버나스타인 보고서: 에이전트형 AI가 CPU를 조연에서 주연으로 전환시킬 것… 하이광정보 매수 의견
글쓴이: TechFlow 연구팀
AI 에이전트가 활성화되면, 그것은 단순히 답을 기다리는 것이 아니라 정보를 검색하고, 단계를 계획하며, 도구를 호출하고, 중간 결과를 추론하며, 다시 모델을 호출한 후 최종적으로 동작을 실행합니다. 이 전체 프로세스에 필요한 CPU 연산 능력은 ChatGPT가 대화 한 줄을 출력하는 데 필요한 것보다 훨씬 큽니다.
버나스타인(Bernstein) 애널리스트 데이비드 다이(David Dai)가 이끄는 팀은 6월 17일 ‘글로벌 반도체: CPU 부활인가?’라는 보고서를 발표했습니다. 보고서의 핵심 전망은 AI가 챗봇(chatbot) 시대에서 에이전트형 AI(agentic AI) 시대로 진입하고 있으며, 데이터센터 내 CPU의 역할이 GPU의 보조에서 주역으로 전환되면서 서버용 CPU의 총 주요 시장 규모(TAM)가 2030년까지 2230억 달러에 달해, 2025년 370억 달러 대비 6배 성장할 것이라는 것입니다.
추론은 더 이상 ‘단일 질의-응답’이 아니다 — CPU가 반격하고 있다
대규모 언어모델(LLM)의 등장 이후 GPU/AI 가속기가 AI 연산의 핵심이었습니다. 구글 TPU v6e 및 메타 그랜드 테톤(Grand Teton)과 같은 맞춤형 추론 클러스터에서는 GPU와 CPU의 비율이 일시적으로 8:1에 달하기도 했습니다.
하지만 버나스타인은 에이전트형 AI가 주류가 되면서 이 비율이 역전되고 있다고 분석합니다.
에이전트형 AI의 핵심 특징은 ‘추론의 반복성(inference loop)’입니다. 단일 요청 하나가 정보 검색, 계획 수립, 도구 호출, 중간 단계 추론, 추가 모델 호출, 최종 실행 동작 등 여러 단계를 유발할 수 있습니다. GPU는 집중적인 수학적 연산을 담당하지만, CPU는 전체 시스템의 워크플로우를 효율적으로 조정하고, 작업을 스케줄링하며, 메모리를 관리하고, 가속기의 유휴 상태를 방지하는 결정권을 갖습니다. 만약 CPU 성능이 너무 낮다면 고가의 GPU가 강제로 대기하게 되어 전체 시스템 효율성이 급격히 하락합니다.
버나스타인은 CSP(클라우드 서비스 제공업체) 추론 클러스터 내 GPU:CPU 비율이 2025년 8:1에서 2029년에는 1:1로 회귀할 것으로 예측합니다. 에이전트형 AI 워크로드에서 CPU의 연산 점유율은 기존 LLM의 14%에서 50%로 급등해 GPU와 동등한 비중을 차지하게 될 것입니다.
보고서는 특히 하드웨어 로드맵이 이미 이 방향을 입증하고 있음을 강조합니다. AMD의 차세대 베니스(Venice) 컴퓨팅 트레이 유닛은 각 CPU에 MI455X GPU 4개를 배치하고, 엔비디아의 베라(Vera) 슈퍼칩은 각 베라 CPU에 루빈(Rubin) GPU 2개를, 구글 TPU v7x 확장 유닛은 각 CPU에 TPU 4개를 탑재합니다. CPU의 물리적 배치 비율이 이미 상승하고 있는 것은 단순한 전망이 아니라 현재 진행 중인 현실입니다.
2230억 달러 시장은 어떻게 산출된가?
버나스타인은 2030년 서버용 CPU TAM 전망치를 기존 1370억 달러에서 대폭 상향 조정해 2230억 달러로 제시했습니다. 이는 다음의 핵심 가정에 기반합니다:
- 2030년 AI 자본지출은 3.5조 달러에 달해 70GW 규모의 AI 데이터센터가 구축될 것
- AI 가속기 시장 규모는 1.6조 달러로, AI 데이터센터 전체 자본지출의 45%
- 추론 비중이 35%에서 70%로 증가하며, 추론 시나리오에서 CPU:GPU 비율은 1:1, 학습 시나리오에서는 0.5:1
- CPU 단가는 GPU 단가의 13% 수준
이 프레임워크 하에서 2230억 달러의 TAM은 에이전트형 AI 워크로드에서 유래한 1740억 달러와 비-AI 전통 서버용 CPU에서 유래한 490억 달러로 구성됩니다. 현재 수준과 비교하면, 2025년 전체 서버용 CPU 시장은 370억 달러에 불과하며, 이 중 AI 관련 부분은 고작 60억 달러에 불과합니다. 즉, 버나스타인의 전망에 따르면 향후 5년간 CPU 시장은 6배 성장하며 연평균 복합 성장률(CAGR)은 43%에 달해 반도체 산업 역사상 거의 전례 없는 수준이 될 것입니다. 버나스타인은 또한 ‘베어마켓’(1370억 달러, 3조 달러 자본지출 + 0.5:1 추론 비율 가정)과 ‘불마켓’(3300억 달러, 4조 달러 자본지출 + 1.5:1 추론 비율 가정)의 전망 범위도 함께 제시했습니다.
흥미로운 교차 검증 자료는 서버용 CPU 코어 수에 있습니다. Arm의 자료에 따르면, 에이전트형 AI는 1GW당 1.2억 개의 CPU 코어를 필요로 하는데, 이는 전통 데이터센터의 4배 수준입니다. 이를 바탕으로 2030년 70GW AI 인프라 구축에는 총 84억 개의 CPU 코어가 필요하며, 이는 1680억 달러 규모의 AI CPU TAM에 해당해 앞선 모델과 높은 일치도를 보입니다.
왜 Arm이 최대 수혜자인가? 단순한 IP 공급자를 넘어서, 이제는 칩 자체를 설계·제조한다
버나스타인은 Arm을 CPU 부활의 구조적 수혜자로 지목했습니다. Arm 아키텍처는 와트당 성능(performance per watt) 면에서 AI 데이터센터에 점차 더 매력적인 선택지가 되고 있습니다. AWS 그라비톤(Graviton)은 x86 인스턴스 대비 40% 높은 성능 대비 비용 효율성을 제공하며, 전력 소비는 60% 낮습니다.
더 중요한 사실은 2026년 3월 Arm이 전략적 전환을 발표했다는 점입니다. 즉, 기존의 IP 라이선스 제공자에서 벗어나 자체 CPU 칩을 직접 설계·제조하는 기업으로 나아가겠다는 선언입니다. 목표는 2030년까지 150억 달러 규모의 칩 매출 달성입니다. Arm의 AGI CPU는 메타(Meta)를 첫 번째 고객이자 공동 개발 파트너로 확보했으며, 오픈AI(OpenAI), 세레브라스(Cerebras), 클라우드플레어(Cloudflare) 등이 협력사로 참여하고 있습니다. 이에 따라 버나스타인은 Arm의 2030 회계연도(EPS) 전망치를 기존 9.83달러에서 11.79달러로 상향 조정했으며, 칩 매출 전망치는 220억 달러에 달할 것으로 예측해 Arm 자체 목표치를 초과할 것으로 전망했습니다. 이는 42배의 PER을 기준으로 목표 주가를 기존 300달러에서 500달러로 상향 조정한 근거입니다.
이는 소프트뱅크(SoftBank, Arm 지분 약 90% 보유)의 목표 주가도 8200엔에서 11200엔으로 상향 조정하게 했으며, 이는 약 58%의 상승 여력을 의미합니다. 버나스타인의 소프트뱅크 평가는 보유 자산 순자산 가치(NAV)의 30% 할인을 적용한 것으로, 이 할인 폭은 이전보다 축소되어 Arm 지분 가치 상승과 소프트뱅크 자체 사업 개선을 반영합니다.
AMD, 인텔, 하이광(海光): 누가 수혜를 받는가?
AMD(초과 편입, 목표 주가 600달러): x86 진영 내에서 여전히 제품 경쟁력이 우위를 점하고 있으며, 시장 점유율을 계속해서 확대할 것으로 예상됩니다. 기존 모델에도 강력한 CPU 수요 가정이 이미 반영되어 있으며, 2027~2028회계연도(CY27/28) 평균으로 롤오버한 후 목표 주가를 600달러로 상향 조정했습니다.
인텔(시장 균형, 목표 주가 100달러): 보다 강력하고 지속적인 서버용 CPU 수요 증가 혜택을 받아 이익 전망치가 대폭 상향 조정되었습니다. 버나스타인은 인텔 모델을 보수적 가정에서 업계 평균 수준으로 조정했으며, 목표 주가를 65달러에서 100달러로 상향 조정했습니다.
하이광 정보기술(Hygon, 초과 편입, 목표 주가 450위안): 중국 내 x86 CPU 수요는 글로벌 평균 성장률을 상회할 것이며, 하이광은 중국 서버용 CPU 시장 점유율을 현재 수준에서 지속적으로 확대해 2030년에는 35%를 넘을 것으로 예측했습니다. 정부 및 국유기업 고객뿐 아니라 CSP(클라우드 서비스 제공업체)로도 영향력을 확대하고 있습니다. 목표 주가는 280위안에서 450위안으로 대폭 상향 조정되었습니다.
자료 출처: 버나스타인
TechFlow 해설
버나스타인의 논의에서 가장 취약한 부분은 수요 측이 아니라 공급 측에 있을 가능성이 높습니다.
보고서는 각주를 통해 “아직 파운드리 및 메모리 생산 능력이 CPU 수요 증가를 충분히 지원할 수 있는지 평가 중”이라고 인정하고 있는데, 이는 전체 보고서에서 가장 큰 불확실성입니다. CPU TAM을 370억 달러에서 2230억 달러로 확대하려면 2030년까지 매년 약 300억 달러 규모의 추가 CPU 생산 능력이 필요합니다.
대만 적층 반도체 제조(TSMC)의 3nm/5nm 생산 능력은 이미 AI 가속기 및 스마트폰 칩 수요로 포화 상태이며, 서버용 CPU에 할당되는 위탁 생산 능력이 충분한 유연성을 확보할 수 있을지에 대한 명확한 생산 능력 맵핑은 보고서에서 제시되지 않았습니다. 또한 보고서의 핵심 가정은 엔비디아가 제시한 “2027년 AI 인프라 연간 지출이 1조 달러를 넘을 것”이라는 전망에 기반하고 있는데, 이는 증권사 입장에서 가장 낙관적인 전망이며, 다른 리서치 보고서의 수요 전제로서 중첩된 기대치(risk of expectation stacking)를 암시합니다.
또 다른 주목할 만한 신호는 엔비디아의 베라 CPU가 자체 개발한 Arm 아키텍처를 채택했다는 점입니다. 이는 곧 엔비디아가 CPU 분야에서 Arm의 파트너이자 동시에 경쟁자로 나설 수 있음을 의미하며, 장기적으로 Arm의 시장 점유율이 54%에 달할 수 있을지에 대한 미묘한 영향을 미칠 수 있습니다.
투자자들에게 있어 이 보고서의 가장 큰 가치는 특정 목표 주가가 아니라 명확한 판단 프레임워크를 제공한다는 점입니다: 만약 당신이 에이전트형 AI가 진정한 다음 단계라고 믿는다면, CPU 구성은 단순히 ‘충분하다’는 수준에서 재평가되어야 하며, 이는 반도체 투자 지형의 중심을 GPU 독점에서 CPU+GPU의 균형 있는 내러티브로 전환해야 한다는 것을 의미합니다.
위험 고지
본 문서는 TechFlow 연구팀이 제3자 증권사 리서치 보고서를 정리·해석한 내용입니다. 본문에서 인용된 투자의견, 목표 주가, 실적 전망 및 기타 판단은 해당 증권사 애널리스트의 견해일 뿐이며, 그 소속 기관의 입장만을 대변하며, TechFlow 연구팀의 견해를 반영하지 않으며, 어떠한 투자 권유 또는 조언으로 간주되어서는 안 됩니다.
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