AI 에이전트, 서버 CPU를 다시 주목받게 하다

지난 2년간 AI 하드웨어 논의는 GPU 논의였다. 이제 바뀌기 시작했다. 시장조사기관 TrendForce는 서버 CPU 출하량이 2025년 하반기부터 시작된 꾸준한 성장을 이어 2026년 31% 늘고, AI 추론 워크로드 확대와 에이전트 서비스 사용자 증가로 2027년 다시 40% 이상 증가할 것으로 내다봤다.

동력은 AI 서비스 구축 방식의 변화다. 초기 대규모 언어 모델은 주로 한 번에 한 질문에 답했다. 사용자가 입력하면 모델이 응답했다. AI 에이전트는 다르다. 여러 단계를 계획하고, 도구를 호출하고, 파일을 읽고, 데이터베이스를 조회하고, 다른 소프트웨어와 조율한다. 이런 작업은 작업 스케줄링, 데이터 이동, GPU에 깔끔히 맞지 않는 워크로드 부분을 범용 프로세서에 의존한다. 기업이 에이전트를 더 많이 배치할수록 기계실은 가속기 카드를 쌓기보다 균형을 맞춰야 한다.

이러한 재균형은 구매에서 드러난다. 데이터센터 운영자는 GPU 클러스터만 사는 데서 벗어나 가속기에 CPU, 메모리, 네트워킹을 적절히 결합한 컴퓨팅 랙 전체를 구매하고 있다. 즉 AI 투자의 논리가 단일 부품에서 전체 시스템으로 이동하고 있다.

시장 구조도 움직일 수 있다. 서버 CPU는 오랫동안 Intel과 AMD가 쓰는 x86 아키텍처가 지배했다. TrendForce는 AI 워크로드가 다변화하고 대체 아키텍처가 주목받으면서 이 지배력이 압박을 받을 수 있다고 보지만 구체적 수치는 제시하지 않았다.

서버는 클라우드 컴퓨팅의 근간이기에 stakes가 크다. CPU 수요 가속은 메모리, 메인보드, 전원 공급 장치, 냉각으로 파급되고 GPU 선두주자 외 반도체 업체에 AI 구축에서 더 큰 역할을 줄 것이다. 에너지 측면도 중요하다. 균형 잡힌 랙은 작업 사이에 유휴 상태인 가속기로 가득 찬 랙보다 효율적일 수 있다.

중국에게 이 이야기는 국내 컴퓨팅 공급망 구축이라는 광범위한 추진과 연결된다. 중국 서버 제조사와 칩 설계사는 클라우드 및 AI 워크로드용 프로세서에 투자해 왔고, CPU 중심 인프라로의 세계적 전환은 이런 제품의 시장을 넓힐 수 있다.

단서는 전망이 주문이 아니라는 점이다. 31%와 40%는 예측치이며 AI 지출은 급격히 출렁일 수 있음을 보여줬다. 에이전트 도입이 둔화하거나 구매자가 기존 서버로 충분하다고 판단하면 CPU 반등은 예상보다 늦고 작을 수 있다. 그래도 방향은 분명하다. AI 데이터센터는 GPU 쇼케이스에서 오케스트라로 변하고 있으며, 지휘자는 CPU다.