아니다. GPU만으로는 안 된다. CPU는 반드시 필요하다.
쉽게 비유하면,
- CPU = 사장
- GPU = 직원 1만 명
사장이 일을 나눠주지 않으면 직원들은 뭘 해야 할지 모른다.
✅ CPU 역할
- 운영체제 실행
- 프로그램 실행
- 메모리 관리
- GPU에게 “이 계산해!”라고 지시
✅ GPU 역할
- 같은 계산을 수천~수만 개 동시에 처리
- AI 학습
- AI 추론
- 그래픽 렌더링
✅ AI 서버에서는?
예를 들어 엔비디아 DGX 서버는
- CPU 2개
- GPU 8개
이런 식으로 구성된다.
즉 CPU가 GPU를 관리하고, GPU가 실제 AI 계산 대부분을 수행한다.
✅ 그럼 왜 엔비디아가 잘 나가는 걸까?
예전에는
- CPU가 계산의 90%
- GPU가 그래픽 정도
였는데,
AI 시대에는
- CPU가 지휘
- GPU가 계산의 95% 이상
을 맡는 경우가 많다.
그래서 AI 데이터센터를 만들 때는 CPU 1~2개보다 GPU 8개, 16개, 72개가 훨씬 더 비싸고 중요해진 것이다.
✅ 그럼 인텔, AMD CPU는 망하는 건가?
그것도 아니다.
AI 서버에는 여전히 CPU가 반드시 필요하다.
다만 투자금의 대부분이 GPU로 몰리고 있는 것이 핵심이다.
예를 들어 AI 서버 한 대를 만든다면 비용이 대략
- CPU: 수백만 원~천만 원대
- GPU: 수천만 원~수억 원
수준까지 차이 날 수 있다.
그래서 마이크로소프트나 메타가 데이터센터를 지을 때도 “GPU를 몇 개 확보했느냐“가 가장 큰 관심사가 되는 거고, 그 수혜를 엔비디아가 크게 받고 있는 것이다.