AMD

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AMD를 NVIDIA의 맞은편에 있는 GPU 회사로만 보면 반쯤만 보게 돼. 지금 볼트 안에서 AMD가 반복 등장하는 자리는 두 곳이야. 하나는 AI 가속기 경쟁이고, 다른 하나는 클라우드 서버의 신뢰 경계야.

그래서 AMD를 읽을 때 핵심은 “NVIDIA를 얼마나 따라잡나” 하나가 아니야. Microsoft 같은 클라우드 사업자가 자체 칩, NVIDIA GPU, AMD GPU를 동시에 놓고 워크로드별 선택지를 늘리는지, 그리고 Amazon 같은 사업자가 AMD CPU 보안 기능으로 규제 산업을 클라우드에 끌어올 수 있는지를 같이 봐야 해.

한 줄로 말하면

AMD는 CPU와 GPU를 모두 가진 팹리스 반도체 회사이고, AI 인프라에서는 NVIDIA의 가속기 경쟁자이자 클라우드 사업자의 CPU·보안 기능 공급자로 읽을 수 있어.

무엇인가

AMD는 직접 공장을 소유해 칩을 찍어내는 회사가 아니라, 칩을 설계하고 생산은 파운드리와 패키징 생태계에 맡기는 반도체 회사야. 데이터센터 문맥에서는 EPYC 서버 CPU와 Instinct GPU가 중요하고, 클라우드 신뢰 기능 문맥에서는 EPYC 안의 SEV-SNP가 자주 등장해.

볼트 안에서 가장 구체적으로 확인된 조각은 SEV-SNP야. AWS 문서에 따르면 SEV-SNP는 EC2 인스턴스에서 attestation 보고서를 요청할 수 있고, 그 보고서는 초기 메모리와 vCPU 상태의 측정값, 그리고 AMD 신뢰 사슬로 검증할 수 있는 서명을 담아.¹ AWS는 2026년 7월 이 기능을 전용 호스트에서도 쓸 수 있게 했다고 발표했어.²

AI 가속기 쪽에서는 Microsoft가 Maia 100과 Cobalt 100을 공개한 같은 글에서 NVIDIA H100·H200, AMD MI300X 기반 Azure VM 확대를 함께 언급했어.³ 이건 AMD가 “NVIDIA를 대체한다”는 단정이 아니라, 클라우드 사업자가 외부 GPU 선택지를 넓히는 한 축으로 들어와 있다는 신호야.

왜 계속 등장하는가

첫째, AI 가속기 경쟁의 두 번째 이름이라서. NVIDIA가 AI 데이터센터 GPU의 대표 이름이라면, AMD는 클라우드 사업자가 대체·보완 선택지로 자주 꺼내는 이름이야. Microsoft의 발표처럼 자체 칩과 NVIDIA GPU, AMD GPU가 한 문단 안에 같이 등장하면, 질문은 “누가 이기나”보다 “어떤 워크로드가 어느 칩으로 가나”에 가까워져.

둘째, 클라우드 CPU의 보안 기능이 별도 시장을 만들 수 있어서. 기밀 컴퓨팅은 클라우드 사업자도 고객 VM 안을 쉽게 보지 못하게 만들려는 흐름이야. 이때 AMD SEV-SNP는 단순한 CPU 기능이 아니라, attestation 보고서와 인증서 사슬을 통해 “이 환경을 믿어도 되는가”를 확인하는 장치가 돼.¹

셋째, 하이퍼스케일러의 협상력을 보여줘서. 하이퍼스케일러는 NVIDIA GPU를 사면서도 자체 칩을 만들고, AMD GPU와 CPU 인스턴스도 늘릴 수 있어. AMD가 잘 팔리는지는 AMD만의 문제가 아니라, 클라우드 사업자가 특정 공급자에 묶이지 않으려는 힘과 같이 움직여.

넷째, 파운드리와 패키징 병목에 묶여 있어서. AMD도 고성능 칩을 설계하는 회사이므로 선단 공정, HBM, 고급 패키징의 제약을 피해 갈 수 없어. 이 축은 TSMC와 SK hynix 같은 공급망 페이지와 함께 봐야 해.

이 대상을 볼 때의 핵심 축

• Instinct의 실제 배치. MI300X와 후속 제품이 어떤 클라우드·기업 워크로드에서 쓰이는지, 그리고 NVIDIA GPU를 대체하는지 보완하는지 봐야 해.
• 소프트웨어 스택. AI 가속기는 칩만으로 팔리지 않아. 컴파일러, 라이브러리, 프레임워크 최적화, 운영 도구가 따라붙어야 클라우드 고객이 옮길 수 있어.
• EPYC의 클라우드 침투. 서버 CPU는 화려하지 않지만, 클라우드 원가와 보안 기능의 바닥을 만든다. SEV-SNP처럼 CPU 안의 기능이 규제 워크로드 채택을 넓히는지 봐야 해.
• 공급망 제약. 선단 공정, HBM, 고급 패키징이 AMD의 AI 가속기 출하량을 제한하는지 확인해야 해.
• 데이터센터 매출과 margin. AI 가속기 매출이 늘어도 gross margin, 재고, 고객 집중도가 같이 나빠지면 질이 다르다. 최신 공시로 확인할 부분이야.

최근 관찰된 신호

• 2023년 11월 Microsoft 발표 — Microsoft는 Maia 100과 Cobalt 100을 소개하면서, 같은 흐름 안에서 NVIDIA H100·H200과 AMD MI300X 기반 Azure VM 확대도 언급했어.³ 자체 칩 확대가 곧 외부 GPU 이탈은 아니라는 점을 보여주는 사례야.
• 2026년 7월 AWS 발표 — AWS는 AMD SEV-SNP를 전용 호스트에서 지원한다고 발표했어. 전용 호스트는 한 고객이 물리 서버를 통째로 쓰는 방식이고, SEV-SNP는 그 위에서 VM 메모리 보호와 attestation을 제공하는 조각이야.²
• AWS 사용자 가이드의 제약 — SEV-SNP는 인스턴스를 시작할 때만 켤 수 있고, 켠 뒤에는 끌 수 없으며, Nitro Enclaves나 하이버네이션과 함께 쓸 수 없어. 지원 OS와 인스턴스군도 제한돼.¹ 보안 기능이 켜지는 순간 운영 방식도 같이 바뀐다는 뜻이야.

헷갈리지 말아야 할 점

• AMD는 하나의 칩으로 읽으면 안 돼. GPU 경쟁, 서버 CPU, 보안 기능, client CPU가 서로 다른 질문을 만든다. AI 인프라 글에서 중요한 것은 주로 데이터센터 GPU와 EPYC 서버 CPU야.
• MI300X 언급은 NVIDIA 대체 선언이 아니야. Microsoft의 사례는 자체 칩, NVIDIA GPU, AMD GPU가 함께 늘어나는 장면이야. 실제 대체 여부는 배치 규모, 가격, 성능, 소프트웨어 호환성으로 확인해야 해.
• SEV-SNP는 AMD 회사 전체의 투자 논리가 아니야. 중요한 기술 축이지만, AMD의 매출과 이익을 판단하려면 데이터센터 GPU와 CPU 판매, 공급망, margin을 공시로 따로 봐야 해.
• 기밀 컴퓨팅은 만능 보안이 아니야. attestation은 시작 상태와 하드웨어 신뢰 사슬을 검증하는 절차지, 애플리케이션 취약점이나 권한 설계를 자동으로 고쳐 주지는 않아.

남은 질문들

• AMD Instinct MI300X와 후속 제품은 실제 클라우드·기업 워크로드에서 어떤 규모로 배치되고 있나?
• AMD의 AI 가속기 소프트웨어 스택은 NVIDIA CUDA 생태계와 비교해 어떤 마찰을 줄였고, 어떤 마찰이 남아 있나?
• EPYC SEV-SNP는 금융·의료·공공처럼 규제가 센 워크로드의 클라우드 이전에서 실제 구매 기준이 되고 있나?
• AMD 데이터센터 부문 매출과 margin은 AI 가속기 수요를 질 좋은 성장으로 보여 주나, 아니면 공급 제약과 고객 집중의 부담을 같이 드러내나?
• TSMC 선단 공정, HBM, 고급 패키징은 AMD의 AI 가속기 출하량에 어떤 병목으로 작동하나?

이어서 읽기

• AMD가 맞서는 가장 큰 AI 가속기 회사는 NVIDIA.
• AMD GPU가 클라우드 선택지로 등장하는 장면은 Microsoft.
• AMD CPU 보안 기능이 실제 클라우드 기능으로 나온 사례는 클라우드가 내 VM 속을 못 보게 만들기 — AWS의 SEV-SNP 전용 호스트.
• 이 기능의 개념적 배경은 기밀 컴퓨팅.
• AMD 같은 팹리스 회사의 생산 경계는 파운드리와 TSMC.

각주

1. AWS, 「AMD SEV-SNP for Amazon EC2 instances」 EC2 사용자 가이드 ↩︎ ↩︎² ↩︎³

2. AWS, 「Amazon EC2 Dedicated Hosts now support AMD SEV-SNP」(2026-07-02) 발표문 ↩︎ ↩︎²

3. Microsoft/Jake Siegel, 「With a systems approach to chips, Microsoft aims to tailor everything from silicon to service to meet AI demand」(2023-11-15) Microsoft Source ↩︎ ↩︎²