메타 플랫폼스(Meta Platforms)가 인공지능(AI) 역량 강화를 위해 엔비디아(Nvidia)와 어드밴스드 마이크로 디바이시즈(AMD)의 칩을 모두 도입하는 대형 계약을 체결했다. 메타는 올해 자본지출을 1150억~1350억 달러로 계획한다고 발표했으며, 이는 가이던스 상단 기준으로 전년 대비 87% 증가한 규모다. 이 같은 대규모 투자는 주로 AI 인프라와 데이터센터 확충에 사용될 예정이다.
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2026년 3월 5일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, 메타는 최근 엔비디아 및 AMD와 각각 수년간의 다중년(multiyear) 계약을 체결해 자사 데이터센터에 두 회사의 GPU, CPU 및 이더넷 스위치 등을 도입하기로 했다. 이번 기사에서는 계약의 주요 내용, 각 칩의 역할 분담, 메타·엔비디아·AMD에 미칠 영향과 투자 관점에서의 분석을 종합해 전달한다.
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계약 구조와 역할 분담
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메타는 엔비디아와의 계약에서 GPU와 CPU, 그리고 네트워크용 이더넷 스위치에 이르는 전체 스택을 활용하기로 했으며, 양사는 차세대 AI 모델을 엔비디아 하드웨어에 최적화하도록 공동 설계(co-design)할 계획이다. 이 계약은 주로 대규모 언어 모델(LLM) 훈련(training)에 맞춘 데이터센터 설계와 운영에 초점이 맞춰져 있다.
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AMD와의 계약은 MI450 GPU와 6세대 에픽(EPYC) CPU를 메타의 Helios 랙-스케일 아키텍처에 배치하는 내용이다. 메타의 최고경영자 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)는 보도자료에서 ‘
우리는 AMD와 장기적 파트너십을 체결해 효율적인 추론(inference) 컴퓨팅을 배치하게 되어 기쁘다
’고 말했다. 이에 따라 AMD 칩은 주로 모델의 추론(배포·실시간 응답) 용도로 사용될 것으로 보인다.
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기술적 우위와 가격·성능 비교
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AMD는 MI450 GPU와 Helios 랙 시스템을 결합했을 때, 엔비디아의 Rubin 플랫폼 대비 가격대비 성능(price-performance)에서 우위를 보일 가능성이 있다고 평가된다. 이는 AMD의 아키텍처 개선과 더 많은 고대역폭 메모리(HBM)를 칩 패키지에 포함한 점에 기인한다. 또한 AMD의 MI450 칩은 메타의 AI 모델에 맞춰 맞춤 설계(custom-designed)되므로 성능 최적화 여지가 크다. 이러한 특성 때문에 최근 애널리스트들은 AI 컴퓨트 수요 가운데 추론(inference)이 올해부터 대다수를 차지할 것이라고 전망하고 있으며, AMD의 이번 다년 계약은 하이퍼스케일 고객 확보 측면에서 의미가 크다.
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거래 조건과 주식 희석 이슈
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다만 AMD는 메타와의 장기 계약을 확보하기 위해 상당한 할인과 함께 주식 워런트를 부여해야 했다. 계약에는 메타가 AMD 주식의 거의 10%를 매수할 수 있는 워런트가 포함되어 있으며, 이는 메타가 GPU를 배치할 때 단계적으로 베스트될(vesting) 예정이다. 워런트 행사가격은 주당 0.01달러로 알려져 있다. 이와 유사한 구조는 이전에 AMD와 OpenAI 간 계약에서도 쓰인 바 있다. 워런트로 인한 희석(dilution) 위험이 존재하지만, 계약이 양사에 이익을 준다면 AMD 주주에게도 긍정적 결과를 가져올 가능성이 있다.
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메타의 전략적 이득
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메타가 엔비디아와 AMD 두 회사와 밀접한 관계를 맺음으로써 얻는 가장 큰 이득은 컴퓨트 용량 확보와 데이터센터 최적화다. 메타 최고재무책임자(CFO) 수잔 리(Susan Li)는 4분기 실적 콘퍼런스콜에서 ‘
전체 회사 전반에서 컴퓨트 자원에 대한 수요는 공급보다 더 빠르게 증가하고 있다
’고 말했다. 수용 가능한 컴퓨트 용량을 확보해 훈련과 추론 성능을 개선하면 광고 사업의 효율성 향상으로 이어져 수익성에 긍정적 영향을 미칠 수 있다.
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경영진은 LLM 유사 구조에서 영감을 받은 생성형 추천 모델(GEM, Generative Ads Recommendation Model)을 훈련하기 위해 사용한 컴퓨트를 두 배로 늘렸다고 밝힌 바 있다. 또한 시퀀스 러닝(sequence learning) 모델에도 추가 컴퓨트 용량을 제공해 이용자 행동과 콘텐츠 특성 파악 능력을 높였고, 이는 페이스북과 인스타그램에서 광고 클릭 및 전환율 증가로 이어졌다.
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기술 용어 설명
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본 기사에서 사용된 주요 기술 용어는 다음과 같다. GPU(그래픽 처리 장치)는 대규모 병렬 연산에 강해 딥러닝 모델의 훈련과 추론에 주로 사용된다. CPU(중앙처리장치)는 일반 연산과 제어 로직을 담당한다. 훈련(training)은 모델이 데이터로부터 패턴을 학습하는 과정이며, 추론(inference)은 이미 학습된 모델로 실제 요청에 대한 예측·응답을 수행하는 과정이다. LLM(대형 언어 모델)은 수십억~수조 개의 파라미터를 가진 자연어 처리 모델을 의미하며, 메타의 ‘라마(Llama)’ 계열 모델이 대표적이다.
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시장 및 투자자 관점 분석
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엔비디아와 AMD 모두 메타의 대규모 지출로 수혜를 입을 가능성이 높다. 그러나 이들 계약을 통해 가장 큰 헤택을 보는 쪽은 메타 자체일 수 있다. 메타는 지금까지 칩 확보와 신규 장비 도입에 제약을 겪어왔으나, 이번 계약으로 핵심 컴퓨트 리소스를 안정적으로 확보해 AI 모델의 성능을 높이고 광고 비즈니스의 효율성을 개선할 기회를 얻었다. 기사 공개 시점에 메타 주가는 미래 이익 추정치 기준 약 22배의 선행 주가수익비율(P/E)로 거래되고 있어, 현 시점에서는 엔비디아나 AMD를 직접 매수하는 것보다 매력적일 수 있다는 평가도 제시된다.
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장기적으로는 생성형 AI가 광고 제작 및 테스트 자동화, 소기업의 광고 진입 비용 절감, 챗봇 중심의 고객 응대(예: WhatsApp·Messenger상 클릭-투-메시지 광고 연계) 확산을 통해 메타 플랫폼에 수십억 명의 신규 광고주를 유입시킬 잠재력이 있다. 메타는 멕시코와 필리핀 등 초기 테스트 시장에서 비즈니스 AI가 이미 주당 100만 건 이상의 대화를 기록했다고 보고했다.
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리스크와 고려사항
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그러나 위험 요인도 존재한다. AMD 워런트로 인한 희석, 엔비디아와의 의존성, AI 분야 기술 경쟁의 가속화, 규제 환경 변화 등이 있다. 또한 하이퍼스케일급 데이터센터 확대는 초기 자본투입이 큰 만큼, 투자 회수기간과 자본 효율성에 대한 지속적 점검이 필요하다.
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투자 권고와 추가 맥락
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모틀리 풀(Motley Fool)의 Stock Advisor 팀은 이번 기사 시점에서 메타를 10대 추천 종목 목록에 포함시키지 않았다. 그러나 회사가 확보한 추가 컴퓨트와 AI 최적화 전략은 장기적인 수익성 개선으로 이어질 여지가 있어, 투자자들은 밸류에이션(선행 P/E 약 22배), 성장 투자 계획, 기술적 파트너십과 희석 가능성 등을 종합적으로 고려해 판단해야 한다.
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저자·출처 및 공시
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이 기사의 원문은 애덤 레비(Adam Levy)가 작성했으며, 그는 메타 플랫폼스 보유 포지션을 가지고 있다. Motely Fool은 Advanced Micro Devices, Meta Platforms, Nvidia에 대해 보유·추천 입장이 있음을 공개했다. 해당 내용은 기사 말미의 공시 사항이다.
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핵심 요약: 메타는 2026년 자본지출을 1150억~1350억 달러로 계획하면서 엔비디아·AMD와 각각 다년 계약을 체결해 데이터센터의 훈련·추론 양면을 최적화하고자 한다. AMD는 MI450 GPU와 6세대 EPYC CPU를 Helios 랙에 배치해 주로 추론을 담당하고, 엔비디아는 훈련 중심의 스택 공동 설계에 참여한다. AMD는 메타에 주당 0.01달러로 nearly 10% 규모 워런트를 제공하는 등 파격적 조건을 내걸었다. 메타는 추가 컴퓨트를 통해 광고 효율성 개선과 수익성 확대 가능성이 크며, 투자자들은 밸류에이션·희석 위험·규제·기술 경쟁 등을 종합적으로 고려해야 한다.
