저자: SoftdragonSOD · 한국인
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OpenAI가 AMD와 대규모 AI 가속기 계약을 체결해 AMD 주가가 급등했고, 이는 엔비디아 독점에 균열을 내는 사건이다. AMD MI300X는 스펙 대비 실성능 격차와 ROCm 소프트웨어 미성숙이 약점이나, OpenAI가 오픈소스인 AMD 생태계에 베팅한 것은 장기적 호재다. 엔비디아는 여전히 최강이지만 AMD 생태계 성장 시 격차가 줄 수 있다. 결국 TSMC·삼성전자·SK하이닉스(HBM 탑재)가 수혜를 본다는 주장.
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추석 연휴에 AMD 주가가 20% 넘게 올랐다는 알림을 받고, AI 검색 도구로 무슨 일인지 찾아봤습니다. 오픈AI가 AMD와 1기가와트(GW) 규모의 데이터센터용 AI 가속기 계약을 맺었다는 소식이었습니다. 이것이 무슨 뜻인지, 엔비디아 왕좌에 균열이 가기 시작한 것인지, 2등 AMD의 반격이 시작된 것인지 이 영상에서 함께 짚어보겠습니다. 결론부터 말하면, 계란을 한 바구니에 담는 것은 위험하다는 것입니다.
예전에 AI 스타트업 대표님과 인터뷰했을 때 던졌던 질문을 다시 해보겠습니다. 과연 엔비디아가 AI 시장을 독점하는 것이 고객사들이 원하는 그림일까요? 취업 준비를 할 때도 1지망, 2지망, 3지망을 적어두고 보험을 드는데, 수십조, 수백조 원이 움직이는 시장에서 보험을 들지 않는다면 그게 더 이상한 일입니다. 올해 초에는 그 보험이 브로드컴이나 마벨 테크놀로지 같은 ASIC(주문형 칩) 기업들이었습니다.
쉽게 비유하면 엔비디아는 백화점에서 파는 기성복 정장입니다. 그런데 이 기성복이 너무 비싸다 보니 기업들은 맞춤형 정장이 낫겠다고 생각했고, 그 맞춤형 정장을 만들어주는 곳이 브로드컴입니다. 다만 맞춤형 정장은 태생적으로 기성복만큼 다양한 고객을 만족시키기 어렵습니다.
엔비디아의 가장 강력한 경쟁자이면서도 한 번도 제대로 빛을 보지 못했던 AMD가 뒤에서 눈을 부릅뜨고 있었습니다. AMD의 MI300 시리즈는 엔비디아의 베스트셀러 가속기인 H100보다 대략 1.3~1.5배 정도의 성능을 보였습니다. 고객사 입장에서는 AMD를 고려하지 않을 수가 없습니다. H100이 대형 SUV라면 MI300X는 트럭 수준이라고 볼 수 있습니다. 실제로 성능이 좋습니다.
그래서 재작년에 AMD 주가가 단숨에 두 배로 뛰었습니다. 그런데 이런 의문이 듭니다. 성능이 그렇게 좋은데 왜 다들 AMD로 바꾸지 않을까요? 이번 영상은 AI와 통신 분야를 연구하는 포스텍 출신 연구자의 원고를 바탕으로 만들었는데, 이 연구자도 적어도 국내에서 엔비디아가 아니라 AMD의 AI 가속기를 쓰는 팀은 본 적이 없다고 답했습니다. 가격도 저렴한데 점유율이 10%도 안 되는 이유가 무엇일까요?
이 상황을 이해하려면 먼저 AI 모델이 GPU 자원을 어떻게 활용하는지, 그리고 평가 지표들이 정확히 무엇을 뜻하는지 알아야 합니다.
MI300X는 종이 위의 스펙으로는 근육질 괴물입니다. 하지만 실제 경기에서는 체구가 작아도 기술이 좋은 선수가 이길 수도 있습니다. 중요한 것은 실성능입니다. AI 성능에 큰 영향을 주는 행렬 곱셈 성능을 직접 벤치마크로 측정해보면, 하드웨어 설계, 메모리 대역폭, 컴파일러 최적화가 결합된 복합적인 결과가 나옵니다. 물론 테스트 하나만으로 결론을 내리는 것은 일반화의 오류입니다. 다만 AMD 엔지니어를 직접 초대해 최적화된 코드로 테스트했을 때, 스펙상으로는 F1 머신의 400km/h처럼 보였지만 실제 주행에서는 시속 250km도 내기 어려웠습니다.
AMD가 포텐셜을 극한까지 끌어올리면 400km도 낼 수 있겠지만, 자사 내부 전문가조차 GPU 포텐셜을 끝까지 끌어내지 못했다는 뜻입니다.
가장 큰 원인은 AMD의 소프트웨어 ROCm에 있습니다. 쿠다(CUDA)와 비슷한 역할을 하는 소프트웨어입니다. 엔비디아의 쿠다가 15년 넘게 안정성과 편의성을 쌓아 올린 고속도로라면, AMD의 ROCm은 아직도 곳곳에 구덩이가 파인 비포장 도로에 가깝습니다.
MI300X의 제대로 된 성능을 끌어내려면 AMD 엔지니어들과 다섯 달 가까이 함께 버그를 잡아야 했다고 합니다. AMD GPU를 돌리려면 코드를 수십 줄 입력해야 하고 몇 시간이 걸리는 반면, 엔비디아는 한 줄이면 끝난다는 얘기도 있습니다. 목적지는 같지만 한쪽은 비포장도로, 다른 한쪽은 고속도로인 셈입니다. 여러분이 구매 담당자라면 어느 쪽을 고르겠습니까?
시간은 곧 돈입니다. 엔지니어 한 명이 하루 종일 버그를 잡는 비용을 생각해보면, 수천 명의 개발자를 보유한 기업이 AMD를 택하는 순간 보이지 않는 비용이 수십, 수백억 원 규모로 쌓일 수 있습니다. 더 자세한 기술적 이슈들은 고정 댓글을 참고해주세요. 본문에서 다루기에는 내용이 너무 어렵습니다.
그럼에도 불구하고 오픈AI가 AMD와 계약했다는 사실이 중요합니다. 발표 이후 AMD 주가는 하루 만에 25~30% 가까이 올랐습니다. 단기 급등 후에는 차익 실현 매물로 조정이 올 수 있지만, 장기적으로 AMD에 호재라는 점은 부인하기 어렵습니다.
타이밍도 흥미롭습니다. 이 발표가 나오기 불과 2주 전에 엔비디아는 오픈AI와 10GW 규모의 데이터센터를 구축하며 1천억 달러를 투자하겠다고 밝혔습니다. 그런데 2주 만에 AMD와 협업을 발표했습니다. 이는 오픈AI가 단일 공급사 리스크를 현실적으로 인식하고 있으며, 이를 벗어나려는 의지를 전 세계에 표명한 것으로 볼 수 있습니다.
비유하자면 이렇습니다. 엔비디아가 만든 AI 전용 고속도로 쿠다를 타야 AI가 잘 돌아가는데, 통행료가 너무 비쌉니다. AMD 고속도로를 쓰자니 성능이 안 나와서 울며 겨자 먹기로 쿠다의 톨게이트를 이용해 왔습니다. 그런데도 오픈AI가 AMD에 베팅한 이유는 AMD의 도로가 오픈소스이기 때문입니다. 쿠다는 폐쇄형입니다. 오픈AI의 개발자들이 AMD의 설계를 직접 들여다보고, 버그를 잡고, 필요한 기능을 추가할 수 있습니다. 도로 건설에 직접 참여해 최적화된 차선을 깔 수 있는 것입니다. 이것은 단순한 반격이 아니라, AI 역사상 처음으로 엔비디아 이외의 길이 열렸다는 신호입니다.
AMD가 쿠다의 사슬을 끊기 위해 만든 핵심 기술 중 하나가 HIP입니다. 쉽게 말해 번역기입니다. 한 번만 코드를 짜면 약간의 수정만으로 엔비디아와 AMD 양쪽에서 돌아갑니다. 엔비디아의 도로가 너무 막히거나 통행료가 너무 비싸지면 언제든 AMD 도로로 갈아탈 수 있도록 보험을 깔아둔 셈입니다. 오픈AI라는 선발대가 출발했으니, 후발 주자들도 비슷한 선택을 줄줄이 하게 될 것입니다.
앞서 인터뷰한 대표님도 쿠다가 필수라는 말은 지나친 과장이라고 말한 적이 있습니다. 개념적으로 쿠다에 대한 의존이 반드시 있어야 하는 것은 아니고, 의존성을 충분히 없앨 수 있습니다. 쉽다는 뜻은 아니고, 회사가 해결해야 할 과제라는 뜻입니다. 쿠다가 사실상 표준인 것도 맞고, 이를 대체하는 것이 어려운 것도 맞고, 연구자들이 쓰기 편한 것도 맞습니다. 큰 그림만 짜주면 나머지는 쿠다가 알아서 해주기 때문입니다. 하지만 역사를 돌아보면 대체재가 존재하지 않았던 기업은 없었습니다.
이런 사건들에도 불구하고 저는 여전히 엔비디아가 최고의 선택이자 최강의 기업이라고 생각합니다. AMD도 좋은 기업이지만, 엔비디아의 영업이익은 압도적입니다. 이미 빅테크 데이터센터에 깔려 있는 엔비디아 가속기를 교체하는 것은 그래픽카드를 새로 사는 것과는 차원이 다른 일입니다.
스타트업 입장에서도 심리적 장벽이 존재합니다. 익숙하게 쓰던 엔비디아를 두고 AMD로 바꾸는 것은 겁이 나는 일입니다. 영상 편집자가 익숙한 프리미어를 두고 내일부터 파이널컷을 쓰라는 상황과 비슷합니다. AMD는 성능을 넘어 이런 심리적 장벽을 넘을 수 있는 유인책을 제공해야 하는 숙제를 안고 있습니다.
이것이 별거 아니라고 느껴질 수도 있지만, 국내 게임사 펄어비스의 사례를 떠올려보면 됩니다. 2019년 '붉은 사막'을 발표하며 2021년 공개를 약속했지만, 매년 "내년에는 내놓겠다"는 말만 반복하며 계속 밀리고 있습니다. 이유는 유니티나 언리얼 같은 외부 엔진이 아니라 자체 게임 엔진을 쓰기 때문입니다. 외부 엔진 사용료는 아낄 수 있지만, 전문 개발자 채용이 어렵고 새로 익히는 데 시간이 듭니다. 보이지 않는 비용이 존재하는 것입니다.
엔비디아는 여전히 성장 가능성이 큽니다. 성장세는 다소 완만해지겠지만, 내년 루빈 발표를 통해 다시 한 번 격차를 벌릴 것이고, 아직 많은 사람이 모르는 6G 시대의 AI 네트워크 시장도 기회입니다. 생태계는 더욱 견고해질 것입니다. 엔비디아의 직원 보상 수준도 AMD보다 높고, 과장급 직원들의 자산이 800억 원을 넘는 경우도 있다고 합니다.
하지만 수많은 기업 고객이 AMD 생태계에 참여하고 AMD의 오류가 빠르게 해결되며 최적화가 진행된다면, 어느 순간 격차는 의미 없는 수준으로 좁혀질 수 있습니다. 과거 CPU 시장에서 인텔의 아성을 AMD의 라이젠이 무너뜨렸던 것처럼, AI 가속기 시장에서 AMD가 엔비디아를 위협하는 것은 허황된 이야기가 아닙니다. 향후 몇 년간 가장 변동성이 큰 빅테크 기업 중 하나가 AMD가 되지 않을까 조심스럽게 전망해봅니다.
다만 이 전쟁의 승자가 누구든, 실제로 돈을 버는 기업은 TSMC, 삼성전자, SK하이닉스일 가능성이 높습니다. TSMC가 칩을 만들고, 거기에 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM이 들어가기 때문입니다. 특히 AMD의 차세대 AI 가속기 MI350에는 삼성전자 HBM이 탑재되어 있습니다. AMD 가속기를 탑재한 서버 라인업을 판매하는 슈퍼마이크로 같은 기업들도 반사이익을 볼 수 있습니다. 누가 승자가 되든 결국 한국에 유리한 구조라는 것이 이 이야기의 핵심입니다.
그리고 엔비디아라는 가장 어려운 문제에 도전하는 AMD의 노력은, 역설적으로 AI 생태계를 더 건강하게 만들고 모두에게 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 리사 수 CEO는 말했습니다. "가장 어려운 문제를 향해 달려가라."
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