⑤-c digest — reasoning=none(PR #9) vs thinking 기본 비교

미국 트럼프 행정부가 인공지능(AI)을 활용해 과학 연구 전반을 혁신하기 위한 국가 차원의 초대형 프로젝트를 본격 가동한다. 백악관은 22일(현지시간) 50억 달러(약 7.3조원) 이상의 연방정부 투자와 함께 ‘제네시스 미션(Genesis Mission)’ 확대 계획을 발표했다. 이번 프로젝트에는 15개 이상의 연방기관이 참여하며, AI를 활용해 의료·에너지·우주·반도체·양자기술·국방 등 국가 핵심 과학기술 난제를 해결하는 것이 목표다. 제네시스 미션은 2025년 11월 트럼프 대통령 행정명령(보기)을 통해 시작된 국가 차원의 AI 기반 과학 연구 프로젝트다. 처음에는 미국 에너지부(DOE)를 중심으로 출범했지만, 이번 발표를 계기로 보건복지부(HHS), 국립보건원(NIH), 국립과학재단(NSF), 미국항공우주국(NASA), 국방부(DOW), 농무부(USDA), 교통부(DOT), 내무부(DOI) 등으로 확대되며 범정부 프로젝트로 진화했다. 백악관 과학기술정책실(OSTP) 국장 마이클 크라치오스(Michael Kratsios)는 “미국의 위대한 과학적 성취는 국가적 동원과 새로운 연구기관 설립을 통해 이뤄졌다”며 “제네시스 미션은 AI를 활용한 과학 혁신의 새로운 장이 될 것”이라고 강조했다. AI가 이끄는 ‘과학 연구 국가 프로젝트’ 제네시스 미션의 핵심은 에너지부가 구축한 ‘아메리칸 사이언스 앤드 시큐리티 플랫폼(American Science and Security Platform)’이다. 이 플랫폼은 연방기관이 보유한 방대한 데이터와 슈퍼컴퓨팅 자원, AI 모델, 연구 인프라를 하나로 연결하는 국가 연구 허브 역할을 수행한다. 연구자들은 이를 통해 기관 간 장벽 없이 데이터와 컴퓨팅 자원을 공유하며 과학 연구를 수행할 수 있다. 특히, 이번 프로젝트는 단순한 AI 연구 지원이 아니라 ‘AI를 과학자의 핵심 연구 도구로 활용하는 것’을 목표로 한다. 백악관은 AI가 과학 연구 방식을 근본적으로 바꾸고 연구 속도를 획기적으로 높일 것으로 기대하고 있다. AI로 질병의 원인을 찾고 치료법을 설계하다…의료·바이오 혁신 가속 제네시스 미션에서 가장 큰 비중을 차지하는 분야는 의료와 생명과학이다. 미국 정부는 AI가 질병 연구와 신약 개발의 패러다임을 바꿀 수 있다고 판단하고, 국가 차원의 의료 데이터를 통합해 질병의 근본 원인을 규명하는 데 집중할 계획이다. 우선 미국 보건복지부(HHS)는 수십 년간 축적된 국가 건강 추적 데이터와 환경보호청(EPA)의 화학물질 모니터링 데이터, 국립과학재단(NSF)의 생명과학 연구 결과를 에너지부(DOE)의 초고성능 컴퓨팅 자원과 결합한다. 이를 통해 암, 당뇨, 심혈관질환 등 만성질환이 발생하는 복합적인 원인을 AI가 분석하도록 할 예정이다. 소아암 분야에서도 AI 활용이 본격화된다. 미국 정부는 전국 암센터 네트워크와 희귀 소아암 데이터를 통합한 연구 생태계를 구축하고, DOE 슈퍼컴퓨터를 활용해 수백 개에 이르는 희귀 암 유형을 분석한다. 연구진은 이를 통해 암 발생 메커니즘을 규명하고 새로운 치료법 개발 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 신약 개발 영역에서는 AI가 방대한 생체 데이터를 분석해 새로운 치료 후보를 찾아내는 역할을 맡는다. 보건복지부와 에너지부, 국방부는 유전체·분자·임상·실사용 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하고, AI를 활용해 기존 약물의 새로운 적응증을 발굴하거나 신약 후보 물질을 탐색할 계획이다. 또한 미국 재향군인부(VA)는 ‘밀리언 베테랑 프로그램(Million Veteran Program)’을 통해 확보한 유전체 데이터와 전자의무기록(EHR)을 활용해 질병 위험을 조기에 탐지하는 AI 모델을 개발한다. 이를 통해 질병이 심각한 단계로 진행되기 전에 예방적 의료 서비스를 제공하는 것이 목표다. AI 디지털 트윈으로 도로·전력망까지 재설계 미국 정부는 AI가 국가 인프라의 설계와 운영 방식도 근본적으로 변화시킬 것으로 보고 있다. 특히 교통부(DOT)와 에너지부(DOE)는 디지털 트윈 기술을 활용해 미국 전역의 교통 및 건설 인프라를 가상 공간에 구현하는 프로젝트를 추진한다. AI는 디지털 트윈 환경에서 교량, 도로, 철도, 공항 등의 상태를 실시간으로 분석하고 구조적 문제를 예측하게 된다. 이를 통해 유지보수 시점을 사전에 파악하고 시설 수명을 연장함으로써 막대한 사회간접자본(SOC) 유지 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 전력망 분야에서는 AI가 전력 수요와 공급을 예측하는 핵심 도구로 활용된다. 미국 정부는 디지털 트윈 기반 전력망 모델을 구축해 전력 사용량 변화와 발전량 변동을 실시간 분석하고, 보다 안정적이고 효율적인 전력 공급 체계를 마련한다는 계획이다. 이는 AI 시대 급증하는 데이터센터 전력 수요에 대응하기 위한 전략적 투자로도 해석된다. AI로 반도체·바이오 제조 혁신…미국 산업 경쟁력 강화 제네시스 미션은 과학 연구를 넘어 제조업 경쟁력 회복에도 초점을 맞추고 있다. 특히 반도체 산업은 미국이 글로벌 기술 패권 경쟁에서 우위를 유지하기 위해 반드시 확보해야 할 핵심 분야로 꼽힌다. 에너지부는 첨단 AI 모델과 반도체 생산 데이터를 결합한 '풀스택 공동설계(Full-stack Co-design)' 생태계를 구축할 계획이다. 연구자들은 소재 개발부터 공정 설계, 제조, 검증까지 전 과정을 AI와 함께 수행하게 된다. 이를 통해 차세대 반도체와 초고효율 AI 컴퓨팅 기술 개발 속도를 획기적으로 높인다는 구상이다. 바이오 제조 분야에서도 대규모 협업이 진행된다. 에너지부와 보건복지부, 국립과학재단, 농무부, 국방부는 생물학 연구 데이터와 자동화 실험 플랫폼을 결합해 바이오 기반 연료와 화학소재, 신소재 생산 기술을 산업 규모로 확대할 예정이다. 국방 산업 역시 예외가 아니다. 미국 국방부와 국가핵안보청(NNSA)은 AI 에이전트 기반 설계·시뮬레이션 기술을 활용해 각종 무기 체계와 핵심 부품 개발 과정을 자동화하고, 설계부터 시험·인증까지의 기간을 대폭 단축하는 방안을 추진한다. NASA와 DOE, 150PB 우주 데이터 분석 나서 우주 분야에서는 AI가 새로운 발견을 위한 핵심 연구 파트너 역할을 수행하게 된다. NASA와 에너지부는 망원경과 위성, 탐사선, 지구관측 시스템 등에서 축적된 150페타바이트(PB) 이상의 데이터를 AI로 분석하는 프로젝트를 추진한다. 이는 현재 전 세계 과학계가 보유한 가장 방대한 규모의 우주 데이터 활용 사례 중 하나다. 특히 물리 법칙을 학습한 물리 기반 AI(Physics-informed AI)와 자율적으로 연구를 수행하는 에이전트 AI를 활용해 관측 데이터와 시뮬레이션 결과를 통합 분석할 계획이다. 이를 통해 천문학과 우주물리학뿐 아니라 지구과학, 기후 연구, 생명과학 분야에서도 새로운 발견이 가능할 것으로 기대된다. 연구자가 실험을 지시하면 AI가 수행하는 ‘자율 연구실’ 구축 이번 발표에서 과학계의 가장 큰 관심을 끈 분야 중 하나는 AI 기반 자율 연구실(Autonomous Laboratory)이다. 에너지부와 보건복지부, 국립과학재단, 미국표준기술연구소(NIST)는 로봇과 AI, 센서 기술을 통합한 차세대 연구 환경을 구축할 계획이다. 연구자가 실험 목표를 입력하면 AI가 실험 설계를 수행하고, 로봇이 실제 실험을 진행한 뒤 결과를 분석해 다음 실험을 자동으로 제안하는 구조다. 이러한 자율 연구실은 하루 24시간 연구를 수행할 수 있으며, 인간 연구자가 수행하기 어려운 수십만 건의 실험을 반복적으로 진행할 수 있다. 미국 정부는 이를 통해 신소재, 신약, 에너지 기술 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 양자기술 분야에서도 AI 활용이 확대된다. DOE와 국방부는 AI를 활용해 양자컴퓨터와 양자센서, 양자통신 기술 개발을 가속화하고, 궁극적으로는 세계 최초의 실용적 오류정정 양자컴퓨터 개발을 목표로 하고 있다. 생물학적 위협과 핵 안보까지 AI가 감시 국가 안보 분야 역시 제네시스 미션의 중요한 축이다. 미국 질병통제예방센터(CDC)와 국토안보부(DHS), 국방부, 에너지부는 유전체 정보와 임상 데이터, 환경 데이터, 공개 정보 등을 통합 분석하는 AI 기반 감시 체계를 구축한다. 이를 통해 새로운 감염병이나 생물학적 위협이 발생할 경우 조기에 탐지하고 대응할 수 있는 능력을 확보한다는 계획이다. 핵 안보 분야에서는 국가핵안보청이 수십 년 동안 축적한 핵실험 및 핵물질 데이터를 AI로 분석한다. AI는 핵물질의 출처를 추적하고 폭발 잔해를 분석해 원산지를 규명하는 핵 포렌식(Nuclear Forensics) 기술을 지원하게 된다. 이는 미국의 핵 억지력과 국가 안보 역량을 한층 강화하는 핵심 수단으로 평가된다. 제네시스 미션은 단순한 연구 지원 사업이 아니라 미국 과학기술 혁신 체계를 AI 중심으로 재설계하려는 국가 전략으로 평가된다. 백악관은 연방기관이 보유한 방대한 데이터와 슈퍼컴퓨팅 자원, 연구 인프라를 하나로 연결해 연구개발 생산성을 획기적으로 높이고, 미국 과학 경쟁력을 새로운 수준으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 특히 AI 에이전트, 디지털 트윈, 자율 연구실, 과학 특화 파운데이션 모델이 국가 연구 인프라의 핵심 축으로 자리 잡게 되면서 제네시스 미션은 20세기 맨해튼 프로젝트와 우주개발 프로그램에 비견되는 미국의 차세대 과학 혁신 프로젝트로 평가받고 있다. 향후 산업계와 민간 재단, 국제 연구기관까지 참여가 확대될 경우 그 파급력은 더욱 커질 전망이다.

인공지능(AI) 개발 경쟁의 최전선에 있는 연구자들이 이례적으로 미국 정부에 "AI 개발 속도를 조절할 수 있는 안전장치를 마련해 달라"고 요구하고 나섰다. AI 산업을 이끌고 있는 기업 내부 연구진이 경쟁보다 안전을 우선해야 한다는 목소리를 집단적으로 낸 것은 매우 드문 일이다. 최근 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글 딥마인드(Google DeepMind), 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft), 아마존(Amazon) 등 주요 AI 기업의 연구원과 엔지니어, 정책 전문가 등 1,100여 명은 지난달 말, 미국 정부를 향한 공개 서한 '페이싱 더 프런티어(Pacing the Frontier)'를 발표했다. 서명자는 이후 계속 늘어나 현재(현지시간 1일 10시) 1,300명을 넘어섰다. 이들은 AI 개발을 중단하자는 것이 아니라, AI가 스스로 AI를 개발하는 시대(Automated AI Research)에 대비해 안전성 검증과 국제적 거버넌스 체계가 마련될 때까지 AI 개발 속도를 의도적으로 조절할 수 있는 정책 수단을 구축해야 한다고 주장했다. "가장 큰 위험은 AI가 AI를 연구하는 순간" 이번 서한이 기존의 AI 규제 논의와 다른 점은 우려의 대상이 현재의 생성형 AI가 아니라 'AI 연구 자동화'라는 미래 단계에 맞춰져 있다는 것이다. 연구자들은 AI가 논문을 읽고, 알고리즘을 설계하며, 새로운 AI 모델을 스스로 개발하는 수준에 도달하면 기술 발전 속도가 인간 연구자의 이해와 통제를 넘어설 가능성이 있다고 경고했다. 서한은 "AI 역량 발전이 우리의 이해와 통제 능력을 넘어 급격히 가속화될 실질적인 위험(real risk)이 있다"고 지적했다. 특히 이러한 발전이 시작되면 기업 간 경쟁 때문에 어느 한 기업이 자발적으로 개발 속도를 늦추기 어려운 만큼 정부 차원의 국제 협력이 필요하다고 강조했다. "개발 중단이 아니라 '속도 조절'" 이번 공개 서한은 2023년 일론 머스크 등이 GPT-4 이후 AI 개발을 6개월간 중단하자고 제안했던 공개 서한과는 결이 다르다. 당시에는 일정 기간 개발을 멈추자는 'Pause'가 핵심이었다면, 이번에는 'Pacing(속도 조절)'이라는 개념을 제시했다. 연구자들은 기술 발전 자체를 막자는 것이 아니라 안전성 평가 체계, 기술적 보호장치, 국제 거버넌스, 검증 도구 등을 함께 발전시켜 사회가 AI 발전 속도를 따라갈 수 있는 시간을 확보해야 한다고 주장했다. 즉 AI 발전을 멈추는 것이 아니라 '필요하면 속도를 늦출 수 있는 브레이크를 미리 만들어 두자'는 것이 핵심이다. 왜 지금 이런 목소리가 나왔나 이번 공개 서한의 배경에는 최근 AI 기술의 급격한 발전이 있다. 앤트로픽은 최근 자사 연구를 통해 AI가 AI 개발 과정에 점점 더 많이 활용되고 있다고 밝힌 바 있으며, 일부 기업에서는 이미 코드 작성의 상당 부분을 AI가 담당하고 있다. 또 최근에는 AI 모델이 샌드박스 환경을 우회하거나 외부 시스템에 접근을 시도한 사례 등이 알려지면서 AI 통제 가능성에 대한 우려도 커지고 있다. 이러한 사례들은 연구자들이 안전성 검증 체계 마련을 요구하는 직접적인 배경이 됐다. 이번 서한에서 주목할 점은 규제 강화보다 평가(Evaluation)를 강조했다는 점이다. 연구자들은 AI 개발을 일률적으로 제한하기보다, 위험 수준을 객관적으로 평가하고 필요한 경우 개발 속도를 조절할 수 있는 기술적·제도적 도구를 마련해야 한다고 주장했다. 이는 최근 AI 업계에서 확산되고 있는 'AI 평가(Evals)' 중심 접근과도 맞닿아 있다. 단순히 모델 크기나 성능이 아니라 자율성, 자기개선 능력, 사이버 공격 수행 능력 등을 지속적으로 측정해야 한다는 것이다. 이번 공개 서한은 AI 안전을 둘러싼 산업 내부의 분위기 변화를 보여주는 상징적인 사건으로 평가된다. 불과 2~3년 전만 해도 AI 규제 논의는 학계와 시민단체가 주도했다. 그러나 이제는 세계 최고 수준의 AI 모델을 직접 개발하는 연구자들이 정부에 안전장치 마련을 요구하고 있다. 이는 AI 기술이 연구실 수준을 넘어 경제와 산업, 국가안보를 좌우하는 핵심 인프라로 자리 잡으면서 개발 경쟁만으로는 해결할 수 없는 위험이 현실적인 정책 의제로 부상했음을 보여준다. AI 패권 경쟁 속 '속도'와 '안전'의 딜레마 다만 이러한 제안이 실제 정책으로 이어질지는 미지수다. 미국 정부는 AI 분야에서 중국과의 경쟁을 국가 전략으로 삼고 있으며, 트럼프 행정부 역시 AI 경쟁력 강화를 우선시하는 기조를 유지하고 있다. 이 때문에 국제적인 속도 조절 체계를 구축하더라도 국가 간 이해관계와 기업 간 경쟁이 가장 큰 장애물이 될 가능성이 크다. 그럼에도 이번 공개 서한은 AI 역사에서 중요한 전환점이 될 가능성이 있다. AI 개발의 최전선에 있는 연구자들이 처음으로 "더 빠르게"보다 "더 안전하게"를 공개적으로 요구했다는 점에서다. 업계에서는 이번 움직임이 향후 미국과 유럽을 중심으로 AI 안전성 평가 체계와 국제 거버넌스 논의를 더욱 가속화하는 계기가 될 것으로 보고 있다.

AMD는 美 현지시각 23일, 개최된 '어드밴싱 AI 2026(Advancing AI 2026)'에서 차세대 인공지능(AI) 인프라 및 피지컬 AI 포트폴리오를 공개했다. 이번 발표의 핵심인 AMD 헬리오스(AMD Helios™) 랙스케일 솔루션은 현재 양산에 돌입했으며, 주요 AI 기업들이 기가와트급 규모의 AI 인프라 구축에 활용할 예정이다. AI가 학습 중심에서 추론과 에이전틱 AI 워크로드로 빠르게 확대되면서 컴퓨팅 수요도 급격히 증가하고 있다. AMD는 고객이 각 워크로드에 가장 적합한 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있도록 개방형 풀스택 AI 플랫폼을 제공하며, 높은 성능과 유연성을 바탕으로 다양한 AI 요구사항을 지원한다. 이날 기조연설에 나선 AMD 회장 겸 CEO인 리사 수(Dr. Lisa Su) 박사는 포괄적인 엔드투엔드 AI 솔루션 포트폴리오를 발표했다. AMD는 반도체부터 소프트웨어에 이르기까지 AI 및 고성능 컴퓨팅 환경을 어떻게 재편하고 있는지 보여주었다. 리사 수 CEO는 "AI의 다음 단계는 프런티어 모델, 에이전트, 그리고 피지컬 AI로 확장되며, AI를 모든 곳에 구현할 수 있는 새로운 기회를 만들어 갈 것"이라며, "이러한 가능성을 실현하기 위해서는 업계 전반의 긴밀한 협력이 필요하다. AMD는 생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공함으로써, 고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 그리고 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다. AMD 헬리오스, 최고 수준의 성능을 제공하는 랙스케일 AI 솔루션 최첨단 AI 구현을 위해서는 시스템 전반이 긴밀하게 통합된 랙 아키텍처가 필요하며, 스택 전반의 모든 구성 요소가 최고의 성능을 발휘해야 한다. AMD 헬리오스 랙스케일 솔루션은 이를 위해 설계됐으며, 72개의 고성능 AMD 인스팅트 MI455X GPU와 18개의 6세대 AMD 에픽 '베니스(Venice)' CPU, AMD 펜산도(Pensando™) 프런트엔드, 스케일업 및 스케일아웃 네트워킹, 그리고 AMD ROCm™ 오픈 소프트웨어를 하나로 최적화해 통합했다. AMD 헬리오스는 업계를 선도하는 컴퓨팅 성능과 메모리 용량, 네트워킹 대역폭을 결합해 경쟁 솔루션 대비 달러당 최대 30% 더 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다. 개방형 풀스택 AI 플랫폼을 기반으로 하는 AMD 헬리오스는 뛰어난 성능을 바탕으로 주요 AI 연구기관과 클라우드 서비스 기업들의 선택을 받고 있다. 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft), 오라클(Oracle), 휴메인(HUMAIN), 텐서웨이브(Tensorwave), 벌처(Vultr), 시라스케일(Cirrascale) 등이 도입을 추진하고 있으며, Bull, HPE, 레노버(Lenovo), 슈퍼마이크로(Supermicro)를 비롯한 주요 OEM과 산미나(Sanmina), 위윈(Wiwynn) 등 인프라 파트너를 통해 시스템이 공급될 예정이다. 어드밴싱 AI 2026에서는 AMD 파트너들이 대규모 AI 학습 및 추론 환경에서 AMD AI 인프라를 어떻게 활용하고 있는지 소개했다. 앤트로픽은 앞서 발표한 전략적 협력 내용을 바탕으로, AMD 헬리오스 랙스케일 솔루션에 최대 2기가와트 규모의 AMD 인스팅트 MI455X GPU를 구축할 계획이라고 밝혔다. 또한 양사는 클로드(Claude)를 활용해 AMD 소프트웨어 개발을 가속화하기 위한 다년간의 공동 엔지니어링 협력을 시작한다. 양사는 AMD 인스팅트 GPU에 최적화된 워크로드 개발과 ROCm 소프트웨어 개발을 함께 추진하며, AMD는 엔지니어링 및 제품 개발 전반에 클로드를 폭넓게 도입할 예정이다. 오픈AI와 AMD는 실리콘부터 소프트웨어에 이르는 AI 스택 전반을 공동 최적화하고 있다. 오픈AI의 트라이튼(Triton) 프레임워크와 AMD ROCm 소프트웨어를 활용해 AMD 인스팅트 MI455X GPU 및 AMD 헬리오스 랙에서 GPT 계열 워크로드를 최적화하고 있으며, 오픈AI는 2026년 4분기부터 AMD 헬리오스를 도입하고 2027년부터 본격적인 구축을 확대할 계획이다. 메타는 기가와트급 AI 인프라 구축을 위해 AMD와 공동 설계를 진행하며, 자사 워크로드에 AMD의 AI 컴퓨팅 스택 전반을 최적화하고 있다. 현재 메타는 연구소에서 6세대 AMD 에픽 CPU 플랫폼을 검증 중이며, 대규모 도입을 앞두고 AMD 헬리오스 랙에 대한 워크로드 테스트와 검증도 진행하고 있다. 세레브라스는 AMD와 협력해 초저지연 AI 컴퓨팅 기술과 AMD 헬리오스의 고처리량 랙스케일 인프라를 결합한 통합 솔루션을 제공한다. 이를 통해 초저지연 AI 추론 서비스의 효율성과 확장성, 경제성을 더욱 향상시킬 계획이다. 에이전틱 AI 시대를 위한 차세대 데이터센터 CPU 및 GPU 포트폴리오 공개 6세대 AMD 에픽 프로세서는 클라우드, 엔터프라이즈, 범용 컴퓨팅 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 아우르는 업계에서 가장 폭넓은 서버 CPU 포트폴리오를 제공하며, 에이전틱 AI 시대의 다양한 워크로드를 지원한다. 업계를 선도하는 코어당 성능과 최고 수준의 스레드 집적도를 바탕으로, 와트당, 달러당, 그리고 랙당 더 많은 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 지원한다. AI 가속기를 지원하는 호스트 CPU로서는 AI 가속기가 최대 성능을 발휘할 수 있도록 충분한 연산 성능과 메모리 대역폭을 제공하며, 범용 서버 환경에서는 비즈니스 크리티컬 애플리케이션과 AI 지원 워크로드를 위한 뛰어난 성능과 전력 효율성을 제공한다. AMD 인스팅트 MI400 시리즈 GPU는 클라우드, 엔터프라이즈 및 HPC 환경을 위한 강력한 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. AMD 인스팅트 MI455X GPU는 이전 세대인 MI355X 대비 최대 34배 높은 토큰 처리량을 제공한다. 고정밀 연산이 요구되는 워크로드를 위해 새롭게 공개된 AMD 인스팅트 MI430X 가속기는 과학기술 연산과 소버린 AI를 위한 AMD의 최고 성능 HPC 가속기로, 최대 288TFLOPS의 하드웨어 기반 FP64 성능을 제공한다. AMD 인스팅트 MI430X는 미국과 유럽의 차세대 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 구축에도 적용될 예정이다. AMD는 이와 함께 AMD 인스팅트 MI350P GPU도 공개했다. 기존 AI 인프라에서도 손쉽게 AI 가속 기능을 추가할 수 있도록 설계됐으며, 뛰어난 토큰 처리 경제성을 제공한다. AMD 인스팅트 MI350P GPU는 경쟁 제품 대비 달러당 최대 4.2배 높은 초당 토큰 처리 성능을 제공한다. 개방형 AI 소프트웨어 생태계 확대 개발자를 위한 AMD ROCm은 AMD 하드웨어 기반 AI 애플리케이션 개발 및 배포를 지원하는 개방형 AI 소프트웨어 플랫폼으로, 뛰어난 성능과 유연성은 물론 폭넓은 생태계 지원을 제공한다. AMD는 이를 기반으로 AI 기반 개발 플랫폼인 ROCm.ai를 새롭게 공개했다. ROCm.ai는 개발자가 AMD 플랫폼에서 GPU 소프트웨어를 보다 빠르게 개발하고 최적화하며 배포할 수 있도록 지원하는 AI 기반 개발 환경이다. ROCm.ai는 클로드(Claude), 코덱스(Codex), 커서(Cursor) 등 널리 사용되는 AI 코딩 에이전트가 AMD 플랫폼과 ROCm을 네이티브 수준에서 이해하고 활용할 수 있도록 지원함으로써, AI 기반 GPU 소프트웨어 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 또한 ROCm.ai는 AMD 인스팅트 MI455X GPU를 위한 소프트웨어 지원을 더욱 빠르게 확대하는 동시에 성능 최적화도 함께 지원한다. 파이토치(PyTorch), 허깅 페이스(Hugging Face), vLLM, SGLang 등 주요 오픈소스 AI 프레임워크는 이미 MI455X를 지원하고 있으며, 우수한 성능을 제공하고 있다. 차세대 AI 인프라 로드맵 공개 AMD는 2030년까지 CPU, GPU, 네트워킹 및 랙스케일 AI 솔루션 전반에 걸쳐 매년 혁신을 이어간다는 로드맵을 제시하며, 차세대 제품 계획도 함께 공개했다. 주요 내용은 '젠(Zen) 7' 아키텍처 기반 차세대 AMD 에픽 서버 CPU는 2028년 출시될 예정이다. '플로렌스(Florence)', '페라라(Ferrara)', '피덴차(Fidenza)' 코드명의 제품군은 서버 집적도, 성능, 시스템당 비용 대비 성능, 와트당 성능에서 AMD의 리더십을 한층 강화할 것으로 기대된다. '젠 8' 아키텍처 기반 '라벤나(Ravenna)' CPU는 2030년 출시될 예정이며, AMD의 서버 CPU 리더십을 이어갈 제품으로 개발되고 있다. 차세대 AMD 인스팅트 MI500 시리즈 GPU는 2027년 출시될 예정으로, 차세대 컴퓨팅, 메모리 및 인터커넥트 기술을 기반으로 업계를 선도하는 성능을 제공할 예정이다. AMD 인스팅트 MI600 시리즈 GPU는 2028년 출시될 예정이다. 차세대 AMD 헬리오스 500 랙스케일 솔루션은 AMD 인스팅트 MI500 시리즈 GPU와 AMD 에픽 '베라노(Verano)' CPU, 차세대 AMD 펜산도 '코모(Como)' 및 '몬차(Monza)' 네트워킹 기술을 기반으로 구성될 예정이다. 이어 출시될 AMD 헬리오스 600 랙스케일 솔루션은 AMD 인스팅트 MI600 시리즈 GPU와 AMD 에픽 '페라라(Ferrara)' CPU, AMD 펜산도 '팔마(Palma)' 및 '레반초(Levanzo)' 네트워킹 기술을 기반으로 제공될 예정이다. 엔터프라이즈 전반으로 AI 확산 지원 AMD는 클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 데이터센터는 물론 AI PC에 이르기까지 엔터프라이즈 AI 인프라 전반을 지원하며, 기업 고객들이 AI를 보다 신속하게 도입하고 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 돕고 있다. 어드밴싱 AI 2026에서 AT&T는 클라우드, 온프레미스 및 에어갭 환경 전반에 걸쳐 AMD 기술을 활용한 유연한 엔터프라이즈 AI 구축 사례를 소개했다. 또한 AMD 인스팅트 GPU와 AMD ROCm 소프트웨어를 활용해 통신 산업에 특화된 오픈소스 AI 모델인 OTel 2.0을 운영하고 있다고 밝혔다. AMD는 AMD 라이젠 AI 헤일로(Ryzen™ AI Halo) 개발자 플랫폼을 통해 로컬 AI 개발에 필요한 높은 성능과 전력 효율성, 그리고 간편한 개발 환경을 제공하고 있다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen™ AI Max PRO 400 시리즈) 프로세서를 탑재한 새로운 라이젠 AI 헤일로 플랫폼은 AMD와 주요 OEM 파트너를 통해 올해 하반기 출시될 예정이다. 또한 시스코(Cisco)와 AMD는 라이젠 AI 헤일로 시스템을 포함한 AMD의 고성능 AI 추론 플랫폼과 시스코의 네트워킹, 옵저버빌리티(Observability), 보안 기술을 결합해 기업이 하이브리드 및 로컬 환경에서 에이전틱 AI를 보다 효과적으로 구축·운영·관리할 수 있도록 협력하고 있다. 피지컬 AI 시대를 위한 차세대 로보틱스 플랫폼 공개 AI가 클라우드와 엔터프라이즈를 넘어 로컬 시스템으로 확산됨에 따라, AI의 다음 단계는 현실 세계를 인식하고, 추론하며, 행동하는 지능형 기계로 진화하고 있다. AMD는 FPGA와 어댑티브 SoC를 기반으로 축적해 온 로보틱스 기술력을 바탕으로 AMD 크리아 AI 솔루션(AMD Kria™ AI Solutions)을 새롭게 선보이며, 로봇의 두뇌부터 신체까지 아우르는 로보틱스 포트폴리오를 확대를 발표했다. AMD 크리아 AI 솔루션은 AI 기반 인식, 추론, 에이전틱 의사결정, 제어 기능을 하나의 플랫폼에 통합해, 실제 산업 및 로보틱스 환경에서 요구되는 고성능 AI 컴퓨팅을 제공한다. 이번 포트폴리오는 AMD 라이젠 AI 임베디드 X100 시리즈(Ryzen™ AI Embedded X100 Series) 프로세서를 탑재한 새로운 AMD 크리아 AI 시스템 온 모듈(System-on-Module, SOM)과, CPU·GPU·NPU·FPGA 컴퓨팅을 하나의 플랫폼으로 통합한 업계 최초의 개방형 턴키 자율 로보틱스 개발 플랫폼인 AMD 크리아 AI 로보틱스 개발 플랫폼(AMD Kria™ AI Robotics Developer Platform)으로 구성된다. 또한 확대된 개방형 소프트웨어 생태계를 기반으로 개발자가 특정 벤더에 종속되지 않는 유연한 개발 환경을 구축할 수 있도록 지원하며, 차세대 피지컬 AI 및 로보틱스 시스템의 프로토타입 개발부터 양산까지의 개발 기간을 단축할 수 있도록 돕는다.