AMD·OpenAI, GPU 협력으로 AI 반도체 새 장을 열다
AMD가 오랜 경쟁자 엔비디아와의 간극을 좁히기 위해 전략적 카드를 꺼냈습니다. 바로 OpenAI와의 협력입니다.
이번 제휴는 단순한 칩 공급 계약을 넘어, 생성형 인공지능(AI) 시대의 GPU(그래픽 처리 장치) 생태계 재편을 예고하는 움직임으로 해석됩니다. AI 학습을 위한 고성능 연산 수요가 폭발적으로 늘어난 가운데, OpenAI가 AMD의 차세대 GPU를 채택하면서 반도체 업계의 판도가 새롭게 재정의될 가능성이 커지고 있습니다.
OpenAI는 기존에 엔비디아의 H100·B200 계열을 주력으로 사용해 왔습니다. 그러나 최근 AMD의 MI300 시리즈가 본격 양산되면서, 고성능 연산과 효율성 모두에서 ‘대안 GPU’로서의 가능성이 부상했습니다. 이번 협력은 특정 모델 공급 계약에 국한되지 않고, 향후 인공지능 데이터센터 인프라와 소프트웨어 최적화까지 포함한 장기 파트너십으로 발전할 여지가 있습니다.
생활·업무 변화 요약
생활 측면에서는 AI 서비스 품질의 체감 차이가 줄어들 가능성이 큽니다. AMD GPU 기반의 OpenAI 모델이 상용화되면, AI 응답 속도와 비용 효율이 개선되어 개인 사용자의 프롬프트 처리 속도와 앱 반응성이 향상될 수 있습니다.
업무 측면에서는 기업들이 AI 훈련 비용을 절감하면서도 동일 수준의 성능을 확보할 수 있게 됩니다. 스타트업이나 중소 규모의 기업도 클라우드 인프라 비용 부담이 줄어, AI 도입의 문턱이 낮아지는 효과를 기대할 수 있습니다. 특히 데이터센터 운영사 입장에서는 엔비디아에 대한 의존도가 완화되어 공급망 안정성 측면에서도 긍정적 변화가 예상됩니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
GPU (Graphics Processing Unit)
그래픽 연산을 담당하는 칩이지만, 수천 개의 연산 코어를 병렬로 구동할 수 있어 대규모 인공지능 학습에 필수적인 부품입니다. 비유하자면, 수십 명의 계산원이 동시에 문제를 푸는 ‘집단 연산실’과 같습니다.
MI300 시리즈
AMD가 설계한 AI·HPC(고성능 컴퓨팅) 전용 GPU로, 기존의 CPU와 GPU를 하나의 칩 패키지로 통합한 APU(Accelerated Processing Unit) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이는 데이터 이동을 최소화해 연산 효율을 극대화하는 구조로, 엔비디아의 H100 대비 메모리 대역폭과 전력 효율에서 경쟁력을 확보했다는 평가를 받습니다.
핵심 포인트
[1] AMD의 전략 전환 - “AI에 올인”
AMD는 그동안 CPU 중심 기업으로 인식돼 왔습니다. 하지만 최근 2년 사이, GPU 및 AI 가속기 분야로 무게중심을 옮겼습니다. 리사 수 CEO는 여러 인터뷰에서 “AI는 AMD의 미래 성장 축”이라 강조하며, AI 반도체 연구개발(R&D) 예산을 대폭 확대했습니다. MI300X 출시와 OpenAI 협력은 이 전략의 결정체로 평가됩니다.
[2] OpenAI의 선택 - “단일 공급 리스크 완화”
OpenAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 학습하기 위해 방대한 GPU 자원을 필요로 합니다. 엔비디아 칩 수급 불안이 지속되면서, 두 번째 공급망을 확보하는 것은 전략적 선택입니다. AMD 칩을 병행 사용하면 안정적인 학습 환경을 유지하면서 비용 구조를 최적화할 수 있습니다. 이는 AI 인프라 다변화라는 산업 전반의 흐름과도 맞닿아 있습니다.
[3] 엔비디아 독주 구도의 균열
AI 연산 시장에서 엔비디아의 시장 점유율은 80% 이상으로 알려져 있습니다. 그러나 AMD와 OpenAI의 협력이 본격화되면, ‘대체 GPU’ 수요가 빠르게 늘어날 수 있습니다. 특히 클라우드 사업자(AWS, Azure, Google Cloud 등)가 AMD 칩을 채택할 경우, 경쟁 구도는 한층 치열해질 전망입니다.
[4] 국내 반도체 산업에 미치는 파급
AMD의 생산 파트너 중에는 TSMC뿐 아니라 삼성전자도 주요 후보로 거론되고 있습니다. 향후 AMD가 일부 GPU 생산 라인을 삼성 파운드리로 이관할 경우, 국내 반도체 산업에는 AI 전용 공정 수주 확대라는 기회가 열릴 수 있습니다. 또한 SK하이닉스의 HBM(고대역폭 메모리) 공급도 동반 확대될 가능성이 있습니다.
[5] 오픈 생태계 확장의 의미
AMD는 소프트웨어 측면에서도 엔비디아의 CUDA 독점 구조에 도전하고 있습니다. 자사 AI 개발 플랫폼 ROCm을 오픈소스로 공개해 누구나 GPU 가속을 활용할 수 있도록 했습니다. OpenAI와의 협력은 이 플랫폼을 현실적인 산업 표준으로 끌어올릴 수 있는 계기가 될 수 있습니다.
Mini Q&A
Q1. OpenAI가 AMD GPU를 당장 전면 도입하나요?
→ 아닙니다. 초기에는 테스트 및 일부 워크로드에서 병행 사용 후, 성능 안정화에 따라 단계적으로 확대될 예정입니다.
Q2. AMD GPU는 엔비디아보다 성능이 떨어지나요?
→ 세부 벤치마크에서는 차이가 존재하지만, 메모리 대역폭·전력 효율 면에서 경쟁 가능한 수준으로 평가됩니다.
Q3. 국내 기업들도 영향받을까요?
→ AI 클라우드를 운영하는 네이버클라우드, KT, NHN 등은 비용 효율이 높아질 가능성이 있습니다. AMD 기반 GPU 서버가 선택지로 떠오를 수 있습니다.
Q4. 소비자에게 직접적인 변화는 있나요?
→ AI 챗봇 응답 속도 개선, 프리미엄 요금제 비용 인하 등 서비스 품질 변화로 이어질 수 있습니다.
“AI 반도체 경쟁은 이제 ‘칩의 세기’에서 ‘협력의 세기’로 넘어가고 있습니다.”
결론
AMD와 OpenAI의 협력은 단순한 공급 계약을 넘어, AI 생태계의 균형을 재조정하는 첫걸음이 될 수 있습니다. 엔비디아 독주 체제에 균열이 생기면, AI 반도체 시장의 기술 혁신 속도는 더욱 빨라질 것입니다. 기업과 개발자 모두가 더 다양한 선택지를 갖게 된다는 점에서, 이번 협력은 산업 전반의 긍정적 변화로 평가됩니다.
3분 정리
- AMD, OpenAI와 GPU 협력 체결로 AI 반도체 경쟁 본격화
- MI300 시리즈, 성능·전력 효율 개선으로 엔비디아 대안 부상
- OpenAI, 공급망 다변화 및 학습 비용 절감 기대
- 국내 반도체 산업에도 파운드리·HBM 수주 기회 확대 전망
- AI 생태계가 ‘단일 독점’에서 ‘협력 중심’으로 이동하는 전환점
출처
• EE Times — AMD Raises GPU Bar with Landmark OpenAI Deal (확인일 2025-10-08)
• Reuters — AMD, OpenAI strike GPU partnership to challenge Nvidia (확인일 2025-10-08)