AI 반도체 시장은 현재 가장 치열한 전장 중 하나입니다. 그 중심에는 두 기업이 있죠. AMD와 엔비디아(NVIDIA). 한때 GPU 시장을 양분하던 두 기업은 이제 AI 인프라, 데이터센터, 클라우드 시장에서도 정면 충돌하고 있습니다. 2026년 현재, 이 전쟁의 흐름은 어떻게 전개되고 있을까요?
AI 반도체 전쟁의 현재 위치
2025년 말 기준, AI 관련 GPU 시장 점유율은 엔비디아 80% 이상, AMD는 약 10% 수준이었습니다. 하지만 AMD는 MI300 시리즈를 통해 본격적인 AI 서버 시장 진입을 선언했고, 2026년 초 7억 6천만 달러의 MI300 매출을 기록하며 가능성을 입증했습니다.
이제 두 기업의 핵심 경쟁 구도는 다음과 같습니다:
- 엔비디아: H100, H200, Grace Hopper 등 독보적 생태계
- AMD: MI300X, MI300A → 초기 수요 확보 및 가성비 전략
성능 비교: H100 vs MI300X
전문 테스트 기준에서 엔비디아의 H100이 전반적인 성능은 우위로 평가됩니다. 하지만 AMD는 메모리 대역폭, 전력 효율, 단가 대비 성능 면에서 강점을 보이며 대형 클라우드 고객사로의 침투를 확대하고 있습니다.
| 항목 | 엔비디아 H100 | AMD MI300X |
|---|---|---|
| AI 연산 성능 | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 메모리 용량 | 80GB | 192GB |
| 전력 효율 | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| 가격 대비 성능 | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
생태계와 소프트웨어 지원
엔비디아는 CUDA라는 자체 AI 생태계를 바탕으로 소프트웨어 최적화, 개발자 지원 면에서 압도적인 우위를 갖고 있습니다. 반면 AMD는 ROCm 플랫폼으로 대응하고 있지만, 소프트웨어 호환성과 개발자 친화성 측면에서 아직 격차가 존재합니다.
AMD의 과제는 단순한 칩 성능을 넘어서 개발 생태계 확장과 클라우드 파트너 확보입니다.
시장 반응과 수요 트렌드
2026년 1분기 기준, 엔비디아는 여전히 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 메가테크 고객을 중심으로 H100, H200을 납품 중입니다. 반면 AMD는 Oracle, Meta 등 특정 분야에서 MI300 도입이 진행 중입니다.
흥미롭게도, 중소형 AI 스타트업과 비용 민감한 기업들은 AMD의 솔루션에 관심을 보이고 있으며, 이는 중장기 시장 확장 가능성을 높입니다.
Q&A
Q1. 엔비디아가 절대 우위인가요?
A1. 기술적 우위는 있지만, 가격·전력 효율·공급 안정성 측면에서는 AMD도 경쟁력을 확보하고 있습니다.
Q2. AMD는 어떤 전략으로 경쟁하나요?
A2. MI300 시리즈로 가격 대비 성능을 강조하며, 서버 업체와의 커스터마이징 협업에 집중하고 있습니다.
Q3. 엔비디아 대비 AMD의 생태계는 어떤가요?
A3. ROCm 생태계는 아직 부족하다는 평가가 많지만, 오픈소스 기반 확장 가능성이 있습니다.
Q4. 2026년 누가 더 성장할까요?
A4. 단기적으로는 엔비디아, 중장기로는 AMD의 점유율 확대 가능성이 커지고 있습니다.
Q5. 둘 다 투자할 가치가 있나요?
A5. 고성장 AI 시장 내 핵심 기업인 만큼, 포트폴리오 내 분산 투자 대상이 될 수 있습니다.
진짜 싸움은 지금부터
AI 반도체 시장의 진정한 승부는 이제 시작입니다. 엔비디아가 먼저 치고 나갔다면, AMD는 전략적으로 후반 승부를 준비하고 있습니다. 하드웨어, 가격, 수요, 생태계라는 네 가지 요소의 균형을 누가 더 잘 잡느냐가 미래의 판도를 결정할 것입니다.
지금이야말로 두 기업의 경쟁을 예리하게 분석하고, 투자 전략을 설계해야 할 때입니다.
