AMD 리사수 방한 이후 삼성·네이버 협력, 엔비디아 대안인지 가르는 기준

AMD 리사수 CEO가 7개월 만에 다시 방한했습니다. 삼성 HBM4와 네이버 협약이 실제 공급 계약인지, 양해각서(MOU) 단계인지 구분하고 엔비디아 대안으로 볼 수 있는지 수치로 따져봅니다.

AMD 리사수 방한, 무엇을 기준으로 비교해야 할까

결론부터 말씀드리면, AMD가 삼성·네이버와 맺은 협력은 아직 엔비디아를 대체하는 단계가 아닙니다. 공급처를 다변화할 수 있을지 시험해 보는 단계에 가깝습니다. 엔비디아는 2025년 10월 한국에 GPU 26만 장 이상을 공급한다고 발표했습니다. AMD는 2026년 10월 7일 현재까지 한국 기업에 GPU를 몇 장 공급하는지 밝힌 적이 없습니다. 이 글에서는 AMD 리사수 방한을 계기로 삼성·네이버·정부와 맺은 세 협약이 어디까지 확정됐는지 정리하고, 엔비디아와 무엇을 기준으로 비교해야 하는지 살펴봅니다. 주가 전망과 10월 7일 행사 현장 발언은 다루지 않습니다.

리사 수 방한이 주목받은 건 일정이 촘촘했기 때문입니다. 머니투데이와 ZDNet Korea 보도에 따르면 2026년 3월 방한은 2014년 CEO 취임 이후 12년 만의 첫 공식 방한이었습니다. 이때 이재용 회장, 전영현 부회장, 최수연 대표를 만났고, 같은 날인 3월 18일 삼성전자·네이버와 각각 업무협약을 맺었습니다. 그리고 7개월 만인 10월에 다시 한국을 찾았습니다. 서울경제와 머니투데이 보도로는 10월 7일 오후 2시 용산 드래곤시티에서 ‘게이머 데이’, 오후 3시 30분에 미디어 질의응답이 잡혀 있었습니다.

방문이 잦다고 계약이 늘어나는 건 아닙니다. 판단 기준은 세 가지입니다. 먼저 협약 문서의 구속력, 곧 양해각서인지 본계약인지입니다. 다음은 공개된 물량과 가동 시점입니다. 마지막으로 성능 수치를 누가 측정했는지, 회사 추정치인지 제3자 측정값인지를 봅니다. 아래 표와 비교는 모두 이 세 기준으로 정리했습니다.

용어 풀이
1. MOU(양해각서) — 협력 방향에 합의했다는 문서로, 물량·금액을 강제하는 공급 계약과는 다릅니다.
2. HBM4 — GPU 옆에 쌓아 올리는 6세대 고대역폭 메모리로, AI 칩 성능을 좌우하는 핵심 부품입니다.

비교 기준 정리

AMD와 엔비디아를 비교한 기사는 많지만, 어떤 수치를 같은 선에 놓아야 하는지 짚은 글은 드뭅니다. 아래 표는 이 글에서 쓰는 비교 항목과, 항목별로 놓치기 쉬운 점입니다.

비교 항목	기준	단위	읽을 때 주의할 점
협약 단계	MOU / 본계약 / 공급 개시	문서 종류	MOU는 물량·금액이 없습니다. “우선 공급사”로 지정됐다고 공급이 확정된 것은 아닙니다
한국 공급 물량	공개된 GPU 장수	장	엔비디아는 숫자를 공개했고, AMD는 공개하지 않았습니다
GPU당 메모리	HBM 용량	GB	메모리가 크면 큰 모델을 적은 GPU로 돌릴 수 있지만, 연산 성능과는 다른 지표입니다
랙 단위 성능	FP4·FP8 연산량	EF(엑사플롭스)	회사가 발표한 이론치입니다. 실제 서비스 처리량과는 다릅니다
비용 효율	토큰당 비용	%	비교 모델과 입출력 길이 조건에 따라 결과가 크게 바뀝니다
벤치마크	MLPerf 결과	처리량	비교 대상끼리 GPU 개수가 같은지 먼저 확인해야 합니다
가동 시점	첫 고객 가동 분기	분기	“양산 중”과 “한국에서 쓸 수 있음”은 다른 이야기입니다
가격	랙·GPU 공식가	원·달러	2026년 10월 기준 두 회사 모두 공식 가격표를 내지 않았습니다

이 표에서 가장 중요한 칸은 협약 단계와 가동 시점입니다. 성능 수치가 아무리 화려해도 한국 데이터센터에 들어오지 않으면 대안이 되지 못합니다. 메모리 용량과 비용 효율은 AMD가 강점이라고 내세우는 영역인데, 이 수치가 회사 추정치라는 조건까지 함께 읽어야 과대평가를 피합니다.

가격은 비교할 수 없다는 점도 짚어 둡니다. AMD와 엔비디아 모두 랙 단위 공식 가격을 공개하지 않습니다. “AMD가 몇 퍼센트 싸다”는 식의 비교는 공개 자료로 검증할 수 없다는 얘기입니다. 비용과 관련해 공식적으로 나온 숫자는 아래에서 다룰 AMD의 ‘토큰당 비용 효율 최대 30%’ 추정치 하나뿐입니다.

용어 풀이
1. FP4·FP8 — AI 연산에 쓰는 숫자 정밀도로, 숫자가 작을수록 정밀도를 낮춰 더 빠르게 계산합니다.
2. 토큰 — AI 모델이 글을 처리하는 최소 단위로, 서비스 비용은 보통 토큰 수에 비례합니다.

옵션·유형별 비교

한국 AI 인프라에서 거론되는 선택지는 엔비디아, AMD, 국산 NPU 세 가지입니다. 2026년 10월 7일 기준으로 공개된 수치를 나란히 놓아 봤습니다.

구분	엔비디아 (Vera Rubin / Blackwell)	AMD (Helios / MI455X)	국산 NPU (리벨리온·퓨리오사AI 등)
한국 공급 발표	26만 장 이상 (2025년 10월)	수량 미공개	정부·AMD 협력에서 결합 대상으로 거론
네이버 관련 물량	네이버클라우드 6만 장 이상 계획	MI455X 조기 접근권	별도 수치 없음
GPU당 HBM4	288GB (Rubin, 보도 기준)	432GB (MI455X, 보도 기준)	해당 없음
랙 구성	Vera Rubin NVL72	MI455X 72개 + EPYC Venice 18개	추론 전용 칩
랙 성능 (회사 발표)	공식 수치 비교 생략	FP4 2.9EF, FP8 1.4EF	공개 비교 수치 없음
벤치마크	MLPerf 6.1 단일 랙 최고	512-GPU 클러스터 처리량 기록	비교 자료 없음
가동 상황	국내 공급 진행 중	첫 고객 OpenAI가 2026년 4분기부터 가동	정부 협력은 탐색 단계

메모리는 AMD, 실적과 생태계는 엔비디아

서울경제 영문판 2026년 7월 24일 보도를 보면 MI455X의 메모리는 432GB로, 엔비디아 Rubin의 288GB보다 GPU당 50% 많습니다. AMD가 공식 발표한 Helios 랙 수치(HBM4 31TB, 대역폭 1.7PB/s)를 GPU 72개로 나누면 GPU당 약 431GB, 약 23.6TB/s로 보도 수치와 맞아떨어집니다. 긴 문서를 한 번에 읽히거나 큰 모델을 돌리는 작업이라면 GPU 수를 줄일 여지가 생깁니다.

성능 경쟁은 엔비디아가 앞서 있습니다. 2026년 9월 16일 공개된 MLPerf Inference 6.1 결과를 다룬 Wccftech 보도에 따르면 단일 랙 최고 성능은 엔비디아 Vera Rubin이 차지했습니다. 8-GPU 구성에서도 Llama 계열 대부분에서 GB300이 MI355X를 앞섰습니다. AMD는 512-GPU 대형 클러스터로 DeepSeek-R1·GPT-OSS-120B 처리량 기록을 냈지만, 엔비디아의 최대 클러스터는 288개여서 규모가 달라 직접 비교는 어렵다는 단서가 붙었습니다.

삼성과 네이버는 협력의 성격이 다릅니다

삼성 협약은 부품을 파는 쪽의 협력입니다. 삼성은 MI455X용 HBM4의 우선 공급사로 지정됐습니다. AMD 뉴스룸에 따르면 삼성 HBM4는 핀당 최대 13Gbps, 대역폭 최대 3.3TB/s이고, 6세대 10나노급 D램 공정에 4나노 로직 베이스 다이를 씁니다. 6세대 EPYC Venice와 Helios용 DDR5도 협력 대상에 들어갑니다. 삼성의 AMD 제품 위탁생산은 논의하기로 한 단계에 그칩니다.

네이버 협약은 GPU를 쓰는 쪽의 협력입니다. MI455X 조기 접근권, EPYC Venice 도입 확대, ROCm 기반 소프트웨어 공동 최적화, 공동 R&D가 주요 내용입니다. 협약문에 GPU 수량과 금액은 없습니다. 서울신문 2026년 6월 25일 보도에 따르면 네이버클라우드는 정부 GPU 사업에서 1,576장의 자체 사용권(약 2,457억 원)을 확보했는데, 이 기사에 AMD GPU 언급은 없었습니다.

용어 풀이
1. ROCm — AMD GPU에서 AI 프로그램을 돌리는 소프트웨어 기반으로, 엔비디아의 CUDA에 해당합니다.
2. NPU — AI 추론에 특화한 전용 칩으로, 범용 GPU보다 용도가 좁은 대신 전력 효율을 노립니다.
3. MLPerf — 업계 공동 기구가 정한 조건으로 AI 칩 성능을 재는 대표적인 공개 벤치마크입니다.

상황별 추천

같은 뉴스라도 무엇을 판단하려는지에 따라 읽는 법이 달라집니다.

독자 상황	지금 판단	근거
국내 클라우드에서 AI 서버를 빌려 써야 하는 기업	엔비디아 기반 상품을 기본으로 둡니다	네이버클라우드의 MI455X 상용 출시 공지가 2026년 10월 기준 없습니다
긴 컨텍스트·대형 모델 추론이 많은 팀	AMD를 2순위 후보로 두고 일정을 지켜봅니다	GPU당 432GB(보도 기준)는 강점이지만 한국 가동 시점이 미정입니다
비용 절감을 근거로 AMD 도입을 검토하는 팀	자체 작업으로 직접 측정하기 전에는 보류합니다	30%는 특정 조건에서 낸 AMD 추정치입니다
반도체 업황을 보는 독자	삼성 HBM4는 본계약 공시 여부를 확인합니다	2026년 7월 기준 본계약은 “거의 다 왔다”는 답변까지만 나왔습니다
국산 NPU 정책에 관심 있는 독자	예산·일정 발표를 기다립니다	AMD 원문 표현이 “explore(탐색)”입니다

클라우드 사용자라면 AMD 칩을 아직 고를 수 없다는 점부터 알아야 합니다. AMD는 2026년 7월 23일 Helios가 “now in production(양산 중)”이라고 밝혔지만, 첫 고객 OpenAI의 가동 일정은 2026년 4분기 시작, 2027년 확대입니다. 고객 명단에 한국 기업은 없습니다. 지금 계약하는 인프라라면 엔비디아가 현실적인 선택이고, AMD는 2027년 이후를 대비한 협상 카드로 보는 편이 맞습니다.

비용을 따지는 팀은 30%라는 숫자에 붙은 조건을 꼭 확인하세요. AMD는 Helios의 토큰당 비용 효율이 경쟁 제품보다 최대 30% 높다고 밝혔습니다. 각주를 보면 이 수치는 Kimi K2 Thinking 모델, 입력 32K·출력 8K 조건에서 Vera Rubin NVL72와 비교한 AMD의 추정치입니다. 제3자 측정은 아직 없습니다. 모델이나 입출력 길이가 다르면 결과도 달라집니다.

업황을 보는 독자에게는 AMD 실적이 참고가 됩니다. AMD의 2026년 2분기 매출은 115억 달러(전년 대비 +50%), 데이터센터 매출은 67억 달러(+107%)였고, 3분기 매출 전망은 약 130억 달러(±3억 달러)입니다. 데이터센터 사업이 빠르게 크고 있다는 건 공시로 확인됩니다. 그 성장이 한국 공급 물량으로 이어질지는 별개 문제입니다.

자주 하는 실수

MOU를 공급 계약으로 읽는 실수

가장 흔한 착각은 “삼성이 AMD에 HBM4를 공급한다”를 확정된 사실로 받아들이는 것입니다. 2026년 3월 협약에서 삼성은 우선 공급사로 지정됐을 뿐입니다. 서울경제 2026년 7월 24일 보도에 따르면 리사수 CEO는 본계약 논의 상황을 묻는 질문에 “almost close”라고 답했습니다. 그 뒤로 2026년 10월 7일까지 체결 공시는 나오지 않았습니다. 리사수 관련주를 찾는 독자라면 MOU 뉴스와 본계약 공시를 구분하는 데서 출발해야 합니다. 양해각서에는 물량과 금액이 없어 실적 영향을 계산할 수 없습니다.

“탈엔비디아”로 과장하는 실수

리사수와 젠슨황을 맞붙인 기사 제목이 많지만, 한국 시장에서 두 회사의 위치는 아직 대등하지 않습니다. 엔비디아는 2025년 10월 APEC 때 네이버클라우드 6만 장 이상, 정부 최대 5만 장, 현대차그룹 5만 장을 발표했습니다. 정부 물량의 첫 배치 1만 3천 장도 네이버클라우드를 거쳐 들어갑니다. 네이버 보도자료는 AMD와의 협력을 “차세대 GPU 인프라 협력”이라고 표현했지만, AMD 원문에는 MI455X 조기 접근권으로 적혀 있습니다. 엔비디아 대체라기보다 두 번째 공급처를 시험하는 단계로 읽어야 정확합니다.

회사 추정치를 측정값처럼 쓰는 실수

“AMD가 30% 더 효율적”이라는 문장은 조건을 빼는 순간 틀린 문장이 됩니다. MLPerf 6.1 단일 랙 최고 성능이 Vera Rubin이었다는 보도와 나란히 놓으면, 30%는 특정 모델·특정 입출력 길이에서 나온 회사 추정이라는 한계가 분명해집니다. 정부 협약도 사정이 같습니다. 2026년 7월 23일 과기정통부와 AMD가 맺은 협약에는 국산 NPU와의 이기종 컴퓨팅, 한국 내 AI CoE 설립, 운영위원회 구성이 담겼습니다. 하지만 예산·규모·실증 일정은 숫자로 나온 게 없습니다. 10월 8일 NPU 기업 간담회 역시 아시아경제 2026년 9월 30일 보도 기준으로 업계가 세부 일정을 최종 조율하고 있다는 정도만 전해졌습니다.

용어 풀이
1. 이기종 컴퓨팅 — CPU·GPU·NPU처럼 성격이 다른 칩을 한 시스템에 묶어 작업을 나눠 맡기는 방식입니다.
2. AI CoE — 특정 분야의 연구와 기술 지원을 모아 두는 우수연구센터로, 이번 협약에서는 한국 내 설립이 포함됐습니다.

정리

AMD 리사수 방한으로 드러난 협력 구조는 삼성이 부품 공급, 네이버가 조기 사용과 소프트웨어 최적화, 정부가 국산 NPU 연계 탐색을 맡는 형태입니다. 세 축 모두 2026년 10월 7일 현재 물량·금액이 공개되지 않은 MOU 단계입니다. 메모리 용량은 AMD가 앞선다는 보도가 있지만, 국내 공급 물량·벤치마크·가동 일정은 엔비디아가 앞서 있습니다.

본계약 공시와 한국 내 가동 일정이 나오기 전까지, AMD는 엔비디아의 대안이 아니라 두 번째 공급처 후보로 보는 게 맞습니다.

참고 자료

조사 기준일: 2026년 10월 07일

본문의 수치는 아래 자료에서 확인한 것입니다. 제조사 공식 자료(T1)와 전문 매체 실측(T2)을 구분해 표기했습니다. 가격·공급 상황은 변동이 크므로 기준일 이후의 값은 다시 확인해야 합니다.

공식 자료 (확인일 2026-10-07)
– AMD 뉴스룸 – Samsung·AMD MOU: https://newsroom.amd.com/news/samsung-and-amd-expand-strategic-collaboratio/
– 삼성 반도체 뉴스룸: https://news.samsungsemiconductor.com/kr/?p=35966
– AMD 뉴스룸 – NAVER Cloud: https://newsroom.amd.com/news/amd-and-naver-cloud-announce-strategic-collab/
– 네이버 보도자료: https://www.navercorp.com/en/media/pressReleasesDetail?seq=10034308
– AMD 뉴스룸 – 과기정통부 협약: https://newsroom.amd.com/news/amd-and-korea-s-ministry-of-science-and-ict-partner-to-advance-a-sovereign-ai-ecosystem/
– AMD 뉴스룸 – Helios: https://newsroom.amd.com/news/aai-2026-helios-update/
– AMD IR – AAI 2026: https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1294/aai-2026-amd-delivers-full-stack-compute-for-the-agentic-ai-era
– AMD 2분기 실적 8-K: https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0000002488/000000248826000121/amdq22026earningsslidesf.htm
– NVIDIA IR – 한국 발표: https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/NVIDIA-South-Korea-Government-and-Industrial-Giants-Build-AI-Infrastructure-and-Ecosystem-to-Fuel-Korea-Innovation-Industries-and-Jobs/
– NVIDIA 블로그(SK 수치 대조용): https://blogs.nvidia.com/?p=86913
– 머니투데이: https://www.mt.co.kr/tech/2026/10/06/2026100518003328412
– 서울경제 영문판(게이머 데이): https://en.sedaily.com/technology/2026/10/06/amds-lisa-su-returns-to-korea-for-gamer-day-event
– 아시아경제: https://view.asiae.co.kr/article/2026093010101002998
– 서울경제(본계약 “almost close”): https://www.sedaily.com/article/20071621
– 서울경제 영문판: https://en.sedaily.com/international/2026/07/24/amd-nears-hbm4-supply-deal-with-samsung-ceo-says
– 디지털데일리: https://www.ddaily.co.kr/page/view/2026072410065149561
– ZDNet Korea: https://zdnet.co.kr/view/?no=20260727112320
– Wccftech(MLPerf 6.1): https://wccftech.com/mlperf-v-6-1-benchmarks-nvidia-amd-intel-blackwell-vera-rubin-mi355x-arc-b70/
– 서울신문(네이버 GPU 사용권): https://www.seoul.co.kr/news/economy/2026/06/25/20260625500238

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