AMD Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

감사합니다, 짐. 감사합니다.

제가 이어서 말씀드리겠습니다. 보시죠, 아주 좋은 질문이고, 저희의 여정을 떠올려 보면 많은 기업들과 매우 비슷하다고 생각합니다. 저희 팀은 인프라에 대해, 제 생각에는 다층적인 접근이 필요하다는 관점에서 출발했습니다. 무엇보다 먼저 데이터 레이어부터 시작해 이를 최적화했습니다. 저희는 많은 엔터프라이즈 고객들과 이야기를 나눴는데, 종종 간과되는 부분이 바로 에이전트를 실제로 효과적으로 활용할 수 있도록 데이터를 어떻게 구조화하느냐라는 점입니다. 저희는 그 솔루션을 실제로 오픈소스로 공개했습니다. 이름은 옵티마(Optima)입니다. 거기서 시작했고, 그다음에는 제가 효율을 위한 자동화라고 부르는 것을 이끄는 네 가지 에이전트를 중심으로 이 여정을 이어 왔는데, 아주 잘 진행돼 왔습니다. 그리고 지금은, 제가 보기에는 정말로 도메인 특화형 애플리케이션 영역에 들어와 있습니다. 생각해 보시면, 저희에게 도메인 특화는 EDA입니다.

코딩과 디버그, 그리고 이 두 가지 핵심 영역에 더해 커널 개발과 전반적인 소프트웨어 개발 전반에서 엄청난 상방 효과가 나타나고 있습니다. 그 부분에서 수익률이 매우 좋습니다. 그리고 물론 전 사업부 전반에서, 각 사업부마다 매우 강력한 자동화와 효율성 개선이 나타나고 있습니다. 제가 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같은데요, 흥미로운 점은 지난주에 저희가 뉴욕시에 있었고 저는 저희 CIO와 함께였는데, 뉴욕시에서 여러 주요 엔터프라이즈 고객들과 라운드테이블을 했고, CIO가 시작하면서 그 여정을 하나하나 설명해 드렸습니다. 각 회사가 이 여정에서 어느 단계에 있는지에 대해 아주 좋은 대화를 나눴습니다. 이 분야에서 저희는 앞서 나가 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 저희는 이를 매우 공격적으로 추진했다고 말씀드릴 수 있습니다.

또 토큰 비용과 가치의 균형을 어떻게 맞출지에 대해서도 보고 있고, 그 부분에서도 상당히 고도화된 작업을 하고 있습니다. 전반적으로 도입이 매우 강하게 진행되고 있습니다. 저희를 AI의 제공자이자, 동시에 AI의 주요 도입자로 봐주셔야 합니다.

네. 짐, 제가 거기에 한 가지만 덧붙이자면, 여러분도 보셨듯이 저희가 앤스로픽(Anthropic)과 함께 큰 프레임워크를 구축해 협업했고, 물론 그들이 MI450을 최대 2기가와트 규모로 구매하는 것과 관련된 내용입니다. 하지만 그뿐만 아니라, 오픈AI(OpenAI) 도구만이 아니라 앤스로픽 클로드(Claude) 도구도 저희 엔지니어링 조직 전반에 도입되고 있고, 이를 통해 소프트웨어 개발과 디버그, 칩 프로그램의 양산 투입까지 걸리는 시간(time to production)을 훨씬 더 빠르게 돌리는 플라이휠을 만들어 내고 있으며, 소프트웨어 인력이 어디에 시간을 쓰는지까지 최적화하고 있습니다. 저희는 매우 큰 소프트웨어 조직을 갖고 있고, 그들이 무엇에 집중해 일해야 하는지, 그리고 수작업으로 하는 대신 어디에서 도구를 써서 그 플라이휠을 가속할 수 있는지 고민하고 있습니다. 저희 CFO인 제 상사 진(Gene)이 저희를 여러 선도 반도체 및 기술 기업들과 벤치마킹해 봤는데, 내부적으로 AI 도입 측면에서 저희는 최첨단(bleeding edge)에 있다고 생각합니다.

토큰 비용은 늘었지만, 그보다 훨씬 더 큰 생산성 향상이 조직 전반에서 나타났고, 그 덕분에 저희는 앞으로 하드웨어와 소프트웨어 제품을 시장에 훨씬 더 빠르게 출시할 수 있게 되는 모습을 보시게 될 거라고 생각합니다.

네. 사실 마지막으로 한 가지만 말씀드리겠습니다. 이 점을 좀 강조하고 싶습니다. 즉, 도메인 특화가 있는 반면, 제가 말하는 범용 IT 자동화도 있습니다. 하나는 효율성을 위한 것이지만, 출시까지 걸리는 시간을 더 빠르게 만들 수 있다면 그게 정말로 성패를 가르는 지점입니다. 그게 저희가 추구하는 바입니다. 외부 엔터프라이즈 고객에게 나아갈 때도, 저희 목표는 그들이 가치 실현까지의 시간(time to value)을 매우 빠르게 가져가도록 하는 것입니다. ROCm과 저희의 몇 가지 솔루션을 통해서요. 그러니까 다시 말씀드리면, 저희는 늘 ‘우리가 만든 걸 우리가 먼저 써본다(eat our own dog food)’고 하잖아요. 저희가 만드는 모든 것은 먼저 저희 데이터센터에 배포됩니다. 엔지니어링 팀과 함께 출시까지 걸리는 시간(time to market)을 앞당기는 측면에서 아주 잘 진행되고 있습니다.

제가 먼저 시작할까요, 아니면 하시겠어요?

네. 짐, 제 답은 ‘그렇다’입니다. 별로 도움이 되는 답은 아니지만, 실제로 그게 답입니다. 저희 목표는 오픈 웨이트 모델이든, 최대 고객을 위한 프런티어 모델이든 상관없이, CPU와 GPU 로드맵의 조합이 ‘달러당 토큰(tokens for dollar)’ 성과를 내는 측면에서 매우 차별화되도록 하는 것입니다. 업계가 어떤 유스케이스가 적절한지에 대해 빠르게 진화하고 있는 건 분명하다고 봅니다. 어떻게 말씀드리면 좋을까요? 토큰의 비용 대비 토큰이 만들어내는 수익을 고려했을 때, 어떤 문제에 어떤 토큰을 적용하는 게 맞는지에 대한 이야기입니다. 그 스펙트럼이 굉장히 넓습니다.

저희 목표는 GPU 측면에서는 오픈 웨이트 모델이든, 저희의 클로즈드 웨이트(closed-weight) 모델이든, 프런티어 모델이든 관계없이 하드웨어와 소프트웨어가 적절한 효율을 내도록 하는 것이고, 또 댄의 비즈니스는 그 모델들이 어디에서 왔든 상관없이, 모든 모델을 구동하는 에이전트를 돌릴 수 있는 적절한 CPU를 제공하는 것입니다.