜻하지 않는다.
현재 확인되는 변화는 제품 세대와 적용 범위의 확대다. 이 변화가 삼성전자·SK하이닉스의 사업에 얼마나 영향을 주는지는 고객 채택의 지속성, 공급 물량, 품질과 가격을 함께 봐야 판단할 수 있다.
② 낸드: 적층 기술에서 실제 SSD 제품까지
낸드는 전원이 꺼져도 데이터를 저장하는 메모리다. PC와 스마트폰뿐 아니라 데이터센터의 SSD에도 사용된다. 이 분야에서 중국의 대표 업체는 YMTC다.
TechInsights의 연구자는 시판 ZhiTai TiPro9000 SSD를 분해해 YMTC의 Xtacking 4.x 기반 1Tb TLC 낸드를 확인했다고 공개했다. YMTC도 2025년 8월 공식 자료에서 Xtacking 4.0을 적용한 1Tb TLC와 2Tb QLC 제품을 소개했다. 중국 낸드의 발전을 평가할 때 제품의 실물과 회사의 기술 발표를 함께 살펴볼 수 있는 근거다.
다만 낸드 경쟁은 적층 수 하나로 결정되지 않는다. 같은 면적에 얼마나 많은 데이터를 저장하는지, 읽기·쓰기 속도와 전력 소모가 어떤지, 얼마나 오래 안정적으로 사용할 수 있는지가 함께 중요하다. 분해 분석에서 제시하는 전체 게이트 수와 실제 데이터를 저장하는 활성층 수도 구분해야 한다. 서로 다른 기준으로 계산한 숫자를 나란히 놓으면 기술 수준을 잘못 비교할 수 있다.
경쟁 범위도 소비자용 저장장치에 한정되지 않는다. YMTC는 Xtacking 4.0 기반 PCIe 5.0 기업용 SSD인 PE522를 제품군에 올려놓고 있으며, 읽기 중심 모델의 최대 용량으로 30.72TB를 제시한다. 이는 기업용 시장을 겨냥한 제품 구성을 보여준다. 다만 제품 페이지에는 고객별 납품량이 공개돼 있지 않다.
기업용 SSD에서는 낸드 칩의 성능 외에도 컨트롤러, 펌웨어, 데이터 보호, 장기간의 운영 안정성이 중요하다. 제품 출시 이후 고객의 실제 시스템에서 검증되고 반복 구매로 연결되는 과정까지 봐야 사업 경쟁력을 판단할 수 있다.
한국 기업의 관점에서는 중국 업체가 몇 단 낸드를 만들었는가와 함께, 어떤 저장장치 시장에 들어가고 있는가가 중요하다. 소비자용 SSD에서 확보한 경험이 기업용 제품의 고객 기반으로 이어지는지에 따라 경쟁의 성격이 달라질 수 있다.
③ HBM: D램의 발전을 그대로 대입할 수 없는 영역
HBM은 여러 D램 칩을 수직으로 연결해 높은 데이터 대역폭을 확보하는 메모리다. 개별 D램 칩을 만드는 기술에 더해 적층과 연결, 패키징, 전력·발열 관리가 함께 요구된다. 고객의 AI 가속기와 결합했을 때 필요한 성능과 안정성을 충족하는 것도 중요하다. SK하이닉스는 HBM4 개발 발표에서 이러한 고객 요구와 전력 효율, 신뢰성을 주요 경쟁 요소로 설명했다.
따라서 DDR5나 LPDDR 제품의 발전만으로 HBM에서도 같은 수준의 경쟁력이 확보됐다고 볼 수는 없다.
CXMT의 2026년 9월 7일 실적 설명회에서는 HBM의 고객 도입 상황과 양산 시점, 삼성전자·SK하이닉스와의 격차를 줄일 방법에 관한 질문이 나왔다. 경영진은 기존 기술 로드맵에 따라 제품과 공정을 발전시키고 있으며 구체적인 정보는 공식 공시를 참고하라고 답했다. 이 답변만으로는 HBM의 고객 인증이나 양산 규모를 확인할 수 없다.
반면 삼성전자는 2026년 2월 12일 HBM4의 양산을 시작하고 상용 제품을 고객에게 출하했다고 발표했다. 회사는 1c D램과 4nm 로직 베이스 다이를 적용했다고 설명했다. HBM 경쟁이 D램 칩뿐 아니라 로직 공정과 패키징까지 연결되는 사례다.
이 분야에서는 중국 업체의 개발 가능성을 부정하거나, 반대로 일반 D램의 성과를 근거로 추격 완료를 선언할 필요가 없다. 고객이 검증한 제품, 실제 공급, 안정적으로 늘어나는 물량이 확인될 때 경쟁 수준에 대한 평가도 달라질 수 있다.
④ 첨단 파운드리: 실제 칩은 나왔지만 선두 공정과의 격차는 남아 있다
파운드리는 고객이 설계한 반도체를 제조하는 사업이다. 중국의 SMIC가 어디까지 왔는지는 판매 제품을 분해한 자료에서 구체적으로 확인할 수 있다.
TechInsights는 2026년 8월 공개한 분석에서 화웨이 스마트폰에 적용된 Kirin 9030 계열의 SMIC N+3 공정을 살펴봤다. 분석 결과 N+3는 기존 7nm급 공정을 더 미세하게 발전시킨 형태이며, 이전 N+2보다 집적도가 개선됐다. 다만 TSMC와 삼성의 상용 5nm 공정보다는 여전히 미세화 수준이 낮다고 평가했다. N+3라는 명칭이 3nm 공정을 뜻하는 것은 아니다.
이는 진전과 격차를 동시에 보여준다. 첨단 공정이 연구 단계에만 있는 것이 아니라 소비자가 구매하는 스마트폰의 칩에 적용됐다. 동시에 해당 제품의 물리적 분석에서는 선두 공정과 차이가 확인됐다.
비교 대상도 계속 움직인다. TSMC는 2026년 2분기 실적에서 2nm가 웨이퍼 매출의 3%, 3nm가 30%를 차지했다고 밝혔다. 선두 업체의 차세대 공정이 이미 매출을 내는 단계에 들어간 것이다. 다만 공정 이름의 숫자를 나눠 성능이나 기술 격차를 계산할 수는 없다.
사업적으로 남는 질문은 이러한 칩을 얼마나 안정적으로, 어떤 비용으로 공급할 수 있는가다. 실물 분석은 공정 구현을 확인하는 데 강점이 있지만 공장 전체의 수율과 생산량까지 보여주지는 않는다. 특정 제품의 제조 성공과 다양한 고객에게 경제적으로 대량 공급하는 능력은 함께 살펴봐야 한다.
⑤ AI 반도체: 칩 하나에서 시스템 전체로 넓어지는 경쟁
화웨이의 AI 반도체 전략은 연산 칩 하나의 성능만으로 설명하기 어렵다. 여러 연산장치를 연결하고, 메모리와 저장장치를 함께 활용하며, AI 모델이 그 위에서 작동하도록 소프트웨어를 구축하는 방향으로 전개되고 있다.
화웨이는 2026년 9월 17일 Ascend 910C 기반 슈퍼노드를 1,000세트 넘게 배치했으며, Ascend 950 기반 슈퍼노드도 대규모로 상용화했다고 발표했다. 슈퍼노드는 여러 컴퓨팅 장치를 빠르게 연결해 하나의 큰 시스템처럼 활용하는 구성이다. 이는 회사 발표 기준으로 중국산 AI 반도체가 실제 시스템 공급 단계에 들어갔음을 보여준다.
같은 시기의 발표에서도 진행 단계는 구분된다. 화웨이는 대형 Atlas 950 클러스터가 배치 중이며 Atlas 960은 시험 중이라고 설명했다. 앞으로 구현하려는 시스템 규모와 현재 완성돼 운영되는 규모를 같은 실적으로 취급해서는 안 된다.
시스템 접근은 개별 칩의 제약을 연결 기술과 소프트웨어로 보완하려는 전략으로 해석할 수 있다. 그러나 더 많은 칩을 연결하면 통신과 전력, 냉각, 운영 복잡성도 함께 고려해야 한다. 특정 구성의 총연산 성능이 높다는 사실만으로 엔비디아보다 개별 칩의 성능이나 전력 효율이 우수하다고 판단할 수는 없다.
고객에게 중요한 것은 자신이 사용하는 AI 모델을 원하는 속도와 비용으로 운영할 수 있는지다. 중국의 AI 반도체 경쟁력은 칩의 사양과 함께 실제 모델 지원, 개발 편의성, 운영비까지 포함해 평가해야 한다.
⑥ 제조 기반: 장비 자립도 공정별로 나눠 봐야 한다
중국의 반도체 제조 기반을 노광장비 하나로만 설명하면 다른 공정에서 진행되는 변화를 놓칠 수 있다.
식각장비 업체 AMEC는 2026년 반기보고서에서 첨단 로직과 메모리의 여러 핵심 식각 공정에 자사 장비의 대규모 양산 적용이 이뤄졌다고 설명했다. 상반기 매출은 66.91억 위안으로 전년 같은 기간보다 34.89% 증가했다. 회사 전체 매출 증가율을 특정 첨단 공정의 점유율로 해석할 수는 없지만, 일부 장비 분야의 사업 확대를 확인하는 자료다.
한편 TechInsights가 분석한 SMIC N+3는 EUV 없이 첨단 로직 공정을 발전시킨 사례다. 여기서 확인되는 것은 일정 수준의 공정을 구현하는 기술적 진전이다. 그 방식이 선두 업체와 같은 생산성·수율·원가를 달성했다는 의미까지 포함하지는 않는다.
결국 제조 기반의 경쟁력은 공정마다 다르게 움직인다. 식각장비의 양산 적용, 노광 공정의 구현, 소재와 부품의 안정적인 공급, 공정 전체의 생산성을 각각 확인해야 한다. 일부 장비의 성과를 반도체 공장 전체의 완전한 자립으로 확대하는 것도, 한 분야의 제약을 이유로 다른 분야의 진전을 무시하는 것도 정확하지 않다.
⑦ 삼성전자·SK하이닉스에는 어떤 경쟁으로 다가오나
확보한 자료를 한국 기업의 사업과 연결하면, 중국의 추격은 다음과 같은 경로로 살펴볼 수 있다. 아래는 제품과 기술의 확인된 진전을 바탕으로 정리한 경쟁 경로이며, 한국 기업의 매출 감소가 이미 발생했다는 의미는 아니다.
| 경쟁 경로 | 한국 기업에 중요한 이유 | 확인할 변화 |
|---|---|---|
| 중국 고객의 공급선 확대 | 중국산 제품이 고객 요구를 충족하면 기존 공급업체 외의 선택지가 늘어난다. | 단발성 채택을 넘어 공급 모델·고객·물량이 늘어나는지 |
| 일반 D램·낸드의 가격 경쟁 | 공급 능력 확대가 수요를 웃도는 시기에는 가격과 수익성 압력으로 이어질 수 있다. | 실제 출하 증가, 시장 수요, 제품별 판매가격과 원가 |
| 고부가 제품으로의 진입 | 기업용 SSD와 HBM에서는 고객 검증이 진입 범위를 결정한다. | 기업 고객 인증, 반복 주문, 장기간의 안정적 공급 |
여기서 기술 격차와 사업 영향의 발생 시점이 반드시 일치하지는 않는다.
예를 들어 특정 스마트폰에 필요한 성능과 품질을 중국 업체가 충족한다면, 그 제품에서의 공급 경쟁은 최첨단 HBM 기술을 확보하기 전에도 시작될 수 있다. 반대로 최신 제품을 발표했더라도 고객의 품질 기준이나 공급 조건을 충족하지 못하면 매출 확대는 제한될 수 있다.
따라서 한국 기업의 경쟁력을 판단할 때도 ‘중국보다 앞서 있는가’에서 한 단계 더 들어갈 필요가 있다. 어떤 제품에서 앞서 있고, 그 차이가 고객에게 어떤 가치를 제공하며, 어느 정도의 수익으로 이어지는가가 중요하다.
기술 우위가 유지되는 제품과 가격 경쟁이 강해지는 제품이 한 회사 안에 동시에 존재할 수 있다. HBM의 성과와 일반 D램·낸드의 경쟁 환경을 나눠 살펴봐야 하는 이유다.
📝 Editor’s Comment | Perspective
중국 반도체를 평가할 때 가장 중요한 변화는 비교의 단위가 더 작아졌다는 점이다. ‘중국은 한국보다 뒤처져 있다’는 국가 단위의 판단만으로는 특정 고객이 어떤 메모리를 구매하고 어떤 AI 시스템을 도입하는지 설명하기 어렵다. 실제 경쟁은 제품과 고객의 선택에서 발생한다.
현재 자료에서 확인되는 중국의 진전은 분명하다. D램과 낸드는 실제 제품과 적용 범위를 넓히고 있고, 첨단 파운드리는 판매 제품에 들어가는 공정을 발전시키고 있다. 화웨이는 AI칩을 시스템과 소프트웨어로 연결하고 있다. 동시에 HBM의 고객·양산 정보, 첨단 공정의 수율과 원가, AI 시스템의 동일 조건 성능 비교에는 확인해야 할 부분이 남아 있다.
한국 기업에 필요한 경쟁력도 새로운 기술을 먼저 발표하는 데서 끝나지 않는다. 앞선 기술을 고객이 필요로 하는 제품으로 만들고, 적절한 시기에 안정적으로 공급하며, 다음 세대로 전환하는 과정까지 이어져야 한다.
중국이 반도체의 모든 분야를 따라잡는 시점보다, 특정 시장에서 고객의 선택을 바꾸는 시점이 먼저 올 수 있다. 중국의 추격을 살펴볼 때 제품 발표와 함께 고객 채택, 공급 확대, 수익성의 변화를 연결해야 하는 이유다.
📢 면책 조항 및 출처 안내
출처: 아래 기업 공식 발표, 실적 설명회, 공시 및 반도체 실물 분석 자료를 바탕으로 작성했습니다. 자료 확인일은 2026년 9월 23일입니다.
- CXMT, 「G5 D램 공정 플랫폼 양산 발표」, 2026.9.20. / 「LPDDR6 양산 및 고객 적용 발표」, 2026.9.7.
- TechInsights, 「CXMT G4 16Gb DDR5 공정 분석」, 공개 요약.
- YMTC, 「Xtacking 4.0 기술 및 제품 소개」, 2025.8.6. / 「PE522 기업용 SSD 제품 정보」.
- TechInsights 연구자 Jeongdong Choe, 「ZhiTai TiPro9000 내 YMTC 낸드 분해 분석 공개 게시물」.
- CXMT, 「2026년 반기 실적 설명회」, 2026.9.7. 회사 경영진의 공개 질의응답.
- 삼성전자, 「HBM4 양산 및 상용 제품 출하 발표」, 2026.2.12.
- SK하이닉스, 「HBM4 개발 완료 및 양산 체제 구축 발표」, 2025.9.12.
- TechInsights, 「Kirin 9030 Pro의 SMIC N+3 공정 분석」, 2026.8.27.
- TSMC, 「2026년 2분기 실적 발표」, 2026.7.16.
- Huawei, 「Huawei Connect 2026 기조연설 및 제품·상용화 발표」, 2026.9.17. / 「Peerium 아키텍처와 Atlas 시스템 진행 상황」, 2026.9.17.
- AMEC, 「2026년 반기보고서」, 2026.8.20.
자료 해석: 기업의 양산·상용화 발표는 해당 기업의 설명으로 구분했습니다. 실물 분석은 공개된 요약과 연구자 게시물의 확인 범위만 사용했으며, 비공개 수율·원가·공급량을 임의로 추정하지 않았습니다. 본문의 경쟁 경로와 에디터 코멘트는 공개 자료를 바탕으로 한 KSL의 해석입니다.
투자 위험 경고: 이 글은 공개 자료를 바탕으로 KSL이 사실관계와 쟁점을 정리한 정보 제공용 포커스입니다. 본문에 언급된 기업·기관의 계획과 전망은 발표 당시의 판단으로, 실제 결과를 보장하지 않습니다. 특정 증권의 매수·매도를 권하는 내용은 아닙니다. 투자 결정과 그에 따른 책임은 투자자에게 있습니다.
문의: 준수 및 저작권 문의는 ksb220805@gmail.com으로 연락해 주시기 바랍니다.