스티븐 넬리스 기자, 샌프란시스코발 — GPU(그래픽 처리 장치)로 막대한 부를 쌓은 엔비디아(Nvidia)의 최고경영자(Jensen Huang)가 최근에는 보다 범용적인 중앙처리장치(CPU)에 대한 애정을 공개적으로 표명하면서, 인텔(Intel)과 AMD(Advanced Micro Devices)와의 경쟁이 재점화될 조짐을 투자자들에게 알리고 있다.
2026년 2월 25일, 로이터 통신의 보도에 따르면, Huang은 엔비디아의 2025 회계연도 4분기 실적 관련 애널리스트 컨퍼런스콜에서 GPU에 대한 회사의 강점을 유지하는 한편 CPU의 재부상학습(training) 단계에서 배포(deployment) 단계로 옮겨감에 따라 CPU의 역할이 커지고 있다고 진단했다. 이는 엔비디아가 향후 데이터센터용 CPU 시장에서 적극적 위치를 차지하려는 의도를 명확히 한 발언이다.
CPU와 GPU의 역할과 차이
전통적으로 CPU(중앙처리장치)는 범용 연산을 처리하는 칩으로 소프트웨어가 요구하는 다양한 수학적·논리적 작업을 유연하게 수행하도록 설계되어 왔다. 반면 GPU(그래픽 처리 장치)는 특정 연산을 병렬로 대량 처리하도록 최적화되어 왔는데, 이는 수천 개 픽셀의 계산이나 AI에서 사용되는 대형 행렬 연산을 반복적으로 수행하는 데 효율적이다.
이에 대해 기사에 인용된 Creative Strategies의 애널리스트 Ben Bajarin은, 최근 AI 환경에서 독립적으로 작업을 수행하는 에이전트(agent)형 컴퓨팅이 증가하면서 이 같은 작업이 “점점 더 많이, 때로는 주로 CPU에서 발생하고 있다”고 지적했다. 엔비디아의 현 flagship AI 서버인 NVL72에는 36개의 CPU와 72개의 GPU가 탑재되어 있다. Bajarin은 향후 이러한 구성이 에이전트형 작업에서는 CPU와 GPU가 1:1 비율로 바뀌거나 GPU를 완전히 배제하는 설계가 나올 수 있다고 전망했다.
엔비디아의 CPU 전략과 시장 공세
Huang은 컨퍼런스콜에서 “우리는 GPU뿐만 아니라 CPU도 사랑한다(We love CPUs as well as GPUs)”고 직접 말했다. 그는 엔비디아가 2023년에 공개한 데이터센터용 CPU 제품들이 경쟁사들보다 우수한 성능을 낼 것이라고 확신했다. 또한 그는 1월 라스베이거스에서 열린 소비자가전쇼(CES)에서 고성능 엔비디아 CPU의 데이터센터 활용이 폭발적으로 늘어날 것이며 “엔비디아가 세계에서 가장 큰 CPU 제조사 중 하나가 되는 것을 놀라워하지 않을 것”이라고 발언한 바 있다.
“We love CPUs as well as GPUs.” — Jensen Huang
엔비디아는 CPU에 대해 기존 인텔·AMD와는 다른 설계 접근을 취했다고 Huang은 설명했다. 그는 인텔과 AMD가 채택한 칩을 분할하는 방식(chiplet 접근법)을 최소화하고, 연속적인 단순 연산을 고속으로 처리하면서 많은 메모리에 접근할 수 있는 구조를 선택했다고 강조했다. 그는 “설계는 매우 높은 데이터 처리 능력에 초점을 맞추어져 있다. 우리가 관심 있는 대부분의 컴퓨팅 문제는 데이터 중심이며, AI가 그 대표적인 예시다”라고 말했다.
엔비디아의 CPU 제품군인 Grace와 새로 공개된 Vera 칩은 최근 메타 플랫폼스(Meta Platforms, 구 페이스북)와의 대규모 거래에서 독립형 CPU로서 대량 채용될 것이라고 발표되었다. 이는 기존의 엔비디아 AI 서버 설계에서 CPU가 다수의 GPU와 함께 동작하는 방식과는 다른 전개다. 다만 이는 메타가 공급업체를 변경했다기보다 공급선을 다변화하고 있다는 점을 의미한다. 같은 시기 AMD도 메타와 대규모 거래를 발표했으며, 메타는 수년간 AMD의 CPU를 구매해온 것으로 알려졌다.
전문가 견해
HotTech Vision and Analysis의 수석 애널리스트 Dave Altavilla는 엔비디아가 목표로 하는 바를 이렇게 요약했다. “한때 주로 인텔이 제공하던 CPU 유형이 더는 모던 컴퓨트 인프라의 당연한 기본(default)이 아니게 만들려 한다. 대신 여러 아키텍처 옵션 중 하나가 될 것이라는 점을 증명하려는 것이다.” 이는 엔비디아가 데이터센터 설계의 기준을 바꾸려는 전략적 의도를 시사한다.
일반 독자를 위한 용어 설명
CPU(중앙처리장치): 컴퓨터의 기본 명령 처리를 담당하는 범용 칩으로, 다양한 연산과 작업을 순차적으로 처리한다. GPU(그래픽 처리 장치): 대량의 단순 연산을 병렬로 처리하는 데 최적화된 칩으로, 그래픽 계산뿐 아니라 AI의 행렬 연산 등 반복적인 수치 연산에 강점이 있다. 에이전트(agent): 독립적으로 작업을 수행할 수 있도록 설계된 소프트웨어 단위를 말하며 코드 작성, 문서 검토, 리서치 요약 등 다양한 작업을 자동화한다.
시장·경제적 영향 전망
엔비디아가 CPU 시장에서 의미 있는 점유율을 확보할 경우 서버 하드웨어 설계와 데이터센터 구매 전략에 변화가 올 가능성이 크다. 대형 클라우드 및 AI 서비스 제공업체들이 학습 중심의 워크로드에서 추론·에이전시 기반의 워크로드로 점차 전환하면, GPU에 집중된 투자 흐름이 일부 CPU로 분산될 수 있다. 이는 단기적으로 GPU 수요 성장률 둔화와 함께 특정 작업에 최적화된 CPU 수요 증가를 의미하며, 장기적으로는 서버 플랫폼 공급망의 다변화로 이어져 칩 제조사 간의 경쟁 심화, 가격 협상력 변화, 그리고 데이터센터 자본지출(CapEx) 우선순위 재조정 등을 야기할 수 있다.
구체적으로는, 만약 엔비디아의 Grace·Vera 계열 CPU가 데이터센터 환경에서 비용대비 성능(가성비)과 전력효율에서 경쟁 우위를 보인다면 인텔과 AMD의 기존 서버 CPU 사업부는 수익성 압박을 받을 수 있다. 반대로 엔비디아가 고성능 GPU 생태계와의 통합을 무기 삼아 특정 고부가가치 워크로드에서 우위를 지속한다면, 기업들은 GPU와 CPU를 혼합한 하이브리드 아키텍처를 채택해 양사 제품을 병행 사용하려는 조치가 늘어날 것이다.
향후 일정 및 관전 포인트
Huang은 엔비디아가 자사 CPU에 관해 더 많은 정보를 다음 달 실리콘밸리에서 열리는 연례 개발자 회의(annual developer conference)에서 공개할 예정이라고 밝혔다. 투자자와 업계 관계자들은 해당 이벤트에서 공개될 성능 지표, 에너지 효율성 데이터, 고객 도입 사례, 그리고 핵심 파트너십 규모를 주의 깊게 살펴야 할 것이다. 이들 정보는 엔비디아가 주장하는 아키텍처 우위가 실무 환경에서 검증되는지 여부를 판단하는 핵심 근거가 된다.
결론적으로, 엔비디아의 CPU 공세는 단순한 제품 라인 확장을 넘어서서 데이터센터 아키텍처 경쟁의 지형을 바꿀 잠재력을 지니고 있다. 다만 최종 승패는 성능·전력효율·생태계(소프트웨어 및 라이브러리)·고객 채택 속도라는 복합적 요소의 충족 여부에 달려 있다. 투자자와 기업 구매 담당자들은 향후 수개월간 발표되는 성능 데이터와 실제 도입 사례를 바탕으로 리스크와 기회를 신중히 평가해야 할 것이다.
원문: Stephen Nellis, Reuters. 기사 작성일: 2026-02-25. 공개 일시: 2026-02-26 04:54:33.
