AMD "에이전틱 AI 승부수는 CPU 아닌 '인프라 조화'"

올 상반기부터 주요 CPU 제조사는 '에이전틱 AI를 위한 CPU'를 내세우며 경쟁하고 있다. 업계는 이용자의 요청에 따라 여러 작업을 수행하는 AI 에이전트를 정밀하게 조율하는 역할에는 GPU보다 CPU가 더 적합하다고 판단하고 있다.

이들은 과거 데이터센터에서 CPU와 GPU 비율이 1:8 수준이었다면 앞으로는 CPU와 GPU 비율이 1:1 등 대등한 수준으로, 혹은 CPU 비율이 GPU를 앞지를 수 있다고 예상하고 있다.

Arm은 3월 말 진행된 'Arm 에브리웨어' 행사에서 이를 겨냥한 AGI CPU를 공개했다. 인텔은 6월 '컴퓨텍스 타이베이 2026'에서 E(에피션트) 코어를 최대 288개 담은 제온6+(클리어워터 포레스트)를 정식 출시했다.

엔비디아 역시 Arm 코어 88개를 내장한 단일 제품인 베라 CPU를 단품으로 주요 AI 업체에 공급할 예정이다. 퀄컴은 지난 6월 말 '인베스터 데이' 행사에서 2028년부터 공급할 '드래곤플라이 C1000' CPU 로드맵을 공개하기도 했다.

AMD, 지난 달부터 '인프라 관점' 메시지 집중

경쟁사들이 모두 새로운 CPU를 전면에 내세운 것과 달리 AMD는 아직까지 에이전틱 AI를 겨냥한 CPU 신제품 공개를 미루고 있다.

대신 지난 달 초부터 최근까지 공식 블로그를 통해 에이전틱 AI 대응에 필요한 전략과 인프라 설계 관련 메시지를 내놓고 있다.

AMD는 '컴퓨텍스 타이베이 2026' 개막을 전후해 "생성 AI 시대에는 GPU의 추론 성능이 핵심 경쟁력이었지만, 에이전틱 AI에서는 CPU의 역할이 다시 확대되고 있다"고 진단했다.

AI 에이전트가 작업을 계획하고 여러 모델과 도구를 조율하며 데이터 이동과 검증을 수행하는 과정에서 CPU의 개입 비중이 크게 늘어나기 때문이다.

AMD는 앞으로 데이터센터의 경쟁력은 GPU 수를 늘리는 것보다 CPU와 GPU가 각각 가장 적합한 워크로드를 분담하도록 시스템을 설계하는 데 달려 있다고 강조했다.

"에이전틱 AI는 하나의 워크로드가 아니다"

AMD는 한 발 더 나아가 최근 "에이전틱 AI는 하나의 워크로드가 아니라 엔드투엔드 워크플로"라고 규정했다.

에이전틱 AI는 단순히 거대언어모델(LLM)이 답변을 생성하는 과정이 아니라 이용자의 요청을 판단하는 '계획', AI 모델을 바탕으로 한 '추론', 코드 실행과 검증을 반복하며 작업을 수행하는 복합적인 처리 과정이라는 설명이다.

AMD는 이 같은 특성 때문에 AI 인프라도 GPU 중심에서 벗어나 CPU와 GPU, 메모리, 네트워크를 모두 포함하는 시스템 관점에서 설계해야 한다고 강조했다.

또 에이전틱 AI 환경에서는 모든 CPU가 동일한 특성을 가질 필요도 없다고 분석했다. 일부 작업은 높은 작동 속도가 중요하지만 또 다른 작업은 많은 코어나 대용량 메모리 대역폭이 더 큰 영향을 미친다.

결국 CPU와 GPU를 워크로드 특성에 맞게 배치하는 것이 시스템 전체 성능과 비용 효율을 결정하게 된다는 것이 AMD의 주장이다.

이달 말 '베니스' 공개 앞두고 인프라 구상 선공개

AMD가 최근 에이전틱 AI 관련 설계 철학을 강조하는 것은 AMD가 이달 말 개최할 연례 행사 '어드밴싱 AI'를 앞둔 포석으로 해석된다.

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