TradingKey - 미 동부 시간 8월 6일, AMD( AMD)는 캐나다 토론토에 본사를 둔 AI 추론 반도체 스타트업 타라스(Taalas) 인수를 발표했다. 이날 AMD 주가는 1.5% 상승한 489.28달러로 마감했다.
이는 엔비디아( NVDA)가 기술 라이선스 및 인재 영입을 통해 약 200억 달러에 그록(Groq) 관련 자산을 인수한 지 불과 7개월여 만에 나온 것이다. 두 거래 모두 동일한 신호를 가리키고 있다. AI 반도체 경쟁의 초점이 모델 학습에서 추론 부문으로 이동하고 있다는 점이다.
[출처: TradingView]
2023년에 설립된 탈라스(Taalas)의 기술적 방향은 현재 시장에 나와 있는 대다수 AI 반도체와 완전히 다르다. 범용 GPU를 만드는 대신, 이 기업은 특정 AI 모델의 가중치를 실리콘에 직접 식각하여 모델 전용 집적 회로를 만든다.
올해 2월, 탈라스는 첫 테스트 칩인 HC1을 출시했으며, 이는 TSMC의 ( TSM) 6나노미터 공정을 활용했다. 당시 벤치마크에 따르면 라마(Llama) 3.1 8B 모델을 구동할 때 이 칩은 초당 거의 17,000토큰의 속도를 기록했으며, 이는 엔비디아의 H200 및 B200 대비 약 48배 빠른 수준이다.
이 방식의 절충점은 유연성을 희생해야 한다는 것이다. 일단 칩이 테이프아웃되면 모델이 실리콘에 고정되므로, 실질적인 업데이트가 있을 때마다 매번 새로 테이프아웃을 해야 한다. 그러나 탈라스는 새 모델을 받은 뒤 하드웨어 구현을 마치는 데 약 2개월밖에 걸리지 않는다고 주장한다. 이는 고객이 특화된 성능과 업데이트 빈도 사이에서 절충안을 찾아야 함을 의미한다.
리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 앞서 반도체 분야에 모든 상황에 들어맞는 만능 해결책은 없다고 밝힌 바 있다. AI 시장은 이기종 컴퓨팅과 맞춤형 반도체를 향해 진화하고 있으며, 탈라스(Taalas) 인수는 이러한 추세에 대한 구체적인 대응인 동시에 AMD의 랙 스케일 전략의 일부다.
AMD는 2024년부터 AI 모델 개발사인 실로 AI(Silo AI)를 인수하는 데 6억 6,500만 달러를 지출한 데 이어, 서버 제조업체인 ZT 시스템즈(ZT Systems)를 인수하는 데 49억 달러를 추가로 투입하며 자사의 헬리오스(Helios) 랙 스케일 시스템을 위한 기반을 마련해 왔다.
올해 7월 리사 수 CEO는 '어드밴싱 AI 2026' 콘퍼런스에서 헬리오스가 대량 생산 단계에 진입했으며, 하반기 인도 및 4분기 가동이 예상되는 가운데 마이크로소프트( MSFT)와 오픈AI, 앤트로픽 등을 포함한 고객사들이 이미 도입을 확정한 상태다.
AMD는 자사의 인스팅트(Instinct) GPU와 함께 탈라스 반도체를 배치할 계획이다. 관련 사안에 정통한 관계자들에 따르면, 분해형 아키텍처 하에서 프롬프트 처리는 GPU가 담당하는 반면 토큰 생성 작업은 탈라스 가속기로 오프로드되어, '선 검증, 후 가속'의 도입 경로를 확립하게 된다.
먼저 AMD가 쥐고 있는 카드를 살펴보자.
리사 수는 지난 7월 콘퍼런스에서 2026년까지 AI 연산력의 약 60%가 추론에 사용될 것이라고 밝혔다. 추론 비용이 클라우드 제공업체와 기업들의 핵심 우려 사항으로 떠오르고 있는 반면, 엔비디아의 GPU는 추론 작업에서 에너지 효율이 낮고 지연 시간이 길며, 탈라스의 전용 반도체는 바로 이 수요를 정확히 겨냥하고 있다.
성능 측면에서 보면, 추론 성능의 48배 격차는 실제 구축 시 성능이 저하되더라도 클라우드 제공업체들이 비용 계산을 재고하게 만들기에 충분하다. 마이크로소프트, 메타( META) 등 주요 고객사들은 이미 자체 추론 반도체 개발에 착수했기 때문에, 현재 시점에서 AMD의 진입은 너무 늦은 것이 아니다.
시스템 수준에서 헬리오스는 72개의 MI455X GPU를 탑재하여 엔비디아의 베라 루빈 NVL72보다 연산 능력과 메모리 용량이 각각 15%, 50% 더 높다. 반도체부터 서버, 그리고 소프트웨어 스택에 이르기까지, 탈라스 인수는 추론 부문에서 가장 큰 약점을 해결한다.
하지만 AMD가 직면한 과제 역시 무시할 수 없다.
첫째는 유연성의 대가다. 탈라스의 반도체는 실리콘에 모델을 하드와이어링하는 방식인 반면, AI 모델은 매주 업데이트된다. 탈라스를 선택하는 고객은 두 달에 한 번인 업데이트 주기를 감수해야 한다. 반면 엔비디아의 GPU는 언제든지 새로운 모델에 적응할 수 있으며, 이러한 범용성은 엔비디아를 대체 불가능하게 만드는 기반이다.
둘째는 개발자 생태계다. 엔비디아의 강점은 오랜 기간 CUDA 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 구축해 온 수백만 명의 개발자들에게 있으며, 이로 인해 전환 비용이 극도로 높다. AMD의 ROCm 소프트웨어 스택이 추격하고는 있지만, 여전히 격차는 크다.
마지막으로 규모의 격차가 있다. 엔비디아의 2026 회계연도 매출은 2,000억 달러를 넘어설 것으로 예상되는 반면, AMD는 약 300억 달러에 그칠 전망이다. 연구개발(R&D) 지출, 최상위 공급망 생산 능력에 대한 통제력, 고객 관계 등 어떤 면에서든 두 기업은 여전히 같은 체급이 아니다.
합리적으로 판단할 때, 이번 인수만으로 단기간에 엔비디아의 선두 자리를 흔들기는 어렵겠지만, AMD로서는 비용 절감과 효율성 개선의 돌파구를 마련한 셈이다.
추론 시장은 이제 막 폭발하기 시작했으며, 리사 수는 2030년까지 AI 가속기 시장이 1조 4,000억 달러 규모에 달할 것으로 예상하고 있다. 만약 탈라스의 기술이 계획대로 성공적으로 구현되고, 헬리오스 시스템이 검증되며, ROCm 생태계가 계속해서 추격한다면, AMD는 추론 분야에서 상당한 추가 점유율을 확보할 준비가 되어 있다. 이러한 관점에서 탈라스 인수는 중대한 발걸음이다.
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