AMD의 매우 빽빽했던 Advancing AI 키노트 발표 내용 중, 이 칩 제조사는 Physical AI(물리적 AI)와 해당 분야의 신제품에 일정 시간을 할애했습니다. 솔직히 말하자면, EPYC CPU, Instinct GPU, 그리고 Pensando 네트워킹으로 가득 채워진 Helios 랙을 판매하는 AMD의 방대하고 주목도 높은 서버 하드웨어 발표들 옆에서는 다소 어울리지 않는 것처럼 느껴지기도 했습니다. 하지만 이는 단순히 EPYC CPU, Instinct GPU, Pensando 네트워킹으로 가득 채워진 Helios 랙을 판매하는 것을 넘어, AMD의 우선순위를 비판적으로 살펴볼 수 있는 기회이기도 했습니다.

현재 AMD의 최우선 과제는 AI 서버 시장 점유율을 계속해서 확대하는 것이 분명하지만, 회사는 또한 다음 단계가 무엇인지도 주시하고 있습니다. 최근의 데이터센터 AI 붐 덕분에 자금이 풍부해진 AMD는 이제 단순히 핵심 시장을 보강하는 것을 넘어, 새롭고 주변적인 시장으로 확장하는 데 투자할 수 있는 현금 흐름과 자원을 보유하고 있습니다. AMD의 Advancing AI 2026 키노트에서 알 수 있듯이, 이러한 성장 기회 중 하나는 Physical AI 시장이 될 것입니다.

AMD Physical AI AAI 2026 2030 Projected TAM

로보틱스(Robotics) 및 엣지 AI(Edge AI) 시장을 일컫는 더 새롭고 매력적인 명칭인 Physical AI는 모든 칩 제조사들에게 주요 초점이 되었으며, 이는 최근 Computex에서도 충분히 확인할 수 있었습니다. AMD가 이 시장을 쫓는 유일한 칩 제조사는 아니라는 의미이기도 하지만, 더 넓은 시장 트렌드를 믿는다면 그들은 적절한 시기에 진입하고 있습니다. 서버 측 AI가 LLM(대규모 언어 모델) 및 에이전틱 시스템(Agentic systems)을 통해 입지를 다진 가운데, AMD는 비즈니스 AI 활용의 다음 개척지가 Physical AI가 될 것이라고 믿고 있습니다.

그 이유는 여러 요인과 기술 발전의 결합 때문이지만, AI 분야의 발전이 여기서 매우 큰 동력이 되고 있습니다. AMD의 거의 모든 부문이 모두에게 (그리고 간절하게) 상기시키고자 하듯, AI는 올해 상반기 동안에만 비약적으로 발전했습니다. 모델의 정확도(Model accuracy)가 더욱 향상되었을 뿐만 아니라, "충분히 좋은" 결과를 얻기 위해 필요한 모델의 크기도 계속해서 줄어들고 있습니다. 그 결과, 상당히 정교한 AI 모델들이 마침내 로보틱스 하드웨어 및 기타 엣지 시스템 (edge systems)이 수행할 수 있는 능력에 따라잡고 있습니다. 로봇을 작동시키기 위한 다재다능한 AI를 제공하는 데 드는 컴퓨팅 비용과 과제는 그 어느 때보다 저렴하고 쉬워졌으며, 다만 메모리 가격이 업계의 과제라는 주의 사항은 있을 수 있습니다.

AMD Physical AI AAI Comprehensive Plan

이를 위해 AMD는 자사의 고성장 시장 중 하나를 겨냥하여 새로운 제품군을 준비하고 있으며, 향후 더 큰 투자를 통해 더 크고 더 나은 제품을 제공할 계획을 가지고 있습니다. 여기에는 AMD의 Strix Halo 실리콘을 기반으로 한 새로운 하이엔드 임베디드 SoC인 Ryzen AI Embedded X100이 포함되며, 해당 칩을 기반으로 한 새로운 Kria 시스템 온 모듈 (system-on-module) 및 개발 키트(dev kits), 그리고 플랫폼을 위한 소프트웨어 개발을 단순화하기 위해 포괄적인 라이브러리 및 프레임워크를 개발하려는 더욱 광범위한 소프트웨어 전략이 포함됩니다. 요컨대, AMD는 Physical AI 시장에 대해 전면적인 압박 (full-court press)을 계획하고 있으며, 그 전략은 Advancing AI에서 발표된 AMD의 최신 Physical AI 발표들과 함께 마침내 구체화되고 있습니다.

AMD Ryzen AI Embedded X100: Strix Halo의 산업용 진출

하드웨어 측면에서 가장 먼저 AMD의 Physical AI 하드웨어 발표 내용을 살펴보겠습니다. 여기서 가장 큰 발표는 Ryzen AI Embedded X100으로, 이는 AMD의 현대적인 Ryzen AI Embedded 포트폴리오의 세 번째이자 마지막 조각입니다. 회사는 AMD의 Krackan Point 및 Strix Point를 기반으로 한 두 차례의 P100 브랜드 칩을 시작으로 일 년 내내 이 제품 스택을 구축해 왔습니다. 이제 AMD는 하이엔드 X100 시리즈의 발표와 함께 마침내 마지막 조각을 맞추고 있습니다.

AMD Physical AI AAI 2026 Ryzen AI Embedded Stack

지난 1년 동안 AMD의 Ryzen AI Max 시리즈를 인기 상품으로 만든 것과 동일한 실리콘을 기반으로, 여기서는 Strix Halo 실리콘을 활용하여 다양한 AMD 기반 워크스테이션 및 미니 PC(mini-PC)에서 보았던 것과 동일한 많은 AI 친화적 기능과 성능 이점을 제공하는 동시에, 산업 시장의 요구 사항을 지원하기 위해 한 단계 더 정교하게 다듬어진 성능을 제공합니다. AMD의 가장 강력한 통합 칩 설계로서, Strix Halo는 AMD의 모바일 파생 칩 중 가장 많은 CPU 코어 수(최대 16개의 Zen 5 코어)를 제공할 뿐만 아니라, 상당히 큰 규모의 iGPU(최대 40개의 RDNA 3.5 CU)와 가장 결정적으로 칩을 상당히 빠른 대용량 메모리와 결합할 수 있게 해주는 256비트 LPDDR5X 메모리 버스(memory bus)의 조합 덕분에, 통합 GPU(iGPU) 및 관련 메모리 서브시스템(memory subsystem)은 AMD의 하드웨어 스택 내에서 독보적인 제품으로 남아 있습니다.

AMD Physical AI AAI 2026 Ryzen AI Embedded X100

사실, Strix Halo에 대해 우리가 이전에 말하지 않은 내용은 없습니다. 변하지 않는 사실은, 이것이 AMD가 고성능 피지컬 AI (physical AI) 장치의 요구 사항을 충족하기 위해 활용할 수 있다고 믿는 유능한 싱글 칩(single-chip) 솔루션이라는 점입니다.

하지만 그 목표에 도달하기 위해서는 약간의 도움이 필요할 것입니다. 우리가 Strix Halo 실리콘을 (분명 AMD 입장에서는 다소 불쾌하겠지만) 기꺼이 지목하고는 있지만, X100 칩을 만드는 것은 단순히 다른 제품 코드를 찍어내는 것 이상의 의미가 있습니다. 여기서 가장 큰 차이점은 이 칩들이 산업용으로 완전히 인증(qualified)되었다는 점이며, 이는 -40°C에서 105°C에 이르는 훨씬 더 넓은 작동 범위를 지원함을 의미합니다. 이는 본질적으로 영하의 온도와, 올여름 STH 스튜디오가 구워지고 있는 사막과 같은 환경까지 작동 범위를 확장하는 것입니다.

AMD Physical AI AAI 2026 Real Time Execution

또 다른 주요 차이점은 칩에 로드되는 펌웨어/BIOS (firmware/BIOSes)에 있습니다. AMD의 데스크톱 칩이 주로 처리량 (throughput)에 최적화되어 있는 반면, 임베디드 칩은 서비스 품질 (quality-of-service)과 결정론 (determinism)에 최적화되어 있습니다. X100의 경우, 이는 Linux 환경에서 확고한 실시간 작동 (firm real-time operation)을 위해 7μs 미만의 인터럽트 지연 시간 (interrupt latency)을 제공함을 의미합니다. 더욱 뛰어난 성능이 필요한 워크로드 (workloads)를 위해, AMD는 하이퍼바이저 (hypervisors)를 사용하여 하드 실시간 작동 (hard real-time operation)을 제공할 예정입니다.

인정하건대, 실시간 기능을 제공하는 것이 AMD의 임베디드 사업부에게 완전히 새로운 영역을 개척하는 것은 아닙니다. 하지만 X100은 Strix Halo가 제공하는 현저히 높은 성능 프로필(그리고 실제로 더 높은 트랜지스터 수)의 이점을 누리며, 해당 그룹이 지금까지 출시한 칩 중 단연코 가장 빠른 칩을 나타냅니다.

결과적으로 이 임베디드 칩의 타겟 시장은 본질적으로 P100 칩이 제공할 수 있는 수준 이상의 성능을 필요로 하는 로보틱스 (robotics) 및 엣지 AI (edge AI) 시장의 하이엔드 영역입니다. AMD는 분명히 이곳에서 로보틱스 및 기타 산업용 활용에 대한 꿈을 가지고 있지만, 의료, 국방, 방송 시장 또한 모두 공략 대상(이자 신뢰할 수 있는 고객)입니다.

종합하면, AMD는 Ryzen AI Embedded X100 브랜딩 아래 세 가지 SKU를 출시할 예정입니다. 현재 계획된 모델은 X168, X188, X199 칩입니다. 마지막 모델인 X199는 완전한 Strix Halo 16C + 40CU 구성인 반면, X188은 이를 12C + 32CU로 낮추며, 마지막으로 X168은 8C + 32CU를 제공할 것입니다. 중요한 점은 이들 모두 동일한 256비트 메모리 버스 (memory bus)를 갖춘다는 것입니다.

AMD Physical AI AAI 2026 X100 Specs

이 모든 것은 결과적으로 AMD의 Ryzen 임베디드 하드웨어를 위한 10년 수명 주기 (10-year lifecycle) 프로그램 하에 제공될 것입니다. 이는 AMD 임베디드 칩의 표준 기능이긴 하지만, AMD가 수년간 Strix Halo 칩을 생산할 것을 약속한다는 점에서 주목할 만합니다. 이는 AMD의 첫 번째 대형 통합 칩이 결국 후속 모델에 의해 추월당한 뒤 일시적인 유행으로 끝나지 않도록 보장하는 것과 같습니다.

AMD Kria AI System on Module: X100으로부터의 확장

AMD의 Ryzen AI Embedded X100 칩의 첫 번째 고객 중 하나는 AMD 자신이 될 것입니다. AMD는 자사의 새로운 하이엔드 임베디드 칩을 활용하여 Kria 시스템 온 모듈 (SOM) 제품군의 대대적인 업데이트를 위한 중심축으로 삼을 예정입니다.

이번 10년 초반에 Xilinx로부터 물려받은 많은 제품군 중 하나인 Kria SOM 라인업은 AMD의 임베디드 제품군에서 완만한 비중을 차지해 왔습니다. 가장 최근의 Kria 제품인 2022년경의 Kria K24 및 K26은 Xilinx Zynq UltraScale+ 프로그래머블 SoC (System on Chip)를 기반으로 합니다. 이러한 칩들은 FPGA의 유산을 물려받아 유연성은 높지만, Arm Cortex-A53 CPU 코어와 TSMC의 16nm 공정 노드에 의존하기 때문에 고성능 부품은 아닙니다. AMD는 한동안 고성능 SOM 옵션을 약속해 왔으며, X100을 통해 마침내 이를 제공할 수 있는 위치에 서게 되었습니다.

그 결과물인 모듈은 Arm 기반의 프로그래머블 SoC에서 x86 기반 프로세서로의 큰 전환을 수반함에도 불구하고, AMD 고객들에게 주요한 성능 업그레이드가 될 것으로 기대됩니다.

AMD Physical AI AAI 2026 Kria AI System On Module

Kria SOM 라인업의 궁극적인 목적이 더 큰 시스템(및 로보틱스) 설계에 빠르게 통합될 수 있는 플러그 앤 플레이 (plug-and-play) 시스템 모듈을 제공하는 것인 만큼, AMD는 Kria AI SOM에 대해서도 이러한 설계 철학을 유지하고 있습니다. 최신 SOM은 고성능 임베디드 컴퓨팅 모듈을 위한 PCI 산업용 컴퓨터 제조업체 그룹 (PCIMAG)의 표준 폼 팩터인 120x120mm COM-HPC 폼 팩터로 제작될 예정입니다. 업계 표준 폼 팩터를 채택함으로써, AMD는 개발자들이 제품에 모듈을 통합할 때 겪는 마찰을 줄이고, 더 넓게는 개방형 표준을 중심으로 제품을 설계함으로써 경쟁사들과 차별화하는 것을 목표로 합니다. 이는 AMD의 오랜 경쟁 전략입니다.

AMD Kria AI SOM Bottom View

임베디드(embedded), 에지(edge), 로보틱스(robotics) 용도를 위한 고성능 싱글 칩 보드라는 개념이 익숙하게 들린다면, 그것은 우연이 아닙니다. AMD는 새로운 Kria AI SOM을 통해 NVIDIA의 Jetson 임베디드 컴퓨팅 보드 시장을 정조준하고 있음을 분명히 했습니다. AMD의 보드는 유사한 크기에 유사한 전력 범위에서 작동하며, AMD의 주장에 따르면 NVIDIA의 최고 제품들보다 훨씬 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.

AMD Physical AI AAI 2026 Kria AI Performance Comparison

현실은 AMD에게 이 부분에서 다소 가혹할 가능성이 높지만(RDNA 3.5의 텐서 코어(tensor cores) 부재는 연산 처리량(compute throughput)에 엄격한 한계를 설정합니다), 이는 AMD가 집중하고 있는 분야 중 하나와 향후 하드웨어 세대가 어떤 모습일지를 보여줍니다.

AMD Kria AI SOM Side View

하지만 흥미로운 점은, Kria AI SOM이 AMD의 설계임에도 불구하고 엄격하게 AMD의 단독 제품은 아니라는 사실입니다. AMD는 직접 모듈을 제작하여 판매하기보다는 그 역할을 파트너사들에게 맡기고 있으며, 이 파트너사들은 Kria 브랜드로 모듈을 판매하기 위해 AMD의 인증을 받아야 합니다. 또한 이는 보드 벤더들이 Kria 브랜딩 없이 X100 기반의 SOM을 판매할 수 있는 가능성도 열어둡니다.

AMD Kria AI 로보틱스 개발 플랫폼

물리적 AI(physical AI) 시장을 향한 AMD의 하드웨어 야망은 단지 Kria SOM에서 끝나지 않습니다. AMD는 또한 SOM(X100 SoC 기반)을 기반으로 한 완전한 개발 플랫폼을 제작할 예정이며, 이를 Kria AI 로보틱스 개발 플랫폼(Kria AI Robotics Development Platform)이라 부를 것입니다.

단일 SOM의 다음 단계인 Kria 개발 박스(dev box)는 Kria AI 플랫폼을 위한 완전한 턴키(turn-key) 개발 키트의 필요성을 충족하도록 설계되었습니다. 개발자들이 SOM을 이용해 시스템을 직접 조립하거나 완전히 시뮬레이션 환경에서만 작업해야 하는 대신, 이 개발 키트는 개발자들이 즉시 개발을 시작하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 것을 목표로 합니다. 만약 Kria AI SOM이 NVIDIA의 Jetson 보드에 대한 AMD의 해답이라면, Kria AI 개발 키트는 NVIDIA의 Jetson 개발 키트에 대한 AMD의 해답입니다.

AMD Physical AI AAI 2026 Kria AI Robotics Dev Platform