AMD: Nvidia의 지배에 도전하는 AI 하드웨어 추진

AI 붐이 계속되면서 Nvidia의 (NVDA ) 주가도 상승하고 있으며, 이는 Nvidia를 시가총액 기준 세계 최대 기업으로 만들고 있습니다.

하지만 항상 그랬던 것은 아닙니다. 그리 오래되지 않은 과거에 Nvidia는 단순히 GPU(그래픽 처리 장치) 회사였으며, 그래픽 렌더링에 특화된 컴퓨팅 하드웨어였습니다.

GPU는 수천 개의 단순 연산을 동시에 수행하도록 설계된 반면, CPU(중앙 처리 장치)처럼 적은 수의 복잡한 연산을 수행합니다. 이 병렬 처리 능력이 암호화폐 채굴과 AI에 필수적이었으며, 따라서 Nvidia의 성공을 이끌었습니다.

하지만 Nvidia와 그 GeForce 시리즈가 유일한 GPU 회사는 아니었으며, AMD와 그 Radeon GPU와의 경쟁을 항상 감수해야 했습니다. 비록 AMD가 시장 점유율이 그만큼 높지는 않았지만 말이죠.

AMD는 GPU를 그래픽 외 용도로 활용하는 데 Nvidia보다 늦게 움직였으며, 이는 AI가 새롭게 떠오르던 시기에 잠재적인 리더십 위치를 놓치는 결과를 초래했습니다.

하지만 AI 하드웨어 시장은 이제 성숙 단계에 접어들었으며, 하이퍼스케일러들은 Nvidia 하드웨어의 대안을 찾고 있습니다. 여기에는 TPU, XPU 등과 같은 새로운 AI 전용 하드웨어나 AI 전용 GPU의 대체 공급이 포함됩니다.

이에 따라 AMD는 이제 따라잡을 위치에 있으며, 현재 시가총액이 Nvidia의 1/10 이하이지만(10^th 미만), 이는 AMD가 다시 한 번 GPU 분야의 강력한 경쟁자로 부상할 잠재력을 충분히 반영하지 못하고 있을 수 있습니다.

AMD 회사 역사와 진화

Advanced Micro Devices, 또는 AMD는 1969년에 설립되었으며, 주로 불만을 품은 Fairchild Semiconductors 직원들에 의해 시작되었습니다. Fairchild는 트랜지스터와 집적 회로 제조의 선구자였습니다.

회사는 논리 칩 생산으로 시작해 1971년에 RAM 시장에, 1975년에 마이크로프로세서 시장에 진입했습니다. 2006년 그래픽 기업 ATI Technologies를 43억 달러에 인수하면서 AMD는 고성능 GPU(Radeon) 시장에 진입하게 되었습니다.

오늘날까지 AMD는 CPU 시장에서 Intel (INTC )와 경쟁하고, GPU 시장에서는 Nvidia와 경쟁하고 있습니다.

2020년대에 AMD는 기록적인 490억 달러 규모로 Xilinx를 인수했습니다, 또한 2024년 데이터 센터 하드웨어 기업 ZT Systems의 47억 달러 인수와 유럽 최대 사설 AI 연구소인 Silo AI를 6억 6500만 달러에 인수를 통해 AI, 데이터 센터 및 임베디드 컴퓨팅 분야에서 입지를 강화했습니다.

“Xilinx는 업계 최고의 FPGA, 적응형 SoC, AI 추론 엔진 및 소프트웨어 전문성을 제공하여 AMD가 업계에서 가장 강력한 고성능 및 적응형 컴퓨팅 솔루션 포트폴리오를 제공하고, 클라우드, 엣지 및 지능형 디바이스 전반에 걸친 약 1,350억 달러 규모의 시장 기회를 보다 크게 차지하도록 합니다.”

Dr. Lisa Su – AMD 의장 겸 CEO

따라서 AMD는 반세기 이상 실리콘밸리 역사에서 필수적인 역할을 해왔으며, 내부 R&D와 핵심 전략적 인수를 결합해 오늘날 회사의 전략적 위치에 필수적인 요소들을 확보해 왔습니다.

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AMD 일반 통계

AMD는 약 31,000명의 직원을 고용하고 있으며, 본사는 캘리포니아주 산타클라라에, 주요 운영은 텍사스주 오스틴에 있습니다. 미국 외에도 말레이시아 펜앙에 209,000 평방피트 규모의 새로운 엔지니어링 랩을 포함해 대규모 시설을 보유하고 있으며, 온타리오주 마컴에도 중요한 시설을 운영하고 있습니다. 전 세계 32개국에 총 100개의 사무소가 있습니다.

Nvidia와 마찬가지로 AMD는 “팹리스” 칩 제조업체로 설계에 집중하고 있으며, 첨단 2-3nm 공정에서는 TSMC (TSM )가 핵심 파트너이며, 구형 설계에서는 GlobalFoundries와 협력하고 있습니다.

또한 2026년 3월 Flex와의 파트너십을 확대해 Flex의 1.4백만 평방피트 규모 시설(텍사스주 오스틴)에서 AMD Instinct MI355X AI 플랫폼을 제조했습니다.

AMD 재무 현황

2025년 AMD는 CPU 시장의 36.5%를 점유했지만, PC GPU 시장 점유율이 5%로 감소했습니다(아래에서 자세히 다룸). 전체적으로 AMD는 클라이언트 PC 시장에서 약 28%의 매출 점유율을 보유하고 있으며(2024년 20%에서 상승), 향후 3~5년 내에 40%를 목표로 하고 있습니다.

AMD는 2025년에 346억 달러의 매출을 기록했으며, 전년 대비 34% 증가했으며, 순이익은 25억 달러로 전년 대비 42% 상승했습니다. 성장의 주요 동인은 데이터 센터, 클라이언트 및 게임 부문이었습니다. 데이터 센터 부문은 166억 달러 매출(32% 증가)로 가장 큰 매출을 창출했으며, 그 뒤를 클라이언트 및 게임 부문이 145억 달러(51% 증가)로 이었습니다.

AMD 현재 사업 위치

AMD는 현재 CPU, GPU 및 자동차, 자동화, 로봇 분야와 같은 산업용 특수 반도체를 포함한 고급 반도체 제품의 주요 시장 대부분에 진출해 있습니다.

출처: AMD

회사의 전략은 최근 대부분 AI에 초점을 맞추고 있으며, 이는 지난 3년간 업계 전반에 걸쳐 동일하게 나타난 현상입니다.

충분하고 적절한 AI 하드웨어를 제공하기 위한 경쟁에서 승리하기 위해 AMD는 데이터 센터 부문, 랙 규모 솔루션 및 CPU, GPU, FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이 또는 맞춤형 디지털 로직 회로), 패키징 및 네트워킹을 모두 포함하는 통합 옵션 제공에 집중하고 있습니다.

또한 AMD는 엣지 AI(클라우드와 데이터 센터가 아닌 현장에서 AI를 계산)와 적응형 AI 맞춤 플랫폼, 특히 AI 에이전트를 위한 하드웨어에 집중적인 노력을 기울이고 있습니다(아래 참고).

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AMD의 미래 성장 전략

AMD 전략: 에너지 효율적인 AI 하드웨어

앞서 언급했듯이, AMD는 최근 몇 년간 Xilinx, ZT Systems, Silo AI와 같은 주요 인수를 통해 AI 시장에서 입지를 강화했습니다. 그 결과 GPU 분야에서 입지를 회복하려는 노력을 지속하면서도, 데이터 센터 랙, FPGA, 적응형 SoC(시스템 온 칩) 및 EU 시장에서 이미 강력한 플레이어가 되었습니다.

이러한 존재감은 FPGA, SoC 및 유사 하드웨어가 AI 연산에 재평가되고 있기 때문에 중요합니다. 이들은 성능이 다소 낮을 수 있지만, 동일한 연산량을 수행하는 데 훨씬 적은 에너지를 소비합니다.

AI 데이터 센터의 배치는 하드웨어 부족이 아니라 에너지 공급 부족으로 점점 더 둔화되고 있으므로, 보다 효율적인 하드웨어가 점점 더 중요한 고려 사항이 되고 GPU 중심 접근 방식보다 다른 설계가 선호될 가능성이 높아지고 있습니다.

AMD가 GPU에서 어려움을 겪고 있나요?

AMD는 오랫동안 PC 게이머들에게 Nvidia GPU에 대한 실용적이고 저렴한 대안으로 알려져 왔지만, 성능 면에서는 다소 뒤처지는 편이었습니다.

하지만 AMD는 이 시장에서 Nvidia에게 서서히 뒤처졌으며, 2025년 말에는 AMD GPU가 전체 부가 보드(AIB) 그래픽 카드 판매의 단 5%에 불과한 새로운 최저치를 기록했습니다.

이는 부분적으로 공급 감소 때문이었으며, 최신 Radeon RX 9000 시리즈 GPU가 초기 수명 단계에서 충분히 공급되지 않아 출시가 다소 실패한 결과였습니다.

또한 AI 하이퍼스케일러의 지속적인 수요에 의해 구동되는 GPU 가격이 상승하면서 대부분의 PC 사용자가 접근하기 어려워졌으며, 메모리와 같은 다른 PC 부품 가격도 급등했습니다.

전반적으로 데스크톱용 그래픽 카드 시장은 연간 10% 감소할 것으로 전망됩니다.

“The AIB market, largely supported by gamers, is being squeezed from the bottom by powerful new notebooks and CPU integrated graphics, and from the high end by rising pricing due to competition (supply and demand), memory prices, and Trump administration tariffs that bounce around,”Dr. Jon Peddie – President of Jon Peddie Research.

AMD는 현재 이 세대에서 고성능 GPU 경쟁자가 없기 때문에, 최고 성능 GPU에 프리미엄을 지불할 의향이 있는 고객들은 AMD를 완전히 무시하고 있습니다.

하지만 별도의 GPU 판매량만으로 AMD의 시장 위치를 완전히 파악할 수는 없습니다. 예를 들어, AMD는 통합 GPU 시장에서도 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. 거의 모든 데스크톱용 Ryzen 프로세서는 iGPU를 탑재하고 있어, CPU에 이미 그래픽 관련 연산을 많이 수행하는 하드웨어가 통합되어 있습니다.

출처: TechPowerUp

따라서 대부분의 PC 사용자에게는 과도하게 비싼 GPU를 완전히 피할 수 있는 적당한 가격대의 CPU 옵션이 좋은 선택이며, 이는 AMD가 Intel에 비해 CPU 시장에서 입지를 강화하는 결과를 낳았습니다.

또는 AMD가 말하듯이: “AMD는 확장된 Ryzen™ AI 400 시리즈 포트폴리오를 통해 소비자와 기업에 더 많은 AI PC 옵션을 제공합니다.” 이는 2025년 말에 GPU 판매가 좋지 않은 상황에서도, 특히 소비자 수준에서 AI 기능이 탑재된 하드웨어 판매를 평가하는 데 있어 GPU 판매량이 더 이상 중요한 지표가 아니라는 의미입니다.

AMD Ryzen AI 400 시리즈는 이제 사용자가 AI 애플리케이션과 LLM을 로컬에서 실행하고, 설계 및 엔지니어링을 포함한 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 처리할 수 있게 해줍니다. 또한 신경 처리 장치(NPU)도 포함하고 있습니다.

“데스크톱 PC는 사용자가 사용하는 도구에서 지능형 어시스턴트로 진화하고 있습니다. Ryzen AI 400 시리즈 프로세서는 데스크톱에서 새로운 Copilot+ 경험을 제공하도록 설계된 세계 최초의 프로세서이며, 우리는 파트너가 기업과 소비자 모두가 더 많은 일을 하고 더 많이 창조할 수 있도록 지원하는 강력한 AI 가속을 제공하고 있습니다.”
Jack Huynh – AMD 컴퓨팅 및 그래픽 그룹 수석 부사장 및 총괄 매니저

변화하는 AI 하드웨어 경쟁 구도

AI 하드웨어를 하이퍼스케일러에 제공하는 경쟁에서 가장 큰 승자는 Nvidia였다는 것은 비밀이 아닙니다. 그러나 이러한 성공은 회사에 많은 문제와 잠재적인 미래 위험을 초래하고 있습니다.

반도체 산업 대부분의 역사에서 특정 하드웨어 유형은 소수의 대규모 설계·제조업체가 장악하는 과점 구조를 이루었으며, 단일 기업이 독점이 된 경우는 없었습니다.

핵심 이유는 공급망의 특정 부분이 독점이 되면 해당 기업이 과도한 가격 책정 권한과 통제력을 갖게 되며, 비슷한 기술력을 가진 다른 기업들이 진입해 필요한 경쟁을 제공할 수 있기 때문입니다.

AI 하드웨어도 마찬가지 상황입니다. 한편으로는 Google (GOOGL )과 같은 대형 하이퍼스케일러가 자체 AI 하드웨어인 TPU(텐서 처리 장치)를 생산하려 하고 있습니다. 다른 한편으로는 자체 하드웨어를 구축하지 않는 대형 AI 기업들이 Nvidia에 대한 과도한 의존을 경계하며 대안을 찾고 있습니다.

AMD의 대규모 파트너십 계약

2025년 10월, AMD는 OpenAI와 6GW 컴퓨팅 용량을 사용하는 칩 공급 계약을 체결했습니다. 이는 OpenAI가 Nvidia(10GW), AMD(6GW), Broadcom(맞춤형 AI 가속기용 10GW) (AVGO ), Oracle (ORCL )와 33GW 규모의 컴퓨팅 약정을 다변화하려는 노력의 일환입니다.

이 계약은 곧 출시될 AMD MI450 칩을 활용합니다. 이 칩은 432GB HBM4 메모리와 거의 20TB/s 대역폭, GPU당 최대 40PFLOPS FP4 연산을 제공합니다.

이 거래는 최대 900억 달러 규모의 누적 하드웨어 매출 잠재력을 의미합니다. 또한 OpenAI는 구축되는 컴퓨팅 용량에 따라 AMD 지분을 최대 10%까지 확보할 수 있게 되어, 양사는 매우 긴밀한 관계를 맺게 됩니다.

MI450 칩은 또한 Meta와 1000억 달러 규모의 계약을 체결해 추가 6GW 컴퓨팅 용량 확보라는 또 다른 대형 성과를 거두었습니다. 이 칩은 Meta 워크로드에 최적화된 맞춤형 버전 “Instinct”를 사용합니다.

출처: DigWatch

여기서도 Meta의 논리는 Mark Zuckerberg가 “우리의 컴퓨팅을 다변화한다”는 것이었습니다. 또한 AMD는 동일한 규모의 성과 기반 워런트(AMD 보통주 최대 1억 6천만 주)를 발행했으며, 이는 Meta와 OpenAI가 향후 각각 최대 20%의 지분을 보유하게 될 수 있도록 특정 GPU 출하량을 마일스톤으로 설정했습니다.

“이 다년간, 다세대에 걸친 Instinct GPU, EPYC CPU 및 랙 규모 AI 시스템 간의 협업은 우리의 로드맵을 맞추어 Meta 워크로드에 최적화된 고성능, 에너지 효율적인 인프라를 제공하고, 업계 최대 규모 AI 배치를 가속화하며 AMD를 전 세계 AI 구축의 중심에 놓습니다.”

한편, 미국 에너지부도 AMD와 협력해 10억 달러 규모의 슈퍼컴퓨터를 구축하고, 이를 통해 핵융합 에너지를 활용하거나 신약 개발에 활용하려 하고 있습니다.

“우리는 이러한 AI 시스템의 연산을 활용해 핵융합 에너지를 활용하는 데 크게 진전할 것이며, 향후 2~3년 안에 실용적인 경로를 확보할 수 있을 것으로 기대합니다. 5~8년 안에 오늘날 거의 사형 선고와 같은 암을 관리 가능한 상태로 전환할 수 있기를 바랍니다.”
에너지 장관 Wright

Edge AI

마지막으로 AI는 거대한 데이터 센터에서 실행되는 초고성능 일반 AI에서 점차 현장 하드웨어에서 실시간으로 수행되는 보다 좁은 작업으로 이동하고 있습니다. 이러한 방식을 “엣지 컴퓨팅”이라고 합니다. 이는 모바일 로봇, 자율주행 자동차, 드론, 웨어러블, 산업 현장 등 물리적 AI에 특히 중요합니다.

이러한 작업에서는 낮은 컴퓨팅 파워이지만 더 효율적으로 수행되는 것이 선호됩니다.

이를 위해 AMD는 2026년 3월에 새로운 프로세서 Ryzen AI Embedded P100 Series를 출시했으며, 이는 CPU 코어 수가 최대 2배, GPU 성능이 최대 8배 향상된 단일 칩 솔루션입니다.

“AMD Ryzen™ AI Embedded 플랫폼은 엣지에서 산업 및 AI 기반 애플리케이션을 위한 게임 체인저입니다. 우리의 P100 기반 K4131-Px mITX는 4코어에서 12코어 APU를 탑재해 고객에게 고성능 컴퓨팅과 AI 가속을 동일한 콤팩트한 풋프린트에서 제공할 수 있습니다.” 
Thomas Stanik, Kontron 수석 영업 및 사업 개발 매니저

AI 에이전트와 CPU 중심 추론으로의 전환

점차 일반 AI가 “AI 에이전트”라는 세분화된 모델로 대체되고 있습니다. AI 에이전트는 특정 작업에만 초점을 맞춘 전문 도구를 만드는 AI 모델의 하위 분야입니다. 결국 자동차를 운전하거나 데이터베이스를 정리하거나 로봇 팔을 움직이는 AI가 소설을 쓰거나 심리 상담을 제공하거나 즉석에서 이미지를 생성할 필요는 없습니다.

Agentic AI는 전체 AI 모델에 비해 CPU 의존도가 GPU보다 더 높다고 여겨집니다

따라서 AI 에이전트는 수년간 GPU가 헤드라인과 매출 성장 수치를 장악해 온 이후, CPU 컴퓨팅 용량에 대한 수요가 다시 부활할 가능성을 높이고 있습니다.

“현대 AI 배치는 균형 잡힌 시스템에 의존합니다. CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어는 각각 대규모 성능을 제공하는 데 고유한 역할을 수행합니다. 이러한 환경에서 CPU는 워크로드를 조정하고 메모리와 데이터 이동을 관리하며 AI 모델과 함께 운영되는 엔터프라이즈 애플리케이션을 지원합니다.”

따라서 대규모 학습 시대가 GPU 중심이었지만, 실제 문제를 해결하기 위한 AI 실행(추론) 시대는 CPU 중심이 될 가능성이 높으며, 이는 이 시장의 선두주자인 AMD와 Intel에 이익이 될 것입니다.

AMD 투자 사례

AMD는 GPU 시장에서 영원한 라이벌인 Nvidia보다 덜 논의되고 평가액도 훨씬 낮은 칩 제조업체이지만, AI 데이터 센터 시장에서 빠르게 따라잡고 있으며 클라우드와 엣지 컴퓨팅 모두에서 AI 추론에 강점을 가지고 있습니다. 이는 AMD가 CPU와 FPGA와 같은 특수 반도체 분야에서도 강력한 입지를 가지고 있기 때문입니다.

또한 많은 하이퍼스케일러가 Nvidia의 반복적인 납품 지연과 한 기업이 과도한 독점력을 갖는 위험을 완화하기 위해 AI 칩 공급자를 다변화하려 하고 있습니다. Google과 같은 기업이 자체 AI 하드웨어를 직접 개발하려는 움직임도 있지만, Meta와 OpenAI와 같은 기업은 AMD와 장기 전략적 파트너십을 구축하고 있으며, 이는 기업 주식 참여를 통한 전략적 참여도 포함됩니다.

마지막으로, AI 산업이 GPU 중심 접근 방식에서 맞춤형 설계, 보다 에너지 효율적인 칩 및 CPU 역할 확대로 전환함에 따라 AMD는 Nvidia를 능가하거나 Intel이나 Broadcom과 정면으로 경쟁할 수 있는 여러 분야에서 이점을 얻을 것입니다.

이러한 변화는 회사를 수익성은 있지만 뒤처지는 반도체 칩 설계업체에서 떠오르는 AI 리더로 전환시키며, 여전히 이전 프로필을 반영한 시가총액을 유지하고 있습니다.

(또한 AI 하드웨어에 대한 자세한 보고서와 Nvidia, Intel, Broadcom과 같은 AI 하드웨어 기업에 대한 보고서도 확인할 수 있습니다.)

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