2025년 현재, 인공지능 산업의 핵심 인프라는 단연 ‘AI 반도체’입니다. 생성형 AI의 확산과 함께 전 세계적으로 고성능 연산처리 능력을 가진 GPU(그래픽처리장치)의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이 시장에서 가장 치열한 경쟁을 벌이고 있는 기업은 엔비디아(NVIDIA)와 AMD(Advanced Micro Devices)입니다. 본 글에서는 두 기업의 AI 반도체 전략과 기술 경쟁, 시장 점유율, 그리고 미래 전망을 심층 비교합니다.
1. 기업 개요 및 핵심 포지셔닝
| 항목 | 엔비디아 (NVIDIA) | AMD |
|---|---|---|
| 설립연도 | 1993년 | 1969년 |
| 본사 | 미국 캘리포니아 산타클라라 | 미국 캘리포니아 산타클라라 |
| 주요 제품 | GPU(H100, A100), CUDA 플랫폼 | GPU(MI300), CPU(EPYC 시리즈) |
2. 기술 경쟁력 비교: H100 vs MI300
엔비디아의 H100은 현재 시장에서 가장 높은 연산 성능을 자랑하는 AI GPU입니다. 특히 트랜스포머 기반 LLM 학습과 추론 속도에서 압도적인 효율을 보여줍니다. CUDA 생태계와 통합된 소프트웨어 호환성은 AI 연구·산업계에서 널리 채택되는 이유입니다.
AMD의 MI300은 CPU와 GPU를 통합한 APU(Accelerated Processing Unit) 형태로, 고성능 서버 환경에 적합한 구조를 갖고 있습니다. 2024년 말 출시 이후, 전력 효율성과 가격 경쟁력 측면에서 시장 점유율을 빠르게 확대 중입니다.
3. 시장 점유율 및 고객사 분석
- 엔비디아
- 시장 점유율: 80% 이상 (AI 서버 GPU 기준)
- 주요 고객: 마이크로소프트, 아마존, 메타, 구글, 텐센트 등
- AI 슈퍼컴퓨터 및 클라우드 전용 솔루션 보유
- AMD
- 시장 점유율: 약 10~15%
- 주요 고객: 오라클, 델, HPE, 일부 퍼블릭 클라우드 기업
- MI300 출시 이후 LLM 기반 학습 서버 수요 증가
4. 플랫폼 전략: 소프트웨어 생태계의 차이
엔비디아는 CUDA 플랫폼을 중심으로 AI 개발 툴, 라이브러리, 최적화 소프트웨어를 자체 제공하며, 개발자 생태계를 견고히 구축하고 있습니다. 이는 하드웨어 성능뿐만 아니라 ‘개발 편의성’이라는 강력한 무기로 작용합니다.
AMD는 ROCm 플랫폼을 오픈소스로 운영하며, 파이토치(PyTorch)와 텐서플로우(TensorFlow) 등 오픈 프레임워크와의 호환성을 강조하지만, 여전히 CUDA에 비해 사용률은 낮은 편입니다.
5. 가격 경쟁력 및 공급망 전략
- 엔비디아:
- 고가 전략: H100 한 개당 약 3만 달러 이상
- TSMC 5nm 기반 생산, 공급 부족 지속
- AMD:
- 가격 경쟁력: MI300은 유닛당 30~40% 저렴
- TSMC 기반 생산, 공급 유연성 확보 중
6. 향후 전략과 AI 산업 내 영향력
엔비디아는 2025년 상반기 기준으로 AI용 차세대 GPU ‘Blackwell(B100)’을 공개하며 시장 선점을 강화할 예정입니다. 동시에 AI 클러스터, 엣지 디바이스, 자율주행 SoC(NVIDIA DRIVE) 등 확장을 지속하고 있습니다.
AMD는 MI 시리즈의 성능 고도화와 더불어, LLM 기반 AI 가속기 전용 솔루션을 출시해 **생성형 AI 시장 내 존재감을 높이고** 있습니다. 또한 오픈소스 생태계와 협력해 ‘대안 플랫폼’으로 입지를 구축하려는 전략을 취하고 있습니다.
결론: 독점 생태계 vs 대안 생태계
AI 반도체 시장에서 엔비디아는 기술적 우위와 소프트웨어 통합 생태계를 바탕으로 독보적인 지위를 유지하고 있으며, AMD는 합리적 가격과 CPU/GPU 통합 전략을 통해 점진적인 점유율 확대를 노리고 있습니다. 2025년 이후 AI 산업이 산업 전반으로 확장됨에 따라, 두 기업 간의 경쟁은 더욱 다변화될 것입니다.