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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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카카오임팩트와 브라이언임팩트는 지난 22일 경기도 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 ‘AI TOP 100’ 경진대회 본선을 개최했다고 23일 밝혔다. 과학기술정보통신부와 카카오가 후원한 이번 대회는 AI와의 협업을 통해 인간 역량이 얼마나 증강될 수 있는지 확인하려는 취지로 기획됐다. 대상은 대학생 제태호 씨가 차지했으며, 총 1억 5천만원 규모의 상금이 수여됐다.15세부터 67세까지, 다양한 세대 참여지난 10월 18일 온라인으로 진행된 예선에는 3천여 명이 참가해 제한 시간 내 주어진 과제를 수행했다. 참가자는 테크 업계 종사자를 비롯해 자영업자, 소방관, 농부, 창업자, 변호사 등 폭넓은 직업군을 아우렀다. 연령대도 15세(2010년생)부터 67세(1958년생)까지 전 세대가 참여했다.예선을 통해 선발된 100명의 본선 참가자 역시 고등학교 3학년 학생부터 중년 직장인까지 다양했으며, 비개발자 비중이 절반 이상에 달했다. 카카오 측은 이를 통해 AI가 대중적 기술로 자리잡아가고 있음을 확인했다고 밝혔다.“AI 시대 진정한 경쟁력은 언러닝”이번 대회는 일상에서 발생할 수 있는 문제 상황을 AI 툴로 해결하는 방식으로 진행됐다. 예를 들어 인수인계 없이 퇴사한 전임자의 방대한 자료를 빠르게 파악해 새로운 사업 문서를 작성하거나, 입국 신청자 서류 검증, 몽타주 제작 등의 과제가 출제됐다.대상 시상자로 나선 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI 활용 능력은 미래 핵심 역량”이라며 “다양한 세대 참가자들이 보여준 역량과 도전정신은 대한민국 ‘AI 기본사회’ 구현에 큰 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다.정신아 카카오 대표는 “AI 시대의 진정한 경쟁력은 옛 방식을 과감히 버리는 ‘언러닝’에 있다”며 “AI를 도구 삼아 잠재력의 최대치를 실험하는 도전에 나서준 참가자들에게서 기술보다 위대한 ‘사람’의 힘을 확인했다”고 말했다. 카카오임팩트는 대회 문제를 실제로 풀어볼 수 있는 전용 웹사이트를 조만간 공개할 예정이다.
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2025.11.23 등록
CJ대한통운이 피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드와 손잡고 물류센터에 적용할 AI 휴머노이드 로봇의 핵심 기술 개발에 나선다. 이번 협력으로 국내 물류업계의 AI 로봇 상용화가 본격화될 전망이다.CJ대한통운은 지난 20일 서울 종로구 본사에서 리얼월드와 ‘물류용 로봇 파운데이션 모델(RFM) 공동개발을 위한 업무협약’을 체결하고, 전략적 시너지 강화를 위해 시드2 라운드 지분 투자에도 참여한다고 23일 밝혔다. 협약식에는 김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장과 이종훈 경영지원실장, 류중희 리얼월드 대표 등 양사 주요 경영진이 참석했다.로봇 ‘두뇌’ 개발로 자율 작업 구현양사는 로봇이 스스로 움직이도록 ‘뇌’ 역할을 하는 RFM 솔루션을 공동 개발하고 현장 실증 및 상용화를 함께 추진한다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 시각, 음성, 언어, 센서 데이터를 통합적으로 이해하고 스스로 판단해 행동할 수 있도록 설계된 로봇 전용 AI 모델이다.CJ대한통운은 물류센터 내 로봇 자동화가 가능한 공정을 발굴하고, 피킹·분류·포장 등 작업 데이터를 기반으로 RFM이 학습하고 고도화될 수 있도록 지원한다. 리얼월드는 이러한 데이터를 토대로 고정밀 로봇핸드 제어 기술을 중심으로 물류용 RFM을 개발한다. 로봇핸드는 휴머노이드 로봇이 인간의 손처럼 정교하게 상품을 다루기 위한 핵심 기술이다.AI 휴머노이드 생태계 완성 단계CJ대한통운은 올해 4월 레인보우로보틱스, 9월 로보티즈, 10월 에이딘로보틱스 등과 잇달아 협약을 체결하며 AI 휴머노이드 협업 생태계를 확장해 왔다. 이번 리얼월드와의 협력으로 하드웨어를 넘어 로봇의 두뇌 역할을 하는 AI 소프트웨어 기술 확보 기반까지 마련하게 됐다.벤처캐피털 퓨처플레이 출신 류중희 대표가 설립한 리얼월드는 RFM 분야의 선도 기업으로, 한국·일본·미국 등의 제조 환경에서 수집한 정밀 4D+ 멀티모달 데이터를 기반으로 특정 하드웨어에 의존하지 않는 RFM을 개발해 왔다. 최근 아마존 웹 서비스(AWS)가 전 세계 유망 생성형 AI 스타트업을 육성하는 ‘AWS 글로벌 생성형 AI 스타트업 3기’에 선정되며 기술력을 인정받았다.이종훈 CJ대한통운 경영지원실장은 “미래 물류의 경쟁력은 단순한 설비가 아니라, 얼마나 고도화된 AI 브레인을 보유하느냐에 달려 있다”며 “선도적 기술 확보와 전략적 투자를 통해 물류 AI 생태계의 주도권을 선점하고 물류센터의 AI 기반 자율운영체제 전환을 가속화하겠다”고 밝혔다.
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2025.11.23 등록
Matthew Harris는 AI 개발이 순수한 스케일링에서 벗어나 토큰당 비용을 우선시하는 효율성 중심 아키텍처로 전환되고 있으며, 하이브리드 어텐션 메커니즘이 전통적인 단일 어텐션 접근 방식을 대체하고 있다고 주장합니다.Qwen3 Next와 Kimi Linear 같은 모델은 Gated DeltaNet을 전체 어텐션 블록과 3:1 비율로 사용하여 메모리 및 KV-캐시 사용량을 최대 75%까지 줄이면서 수십만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가능하게 합니다.이러한 아키텍처 변화는 AI 토큰 비용이 1년 만에 백만 토큰당 $10에서 $2.50로 75% 하락한 것을 보여주는 광범위한 업계 트렌드와 일치하며, 이는 모델 효율성을 최적화하려는 경쟁 압력에 의해 주도되었습니다.
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2025.11.23 등록
콘텐츠 크리에이터 Matthew Berman은 절차적으로 생성된 복셀 아트 로봇부터 레이 트레이싱 시뮬레이터, 중력 기반 태양계, 골프 스윙 분석기까지—대화형 프롬프트를 사용하여 12개 이상의 인터랙티브 애플리케이션을 구축함으로써 Gemini 3의 코딩 역량을 시연했다.실험 결과 이 모델은 비교적 적은 프롬프트로 기능적이고 물리적으로 정확한 애플리케이션을 생성할 수 있으며, 협상이 가능한 AI 상대가 있는 모노폴리 보드 게임 생성기와 경제 데이터를 분석하여 AI 버블 위험을 평가하는 버블 시뮬레이션을 포함한다.Gemini 3는 2025년 11월 17일에 출시되었으며, Google이 설명하는 최첨단 멀티모달 추론과 프레임별 비디오 분석 기능을 갖추고 있다—Berman은 골프 스윙 분석기에서 이 기능을 활용하여 개별 비디오 프레임에 걸쳐 성능을 수집하고 평가했다.
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2025.11.23 등록
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