차세대 AI 모델 ‘GPT-6 아스트라’, CPU 수요도 키우나

오픈AI의 차세대 인공지능(AI) 모델 GPT-6 아스트라가 AI 반도체 수요의 무게중심을 그래픽처리장치(GPU)에서 중앙처리장치(CPU)로까지 넓힐 수 있다는 전망이 나왔다.

아스트라는 질문에 답하는 기존 챗봇을 넘어 직접 컴퓨터를 사용하고 여러 하위 에이전트에 작업을 나눠 동시에 처리하는 기능을 강화했다.

이 같은 에이전트형 AI가 기업 업무에 본격적으로 도입되면 추론을 담당하는 데이터센터 GPU뿐 아니라 브라우저 실행, 운영체제 작업, 보안 샌드박스 관리, 코드 컴파일과 테스트 등을 처리하는 CPU의 연산량도 크게 늘어날 수 있다는 분석이다.

이에 따라 AI 투자 열풍에서 상대적으로 엔비디아 GPU에 가려졌던 인텔과 AMD가 새로운 수혜를 받을 가능성이 제기된다.
미국 IT 전문매체 Wccftech는 GPT-6 아스트라와 같은 다중 에이전트형 AI의 확산이 CPU 수요를 새로운 단계로 끌어올릴 수 있다며 인텔과 AMD에 새로운 시장 기회를 제공할 수 있다고 6일(이하 현지시각) 보도했다.


Wccftech에 따르면 오픈AI가 지난 3일 공개한 GPT-6 아스트라의 가장 큰 특징 가운데 하나는 컴퓨터를 직접 사용하는 능력이다.

기존 대규모언어모델(LLM)이 사용자에게 작업 방법을 알려주거나 텍스트를 생성하는 데 주력했다면 아스트라는 브라우저, 웹사이트, 스프레드시트, 각종 업무용 소프트웨어를 직접 이용해 여러 단계의 작업을 수행하도록 설계됐다.

온라인 양식 작성, 고객관리시스템(CRM) 정보 수정, 인터넷 조사, 소프트웨어 설치와 시험, 웹사이트 제작과 품질검사 등을 사람 대신 수행할 수 있다.

복잡한 업무에서는 하나의 에이전트가 모든 작업을 순차적으로 처리하는 대신 여러 하위 에이전트를 활용해 서로 다른 방법을 동시에 시험하거나 결과를 검증하는 방식도 사용할 수 있다.
오픈AI는 공식 개발자 문서에서 아스트라가 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원한다고 밝혔다.

이는 AI 연산 수요의 성격도 변화시킬 수 있다.

대규모 AI 모델 자체의 추론은 주로 데이터센터의 GPU와 AI 가속기가 담당하지만 AI가 실제 컴퓨터에서 행동하기 시작하면 운영체제와 각종 프로그램을 실행하는 별도의 연산이 필요해지기 때문이다.


Wccftech는 “아스트라의 핵심 모델이 클라우드에서 작동하더라도 기업이 이를 실제 업무에 적용하는 과정에서는 상당한 CPU 작업이 발생할 수 있다”고 분석했다.

첫 번째는 보안용 격리환경이다.

아스트라는 오픈AI의 위험평가체계에서 사이버보안 능력이 처음으로 'Critical(최고 위험)' 단계에 도달한 모델이다. 적절한 도구와 접근권한이 주어지면 사람의 지속적인 지시 없이도 새로운 취약점을 찾아내고 공격 방법을 개발할 수 있는 수준으로 평가됐다.

기업이 이처럼 강력한 에이전트를 사용하려면 일반 업무환경과 분리된 가상머신, 컨테이너, 샌드박스 등에서 작업을 수행하게 할 가능성이 높다.

다수의 가상환경을 생성하고 유지한 뒤 작업 종료 후 폐기하는 과정은 GPU보다 CPU에 의존하는 비중이 크다.

두 번째는 기업 내부 데이터를 AI와 연결하는 작업이다.

회사의 기밀문서나 자체 데이터베이스를 외부 클라우드에 그대로 보내지 않고 내부 시스템에서 활용하려면 AI 모델과 사내 데이터를 연결하는 오케스트레이션 프로그램이나 각종 보조 소프트웨어를 기업 자체 서버에서 실행해야 한다.

이 역시 CPU 연산을 필요로 한다.

세 번째는 소프트웨어 개발이다.

여러 AI 에이전트가 동시에 다른 해결책을 시험하면 각 에이전트가 코드를 컴파일하거나 단위 테스트를 실행하고 브라우저를 반복적으로 열어 결과를 확인할 수 있다.

AI가 10가지 방법을 동시에 시험한다면 단일 에이전트가 한 번 작업할 때보다 로컬 시스템에서 실행되는 프로세스가 크게 늘어날 수 있다.

결국 에이전트 숫자가 늘어날수록 AI의 지능을 생성하는 GPU뿐 아니라 그 지능이 실제 컴퓨터에서 행동할 수 있도록 뒷받침하는 CPU의 역할도 커질 수 있다는 것이다.


AI 붐의 최대 수혜자는 지금까지 엔비디아였다.

대규모 AI 모델을 학습하고 추론하는 과정에서 병렬연산에 강한 GPU가 필수 인프라로 자리 잡으면서 데이터센터 투자가 엔비디아 가속기에 집중됐다.

그러나 AI의 중심이 모델을 훈련하는 단계에서 수많은 에이전트가 기업과 개인의 실제 업무를 수행하는 단계로 이동하면 필요한 반도체 구성도 달라질 수 있다.

하나의 강력한 AI 모델이 수십 또는 수백개의 작업 프로세스를 동시에 만들어낼 경우 각각의 프로세스에서 운영체제, 웹브라우저, 데이터 이동, 프로그램 실행을 담당할 CPU가 필요하기 때문이다.

Wccftech는 이런 변화가 인텔과 AMD에 긍정적으로 작용할 것으로 예상했다.

인텔과 AMD는 모두 데이터센터용 서버 CPU 시장의 핵심 업체다.

AMD는 에픽(EPYC) 프로세서를 앞세워 데이터센터 시장에서 점유율을 확대하고 있으며 인텔은 제온(Xeon)을 중심으로 서버 CPU 시장에서 대규모 고객 기반을 보유하고 있다.

AI 에이전트가 클라우드 데이터센터뿐 아니라 기업 내부 서버와 개인용 PC까지 확산한다면 서버용 CPU와 고성능 PC용 CPU가 동시에 수혜를 받을 가능성도 있다.

특히 기업들이 보안과 개인정보 보호를 이유로 AI의 일부 작업을 자체 서버나 PC에서 처리하는 하이브리드 방식을 채택할 경우 CPU 수요 확대 효과가 커질 수 있다.


다만 GPT-6 아스트라 출시가 곧바로 인텔과 AMD의 CPU 판매 급증으로 이어진다고 단정하기는 이르다는 지적이다.

오픈AI는 아스트라를 현재 일부 조직에 제한적으로 공급하고 있으며 이용 대상을 단계적으로 확대하고 있다.

또 아스트라의 컴퓨터 사용 기능이 기업에 확산될 때 실제 작업 가운데 어느 정도가 사용자 PC나 기업 내부 서버에서 처리되고 어느 정도가 클라우드에서 실행될지는 적용 방식에 따라 달라질 수 있다.

CPU 작업 역시 클라우드 사업자들이 제공하는 서버에서 수행될 수 있어 개인용 PC 판매 증가와 직접 연결된다고 단정할 수도 없다.

오픈AI도 아스트라가 인텔이나 AMD CPU 수요를 늘릴 것이라는 전망을 공식적으로 제시하지 않았다.

따라서 현재로서는 다중 에이전트 AI 확산이 CPU 시장에 새로운 수요를 창출할 수 있다는 산업적 가능성으로 보는 것이 적절하다.

그러나 AI가 단순히 답변을 생성하는 소프트웨어에서 직접 컴퓨터를 조작하고 여러 작업을 동시에 수행하는 '디지털 노동력'으로 진화하고 있다는 점은 CPU 시장에 의미 있는 변화다.

AI 투자 확대의 첫 단계에서 GPU가 모델을 학습시키는 핵심 반도체였다면 에이전트 시대에는 AI가 실제 업무를 수행할 수 있도록 수많은 프로그램과 운영체제 작업을 처리하는 CPU의 중요성이 다시 커질 수 있다.

GPT-6 아스트라의 등장은 AI 반도체 투자 경쟁의 수혜 범위가 엔비디아 중심의 GPU에서 인텔·AMD가 강점을 가진 CPU 시장까지 확대될 수 있는지를 시험하는 새로운 계기가 될 전망이다.


김현철 글로벌이코노믹 기자 rock@g-enews.com