AMD, 칩 스타트업 탈라스 인수; 엔비디아의 AI 독주 흔들 수 있을까?

탈라스(Taalas)는 2023년에 설립되었으며, 기술적 경로는 현재 시장에 나와 있는 대다수의 AI 반도체와 완전히 다릅니다. 이 회사는 범용 GPU를 만드는 대신 특정 AI 모델의 가중치를 실리콘에 직접 식각하여 모델 전용 집적 회로를 제작합니다.

올해 2월 탈라스는 TSMC의 ( TSM) 6나노미터 공정을 적용한 최초의 시험용 반도체인 HC1을 출시했습니다. 당시 벤치마크 결과에 따르면, 라마(Llama) 3.1 8B 모델을 구동할 때 이 반도체는 초당 거의 17,000 토큰에 달하는 속도를 기록했으며, 이는 엔비디아의 H200 및 B200 대비 약 48배 빠른 수준입니다.

이러한 접근 방식의 트레이드오프는 유연성의 희생입니다. 반도체가 일단 테이프 아웃되면 모델이 실리콘 상에 고정되기 때문에, 실질적인 업데이트를 하려면 새로운 테이프 아웃을 진행해야 합니다. 하지만 탈라스는 새로운 모델을 접수한 뒤 하드웨어 구현을 완료하기까지 약 2개월밖에 걸리지 않는다고 주장합니다. 이는 고객이 특화된 성능과 업데이트 주기 사이에서 균형을 맞춰야 함을 의미합니다.

리사 수 AMD CEO는 이전에도 반도체 분야에서 모든 시나리오에 적합한 단일 솔루션은 존재하지 않는다고 밝힌 바 있다. AI 시장이 이종 컴퓨팅과 맞춤형 반도체를 향해 진화하고 있는 가운데, 이번 탈라스(Taalas) 인수는 이러한 추세에 대한 직접적인 대응이자 AMD의 랙 스케일(rack-scale) 전략의 일환이다.

AMD는 2024년부터 AI 모델 개발사인 실로 AI(Silo AI)를 인수하는 데 6억 6,500만 달러를 지출했으며, 서버 제조업체인 ZT 시스템즈(ZT Systems)를 인수하는 데 추가로 49억 달러를 투입해 자사의 헬리오스(Helios) 랙 스케일 시스템을 위한 기반을 마련했다.

올해 7월 리사 수 CEO는 '어드밴싱 AI 2026(Advancing AI 2026)' 콘퍼런스에서 헬리오스가 본격 양산에 들어갔으며 하반기부터 점진적으로 인도되어 4분기에 가동될 예정이라고 발표했다. 이미 마이크로소프트( MSFT ), 오픈AI, 앤트로픽(Anthropic) 및 기타 고객사가 도입을 확정한 상태다.

AMD는 탈라스(Taalas) 반도체를 자사의 인스틴크(Instinct) GPU와 함께 배포할 계획이다. 관련 사정에 정통한 관계자들에 따르면, 분할 아키텍처 하에서 프롬프트 처리는 GPU가 담당하고 토큰 생성 작업은 탈라스 가속기로 이관되어, '선(先) 검증, 후(後) 가속' 도입 경로를 확립하게 된다.

먼저 AMD가 어떤 협상 카드를 쥐고 있는지 살펴보자.

리사 수 CEO는 지난 7월 콘퍼런스에서 2026년까지 AI 연산 능력의 약 60%가 추론에 사용될 것이라고 밝혔다. 추론 비용은 클라우드 제공업체와 기업들의 핵심 우려 사항이 되고 있으며, 반면 엔비디아 GPU는 추론 작업에서 낮은 에너지 효율성과 높은 지연 시간으로 어려움을 겪고 있는데, 이는 탈라스(Taalas)의 전용 반도체가 정확히 겨냥하고 있는 고충이다.

성능 면에서는 추론 성능의 48배 격차가 실제 도입 과정에서 다소 줄어들더라도 클라우드 제공업체들이 비용을 재계산하도록 만들기에 충분하다. 마이크로소프트와 메타( META) 같은 최상위 고객사들은 이미 자체 추론 반도체 개발을 시작했기 때문에, 이 시점에서 AMD의 진입은 그리 늦지 않았다.

시스템 수준에서 헬리오스(Helios)는 72개의 MI455X GPU를 탑재해 엔비디아의 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72보다 각각 15% 높은 연산 능력과 50% 높은 메모리 용량을 제공한다. 반도체부터 서버, 소프트웨어 스택에 이르기까지 탈라스 인수는 추론 부문에서 가장 취약한 고리를 해결해 준다.

그러나 AMD가 직면한 과제 역시 피할 수 없다.

첫째는 유연성의 비용이다. 탈라스의 반도체는 모델을 실리콘에 하드웨어 방식으로 직접 고정하는 반면, AI 모델은 주 단위로 업데이트된다. 탈라스를 선택하는 고객은 두 달에 한 번꼴인 업데이트 주기를 감수해야 한다. 반면 엔비디아의 GPU는 언제든지 새로운 모델에 적응할 수 있으며, 이러한 다재다능함이 엔비디아의 대체 불가능한 입지를 다지는 기반이 된다.

둘째는 개발자 생태계다. 엔비디아의 강점은 수백만 명의 개발자가 오랫동안 CUDA 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 구축해 왔다는 점이며, 이로 인해 전환 비용이 매우 높다. AMD의 ROCm 소프트웨어 스택이 추격하고는 있지만, 격차는 여전히 크다.

마지막으로 규모의 격차다. 엔비디아는 2026 회계연도에 2,000억 달러 이상의 매출을 기록할 것으로 전망되는 반면, AMD는 약 300억 달러에 그칠 것으로 예상된다. 연구개발(R&D) 투자, 최상위 공급망 생산능력 확보, 고객 관계 등 모든 면에서 두 회사는 여전히 체급이 다르다.

현실적으로 이번 인수만으로 단기간에 엔비디아의 선두 자리를 흔들 가능성은 낮지만, AMD가 비용 절감과 효율성 제고 측면에서 돌파구를 마련한 것은 분명하다.

추론 시장은 이제 막 폭발적으로 성장하기 시작했으며, 리사 수 CEO는 2030년까지 AI 가속기 시장이 1조 4,000억 달러 규모에 달할 것으로 예상하고 있다. 계획대로 탈라스의 기술이 성공적으로 상용화되고 헬리오스 시스템이 검증되며 ROCm 생태계가 격차를 계속 좁혀나간다면, AMD는 추론 분야에서 상당한 추가 점유율을 확보할 수 있을 것이다. 이런 의미에서 탈라스 인수는 중요한 단계이다.

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