에이전틱과 하이브리드 AI 시대, 돌아온 인텔의 역할은 [테크리포트] 작성일 06-15 54 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">추론 중심 AI 확산으로 CPU 중요성 재조명 <br>제온 6+와 이종 컴퓨팅 전략으로 AI 인프라 변화 대응</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2aHvl66bMi"> <p contents-hash="857b2f294b87c04969e49efaaaa0d0b9f7f3ba69b8a192b0e9c3b149b479251c" dmcf-pid="VNXTSPPKRJ" dmcf-ptype="general">생성형 AI(인공지능)의 등장 이후 컴퓨팅 생태계는 큰 변화를 겪어왔다. 이제 또 다른 변화의 물결이 다가오고 있다. 그 중심에는 생성형 AI의 다음 단계로 꼽히는 '에이전틱 AI'와 '피지컬 AI'가 있다.</p> <p contents-hash="60afa8df27b71b76ffe9d6ebbf9ed88e7ce2d58c258611088024096139fd0165" dmcf-pid="fjZyvQQ9Md" dmcf-ptype="general">AI 산업의 중심축이 훈련에서 추론으로 이동하고, 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 확산되면서 AI 시대에도 CPU(중앙처리장치)의 중요성이 다시 부각되고 있다. 이에 따라 수십 년간 큰 변화 없이 유지돼 온 글로벌 CPU 시장도 새로운 전환점을 맞고 있다.</p> <div contents-hash="db7ff8735bcff5df3dd52e167024eda2e35429970a0b8aab00e1c13d69c497ea" dmcf-pid="4A5WTxx2de" dmcf-ptype="general"> 이러한 변화는 인텔에 새로운 기회가 되고 있다. 인텔은 지난 수십 년간 전 세계 컴퓨팅 시장의 핵심 기반인 'x86' 아키텍처를 창시하고 이끌어 온 기업이다. 생성형 AI 등장 초기에는 시장 변화에 효과적으로 대응하지 못했지만, 인텔은 실리콘부터 실제 애플리케이션까지 모든 부분에서 자신이 맡은 역할을 명확하게 제시하고 있다. 최근 열린 컴퓨텍스 2026 기조연설에서도 이러한 인텔의 준비 과정과 기대가 담겼다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="51ff71c53edacedda4997d267c8bd5b02f56330115c6f2cc2dfe39ced37bb60e" data-idxno="445198" data-type="photo" dmcf-pid="8c1YyMMVJR" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="코드명 '클리어워터 포레스트'로 알려진 인텔 제온 6+ CPU의 웨이퍼와 제품 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060026979kueq.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zHLQ6vvmJN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060026979kueq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 코드명 '클리어워터 포레스트'로 알려진 인텔 제온 6+ CPU의 웨이퍼와 제품 / 권용만 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="16528fd6ac14c70b56e74982d1db1a155e74dcca28c9ffdded94492cb8ecd005" dmcf-pid="6ktGWRRfJM" dmcf-ptype="general"><strong>에이전트 시대, GPU만큼 CPU도 필요해졌다</strong></p> <p contents-hash="8666f665567fe9d91b3d6c65a3b2183fc677f9d8680005954bbc3647a19c4622" dmcf-pid="PEFHYee4Lx" dmcf-ptype="general">사람을 보조하는 생성형 AI 시대를 거쳐 직접 행동하는 '에이전틱 AI' 시대로의 변화에 계기를 만든 사건으로는 '오픈클로(OpenClaw)'의 등장을 꼽을 수 있다. 그 전까지는 다소 모호했던 '에이전틱 AI'의 개념이 오픈클로의 등장과 함께 모두에 명확한 형태로 펼쳐졌고, 지금의 에이전틱 AI는 이 개념을 더 명확히 잡는 형태로 진행되고 있다. 오픈클로는 사용자의 작업 요청을 해석하고 가장 적절한 순서로 수행하는 '조율자'의 역할이 두드러진다. 그리고 이러한 룰 기반 조율자에 가까운 역할은 CPU로도 충분히 잘 할 수 있다.</p> <p contents-hash="b85277015196bd78e3956282355764b573229077d158f61ba416a1a7524abf95" dmcf-pid="QD3XGdd8MQ" dmcf-ptype="general">이후 기술의 움직임은 기대보다 더 크게 나타났다. 예전에는 많은 것을 수행할 수 있는 큰 모델이 사용자에 직접 연결됐다면, 이제는 여러 규모의 모델들이 모인 공유형 군집체를 두고, 오픈클로 등의 중간자를 두어 작업을 해석하고 조율할 수 있게 한 것이다. 사용자 입장에서는 좋은 결과물을 얻을 수 있고, 서비스 제공자의 입장에서는 인프라 활용 효율을 더 끌어올릴 수 있을 상황이 됐다. 이에 사용자가 마주하는 프론트엔드와 상대적으로 간단한 작업들에까지 CPU 활용이 늘었고, 향후 인프라에서 CPU 수요도 크게 높아질 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="0041f4b5fbffae5b85ef0dad282c98508794d1984148dbc37f6b608a5d294d9e" dmcf-pid="xw0ZHJJ6nP" dmcf-ptype="general">현재 사용되는 컴퓨팅 시스템은 CPU를 중심으로 하며, 많은 작업들이 CPU에서 시작하고 끝난다. GPU 연산 작업도 시작과 끝은 CPU가 내리고, 고성능 GPU의 성능을 제대로 발휘하기 위해서는 고성능 CPU를 갖춰야 한다는 것도 이미 잘 알려져 있다. AI에서 GPU 연산 작업 이전의 데이터 파이프라인에서도 CPU 기반 처리의 비중은 70% 이상으로 알려져 있다. 여기에 에이전트가 등장하면서 CPU 수요는 더 늘었다. 생성형 AI 시대 CPU:GPU 비율이 1:8 정도였다면, 에이전틱 AI 시대에는 이 비율이 1:1까지 근접할 것이라는 전망도 나온다.</p> <p contents-hash="6c1d67650639deabc9c09c54be8066ae6f48a2b196a3f2916160984a3706f858" dmcf-pid="yBNidXXSR6" dmcf-ptype="general">사실 AI 인프라에서 CPU의 비율은 우리의 생각보다 빨리 올라오고 있다. 초기 GPU서버의 경우 보통 CPU 2개에 GPU 8개, 극단적으로는 CPU 1개에 GPU 8개 조합도 있었다. 하지만 현재 엔비디아의 HGX 설계 급은 CPU와 GPU 비율이 1:4 정도고, '베라 루빈' 등 엔비디아의 '슈퍼칩' 에서는 CPU와 GPU 비율이 이미 1:2다. 향후 변수는 에이전트 '오케스트레이터'의 위치로, 이들이 'CPU 클러스터'에 배치돼 GPU 클러스터의 AI 모델을 호출하는 형태가 되면 실제 인프라의 CPU:GPU 비율이 1:1까지 올라갈 수도 있다.</p> <div contents-hash="9ece5dd888c454a6f90b3c89793a68fd555d059f00aed35dc8ac933a014eba01" dmcf-pid="W9con11yJ8" dmcf-ptype="general"> 이러한 움직임은 '오픈클로'의 등장 이후부터 가시화됐다. 인텔과 AMD 모두 최근 실적 발표에서 데이터센터용 CPU 공급을 최우선으로 하지만 수요가 공급보다 더 큰 상태라고 언급한다. 엔비디아도 이번 세대 '베라'부터는 단독 판매까지 나서며 시장 진입을 가시화했다. 한편 '제온 6+'의 등장은 현재 '제온 6'가 쓰는 '인텔 3'공정의 물량 부담을 줄이고 새로운 '인텔 18A' 공정의 활용률을 높이는 효과를 기대할 수도 있다. 인텔에 있어 '인텔 18A' 공정은 파운드리 사업의 중심이자 최신 제품의 핵심 경쟁력이기도 하다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7c929a4431e8c6ee8142d46d485a0b64d65d68f57b06505be3d9bb3b78ee4e39" data-idxno="445199" data-type="photo" dmcf-pid="Y2kgLttWM4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="현재 서버 생태계 대다수가 '랙스케일' 시스템 제조에 나설 계획이다. / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060028256ledk.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="qAYIs22uea" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060028256ledk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 현재 서버 생태계 대다수가 '랙스케일' 시스템 제조에 나설 계획이다. / 권용만 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ca58e8e98d736400fdb91dcccdaf84d3ede7a6d0685a100cf46aa2d70c3df2ff" dmcf-pid="GVEaoFFYif" dmcf-ptype="general">인텔은 눈 앞에 다가온 에이전틱 AI 시대에, 컴퓨텍스 2026의 기조연설에서 출시 소식을 공개한 '제온 6+'에 기대를 걸고 있다. 코드명 '클리어워터 포레스트(Clearwater Forest)'로 알려진 '제온 6+' 제품군은 범용 연산의 효율적 수행을 위한 E-코어를 고밀도로 집적한 점이 특징이다. 프로세서 하나에 최대 288코어를 탑재해 일반적인 연산이 수행되는 클라우드 환경에서는 서버당 사용자, 워크로드 집적도를 극대화할 수 있다. 이는 에이전틱 시대에도 최고의 에이전트 집적도로 이어진다.</p> <p contents-hash="f4ab5494b5575a68b485f92a930e73b97bc270c46fec90eb4b0e30ac3a5fe607" dmcf-pid="HfDNg33GMV" dmcf-ptype="general">E-코어 기반의 '제온 6+'는 P-코어 기반 '제온 6' 대비 코어당 역량에서는 차이가 있다. 제온 6에 들어간 AMX(Advanced Matrix Extensions) 같은 고급 명령어도 빠져 있다. 하지만 그 만큼 범용적인 핵심만 담아 코어 자체의 크기를 줄이고, 더 많은 코어를 담아 병렬 처리 환경에 최적화됐다. 사실 코어당 성능도 이전 세대 P-코어에 견줄 정도로 훌륭하다. 경쟁사와 비교하면 압도가 가능한 코어 수와 준수한 코어당 처리 성능을 모두 갖췄고, x86을 넘어 Arm 아키텍처의 '매니 코어' 프로세서들과도 경쟁 가능할 수준이다.</p> <p contents-hash="35c48275ae2beb4b9524710504c0eea18e7c1b284f36d6f52d87139bd447ab10" dmcf-pid="X4wja00HL2" dmcf-ptype="general">인텔은 컴퓨텍스 2026의 기조 연설에서 CPU 서버의 '랙스케일' 구성도 제시했다. 인텔이 선보인 '랙스케일 블루프린트'는 100kW급 랙에 CPU 기반 서버를 꽉 채운 것이다. 제온 6+ E-코어 기반 디자인에서는 한 랙당 최대 3만6864개 코어가 탑재되는데, 제온 6+ 프로세서는 시스템당 2소켓 디자인을 고려하면 이 랙에 탑재되는 시스템 수는 64대라는 계산이 나온다. 인텔은 이 랙에서 컴퓨팅 공간이 32U라 제시했는데, 표준 랙 구성에서 1U당 절반 폭의 시스템 두 대가 들어가는 구성일 수도 있다. 이런 설계도 이미 수십년 전부터 모듈형 구조나 블레이드 서버 등에서 쉽게 나올 수 있는 구조다.</p> <p contents-hash="addc74901f484871606f5be157afbd60b69959768836995dbe82719fe0993974" dmcf-pid="Z8rANppXM9" dmcf-ptype="general">물론 이렇게 집적된 64대의 서버는 GPU서버처럼 각 CPU간 고속 직접 연결을 쓰지는 않는다. 이는 랙스케일 구성의 목적이 GPU서버와는 다르기 때문이다. 오히려 이 랙스케일 구성은 하나의 자원을 여러 사용자가 나눠 쓰는 초고집적도 풀의 개념이다. 그리고 이미 CPU 기반 연산 분산 처리 기술도 기존의 HPC에서 충분히 연구된 상태다. 궁극적으로는 이 랙스케일 CPU 서버가 GPU 팜에 구축된 AI 플랫폼과 API 등으로 느슨하게 연결돼 연산된 결과만 받아와 사용자에게 전달하는 '에이전트 풀'의 역할이 될 것으로 기대된다.</p> <div contents-hash="f3a5fd8b9aaec1ddf086b0801d8d48bf60290417ea19bbc7fc705a80470676b6" dmcf-pid="56mcjUUZRK" dmcf-ptype="general"> 이러한 랙스케일 구성은 폭스콘을 시작으로 다양한 파트너를 통해 선보일 것으로 보이는데, 기존의 파트너 생태계를 생각하면 그리 새롭게 느껴지지만은 않는다. 사실 이런 구성은 예전 HPC나 고밀도 서버 구성 등에서 비슷한 것들이 나온 상태기 때문이다. 인텔 또한 이 '랙스케일 블루프린트'를 다양한 파트너들이 접근할 수 있는 열린 생태계로 가져가겠다는 입장이다. 예전에는 슈퍼컴퓨터 설계 능력 정도가 있어야 가능했던 랙스케일 시스템 구성을 더 많은 파트너들이 만들어낼 수 있게 됐다는 점에서 의미를 둘 수 있다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="36f3bdfdfae21ce03cfde7ed1d051547b71dde625a4ad0fc908b526ef5f08509" data-idxno="445200" data-type="photo" dmcf-pid="1PskAuu5Jb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="컴퓨텍스 2026 인텔 기조연설서 모습을 보인 '삼바랙' / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060029510kaxe.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="BuLq7EEong" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060029510kaxe.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 컴퓨텍스 2026 인텔 기조연설서 모습을 보인 '삼바랙' / 권용만 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8ba52b0eac95bb4da1aeb604d1efb75ed97dadbbde39b86d3421f4dd8ff785c6" dmcf-pid="tQOEc771dB" dmcf-ptype="general"><strong>인텔이 바라보는 인프라 방향성은 '이종 하이브리드'</strong></p> <p contents-hash="984ca7c0d962854187d70631b9d5d990cffcb596f2eb2deb76ec63b65eccab7a" dmcf-pid="FxIDkzztdq" dmcf-ptype="general">생성형 AI 시대가 본격화된 이후 AI 인프라 시장의 화두는 지금 바로 AI를 구동해 경쟁력 있는 성능을 확보할 수 있는 'GPU(그래픽처리장치)'였다. 여전히 전 세계적으로는 천문학적인 비용이 투자된 GPU 기반 AI 인프라 구축 경쟁이 일어나고 있다. 하지만 AI 시대의 중심이 훈련에서 추론으로 바뀌고, 시장에서의 '대세' 모델들이 자리잡으면서 궁극적으로는 GPU 이외의 선택지도 현실로 다가오고 있다. </p> <p contents-hash="f97de97623c138ae84cf451cf5885303540c1b07ba5b1d33318440bdd04505cb" dmcf-pid="3MCwEqqFMz" dmcf-ptype="general">사실 이 또한 인텔이 수 년 전부터 이야기하던 것이었지만 이제야 현실에 가까이 왔다. 생성형 AI 시대 초기 인텔은 전통적인 GPU에서의 접근과 전용 가속기로의 접근 방법을 모두 가지고 있었고, 범용 CPU와 워크로드를 위한 다양한 유형의 '가속기'가 조합되는 이종 구성을 꾸준히 이야기해 왔다. </p> <p contents-hash="674b597aa45729488543ee67ea4ad7a1a925e60a40905fbae1a5886b1cb75263" dmcf-pid="0RhrDBB3M7" dmcf-ptype="general">인텔은 이를 위해 예전에는 '가우디(Gaudi)' 시리즈를 선보였고, 최근에는 삼바노바(SambaNova)의 RDU(Reconfigurable Data Unit)를 사용하기도 한다. 엔비디아 또한 최신 베라루빈 플랫폼에 그록(Groq)의 LPU(Language Processing Unit) 구성을 제공한다. 국내에서도 퓨리오사AI와 리벨리온이 NPU(Neural Processing Unit)라 불리는 독립형 가속기를 선보이고 있다.</p> <p contents-hash="ccd47d2529b424e42f49cf3d66fd802e5ac53df34d43f0336640ff69f0fabec0" dmcf-pid="pelmwbb0Mu" dmcf-ptype="general">인텔은 컴퓨텍스 2026의 기조연설에서 인텔과 삼바노바, 비스타 에퀴티 파트너스, 캠비움 캐피탈의 협력으로 구축된 분산형 추론 시스템을 시연했다. 이 시스템은 오케스트레이션 및 실행에 인텔 제온 6를, 디코딩에 삼바노바의 SN40 RDU를, 사전 처리에 엔비디아의 블랙웰 GPU를 사용했다. 시연에서 인텔과 삼바노바는 이 분산형 추론 시스템이 GPU 위주로만 구성된 시스템 대비 2~3배 가량 높은 처리량을 보인다고 제시했다. </p> <div contents-hash="0b49fc6b3213e04eff950dacbd9aa76c1fe4b3641e9f67867dd8dfd58400991e" dmcf-pid="UdSsrKKpdU" dmcf-ptype="general"> 사실 이러한 성능의 상당 부분은 삼바노바의 RDU에서 나오겠지만 CPU와 GPU, RDU의 잠재력을 모두 활용할 수 있게 하는 정밀한 오케스트레이션 능력은 제온 6 CPU에서 나오는 것으로 평가할 수 있다. 궁극적으로는 이러한 구성 요소들이 필요에 따라 풀 단위로 구성돼 API로 느슨하게 연결되는 것이 효율과 확장성 등에서 가장 이상적인 형태가 될 것이다. 이러한 구성 속에서 CPU 수요는 더 크게 늘어날 수도 있을 것이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e028df138cc5cbf0cdfd63eaca6c8771156f02500a5a9ce2e78f68b91bf32a26" data-idxno="445201" data-type="photo" dmcf-pid="uO7F1ooMJp" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인텔의 아크 프로 B70 그래픽카드 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060030804ymwz.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="bQTon11yRo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060030804ymwz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인텔의 아크 프로 B70 그래픽카드 / 권용만 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="45de1153a70f3615cb6fdff09b0671b1928f265b59a312bc0923149fa9ab3f19" dmcf-pid="7Iz3tggRe0" dmcf-ptype="general">다양한 아키텍처의 칩이 조합돼 각자 최적 유형의 워크로드를 처리하는 이종 시스템 구성은 이제 온프레미스를 넘어 클라우드와도 결합된 '이종 하이브리드'로 확장되고 있다. 이 또한 '오픈클로'의 등장 이후 많은 사람들이 그 모습과 필요성을 인식하게 됐다. 실제 오픈클로는 온프레미스의 GPU 시스템과 클라우드의 서비스를 사용자와 연결하고 적절하게 작업을 배분한다. 그리고 이러한 오케스트레이터의 등장 이후, 이를 기업에서도 본격적으로 쉽게 활용할 수 있게 돕는 솔루션들이 속속 등장하고 있다.</p> <p contents-hash="6709d2c7e1a365a31e74ca40d5581e8f6e9929d5721852ad41c98b457ff0a764" dmcf-pid="zCq0FaaeL3" dmcf-ptype="general">인텔 또한 에이전트 구축을 위한 하이브리드 에이전트형 AI 솔루션 '슈퍼클로(SuperClaw)'를 선보였다. 이름에 '클로'가 붙었지만 인텔은 이 '슈퍼클로'가 '오픈클로'와는 관계없다고 언급한다. 슈퍼클로는 인텔의 클라이언트 플랫폼에 최적화돼 기업 내부에서 AI를 활용할 때 클라우드와 온프레미스 간 토큰 사용량을 적절히 분배해 비용 효율을 최적화한다. 인텔은 테스트 결과 클라우드만 사용하는 것과 비교해 토큰 소비량을 최대 70%까지 줄일 수 있다고 제시했다.</p> <p contents-hash="3309c9a44aefaf30a4ee479c495492454d2d2de44a389979b4783c34fead8023" dmcf-pid="qhBp3NNddF" dmcf-ptype="general">이 슈퍼클로의 또 다른 특징은 '클라이언트 기반'이라는 점이다. 기업이 임직원에 지급하는 AI PC에 로컬 AI 환경을 구현하고 슈퍼클로를 활용하면 매달 AI 구독 요금으로 최신 PC의 투자비용을 빠르게 회수할 수 있다는 계산도 가능하다. 새로운 PC의 가격이 높아진 지금 상황에서도 더 높은 성능과 긴 배터리 사용 시간으로 업무 효율과 만족감을 높이고, 높은 AI 성능으로 서비스 구독 비용을 줄일 수 있다면 새로운 고성능 AI PC를 업무용으로 구입하는 것은 충분히 해볼 만한 투자다.</p> <p contents-hash="66ba333932c6650ce146d2ff43938411b971f87f5c97162ba6bef8cbe0a55d9b" dmcf-pid="BlbU0jjJJt" dmcf-ptype="general">이런 개념을 좀 더 확장한다면 규모별 계층형 AI 인프라 환경도 생각할 수 있다. PC 수준의 로컬 AI 모델은 물론, 팀 단위에서는 워크스테이션에 아크 프로 B시리즈 GPU를 여러 개 장착해 좀 더 큰 모델을 쓸 수 있는 환경을 만들고, 네트워크를 통해 이를 팀 단위 정도에서 공유해 쓸 수 있다. '아크 프로 B70'은 그래픽카드당 32GB 메모리를 갖춰, 4개를 사용하면 총 128GB 메모리로 800억개 파라미터급 모델도 충분히 구동할 수 있다. 여타 일반 소비자용 카드와 비교하면 메모리가 크고, 전문가용 카드보다는 가격이 매력적이다. </p> <div contents-hash="46c14979e47c9e72f1cd5bf2052f9c6b428bed3a6c0d62da4698c9976ce934c8" dmcf-pid="bSKupAAii1" dmcf-ptype="general"> 한편, 인텔은 아직 데이터센터용 GPU 시장도 완전히 포기하지는 않았다는 입장이다. 현재 인텔은 워크스테이션급을 위한 '아크 프로' 제품군은 물론, 본격적인 데이터센터용 GPU로 Xe3P 아키텍처 기반의 '크레센트 아일랜드(Crescent Island)'를 준비하고 있다. 이 GPU는 최대 480GB의 LPDDR5x를 탑재해 AI 생태계의 GPU 메모리 갈증을 직접 겨냥했다는 점이 눈에 띈다. 또한 하나의 시스템 온 칩(SoC)에 CPU와 GPU, 가속기 등을 모두 올릴 수 있는 XPU 콘셉트의 '재규어 쇼어(Jaguar Shore)'도 데이터센터용 플래그십급 솔루션으로 선보일 예정으로 알려졌다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="19af63598f4b93307c1862496be6879d0a77659c1811de51f0979b81bec4dfd7" data-idxno="445202" data-type="photo" dmcf-pid="Kv97UccnL5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인텔의 최신 내장 GPU도 메모리의 대부분을 GPU에 할당할 수 있다. / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060032061yifr.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="KAYNg33GLL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060032061yifr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인텔의 최신 내장 GPU도 메모리의 대부분을 GPU에 할당할 수 있다. / 권용만 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="fedf19fab6b5e8cba3834e1e35f982b2b8ac30b43e61867c8c006addd6134f18" dmcf-pid="9T2zukkLeZ" dmcf-ptype="general"><strong>PC와 엣지에서 기대 이상 매력적인 '인텔 GPU'</strong></p> <p contents-hash="3a45538afae9d5cbb514154ae0d51873cac9e86513afe88b41a0c308c95832b0" dmcf-pid="2yVq7EEoMX" dmcf-ptype="general">인텔의 AI 전략에서 또 다른 중요한 방향은 'GPU'다. 지금까지 많은 사람들이 'GPU'라 하면 양대 산맥으로 엔비디아와 AMD를 떠올리고, 이는 AI 시대가 제법 흘러온 지금도 그리 크게 변하지 않았다. 하지만 최소한 '아크' 세대 이후 인텔 GPU는 경쟁 제품들과 비교해도 충분히 매력적인 기능과 성능을 갖추고 있다. 지금까지 제대로 된 평가를 받지 못한 인텔의 GPU지만, 최신 세대 프로세서 내장 GPU는 그래픽과 AI 모두에서 재평가할 때가 온 듯 하다.</p> <p contents-hash="e789f8b738bf30865a41428e82f82d0eee5491841724e44ece2a3ee44e4a43c7" dmcf-pid="VWfBzDDgJH" dmcf-ptype="general">에이전틱 AI 시대에 PC나 엣지 단에서의 로컬 AI를 위한 GPU 활용에서 인텔의 GPU는 예상 이상으로 충실한 성능을 갖추고 있다. 특히 코어 울트라 시리즈 2 이후 인텔의 내장 GPU는 AI의 행렬 연산에 유리한 XMX(Xe Matrix Extensions)까지 갖추고 있어 AI 처리 성능이 비약적으로 올랐다. 최신 '코어 울트라 시리즈 3'의 '아크 B390' GPU는 최대 122TOPS(초당 122조회) 연산 성능을 내는데, 이는 일반적으로 훨씬 큰 내장 GPU를 탑재한 것으로 인식되는 AMD 라이젠 AI 맥스+ 395의 CPU, GPU, NPU를 합친 전체 성능에 필적할 정도다.</p> <p contents-hash="5a9a587f8422750a83fc6036379088949d362f101afe8aa6fc1df97b1e38de12" dmcf-pid="fY4bqwwaRG" dmcf-ptype="general">이러한 성능 차이의 핵심에는 XMX가 있다. 흔히 텐서 코어, 매트릭스 가속기 등으로 불리는 행렬 특화 유닛에 있어 인텔의 경쟁력은 제법 높은 편이다. AMD의 경우 RDNA 4에서 매트릭스 가속기 성능을 크게 높여 경쟁사들의 최신 세대 수준에 다다랐지만 아직 게이밍용 외장 그래픽 제품에만 사용되고 있다. 하지만 인텔은 코어 울트라 시리즈 2부터 이를 적극적으로 탑재하고 있다. 엔비디아의 경우 PC용으로 'RTX 스파크'가 이제 막 등장했지만, 아직은 생태계가 분리된 상태로 봐야 한다.</p> <div contents-hash="75ecc394b81bc5e2efb82851c819fdcecdcad1f71c8dd0f2451c68d5b1e92e74" dmcf-pid="4G8KBrrNeY" dmcf-ptype="general"> 최신 고성능 내장 GPU인 '아크 B390'을 갖춘 '코어 울트라 시리즈 3 X-시리즈'는 메모리가 충분하다면 대략 엔비디아의 'RTX 스파크'에는 다소 아쉽겠지만 AMD '라이젠 AI 맥스+' 시리즈보다는 나은 위치를 기대할 수 있다. 세 플랫폼 모두 전체 시스템 메모리의 대부분을 GPU에 할당할 수 있어 외장 그래픽카드에서는 부담되는 용량의 모델도 올려볼 수 있다. 실제 35B(350억 파라미터)급 모델을 쓰는 데는 인텔의 내장 GPU에서도 메모리 64GB 정도면 충분하고, 전력소비 등에서는 경쟁 제품보다 유리한 면도 있다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5788ac5a368b9c713762a7aafd75b01c717743e14f179e814bf188868afe5daf" data-idxno="445203" data-type="photo" dmcf-pid="8H69bmmjJW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인텔 코어 울트라 시리즈 3 탑재 로보틱스 레퍼런스 보드 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060033357raqq.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="9iVq7EEonn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/15/552810-SDi8XcZ/20260615060033357raqq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인텔 코어 울트라 시리즈 3 탑재 로보틱스 레퍼런스 보드 / 권용만 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="63357220393e11e77347ef8f1c900db7dc2c2f13f871d40fa5cf6f62919a6fd5" dmcf-pid="63dP8SSrdy" dmcf-ptype="general">인텔은 이러한 '코어 울트라 시리즈 3'의 AI 잠재력을 엣지와 로보틱스까지 제공하고 있다. 이전 세대에서도 엣지와 임베디드를 위한 제품군이 있었지만, 인텔은 이번 세대에서 그 어느 때보다 엣지와 임베디드를 위한 폭넓은 제품군을 빠르게 선보였다. 엣지를 위한 코어 울트라 시리즈 3는 일반 소비자용 제품과 같은 기술을 기반으로 같은 소프트웨어 생태계를 공유할 수 있지만, 물리적으로 더 가혹한 환경까지 버틸 수 있도록 준비된 것이 차이점이다. </p> <p contents-hash="71686ad208c89c1953a0ebb02de74503a030a7df194dd76de35abc9e1f682dc8" dmcf-pid="P0JQ6vvmMT" dmcf-ptype="general">엣지와 임베디드, 로보틱스 등에서 인텔 코어 울트라 시리즈 3는 성능은 물론 편의성과 유연성 등에서 장점을 찾을 수 있다. 일단 성능 측면에서는 현재 선택 가능한 임베디드 솔루션 중 최상위급의 성능을 갖췄고, CPU와 GPU, NPU까지 다양한 하드웨어 사이에서 필요에 따라 사용할 기술을 선택할 수 있다. 기존의 PC 기반 생태계에서 사용하던 환경과 도구들을 엣지와 피지컬 AI까지 그대로 사용할 수 있다는 점도 큰 장점이다.</p> <p contents-hash="dd4377b9b5e196c8ce2d4f8d3856641697db7e6ffc44d11f76e4a6c25d158e89" dmcf-pid="QpixPTTsJv" dmcf-ptype="general">인텔의 하드웨어에 최적화된 '오픈비노(OpenVINO)'는 이제 '피지컬 AI'까지 지원 범위를 확장했다. 이제 코어 울트라 시리즈 3와 '오픈비노 피지컬 AI'는 로봇이 주변을 인식하고 판단, 행동하는 과정 전반을 효율적으로 최적화한다. 이미 PC 등에서 익숙한 모델을 확장할 수 있는 것은 물론 다양한 유형의 모델들이 사전 준비돼 있어 적절한 모델을 골라 바로 활용할 수도 있다. 이미 130개 이상의 엣지 AI 및 엣지 컴퓨팅 디자인 프로젝트가 인텔의 '시리즈 3' 세대를 사용한 데는 이러한 현실적 고민이 작용한 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="0b2e2fefc666ed0c1a6db57483f8c57ceecff1d911c7525db225c8b28b406caa" dmcf-pid="xUnMQyyOLS" dmcf-ptype="general">권용만 기자<br>yongman.kwon@chosunbiz.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 남명진 유니바 대표 “기업·공공 문서 업무, ‘제피’로 자동화” [AI 2026] 06-15 다음 최상위 성능 AI 빗장 거는 美 정부…'소버린 AI' 중요성 부각 06-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
