AMD 2nm EPYC ‘Venice’가 AI 데이터센터 경쟁 구도를 바꿀 수 있을까

• 동일 전력에서 약 10~15% 성능 향상
• 동일 성능에서 약 25~30% 전력 감소

대규모 AI 데이터센터에서는 전력과 냉각 비용이 전체 운영비에서 큰 비중을 차지하기 때문에, 이러한 효율 개선은 매우 중요한 요소다.

예상되는 주요 사양

AMD는 아직 최종 제품 구성을 모두 공개하지 않았지만, 공개된 로드맵과 업계 보고에 따르면 Venice는 다음과 같은 특징을 가질 것으로 예상된다.

• 최대 256개의 Zen 6 CPU 코어 (고밀도 Zen 6c 변형 포함 가능)
• 약 1.6TB/s 수준의 메모리 대역폭
• 대형 클라우드와 AI 워크로드를 위한 새로운 서버 플랫폼

최근 서버 CPU 설계의 핵심 트렌드는 코어 수와 메모리 대역폭 확대다. AI 모델 학습이나 데이터 파이프라인 처리에서는 CPU가 대량의 데이터를 GPU로 전달해야 하기 때문이다.

AI 시대에도 CPU가 중요한 이유

AI 학습과 추론에서 GPU가 핵심 연산을 담당하는 것은 맞지만, 실제 AI 클러스터에서는 CPU 역할도 매우 크다.

대형 AI 시스템에서 CPU는 다음과 같은 작업을 담당한다.

• GPU 간 작업 스케줄링 및 오케스트레이션
• 데이터 전처리와 ETL 파이프라인
• 메모리 중심 서비스
• 네트워크, 가상화, 스토리지 관리

AMD는 특히 여러 AI 에이전트가 협력하는 ‘에이전틱(agentic) AI’ 환경에서는 GPU뿐 아니라 CPU·네트워크·메모리가 함께 최적화되어야 한다고 강조하고 있다.

이 때문에 코어 수가 많은 서버 CPU는 여전히 AI 인프라의 핵심 구성 요소다.

AMD의 ‘AI 플랫폼’ 전략

Venice는 단일 제품이 아니라 AMD의 전체 AI 인프라 전략의 중심에 놓여 있다.

여기에는 다음 요소들이 포함된다.

• Instinct MI400 시리즈 AI 가속기
• CPU와 GPU를 결합한 Helios 랙 스케일 AI 시스템
• 고대역폭 칩 연결을 위한 첨단 패키징 기술

Helios 플랫폼은 EPYC CPU와 Instinct GPU를 결합해 하나의 거대한 AI 컴퓨팅 시스템처럼 동작하는 랙 단위 AI 인프라를 목표로 한다.

업계 전체가 개별 서버 중심 구조에서 **수백 개 GPU가 하나의 클러스터처럼 동작하는 ‘랙 스케일 AI 시스템’**으로 이동하고 있는 상황이다.

생산 전략: 대만과 미국

AMD는 Venice를 TSMC의 대만 공장에서 먼저 생산하고, 이후 미국 애리조나 공장으로 생산을 확대할 계획이라고 밝혔다.

이 전략은 두 가지 목적을 동시에 반영한다.

• TSMC의 핵심 제조 생태계가 있는 대만 활용
• 반도체 공급망의 지역 분산

특히 미국 생산은 정부 계약이나 규제 대응 측면에서도 중요성이 커지고 있다.

대만에 100억 달러 투자

AMD는 Venice 발표와 함께 대만 AI 및 반도체 생태계에 100억 달러 이상 투자 계획도 공개했다.

투자 분야는 다음과 같다.

• 첨단 칩 패키징
• 시스템 통합
• 현지 제조 및 조립 파트너십

AI 시스템에서는 CPU·GPU·메모리를 하나의 패키지처럼 연결해야 하기 때문에 2.5D·3D 칩렛 패키징 기술이 점점 더 중요해지고 있다.

후속 제품: EPYC ‘Verano’

AMD의 로드맵에는 Venice 이후 등장할 **EPYC ‘Verano’**도 포함돼 있다.

현재 알려진 내용은 많지 않지만, AMD는 이 제품이 다음 목표에 초점을 맞출 것이라고 밝혔다.

• 성능 대비 비용 효율 개선
• 전력 효율 향상
• 대형 메모리 워크로드를 위한 LPDDR 메모리 지원 가능성

이는 동일한 공정 세대에서도 아키텍처와 플랫폼을 계속 발전시키려는 전략으로 해석된다.

AMD vs Nvidia: AI 인프라 경쟁

현재 AI 인프라 시장은 Nvidia가 GPU 중심으로 강력한 지배력을 가진 상태다.

AMD의 전략은 GPU 단일 제품 경쟁이 아니라 다음을 포함한 전체 플랫폼 구축이다.

• EPYC 서버 CPU
• Instinct AI GPU
• 네트워킹 칩
• 랙 스케일 AI 시스템

Venice가 CPU 기반을 제공하고 Instinct GPU가 가속을 담당하면서 AMD는 Nvidia의 통합 AI 시스템에 대응할 대안 플랫폼을 구축하려 한다.

왜 Venice가 중요한가

이번 발표는 단순한 CPU 업그레이드 이상의 의미를 가진다.

현재 AI 컴퓨팅 산업에서는 몇 가지 큰 변화가 동시에 일어나고 있다.

• AI 인프라는 GPU 중심에서 플랫폼 중심으로 이동
• 첨단 공정과 패키징 기술이 전략적 병목으로 부상
• 데이터센터 아키텍처가 서버 중심 → 랙 스케일 구조로 변화

AMD의 로드맵이 계획대로 진행된다면 Venice는 하이퍼스케일 데이터센터에서 널리 사용되는 최초의 2nm급 CPU 중 하나가 될 가능성이 있다.

결국 Venice의 의미는 단순히 더 빠른 프로세서가 아니라, 차세대 AI 데이터센터를 둘러싼 경쟁의 새로운 단계를 상징한다.