AMD는 AI 칩 시장에서 NVIDIA의 지배력에 도전하기 위해 적극 경쟁 중입니다.

AI 붐이 대부분의 기간 동안 Nvidia는 데이터센터 하드웨어에서 유일하게 중요한 이름이었지만, 이러한 역학이 변하고 있습니다. AMD 주가는 올해 들어 55% 상승했으며 지난 12개월간 3.5배 상승했으며, 기록적인 데이터센터 수익과 점점 더 강화된 GPU 라인업이 이를 뒷받침하고 있습니다. 하이퍼스케일러가 단일 공급업체 종속성의 대안을 적극적으로 모색함에 따라 AMD의 구조적 근거는 시가총액 격차의 10배보다도 더 강력합니다. 지난 분기 데이터센터 수익은 기록적인 $5.4 billion에 도달했으며, 전년 대비 39% 증가했고, $9.8 billion의 강한 Q1 가이던스는 해당 분기 예상 $160 billion 이상의 하이퍼스케일러 자본지출의 주요 수혜자 중 하나로 AMD를 확인시켰습니다. 회사는 현재 향후 여러 연도에 걸쳐 데이터센터 수익이 전년 대비 60% 성장할 것으로 예상하고 있습니다.

AMD는 2중 전략을 실행하고 있습니다: Intel에서 서버 CPU 점유율을 확보하는 동시에 Instinct GPU를 Nvidia의 실행 가능한 대안으로 확대하고 있습니다. 하드웨어 측면은 특히 매력적입니다. Instinct MI325X는 최대 432GB의 HBM4 메모리를 제공하며, 이는 Nvidia의 최신 Rubin 아키텍처의 거의 2배입니다. Llama-4 같은 대규모 모델을 실행하는 추론 워크로드의 경우, 이는 전체 모델을 여러 칩에 분산하지 않고 단일 칩에 담을 수 있다는 의미이며, 이로 인해 복잡성과 지연시간이 크게 감소합니다. AMD GPU를 사용하면 추론의 토큰당 비용이 상당히 낮으며, 이것이 Meta와 Microsoft 같은 기업들이 대량으로 구매하는 이유입니다. 어떤 하이퍼스케일러도 단일 공급업체 종속을 원하지 않으며, Oracle과 Meta는 가격 협상에서 Nvidia에 대한 전략적 우위를 위해 부분적으로 AMD를 통합하여 AMD를 조달의 필수 요소로 만들고 있습니다. 업계가 PyTorch와 JAX 같은 오픈소스 프레임워크를 수용함에 따라 Nvidia의 한때 무적이었던 CUDA 소프트웨어 해자는 균열을 보이고 있습니다.

주가는 후행 수익의 약 130배에서 거래되고 있으며, FY'26 합의 수익 기준으로는 배수가 67배로 축소됩니다. 이러한 지표들이 프리미엄이지만, 장기적인 AI 성장 동력을 고려하면 비합리적이지 않습니다. 올해 성장률은 35%, 내년에는 거의 45%로 예상되며, 이는 작년 대비 증가입니다. 영업 마진은 지난 분기 17.1%로 확대되었습니다. 그러나 이러한 평가는 오류의 여지가 거의 없으며, 투자 논리에 위협이 될 수 있는 여러 주목할 만한 위험이 존재합니다.

Nvidia는 여전히 강력한 위치를 유지하고 있으며, CUDA 생태계는 오픈소스의 부상에도 불구하고 계속 지배적이고, Rubin 아키텍처는 AMD의 모멘텀을 둔화시킬 수 있는 대규모 성능 도약을 제공할 수 있습니다. 더욱 우려스러운 것은 하이퍼스케일러들이 조용히 워크로드를 GPU에서 완전히 벗어나 이동하고 있다는 점입니다. Google, Amazon, Meta는 추론 워크로드를 Trainium 3 및 Maia 200 같은 커스텀 칩으로 전환하고 있으며, 이들은 제3자 GPU보다 최대 60% 저렴하게 운영될 수 있습니다. AMD는 Instinct GPU가 Nvidia의 재고 부족 시에만 사용되는 임시방편 이상이라는 것을 증명해야 하며, 그렇지 않으면 가장 빠르게 성장하는 시장 부분을 내부 칩에 빼앗길 위험이 있습니다. 마지막으로 공급이 조용한 제약 요인이 될 수 있습니다. AMD는 첨단 노드를 위해 TSMC에 의존하고 있으며, 희소한 3nm 용량을 놓고 Nvidia 및 Apple과 직접 경쟁하고 있고, 할당 불균형이나 지연은 AMD의 수요를 실제 수익으로 전환하는 능력을 불균형적으로 제약할 수 있습니다.