[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 엔비디아가 차세대 그래픽처리장치(GPU) 로드맵을 공개하며 인공지능(AI) 반도체 시장 주도권을 굳히고 있다. 이런 가운데 AMD도 요타 스케일 AI를 겨냥한 차세대 GPU 전략을 앞세워 반격에 나섰다.

특히 AMD가 멀티 파운드리 전략을 유지하며 생산처를 다변화하는 방안을 검토하는 것으로 알려지면서, 2나노 게이트올어라운드(GAA) 공정을 전면에 내세운 삼성전자 파운드리에 기회가 열릴 수 있다는 관측이 나온다. 이재용 삼성전자 회장과 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)의 최근 회동도, 엔비디아 중심으로 재편된 AI 반도체 공급망에 변수가 될 수 있다는 해석이다.

◆엔비디아에 맞선 AMD, 요타 스케일 AI 인프라 제시
7일 관련 업계에 따르면 리사 수 CEO는 지난 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 베니션 호텔에서 열린 'CES 2026' 기조연설에서 차세대 AI 인프라를 겨냥한 GPU 로드맵을 공개했다. 이를 통해 AI 반도체 전략을 전면에 내세웠다.

AMD는 데이터센터에서 쓰이는 초대형 AI 인프라를 겨냥해 '헬리오스(Helios)'라는 랙 단위 서버 플랫폼과 MI400 시리즈 GPU를 공개했다. 또 내년 출시를 목표로 한 MI500 시리즈 GPU 계획도 함께 제시하며, 초거대 AI를 돌릴 수 있는 요타 스케일 컴퓨팅 전략을 내놨다. 요타 스케일은 초거대 AI를 위해 GPU 수천 개를 묶어 쓰는 차세대 연산 규모다.

AMD가 공개한 '헬리오스'는 수천 개의 AI 가속기를 하나의 시스템처럼 묶어 쓰기 위한 차세대 AI 서버 플랫폼이다. 헬리오스를 구성하는 핵심 연산 장치가 MI400 시리즈 GPU다.

MI400 시리즈는 대규모 AI 학습과 추론에 특화된 데이터센터용 가속기로, 엔비디아의 주력 GPU와 직접 경쟁하는 제품군이다. 주권 AI, 슈퍼컴퓨터 등 다양한 환경에 적용할 수 있도록 확장성과 전력 효율을 함께 고려한 것이 특징이다.

AMD는 내년 출시를 목표로 차세대 'MI500 시리즈' GPU 로드맵도 공개했다. MI500 시리즈는 기존 MI300X 대비 최대 1000배 수준의 AI 성능 향상을 목표로 한다. 차세대 CDNA 아키텍처와 2나노 공정, 7세대 고대역폭메모리(HBM4E)를 적용해 초거대 AI 모델과 요타 스케일 인프라를 본격적으로 겨냥한다는 구상이다.

◆이재용-리사 수 회동 후 커진 파운드리 변수
반도체업계에 따르면 AMD는 차세대 GPU 생산에서 파운드리를 이원화하는 방안을 검토 중인 것으로 전해진다.

성능과 물량이 중요한 주력 제품은 기존 파운드리에 맡기고, 일부 물량은 다른 파운드리로 분산해 수율과 공급 리스크를 관리하겠다는 전략이다. 특정 파운드리에 물량을 집중하기보다, 생산처를 다변화해 공급망 안정성을 높이려는 접근으로 해석된다.

특히 2나노 공정에서는 TSMC뿐 아니라 삼성전자 파운드리도 GAA 구조를 앞세워 조기 양산 경쟁에 나서고 있다. 이에 따라 AMD의 선택지가 넓어졌고, 이런 전략은 삼성전자 파운드리에는 기회 요인으로 작용할 수 있다는 평가가 나온다.

삼성전자는 3나노 공정에서 GAA 구조를 이미 양산에 적용한 경험을 바탕으로, 차세대 2나노 공정에서도 조기 안정화를 추진하고 있다. AMD가 차세대 GPU를 여러 공정과 파운드리로 나눠 생산할 경우, 일부 물량을 삼성전자가 맡을 여지가 생긴다는 분석이다.

특히 AI 가속기 시장이 데이터센터용과 각국이 추진하는 주권 AI 등으로 세분화되고 있다. 모든 물량을 한 곳에서 생산하기보다는, 용도별로 나눠 맡기는 방식이 현실적인 선택지로 떠오르고 있다.

이런 전망에 힘을 싣는 움직임도 있었다. 이재용 삼성전자 회장이 지난달 미국에서 리사 수 CEO와 만난 것으로 추정되면서다. 구체적인 협력 내용은 공개되지 않았지만, 업계에서는 파운드리와 AI 반도체를 둘러싼 중장기 전략이 논의됐을 가능성에 주목하고 있다.

업계에서는 이번 만남을 엔비디아 중심의 AI 반도체 공급망 구도에 변수가 될 수 있는 신호로 보고 있다. 이재용 회장은 지난달 15일 미국 출장을 마치고 돌아오는 길에 기자들을 만나 "열심히 일하고 왔다"고 말했다.

업계 한 관계자는 "삼성전자 파운드리가 2나노 공정에서 어느 정도의 수율과 양산 안정성을 보여주느냐가 관건"이라며 "초대형 AI 고객의 물량을 소화할 수 있는 공급망 역량도 함께 증명돼야 한다"고 말했다.

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