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생성형 AI (Generative AI) 붐이 일어나는 동안, 기업들이 대규모 언어 모델 (Large Language Models)을 구축하기 위해 경쟁하면서 GPU가 AI 인프라에 관한 논의를 주도해 왔으며, **Nvidia Corp.**가 최대 수혜자로 부상하는 동안 CPU는 뒷전으로 밀려나 있었습니다.

목요일, **Intel Corp.**의 경영진은 AI의 다음 단계는 다를 수 있다고 주장했습니다.

실적 발표 (Earnings call)에서 CFO David Zinsner는 Intel이 이제 단위당 CPU와 GPU 배포가 거의 대등한 수준에 도달했다고 보고 있다고 말했습니다. Zinsner는 "CPU 대 GPU의 비율에 대해 — 우리는 현재 거의 대등한 수준에 도달했다고 믿습니다"라며, "결국 단위 기준으로 CPU 쪽으로 더 기울 수도 있습니다"라고 말했습니다.

그의 발언은 AI 워크로드 (Workloads)가 모델 학습 (Training)을 넘어 이동하고 있다는 Intel의 견해를 반영합니다. 대규모 언어 모델을 학습시키는 데는 GPU의 강력한 병렬 처리 능력이 필요하지만, 해당 모델을 실제 서비스에서 실행하는 것—추론 (Inference)이라고 알려진—은 CPU를 포함한 더 광범위한 컴퓨팅 자원의 혼합에 의존합니다.

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CEO, CPU 논거 지지

CEO Lip-Bu Tan도 그 주장에 동조했습니다.

"AI가 학습에서 추론으로, 그리고 점점 더 에이전틱 (Agentic) 및 멀티 에이전트 시스템 (Multi-agent systems)으로 확장됨에 따라, 범용 서버 CPU 밀도는 계속해서 증가하고 있습니다"라고 그는 말했습니다. "우리의 핵심 서버 CPU 프랜차이즈는 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있습니다."

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GPU를 앞지르는 CPU의 근거

Intel은 자사의 전망을 뒷받침하는 몇 가지 지표를 제시했습니다. 이 회사는 2분기 데이터 센터 AI 매출이 전년 대비 59% 증가한 63억 달러를 기록했다고 보고했습니다. 또한 서버 성장이 역사상 가장 강력했으며, Xeon 6가 가장 빠르게 성장하는 제품 출시 중 하나로 꼽혔고 수요가 공급을 계속해서 초과하고 있다고 밝혔습니다.

컨퍼런스 콜(call) 도중, 한 애널리스트는 CPU의 전체 시장 규모(Total Addressable Market, TAM)가 2030년까지 2,200억 달러에 달할 수 있다는 업계 전망치를 언급했습니다. Zinsner는 해당 구체적인 수치에 대해 언급하지는 않았지만, 증가하는 CPU 수요에 관한 전반적인 논의에 대해 반박하지는 않았습니다.

Intel의 발언이 GPU의 중요성이 낮아지고 있다는 것을 시사하는 것은 아닙니다. 기업들이 더 크고 유능한 모델을 계속 구축함에 따라, GPU 기반의 AI 학습(training)에 대한 수요는 여전히 강력합니다. 대신, Intel은 AI 애플리케이션이 대규모 배포(deployment) 단계로 넘어가면서, 이러한 워크로드(workloads)를 지원하는 인프라에서 CPU가 더 큰 비중을 차지할 수 있다는 논리를 펼치고 있습니다.