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[IT뉴스][컴퓨텍스 2026] 인텔 "GPU만으론 부족…에이전틱 AI은 CPU 밀도·네트워크"

온카뱅크관리자

2026-06-01 20:27:28

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 [타이베이(대만)=디지털데일리 고성현기자] "제온6+는 랙(Rack) 안에 넣을 수 있는 가장 높은 수준의 CPU 코어 밀도를 제공하는 제품 중 하나다. 중요한 것은 단순한 컴퓨팅 측면만이 아니다. 여러 유형의 가속기와 함께 출시하는 이더넷 컨트롤러 E835도 포함된다."
 케보크 케치찬(Kevork Kechichian) 인텔 데이터센터그룹 총괄 수석부사장(EVP)이 1일 대만 타이베이 험블하우스 호텔에서 열린 데이터센터 그룹 세션에서 인공지능(AI) 인프라 변화를 이같이 짚었다. AI 인프라의 중심이 GPU라는 인식은 여전하지만, 인텔은 에이전틱 AI 확산으로 CPU와 네트워크의 역할이 다시 커질 수 있다는 분석을 내놓은 것이다.
 인텔은 이날 제온6+(Xeon 6+)와 이더넷 E835(Ethernet E835)를 중심으로 데이터센터 전략을 제시했다. 제온6+는 에이전틱 AI와 클라우드, 통신망 워크로드에 필요한 고밀도 CPU 플랫폼이다. E835는 25GbE부터 200GbE까지 지원하는 이더넷 컨트롤러·네트워크 어댑터 제품군으로, 제온6과 제온6+ 기반 데이터센터 플랫폼의 네트워크 축을 맡는다.
 그룹 세션 패널로 참석한 케치찬 수석부사장은 "최근 우리는 더 많은 CPU 수요와 의미 있는 흐름을 보고 있다"며 "우리는 생성형 AI 시대를 경험하고 있지만, 인텔 관점에서는 이제 시작이다. 앞으로 CPU 수요는 훨씬 더 확장될 것"이라고 강조했다.
 최근 AI 인프라 시장은 에이전틱 AI 도입이 확대되면서 CPU의 역할이 다시 부각되고 있다. 통상 학습과 추론 영역에서는 GPU의 연산 성능이 중요했지만, 에이전틱 AI로 접어들면서 실제 시스템에서 이를 실행하고 조율하는 CPU 기능이 부각되고 있어서다. 이는 AI 에이전트가 코드를 만들거나 외부 도구를 호출하고 여러 작업을 동시에 처리하려면 GPU만으로는 부족하다는 의미다.
 생성형 AI가 질문에 답을 내놓는 데 집중했다면 에이전틱 AI는 그 답을 바탕으로 실제 작업을 수행한다. 파일을 찾고, 데이터를 불러오고, 애플리케이션을 실행하고, 결과를 다시 검증하는 식이다. 이 과정에서는 CPU가 데이터 처리와 메모리 관리, 작업 분배를 맡게 된다. 이에 따라 GPU에 밀렸던 CPU의 탑재량이 다시 늘어날 수 있다는 전망도 나온다.
 케치찬 수석부사장은 "이제는 코어가 몇 개인지의 문제가 아니고, 대역폭이 얼마나 넓은지의 문제도 아니다"라며 "최종 사용자에게 보이는 랙 수준 솔루션에서 무엇을 제공하느냐의 문제"라고 말했다.
 이어 "제온6+ 플랫폼을 이야기할 때 우리는 밀도를 이야기한다"며 "서로 다른 시장의 수요를 처리하기 위해 이 모든 CPU를 어떻게 계속 바쁘게 유지할 수 있는지를 이야기하는 것"이라고 덧붙였다.
 대니얼 허우(Daniel Hou) 기가컴퓨팅 최고경영자(CEO)도 AI 인프라 전환에서 CPU 역할이 커지고 있다고 봤다. AI가 학습 중심에서 실제 서비스에 쓰이는 추론 중심으로 옮겨갈수록 데이터 처리와 메모리 조율이 중요해진다는 설명이다.
 허우 CEO는 "AI가 훈련에서 추론으로 이동하는 전환을 보고 있다"며 "이 과정에서 CPU는 데이터 처리와 메모리 조율의 중심에 서게 된다"고 말했다. 이어 "CPU는 시스템 전체의 안정성과 보안, 성능을 보장한다"며 "시스템 수준의 성능은 전력 효율과 열 관리, 랙 밀도, 고대역폭 네트워킹까지 포함한다"고 설명했다.
 네트워크도 같은 맥락에서 중요해졌다. AI 에이전트가 많아지면 서버 안에서만 연산이 끝나지 않는다. 데이터센터와 통신망, 엣지 기기 사이에서 데이터가 오가고, 여러 애플리케이션이 동시에 연결된다. 이때 네트워크가 느리거나 전력 효율이 떨어지면 전체 AI 서비스 품질도 낮아질 수밖에 없다.
 마그누스 에버브링(Dr. Magnus Ewerbring) 에릭슨 대만 아시아태평양 최고기술책임자(CTO)는 AI와 클라우드에 더해 모바일 네트워크를 미래 인프라의 세 번째 축으로 봤다. 스마트폰뿐 아니라 확장현실(XR) 글래스, 드론, 로봇, 휴머노이드, 커넥티드카가 클라우드 AI와 연결되면 네트워크 위에서 예측 가능한 성능을 제공해야 한다는 이유에서다.
 에버브링 CTO는 "네트워크 위로 점점 더 많은 애플리케이션이 올라오고 있으며 이 애플리케이션들은 예측 가능한 성능을 가져야 한다"고 말했다. 그는 "우리는 10년 전망에서 기기에서 네트워크로 들어오는 트래픽이 10~15배 증가할 것으로 보고 있다"며 "컴퓨트는 효율적이고 예측 가능해야 한다"고 강조했다.
 인텔이 제온6+와 함께 E835를 강조한 것도 이와 같은 맥락으로 풀이된다. 제온6+가 서버 안에서 더 많은 CPU 작업을 처리하는 역할이라면, E835는 서버와 서버, 랙과 랙 사이의 데이터 이동을 맡는다. 에이전틱 AI와 통신망 워크로드가 늘어날수록 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 주고받느냐가 중요해진다는 뜻이다.
 데이터센터의 총소유비용(TCO) 절감을 위한 전력 효율도 주요 화두다. 급증한 AI 연산에 따라 전력 소모량이 기하급수적으로 늘어난 만큼, 적절한 컴퓨팅 인프라 배치가 전체 데이터센터 효율성을 끌어올릴 수 있다.
 이에 따라 제온6+에 적용된 애플리케이션 에너지 텔레메트리(AET)가 대안이 될 수 있다는 견해도 나온다. 서버 전체 전력 소비만 보는 것이 아니라 어떤 애플리케이션이나 서비스가 실제로 전력을 쓰는지 파악해 워크로드 배치와 전력 관리를 최적화할 수 있다는 설명이다.
 케치찬 수석부사장은 "인텔은 이 사업을 아주 오랫동안 해왔다. 하드웨어를 배포하는 방법과 프레임워크를 배포하는 방법을 알고 있다. 인프라 소프트웨어와 툴링 대부분은 수십 년의 경험이 있는 영역"이라며 "인텔에게 중요한 패러다임은 이 경험을 활용해 파트너들을 위한 솔루션으로 가져가는 것"이라고 강조했다.
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