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AMD, 엔비디아의 AI 지배력에 도전하기 위해 오픈소스 ROCm 추진

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.28 14:57
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AMD는 오픈소스 ROCm 플랫폼을 Nvidia의 독점적 CUDA 생태계에 대한 협력적 대안으로 포지셔닝함으로써 AI 컴퓨팅 분야에서 Nvidia의 지배력에 대한 도전을 강화하고 있으며, 특히 아시아-태평양 지역의 개발자와 데이터 센터를 대상으로 벤더 종속 없이 유연성을 추구하는 고객들을 타겟으로 하고 있습니다.

이 칩 제조업체는 2025년 9월 ROCm 7을 출시하면서 Instinct MI350 및 MI325X GPU에 대한 기본 지원, 더 빠른 AI 추론을 위한 FP4 및 FP8를 포함한 저정밀도 형식, 그리고 확장된 Windows 및 소비자용 GPU 호환성을 제공했습니다. 이 플랫폼은 PyTorch 및 vLLM과 같은 인기 있는 프레임워크와 처음부터 통합되어 개발자들이 소프트웨어 스택을 재구축하지 않고도 AMD 하드웨어에서 AI 워크로드를 배포할 수 있게 합니다.​

AMD의 AI 소프트웨어 부사장인 Anush Elangovan은 이번 주 Computer Weekly와의 인터뷰에서 "우리는 폐쇄형 소스를 구축할 수도 있지만, 오픈 생태계의 속도를 얻을 수 없을 것입니다"라고 말했습니다. "대신, 우리는 업계를 발전시키기 위해 모든 사람의 역량을 활용하고자 합니다. 이는 모두가 협력하고 매우 빠르게 움직이는 Linux 커널과 같습니다."​


ROCm, Nvidia가 새로운 경쟁자들과 맞서면서 입지를 다지다

AMD의 시점은 여러 방면에서 Nvidia에 대한 압력이 커지는 것과 맞물려 있습니다. 지난주에 Meta Platforms가 Google의 텐서 프로세싱 유닛(TPU)을 사용하기 위해 수십억 달러 규모의 거래를 협상 중이라는 보도가 나오면서 Nvidia 주가는 하락하고 Alphabet 주가는 상승하는 등, AI 칩 시장의 경쟁에 대한 투자자들의 우려가 나타났습니다. Nvidia는 11월 25일 자사의 GPU가 Google의 AI 칩보다 “한 세대 앞서 있다”고 주장하며 대응했습니다.​

이와 같은 경쟁 구도는 주요 IT 기업들이 하드웨어 다각화로 나아가도록 만들고 있습니다. Red Hat은 11월 23일 Red Hat Enterprise Linux에서 AMD, Intel, Nvidia의 AI 가속기 드라이버를 간편하게 접근할 수 있도록 streamlined 경험을 발표하며, 다중 공급업체 지원에 대한 기업의 수요를 반영하고 있습니다. 올해 초 Red Hat은 AMD GPU Operator를 OpenShift AI 플랫폼에 통합했으며, Intel 및 Nvidia와의 유사한 협력 관계에도 합류했습니다.​


소프트웨어 생태계가 데이터 센터를 넘어 확장되다

AMD의 "ROCm everywhere" 이니셔티브는 소비자용 노트북부터 슈퍼컴퓨터까지 일관된 개발자 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. Elangovan은 회사의 칩렛 아키텍처가 경쟁력 있는 성능을 유지하면서도 값비싼 액체 냉각 대신 공랭식 인프라를 가능하게 한다고 언급했습니다.​

최근 검증 사례로 Luma Labs가 있으며, Elangovan에 따르면 이들의 Ray3 비디오 생성 모델은 "AMD 플랫폼에서 완전히 훈련되고 서비스되고 있습니다". 11월 18일, Luma는 AMD가 주요 참여자로 참여한 9억 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 라운드를 발표하며 파트너십을 심화했습니다.​

Zyphra 또한 11월 14일 자사의 ZAYA1 AI 모델 테스트를 완료했으며, 이는 AMD Instinct MI300X GPU와 ROCm에서 전적으로 훈련된 최초의 대규모 Mixture-of-Experts 파운데이션 모델로, 주요 AI 연구소의 모델들과 경쟁력 있는 성능을 입증했습니다.

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Nvidia는 12월 15일, 여러 AI 모델이 복잡한 작업에서 협업하는 다중 에이전트 시스템을 구동하도록 설계된 오픈소스 AI 모델 Nemotron 3 패밀리를 공개했으며, Nano 변형은 이전 버전보다 4배 높은 처리량을 제공합니다.이 칩 제조업체는 300억 개의 매개변수를 가진 Nano 모델과 함께 3조 개의 토큰으로 구성된 학습 데이터와 오픈소스 강화 학습 도구를 공개했으며, 최대 5,000억 개의 매개변수를 가진 더 큰 Super 및 Ultra 변형은 2026년 상반기에 출시될 예정입니다.ServiceNow, Perplexity, CrowdStrike, Oracle을 포함한 얼리 어답터들이 Nemotron을 기업 워크플로우에 통합하고 있으며, 분석가들은 이번 출시를 AI 시장을 혼란에 빠뜨리는 비용 효율적인 경쟁업체들에 대한 Nvidia의 대응으로 보고 있습니다.
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2025.12.16 등록
600만 명의 사용자를 보유하고 “추천(Featured)” 배지를 단 Google Chrome 확장 프로그램인 Urban VPN Proxy가, 2025년 7월부터 사용자의 ChatGPT, Gemini, Claude 및 기타 7개 AI 플랫폼과의 비공개 대화를 몰래 가로채 데이터 브로커에게 판매해 온 것으로 Koi Security 소속 보안 연구원들의 분석 결과 드러났다.이 확장 프로그램은 AI 플랫폼 페이지에 전용 스크립트를 주입하여 브라우저 기능을 재정의하고, 모든 프롬프트와 응답, 대화 시간 정보, 세션 메타데이터(의료 관련 질문, 금융 정보, 독점 소스 코드 등 포함)를 포착한 뒤 이를 Urban VPN의 서버로 전송해 “마케팅 분석 목적”으로 활용한다.동일한 수집 코드를 포함한 동일 발행인의 추가 확장 프로그램 7개가 Chrome과 Microsoft Edge에서 총 800만 명이 넘는 사용자에게 영향을 주고 있으며, 이 데이터 수집 기능은 하드코딩된 설정으로 기본 활성화되어 있어서 확장 프로그램을 완전히 제거하지 않는 이상 비활성화할 수 없다.
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2025.12.16 등록
OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
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