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실질적으로 AI 붐 초기에서 엔비디아, TSMC, SK 하이닉스가 굉장히 많이 성장을 했잖아요. 거기 대비해서 인텔은 정말 성장을 아예 못 했죠. 그런데 시대가 바뀌다라는 겁니다. 자, 호스터 CPU에 대한 역할은 뭐냐? 네, 여러분 반갑습니다. 러입니다. 반도체 제국의 부활일까요? 바로 인텔이 최근 엄청나게 주목을 받고 있습니다. AI가 죽여놨던 인텔이라는 평가를 받았는데 AI 때문에 다시 인텔리 주목을 받게 되면서 최근에 테슬라의 테라페과 관련해서도 주목을 받는 부분들이 있고 여러 가지로 AI 인프라의 병목이 점차 외원을 확장을 해 나가고 있는 상황에서 CPU가 또 바틀렉의 핵심적인 요소가 될 것으로 보이면서 다시금 인텔의 부활이 얘기가 되고 있는 상황입니다.
이미 부활을 했다라고 평가를 받고 있죠. 그래서 인텔이 AI 때문에 무너진 거 이전부터 약간 이제 뭉개적 관계게 있었죠. R&D 센터도 없애고 뭐 크로자니크 시절부터 해 가지고 여러 가지 무너지고 랜드 사업부 매각하고 여러 가지 문제들이 많았지만 어쨌든 그 핵심이 되는 CPU 설계에 대한 부분들을 계속 갖고 있다 보니까 원래 AI 데이터 센터가 나오기 전에 일반적인 데이터 센터 그러니까 서버용으로는 인텔의 제온 시리즈가 확실한 점류를 가지고 있었잖아요. 물론 이것도 AMD에 의해서 갉아먹게 돼 있지만 모든 것들은 사실 파운드리 때문이다.
뭐 이런 말도 있었죠. 그런데 당장 어제 엄청나게 주식 시장에서도 반응을 하고 이게 얼마나 많이 올랐느냐고 보면은 사실 5년 전보다도 더 위로 올라갔어요. 인텔 이때부터 무었잖아요. 2021년도에 인텔 파운더리 서비스 2024년도까지 2호까지 다 만든다. 뭐 이런 얘기 했을 때 패싱어가 와 가지고 야침차기 시작했던 그때에 부활을 놀리던 시기부터 계속 떨어져 왔는데 지금 거진다 회복을 했죠. 물론 이때의 60달러의 가치와 지금의 60달러 가치는 다르겠지만요. 근데 보더라도 인텔 역사에서 가장 핫했던 시기의 주가 수준을 다시 이렇게 회복을 하고 있습니다.
물론 다른 빅테크들은 계속 올라갔죠. 엄청나게. 당장에 AMD만 보더라도 정말이 불도저시할 때 완전 망해 간다라고 할 때는 2달러 막 이렇게 나왔을 때 대비해서 2달러 있던 수 있는데 지금 300달러거든요. 이렇게 꾸준히 상승하는 거에 비해서는 인텔 아직 회복된 것은 아닐 수도 있지만 요거는 주식 시장의 얘기고 저희 또 기술 얘기를 봐야겠죠. 사실 어제 인텔 주가 급등의 계기는 1분기 실적이 굉장히 좋았다. 그리고 2분기도 좋을 것 같다라고 얘기가 나왔기 때문이거든요. 매출 전체가 135억 달러. 그러니까 우리나라 돈으로 매출이 20조가 나온 거예요.
근데 다음 분기도 그 정도 이상은 나올 것 같다라는 얘기가 나온 거죠. 이게 시장에서 예수측을 했던 것보다 훨씬 더 웃돌았다는 겁니다. 근데 그중에서도 데이터 센터와 AI 부분의 매출이 51억 달러로 굉장히 높게 나왔다는 거죠. 예상치보다이 시장이 주목한게 단순히 실적뿐만이 아니라 AI 시대에 CPU가 진짜 많이 필요로 하겠구나라는 기대감을 반영을 했다는 거죠. 그거를 인텔이 해 주겠다. 최근에 인텔에 가장 주목받은 소식은 요거 한 개는 Nv디아 DGX 루빈 MVLA 시리즈에서 인텔 제온 그러니까 서버형 CPU가 호스트 CPU로 들어갈 거다라는 얘기가 있었고 다른 하나는 테슬라의 테라 AI 프로젝트 있죠?이 이 테라에 들어가는 AI 프로젝트에 인텔의 14온 스트롱 공정을 사용해서 넣을 거다라는 얘기가 있었습니다.
그래서 이거를 이제 뭐 M비디아의 GPU가 아니라 인텔의 CPU 세상이 다시 돌아온다 이런 느낌은 아니죠. 사실 정확하게 말하면은 AI 시대가 오기 전에는 항상 인텔이 주도적으로 했던 것이 CPU를 중심으로 두고 그 주변에 있는 패리들 혹은 이제 메모리들 이런 것들을 배치를 하는 형태로 PCI 익스프레스 규격을 리딩을 한다거나 이렇게 해 왔는데 이미 AI 시대에서 GPU를 중심으로 돌아가고 있다 보니 거기에서 CPU만이 할 수밖에 없는 그 역할들을 인텔이 포지션을 해 가겠다. GPU 중심 AI 인프라가 커지면서 GPU가 자기 혼자서 다 못 한다는 거예요.
그러니까 다시 호스트 CPU라든가 시스템 인프라 쪽의 가치가 더 커지고 있다라고 보시면 되겠고요 부분에 대해서 좀 자세히 뜯어 보도록 하겠습니다. 사실 인텔이 AI 시대에 밀렸다라는 거를 생각해 보면은 원래 전통적인 데이터 센터는 CPU 중심이잖아요. 우리가 카카오톡을 할 때, 네이버를 할 때 뭐 다양한 것들을 앱으로 하든 아니면 웹사이트에 접속을 하든이 모든 것들은 AI 데이터 센터 말고 기존의 데이터 센터 서버로가 가지고 그 서버가 이런저런 명령들을 막 빠리빠르게 처리를 하는 거죠. 웹 서버라든가 뭐 데이터베이스도 그렇고 뭐 가상화라든가 온갖 것들 엔터프라이즈 소프트웨어도 모든 것들이 다 CPU 중심으로 들어가죠.
이거는 병렬의 요소가 아니라 특정한 어떤 굉장히 복잡한 어떤 기능들을 수행을 할 때 CPU의 성능으로 들어갔는데이 시장에서 인텔 재온이 굉장히 오랫동안 그것도 압도적으로 마치 지금의 엔비디아처럼 표준 서버 플랫폼으로 계속 가고 있었단 말이죠. 근데 딥러닝 시대가 넘어오면서이 컴퓨팅의 중심이 CPU는 필요 없다. GPU에서 바로 돌려야 된다. 약간 이런 식으로 가다가 엔비디아가 그레이스 CPU라고 암의 거를 채용을 하면서 기존의 해계모니를 CPU에서 GPU를 아예 옮겨 버렸죠. 늘 말씀드리지만 트랜스포머에 각각의이 AI 모델 학습과 추론 관련돼서 엄청 큰 행렬 연산 같은 것들이 필요한데 행렬 연산들은 각각의 병렬적으로 각각의 요소 요소를 계산하는 방식이죠.
그니까 CPU로 돌린 것보다 GPU가 이런 변경상에 훨씬 유리를 하다 보니까 그런 거고 엔비디아가 단순히 GPU만 판 것이 아니죠. 사실 쿠다라든가 쿠 DNN, NCCL, 뭐 X텐스 RT 이런 거 있잖아요. 그리고 MV링크랑 DGX 시스템까지 전부 다 묶어 가지고 단순히 GPU 칩만 판 것도 아니고 GPU를 구동시킬 수 있는 그런 거대한 소프트웨어 스택을 10수년 전부터 컴퓨팅 생태계를 굉장히 오랫동안 만들어 왔잖아요. 그러니까 개발자나 클라우드 연구소 기업 모두가이 M비디아 스택 위에서 AI 돌리려고 하고 그렇다 보니까 GPU플러스 GPU를 기반으로 한이 전체 인프라 스택을 다 써야 되다 보니까 CPU가 저 뒷전으로 갔다라는 겁니다.
실질적으로 AI 초기에서 M비디아, TSMC, SK 하이닉스가 굉장히 많이 성장을 했잖아요. 거기 대비해서 인텔은 정말 성장을 아예 못 했죠. 그런데 시대가 바뀌었다라는 겁니다. 자, 호스터 CPU에 대한 역할은 뭐냐? 자, AI 서버가 GP표만 꽂는다고 지표가 다 알아서 할 것이냐? 이런 수준이 이제 안 된다는 거죠. 왜냐하면은 GPU와 GPU들끼리 막 연결을 하죠. 거대한 렉 시스템으로 AI 팩토리라고 얘기를 하면서 렉들을 막 서로 연결도 하고 네트워킹으로 이렇게 확장을 해 나가야 될 텐데 단일 지표만 딱 돌리면은 그냥 CPO가 자체가 필요 없을 거잖아요.
근데 저런 베라 CPU 같은 것도 필요하고 루빈 GPU도 필요한데 그 외에 다른 여섯 가지 집 다른 칩들이 있잖아요. 저런 것들에 각각의 어떤 GPU한테 이런 일을 해라 저런 일을 해라 하는 일을 배분을 하고 데이터를 공급하는 역할 그리고 시스템 전체를 다 오퀘스트레이션 하는 역할을이 CPU가 맡아야 된다라는 거죠. 그걸 AI 서버에서 보통이 호스트 CPU라고 부릅니다. 그래서 메인은 GPU이 호스트 CPU 중심으로 스토리지나 메모리 네트워크를 다 처리를 할 수 있게끔 하는 그니까 GPU가 사용할 데이터를이 시스템 메모리나 스토리지 네트워크에서 가져오게 하는 역할을 CPU가 맡아야 되는데 요거에 있어서 다시 인텔이 주목을 받게 됐다.
이게 특히나 AI가 에이전트형 워크로드로 가면 갈수록 CPU에 할 일이 늘어날 수밖에 없습니다. 왜 그러냐? 초기 AI 인프라는 일단 학습 막 해야 되고 거대한 모델 돌려야 되고 추론해야 되고 이러니까 그냥 GPU 확보가 제일 중요했거든요. 근데 지금은 실시간으로 추론해야 되고 뭐 장문의 컨텍스트를 계속 기억을 하면서 뭐 렉그라느니 툴도 호출해야 되고 이런 여러 가지로 확장이 되고 있잖아요. 굉장히 다양한 형태의 펑션들이 콜이 돼야 됩니다.이 이 과정에서 지표가 단순히 추론할 때 쓰는 매트릭스 연산뿐만이 아니라 데이터도 이동을 해야 되고 스케줄링도 해야 되고 메모리 관리하는가 뭐 보안도 신경 써야 되지 이런 모든 처리들이 GPU 바깥 시스템에서 처리가 되어야 되기 때문에 CPU가 필요한 거예요.
그래서 AI 연산의 주인공이 아닐 수 있지만 AI 시스템 전체를 관리하는 말 그대로 중앙 처리 장치 CPU가 운영 허버가 되는 역할이 된다는 겁니다. GPU를 놀게 만들지 않으려면은 그 중간 관리자가 열심히 이렇게 잘 보면서 일을 잘 던져 줘야 된다. 그래서 호스트 CPU의 가치가 높아지고 있다라는 거죠. 그 M비디아 DGX 루빈의 MVL 8이라고 하는 요게 들어갔다라는 걸 보면은 자 루빈 GPU 여덟 개 들어갈 때 인텔 제원 그러니까 서버형 CPU가 두 개가 들어가요. 8대 2로 들어가게 되는데 자 이게 중요한 이유가 AI 서버 수요가 GPU만의 수요가 아니라는 거죠.
저만큼 들어가면 그만큼 대응해서 CPU가 들어간다는 얘기입니다. 그동안은 엔비디아가 그레이스 CPU를 쓴다거나 자체 사용한 베라 CPU를 넣다거나 그런 식으로 좀 많이 확장을 해 갖고 암코어 88개가 들어간 거를 뭐 블루필드 DP에 넣다거나 이런 식으로 막 이렇게 구성을 했는데 여기에 일부가 이제 인테가 선택이 됐다라는 거죠. 물론 이제 전면적으로 인테그에 다 쓰인다 이런 개념은 아닙니다. CPU 메모리 또 NIC도 그렇고 DPU 스토리지 전체적으로 봤을 때 여기에 인텔 이런 것들 중에 하나로서의 호스트 CPU로 들어간다라고 하면은 이런 인프라가 투자될 때마다 인텔의 CPU가 팔려 들어갈 거니까 그런 면에서 인텔이 차지하는 부분이 있다라는 거죠.
원래 서버 쪽에서 강한 강자였기 때문에 요런 부분에서 엔비디아가 인텔를 채용한 이유가 있었을 거다라고 판단이 되는 부분들이 있고 근데 제온 6 같은 경우에는 이번에 나온게 사실 AI 연산 자체에 대한 신경보다는 시스템 운영 능력이죠. 사실 GPU 행 연산을 담당한다고 하면은 인터넷 제온 CPU는 지표 계속 일하도록 데이터를 계속 공급을 할 수 있도록 시스템을 조율한 역할을 하는데 이때 메모리 대역폭이라든가 IO라든가 보안 같은 것들을 잘 챙겨서 기존에 마치 데이터 센터에서 제온의 입지가 계속 강했다는 것들을 데이터 센터의 호스트 CPU로서 역할을 한다라고 해석을 할 수가 있겠죠.
사실 GPU가 HBM을 갖고 있긴 하지만이 모든 데이터가 항상 HBM이 있는게 아니잖아요. 늘 말씀드리지만도 입력 데이터라든가 검색 결과 뭐 세션 상태라든가 KV캐시 같은 것도 콜드 웜 핫 이렇게 나눠 가지고 다 층위별로 나누는 시도들이 요즘 되고 있고 일부 전처리 데이터 같은 것들 요런 것들은 CPU 메모리에 들어가 있어야 되고 아니면 그 기존 MR디 같은 그런 메모리들 이런 것들을 CPU가 똑똑하게 잘 관리해 주지 않으면은 GPU를 제대로 박스에 돌릴 수 없다라는 관점이 있다라는 거죠. 특히 MRD 같은 경우에는 호스트 CPU 쪽에 메모리 병목을 줄이는 기술이거든요.
디램에는 랭크라게 있습니다. 랭크라는 구성 단위로 랭크가 많으면 많을수록 병렬적으로 처리할 수 있는 디램의 용량이 커진다라고 보시면 되는데이 디램 랭크를 더 효율적으로 병렬화라 해 가지고 메모리 대역볼을 늘리는 서버형 메모리 기술이에요.이 MR디이라고 하는 것이 따로 자세히 다룰 거긴 할 건데 인텔 제식 6에서이 MRD 기반의 메모리 대역폭 개선을 계속 강조를 하고 있는 것만큼 메모리 대역포이면 결국 또 AI잖아요. 이런 것들을 잘 처리할 수 있는 강점을 세울 수 있다라고 볼 수가 있겠고 또 X86 생태계라든가 엔터프라이즈 검증 이력 같은 것도 중요한데 대형 데이터 센터에서는 하드웨어 성능만 보고 플랫폼을 안 바꾸거든요.
기본적인 운영 체제라든가 뭐 컨테이너 뭐 보안 뭐 이런 거 있잖아요. 장애 대형 체계가 굉장히 중요한데 인터넷 제 같은 경우에는 워낙 뭐 굉장히 오랫동안 압도적으로 서버 시장에서 1위를 차지했던 기업이었기 때문에 이런 부분에서 활용할 수 있는 부분들을 또 나설 수 있다라는 부분들. 물론 이게 무조건 지금 앞쪽으로 나아진다. AMD는 약하다 이렇게 해석할 수는 없어요. 근데 인텔의 어떤 부분들을 받겠죠. 분명히. 그리고 엔비디아가 AMD의 CPU를 쓴다. 약간 좀 안 그려지는 부분도 있었겠죠. 그런 부분들. 그래서 이런 MRT 같은 걸 써 가지고 바틀렉이 되는 부분들의 CPU 메모리를 쫙쫙 이렇게 뻗어 나갈 수 있도록 GPU HBM으로 빨리 옮겨서 하는 역할들을 할 수 있지 않을까라고 기대를 한 부분이 있겠죠.
Hmm 굉장히 빠르지만 이제 비싸고 용량이 제한적이기 때문에 그동안 저 안에 처박혀 있던 CXL 제가 CXL 굉장히 안 좋게 보지 않았습니까? 왜냐하면은 CXL을 쓸 필요가 없었기 때문이에요. CXL의 기본적인 컨셉이 가속기라든가 메모리 확장 장치를 PCI 익스프레스 기반으로 더 일관성 이렇게 연결하려고 만든 표준인데 엔비디아가 애초에 뭐 MV 링크로 PCI 익스프레스도 쓰지도 않고 막 이렇게 해 나가는 과정에서 CXL이 굉장히 유명 무실해졌죠. 근데 원래이 CXL을 주도를 했던게 누굽니까? 인텔입니다. 근데 인텔이 다시 살아나게 되면서 메모리 계층도 지금 스토리지 SSD부터 LPDDR이라든가 MRDM 같은 거 그리고 HBM과 S램까지 이렇게 다양화가 되는 관점에서 보면은 인텔이 또 필요로 하면은 여기 CXL을 좀 더 주도를 하려고 하지 않을까라는 관점에서 좀 볼 수 있는 포인트도 있습니다.
그래서 점차이 GPU HBM, CPU 디램 혹은 CXL 메모리 같이 이제 확장을 하는 단계에서 어떤 정보를 어디에 뒀을 때 좀 더 빠르게 잘 운용을 할 수 있을까라는 거를 호스트 CPU가 판단을 하게 될 것이고 필요하다면은 그리고 인텔 같은 경우에는 열심히 CXL을 밀었기 때문에 여기 용서를 뭔가 좀 찾을 수 있지 않을까 혹은 MVM 스토리지 같은 SSD 같은 것도 연결할 수 있지 않을까 요렇게 기대가 될 수 있는 부분들이 있겠죠. 인텔에 앞서서 더 발전을 할 수 있는 가능성을 본다면은 어떤 거에 성공 요보에 있느냐? AI 연산을 CPU가 직접 하는게 아니라 AI 메모리 계층 각각에 대해서이 io 경료를 잘 제어갈 수 있도록 하는 플랫폼 역할과 거기 플러스에서 CXL을 어떻게 잘 가져와 가지고 다시 CPU와 메모리 관계성에 있어서의 해계머니를 또 차지를 할 수 있느냐요 싸움이 될 거 같아요.
물론 인텔만 잘하겠습니까? AMD 에픽도 잘하고 있으니까 인텔이이 서버 CPU를 계속 이렇게 지연을 하면서 내놓다 보니까 그 시장을 AMD가 많이 잡아 먹었죠. 더군다나 이제 코어수를 굉장히 많이 늘리는 전략을 갖고 왔기 때문에 굉장히 그 빠르게 시장을 잠시해 나갔었는데 AI 서버의 CPU 시장에서는이 AMD 에픽의 존재감이 좀 커 왔죠. 사실 그런 상황에서 비디아가 인텔가 손을 잡고 있는 상황이기 때문에 다시 인텔과 AMD의 싸움 제가 예전에는 안대공항에서 많이 달았죠. 요즘은 제가 올려도 사람들 관심이 없어 갖고 제가 많이 챙기지 못했는데 앞으로 좀 잘 팔로해서 전해 드리도록 하겠습니다.데 CPU 설계하는 기업이 사실 서버 쪽은 인테 AMD가 주로 보지만도 암도 그렇고 퀄컴 퀄컴도 지금 서버용으로 LPDD 기반으로 한 AI 서버렉을 만들고 있잖아요.
그래서 모바일부터 시작해서 Hai 그러면서 서버용으로 저절용으로 들어가는 CPU도 좀 고려를 하고 있기 때문에 물론 AI 데이터 센터 향으로 호스트 CPU 시장은 약간 달라요. 그렇기 때문에 바로 콜컴이 진입하기가 힘들 수도 있겠지만도 결국은이 오케스트레이션 하는 거의 효율을 얼마나 뽑을 수 있을 것인가의 문제기 때문에이 CPU와 관련돼서는 각각의이 기업들이 생각하는 바가 굉장히 다를 거예요. 똑같이 이름은 CPU지만 컬콤 같은 경우에는 AI를 더 잡고 전력 효율적인 장치로 가져가는 쪽이 강하다 보니까 단순히 박스 워크로드보다는 인텔 좀 다른 속성의 어떤 오케스트레이션 영역을 차지하지 않을까라고 기대가 되는 부분들이 있고요.
그런 면에서 인텔이 계속 이제 호재로 보고 있는 것이 결국은 인텔 파운드리가 부활이 돼야 한다는 부분이죠. 인텔 18A라든가 14A 같은 것들 계속 적자가 나고 있는 상황이기 때문에 문젠데 최근에 로이터 소식에 따르면 일로머스크가 테슬라의 테라페 프로젝트에서 인텔의 14A 공정을 사용할 계획을 밝혔다라고 얘기를 하고 있죠. 테슬라의 속성 그리고 일런버스의 속성으로 봤을 때는 아무래도 이게 TSMC에 의존하지 않고 또 삼성 파운드리만 의존하지 않고 여러 파운더리를 활용하려는 전략으로도 볼 수가 있겠지만 결국은 인텔 파운더리가 이런 대량 수주가 가능한 요러한 고객들을 받게 된다라고 하면은 그리고 인텔 14A 같은 요런 선단 공정을 또 가족이 된다라고 하면은 다시 또 요거 부분도 살아날 수 있지 않겠느냐라는 기대감을 가질 수 있겠죠.
물론이 테라의 실제 양산 시점 같은 것들이 밝혀지지 않았기 때문에 실제 테슬라가 얼마나 많은 물량을 맡길 것이냐, 수율은 또 얼마나 될 것이며 뭐 비용이 얼마나 될 것이 이런 것들은 앞으로 계속 봐야 되는 문제예요. 그럼에도 불구하고 지금 AI라고 하는 것이 처음에는 GPU 자체를 못 구해서 우리나라도 GPU가 아예 안 들어왔잖아요. 그러다가 이게 저 확장되니까 이제 HBM이 부족한데 이제는 시스템 자체가 부족한 단계로 지금 넘어와 있죠.이 이 시스템이 확장하기 위해서는이 CPU의 역할이 너무나도 중요하게 되기 때문에 지금이 바틀렉이라고 하는 병목이라는 부분들이 점차 거대한 영역으로 확장되고 있다는 걸 느낄 수 있겠고요 다음은 저는 네트워크 쪽이라고 보고 있고 그다음에 더 나아가서는 에너지라고 보고 있는데 모두가 그렇게 비슷하게 생각을 하실 거예요.
전체적으로 확장이 되고 있는 상황에서 이런 것들을 커버할 수 있는 기업들이 누구이냐요 포인트를 좀 자세히 보면 좋을 것 같습니다. 앞으로 이제 인텔의 제온 6 같은 CPU가이 DGX 시스템에 들어간 것이 인텔이 이제 AI 서버에도 쭉쭉 들어갈 수 있는 것이 되느냐라는 어떤 시험상의 무대가 될 수도 있을 것 같아요. 근데 파운리 쪽은 아무래도 이제 공정 수이라든가요 양산이 얼마나 잘 되느냐를 또 봐야 되기 때문에 함부로 재단해서 판단할 수 있는 부분은 아니지만 요런 것들 좀 더 잘 팔로하면서 저도 소식을 전달 드릴 예정이고 인텔이 이렇게 부활한다고 하더라도 엔피디아가 뭔가 주도권을 놓치는 건 없죠.
다만 자기네들의 CPU 자체 설계라든가 자기한테 맞는 것들을 해 나가고 있는 상황이기 때문에 여전히이 주도를 해 나가고 있는 상황이고 AMD나 콜컴 같은 경우에도 앞으로이 CPU와 관련된 요런 것들을 점차 확장을 해 나가서 시장을 먹어야 되는 상황이기 때문에 더욱더이 CPU에 대한 경쟁이 치열해지지 않을까라고 생각드는 부분들이 있겠습니다. 지금까지 에러였습니다.
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