경제
빛부르는바람41
AMD AI도약으로 발전 기조를 내세워는데요
엔비디아가 주츰하는 사항에서
AMD사도 AI 모델을 두고 CPU 와 GPU
에 힘쓰는데 이번에 어느 기술부로서
발전을 꾀하는것인지 알수있을까요?
7개의 답변이 있어요!
안녕하세요. 박호현 경제전문가입니다.
AMD가 최근 가장 힘을 주는 분야는 단순히 GPU 성능 경쟁이 아니라 AI 데이터센터 전체를 하나의 시스템으로 묶는 기술입니다. 핵심은 MI455X AI GPU와 6세대 EPYC ‘Venice’ CPU, Pensando 네트워크, ROCm 소프트웨어를 결합한 Helios 랙스케일 플랫폼입니다. 특히 AMD는 앞으로 AI 학습뿐 아니라 챗봇·AI 에이전트처럼 실제 서비스를 돌리는 추론(Inference) 시장을 크게 공략하고 있습니다. 마이크로소프트·메타·OpenAI 등 대형 고객들이 AMD 플랫폼 도입을 확대하고 있다는 점도 과거와 다른 부분입니다.즉 AMD의 전략은 엔비디아 GPU를 하나의 GPU로 이기겠다기보다 CPU+GPU+네트워크+소프트웨어를 모두 갖춘 대안 생태계를 만드는 것입니다. 다만 엔비디아가 주춤한다고 보기는 아직 이르며, AMD가 실제 시장점유율을 얼마나 가져올지는 Helios 공급 확대와 ROCm 생태계 성장 여부가 중요합니다.
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채택된 답변안녕하세요. 인태성 경제전문가입니다.
아무래도 AMD가 AI도약을 발전 기조로 내세웠다는 것은
CPU가 아닌 GPU 제품의
발전에 더 신경을 쓰겠다는 소리로 보여집니다.
안녕하세요. 김명주 경제전문가입니다.
AMD의 AI도약 핵심은 GPU와 차세대 CPU를 통해 대규모 AI추론 시장을 공략하는 것으로 보입니다.
또한 소프트웨어 생태계를 강화하여 향후 AI 서버 통합과 추론 효율, 오픈 소프트웨어에서 점유율을 확보하려는 것으로 판단됩니다.
안녕하세요. 박성훈 경제전문가입니다.
엔비디아가 GPU 하나로 AI 시장을 거의 독점하고 있는 상황에서, AMD는 'GPU + CPU 둘 다'를 함께 강점으로 내세우며, 특히 'CPU에서 직접 AI를 돌리는 기술'과 'GPU-CPU를 하나로 연결하는 통합 시스템'으로 차별화하고 있습니다.
# AMD 3가지 핵심 기술 분야
1. GPU — AI 학습·추론용 고성능 칩
- MI 시리즈(MI300·MI350 등)이 핵심입니다. 엔비디아 H100·H200에 맞서 대규모 AI 모델 학습과 데이터센터용으로 밀고 있습니다.
- 특히 칩 여러 개를 하나처럼 연결하는 기술이 강점입니다. 여러 칩을 붙여서 마치 거대한 하나의 칩처럼 쓰는 방식으로, 큰 AI 모델을 효율적으로 돌리도록 설계되었습니다.
2. CPU — AI를 칩 안에서 직접 처리하는 기술
- 제노아(EPYC) CPU에 AI 기능을 직접 넣었습니다. 이것이 AMD의 가장 큰 무기입니다.
- GPU에 보내지 않고 CPU 자체에서 AI 연산을 처리할 수 있어서, 데이터를 옮기느라 시간과 전력을 낭비하지 않아도 됩니다.
- 특히 클라우드·서버 환경에서 작은 AI 모델을 빠르게 돌릴 때 매우 효율적입니다. 엔비디아는 GPU만 만들지 CPU는 만들지 않기 때문에 이 부분은 AMD만의 강점입니다.
3. 통합 시스템 — CPU+GPU를 함께 쓰는 AI 생태계
- CPU와 GPU를 한 세트로 최적화해서 판매합니다. 어떤 모델은 GPU에서, 어떤 작업은 CPU에서 가장 효율적인 곳에 자동으로 나눠서 처리하도록 설계된 소프트웨어도 함께 제공합니다.
- ROCm이라는 AI 소프트웨어 플랫폼을 완전히 무료로 개방해서, 누구나 AMD 칩에서 AI 프로그램을 쉽게 돌릴 수 있게 한 것도 큰 전략입니다.
# 정리하면
AMD는 MI시리즈 GPU로 엔비디아에 맞서고, 제노아 CPU에 직접 AI 기능을 넣어 'CPU에서도 AI를 돌리는 것'을 큰 무기로 삼고 있습니다. GPU만 잘하는 엔비디아와 달리 CPU+GPU를 함께 최적화해서 통합 시스템으로 승부를 걸고 있는 것입니다!
안녕하세요. 김창현 경제전문가입니다.
AMD사는 최근 하드웨어 침 단품 판매를 넘어 데이터센터 전체를 하나의 시스템으로 묶는 기술에 집중하고 있습니다. GPU분야에서는 4세대 CDNA4 아키텍처 기반의 Instinct MI350 시리즈 가속기 개발과 보급에 힘쓰고 있습니다. 경쟁사 대비 훨씬 더 큰 용량의 고대역폭 메모리인 HBM3E를 탑재하여 대규모 인공지능 모델 지원 능력을 키웁니다. CPU 분야에서는 차세대 데이터센터용 프로세서인 베니스 칩을 통해 연산 제어 능력을 강화하고 있습니다. 인공지능 시장이 단순 챗봇을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 에이전트형 AI 시대로 진입하면서 CPU의 중요성이 커졌습니다. 에이전트 프로그램이 목표를 분할하고 데이터베이스를 조회하며 다양한 API를 호출할 때 CPU연산이 대거 필요합니다.
안녕하세요. 정의준 경제전문가입니다.
GPU 칩을 판매하던 방식에서 벗어나, GPU, CPU, 네트워킹 칩을 대규모 시스템 단위로 묶은 시스템을 내세우고 있습니다.
AI 연산이 GPU에서 점점 CPU의 사용량이 늘어가고 있고 향후 50% : 50% 까지 사용량이 확대될 것으로 보고 있습니다. (CPU의 중요성이 크게 부각)
안녕하세요. 정현재 경제전문가입니다.
AMD에서는 최근 GPU성능 경쟁이 아니라 인스팅트 GPU와 서버용 에픽 CPU, 자체 통합 메모리를 결합하는 이기종 컴퓨팅 시스템에 사활을 걸고 있는데요. 데이터센터와 AI PC환경에서 복잡한 전처리 과장은 CPU가, 최종결과물은 GPU가 처리하게하면서 작업의 속도와 완성도를 높이는 극강의 효율을 추구하는 기술 발전을 목표로 하고 있습니다.