AI 반도체 시장에서 독주를 이어온 엔비디아는 H100에 이어 B100까지 출시하며 기술력과 시장 지배력을 입증해 왔습니다. 그러나 AMD의 MI300X 시리즈를 비롯해 경쟁이 본격화되면서 '포스트 H100 시대'에 대한 논의가 시작됐습니다.
이번 글에서는 엔비디아의 H100·B100 칩의 구조적 한계와, 이를 추격하는 AMD의 AI 칩 기술력을 비교하며, 차세대 AI 반도체 시장에서 어느 쪽이 우위를 점할지 투자자 관점에서 분석해보겠습니다.
엔비디아 H100·B100: 현존 최고 성능, 그러나 완전하지 않다
H100은 2022년 발표 이후 AI 시장의 '게임체인저'로 평가받으며 데이터센터와 클라우드 시장을 장악했습니다.
2024년에는 H100의 후속작인 B100(BLACKWELL 아키텍처)가 공개되며, 성능과 에너지 효율 면에서 다시 한 번 시장을 리드하고 있습니다.
✅ H100/B100의 주요 특징
- 아키텍처: Hopper(B100은 Blackwell 기반)
- 메모리: 최대 80GB HBM3 / B100은 HBM3E 탑재 예정
- 연산 성능: FP8 기준 수천 TOPS 이상 (초당 연산 수조 회)
- 활용 분야: AI 훈련/추론, LLM(대형언어모델), 자율주행, 영상처리
⚠ 구조적 한계
- 발열과 전력 소모 - B100은 700W 이상 소비 가능성 → 냉각비용 증가
- 공급망 제약 - HBM 메모리 부족으로 수요 대비 공급 병목 발생
- 가격 상승 - 단일 GPU 가격 수천~1만 달러 → 대형 고객 위주 수요 집중
- 중국 수출 제한 - 미국의 대중 수출규제로 A100/H100 판매 제약 → 매출 타격 우려
이처럼 H100·B100은 업계 최고 성능을 자랑하지만, 전력 효율성과 공급 안정성에서 한계를 보이기 시작하면서 AMD 등 후발주자들이 틈새를 공략하고 있습니다.
AMD MI300X: 효율성과 가격에서 반격 시작
AMD는 MI300A와 MI300X 시리즈를 통해 AI 반도체 시장에서 본격적인 도전에 나섰습니다.
특히 MI300X는 LLM 기반 AI 추론 및 훈련 성능에서 H100과 유사하거나 우수하다는 평가를 받고 있습니다.
✅ MI300X 특징
- 아키텍처: CDNA3 기반
- 메모리: 최대 192GB HBM3 탑재 (엔비디아 대비 우위)
- 성능: FP8 기준 최대 1.5 PFLOPS
- 장점: 고용량 메모리, 낮은 가격, CPU/GPU 통합 제품 라인
⚔ 비교 우위
| 항목 | 엔비디아 H100/B100 | AMD MI300X |
|---|---|---|
| 성능 | 최고 수준 (CUDA 기반 최적화) | LLM 추론에 강점, 메모리 용량 우위 |
| 생태계 | CUDA 독점, 소프트웨어 최강 | ROCm 생태계 성장 중 (오픈소스) |
| 전력 | 소비전력 높음 (700W+) | 상대적으로 효율적 |
| 가격 | 고가 (1만 달러 이상) | 합리적 가격 (대형 구매자 선호) |
| 수요처 | 하이퍼스케일러 중심 | AI 스타트업, 공공기관 확대 |
특히 AMD는 2024년부터 Microsoft, Meta, Oracle 등 주요 클라우드 기업들과의 협력을 강화하며 AI 반도체 시장에서의 존재감을 키우고 있습니다.
또한 ROCm 플랫폼의 소프트웨어 생태계 확장으로 CUDA 의존도를 줄이려는 시도도 긍정적인 평가를 받고 있습니다.
투자 전략: AI 반도체 대전, 누가 웃을까?
1. 생태계 락인 vs 오픈 플랫폼
- 엔비디아: CUDA를 통해 기업·연구기관이 이탈하기 어려움
- AMD: 오픈소스 기반 ROCm, 엔터프라이즈 고객 유치 확대
2. 전력·냉각 효율성 중요도 증가
- 2025년 이후 AI 연산 비용 상승에 따라 GPU 효율성이 투자 판단 기준이 됨
- MI300X의 와트당 성능(Watt/TOPS)은 엔비디아를 추월 가능성
3. 공급망 안정성과 가격 경쟁력
- 엔비디아: 수요 많지만 공급 제약 심화
- AMD: 상대적으로 유연한 공급 가능성, 가격 경쟁력 보유
결론적으로, 엔비디아는 여전히 시장의 중심에 있지만, AMD의 반격은 단순한 도전이 아닌 시장 판도를 바꿀 변수로 작용하고 있습니다.
양사 모두 AI 산업 성장을 견인할 핵심 기업이며, 분산 투자와 기술 흐름에 따른 유연한 포지셔닝이 요구됩니다.