지난 몇 년간 AI 칩에서 주된 관심 대상은 그래픽처리장치(GPU)였다. AI 모델 학습에 대규모 병렬 처리 능력이 필요하기 때문이다. 그러나 지금 반도체 시장에서는 강력한 변화가 일어나고 있다. 하이퍼스케일러와 AI 연구소의 수요가 급증하면서 갑자기 중앙처리장치(CPU)가 주목받고 있다.
그렇다면 AI 칩 분야의 이러한 변화 뒤에는 무엇이 있을까? 그리고 어떤 기업들이 CPU 경쟁을 이끌고 있을까?
CPU에 의존하는 에이전틱 AI
CPU 수요의 갑작스러운 급증은 에이전틱 AI의 부상이 이끌고 있다. 대규모 언어모델(LLM) 학습은 GPU 중심 작업이지만, 에이전틱 AI 애플리케이션 구동은 CPU를 매우 많이 사용한다.
에이전틱 AI 시스템은 텍스트만 생성하는 것이 아니라 복잡한 작업을 조율하는 자율 에이전트로 작동한다. 데이터베이스를 검색하고, 코드를 작성하고, API와 연동하고, 애플리케이션을 실행한다.
그리고 이런 활동에는 조율을 위한 CPU가 필요하다. CPU가 '교통 관제사' 역할을 하지 않으면 AI 에이전트는 의사결정 루프와 외부 데이터 입력을 기다리며 멈춰 서게 되고, 가장 빠른 GPU조차 다음 명령을 기다리며 유휴 상태에 놓인다.
결국 AI 붐은 GPU만의 단계를 지났다. AI 모델이 단순한 채팅 비서에서 능동적인 에이전트로 전환되면서, 프런티어 AI 연구소와 하이퍼스케일러들은 워크로드를 구동할 고성능 서버 CPU 확보에 앞다퉈 나서고 있다.
변화하는 GPU 대비 CPU 비율
에이전틱 AI가 확산되면서 데이터센터의 CPU 대 GPU 비율이 극적으로 좁혀지고 있다는 점은 주목할 만하다. AI 챗봇 시대에 이 비율이 1:4 또는 1:8이었다면, 이제는 1:1을 향해 가고 있다1.
에이전트 비중이 높은 일부 워크로드에서는 비율이 오히려 CPU 쪽으로 기울고 있다. 데이터센터의 CPU 대 GPU 비율 변화는 현대 컴퓨팅 역사상 가장 중요한 아키텍처 변화 중 하나로, GPU가 지배하던 구도에서 균형 잡힌, 거의 대등한 구성으로 빠르게 전환되고 있다.
AMD: AI CPU 선도 기업
이 CPU 붐의 중심에 있는 기업 중 하나가 AMD(AMD)다. 현재 AMD는 대규모 AI 클러스터 내부에서 핵심 '오케스트레이션 두뇌'로 점점 더 많이 활용되는 EPYC CPU에 대한 높은 수요를 확인하고 있다. 최근 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 텐센트는 모두 5세대 EPYC 기반 클라우드 인스턴스의 신규 출시와 확대를 발표했다. 앞으로 Meta는 올해 말 출시 예정인 6세대 AMD EPYC CPU(코드명 'Venice', 'Verano')의 주요 고객이 될 예정이다.
AI 제품에 대한 높은 수요에 힘입어 AMD는 최근 강한 성장세를 보였다. 2026년 1분기2 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 57% 증가한 58억 달러를 기록했다. 전체 매출은 38% 증가한 103억 달러였다. 1분기 실적 발표 이후 월가 애널리스트들은 이 반도체 종목의 목표주가를 공격적으로 상향해 왔다.
인텔: 구글과의 긴밀한 협력
CPU 분야의 또 다른 주요 기업은 인텔(INTC)이다. 인텔은 현재 서버, 데이터센터, 슈퍼컴퓨터, 고성능 워크스테이션용으로 설계된 새로운 Xeon 6 제품으로 성과를 내고 있다. 최근 인텔과 구글은 구글의 워크로드 최적화 인스턴스 전반에 Xeon 프로세서를 지속적으로 배치하기 위한 다년간 협력을 발표했다. Xeon 6는 엔비디아의 DGX Rubin NVL8 시스템용 호스트 CPU로도 선정돼, 주요 AI 인프라 배치의 중심에서 인텔이 계속 역할을 하고 있음을 보여줬다.
CPU 수요가 늘면서 인텔의 영업 실적은 현재 빠르게 개선되고 있다. 2026년 1분기3 매출은 전년 대비 7% 증가한 136억 달러였다. 회사는 2분기 매출을 138억~148억 달러로 예상했다. 중간값 기준으로 이는 전년 2분기 매출 129억 달러 대비 11% 성장에 해당한다.
Arm 홀딩스: 에이전틱 AI에 집중
암홀딩스(ARM)는 과거 스마트폰 CPU 분야에서 큰 성공을 거뒀다. 현재 이 회사의 CPU 기술은 전 세계 스마트폰의 99% 이상에 탑재돼 있다4. 그러나 최근 이 회사는 에이전틱 AI 시대를 겨냥한 제품을 개발하고 있다. 예를 들어 3월에는 x86 기반 플랫폼 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공하는 Arm AGI CPU를 공개했으며, 이 제품은 Arm이 직접 생산할 예정이다(Arm은 전통적으로 엔비디아, 퀄컴, 애플 등 다른 반도체 기업에 설계도를 라이선스하는 IP 라이선스 기업이었다).
재무 실적을 보면 Arm은 최근 사상 최대의 4분기 및 연간 실적을 발표했다5. 4분기 매출은 14억 9,000만 달러(전년 대비 +20%), 연간 매출은 49억 2,000만 달러(전년 대비 +23%)를 기록했다. 회사는 4분기 실적 발표에서 Arm AGI CPU에 대한 고객 반응이 강하며, FY2027과 FY2028에 걸쳐 20억 달러 이상의 주문을 확보했다고 밝혔다. 이는 2026년 3월 제품을 공개한 Arm Everywhere 콘퍼런스에서 언급한 금액의 두 배를 넘는다.
아마존: AI 칩 분야의 성장하는 강자
아마존(AMZN)은 주로 전자상거래·클라우드 컴퓨팅 기업으로 여겨지지만, 현재 빠르게 성장하는 반도체 부문을 보유하고 있다. 이 부문에서 아마존은 자사 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 아마존웹서비스(AWS)에 쓰이는 Graviton CPU를 만든다. 최신 제품인 Graviton5는 초미세 3nm 공정으로 제조되며, 단일 칩에 192개의 CPU 코어를 탑재하고 이전 세대보다 5배 큰 캐시를 제공해 데이터 지연 시간을 대폭 줄였다6. x86 아키텍처를 사용하는 인텔과 AMD의 전통적인 서버 CPU와 달리, Graviton CPU는 에너지 효율을 높이기 위해 Arm 아키텍처를 기반으로 한다는 점도 주목할 만하다.
아마존은 분기 실적 보고서에서 반도체 매출을 따로 공개하지 않지만, 최근 2025년 연례 주주서한에서 반도체 사업의 연간 매출 런레이트가 200억 달러에 이른다고 밝혔다7. 특히 앤디 재시 CEO는 반도체 부문이 전년 대비 세 자릿수 비율로 성장하고 있다고 밝혔다. 재시 CEO는 또한 아마존의 반도체 사업이 독립 사업으로서 다른 기업에 칩을 판매한다면 연간 매출 런레이트가 500억 달러에 가까울 것이라고 말했다. 다시 말해 아마존은 세계 최대 데이터센터 반도체 사업자 중 하나가 될 수 있다.
Themes Generative AI ETF 내 CPU 종목
이들은 CPU를 개발하는 기업 가운데 일부일 뿐이며, 그 밖에도 퀄컴, 엔비디아, 삼성, 애플, IBM, 미디어텍 등이 있다. 따라서 전반적으로 CPU 붐에 대한 익스포저를 얻는 방법은 다양하다.
현재 Themes Generative AI ETF(티커: WISE)에는 여러 CPU 종목이 편입돼 있다는 점을 짚어둘 만하다. 이 ETF는 Solactive Generative Artificial Intelligence Index를 추종하는 것을 목표로 하며, 이 지수는 인공지능, 데이터 분석 및 빅데이터, 자연어 처리, 인공지능 기반 서비스에서 매출을 올리는 40개 기업을 선별한다.
각주:
1AMD, Agentic AI Changes the CPU/GPU Equation, 2026년 5월 7일 기준
2AMD, AMD Reports First Quarter 2026 Financial Results, 2026년 5월 5일 기준
3Intel, Intel Reports First-Quarter 2026 Financial Results, 2026년 4월 23일 기준
4arm, Experience the Future of AI-Powered Mobile Computing, 2026년 5월 13일 기준
5arm, Arm delivers record-breaking quarter and full-year results, 2026년 5월 6일 기준
6Amazon News, AWS introduces Graviton5: the company’s most powerful and efficient CPU, 2025년 12월 4일 기준
7Amazon News, CEO Andy Jassy’s 2025 Letter to Shareholders, 2026년 4월 9일 기준
본 자료는 Leverage Shares의 영문 리서치·교육 콘텐츠가 정보 제공 목적으로 자동 번역된 것입니다. 번역 과정에서 표현상 차이가 있을 수 있으며, 내용이 서로 다를 경우 영문 원문이 우선합니다.
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