AMD: 엔비디아의 지배력에 도전하기 위한 AI 하드웨어 전략 추진

인공지능(AI) 붐이 계속됨에 따라 엔비디아의 성장세도 이어지고 있습니다.  (NVDA ) 주식 시장에서 큰 성공을 거두어 시가총액 기준으로 세계 최대 기업이 되었습니다.

하지만 항상 그랬던 것은 아닙니다. 그리 오래전이 아닌 과거에는 엔비디아가 단순히 GPU(그래픽 처리 장치), 즉 그래픽 렌더링에 특화된 컴퓨팅 하드웨어 회사였습니다.

GPU는 CPU(중앙 처리 장치)처럼 더 적지만 더 복잡한 계산을 처리하는 대신, 수천 개의 간단한 계산을 동시에 병렬로 수행하는 데 특화되어 있습니다. 이러한 병렬 처리 능력이 암호화폐 채굴과 인공지능(AI)에 필수적이었고, 이것이 엔비디아의 성공 요인입니다.

하지만 엔비디아와 그 지포스 시리즈는 유일한 GPU 회사가 아니었으며, 비록 시장 점유율은 엔비디아만큼 높지는 않았지만 AMD와 그 라데온 GPU와의 경쟁에 항상 맞서 싸워야 했습니다.

AMD는 엔비디아보다 비그래픽 애플리케이션에 GPU를 활용하는 데 뒤처졌고, 이로 인해 AI가 새로운 기술이었고 어떤 하드웨어를 사용해야 할지 경쟁이 치열했던 시기에 잠재적인 선두 자리를 놓쳤습니다.

하지만 AI 하드웨어 시장은 이제 성숙 단계에 접어들었으며, 하이퍼스케일러들은 TPU, XPU 등과 같은 새로운 AI 전용 하드웨어 또는 AI 전용 GPU의 대체 공급원을 통해 엔비디아 하드웨어에 대한 대안을 모색하고 있습니다.

따라서 AMD는 이제 따라잡을 수 있는 위치에 있으며, 현재 시가총액은 1/10에도 미치지 못합니다.^th 엔비디아의 실적은 AMD가 GPU 제조 선두주자인 엔비디아의 강력한 경쟁자로 다시 한번 부상할 잠재력을 제대로 반영하지 못할 수도 있습니다.

AMD 회사 연혁 및 발전 과정

AMD(Advanced Micro Devices)는 트랜지스터와 집적 회로 제조 분야의 선구자였던 페어차일드 반도체(Fairchild Semiconductors)의 불만을 품은 직원들이 주축이 되어 1969년에 설립되었습니다.

AMD는 로직 칩 생산으로 사업을 시작하여 1971년에 RAM 시장에 진출했고, 1975년에는 마이크로프로세서 시장에 진출했습니다. 2006년 그래픽 카드 회사인 ATI 테크놀로지스를 4.3억 달러에 인수하면서 고성능 GPU(라데온) 시장에 진출하게 되었습니다.

오늘날까지 AMD는 CPU 시장에서 인텔과 같은 기업들과 경쟁하며 존재감을 드러내고 있습니다. (INTC )그리고 GPU 시장에서 엔비디아와 경쟁하고 있습니다.

2020년대에는 자일링스를 49억 달러라는 기록적인 가격에 인수하기도 했습니다.2024년에도 마찬가지입니다. 데이터센터 하드웨어 회사인 ZT Systems를 4.7억 달러에 인수  유럽 ​​최대 규모의 민간 AI 연구소인 Silo AI를 6억 6500만 달러에 인수인공지능, 데이터 센터 및 임베디드 컴퓨팅 분야에서 입지를 강화하기 위해서입니다.

"Xilinx는 업계 최고의 FPGA, 적응형 SoC, AI 추론 엔진 및 소프트웨어 전문 지식을 제공하여 AMD가 업계에서 가장 강력한 고성능 및 적응형 컴퓨팅 솔루션 포트폴리오를 제공하고 클라우드, 엣지 및 지능형 장치 전반에 걸쳐 약 135억 달러 규모의 시장 기회를 더 크게 확보할 수 있도록 지원합니다."

리사 수 박사 - AMD 회장 겸 CEO

AMD는 반세기 이상 실리콘 밸리 역사의 중요한 부분을 차지해 왔으며, 자체 연구 개발과 오늘날 회사의 전략적 입지에 필수적인 핵심 전략적 인수를 통해 성장해 왔습니다.

AMD 관련 수치 분석

AMD 일반 통계

AMD는 약 31,000명의 직원을 고용하고 있으며, 캘리포니아주 산타클라라에 본사를 두고 텍사스주 오스틴에 주요 사업장을 운영하고 있습니다. 미국 외 지역에서는 말레이시아 페낭에 209,000평방피트 규모의 새로운 엔지니어링 연구소를 신축하고 확장했으며, 온타리오주 마크햄에도 중요한 시설을 보유하고 있습니다. 전 세계 32개국에 걸쳐 총 100개의 사무소를 두고 있습니다.

엔비디아와 마찬가지로 AMD는 자체 생산 시설이 없는 "팹리스" 칩 제조업체이며, TSMC와 협력하여 설계에 집중하고 있습니다. (TSM ) 첨단 노드(2~3nm) 분야에서는 주요 파트너이며, 구형 설계 분야에서는 GlobalFoundries와 협력하고 있습니다.

또한 회사 2026년 3월, AMD Instinct MI355X AI 플랫폼 제조를 위해 Flex와의 파트너십을 확대했습니다. 텍사스주 오스틴에 있는 Flex의 1.4만 평방피트 규모 시설에서.

AMD의 재무 정보

2025년에는 AMD가 CPU 시장의 36.5%를 점유할 것으로 예상되지만, PC GPU 시장에서 5%의 점유율로 떨어졌습니다. (이 주제에 대해서는 아래에서 자세히 다루겠습니다.) 전반적으로 AMD는 클라이언트 PC 시장에서 약 28%의 매출 점유율을 차지하고 있으며(2024년 20%에서 증가), 향후 3~5년 내에 40%를 목표로 하고 있습니다.

AMD는 2025년 매출 34.6억 달러를 기록하며 전년 대비 34% 증가했고, 순이익은 2.5억 달러로 전년 대비 42% 증가했습니다. 이러한 성장은 데이터 센터, 클라이언트 및 게임 부문의 성장에 힘입은 것입니다. 데이터 센터 시장이 16.6억 달러(32% 증가)의 매출을 올리며 가장 큰 비중을 차지했고, 클라이언트 및 게임 부문이 14.5억 달러(51% 증가)로 그 뒤를 이었습니다.

AMD의 현재 사업 위치

AMD는 현재 CPU, GPU, 그리고 자동차, 자동화, 로봇 분야와 같은 산업 분야에 사용되는 특수 반도체를 포함한 고급 반도체 제품의 주요 시장 대부분에 진출해 있습니다.

출처: AMD

최근 회사의 전략은 주로 인공지능(AI)에 집중되어 있는데, 이는 지난 3년간 업계의 어느 기업이든 마찬가지였으므로 놀라운 일은 아닙니다.

AMD는 충분하고 적합한 AI 하드웨어를 제공하기 위한 경쟁에서 승리하기 위해 랙 규모 솔루션을 포함한 데이터 센터 부문 성장에 집중하고 있으며, CPU, GPU, FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이, 맞춤형 디지털 논리 회로), 패키징 및 네트워킹을 완벽하게 통합한 옵션을 제공하고 있습니다.

또한 엣지 AI(클라우드 및 데이터 센터가 아닌 현장에서 연산되는 AI)와 적응형 AI 맞춤형 플랫폼, 특히 AI 에이전트용 하드웨어에 집중적인 노력을 기울이고 있습니다(자세한 내용은 아래 참조).

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AMD의 미래 성장 전략

AMD의 전략: 에너지 효율적인 AI 하드웨어

앞서 언급했듯이 AMD는 지난 몇 년간 자일링스, ZT 시스템즈, 실로 AI와 같은 주요 기업들을 인수하며 AI 시장에서의 입지를 강화해 왔습니다. 그 결과, GPU 시장에서는 여전히 점유율 회복에 힘쓰고 있지만, 데이터센터 랙, FPGA, 어댑티브 SoC(시스템 온 칩), 그리고 유럽 시장에서는 이미 강력한 경쟁자로 자리매김했습니다.

FPGA, SoC 및 기타 하드웨어가 AI 연산에 다시 주목받고 있는 만큼 이러한 하드웨어의 존재는 중요합니다. 이러한 하드웨어는 성능 면에서는 다소 떨어질 수 있지만, 동일한 연산량을 수행하는 데 훨씬 적은 에너지를 소비하므로 효율성이 훨씬 뛰어납니다.

AI 데이터 센터 구축이 하드웨어 부족이 아닌 에너지 공급 문제로 인해 점점 더 지연됨에 따라, 더욱 효율적인 하드웨어가 점점 더 중요한 과제가 될 것이며, 지금까지 채택되어 온 GPU 중심의 접근 방식과는 다른 설계 방식이 선호될 가능성이 높습니다.

AMD, GPU 문제로 어려움을 겪고 있나요?

AMD는 오랫동안 PC 게이머들 사이에서 엔비디아 GPU의 저렴하면서도 성능 면에서는 다소 뒤처지긴 하지만, 충분히 경쟁력 있는 대안으로 알려져 왔습니다.

하지만 AMD는 이 시장에서 엔비디아에 서서히 밀려나가 2025년 말에는 최저치를 기록하며, AMD의 GPU는 애드인 보드(AIB) 그래픽 카드 전체 판매량의 5%만을 차지했습니다.

이는 부분적으로 공급 부족 때문이었는데, AMD의 최신 라데온 RX 9000 시리즈 GPU가 출시 초기에 충분한 물량을 확보하지 못해 다소 실패적인 출시로 이어졌습니다.

게다가 AI 하이퍼스케일러의 끊임없이 증가하는 수요로 인해 GPU 가격이 상승하여 대부분의 PC 사용자가 구매하기 어려워졌으며, 메모리와 같은 다른 PC 부품 가격 또한 폭등했습니다.

전반적으로 데스크톱용 그래픽 카드 시장은 전년 대비 10% 감소할 것으로 예상됩니다.

"게이머들이 주를 이루는 AIB(애플리케이션 보드) 시장은 강력한 신형 노트북과 CPU 통합 그래픽으로 인해 하위 시장에서 압박을 받고 있으며, 경쟁 심화(수요와 공급), 메모리 가격 상승, 그리고 트럼프 행정부의 관세 변동으로 인해 상위 시장에서도 가격 압박을 받고 있습니다."

존 페디 박사 - PJon Peddie Research의 거주자입니다.

AMD는 현재 이 세대에서 고성능 경쟁 제품이 없기 때문에, 가격에 상관없이 최고 성능의 GPU를 구매하려는 고객들은 AMD를 완전히 외면하고 있습니다.

하지만 개별 GPU 판매량만으로는 이 시장에서 AMD의 위치를 ​​완전히 반영할 수 없습니다. 예를 들어, AMD는 통합 GPU 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있는데, 데스크톱용 라이젠 프로세서의 거의 대부분이 iGPU를 탑재하고 있어 CPU에 통합된 하드웨어가 이미 그래픽 관련 연산의 상당 부분을 처리하고 있기 때문입니다.

출처: TechPowerUp

따라서 대부분의 PC 사용자에게는 가격 대비 성능이 뛰어난 CPU를 사용하면서 고가의 GPU를 완전히 피할 수 있다는 점이 매력적인 선택지였고, 이로 인해 AMD는 인텔에 불리하게 작용하면서도 CPU 시장에서 입지를 강화할 수 있었습니다.

AMD의 표현을 빌리자면 다음과 같습니다.AMD는 확장된 Ryzen™ AI 400 시리즈 포트폴리오를 통해 소비자 및 기업 고객에게 더욱 다양한 AI PC 옵션을 제공합니다.이는 2025년 말 AMD에게 전망이 좋지 않은 GPU 판매량이 특히 소비자 수준에서 AI 지원 하드웨어 판매량을 측정하는 데 더 이상 중요한 지표가 아니라는 것을 의미합니다.

AMD 라이젠 AI 400 시리즈를 통해 사용자는 이제 AI 애플리케이션과 LLM을 로컬에서 실행하고 설계 및 엔지니어링을 포함한 연산 집약적인 애플리케이션을 처리할 수 있습니다. 또한 신경 처리 장치(NPU)가 탑재되어 있습니다.

"데스크톱 PC는 단순히 사용하는 도구를 넘어, 사용자와 함께 작동하는 지능형 비서로 진화하고 있습니다. 세계 최초로 데스크톱에서 새로운 Copilot+ 경험을 구현하도록 설계된 Ryzen AI 400 시리즈 프로세서를 통해 강력한 AI 가속 기능을 제공하여 파트너사가 기업과 소비자 모두가 더 많은 일을 하고 더 많은 것을 창조할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축할 수 있도록 합니다."

잭 후인 - AMD 컴퓨팅 및 그래픽 그룹 수석 부사장 겸 총괄 매니저

변화하는 AI 하드웨어 경쟁 구도

하이퍼스케일러에 AI 하드웨어를 공급하는 경쟁에서 엔비디아가 최대 승자가 되었다는 것은 공공연한 사실입니다. 하지만 이러한 성공은 엔비디아에게 많은 문제점과 잠재적인 미래 문제를 야기하기도 합니다.

반도체 산업 역사의 대부분에서 특정 하드웨어 유형은 소수의 대규모 설계 및 제조업체로 구성된 과점 체제에 의해 지배되었지만, 단 하나의 업체만이 독점 기업이 된 적은 없었습니다.

핵심적인 이유는 공급망의 특정 부분이 독점화되면 해당 기업이 지나치게 많은 가격 결정력과 통제력을 갖게 되고, 비슷한 기술력을 가진 다른 기업들이 진입하여 필요한 경쟁을 제공할 수 있기 때문입니다.

AI 하드웨어의 경우도 마찬가지입니다. 한편으로는 구글과 같은 대형 하이퍼스케일러들이 있습니다. (GOOGL ) 이제 생산을 목표로 하고 있습니다. TPU(텐서 처리 장치)를 탑재한 자체 AI 하드웨어반면, 자체 하드웨어 개발에 관심이 없는 많은 대형 AI 기업들은 엔비디아에 대한 과도한 의존도를 경계하며 대안을 모색하고 있습니다.

AMD의 대규모 파트너십 계약

10월 2025에서, AMD는 칩 공급 계약을 체결했습니다. OpenAI AMD GPU를 사용하여 6GW 규모의 컴퓨팅 용량을 확보했습니다. 이는 OpenAI가 엔비디아(10GW), AMD(6GW), 브로드컴(맞춤형 AI 가속기용 10GW)으로 나뉜 총 33GW 규모의 컴퓨팅 자원 확보를 위해 공급업체를 다변화하려는 광범위한 노력의 일환입니다. (AVGO )그리고 오라클 (ORCL ).

이것은 곧 출시될 것을 사용할 것입니다. AMD MI450 칩이 제품은 432GB의 HBM4 메모리를 탑재하여 거의 20TB/s의 대역폭과 GPU당 최대 40PFLOPS의 FP4 연산 성능을 제공합니다.

이번 계약은 누적 하드웨어 매출 잠재력이 최대 90억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 또한, 구축되는 컴퓨팅 용량 규모에 따라 OpenAI는 AMD 지분의 최대 10%를 확보할 수 있게 되어 두 회사는 매우 긴밀한 관계를 맺게 되었습니다.

MI450 칩은 또한 또 다른 주요 승리를 거두었습니다. 100억 달러 규모의 계약 메타 추가로 6GW의 컴퓨팅 용량을 확보하기 위해이 시스템은 Meta의 작업 부하에 최적화된 "Instinct"라는 맞춤형 칩 버전을 사용할 것입니다.

출처: 디그워치

마크 저커버그에 따르면, 메타를 설립한 이유는 "컴퓨팅 역량을 다각화하기 위한 것"이었다. AMD는 메타에 GPU를 출하하는 특정 마일스톤 달성 시에 권리가 부여되는 성과 기반 워런트(최대 1억 6천만 주에 달하는 AMD 보통주)를 발행했으며, 이를 통해 메타와 오픈AI는 향후 AMD 지분의 최대 20%를 소유할 수 있게 된다.

"Instinct GPU, EPYC CPU 및 랙 규모 AI 시스템을 아우르는 이번 다년간의 세대 간 협력은 Meta의 워크로드에 최적화된 고성능, 에너지 효율적인 인프라를 제공하기 위한 로드맵을 일치시켜 업계 최대 규모의 AI 구축을 가속화하고 AMD를 글로벌 AI 구축의 중심에 자리매김하게 합니다."

리사 수 박사 - AMD 회장 겸 CEO

한편, 미국 에너지부조차도 핵융합 에너지 활용이나 새로 개발된 약물로 암을 치료하는 데 도움이 될 1억 달러 규모의 슈퍼컴퓨터 제작을 위해 AMD와 협력하고 있습니다.

"이러한 AI 시스템의 연산 능력을 활용하면 훨씬 더 빠른 속도로 발전할 것이며, 향후 2~3년 안에 핵융합 에너지를 활용할 수 있는 실질적인 길이 열릴 것이라고 생각합니다. 제 희망은 향후 5~8년 안에 오늘날 대부분 사망 선고와 같은 암들을 관리 가능한 질환으로 바꿀 수 있는 것입니다."

에너지부 장관 라이트

엣지 AI

마지막으로, 인공지능은 거대한 데이터 센터에서 실행되는 초고성능 컴퓨팅 기반의 일반화된 AI에서, "엣지 컴퓨팅"이라고 불리는 방식으로 지역 하드웨어에서 실시간으로 특정 작업을 처리하는 방향으로 서서히 전환되고 있습니다. 이는 모바일 로봇, 자율주행차, 드론, 웨어러블 기기, 산업 현장 등 물리적 AI 분야에서 특히 중요합니다.

이러한 작업에는 컴퓨팅 성능은 낮더라도 효율적으로 수행되는 것이 바람직합니다.

이를 위해 AMD는 2026년 3월에 새로운 프로세서를 출시했습니다. 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈CPU 코어 수는 최대 2배, 그래픽 처리 장치(GPU)는 최대 8배 더 높으며, 이 모든 것이 단일 칩에 담겨 있습니다.

“AMD 라이젠™ AI 임베디드 플랫폼은 산업 및 엣지 AI 기반 애플리케이션에 혁신을 가져올 것입니다. 당사의 P100 기반 K4131-Px mITX는 4코어에서 12코어 APU를 탑재하여 고객에게 컴팩트한 크기에서 고성능 컴퓨팅과 AI 가속을 제공하는 다양한 솔루션을 제공할 수 있습니다.”

콘트론의 영업 및 사업 개발 담당 수석 매니저인 토마스 스타닉

AI 에이전트와 CPU 기반 추론으로의 전환

점차 일반적인 인공지능(AI)은 특정 작업에만 특화된 도구를 만드는 AI 모델의 하위 범주인 "AI 에이전트"로 대체되고 있습니다. 결국, 자동차를 운전하거나, 데이터베이스를 정리하거나, 로봇 팔을 움직이는 AI가 소설을 쓰거나, 심리 상담을 제공하거나, 요청에 따라 이미지를 생성할 필요는 거의 없기 때문입니다.

에이전트형 AI는 GPU보다 CPU에 더 많이 의존하는 것으로 여겨진다.완전한 AI 모델과 비교했을 때, AI 에이전트는 수년간 GPU가 헤드라인과 판매 성장률을 장악했던 이후 CPU 컴퓨팅 용량에 대한 수요를 다시 불러일으킬 가능성이 높습니다.

"최신 AI 배포는 균형 잡힌 시스템에 달려 있습니다. CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어는 각각 대규모 성능을 제공하는 데 있어 고유한 역할을 수행합니다. 이러한 환경에서 CPU는 워크로드를 조정하고, 메모리 및 데이터 이동을 관리하며, 프로덕션 환경에서 AI 모델과 함께 실행되는 엔터프라이즈 애플리케이션을 지원합니다."

대규모 학습 시대는 GPU를 중심으로 이루어졌지만, 실제 문제를 해결하기 위해 AI를 실행하는 시대(추론)는 CPU 중심이 될 가능성이 높으며, 이는 이 시장의 선두주자인 AMD와 인텔에게 유리하게 작용할 것입니다.

AMD에 대한 투자 근거

AMD는 GPU 시장의 영원한 라이벌인 엔비디아에 비해 언급되는 빈도도 적고 기업 가치도 훨씬 낮지만, AI 데이터 센터 시장에서 빠르게 따라잡고 있으며 클라우드 컴퓨팅이든 엣지 컴퓨팅이든 AI 추론 분야에서 강력한 우위를 점하고 있습니다. 이는 AMD가 CPU뿐 아니라 FPGA와 같은 특수 반도체 분야에서도 탄탄한 입지를 구축하며 사업 다각화를 통해 이점을 누리고 있기 때문입니다.

게다가 많은 하이퍼스케일러들은 엔비디아의 반복적인 납품 지연과 한 업체가 시장을 독점하는 위험을 완화하기 위해 AI 칩 공급업체를 다변화하려는 움직임을 보이고 있습니다. 구글처럼 AI 하드웨어 생산을 직접 맡는 기업도 있지만, 메타(Meta)나 오픈아이(OpenAI) 같은 기업들은 AMD를 선택하여 주식 투자 등을 포함한 장기적인 전략적 파트너십을 구축하고 있습니다.

마지막으로, AMD는 AI 산업이 GPU 중심 접근 방식에서 맞춤형 설계, 더욱 에너지 효율적인 칩, 그리고 CPU의 역할 확대로 전환하는 세계적인 추세에서도 이점을 얻을 것입니다. 이 모든 분야에서 AMD는 엔비디아를 능가하거나 인텔 또는 브로드컴과 대등하게 경쟁할 수 있습니다.

이로써 회사의 이미지는 수익성은 좋지만 뒤처지던 반도체 칩 설계업체에서 떠오르는 AI 선도 기업으로 바뀌게 되었지만, 시가총액은 여전히 ​​이전의 이미지를 대체로 반영하고 있습니다.

(당신은 또한 수 AI 하드웨어에 대한 자세한 내용은 관련 보고서를 참조하십시오.또한 AI 하드웨어 회사들을 다룬 보고서들도 포함됩니다. 엔비디아, 인텔글렌데일 브로드 컴)

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