엔비디아 대항마 AMD AI칩 삼성 HBM3E 탑재

AMD AI칩 삼성 HBM3E 탑재로 현재 인공지능 반도체 시장에서 엔비디아의 독주가 계속되는 가운데, AMD가 AI칩으로 대항마로 떠오르고 있습니다. 특히 MI300X 시리즈와 라이젠 AI 맥스+ 등 AMD의 신형 AI칩은 성능과 가격 경쟁력을 무기로 시장 점유율 확대를 노리고 있습니다. 엔비디아의 아성에 도전하는 AMD AI칩의 현재와 미래를 살펴보겠습니다.

AMD AI칩이 엔비디아를 이기려는 비밀 무기

AMD는 고성능 AI 가속기 시장에서 엔비디아의 독점적 지위에 도전하기 위해 두 가지 주력 제품을 내세우고 있습니다. 데이터센터용 MI300X 시리즈와 노트북용 라이젠 AI 맥스+가 바로 그것입니다. 특히 MI300X는 고성능 AI 연산을 위해 삼성전자의 HBM3E 메모리를 탑재해 메모리 대역폭과 전력 효율을 극대화했습니다.

2025년 1월 공개된 라이젠 AI 맥스+는 AI 벤치마크에서 3,125점을 기록하며 상당한 성능을 보여주었습니다. 이는 엔비디아의 플래그십 모바일 칩인 395(21,035점)에 비해서는 낮지만, 가격 대비 성능 측면에서 경쟁력을 갖추고 있습니다.

AMD의 AI칩은 데이터센터부터 개인용 노트북에 이르기까지 다양한 분야에 적용 가능한 통합 솔루션을 제공하고자 합니다. 특히 엔비디아의 CUDA 생태계에 대응할 수 있는 개방형 플랫폼을 구축하는 데 주력하고 있습니다.

삼성 HBM3E 메모리, AMD AI칩의 숨은 힘

AMD AI칩의 성능을 끌어올리는 핵심 부품은 바로 삼성전자의 HBM3E(High Bandwidth Memory 3E) 메모리입니다. 이 고성능 메모리는 AI 모델 학습과 추론 과정에서 필수적인 초고속 데이터 처리를 가능하게 합니다.

2025년 AI 가속기 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상되며, HBM3E 시장은 24% 이상의 성장세를 보일 전망입니다. AMD는 이러한 추세에 발맞춰 MI300X 시리즈에 HBM3E를 적극 활용하고 있습니다. 특히 초당 4.8TB에 달하는 초대역폭과 저전력 설계를 통해 AI 연산 효율성을 크게 높였습니다.

HBM3E의 또 다른 강점은 GPU와 메모리를 수직으로 통합해 공간 효율성을 극대화한다는 점입니다. 이는 데이터센터의 고밀도 서버 환경뿐만 아니라 공간 제약이 큰 엣지 디바이스에도 적용할 수 있어 활용 범위가 넓습니다.

HBM 세대	대역폭	용량	주요 적용 AI칩
HBM2e	최대 3.2TB/s	16GB	엔비디아 A100
HBM3	최대 4.0TB/s	24GB	엔비디아 H100
HBM3E	최대 4.8TB/s	32GB	AMD MI300X

2025년 AI 반도체 시장, AMD의 전략은?

AMD는 2025년 AI 반도체 시장에서 가격 경쟁력과 오픈 소스 생태계를 핵심 전략으로 삼고 있습니다. MI300X는 엔비디아의 H100 대비 50% 이상 저렴한 가격으로 출시되어 중소형 클라우드 서비스 제공업체들을 주요 타깃으로 삼고 있습니다.

또한 AMD는 ROCm(라이젠 오픈 컴퓨팅 플랫폼)을 통해 엔비디아의 CUDA에 대응하는 개방형 소프트웨어 생태계를 구축하고 있습니다. 이는 AI 개발자들에게 더 많은 선택권을 제공하고, 특정 하드웨어에 종속되지 않는 개발 환경을 조성하는 데 목적이 있습니다.

2025년 CES에서 공개한 라이젠 AI 맥스 시리즈는 AMD가 AI 기능이 탑재된 노트북 시장으로 본격 진출하는 신호탄입니다. 이 제품은 일반 소비자와 크리에이터들이 AI 기술을 활용할 수 있도록 설계되었으며, 엔비디아의 RTX 시리즈에 대항하는 AMD의 주력 제품으로 자리잡을 전망입니다.

엔비디아 대비 AMD AI칩의 가격 경쟁력

AMD의 가장 큰 경쟁력은 엔비디아 제품 대비 뛰어난 가격 대비 성능비입니다. MI300X는 엔비디아 H100과 비교했을 때 성능은 유사하지만 가격은 상당히 저렴합니다. 특히 전력 효율성 측면에서도 강점을 보이는데, H100이 1조 연산당 1.5W의 전력을 소모하는 반면, MI300X는 이보다 낮은 전력으로 유사한 성능을 구현합니다.

라이젠 AI 맥스+는 모바일 시장에서 엔비디아의 RTX 4000 시리즈와 경쟁하며, 30% 이상 저렴한 가격으로 출시되었습니다. 이 제품은 AI 기반 콘텐츠 제작과 가상현실(VR) 작업에 최적화되어 있어 크리에이터들의 관심을 끌고 있습니다.

제품	가격 (추정)	주요 성능 지표	타깃 시장
AMD MI300X	$25,000~35,000	4.8TB/s 메모리 대역폭	중소형 클라우드 업체
엔비디아 H100	$40,000~50,000	4.0TB/s 메모리 대역폭	대형 데이터센터
AMD 라이젠 AI 맥스+	$800~1,200	3,125점 AI 벤치마크	크리에이터 노트북
엔비디아 RTX 4080 모바일	$1,200~1,800	21,035점 AI 벤치마크	게이밍/워크스테이션

이러한 가격 경쟁력은 특히 비용에 민감한 중소기업과 신생 AI 스타트업들에게 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.

MI300X 시리즈, 클라우드 업체를 겨냥한 AI 가속기

MI300X는 현대 AI 모델의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처에 최적화된 가속기입니다. 특히 GPT-4와 같은 대규모 생성형 AI 모델을 효율적으로 처리하기 위해 설계되었습니다.

이 제품은 8개의 GPU 코어를 하나의 패키지에 통합해 병렬 처리 능력을 극대화했으며, HBM3E 메모리를 통해 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 중소형 클라우드 서비스 제공자(CSP)들을 주요 고객으로 겨냥하고 있으며, 엔비디아 A100 대비 우수한 비용 효율성을 강조하고 있습니다.

AMD는 2025년 2분기부터 MI300X의 본격적인 공급을 시작할 예정이며, 이를 통해 데이터센터 AI 가속기 시장에서의 점유율을 확대할 계획입니다. 특히 엔비디아 제품 확보에 어려움을 겪고 있는 중소형 클라우드 업체들이 주요 타깃이 될 것으로 보입니다.

라이젠 AI 맥스, 노트북용 AI 칩의 혁신

2025년 1월 CES에서 공개된 라이젠 AI 맥스는 AI 전용 가속기를 탑재한 최초의 모바일 프로세서로 주목받았습니다. 이 제품은 일반적인 컴퓨팅 작업과 함께 AI 기반 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

라이젠 AI 맥스는 AV1 인코딩과 실시간 번역 등 AI 기반 작업을 가속화하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이는 기존 라이젠 7000 시리즈 대비 2배 이상의 AI 성능 향상을 의미합니다.

이 제품은 처음으로 델 테크놀로지의 노트북에 탑재되어 출시되었으며, 주로 AI 기능이 필요한 크리에이터와 개발자층을 대상으로 합니다. 특히 영상 편집, 이미지 생성, 코드 자동 완성 등 AI 기반 작업을 자주 수행하는 사용자들에게 최적화되어 있습니다.

AMD의 이러한 노트북용 AI칩 전략은 PC 시장에서의 AI 기능 경쟁이 본격화되고 있음을 보여주는 중요한 지표입니다.

AMD와 엔비디아의 AI 생태계 차이

AI 반도체 시장에서 소프트웨어 생태계의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 엔비디아는 CUDA 플랫폼과 NVLink 기술을 통해 데이터센터 시장에서 강력한 독점적 지위를 유지하고 있습니다.

반면 AMD는 ROCm을 기반으로 한 오픈 소스 소프트웨어 생태계를 구축하며, 엔비디아에 종속되지 않는 개발자 커뮤니티를 확장하고 있습니다. 이는 특히 오픈 소스 기술을 선호하는 연구 기관과 학계에서 호응을 얻고 있습니다.

멀티 GPU 시스템 구축에 있어 AMD는 인피니밴드 기술을 활용하고 있습니다. 그러나 이는 엔비디아의 NVLink와 비교했을 때 확장성과 성능 면에서 아직 차이가 있는 것이 사실입니다. AMD는 이러한 격차를 줄이기 위해 지속적인 기술 개발에 투자하고 있습니다.

구분	AMD	엔비디아
AI 개발 플랫폼	ROCm (오픈 소스)	CUDA (독점)
GPU 연결 기술	인피니밴드	NVLink
소프트웨어 생태계	개방형, 확장 중	성숙하고 광범위
개발자 지원	발전 중	강력한 지원 체계

2025년 AI 칩 전쟁, AMD의 다음 목표는?

AMD는 2025년 데이터센터를 넘어 엣지 AI와 자율주행 차량 분야로 시장을 확장할 계획입니다. 현재 MI300X를 기반으로 한 엣지 AI 가속기를 개발 중이며, 이는 클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 AI 연산을 처리할 수 있는 솔루션을 제공할 것입니다.

또한 AMD는 인수한 Xilinx의 FPGA 기술을 활용하여 자율주행 차량용 AI 솔루션을 강화하고 있습니다. 이는 실시간 이미지 인식과 판단이 필요한 자율주행 분야에서 중요한 경쟁력이 될 것으로 보입니다.

HBM3E 메모리 공급망 안정화를 위해 삼성전자와의 협력을 더욱 강화하는 것도 AMD의 중요한 전략입니다. 특히 AI 칩 수요가 급증하는 상황에서 안정적인 메모리 공급은 시장 점유율 확대에 필수적인 요소입니다.

더불어 AMD는 2026년까지 엔비디아의 Blackwell 아키텍처에 대응할 수 있는 차세대 AI 칩을 출시할 계획을 세우고 있습니다. 이는 AI 반도체 시장에서 엔비디아와의 기술 격차를 더욱 좁히기 위한 AMD의 야심찬 목표입니다.

AMD와 삼성의 협력으로 열리는 AI 반도체의 미래

AMD의 AI칩 전략은 삼성전자의 HBM3E 메모리와 결합하여 엔비디아의 독점 체제에 도전하고 있습니다. 특히 가격 경쟁력과 오픈 소스 생태계를 무기로 중소형 클라우드 업체와 엣지 AI 시장을 공략하는 전략이 주목받고 있습니다.

2025년 AMD의 AI칩이 시장에서 어떤 성과를 거둘지는 아직 미지수이지만, 적어도 엔비디아 일강 체제에서 양강 구도로 시장이 재편될 가능성은 충분히 있어 보입니다. 앞으로 AMD AI칩의 발전과 시장 확장을 지켜볼 필요가 있습니다.