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[IT뉴스]"1CPU:8GPU 공식은 깨졌다"…에이전틱 AI가 촉발한 'CPU 역습'

온카뱅크관리자

2026-06-03 06:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[인더스트리 AI] 댄 맥나마라 AMD 수석 부사장 "단순 연산보다 시스템 균형이 성능 결정"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Wn7gBzV7SL">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1ca877e4c470d02826293ade1014146cf0b95d90e5d398afbf40a94dc9bb7eb2" dmcf-pid="YvnWgLcnCn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060014425svwe.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="PCeNKB4qTN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060014425svwe.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="b6af882b530a65daa91d4f829b48dccda4fa59921aa4cde935fe30584fea6ff8" dmcf-pid="GTLYaokLhi" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 김문기 기자] 인공지능(AI)이 단순한 질문에 답하는 챗봇 수준을 넘어 스스로 추론하고 작업을 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’로 진화하면서, 글로벌 AI 인프라 시장의 판도가 통째로 흔들리고 있다. 그동안 AI 열풍의 주역으로 독주해 온 그래픽처리장치(GPU) 중심의 아키텍처에서 벗어나, 시스템 전체를 조율하고 데이터를 처리하는 중앙처리장치(CPU)의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있다는 분석이 나왔다.</p>
          <div contents-hash="dba603f31df8f0fc336c73692dd30313be631279670cf092f2a96824631e1cd6" dmcf-pid="HyoGNgEoWJ" dmcf-ptype="general">
           댄 맥나마라(Dan McNamara) AMD 컴퓨트 및 엔터프라이즈 AI 총괄 수석 부사장은 최근 발표한 기고문을 통해 "에이전틱 AI는 단순히 컴퓨트 수요를 늘리는 것이 아니라, 필요한 컴퓨트의 종류 자체를 바꾸고 있습니다"라며 AI 인프라 패러다임의 근본적인 전환을 예고했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c1838c52ee354f109dfced7b6e1aab05b886f19a5950e2e839a66124733552cf" dmcf-pid="XWgHjaDgvd" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060015782yela.png" data-org-width="640" dmcf-mid="QKxoq72uWa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060015782yela.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="cae462e18e9100e5d9a41e73562364e36ba7939af9fcfd3997389857434f8bcc" dmcf-pid="ZYaXANwaSe" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 에이전틱 AI, CPU와 GPU의 황금 비율을 바꾸다</strong></p>
          <p contents-hash="84529236963ded0e6e44f5ecbf7e22b314313c422bceed63608d5d93437b78bb" dmcf-pid="5GNZcjrNlR" dmcf-ptype="general">맥나마라 수석 부사장에 따르면, 기존의 AI 배포 방식은 대체로 CPU 대 GPU의 비율이 1:4 또는 1:8 수준으로 운영됐다. 가속기(GPU)의 폭발적인 연산 능력에 절대적으로 의존하는 구조였기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="85a7481f4205d1fff3659e37e15d902f4ab8281e107c1d8259a472ad1943900d" dmcf-pid="1Hj5kAmjWM" dmcf-ptype="general">그러나 AI가 정보를 스스로 검색하고, 워크플로우를 자율적으로 조율하는 에이전트로 발전함에 따라 상황이 급변하고 있다. 추론뿐만 아니라 오케스트레이션, 데이터 처리, 메모리 관리, 툴 실행 등에 대한 수요가 동시다발적으로 커졌기 때문이다. 이로 인해 에이전틱 AI 아키텍처는 CPU 대 GPU 비율을 1:1에 가깝게 재편하고 있으며, 경우에 따라서는 GPU보다 더 많은 CPU 자원을 요구하는 구조로 바뀌고 있다.</p>
          <p contents-hash="ff3b98b4db9bfd06123a83565e919e106979a4da99f9ebc6ad1b1311a539dd93" dmcf-pid="tXA1EcsAlx" dmcf-ptype="general">그는 "해답은 기존 GPU 서버에 CPU를 더 얹는 단순한 방식이 아니다"라고 선을 그으며, 대규모 에이전틱 워크로드를 지원하도록 설계된 '목적형 CPU 컴퓨트 계층'의 필요성을 역설했다. CPU가 에이전트를 조정하고 데이터 접근을 관리하는 ‘컨트롤 플레인(Control Plane)’ 역할을 제도로 수행해야만, 비싼 GPU 가속기의 유휴 상태를 막고 시스템 효율을 극대화할 수 있다는 설명이다.</p>
          <div contents-hash="21c0b639ae68644d4219b69ee49d88465015d7d96a03629b952246486095dfee" dmcf-pid="FZctDkOclQ" dmcf-ptype="general">
           맥나마라 수석 부사장은 "차세대 AI 인프라는 단순히 GPU나 CPU를 더 많이 확보하는 것이 아니라, 그 GPU를 계속 생산적으로 활용하게 만드는 올바른 CPU 계층을 구축하는 것"이라고 강조했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dbac8edb558a549637794ba7231d1577cabed78d5a70535a5561ff6d9b0f52ce" dmcf-pid="35kFwEIkvP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060017060rmhn.png" data-org-width="640" dmcf-mid="xmPn7UKpvg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060017060rmhn.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="2b6dcc162a5540a5544bee23bed63567573121b6e0ed7cef41505de26469eb18" dmcf-pid="0lJTLijJy6" dmcf-ptype="general"><strong>◆ '박스'에서 '시스템'으로…미래 AI는 분산형 아키텍처</strong></p>
          <p contents-hash="64406a78ddef32f6e60475e50b2fc2d0016451df60e74cbedf0319aed4a6d7c5" dmcf-pid="pSiyonAiv8" dmcf-ptype="general">기가비트급 연산 속도 경쟁에 매몰되어 있던 시장을 향해 그가 던진 핵심 화두는 '균형'과 '분산'이다. 미래의 AI 시스템은 단일 서버(박스) 형태가 아니라, 고성능 네트워킹과 소프트웨어로 연결된 하나의 거대한 '통합 플랫폼(분산 시스템)'으로 진화할 전망이다.</p>
          <p contents-hash="2239a0e2ad2528621a0e3f04b089d0036ff1b0ed904a16ee3271d29b651fcad4" dmcf-pid="UvnWgLcnv4" dmcf-ptype="general">실제로 CPU 자원이 부족하면 GPU는 작업을 기다리며 놀게 되고, 네트워킹에 병목이 생기면 에이전트 전체의 속도가 저하된다. 또한 오케스트레이션이 대규모 동시성을 감당하지 못하면 복잡성과 비용이 기하급수적으로 증가하게 된다.</p>
          <p contents-hash="5eab3179ca7dd087b4f681bbca50f0f8a8ba9e23ed470465dafc25271e09a148" dmcf-pid="uTLYaokLvf" dmcf-ptype="general">맥나마라 수석 부사장은 이를 두고 "에이전틱 AI에서는 어느 한 구성요소의 속도보다 시스템 전체의 균형이 성능을 결정한다"라며 "AI 인프라는 박스에서 시스템으로, 개별 서버에서 에이전틱 워크로드에 최적화된 분산 아키텍처로 진화하고 있다"라고 진단했다.</p>
          <p contents-hash="fc23609fb2b52f8c1d2516d0a5783b4c7854204bc686b5df7afe22c2a3933c29" dmcf-pid="7yoGNgEoWV" dmcf-ptype="general">이 같은 변화의 흐름 속에서 AMD는 자사의 'EPYC(에픽)' 프로세서 포트폴리오를 앞세워 시장 공략을 가속화하고 있다. 고대역폭 메모리와 유연한 칩렛 아키텍처를 갖춘 EPYC 프로세서는 GPU에 데이터를 효율적으로 공급하는 호스트 역할뿐 아니라, CPU-온리 서버 기반의 효율적인 추론 워크로드까지 전방위로 지원한다.</p>
          <div contents-hash="daac51e7ea73cfc192d4b319e13a9792824eb656d08cfaa785076cc73b164b6d" dmcf-pid="zWgHjaDgy2" dmcf-ptype="general">
           맥나마라 수석 부사장은 "AI의 미래는 하나의 프로세서가 모든 것을 처리하는 것이 아니다. 올바른 컴퓨트 조합을 배치하는 것이 중요하며, AMD EPYC은 고객이 AI 파이프라인의 모든 단계에 맞는 CPU 선택지를 갖도록 한다"라고 덧붙였다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4c856bf0ac88f195a945d1ac7e433932c1205dc2794db64fe4472c7afc3115e2" dmcf-pid="qYaXANwaW9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060018317huda.png" data-org-width="640" dmcf-mid="yewpsrlwyo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/552796-pzfp7fF/20260603060018317huda.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="d48db49ddc3be1d00471a8271cecf587d18df50540bc6a6888cd8666ad3e7c09" dmcf-pid="BGNZcjrNlK" dmcf-ptype="general"><strong>◆ "지금 준비하지 않으면 늦는다"…'망설임의 비용' 경고</strong></p>
          <p contents-hash="637ceb25dfb3a52cf945054a8a72da7a6539c9caa3d862a6676dfd96a5d8119a" dmcf-pid="bHj5kAmjTb" dmcf-ptype="general">글로벌 기업들을 향한 조언도 잊지 않았다. AI가 단순한 실험 단계를 넘어 일상적인 비즈니스 운영의 핵심으로 자리 잡으면서, 인프라 계획을 미루는 기업들이 치러야 할 ‘망설임의 비용(The Cost of Waiting)’이 임계점에 달했다는 지적이다.</p>
          <p contents-hash="0502517ba9bda5a1638fca3e756768be3e52bd295186f0d917fb2c1b625c357a" dmcf-pid="KXA1EcsASB" dmcf-ptype="general">AI 수요가 폭발적으로 늘어나는 상황에서 인프라 계획이 지연되면, 결국 배포 준비와 생산성 향상, 운영 자동화의 기회를 모두 놓치게 된다. 장기적인 성장을 위해서는 단순히 더 큰 AI 클러스터를 구축하는 양적 경쟁에서 벗어나, 균형 잡히고 확장 가능하며 개방적인 인프라를 '더 일찍' 계획해야 한다는 제언이다.</p>
          <p contents-hash="dd37c5cab25894b733ad253806d82d47466efce6873f1f76218edd0235caca88" dmcf-pid="9ZctDkOclq" dmcf-ptype="general">마지막으로 그는 벤더 종속(Lock-in) 없는 '개방형 생태계'의 중요성을 거듭 강조했다. 특정 단일 벤더나 소프트웨어 스택에 갇히지 않아야만 유연성과 장기적인 투자 보호를 누릴 수 있기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="014a16ff35638caa6e033e73ce5c3686c950daddf0f950a81c1fd7717b7e1da5" dmcf-pid="2qlKTSHlhz" dmcf-ptype="general">맥나마라 수석 부사장은 "앞으로의 경쟁력은 더 큰 AI 클러스터를 단순히 구축하는 데 있는 것이 아니라, 균형 잡히고 확장 가능하며 개방적인 인프라를 구축하는 데 달려 있다"라며, 성능과 운영 효율성의 균형을 맞추는 데 있어 개방성이 기업의 미래 생존을 가르는 핵심 지표가 될 것이라고 경고했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>

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