AMD 리사 수 CEO가 에이전트형 AI 확산으로 서버 CPU 수요가 빠르게 늘고 있다고 밝혔다. AI 인프라에서 GPU와 가속기가 핵심 역할을 하지만, 이를 관리하고 조율하는 CPU 연산 수요도 함께 증가하고 있다는 설명이다.
AMD CEO Lisa Su says agentic AI is increasing demand for server CPUs alongside GPUs, as AI workloads require more orchestration, data movement, parallel execution, and accelerator head-node compute.
리사 수 CEO는 AI가 AMD 클라우드 비즈니스 성장의 주요 동력이라고 설명했다. 주요 클라우드 사업자들이 범용 연산, 데이터 처리, 가속기 헤드 노드, 에이전트형 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 EPYC 기반 인프라를 확대하고 있다는 것이다.
에이전트형 AI는 서버 CPU의 역할을 넓히고 있다. 여러 AI 에이전트가 동시에 작업을 수행하려면 오케스트레이션, 데이터 이동, 병렬 실행, 작업 분배가 필요하다. GPU가 대형 모델 실행과 추론을 맡는다면, CPU는 시스템 전체의 흐름을 관리하고 가속기 클러스터를 제어하는 역할을 수행한다.
AMD는 이러한 변화가 GPU 수요를 잠식하기보다 전체 AI 인프라 수요를 키우는 방향으로 작용한다고 보고 있다. 리사 수 CEO는 추가 CPU 수요가 GPU 시장을 대체하는 것이 아니라, 가속기 배포와 함께 더해지는 수요라고 설명했다. 대형 AI 모델과 가속기 인프라가 계속 필요하고, 에이전트형 워크로드가 그 위에서 추가적인 CPU 작업을 만들어낸다는 의미다.
CPU와 GPU 구성 비율도 바뀌고 있다. 기존 AI 서버에서는 CPU가 주로 GPU 호스트 노드 역할을 맡으며 1대4 또는 1대8 수준의 구성이 일반적이었다. 에이전트형 AI가 확산되면 CPU와 GPU 비율이 1대1에 가까워질 수 있으며, 다수의 에이전트가 동시에 동작하는 환경에서는 CPU 수요가 GPU보다 더 커지는 구성도 가능하다는 전망이 나왔다.
AMD는 서버 CPU 시장 전망도 상향했다. 회사는 에이전트형 AI가 구조적으로 CPU 연산 요구량을 늘리고 있다며, 서버 CPU 전체 시장이 연평균 35% 이상 성장해 2030년 1,200억달러 규모에 이를 것으로 예상했다. 기존 전망은 향후 3~5년간 연평균 약 18% 성장 수준이었다.
리사 수 CEO는 고객들이 이제 가속기 배포를 검토할 때 CPU 구성도 함께 장기 계획에 포함하고 있다고 강조했다. AI 인프라 설계가 GPU 중심에서 CPU, GPU, 메모리, 네트워크를 함께 최적화하는 방향으로 바뀌고 있다는 점이 AMD에는 중요한 성장 기회로 작용한다.
AMD는 EPYC 서버 CPU와 Instinct 가속기를 결합한 인프라 전략을 통해 AI 시장 대응을 강화하고 있다. 에이전트형 AI가 확산될수록 CPU와 GPU를 통합적으로 설계하고 공급하는 역량이 데이터센터 경쟁력의 핵심 요소가 될 전망이다.
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