표제지 1

목차 1

주요 내용 요약 1

1. AI 데이터센터의 경쟁 기준 변화 2

2. 이기종 컴퓨팅 - 연산 자원별 역할 분화 4

가. GPU, 학습ㆍ범용 연산의 중심 지위 유지 속 공급 구도 재편 4

나. NPUㆍASIC, 추론 최적화 중심으로 활용ㆍ개발 주체 확산 5

다. CPU, 에이전트 시대의 역할 재부상과 아키텍처 경쟁 심화 8

3. 개방형 시스템 - 칩을 넘어 시스템 경쟁으로 10

가. 개방 전략, 기업별 연결 방식에 따라 분화 10

나. 인터커넥트, 공동 표준과 광 기술이 새로운 경쟁 축으로 11

다. SW, 이기종 칩 채택을 좌우하는 호환성 경쟁 13

라. 메모리, 계층화ㆍ맞춤형 설계 중심으로 경쟁 심화 15

4. 시사점 17

판권기 18

표 1. 주요 기업 데이터센터 GPU 현황 및 로드맵('26.10 기준) 5

표 2. 주요 기업별 AI 가속기 및 전략 현황('26.10 기준) 8

표 3. 주요 서버 CPU 제품 현황('26.10 기준) 9

그림 1. AI 데이터센터의 주요 연산 계층과 데이터 이동 구조 3

그림 2. 전 세계 AI 프로세싱 반도체 시장 전망 3

그림 3. AI 데이터센터 주요 연산 반도체별 역할 및 특성 4

그림 4. 추론 전용 가속기의 효율ㆍ역할 분담 사례 6

그림 5. AI 데이터센터 CPU:GPU 비율 변화 9

그림 6. AI 데이터센터 개방 전략 유형 11

그림 7. AI 데이터센터 연결 구조 : 스케일업과 스케일아웃 12

그림 8. 연결 방식별 비교 : 구리ㆍ플러거블 광 모듈ㆍCPO 13

그림 9. 칩 종속형과 공통 SW 계층형 SW 스택 비교 14

그림 10. AI 데이터센터의 이기종 메모리 구성 15

그림 11. 메모리 역할 변화 : 표준 부품에서 시스템 설계 요소로 16