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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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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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