저자: 러입니다 · 한국인
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AI 인프라 병목이 GPU에서 CPU·메모리·네트워크로 확장되면서 호스트 CPU 가치가 커지고 있다고 주장. 엔비디아 DGX 루빈 NVL8에 인텔 제온 6 두 개가 호스트 CPU로 들어간다는 소식과 테슬라 테라팹 프로젝트의 인텔 14A 공정 사용 계획을 근거로 제시. 인텔 1분기 매출 135억 달러(데이터센터·AI 51억 달러)와 어제 주가 급등을 언급하며, 인텔 파운드리의 실제 수주 및 양산 성과는 아직 확인이 필요하다고 봄. AMD·퀄컴의 서버 CPU 경쟁도 함께 언급.
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제목·채널 정보가 깨진 인코딩으로 전달되어 제목은 원문 내용을 기준으로 판단했고, 화자는 "러"로 적혀 있어 그대로 두었습니다.
실질적으로 AI 붐 초기에는 엔비디아, TSMC, SK하이닉스가 굉장히 많이 성장했습니다. 그에 비해 인텔은 성장을 아예 못 했죠. 그런데 시대가 바뀌었다는 겁니다. 호스트 CPU의 역할은 무엇이냐? 네, 여러분 반갑습니다. 러입니다. 반도체 제국의 부활일까요? 바로 인텔이 최근 엄청나게 주목을 받고 있습니다. AI가 죽여놨던 인텔이라는 평가를 받았는데, AI 때문에 다시 인텔이 주목을 받게 되었습니다. 최근 테슬라의 테라 프로젝트와 관련해서도 주목받는 부분들이 있고, AI 인프라의 병목이 점차 외연을 확장해 나가는 상황에서 CPU가 또 한 번 핵심 요소가 될 것으로 보이면서 인텔의 부활이 다시 이야기되고 있습니다.
이미 부활했다는 평가도 나오고 있습니다. 인텔은 AI 이전부터 뭉개진 관계였습니다. R&D 센터를 없애고, 크라잉크 시절부터 여러 가지가 무너졌고, 낸드 사업부도 매각하는 등 문제가 많았습니다. 그래도 핵심인 CPU 설계 역량은 계속 갖고 있었고, AI 데이터 센터가 나오기 전 일반 데이터 센터, 즉 서버용으로는 인텔 제온 시리즈가 확실한 점유율을 가지고 있었습니다. 물론 이것도 AMD에 의해 갉아먹히긴 했지만요. 모든 것은 사실 파운드리 때문이라는 말도 있었죠.
어제 주식 시장의 반응을 보면, 인텔 주가는 5년 전보다도 더 위로 올라갔습니다. 2021년 인텔이 파운드리 서비스를 2024년까지 2나노까지 만든다고 했을 때 팻 겔싱어가 와서 야심차게 시작했던 그때, 부활을 노래하던 시기부터 계속 떨어졌는데 지금은 거의 회복했습니다. 물론 그때의 60달러와 지금의 60달러 가치는 다르겠지만, 인텔 역사에서 가장 뜨거웠던 시기의 주가 수준을 다시 회복하고 있는 것입니다.
다른 빅테크들은 계속 올라갔습니다. AMD만 봐도, 완전히 망해간다는 말이 나왔을 때 2달러 정도였던 주가가 지금은 300달러입니다. 이렇게 꾸준히 상승하는 것에 비하면 인텔은 아직 회복된 것은 아닐 수도 있습니다. 다만 이건 주식 시장의 이야기이고, 기술 이야기를 봐야겠죠.
어제 인텔 주가 급등의 계기는 1분기 실적이 굉장히 좋았고, 2분기도 좋을 것 같다는 전망이 나왔기 때문입니다. 전체 매출은 135억 달러, 우리나라 돈으로 약 20조 원입니다. 다음 분기도 그 이상은 나올 것 같다는 얘기가 나왔는데, 시장의 예상을 훨씬 웃돌았습니다. 그중에서도 데이터 센터와 AI 부문 매출이 51억 달러로 굉장히 높게 나왔습니다. 시장이 주목한 것은 단순한 실적만이 아니라, AI 시대에 CPU가 정말 많이 필요하겠다는 기대감을 반영했다는 점입니다.
최근 인텔에 가장 주목받은 소식은 두 가지입니다. 하나는 엔비디아 DGX 루빈 NVL 시리즈에서 인텔 제온, 즉 서버형 CPU가 호스트 CPU로 들어갈 것이라는 얘기입니다. 다른 하나는 테슬라의 테라 AI 프로젝트에 인텔의 14A 공정을 사용해 넣을 것이라는 얘기입니다.
그렇다고 엔비디아 GPU가 아니라 인텔 CPU의 세상이 다시 돌아온다는 느낌은 아닙니다. 정확히 말하면, AI 시대 이전에는 항상 인텔이 CPU를 중심에 두고 주변에 메모리 등을 배치하는 형태로 PCI 익스프레스 규격을 주도해 왔습니다. 그런데 이미 AI 시대에는 GPU를 중심으로 돌아가고 있고, 그 안에서 CPU만이 할 수밖에 없는 역할들을 인텔이 맡아 가겠다는 것입니다. GPU 중심 AI 인프라가 커지면서 GPU 혼자서는 다 할 수 없게 되었습니다. 그래서 호스트 CPU나 시스템 인프라 쪽의 가치가 더 커지고 있다고 보시면 됩니다.
전통적인 데이터 센터는 CPU 중심입니다. 카카오톡을 하든, 네이버를 하든, 앱으로 하든 웹사이트로 접속하든, 이 모든 것은 AI 데이터 센터가 아닌 기존 데이터 센터의 서버가 여러 명령을 빠르게 처리하는 것입니다. 웹 서버, 데이터베이스, 가상화, 엔터프라이즈 소프트웨어 모두 CPU 중심으로 돌아갑니다. 이는 병렬 연산이 아니라 복잡한 기능을 수행할 때 CPU 성능이 필요한 영역입니다. 이 시장에서 인텔 제온은 아주 오랫동안, 지금의 엔비디아처럼 압도적인 표준 서버 플랫폼이었습니다.
그런데 딥러닝 시대가 오면서 컴퓨팅의 중심은 "CPU는 필요 없고 GPU에서 바로 돌려야 한다"는 쪽으로 옮겨 갔습니다. 엔비디아가 그레이스 CPU, 즉 암 기반 CPU를 채용하면서 기존 헤게모니를 CPU에서 GPU로 아예 옮겨 버렸습니다. 트랜스포머 기반 AI 모델의 학습과 추론에는 거대한 행렬 연산이 필요한데, 행렬 연산은 각 요소를 병렬로 계산하는 방식이라 CPU보다 GPU가 훨씬 유리합니다.
엔비디아는 단순히 GPU만 판 것이 아닙니다. 쿠다, cuDNN, NCCL, TensorRT 같은 소프트웨어, NVLink, DGX 시스템까지 묶어서 GPU를 구동할 수 있는 거대한 소프트웨어 스택과 컴퓨팅 생태계를 10여 년 전부터 오랫동안 만들어 왔습니다. 개발자, 클라우드, 연구소, 기업 모두 엔비디아 스택 위에서 AI를 돌리려 하고, GPU를 기반으로 한 전체 인프라 스택을 써야 하다 보니 CPU가 뒷전으로 밀려난 것입니다.
그러나 시대가 바뀌었습니다. AI 서버에 GPU만 꽂는다고 해서 모든 것이 알아서 돌아가지는 않습니다. GPU끼리 연결해 거대한 랙 시스템을 만들고 AI 팩토리라고 부르며 랙들을 네트워킹으로 확장해 나가야 하는데, 단일 GPU만 돌린다면 CPU 자체가 필요 없을 것입니다. 하지만 베라 CPU도 필요하고 루빈 GPU도 필요하며, 그 외에도 여러 다른 칩들이 있습니다. 이들 각각에 일을 배분하고 데이터를 공급하며, 시스템 전체를 오케스트레이션하는 역할은 CPU가 맡아야 합니다. 이것을 AI 서버에서는 보통 호스트 CPU라고 부릅니다.
메인은 GPU이지만, 호스트 CPU가 중심이 되어 스토리지, 메모리, 네트워크를 처리해야 합니다. GPU가 사용할 데이터를 시스템 메모리나 스토리지, 네트워크에서 가져오는 역할을 CPU가 맡아야 하는데, 여기서 인텔이 다시 주목받게 된 것입니다.
특히 AI가 에이전트형 워크로드로 갈수록 CPU가 할 일은 늘어날 수밖에 없습니다. 초기 AI 인프라는 학습과 대형 모델 구동, 추론이 중요해서 GPU 확보가 제일 중요했습니다. 그런데 지금은 실시간 추론을 해야 하고, 장문의 컨텍스트를 계속 기억하면서 RAG도 하고 툴도 호출해야 하는 등 다양한 기능이 호출되어야 합니다. 이 과정에서 추론 시 필요한 행렬 연산뿐 아니라 데이터 이동, 스케줄링, 메모리 관리, 보안까지 GPU 바깥 시스템에서 처리되어야 하므로 CPU가 필요합니다.
AI 연산의 주인공은 아닐지 몰라도, AI 시스템 전체를 관리하는 말 그대로 중앙 처리 장치, 즉 CPU가 운영 허브가 되는 것입니다. GPU를 놀게 만들지 않으려면 중간 관리자가 잘 지켜보면서 일을 잘 던져줘야 합니다. 그래서 호스트 CPU의 가치가 높아지고 있습니다.
엔비디아 DGX 루빈 NVL8에 인텔 제온, 즉 서버형 CPU가 두 개씩 들어간다는 것이 이를 보여줍니다. 루빈 GPU 여덟 개에 CPU 두 개가 들어가는 구성입니다. 중요한 이유는 AI 서버 수요가 GPU만의 수요가 아니라는 것입니다. GPU가 그만큼 들어가면 그에 대응해 CPU도 들어간다는 얘기입니다.
지금까지는 엔비디아가 그레이스 CPU를 쓰거나 자체 설계한 베라 CPU를 넣는 식으로 확장해 왔습니다. 88개 암 코어가 들어간 것을 블루필드 DPU에 넣는 식으로 구성했는데, 여기에 인텔이 일부 선택된 것입니다. 물론 전면적으로 인텔이 다 쓰인다는 개념은 아닙니다. CPU, 메모리, NIC, DPU, 스토리지를 전체적으로 봤을 때, 그중 하나로 인텔이 호스트 CPU로 들어간다면, 이런 인프라가 투자될 때마다 인텔 CPU가 팔려 들어갈 것이니 인텔이 차지하는 부분이 있는 셈입니다. 서버 쪽에서 강자였던 인텔을 엔비디아가 채용한 데에는 이유가 있었을 것으로 보입니다.
제온 6가 이번에 주목받은 이유는 AI 연산 자체보다 시스템 운영 능력 때문입니다. GPU가 행렬 연산을 담당한다면, 제온 CPU는 GPU가 계속 일할 수 있도록 데이터를 공급하고 시스템을 조율하는 역할을 합니다. 이때 메모리 대역폭, IO, 보안 같은 것을 잘 챙기는 것이 중요하고, 기존에 데이터 센터에서 제온의 입지가 강했던 것을 데이터 센터 호스트 CPU의 역할로 해석할 수 있습니다.
GPU가 HBM을 갖고 있지만, 모든 데이터가 항상 HBM에 있는 것은 아닙니다. 입력 데이터, 검색 결과, 세션 상태, KV 캐시 같은 것도 콜드, 웜, 핫으로 층위를 나누어 관리하려는 시도가 요즘 이루어지고 있습니다. 일부 전처리 데이터는 CPU 메모리에 들어가 있어야 하고, 기존 DDR 같은 메모리도 CPU가 똑똑하게 관리해 주지 않으면 GPU를 제대로 돌릴 수 없습니다.
특히 MRDIMM 같은 경우는 호스트 CPU 쪽 메모리 병목을 줄이는 기술입니다. DRAM에는 랭크라는 구성 단위가 있는데, 랭크가 많을수록 병렬 처리 가능한 DRAM 용량이 커집니다. MRDIMM은 이 랭크를 더 효율적으로 병렬화해 메모리 대역폭을 늘리는 서버용 메모리 기술입니다. 인텔 제온 6가 MRDIMM 기반 메모리 대역폭 개선을 계속 강조하고 있다는 것은 결국 AI 워크로드를 잘 처리할 강점을 세울 수 있다는 뜻입니다. 또 x86 생태계와 엔터프라이즈 검증 이력도 중요합니다. 대형 데이터 센터는 하드웨어 성능만 보고 플랫폼을 바꾸지 않습니다. 운영체제, 컨테이너, 보안, 장애 대응 체계가 굉장히 중요한데, 인텔은 오랫동안 서버 시장 1위였기 때문에 이 부분에서 활용할 수 있는 장점이 있습니다.
물론 이것이 AMD가 약하다는 뜻은 아닙니다. 인텔이 분명 무엇인가를 얻게 되겠지만, 엔비디아가 AMD의 CPU를 쓰는 부분도 있었을 것입니다. 이러한 MRDIMM 같은 기술을 써서 병목이 되는 CPU 메모리를 시원하게 뻗어 나갈 수 있도록, GPU HBM으로 빠르게 옮기는 역할을 할 수 있지 않을까 기대한 부분이 있을 것입니다.
HBM은 굉장히 빠르지만 비싸고 용량이 제한적입니다. 그동안 CXL은 좋지 않게 평가받았습니다. CXL을 쓸 필요가 없었기 때문입니다. CXL의 기본 개념은 가속기나 메모리 확장 장치를 PCI 익스프레스 기반으로 일관성 있게 연결하기 위해 만든 표준입니다. 그런데 엔비디아가 NVLink로 PCI 익스프레스도 쓰지 않으며 자체 방식을 밀어붙이면서 CXL은 유명무실해졌습니다.
그런데 원래 CXL을 주도했던 곳이 어디입니까? 인텔입니다. 인텔이 다시 살아나면서 메모리 계층이 SSD 같은 스토리지에서 LPDDR, MRDIMM, HBM, SRAM까지 다양해지고 있습니다. 인텔이 필요로 한다면 CXL을 더 주도하려 하지 않을까 하는 관점에서 볼 수 있는 포인트도 있습니다.
GPU HBM, CPU DRAM, CXL 메모리처럼 확장하는 단계에서 어떤 정보를 어디에 두었을 때 더 빠르고 효율적으로 운용할 수 있는지를 호스트 CPU가 판단하게 될 것입니다. 인텔이 열심히 CXL을 밀었기 때문에 여기서 무언가 찾을 수 있을 것이고, MRDIMM 같은 메모리나 SSD도 연결할 수 있을 것이라는 기대가 가능합니다.
인텔이 더 발전할 가능성을 본다면, 성공의 요체는 무엇일까요? AI 연산을 CPU가 직접 하는 것이 아니라, AI 메모리 계층 각각에 대해 I/O 흐름을 잘 제어할 수 있는 플랫폼 역할을 하는 것, 그리고 CXL을 잘 가져와 CPU와 메모리 관계에서 다시 헤게모니를 차지할 수 있느냐가 관건이 될 것 같습니다.
물론 인텔만 잘하는 것은 아닙니다. AMD 에픽도 잘하고 있습니다. 인텔이 서버 CPU를 계속 지연하면서 내놓다 보니 시장을 AMD가 많이 잡아먹었습니다. AMD는 코어 수를 많이 늘리는 전략으로 빠르게 시장을 잠식했고, AI 서버 CPU 시장에서도 AMD 에픽의 존재감이 커졌습니다. 엔비디아가 인텔과 손을 잡은 상황에서 다시 인텔과 AMD의 싸움이 벌어지고 있습니다. 예전에는 이 이야기를 많이 다뤘는데, 요즘은 제가 올려도 사람들 관심이 없어서 충분히 챙기지 못했습니다. 앞으로 잘 팔로우해서 전해 드리겠습니다.
CPU를 설계하는 기업은 서버 쪽에서는 인텔과 AMD가 주로 보이지만, 암도 그렇고 퀄컴도 지금 서버용으로 LPDDR 기반의 AI 서버 랙을 만들고 있습니다. 모바일에서 시작해 AI 쪽으로, 그리고 서버용, 전력용으로 들어가는 CPU도 고려하고 있습니다. AI 데이터 센터 향 호스트 CPU 시장은 약간 다르기 때문에 퀄컴이 바로 진입하기는 어려울 수도 있지만, 결국 오케스트레이션의 효율을 얼마나 뽑을 수 있느냐의 문제이므로 기업마다 CPU에 대한 생각이 굉장히 다를 것입니다. 이름은 똑같이 CPU지만, 퀄컴은 AI와 전력 효율을 더 잡으려는 쪽이 강하므로, 단순한 박스 워크로드보다는 인텔과는 다른 속성의 오케스트레이션 영역을 차지할 수도 있다고 기대됩니다.
인텔이 계속 호재로 보고 있는 것은 결국 인텔 파운드리가 부활해야 한다는 부분입니다. 인텔 18A나 14A 같은 공정은 계속 적자가 나고 있어 문제입니다. 최근 로이터 보도에 따르면 일론 머스크가 테슬라 테라 프로젝트에 인텔 14A 공정을 사용할 계획을 밝혔다고 합니다. 테슬라와 일론 머스크의 성향을 보면, TSMC에만 의존하지 않고 삼성 파운드리에만 의존하지 않으려는 전략으로도 볼 수 있습니다. 그러나 결국 인텔 파운드리가 이런 대량 수주가 가능한 고객을 받고, 14A 같은 선단 공정을 가동하게 된다면 인텔 파운드리도 살아날 수 있다는 기대감을 가질 수 있습니다.
다만 테라의 실제 양산 시점이 밝혀지지 않았기 때문에, 테슬라가 얼마나 많은 물량을 맡길지, 수율은 얼마나 될지, 비용은 얼마일지는 앞으로 계속 지켜봐야 합니다. 그럼에도 AI는 처음에 GPU 자체를 구하지 못하던 시기가 있었고, 우리나라에도 GPU가 아예 들어오지 않았던 적이 있었습니다. 이후 확장되면서 HBM이 부족해졌고, 이제는 시스템 자체가 부족한 단계로 넘어왔습니다. 시스템을 확장하기 위해서는 CPU의 역할이 너무나 중요해지므로, 지금 말하는 병목이 점차 거대한 영역으로 확장되고 있음을 느낄 수 있습니다. 저는 다음으로 네트워크, 그리고 더 나아가 에너지가 중요하다고 보고 있으며, 모두 비슷하게 생각하실 것입니다. 전체적으로 확장되는 상황에서 이런 것들을 커버할 수 있는 기업이 누구인지 자세히 보면 좋을 것 같습니다.
앞으로 인텔 제온 6 같은 CPU가 DGX 시스템에 들어간 것이 인텔이 AI 서버에도 쭉쭉 들어갈 수 있다는 시험 무대가 될 수도 있을 것 같습니다. 파운드리 쪽은 공정 수율이나 양산이 얼마나 잘 되느냐를 봐야 하므로 함부로 판단할 수 있는 부분은 아니지만, 이런 것들을 더 잘 팔로우하면서 소식을 전달해 드리겠습니다. 인텔이 이렇게 부활한다고 해도, 엔비디아가 주도권을 놓치는 것은 아닙니다. 엔비디아는 자체 CPU 설계나 자기에게 맞는 것들을 계속 해 나가고 있으므로, 여전히 주도권을 쥐고 있습니다. AMD나 퀄컴도 앞으로 CPU 관련 영역을 점차 확장해 시장을 가져가야 하는 상황이므로, CPU를 둘러싼 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 생각됩니다. 지금까지 러였습니다.
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