AI가 촉발한 CPU 수요 재평가

올해 반도체 시장에서 CPU가 예상 밖의 핵심 화두로 떠올랐다. OpenAI와 앤스로픽이 아마존·구글·마이크로소프트 등 주요 클라우드 사업자와 대규모 파트너십을 맺으면서, 이들이 소비하는 클라우드 CPU 용량이 급격히 늘어난 것이 직접적 배경이다. AI가 CPU를 더 많이 필요로 하는 이유는 크게 두 가지다. 첫째, 훈련 방식이 기존의 사전학습에서 강화학습 중심으로 이동하고 있다. 모델이 코드를 생성한 뒤 단위 테스트를 돌리고 가상 웹사이트나 샌드박스 환경에서 결과를 검증하는 과정은 대부분 CPU에 의존한다. 둘째, 추론 방식이 단순 대화형에서 에이전트형으로 진화하고 있다. 검색엔진, 데이터베이스, 코드 실행 환경, 컴파일러, 배포 시스템 등 다양한 도구를 호출할 때마다 상당한 CPU 처리가 백그라운드에서 발생한다. 여기에 전 세계 깃허브 커밋이 전년 대비 수 배 늘어나는 등, AI가 생성한 방대한 코드가 결국 CPU 기반 환경에서 배포·실행되어야 한다는 간접 수요도 더해진다. 이 흐름이 부각되면서 Arm과 인텔의 주가는 수 배 뛰었고 AMD도 뚜렷한 수혜를 봤다. 엔비디아는 Vera CPU를 단독 제품으로 판매하기 시작하며 200억 달러 규모의 관련 매출 목표를 제시했다. 다만 CPU가 AI 투자 사이클의 다음 중심축이 되기는 어렵다는 지적도 분명하다. 블랙웰 GPU 한 장이 5만 달러를 웃도는 반면 CPU는 약 5,000달러 수준이다. CPU 하나가 GPU 두 장을 지원한다고 가정해도, GPU에 10만 달러를 투자할 때 대응하는 CPU 지출은 약 5,000달러에 불과하다. 과거 저평가됐던 CPU 시장의 최근 재평가는 새로운 주도주의 등장이라기보다 합리적 밸류에이션으로의 정상화로 해석하는 편이 타당하다.