2026.09.01제227호

샤오미 1.22TB/s와 애플 1.2TB/s, 범위가 달라요

샤오미 1.22TB/s는 O100 칩의 근접 메모리 대역폭, 애플 1.2TB/s는 512GB 통합 메모리 전체에 걸린 대역폭이에요

AI·테크

같은 주에 나온 샤오미 AI 큐브와 새 맥 스튜디오

8월 24일, 샤오미가 쉬안제(玄戒) 칩 기술 설명회에서 자체 개발 칩 3종과 이를 묶은 ‘AI 큐브’ 미니 PC 프로토타입을 공개했어요. 며칠 지나지 않아 애플이 M5 Max와 M5 Ultra를 탑재한 새 맥 스튜디오, M6와 M5 Pro를 탑재한 새 맥미니를 내놨어요. 사전 주문은 8월 27일, 출고는 9월 22일이에요.

같은 주에 책상 위에 올려두는 AI 상자 두 종류가 나온 셈이에요. 그리고 두 발표에서 거의 똑같은 숫자가 나왔어요. 샤오미는 1.22TB/s, 애플은 1.2TB/s.

그런데 두 숫자는 적용 범위가 달라요. 그리고 두 회사에는 더 중요한 공통점이 하나 있어요. 둘 다 칩 설계만 자체적으로 하고, 제조와 메모리는 외부에서 사 와요. 그 공급 목록에 한국 메모리 회사가 들어 있고요.

두 제품의 발표 스펙 정리

먼저 발표 내용을 정확히 정리해 볼게요. 숫자가 섞여 나와서 오해하기 쉬운 지점이 있거든요.

샤오미 쉬안제 O3는 플래그십 스마트폰용 SoC예요. 3나노 공정에 트랜지스터 240억 개, 다이 면적 133mm². 10코어 CPU가 최대 4.35GHz로 돌고, GPU는 16코어, NPU는 200 TOPS예요. 눈에 띄는 건 업계 최초로 LPDDR6¹를 지원한다는 점이에요. 속도 10,667Mbps, 대역폭 113.8GB/s로 LPDDR5X 9600 대비 48% 넓어졌어요.

쉬안제 O100은 대형 모델 가속용 칩이에요. 6나노 공정에 3D 웨이퍼 레벨 적층 패키징을 썼고, 유효 데이터 라인 28,672개로 근접 메모리 연산² 대역폭 최대 1.22TB/s를 낸다고 밝혔어요.

쉬안제 D100은 스마트 드라이빙용 칩이에요. 3나노에 20코어 CPU와 16코어 NPU, 최대 160GB 메모리 지원. 양산은 2027년으로 알려져 있어요.

AI 큐브는 이 셋을 묶은 상자예요. 150W 지속 성능, 최대 160GB 통합 메모리, 3B부터 120B까지 로컬 구동. 항공우주급 알루미늄에 CNC 타공 33,874개를 뚫은 대놓고 보여주기용 외관이고요. 가격도 출시일도 없어요. 엔지니어링 프로토타입이에요.

Studio 반대편에는 애플이 있어요. M5 Ultra 맥 스튜디오는 36코어 CPU에 80코어 GPU, 최대 512GB 통합 메모리와 1.2TB/s 대역폭이에요. 애플은 “거대한 LLM도 온디바이스에서 온전히 구동할 수 있다”고 표현했어요. 가격은 949만 원부터. M5 Max는 128GB에 614GB/s, 429만 원부터고요. 맥미니 쪽은 M5 Pro가 64GB에 307GB/s로 299만 원, M6가 32GB에 170GB/s로 149만 9천 원부터예요.

1.22TB/s와 1.2TB/s, 어느 범위에 걸린 숫자인가

샤오미의 1.22TB/s와 160GB는 붙여서 읽으면 안 되는 수치예요.

1.22TB/s는 O100의 근접 메모리 대역폭이고, 160GB는 D100이 지원하는 메모리 용량이에요. 서로 다른 칩의 서로 다른 수치예요. “160GB를 1.22TB/s로 읽는다”는 시스템은 발표 어디에도 없어요.

애플의 1.2TB/s는 성격이 달라요. 512GB 통합 메모리 전체에 붙는 대역폭이에요. 하나의 칩, 하나의 메모리 풀이에요.

	최대 메모리	메모리 대역폭	적용 범위	가격	상태
샤오미 AI 큐브	160GB (D100)	1.22TB/s (O100)	칩별 분리	미공개	프로토타입
맥 스튜디오 M5 Ultra	512GB	1.2TB/s	통합 메모리 전체	949만 원~	9/22 출고
맥 스튜디오 M5 Max	128GB	614GB/s	통합 메모리 전체	429만 원~	9/22 출고
맥미니 M5 Pro	64GB	307GB/s	통합 메모리 전체	299만 원~	9/22 출고
맥미니 M6	32GB	170GB/s	통합 메모리 전체	149.9만 원~	9/22 출고
NVIDIA DGX Spark	128GB	273GB/s	통합 메모리 전체	3,999달러	판매 중

표로 놓으면 이번 발표의 진짜 의미가 보여요. 큰 모델을 통째로 메모리에 올려두고 그 전체를 1.2TB/s로 읽는 건, 지금 시점에 애플만 할 수 있어요.

이게 이종 칩을 붙인 구조가 치르는 대가예요. 성격이 다른 칩 세 개를 이어 붙였지만, 각 칩의 대역폭과 용량을 그대로 합쳐 쓸 수는 없어요. 칩 사이로 데이터를 옮기는 과정도 필요하므로, 각 칩의 발표 수치를 전체 시스템 성능으로 읽으면 안 돼요.

애플이 좋고 샤오미가 나쁘다는 이야기가 아니에요. 발표 자료에서 가장 큰 숫자만 뽑아 비교하면 두 제품이 동급으로 보이는데, 실제로는 전혀 다른 종류의 물건이라는 뜻이에요.

공정과 메모리는 어디서 오나

이제 공통점을 볼 차례예요.

쉬안제 O3는 TSMC의 N3P 공정에서 생산돼요. 샤오미가 설계하고, 대만이 찍어요. 메모리는 더 흥미로워요. O3가 업계 최초로 지원한다는 그 LPDDR6, 첫 공급처로 유력하게 거론되는 건 SK하이닉스예요. 3월에 10나노급 6세대(1c) 공정 개발을 마쳤고 하반기 양산 출하를 계획하고 있어요. 회사는 고객사를 확인해 주지 않았지만, 업계에서는 첫 물량이 샤오미의 차세대 플래그십으로 간다고 보고 있어요. 삼성전자도 1월에 1b 공정 LPDDR6를 발표하며 같은 공급 경쟁에 들어와 있고요.

그런데 애플도 사정이 다르지 않아요. 애플은 파운드리를 갖고 있지 않아요. M 시리즈는 TSMC에서 찍혀요. 통합 메모리라고 부르지만 그 D램도 외부 메모리 업체에서 사 와요. 애플이 자기 것으로 쥔 건 설계와 시스템 통합, 그리고 그 위에 얹은 소프트웨어예요.

정리하면 두 회사의 구조가 놀랄 만큼 닮아 있어요.

설계: 각자 자체
제조: TSMC
메모리: 외부 D램 업체

즉 설계만 직접 하고 제조와 메모리를 외부에서 조달하는 방식은 샤오미만의 사정이 아니라 이 산업의 표준 전략이에요. 애플이 20년에 걸쳐 증명했고, 샤오미도 지금 같은 방식을 따라가고 있어요.

xiaomi 그래서 “샤오미가 NVIDIA도 AMD도 화웨이 어센드도 없이 AI 박스를 만들었다”는 프레임은 절반만 맞아요. 자체적으로 한 건 설계뿐이고, 제조와 메모리는 세계 최고 공급사에서 정상 구매했어요.

여기서 화웨이와의 차이가 갈려요. 화웨이는 제재 대상이라 TSMC 최선단에 접근하지 못하고 SMIC 공정과 자체 조달 메모리로 어센드를 만들어야 해요. 그래서 화웨이의 칩은 기술 자립의 상징인 동시에 공정 제약의 결과물이에요. 샤오미는 제재선 바깥에 있으니 최고 파운드리와 최고 메모리를 그냥 살 수 있어요. 샤오미가 화웨이보다 앞선 공정의 칩을 내놓는 이유는 기술력이 아니라 제재 대상인지 아닌지의 차이예요.

O100이 6나노에 3D 적층을 쓴 것도 같은 논리로 읽혀요. HBM³은 비싸고 물량이 사실상 데이터센터 GPU에 묶여 있어요. 개인용 상자에 넣기는 어렵죠. 그래서 웨이퍼 레벨로 연산 칩과 메모리를 직접 쌓아 거리를 줄이는 우회로를 택했어요. 최선단이 필요 없는 영역에서는 한 세대 뒤진 공정으로 비용을 아끼고요.

자율주행용 D100이 데스크톱 AI 박스에 들어간 이유

이 발표에서 제가 가장 오래 들여다본 건 D100이었어요.

D100은 스마트 드라이빙 칩인데, 그게 데스크톱 AI 박스에 들어가 있어요. 처음엔 이상해 보이는데 요구사항을 나열해 보면 납득이 돼요. 차량용 AI 칩은 대용량 메모리를 붙일 수 있어야 하고, 발열과 전력이 통제되어야 하고, 상시 켜진 상태로 안정적으로 돌아야 해요. 로컬 LLM 박스의 요구사항과 거의 같아요.

그러니까 샤오미는 새 카테고리를 위해 새 칩을 만든 게 아니에요. 자동차용으로 이미 만들던 칩의 용처를 하나 늘린 거예요. 폰, 차, 가전, 그리고 PC를 하나의 칩 패밀리로 묶는 그림이죠. 애플이 아이폰용 A 시리즈를 키워 맥으로 옮긴 경로와 방향만 다를 뿐 구조는 같아요.

studio 한국 관점의 함의도 하나 있어요. 하나증권 자료에는 CXMT의 D램 생산 비중을 마이크론에 버금가는 수준으로 보는 추정도 있어요. 매출 점유율과는 다른 지표예요. 지금은 샤오미가 한국 메모리를 사고 있어요. 하지만 설계를 직접 하는 회사에게 메모리 공급사는 언제든 바꿀 수 있는 협상 대상이에요. 지금의 첫 공급은 반가운 일이지만, 그게 곧 장기 계약을 뜻하지는 않아요.

정직하게 덧붙이면, AI 큐브는 아직 프로토타입이에요. 가격도 출시일도 없고, D100 양산이 2027년이라는 점을 감안하면 이 상자가 팔리는 물건이 되는 건 빨라야 내후년 이야기예요. 반대편의 맥 스튜디오는 다음 달에 배송돼요. AI 큐브는 빨라야 내후년, 맥 스튜디오는 다음 달이라는 이 출시 시점 차이가 지금 두 회사의 실제 격차예요.

오스왈드의 시선

저는 이 발표를 ‘중국의 반도체 굴기’로 읽는 데 반대해요. 오히려 최선단 공정과 메모리를 여전히 밖에서 사 와야 한다는 사실이 이번 발표에서 더 또렷해졌어요. 다만 그건 애플도 마찬가지고요.

제가 주목하는 건 설계만 직접 해도 새 카테고리를 열 수 있다는 점이에요. GTM 전략을 짜면서 제가 반복해서 본 것도, 새 카테고리는 부품을 발명한 회사가 아니라 기존 부품의 조합을 새로 정의한 회사가 연다는 점이었어요.

그렇다면 샤오미의 승부처는 성능이 아니라 가격이에요. 애플은 512GB 통합 메모리와 1.2TB/s 대역폭을 949만 원부터 판매하고 있어요. 샤오미가 이 시장에서 의미를 가지려면 비슷한 체급을 절반 값에 내놓거나, 애플이 아예 신경 쓰지 않는 하단을 가져가야 해요. 샤오미가 지난 15년간 가장 잘해 온 게 정확히 그 일이고요.

저도 로컬 AI를 직접 돌리고 있어요. 맥 스튜디오를 상주 추론 서버로 두고 맥북을 클라이언트로 쓰는데, 코딩 에이전트를 로컬 모델에 물리는 것도 이제 실제로 돼요. 다만 “아무 제약 없이”라고 말하기는 조심스러워요. 두 군데서 막히거든요. 컨텍스트가 작게 잡혀 있으면 대화가 길어질 때 앞부분이 경고 없이 잘려 나가고, 여러 파일에 걸친 어려운 추론에서는 재시도가 눈에 띄게 늘어요.

그래서 제 판단은 로컬이 클라우드를 대체하는 게 아니라 작업이 두 종류로 갈라진다는 거예요. 반복적이고 민감한 작업은 로컬로 옮겨 가고, 어려운 판단이 필요한 작업은 클라우드에 남아요. 두 회사가 노리는 건 로컬로 옮겨 가는 쪽 시장이고, 거기서는 성능이 아니라 메모리 용량과 가격이 승부처가 될 가능성이 높아요.

마치며

세 줄로 정리할게요.

샤오미 1.22TB/s와 애플 1.2TB/s는 적용 범위가 달라요. 큰 모델을 통째로 올려두고 전체를 그 속도로 읽는 건 지금 애플만 할 수 있어요.
두 회사 모두 완전한 자립이 아니라 설계만 직접 하고 나머지는 조달하는 방식이에요. 둘 다 TSMC 공정과 외부 D램 업체의 메모리에 의존한다는 점에서 구조가 같아요. 화웨이가 못 하는 걸 샤오미가 하는 이유는 기술이 아니라 제재선 안이냐 밖이냐예요.
로컬 AI 하드웨어는 새 카테고리가 아니라 기존 칩 패밀리의 파생 시장으로 열리고 있어요. 샤오미에겐 자율주행 칩이, 애플에겐 아이폰 칩이 그 뿌리예요.

발표 스펙을 읽을 때는 각 수치가 어느 칩의 수치이고 어느 범위에 적용되는지부터 나눠 보시길 권해요. 성격이 다른 칩을 묶은 발표에서는 이렇게만 구분해도 과장된 비교를 상당 부분 걸러낼 수 있어요.

💬 로컬 모델에 코딩 에이전트를 붙여 써보신 분 계실까요? 어떤 작업까지는 로컬로 충분했고 어디서부터 클라우드로 되돌아가셨는지, 모델 이름과 함께 댓글로 들려주세요. 사례가 모이면 다음 호에서 ‘로컬로 내려도 되는 작업 목록’으로 정리해볼게요.

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참고자료 & 더 읽기

핵심 출처

Apple 뉴스룸, “Apple, M5 Max와 M5 Ultra를 탑재한 새로운 Mac Studio 공개”, 2026년 8월. 링크 ··· 512GB·1.2TB/s·949만 원이라는 이 글의 비교 기준선이 전부 여기 있어요.
Apple 뉴스룸, “Apple, 완전히 새로운 M6와 M5 Pro를 탑재한 더욱 강력해진 Mac mini 공개”, 2026년 8월. 링크 ··· 로컬 AI 입문 구간의 가격과 대역폭을 확인할 수 있어요. M6의 32GB·170GB/s가 현실적인 하한선이에요.
IT之家, “小米 AI Cube 原型机公布”, 2026년 8월 24일. 링크 ··· 발표 당일 스펙이 가장 촘촘하게 정리된 원문이에요. 세 칩의 수치를 분리해서 보려면 여기부터 보세요.
Notebookcheck, “Xiaomi unveils AI Cube mini PC with three Xring chips and 150 W performance”, 2026. 링크 ··· D100의 2027년 양산 계획이 여기 있어요.
HotHardware, “Xiaomi Taps TSMC For 3nm Xring O3 Chip With LPDDR6”, 2026. 링크 ··· N3P 공정, 240억 트랜지스터, 133mm² 다이의 출처예요. 조립 테제의 핵심 근거고요.
헤럴드경제, “[단독] SK하이닉스, LPDDR6 하반기 양산…샤오미 첫 공급”, 2026년 7월 28일. 링크 ··· 한국 메모리가 이 그림 어디에 들어가는지 확인할 수 있어요. CXMT 점유율 언급도 함께 있어요.
머니투데이, “폴드8 닮은 샤오미 폰 나온다…’업계 최초 LPDDR6’ 자체칩 승부수”, 2026년 8월 25일. 링크 ··· O3의 국내 보도 중 수치가 가장 정확해요. 113.8GB/s와 48% 향상 수치를 여기서 확인했어요.

배경 지식

EXO Labs, “Combining NVIDIA DGX Spark + Apple Mac Studio for 4x Faster LLM Inference”. 링크 ··· DGX Spark 128GB·273GB/s 같은 좌표를 잡을 때 유용해요. 대역폭과 용량이 왜 따로 노는지 감이 잡혀요.
Ollama 및 Codex CLI의 로컬 모델 연동 가이드 ··· 코딩 에이전트를 로컬 모델에 붙이는 절차와, 컨텍스트가 조용히 잘리는 문제의 해결책이 정리돼 있어요.

필자 안광섭 (오스왈드)은 세종대학교 겸임교수, INLEVEL9 전략 컨설턴트입니다. 경력, 연구, 저서와 최신 활동은 저자 소개에서 계속 갱신합니다. 최근 소식 · 2026년 8월: 2026 세종도서 교양부문 우수도서 선정.

📝 용어 설명

각주

LPDDR6: 스마트폰과 노트북에 쓰는 저전력 D램의 차세대 규격이에요. 이전 세대인 LPDDR5X보다 같은 전기로 더 많은 데이터를 옮길 수 있어요. AI 모델은 계산보다 데이터를 옮기는 데서 병목이 생길 때가 많아서, 온디바이스 AI에서는 이 규격 전환이 성능 체감으로 바로 이어져요. ↩
근접 메모리 연산 (Near-Memory Computing): 연산 칩과 메모리를 물리적으로 최대한 붙여서 데이터가 오가는 거리를 줄이는 설계예요. 창고를 공장 옆으로 옮기는 것과 비슷해요. 거리가 짧아지면 같은 시간에 더 많은 데이터를 나를 수 있고 전기도 덜 써요. ↩
HBM (High Bandwidth Memory): D램을 수직으로 쌓아 대역폭을 크게 높인 메모리예요. AI 가속기에 주로 들어가는데 값이 비싸고 생산 물량이 제한적이라, 개인용 기기에 넣기는 아직 어려워요. ↩