인텔 본사 전경./인텔 제공


엔비디아가 인텔에 50억달러(6조9300억원)를 투자하고 인텔 중앙처리장치(CPU)와 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)가 시너지를 모색한다는 발표 이후 인텔 주가가 30% 가까이 급등하는 등 반도체 업계가 들썩이고 있습니다.
특히 이번 발표는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 “인텔 x86 아키텍처 생태계와 엔비디아 인공지능(AI) 생태계의 역사적 결합”을 강조하면서 사실상 칩 설계의 관점에서 대척점에 위치한 두 거대 기업이 시너지 모색에 나섰다는 것이 중요한 포인트입니다.
황 CEO가 거액의 투자와 인텔에 대한 기술 지원까지 나선 배경은 트럼프 행정부의 주요 아젠다인 미국 반도체 릴게임놀이터
산업 부흥에 힘을 보태기 위한 제스처로 보입니다. 엔비디아는 중국에 자사 GPU를 판매하기 위해 최대한 트럼프 대통령에 협조하는 스탠스를 취하고 있습니다.
엔비디아와 인텔의 협업은 오랜 기간 AI 시대에 적응하지 못하고 쇠락의 길을 걷던 인텔에 든든한 지원군이 될 것으로 보입니다. 다만 기술적인 측면의 이득과 비즈니스적인 측면에서 실질적인제3자배정유상증자
이득이 될 수 있을지는 지켜봐야할 것으로 보입니다. 아무리 엔비디아의 전향적인 지원이 있다고 하더라도 양사가 공동 개발한 칩이 기업용, 소비자 시장에서 선택을 받는 것은 별개의 문제이기 때문입니다.
◇ 인텔 x86과 엔비디아 CUDA 시너지 가능할까
과거 데이터센터용 CPU 시장의 최강자였던 인텔은 AI 투자 열풍 이후온라인릴게임먹튀검증
엔비디아 GPU 중심 패러다임 변화에 적응하지 못하고 하향세를 밟아왔습니다. 여기에는 다양한 원인이 있지만, 근본적인 배경은 인텔 CPU의 정체성이나 다름 없는 x86 아키텍처 기반의 고성능 CPU가 AI 연산에는 이렇다할 효율성을 발휘하지 못했기 때문입니다.
이에 반해 엔비디아는 AI 연산에 특화돼 있는 CUDA(Compute Unif해외주식
ied Device Architecture)라는 독점적인 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 GPU로 데이터센터 시장을 장악했습니다. 이는 인텔 영업이익의 대부분을 차지하던 데이터센터용 CPU 시장 점유율뿐만 아니라 인텔의 반도체 생산라인 가동률 저하로 이어졌고, 막대한 투자를 단행한 파운드리(반도체 위탁생산) 사업 역시 이렇다할 실적을 내지 못한 채 대규모 적무료충전야마토
자를 거듭하고 있습니다.
인텔의 x86 기반 CPU는 왜 AI 데이터센터 시장에서 엔비디아에 밀렸던 것일까요. 구조적으로 CPU는 소수의 강력한 코어를 가지고 있으며, 논리 연산, 순차적 처리, 그리고 시스템 전체의 제어 및 관리에 특화되어 있습니다. 데이터 처리 속도보다는 단일 작업의 효율성과 지연시간(latency)을 최소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
반면 GPU는 수천 개의 작은 코어들을 가지고 있으며, 대량의 단순 반복 연산을 동시에 처리하는 데 탁월합니다. 3차원(D) 그래픽 렌더링을 위해 개발되었기 때문에, 방대한 양의 데이터를 병렬로 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이에 인텔 CPU는 점점 AI 데이터센터에서 단순 ‘관리자’ 역할에 그칠 수밖에 없었고, 엔비디아 GPU가 주력 연산을 맡는 구조가 고착화됐습니다.
여기에 엔비디아는 그동안 데이터센터 시장에서 자사 GPU의 장점을 최대한 발휘할 수 있도록 x86 기반 CPU 대신 GPU 성능에 최적화된 CPU 개발에 주력했습니다. Arm과의 오랜 협력이 대표적 예입니다. 기존에 엔비디아는 Arm 기반 CPU인 그레이스(Grace)를 비롯해 후속 제품인 베라(Vera), 윈도 PC용 시스템온칩(SoC)인 ‘N1’ 등을 개발하며 인텔의 영역을 침범해오고 있었습니다.
◇ 우군 얻은 인텔, 시장 성과로 이어질지는 미지수



립부 탄 인텔 CEO(왼쪽)와 젠슨 황 엔비디아 CEO. /X 갈무리


양사의 협력은 인텔 입장에서 고무적인 소식이지만, 기술적으로 들여다보면 넘어야 할 과제가 많습니다. 우선 x86 CPU와 엔비디아 GPU가 각각 독립적인 메모리를 사용한다는 구조적 문제에서 오는 데이터 병목 현상 극복이 최우선 과제입니다. GPU는 고속의 VRAM(Video RAM)을 사용하고, CPU는 시스템 RAM을 사용합니다. 이 때문에 데이터를 공유하려면 반드시 복사 과정을 거쳐야 하며, 이는 지연시간(Latency)과 전력 소모를 증가시킵니다.
황 CEO가 이번 발표에서 “인텔의 맞춤형 CPU와 엔비디아의 GPU를 하나로 묶어 데이터 처리 속도를 끌어올리는 ‘스피디 링크’ 기술을 적용한다”고 밝힌 것도 두 회사의 이질적인 아키텍처를 하나로 묶겠다는 의지를 드러낸 것으로 보입니다. 지금까지는 엔비디아 서버에서만 가능했던 기술을 인텔도 활용할 수 있게 되면서, AI 서버 시장에서 양사 모두 새로운 수익원을 기대할 수 있게 됐습니다.
다만 두 회사의 협력으로 나온 결과물이 IT 기업들의 선택을 받을만한 기술·가격 경쟁력을 가질 지는 아직 의문점이 있습니다. 특히 AI 데이터센터의 경우 치솟는 전력 비용이 가장 큰 문제인데, 기존의 인텔 고성능 CPU는 범용 연산에 치우쳐 있어 단위 성능당 전력 효율이 GPU보다 낮습니다. GPU 자체도 전력 소모가 큰데, 두 칩을 함께 쓰면 랙당 전력 밀도와 발열 관리 비용이 급격히 올라간다는 문제가 생깁니다. 데이터센터 설비 차원에서 냉각·전력 인프라 부담이 커집니다.
인텔 입장에서 가장 큰 골칫덩이인 인텔 파운드리가 두 회사 협력을 통해 반등할 수 있을지도 관건입니다. 인텔은 1.8나노급 ‘인텔 18A’(Intel 18A)와 1.4나노급 ‘인텔 14A’(Intel 14A) 공정에서 외부 고객사 확보에 어려움을 겪고 있습니다. 이날 황 CEO도 양사 협력이 인텔의 파운드리 성장에 도움을 줄지에 대해선 답변을 회피했습니다. 엔비디아가 인텔 파운드리를 사용할 것이라는 보장은 없다는 얘기입니다.
외신 일각에서도 회의적인 시각을 드러내기도 합니다. 월스트리트저널(WSJ)은 “이번 투자로 인텔이 절실했던 현금을 확보하고, 칩 공동 개발을 통해 그동안 엔비디아가 거의 독점해 온 AI 붐의 최중심부에 다가가게 됐다”면서도 “이는 전술적 승리에 불과하며 인텔에 더 필요한 것은 구조적 변화”라고 지적했습니다. 그러면서 “인텔의 파운드리 사업을 분할해 외부 고객사 수주 가능성을 높여야 한다”고 했습니다.
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