생성 AI 시대에 주목받던 반도체는 GPU였다. 그러나 AI가 스스로 계획을 세우고 외부 시스템과 상호작용하는 '에이전틱 AI'로 진화하면서 데이터센터 CPU의 중요성이 다시 커지고 있다.
최근 인텔의 올해 2분기 실적발표와 AMD의 차세대 서버 프로세서 발표는 이러한 변화를 보여주는 대표적인 사례다.
인텔은 실적발표 후 컨퍼런스콜에서 데이터센터용 제온 프로세서 수요가 예상 외로 견고하다고 밝혔다.
인텔 "제온6 시장 공급 빠듯한 상태"
데이비드 진스너 인텔 최고재무책임자(CFO)는 2024년 출시해 현재 시장에 공급중인 제온6(그래나이트 래피즈) 프로세서에 대해 "시장 반응이 매우 좋아 공급이 빠듯한 상황"이라고 말했다.
이어 그는 "서버 제품을 위해 극자외선(EUV) 기반 인텔 3 공정의 웨이퍼 투입량을 확대하는 한편 후공정과 기판 생산능력도 함께 확대하고 있다"고 설명했다.
이는 AI 데이터센터에서 GPU뿐 아니라 CPU 수요도 빠르게 증가하고 있음을 보여준다. GPU가 AI 모델의 연산을 담당한다면 CPU는 메모리 관리와 스케줄링, 네트워크, 스토리지, API 호출, AI 모델 간 데이터 이동 등을 담당한다.
특히 에이전틱 AI에서는 하나의 AI 서비스가 여러 모델과 데이터베이스, 외부 애플리케이션을 동시에 활용하기 때문에 CPU의 역할이 더욱 커질 수밖에 없다는 분석이다.
AMD "데이터센터용 CPU 시장 2조 달러 규모 성장"
AMD도 같은 방향성을 제시했다. 최근 열린 '어드밴싱 AI' 행사에서 AMD는 2030년 전체 컴퓨팅 시장(TAM)이 2조 달러 규모로 성장할 것으로 전망하면서 AI 시대에도 CPU가 핵심 성장축이 될 것으로 내다봤다.
AMD는 CPU를 단순한 범용 프로세서가 아니라 '시스템 오케스트레이터'라고 정의했다. GPU가 AI 연산을 수행하는 동안 CPU는 수많은 AI 에이전트와 메모리, 스토리지, 네트워크 자원을 조율하는 역할을 맡는다는 의미다.
AMD는 에이전틱 AI 수요를 흡수하기 위해 올 하반기부터 차세대 에픽 프로세서 '베니스'를 공급할 예정이다. 2030억 개의 트랜지스터를 집적했고 젠6(Zen 6) 아키텍처 기반 최대 256개 코어와 512개 스레드를 처리한다.
AMD는 이러한 설계를 통해 이전 세대보다 더 많은 AI 에이전트를 동일 전력으로 처리할 수 있도록 했다고 설명했다.
AI 인프라, CPU·GPU 함께 진화하는 방향으로 확대
양사의 발표는 AI 인프라 경쟁이 GPU 중심에서 CPU와 GPU가 함께 진화하는 방향으로 확대되고 있음을 보여준다.
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생성 AI 시대에는 GPU의 연산 성능이 경쟁력을 좌우했다면, 에이전틱 AI 시대에는 수많은 AI 에이전트의 실행을 관리하고 시스템 자원을 효율적으로 배분하는 CPU의 역할이 갈수록 중요해지고 있다는 것이다.
업계에서는 앞으로 AI 데이터센터 경쟁의 핵심이 GPU 성능뿐 아니라 CPU의 코어 확장성과 메모리 대역폭, 입출력 성능, 전력 효율로까지 확대될 것으로 전망하고 있다.











