주요 하이퍼스케일러 AI ASIC 서버, ARM 기반 CPU 도입 확대
카운터포인트, 2029년 AI ASIC 서버 호스트 CPU 배치 중 최소 90% 전망
Arm 아키텍처, 2029년 AI ASIC 서버 CPU 시장 주류 등극 전망
[데이터넷] 맞춤형 AI 서버 인프라의 호스트 CPU 계층은 구조적인 변화를 겪고 있다. 그간 AI 인프라에 대한 논의는 가속기 출하량에 집중돼 왔지만 주요 하이퍼스케일러를 대상으로 한 카운터포인트의 바텀업 분석 결과, 호스트 CPU 구성에서 x86 아키텍처가 점진적으로 독자적인 Arm 기반 설계로 대체되고 있는 것으로 나타났다.
지난 3년간 x86 기반 CPU는 AI 인프라 가속기 배치에서 지배적인 위치를 유지해왔다. 주요 하이퍼스케일러들은 소프트웨어 호환성과 기존 데이터센터 인프라를 고려해 현재 세대까지 인텔과 AMD 프로세서를 호스트 CPU로 활용해왔다. 그러나 시장이 확대되고, 세미커스텀 AI 가속기 및 XPU 기반의 이기종 아키텍처 필요성이 커지면서 Arm 네오버스 코어 기반 서버 CPU 채택이 더욱 빠르게 증가하고 있다.
이러한 변화는 근본적으로 비용과 효율성에 기반한다. 하이퍼스케일러들은 AI 가속기와 함께 자체 호스트 프로세서를 설계함으로써 공급망을 다변화하고, 범용 반도체 벤더 의존도를 낮추며, 규모의 경제를 통해 마진을 회수하고 토큰 비용을 절감하려 한다.
그 결과 초기에는 범용 클라우드 워크로드에 활용되던 자체 Arm CPU가 점차 AI 서버용으로 설계되고 있다. Arm 기반 CPU는 유사한 x86 랙 구성 대비 최대 2배의 전력 대비 성능을 제공, 이는 제한된 전력 환경에서 컴퓨팅 밀도를 극대화하려는 하이퍼스케일러에게 중요한 장점이다.
데이비드 우(David Wu) 카운터포인트 연구위원은 “x86 아키텍처는 여전히 AI 서버 인프라에서 중요한 비중을 차지하고 있지만 세대별 분석 결과 이 지배적 위치는 빠르게 독자적인 Arm 기반 설계로 전환되고 있다”며 “이러한 변화는 2026년 하반기에 더욱 가속화될 전망으로, 어떤 하이퍼스케일러가, 어떤 ASIC 세대에서 x86에서 Arm으로 전환하는지를 파악하는 것이 실질적인 인사이트의 핵심이다”고 전했다.
구글은 차세대 TPU 인프라에서 Arm 기반 엑시온 CPU 도입 확대가 이번 전환의 가장 중요한 이벤트로 꼽히며, Arm 기반 CPU가 대규모 AI 인프라에 본격적으로 적용될 준비가 됐음을 보여준다.
AWS 역시 트레이니엄 세대를 거치며 접근 방식을 변화시키고 있으며, Arm 기반 그래비톤 프로세서가 고밀도 구성에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 일부 환경에서는 기존 호환성을 위해 x86이 여전히 사용되고 있다.
Arm으로의 전환은 하이퍼스케일러 전반으로 확산되고 있다. 마이크로소프트는 애저 코발트 Arm CPU를 마이아 AI 가속기와 초기부터 함께 설계했다.
특히 메타가 차세대 MTIA 인프라에서 Arm을 전략적 CPU 파트너로 선정하고, Arm 최초의 AGI CPU 출시 고객으로 참여한 것은 x86에서 벗어나는 흐름이 단일 기업의 선택이 아닌 산업 전반의 방향임을 보여준다.
닐 샤(Neil Shah) 카운터포인트 리서치 부사장은 “AI 서버에서 x86에서 Arm으로의 전환은 단번에 이뤄지는 변화가 아니라 세대별, 구성별로 점진적으로 진행돼 왔다”며 “하이퍼스케일러들은 각자의 배치 요구에 맞춰 신중하게 선택하고 있으며, 이에 맞는 소프트웨어를 구축 중으로 이러한 전환은 2026년 하반기부터 의미 있게 가속화될 것으로 예상된다”고 말했다.
이어 그는 “카운터포인트 분석에 따르면, Arm 기반 CPU는 2025년 약 25%에서 2029년에는 맞춤형 AI ASIC 서버의 호스트 CPU 배치 중 최소 90%를 차지할 것으로 전망된다. 이는 주요 하이퍼스케일러의 자체 Arm CPU 프로그램 확대에 따른 구조적 변화다”고 덧붙였다.
한편 이러한 변화는 반도체 공급망 전반에도 중요한 영향을 미칠 전망이다. 하이퍼스케일러들이 첨단 공정 기반의 자체 Arm CPU로 이동함에 따라 AI 서버 구축 확대는 TSMC 공급망 내에서 AI 서버용 컴퓨트 ASIC과 CPU 양쪽에 동시에 수요를 창출할 것으로 주목된다.
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