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엔비디아, 美 ‘GAIN AI 법안’에 발끈 “존재하지 않는 문제로 글로벌 경쟁 제한” [인더AI]

디지털데일리 김문기 기자
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엔비디아, 美 ‘GAIN AI 법안’에 발끈 “존재하지 않는 문제로 글로벌 경쟁 제한” [인더AI]

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[디지털데일리 김문기 기자] 미국 상원이 국방수권법(NDAA) 개정안에 포함시킨 ‘GAIN AI 법안(Guaranteeing Access and Innovation for National Artificial Intelligence Act)’을 둘러싸고 엔비디아가 공개적으로 반발하고 나섰다.

5일(현지시간) 외신 로이터와 톰스하드웨어, PC매그 등 복수매체는 엔비디아가 GAIN AI 법안에 대해 반발한다고 전했다. 해당 법안은 미국 내 연구기관·기업·대학이 AI GPU를 우선 구매할 수 있도록 보장하고, 일정 성능 이상 GPU의 해외 수출을 제한하는 내용을 담고 있다.

법안 발의자인 공화당 소속 짐 뱅크스(Jim Banks) 상원의원은 중국과 같은 적대국보다 미국 기업과 연구자를 먼저 두는 조치”라며 “AI 경쟁에서 미국이 앞서기 위한 ‘아메리카 퍼스트’ 정책이라고 강조했다. 그는 트럼프 행정부 전략가 스티브 배넌과의 대담에서도 미래 기술 지배는 무엇보다 중요한 국가 과제라며 동료 의원들의 지지를 촉구하기도 했다.

민주당 내에서도 중국향 AI 칩 판매에 대한 우려가 꾸준히 제기되고 있어, 초당적 합의 가능성이 있는 법안으로 평가된다. 현행 규정은 엔비디아 RTX 5090과 같은 최상위급 GPU의 대중 수출을 이미 금지하고 있지만, GAIN AI 법안은 그보다 한 단계 낮은 성능군까지 수출을 제한할 수 있는 근거를 마련한다는 점에서 파급력이 크다.

엔비디아는 강경한 어조로 맞섰다. 엔비디아는 성명을 통해 “존재하지 않는 문제를 해결하겠다는 명목으로 글로벌 경쟁을 제한하는 것”이라며 “미국 고객을 희생시키면서 해외에 공급한 적은 없으며, 해외 판매는 오히려 미국 산업과 기업의 시장을 확장한다”고 주장했다. 또 앞서 바이든 행정부가 추진했던 ‘AI 확산 규정(AI Diffusion Rule)’을 “디스토피아적 공상과학(doomer science fiction)”이라고 비판하며 이번 법안 역시 같은 오류를 되풀이한다고 지적했다.

엔비디아는 최근 중국에 공급하기 위해 H100·H200 대비 성능을 낮춘 H20 GPU를 출시했으나, 미·중 간 지정학적 긴장이 해소되지 않아 출하 시점은 불투명하다. 트럼프 대통령이 지난달 H20 수출 재개를 조건부 승인했지만, 회사 측은 여전히 “지정학적 변수로 3분기 매출 20억~50억 달러 규모의 H20 출하가 불확실하다”고 밝혔다.


GAIN AI 법안이 실제 입법화될 경우 엔비디아와 AMD 등 미국 GPU 제조사들의 글로벌 판매 전략은 큰 제약을 받을 것으로 보인다. 업계에서는 단기적으로 미국 내 공급 여력 확대라는 명분을 갖지만, 중장기적으로는 글로벌 시장 경쟁력 약화와 해외 고객 신뢰 저하로 이어질 수 있다는 우려도 나온다.

한편, 우리나라 반도체 및 AI 생태계에도 파급효과가 예상된다. 우선 국내 클라우드·AI 기업들은 GPU 조달 리드타임과 가격 압박이 심화될 수 있다. 미국 내 백로그가 모두 해소돼야만 해외로 공급이 가능해지는 구조라, 대형 클라우드 사업자와 비교해 협상력이 약한 국내 기업은 서비스 출시 일정 지연이나 비용 증가를 감내할 수밖에 없는 상황이다.

반면 HBM(고대역폭 메모리) 수요는 미국 중심으로 여전히 견조할 것으로 보인다. 미국 내 데이터센터 증설이 빨라지면서 삼성전자와 SK하이닉스는 프리미엄 메모리 공급을 통해 수혜를 볼 수 있다. 다만 중국 내 생산기지의 경우, 앞서 발표된 VEU(검증된 최종사용자) 지위 철회와 맞물려 설비 업그레이드·유지보수 과정에서 추가 허가 절차가 상시화되는 부담이 불가피하다.

이번 법안이 원안대로 통과될 경우 한국 기업의 AI 반도체 조달 여건은 구조적으로 불리해질 수 있다고 지적한다. 다만 동맹국 범주로 규제 강도가 완화되더라도, ‘미국 내 우선 공급’ 원칙이 제도화되면 납기 지연과 가격 부담은 남는다. 이에 따라 국내 기업들은 AMD·인텔 등 대체 가속기 혼합 도입, 미국 리전 기반 컴퓨트 자원 선점, 멀티플랫폼 MLOps 체계 구축 등을 병행하는 대응이 요구되고 있다.

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