AI 핵심 요약
beta- 무어스레드는 3일 상반기 실적 설명회서 사업 현황을 설명했다
- 상반기 매출은 147.42% 늘었고 적자 폭은 크게 줄었다
- 회사는 개발자 80만명 확보하며 MUSA 생태계를 키웠다
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이 기사는 인공지능(AI) 번역을 바탕으로 전문 기자들의 검증과 분석을 거쳐 생산된 콘텐츠로, 원문은 중국 관영 증권시보(證券時報) 9월 3일자 기사입니다.
[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = 중국 GPU 제조사 무어스레드(摩爾線程∙Moore Threads 688795.SH)는 3일 2026년 상반기 실적 설명회를 개최하고 제품 적용, 흑자 전환 시점, 생태계 구축 등 투자자들이 관심을 보이는 주요 현안에 대해 설명했다.
대형언어모델(LLM)의 학습 및 추론 분야에서 GPU 활용이 어떻게 진전되고 있는지에 대해 장젠중(張建中) 무어스레드 회장 겸 총경리는 대규모 AI 인프라 분야에서 자사의 MTT S 시리즈 AI 연산카드가 여러 AI 컴퓨팅센터와 클라우드 서비스 플랫폼에 이미 구축됐으며, 대형언어모델 학습·추론, AI 에이전트 애플리케이션 및 과학연산 등에 필요한 컴퓨팅 수요를 폭넓게 지원하고 있다고 설명했다.
그는 무어스레드가 시장에서 실제로 학습용 GPU를 기반으로 단일 네트워크에서 수천 장, 수만 장 규모의 대규모 클러스터를 상용화해 적용한 몇 안 되는 GPU 공급업체라고 밝혔다.
무어스레드는 2025년 12월 '화강(花港)' 아키텍처를 공개했으며, 10만 장 이상의 AI 연산카드 규모로 AI 컴퓨팅 클러스터를 확장할 수 있도록 지원한다. 이를 바탕으로 대형언어모델 사전학습, 강화학습 등 후학습 작업과 MoE 대형언어모델, VLA 계열의 체화지능 모델, 동영상 생성 모델 등 첨단 분야를 대상으로 초대규모 모델 학습을 위한 '모델 팩토리' 인프라 역량을 구축하고 있다.
8월 10일 무어스레드가 발표한 2026년 반기보고서에 따르면, 상반기 매출은 17억3600만 위안으로 전년 동기 대비 147.42% 증가했다. 같은 기간 지배주주 귀속 순이익은 1156만3100위안 적자를 기록했지만 적자 규모는 전년 동기 대비 95.73% 줄었다. 비경상손익을 제외한 지배주주 귀속 순이익은 1억5100만 위안 적자로, 전년 동기 대비 적자 규모가 52.37% 감소했다.
상반기 매출 증가는 인공지능 산업의 빠른 성장과 시장의 강력한 범용 GPU 수요에 힘입은 것으로 분석됐다. 여기에 회사의 콰어(KUAE∙誇娥) AI 컴퓨팅 클러스터 상용화가 빨라지고 제품 성능이 고객들로부터 높은 평가를 받으면서 안정적인 공급이 이뤄졌고, 이에 따라 시장 경쟁 우위가 더욱 확대됐다. 이익 측면에서는 매출이 전년 동기 대비 크게 증가하면서 적자 규모가 대폭 축소됐다.
투자자들이 관심을 보인 손익분기점 도달 시점에 대해 쉬옌쑹(薛巖松) 무어스레드 재무책임자는 현재 회사의 경영 펀더멘털이 지속적으로 개선되고 있으며 상용화 과정도 계속 빨라지고 있다고 밝혔다. 다만 구체적인 손익분기점 도달 시점은 거시환경, 시장 경쟁, 사업 적용 상황 등 복합적인 요인의 영향을 받는다고 설명했다.
한편 한 투자자는 "현재 MUSA 소프트웨어 생태계 구축은 어느 정도 진행됐으며, 회사의 개발자 생태계는 현재 어느 정도 규모에 도달했느냐"고 질문하며 생태계 구축 현황에 대해 물었다.
무어스레드 사내이사는 MUSA 생태계가 날로 성숙해지고 있으며, 현재 회사의 각종 개발자 수가 80만 명을 넘어섰다고 밝혔다. 회사는 '무어 아카데미(摩爾學院)'를 기반으로 체계적인 학습 경로를 구축하고 있으며, 기업 개발자와 연구기관, 재학생 등을 대상으로 제품에 대한 이해와 활용 능력을 높이고 있다.
무어 아카데미 플랫폼에서는 다양한 무료 강좌를 제공하고 있으며, MUSA 시리즈 강좌는 국가 스마트교육 플랫폼인 '치우 학습 커뮤니티(啟悟學習社區)'에도 등록됐다.
글로벌 최고 수준의 추론 프레임워크인 SGLang은 MUSA 코드 메인 브랜치에 통합됐으며, 이는 중국산 GPU 오픈소스 생태계가 '네이티브 지원' 시대로 진입했음을 의미한다.
회사는 TileLang-MUSA 연산자 개발 도구도 오픈소스로 공개했으며, MUSA 소프트웨어 스택을 지속적으로 확대하고 있다. 또한 대규모 분산 학습을 위한 클러스터 성능 시뮬레이션 도구 SimuMax를 오픈소스로 공개해 지능형 병렬 전략 탐색과 풀스택 워크플로 지원을 제공하고 있다.
저우위안(周苑)은 MUSA가 컴파일러, 디버거, 성능 분석 도구 등을 포함한 완전한 개발자 도구 체계를 제공하며, CUDA 개발자 툴킷과 기능 측면에서 견줄 수 있어 개발자의 이전 비용을 낮출 수 있다고 설명했다.
이러한 '풀스택 생태계+높은 호환성' 역량은 하위 고객사의 적용·전환 기간을 크게 단축할 뿐 아니라, 중국산 GPU로의 대체가 치열하게 진행되는 과정에서 회사가 소프트웨어 생태계를 기반으로 경쟁력의 해자를 구축하는 데도 도움이 된다고 강조했다.
pxx17@newspim.com
