마이크로소프트가 2026년 10월 12일 자체 AI 추론 시스템 Azure Maia 300을 발표했습니다. 출시 소식만 보면 엔비디아 GPU를 겨냥한 또 하나의 AI 반도체처럼 보이지만, 실제 핵심은 단순한 성능 경쟁보다 AI 추론 인프라를 전체 시스템으로 최적화하는 전략에 있습니다. 이번 글에서는 Maia 300의 성능·구조·배포 시점을 공식 발표 자료로 정리한 뒤, GPU와 추론 가속기의 차이, 토큰 처리량의 의미, 메모리 대역폭과 칩렛 설계, 데이터센터 운영 비용까지 차근차근 살펴봅니다. 마지막에는 ‘Maia가 엔비디아를 대체할 수 있는가?’라는 질문을 따로 검토합니다.1. Azure Maia 300이란 무엇인가?Maia 300은 마이크로소프트가 클라우드 AI 서비스의 추론(inference) 작업..

AI 반도체라고 하면 가장 먼저 떠오르는 이름은 GPU입니다. 하지만 AMD가 사상 처음 시가총액 1조달러를 넘고, 같은 날 Intel과 Arm까지 강하게 오르면서 시장은 새로운 질문을 던지기 시작했습니다.AI 시대의 핵심이 GPU라면, 왜 지금 CPU가 다시 주목받고 있는 걸까요?AMD, 사상 처음 시가총액 1조달러AMD는 9월 21일 약 9.6% 상승하며 처음으로 시가총액 1조달러를 넘어섰습니다. AMD는 PC용 CPU를 넘어 EPYC 서버 CPU, AI 가속기, GPU, 네트워크 기술까지 사업을 확장하고 있습니다.AI라면 GPU가 중요한 것 아닌가?맞습니다. 대규모 AI 학습과 추론에는 GPU가 핵심입니다. 하지만 실제 AI 서비스는 GPU만으로 움직이지 않습니다. 운영체제, 브라우저, 네트워크, ..