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[IT뉴스][인터뷰] 모하메드 아와드 Arm "자체 CPU 없는 빅테크 겨냥…인프라 최적화가 핵심"

온카뱅크관리자

2026-06-05 08:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인더스트리 AI] 메타·오픈AI 등 자체 CPU 없는 AI 가속기 고객 겨냥 
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 [컴퓨텍스 2026] IP 넘어 SoC로 확장…Arm, AI 데이터센터 칩 사업 본격화
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 "범용 CPU 시대 끝났다"…전력·메모리 제약 속 최적화 강조
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 [타이베이(대만)=디지털데일리 고성현기자] "AGI CPU는 가속기를 위한 호스트 프로세서로 작동할 수 있다. 다만 일반적으로 CPU와 함께 공동 설계되지 않은 가속기를 위한 것이다. 메타와 오픈AI를 예로 들 수 있다. 이들은 자체 CPU가 없기 때문에 AGI CPU를 사용할 수 있다."
 Arm이 인공지능(AI) 데이터센터 시장에서 반도체 설계자산(IP) 공급자를 넘어 완성형 시스템온칩(SoC) 공급자 역할을 노린다. 자체 개발한 AGI CPU를 통해서다. 이를 통해 자체 AI 가속기를 개발하면서도 CPU를 갖추지 못한 하이퍼스케일, 빅테크를 대상으로 발판을 넓히겠다는 포부다.
 모하메드 아와드 Arm 클라우드 AI 사업부문 총괄 수석부사장(EVP)은 지난 3일 컴퓨텍스 2026이 열린 대만 타이베이 난강전시관에서 &lt;디지털데일리&gt;와 만나 "AGI CPU는 Arm이 기술을 시장에 제공하는 방식의 변화를 보여준다"며 "고객을 지원하는 방식의 진화"라고 말했다.
 그는 "Arm은 10년 넘게 데이터센터에 투자해왔다"며 "초기에는 고객들이 Arm을 채택할 수 있도록 돕기 위한 아키텍처 라이선스와 소프트웨어 투자에서 시작했고, 이후 IP와 컴퓨트 서브시스템(CSS)으로 이동했다. 이제는 완전한 SoC까지 추가했다"고 설명했다.
 Arm은 그동안 반도체 설계자산을 제공하는 '칩리스' 역할에 주력했다. 고객사가 Arm 아키텍처나 코어 IP를 활용해 자체 칩을 설계하는 구조다. 반면 지난 3월 공개한 AGI CPU는 IP를 넘어 직접 하드웨어인 반도체를 제작해 판매하는 팹리스(Fabless)로 거듭나겠다는 의미다.
 AGI CPU는 에이전틱 AI 시대를 겨냥한 데이터센터 CPU다. 에이전틱 AI는 단순히 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어 여러 도구와 데이터, 모델을 호출하면서 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 이 과정에서는 모델 연산뿐 아니라 요청 분배, 도구 실행, 데이터 이동, 사용자 상호작용, 모델 선택 같은 작업이 함께 늘어난다. Arm은 이 지점에서 기존 범용 CPU나 특정 가속기 보조용 CPU만으로는 충분하지 않은 수요가 생겼다고 보고 있다.
 아와드 수석부사장은 "AGI CPU는 세 가지에 집중하고 있다"며 "첫째는 최고의 성능이어야 하고, 둘째는 AI와 이에 필요한 컴퓨트 요구 사항을 맞출 높은 확장성이다. 셋째는 전세계의 전력 제약에 따라 효율적이어야 한다는 것"이라고 말했다.
 Arm이 개발하는 AGI CPU는 기존 Arm 아키텍처를 활용한 주요 사례와는 궤가 다르다. 엔비디아는 그레이스(Grace)와 베라(Vera) 등에 Arm 아키텍처 기반의 CPU를 사용해 왔으나, 이는 오로지 엔비디아 GPU 지원을 위해 설계된 특징이 있다. 반면 Arm의 AGI CPU는 별도 AI가속기와의 공동 개발 없이도 이를 지원해야 하는 범용성에 맞춰 개발되고 있다.
 아와드 수석부사장은 "엔비디아처럼 Arm 기반 실리콘을 만드는 파트너들은 특정 사용 사례에 맞게 실리콘을 설계하고 최적화한다"며 "GPU의 호스트가 되고, GPU의 주요 관리 플랫폼이 되도록 설계된 것"이라고 운을 뗐다.
 그러면서 "그레이스나 베라는 NV링크(NVLink)를 사용해 메모리를 공유하고 매우 엄격하게 그 목적에 맞춰 설계돼 있다"며 "Arm AGI CPU는 조금 다르다. 더 넓은 사용 사례를 위해 설계됐고, 에이전틱 사용 사례와 클라우드 네이티브 워크로드를 위해 설계됐다"고 강조했다.
 특정 가속기에 묶인 CPU가 아니라는 점도 언급했다. 아와드 수석부사장은 "AGI CPU의 초점은 특정 가속기를 지원하는 것보다 효율성, 성능, 확장성에 있다"며 "예를 들어 AGI CPU에는 NVLink가 없다"고 말했다.
 엔비디아와 같이 GPU와 호스트 CPU를 함께 설계할 수 있는 기업은 Arm의 주력인 CPU IP를 지속해 활용한다. 반면 구글, 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS) 등 자체 가속기와 함께 쓸 CPU가 없는 하이퍼스케일은 Arm이 개발한 AGI CPU를 충분히 활용할 수 있다는 의미다.
 즉 기존 팹리스 대상 Arm IP 라이선스 사업을 주력으로 운용하는 한편, 이외 IP 사용이 어렵던 기업을 향한 영역으로 사업을 확장한 '투 트랙' 구조를 만들겠다는 계획으로 풀이된다.
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 뒤이어 아와드 수석부사장은 "대형 하이퍼스케일러나 생태계 기업 중에는 가속기를 만들고 있지만 효율적이고 성능 좋은 호스트 CPU가 필요한 곳들이 있다"며 "메타와 오픈AI가 예다. 이들은 자체 CPU가 없기 때문에 AGI CPU를 사용할 수 있다"고 전했다.
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 아와드 수석부사장은 AGI CPU가 단순히 호스트 프로세서 역할만 하는 것이 아니라고 강조했다. 에이전틱 AI에서는 모델 밖에서 CPU의 성능을 요구하는 분야가 많아, 이를 감당할 용도로도 충분히 활용할 수 있다는 설명이다.
 아와드 수석부사장은 "AGI CPU는 에이전트 오케스트레이션과 에이전트 실행의 일부로 툴 사용과 클라우드 네이티브 워크로드를 실행하는 데도 매우 좋다"면서도 "스토리지·네트워킹·보안 장비에서는 저전력 제품군에 Arm을 쓰는 사례가 많았지만, 고성능 제품군에서는 마땅한 Arm 기반 선택지가 부족했다. Arm은 AGI CPU를 통해 두 제품군의 소프트웨어 기반을 하나로 묶고, 장비 전반에서 일관된 개발·운영 환경을 제공할 수 있다"고 했다.
 AGI CPU 설계에서는 메모리 구조도 핵심 고려 요소로 꼽혔다. 에이전틱 AI와 장기 컨텍스트 기반 추론에서는 GPU 메모리뿐 아니라 CPU 메모리, 검색 데이터, 벡터 데이터베이스(DB), 그래프DB, 툴 실행을 위한 시스템 메모리 압박이 함께 커진다. Arm은 단순히 코어 수를 늘리는 방식보다 코어와 메모리 사이의 지연시간과 대역폭 균형을 맞추는 데 집중했다는 입장이다.
 아와드 수석부사장은 "AGI CPU에서는 대용량 메모리를 지원할 수 있도록 신중하게 설계했다"며 "코어 수와 메모리와 각각의 코어 사이 지연시간, 또 메모리와 각각의 코어 사이 대역폭을 최적화하는 데 매우 신중했다"고 말했다.
 이어 "기존 CPU 구현 사례를 보면 설계 안에 많은 칩렛을 넣거나 I/O 허브 설계를 사용하는 경우가 있다"며 "그렇게 하면 시스템 내부에 많은 지연시간이 발생한다. 이는 메모리 지연시간 측면에서 문제가 된다"고 설명했다.
 그는 "어떤 경우에는 코어 수가 훨씬 많을 수 있지만 대역폭은 동일하다. 그러면 각 코어에 충분한 메모리 대역폭이 공급되지 못하고 시스템이 균형을 잃는다"고 말했다.
 AGI CPU로 지원하는 CXL 3.0에 대해서는 미래 활용 가능성을 열어뒀다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 사이를 연결해 메모리 확장성과 일관성을 높이는 인터커넥트 기술이다. 다만 시장에서는 아직 생태계가 초기 단계라는 평가도 있다.
 아와드 수석부사장은 "CXL은 아직 부상 중인 기술"이라며 "메모리 오프로딩 같은 것은 흥미로운 사용 사례가 될 것"이라고 운을 뗐다.
 그는 "우리가 CXL을 지원하려는 이유는 미래 지향적 사용 사례를 지원할 수 있도록 보장하기 위한 것"이라며 "CXL이 아직 본격적으로 확산되지 못한 이유 중 하나는 이를 지원하는 강력한 CPU가 많지 않았기 때문"이라고 설명했다.
 x86 대비 소프트웨어 호환성 우려에 대해서는 선을 그었다. Arm 서버가 과거보다 클라우드 네이티브 환경에서 널리 쓰이고 있고, 현대적 소프트웨어 대부분이 Arm에서 네이티브로 동작한다는 설명이다.
 아와드 수석부사장은 "오늘날 클라우드에서 Arm을 사용하는 기업은 1만 곳이 넘는다"며 "모든 주요 현대적 소프트웨어는 Arm에서 네이티브로 작동한다. 그래서 '내 소프트웨어가 작동하지 않을 것'이라는 생각은 우리가 크게 우려하는 부분은 아니다"라고 말했다.
 그는 "올해 (AGI CPU를) 사용할 수 있게 될 것"이라며 "이미 AGI CPU를 보유한 고객들이 있고 앞으로 몇 달 안에 생산에 들어갈 것"이라고 말했다.
 이어 "우리는 내년에 20억달러 이상의 수요가 있다고 공개적으로 밝힌 바 있다"며 "실제로는 그보다 더 많은 수요가 있지만 생산 능력에 의해 제한받고 있다"고 밝혔다.
 엔비디아의 GTC 타이베이에서 공개된 'RTX 스파크'의 협력 사례에도 큰 의미를 부여했다. 아와드 수석부사장은 "RTX 스파크는 기존 CPU 아키텍처와 기존 CPU 구현 방식이 더 이상 따라가지 못하고 있음을 보여주는 좋은 사례"라며 "Arm 생태계 밖에서는 PC 세계에서 수년 동안 혁신이 거의 없었다"고 말했다.
 그는 "엔비디아 GPU, 블랙웰급 GPU 성능, 고성능·고효율 CPU, 마이크로소프트와의 네이티브 지원 협력이 결합되면서 엣지에서 AI 활용 방식과 고성능 PC 구현 측면에서 판도를 바꾸고 있다"며 "애플이 Arm 기반 맥을 도입했을 때 PC의 효율성 측면에서 판도를 바꿨던 것과 비슷하다"고 말했다.
 AI 인프라의 향후 과제로는 전력, 메모리, 웨이퍼, 성능 제약을 동시에 꼽았다. 아와드 수석부사장은 데이터센터의 모든 구성요소가 필요한 기능에 맞춰 최적화돼야 한다고 강조했다. 범용 CPU 하나로 여러 사용 사례를 모두 처리하던 시대는 끝났다는 설명이다.
 그는 "우리는 전력 제약과 싸우고 있고, 메모리 제약과 싸우고 있으며, 웨이퍼 제약과 성능 제약과도 싸우고 있다"며 "데이터센터의 모든 부분이 중요한 것만을 중심으로 철저하게 최적화돼야 한다"고 말했다.
 아와드 수석부사장은 "앞으로는 실리콘부터 위쪽까지 전체적으로 최적화된 시스템을 더 많이 보게 될 것"이라며 "그것만이 우리가 AI에서 달성하려는 목표를 충족할 수 있는 방법"이라고 말했다.
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