무어스레드, 메타X와 함께 'GPU 3대장'으로
범용GPU 개발사, 3대 핵심 제품라인 구축
펀딩 역사가 말해주는 시장의 성장성 인정
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[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = <비런테크 홍콩 상장① '中 국산 GPU 3대장' 라인 구축>에서 이어짐.
◆ GPGPU 칩 개발, 3대 제품라인 구축
비런테크는 GPGPU(범용 그래픽처리장치) 칩과 이를 기반으로 한 지능형 컴퓨팅 솔루션을 개발해 인공지능(AI) 구동에 필요한 핵심 연산능력을 제공하는 업체다. 독자적으로 개발한 GPGPU 기반 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 비런수파(BIRENSUPA)을 통합해, 클라우드부터 엣지(Edge) 단말 영역에 이르는 폭넓은 AI 모델 학습 및 추론 애플리케이션을 지원한다.
2019년 9월 설립 이후 1세대 GPGPU 아키텍처를 개발했으며, BR(壁礪∙비리)106과 BR110 등 두 가지 칩을 성공적으로 개발했다. 또한 GPGPU 기반 하드웨어 일체를 개발했다.
'칩렛(chiplet)' 기술 및 고급 다이 간 상호 연결 기술을 적용해 두 개의 BR106 칩 다이(Die, 웨이퍼에서 떼어낸 낱개 반도체 칩 하나에 해당하는 부분)를 함께 패키징함으로써, 한층 높은 성능을 발휘하는 BR166 칩 제품도 선보였다.
참고로 '칩렛'은 반도체의 성능을 높이기 위해 여러 개의 낱개 반도체 다이들을 하나로 결합하는 기술이다. 최근 반도체 업계가 초미세공정 과정에서 드러난 성능과 비용의 한계점을 극복하기 위해 후공정 영역의 패키징 기술경쟁력 확대에 주력하는 가운데, 대표적인 '첨단 패키징 기술' 중 하나로 꼽힌다.
BR106은 AI 학습과 추론 연산 수요를 해결하기 위한 모델이며, BR110은 비런테크의 1세대 엣지 및 클라우드 추론용 칩으로, BR106과 동일한 아키텍처를 채택했다. 이 칩은 산업용 제어 시스템, 로봇, 기타 임베디드 장비 등 엣지 컴퓨팅 환경에 응용된다.
BR166은 연산(컴퓨팅 파워), 메모리 용량, 영상 인코딩·디코딩, 상호 연결 등 여러 측면에서 BR106 대비 두 배의 성능을 갖췄다.
2025년 12월 30일 텐센트(騰訊 0700.HK)는 자체 개발한 AI 모델 훈위안(混元) 번역 모델 1.5버전의 오픈소스를 공식 공개했다. 이번 버전에는 Tencent-HY-MT1.5-1.8B와 Tencent-HY-MT1.5-7B 두 가지 모델이 포함됐다. 같은 날 밤 비런테크는 자사가 개발한 BR166M 제품이 가상대형언어모델(vLLM, Virtual Large Language Model) 추론 프레임워크를 기반으로 Tencent-HY-MT1.5-1.8B 모델의 당일 적응을 완료했다고 밝혔다.
이에 대해 비런테크 측은 자사가 중국을 대표하는 범용 GPU 기업으로서 수 시간 내에 해당 번역 모델 배포를 신속히 완료하고 우수한 추론 경험을 제공했다고 설명했다.
이를 통해 자사 GPU가 오픈소스 추론 프레임워크 적응력, 연산자 최적화 측면에서 높은 수준의 (출시 즉시) 즉시 사용 성능을 달성했음을 보여줬다면서, 이러한 기술력을 바탕으로 향후 클라우드 기반 다양한 응용 분야에서 상업적 적용이 가속화될 것으로 기대하고 있다고 전했다.
◆ 국산 GPU 3대장, 기술노선 차별화
비런테크는 무어스레드, 메타X, 엔프레임(燧原科技∙쑤이위안테크∙EnFlame)과 함께 '국산 GPU 4대 잠용'으로 불린다.
하지만, 추구하는 기술 노선에서는 차이가 있다. 기술 노선을 정확하게 분류하기는 어렵지만 크게 △GPU 노선 : 무어스레드, 비런테크, 메타X, 일루바타 코어엑스 △ASIC 노선 : 캠브리콘, 엔프레임으로 나뉘어진다. 그 중 GPU 노선은 다시 무어스레드가 추종하는 '전기능 GPU'와 나머지 기업의 'GPGPU(범용 GPU)' 라인으로 세분화된다.
1. GPU 기술 노선
무어스레드는 창립 초기부터 '전기능(全功能) GPU' 개발을 목표로 내걸고, 하나의 칩으로 게임 그래픽과 AI 연산을 모두 처리하는 것을 지향해 왔다.
반면, 비런테크와 메타X 그리고 2026년 1월 8일 홍콩 증시에 상장 예정인 일루바타 코어엑스(天數智芯∙톈수즈신∙ILuvatar coreX 9903.HK)은 GPGPU기술노선에 좀 더 치중돼 있다.
전기능 GPU와 범용 GPU(GPGPU)의 차이는 설계 목표, 기능 범위, 하드웨어 아키텍처, 그리고 응용 분야 등 여러 측면에서 차이가 있다.
전기능 GPU는 그래픽 렌더링, 범용 연산, AI 엑셀레이터, 영상 코덱 처리 등 여러 기능을 갖춘 GPU다. 반면, GPGPU는 그래픽 랜더링 하드웨어를 제거하고 SIMT(Single Instruction, Multiple Threads) 구조와 병렬 계산 유닛을 유지함으로써 과학적 시뮬레이션, AI 학습 등과 같은 병렬 연산에 특화된 GPU라고 설명할 수 있다.
엔비디아의 기술 노선과 가장 가까운 기업은 무어스레드로서, '엔비디아 계열 추종자'로 불릴 정도로 3사 중 엔비디아의 기술 노선을 가장 직접적으로 따르고 있다.
2. ASIC 기술 노선
중국 본토 A주의 스타 반도체주 캠브리콘(寒武紀∙한무기∙Cambricon 688256.SH)과 엔프레임(燧原科技∙쑤이위안테크∙EnFlame)은 ASIC(주문형반도체) 노선을 채택하고 있다.
GPU와 ASIC는 모두 AI 연산에 활용되는 반도체이나, 연산 방식과 응용 분야 등에서 차이를 보인다.
GPU는 게임∙그래픽∙딥러닝 등 다양한 AI 및 비(非) AI작업에 활용될 수 있는 반면 ASIC는 특정 알고리즘(암호해독, AI 모델 연산)에 최적화된 전용 칩으로 오직 한가지 목적에만 특화돼 있다. 결론적으로 GPU가 여러 포지션을 두루 소화하는 '올라운드 플레이어'라면 ASIC는 특정 포지션에 특화된 '전문 플레이어'라고 표현할 수 있다.
GPU는 다양한 작업에 범용적으로 사용되는 칩으로 목적에 따라 선택적으로 사용할 수 있으나 ASIC에 비해 효율이 다소 떨어질 수 있다. 반면, ASIC는 특정 목적에 맞게 설계돼 있어 GPU 대비 전력소모가 적고 연산 오차도 줄일 수 있다는 강점이 있지만, 목적 변경 시 재설계가 필요하다.
엔프레임의 경우 DSA(도메인 특화 아키텍처) 특화 기업으로도 불린다. DSA는 ASIC와 마찬가지로 특정 연산이나 응용 분야에 최적화된 하드웨어 구조를 채택하고 있다는 점에서는 유사하지만, 요구사항에 따라 재설계를 하지 않고 업데이트가 가능하다는 점에서 ASIC와 차이가 있다.
* <'캠브리콘vs무어스레드vs메타X'② '엔비디아 대항마' 타이틀 경쟁> 기사 참조.
<비런테크 홍콩 상장③ 中 국산 GPU 3대장 라인 구축>으로 이어짐.
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