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AMD, AI 시장 전망을 8,500억 달러로 상향 조정할 것으로 예상

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.11 17:50
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Advanced Micro Devices는 화요일에 야심찬 성장 전망을 공개할 예정이며, 월스트리트 애널리스트들은 이 칩 제조업체가 인공지능 시장 전망을 크게 확대하고 경쟁사인 Nvidia로부터 더 큰 점유율을 확보하기 위한 계획을 상세히 밝힐 것으로 예상하고 있습니다.

산타클라라에 본사를 둔 이 회사는 뉴욕시에서 열리는 재무 애널리스트 데이에서 AI 가속기의 전체 잠재 시장 규모가 2030년 말까지 7,500억 달러에서 8,500억 달러에 달할 것으로 전망한다고 발표할 것으로 예상되며, 이는 이전 추정치인 5,000억 달러 이상에서 상향 조정된 것이라고 Bank of America 애널리스트 Vivek Arya가 밝혔습니다. Arya는 OpenAI와의 6기가와트 AI 인프라 파트너십이 완전히 배치될 경우 AMD가 2030년까지 주당 순이익 15달러에서 18달러를 달성할 수 있을 것으로 전망합니다.


강력한 3분기 실적이 낙관론을 부채질하다

이번 발표는 11월 4일 공개된 AMD의 3분기 실적에 이어진 것으로, 매출이 전년 대비 36% 급증한 92억 5천만 달러를 기록했으며, 이는 연간 22% 증가한 43억 달러를 창출한 데이터센터 부문에 힘입은 것입니다. CEO 리사 수는 이 “뛰어난 분기”를 회사의 EPYC 프로세서와 Instinct AI 가속기에 대한 “광범위한 수요”에 기인한다고 밝혔습니다.

그러나 AMD 주가는 실적 발표 이후 약 5% 하락했는데, 이는 투자자들이 회사의 4분기 총이익률 가이던스인 54.5%를 소화하면서 나타난 것으로, 이는 기대치를 충족했지만 초과하지는 못했습니다. 그럼에도 불구하고 주가는 연초 대비 104% 상승했지만, 경쟁사들에 비해 기관투자자들의 보유 비중은 여전히 낮은 상태입니다.


랙 스케일 시스템과 고객 다변화에 주목

애널리스트들은 AMD가 2026년 하반기 출시 예정인 MI400 “Helios” 랙 규모 시스템에 대한 중요한 업데이트를 제공할 것으로 예상하고 있습니다. 메타의 Open Rack Wide 사양을 기반으로 구축된 이 시스템은 MI450 GPU를 EPYC CPU 및 Pensando 네트워크 인터페이스 카드와 통합하여 대규모 AI 배포에 최적화된 더블 와이드 랙으로 구성됩니다.

뱅크 오브 아메리카는 “첫 번째 랙 규모 제품의 실행”이 주요 리스크로 남아있다고 지적했으며, 특히 AMD가 대규모 통합 AI 시스템을 처음 시도하는 반면 Nvidia는 이미 3세대에 걸쳐 이를 달성했다는 점을 언급했습니다. OpenAI와 Oracle을 초기 고객으로 크게 의존하는 회사의 전략은 고객 집중도에 대한 우려를 불러일으켰으며, 애널리스트들은 하이퍼스케일러들 사이에서 더 광범위한 채택의 증거를 기대하고 있습니다.

AMD는 10월에 여러 GPU 세대에 걸쳐 OpenAI에 6기가와트의 컴퓨팅 용량을 공급할 것이라고 발표했으며, 2026년 하반기부터 1기가와트 규모의 MI450 배포를 시작할 예정입니다. 이 칩 제조업체는 배포 이정표를 기반으로 베스팅되도록 구조화된 최대 1억 6천만 주의 워런트를 OpenAI에 발행했으며, 이 거래를 “수백억 달러” 가치라고 밝혔습니다.

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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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