[IT동아 김영우 기자] 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 둘러싼 글로벌 반도체 공룡들의 총성 없는 전쟁이 새로운 국면을 맞이했다. 그동안 그래픽처리장치(GPU) 패권을 바탕으로 독주를 이어오던 엔비디아(NVIDIA)가 이제는 중앙처리장치(CPU) 시장의 왕좌까지 정조준하고 나섰기 때문이다.

기존 서버 및 데이터센터 시장의 일반적인 공식은 인텔이나 AMD가 내놓은 x86 아키텍처 기반의 CPU에 엔비디아의 GPU를 조합하는 형태였다. 하지만 엔비디아는 지난 2023년 하반기 ARM 아키텍처 기반의 자체 CPU '그레이스(Grace)'를 본격 출시하며 시장에 파란을 일으켰고, 지난 3월 16일(현지시간 기준) 개최된 연례 기술 행사 ‘GTC 2026’에서는 한층 강력해진 차세대 CPU '베라(Vera)'를 발표하며 서버/데이터센터 CPU 시장 잠식을 본격화했다.

이러한 엔비디아의 거침없는 영토 확장에 직면한 기존 x86 진영의 두 축, 인텔과 AMD의 대응 전략은 극명하게 엇갈리고 있다.

인텔의 선택: 현실적인 파트너십, ‘동맹’의 강화

인텔은 엔비디아와의 대립보다는 파트너십을 통해 실속을 챙기는 노선을 택했다. 인텔은 이번 GTC 2026에서 자사의 '제온 6(Xeon 6)' 프로세서가 엔비디아의 차세대 플래그십 AI 서버인 'DGX 루빈(Rubin)' 시스템의 호스트 CPU로 채택되었다고 발표했다.

이는 엔비디아가 자체 CPU인 '베라'를 보유하고 있음에도 불구하고, 수많은 GPU 사이에서 데이터를 배분하고 전체 워크플로우를 조율하는 '지휘자(컨트롤 타워)' 역할만큼은 여전히 인텔 x86 아키텍처의 필요성을 신뢰하고 있음을 의미한다.

자체 CPU 라인업 강화 행보와는 별개로, 여전히 데이터센터 시장을 떠받치는 주류 생태계가 x86 계열이라는 현실을 냉철하게 판단한 결과다. 기업들이 원하는 기존 응용프로그램 호환성도 무시할 수 없기에, 인텔의 맞춤형 CPU 공급은 서로의 수요를 충족하는 윈윈(Win-Win) 전략으로 풀이된다.

AMD의 반격: '검증된 x86 CPU 역량' 정면승부

반면, AMD는 물러섬 없는 '정면대결'을 불사할 모양새다. GTC 2026 개최 즈음, AMD는 자사 공식 블로그를 통해 자사의 x86 기반 에픽(EPYC) CPU가 절대적인 성능 면에서 여전히 엔비디아의 CPU를 압도하고 있으며, 폭넓고 검증된 생태계를 갖추고 있다는 점, 그리고 차세대 에픽 CPU인 코드명 ‘베니스(Venice)’가 준비중이라는 점을 강하게 어필했다.

특히 주목할 만한 부분은 AI 시장의 무게 중심 이동을 지적한 대목이다. 그동안의 AI 시장이 잠재 능력 향상을 위한 '학습(Training)'에 힘을 기울였다면, 앞으로는 본격적인 결과물을 중시하는 '추론(Inference)' 쪽으로 넘어간다는 것이다.

대규모 데이터를 병렬 처리해야 하는 학습 단계에서는 GPU의 연산력이 절대적이었지만, 최종 결과물을 도출하고 복잡한 의사결정을 제어해야 하는 추론 단계에서는 CPU의 능력이 부각된다. 최근 AI 시장이 챗봇 수준의 단순 서비스를 넘어 스스로 판단하는 에이전트(Agent)와 같은 본격적인 서비스로 이행하고 있는 상황에서, 복잡한 제어와 논리적 의사결정을 담당하는 CPU의 역할이 더욱 중요해진다는 AMD의 주장은 설득력이 있다.

여기에 더해, AMD는 엔비디아가 독주하던 서버용 GPU 시장에서도 '인스팅트(Instinct)' 시리즈를 통해 틈새시장을 넘어 실질적인 성과를 거두며 거의 유일한 경쟁자로 활약하고 있다. 실제로 메타(Meta), 오픈AI 등 글로벌 빅테크 기업들이 AMD 인스팅트 GPU를 상당량 도입하며, GPU 공급망을 다변화하는 움직임을 보이고 있다.

AI 데이터센터의 나비효과, 일반 PC 가격까지 더 올릴까

이처럼 AI 데이터센터 시장의 전장이 GPU와 메모리를 넘어 CPU 분야로까지 전면 확대되면서, 일반 소비자용 IT 기기 시장에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보인다.

생성형 AI 서비스가 고도화되면서 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들은 데이터센터의 성능을 강화하기 위해 사활을 걸고 있다. 이 과정에서 고성능 연산에 필요한 부품을 그야말로 ‘싹쓸이’하고 있다. 부품 제조사들 역시 수익성이 높은 기업용 데이터센터 시장에 역량을 집중하면서, 일반 소비자용 PC 부품의 공급은 급격히 줄어들었다.

이로인해 수년째 이어지는 그래픽카드 가격의 고공행진에 메모리와 SSD까지 가세하며 PC 시장을 얼어붙게 만들고 있다. 그나마 지금까지 CPU는 상대적으로 가격 상승이 덜한 분야였다. 하지만 AI 시장의 핵심 전장이 CPU로 옮겨가고 칩 제조사들의 생산 라인이 서버용에 집중된다면, 머지않아 일반 소비자용 CPU의 가격에도 직접적인 영향을 줄 가능성이 있다.

결국 지금의 변화는 단순히 성능 좋은 칩의 대결이 아니다. AI 시장이 막연한 가능성을 탐색하던 '학습(준비)'의 시대를 지나, 실질적인 수익을 거두는 '추론(수확)'의 시대로 진입했음을 알리는 거대한 신호탄이다. 에이전틱 AI가 일상화될수록 그에 따른 연산 비용과 하드웨어 수요는 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다. 문제는 이러한 기술적 진보의 대가가 일반 소비자들의 하드웨어 비용 상승이라는 부메랑으로 돌아오고 있다는 점이다.

이제 대중은 'AI가 얼마나 똑똑한가'를 넘어, '그 똑똑함을 유지하기 위해 나는 얼마를 지불해야 하는가'를 고민해야 하는 시대에 직면했다. 단순히 가격이 떨어지기만을 기다리는 전략이 더 이상 답이 될 수 없는 이유다. 기업은 물론 개인 역시 변화된 시장의 '뉴노멀(New Normal)'을 인정하고, 자신의 용도에 맞춰 거품을 걷어내는 유연하고 지혜로운 소비 전략이 그 어느 때보다 절실한 시점이다.

IT동아 김영우 기자 (pengo@itdonga.com)