AMD CY1Q26 컨퍼런스콜 주요 Q&A 정리(1)

#AMD CY1Q26 컨퍼런스콜 주요 Q&A 정리(1) _다올 반도체/소부장 고영민, 김연미 Q. Server CPU TAM이 단기간에 크게 상향된 배경은? - AI 도입 확대에 따라 CPU 수요가 예상보다 빠르게 증가 - Inference 및 Agentic AI 확산으로 Orchestration, 데이터 처리, 병렬 실행에 필요한 CPU Compute 수요 확대 - 주요 클라우드 업체와 엔터프라이즈 고객 전반에서 CPU 수요 증가 확인 - Server CPU TAM은 2030년 $120B 이상, CAGR +35% 이상 성장 전망 - AMD는 50% 이상 점유율 달성 기회에 대해 긍정적 입장 Q. MI450 및 Helios 고객 수요는 기존 대형 고객 중심인지, 신규 고객도 포함되는지? - OpenAI, Meta와의 대형 파트너십은 순조롭게 진행 중 - 현재 고객 Forecast는 AMD의 2027년 초기 계획을 상회 - MI450 및 Helios에 대한 관심은 기존 대형 고객뿐 아니라 신규 고객으로도 확대 - Training 및 Inference 모두 수요 존재하나, 대규모 배치는 Inference 중심 - 500 시리즈에 대해서도 다수 고객과 논의 진행 중 Q. 26년 Data Center 사업 매출 흐름 전망? - 1Q26 Server CPU 매출은 YoY +50% 이상 증가 - Data Center AI 매출은 중국 전환 영향으로 QoQ 소폭 감소 - 2Q26 Data Center 매출은 Server와 AI 모두 QoQ 두 자릿수 성장 전망 - Server CPU 매출은 2Q26 YoY +70% 이상 성장 전망 - Helios는 3Q26 초기 물량 출하, 4Q26 본격 램프 예상 → 1Q27까지 램프 지속 전망 Q. 2027년 공급 제약 및 성장 리스크는? - 2027년 배치 계획에 대한 가시성은 높은 상황 - GPU가 어느 데이터센터에 설치될지까지 고객과 구체적으로 논의 중 - 공급망 및 데이터센터 구축 측면의 타이트함은 존재 - 다만 고객 및 파트너와 전력·데이터센터 Capacity 확보 관련 협업 진행 - 2027년에는 추가 전력 공급이 확대될 것으로 예상 → 목표 성장률을 초과 달성할 수 있다는 자신감 유지 Q. EPYC 경쟁력 및 점유율 확대 가능성은? - 주요 하이퍼스케일러들과 CPU 수요 관련 깊은 협업 지속 - AI 워크로드에 필요한 CPU 역할을 조기에 인식하고 로드맵 최적화 진행 - General Purpose, Head Node, Agentic AI 등 워크로드별로 다른 CPU 최적화 필요 - AMD는 다양한 워크로드에 대응 가능한 폭넓은 CPU 포트폴리오 보유 - 대형 하이퍼스케일러는 x86과 ARM을 병행 사용할 가능성 높음 → 다양한 워크로드 수요로 Merchant CPU 시장 내 성장 기회 지속 Q. Gross Margin 전망은? - 1Q26 Gross Margin은 견조했고, 2Q26 가이던스는 56% 제시 - Server CPU 성장, Client Mix 개선, Gaming 매출 감소, Embedded 성장 등이 마진 개선 요인 - Embedded는 회사 평균 대비 마진 기여도가 높은 사업부 - MI450은 3Q26 램프 시작, 4Q26 본격 확대 예정이나 회사 평균 대비 마진은 낮음 - 다만 Server CPU 및 사업 Mix 개선 효과가 MI450 마진 희석을 상당 부분 상쇄할 전망 → 장기 Gross Margin 목표 55~58% 범위 내 진전 지속 예상 Q. Server CPU 성장에서 Unit과 ASP 기여도는? - 1Q26 Server CPU 성장은 ASP와 Unit 모두 YoY 증가했으나, 대부분 Unit 증가가 주도 - Turin뿐 아니라 Genoa 등 Zen4 제품군 출하도 확대 - 2Q26 및 하반기 성장에서도 대부분은 Unit 증가가 핵심 - ASP 상승 요인은 일부 존재하나, 공급망 타이트 및 원가 상승분 일부를 고객과 공유하는 수준 - 신제품 세대별 Core Count 증가에 따른 Mix 개선도 ASP 상승 요인 Q. Low Latency 등 신규 AI Compute Architecture 시장 대응 방향은? - AI 도입 확대와 시장 성장에 따라 다양한 Compute Architecture 활용은 자연스러운 흐름 - 다만 전체 TAM의 대부분은 여전히 Data Center GPU가 주요 Accelerator 역할을 할 전망 - Inference, Low Latency, Decode vs Prefill 등 특정 영역에서는 최적화 수요 발생 가능 - AMD는 CPU, GPU, Accelerator 연결, Customization 및 Semi-custom 역량을 모두 보유 → Low Latency 영역 포함 다양한 Architecture 수요에 대응 가능하다는 입장 Q. Agentic AI로 인한 CPU 수요 증가는 GPU를 대체하는 것인지, 아니면 추가 수요인지? - Agentic AI로 인한 CPU 수요 증가는 기존 GPU 수요를 대체하기보다는 추가적인 TAM 확대 요인 - Foundation Model 구동에는 여전히 GPU 등 Accelerator가 필수 - Agent가 증가할수록 CPU 기반 작업(Orchestration, 데이터 처리 등) 동반 증가 - CPU/GPU 비율은 과거 대비 변화하는 추세 → 기존 1:4~1:8 수준에서 점차 1:1에 근접, 경우에 따라 CPU 비중 확대 가능 - AI 인프라 구축 시 CPU와 GPU를 동시에 고려하는 구조로 변화 Q. 메모리 가격 상승 영향 및 공급 상황은? - 메모리 시장은 현재 공급 타이트한 환경 지속 - AMD는 메모리 업체와의 긴밀한 협업을 통해 목표 이상 공급 확보 - 메모리 가격 상승에 따른 원가 상승 압력 존재 - Data Center는 AI 수요 중심으로 공급 확보가 더 중요한 이슈 - 반면, PC 및 Gaming 등 Consumer 시장은 메모리 가격 상승에 따른 수요 둔화 영향 가능 → 2H26 PC 및 Gaming 수요에 일부 부정적 영향 반영 예정 Q. AI 워크로드용 CPU는 일반 서버 CPU 대비 ASP가 구조적으로 더 높은지? - Server CPU TAM은 크게 세 가지로 구분 - General Purpose CPU TAM은 낮은 두 자릿수 수준으로 성장 - AI Head Node CPU는 Accelerator 연결 역할 중심으로 성장 - Agentic AI용 CPU가 TAM 증가의 가장 큰 부분을 차지 - AI 워크로드용 CPU의 ASP는 워크로드별로 상이해 구체적 수치 제시는 어려움 - 다만 Core Count 증가에 따라 ASP는 상승하는 방향 Q. ARM 진입 확대에 따른 서버 CPU 경쟁 구도는? - AI 인프라에서 CPU 중요성이 커지며 시장 내 관심 확대 - ARM은 데이터센터 시장 내 역할이 있는 좋은 Architecture라는 평가 - 다만 AMD는 ARM을 폭넓은 포트폴리오보다는 특정 용도 중심의 Point Product로 판단 - AMD는 General Purpose, AI Head Node, Agentic AI 등 다양한 워크로드 대응 가능한 CPU 포트폴리오 구축 - Venice 세대에서는 AI 최적화 CPU Verano를 추가 - Architecture 및 Advanced Packaging 혁신 지속 → TAM 확대 속 다양한 제품이 성공할 수 있는 기회 존재 📨 DAOL 반도체: https://t.me/Semi_Ko