2025년 데이터센터 AI 가속기 시장 현황
2025년 현재 글로벌 AI 인프라 시장은 빠르게 성장하고 있다. 가트너의 최근 조사에 따르면 2025년 전 세계 생성형 AI 관련 지출은 2024년 대비 76.4% 증가한 6,440억 달러에 이를 것으로 전망된다. 이러한 시장 성장 속에서 인텔 가우디 3 AI 가속기와 엔비디아 H100/H200은 데이터센터 AI 칩 시장의 양대 축으로 자리매김하고 있다.
데이터센터 AI 가속기는 대규모 언어 모델(LLM) 학습과 추론, 생성형 AI 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 전문 칩으로, 기업의 AI 전환에 핵심적인 역할을 수행한다. 특히 메모리 용량, 대역폭, 네트워킹 성능이 AI 가속기의 성능을 결정하는 주요 요소로 부상했다.
인텔 가우디 3 AI 가속기 핵심 스펙
인텔 가우디 3는 2024년 4월 공개되어 2024년 9월 정식 출시된 최신 AI 가속기로, 기존 가우디 2 대비 성능이 대폭 향상되었다. 가우디 3의 주요 하드웨어 사양은 다음과 같다.
주요 하드웨어 구성
- 컴퓨팅 코어: 64개 텐서 프로세서 코어(TPC) + 8개 행렬 곱셈 엔진(MME)
- 메모리: 128GB HBM2e, 메모리 대역폭 최대 3.67TB/s
- 캐시: 96MB SRAM 온다이 캐시(19.2TB/s 대역폭)
- 네트워킹: 24개 200Gb 이더넷 포트(총 1,200GB/s)
- 공정: 5나노미터 칩렛 설계
- 소비전력: 약 600W TDP
가우디 3의 가장 큰 특징은 개방형 표준 이더넷 네트워킹을 채택했다는 점이다. 엔비디아의 폐쇄적인 NVLink나 InfiniBand와 달리, 가우디 3는 표준 이더넷 인프라를 활용할 수 있어 기업이 기존 네트워크 장비를 그대로 사용할 수 있다. 또한 PyTorch, Hugging Face와 같은 주요 AI 프레임워크와 완벽한 호환성을 제공한다.
엔비디아 H100/H200 스펙 분석
엔비디아는 Hopper 아키텍처 기반의 H100과 개선된 H200을 데이터센터 AI 시장에 공급하고 있다. H100은 2022년 출시되어 AI 칩 시장의 표준으로 자리잡았으며, H200은 2024년 2분기 출시된 업그레이드 버전이다.
엔비디아 H100 주요 스펙
- 컴퓨팅: 14,592개 CUDA 코어, 4세대 텐서 코어
- 메모리: 80GB HBM3, 대역폭 3TB/s
- 성능: BF16 매트릭스 1,979 TFLOPS, BF8 3,958 TFLOPS
- 네트워킹: NVLink 900GB/s
- 소비전력: 최대 700W
엔비디아 H200 향상 사항
- 메모리 업그레이드: 141GB HBM3e(H100 대비 76% 증가)
- 대역폭 향상: 4.8TB/s(H100 대비 43% 증가)
- 추론 성능: Llama2 모델 처리 시 H100 대비 최대 2배 향상
- 호환성: H100과 완벽 호환, 기존 시스템에 즉시 적용 가능
H200의 핵심은 SK하이닉스의 HBM3e 메모리를 탑재한 최초의 GPU라는 점이다. H100 대비 거의 2배에 달하는 메모리 용량과 향상된 대역폭은 대규모 LLM 추론 작업에서 병목 현상을 크게 줄여준다.
성능 비교: 벤치마크 결과 분석
인텔과 엔비디아 모두 자사 제품의 성능 우위를 주장하지만, 실제 벤치마크 결과를 살펴보면 워크로드에 따라 성능 차이가 발생한다.
| 구분 | 인텔 가우디 3 | 엔비디아 H100 | 엔비디아 H200 |
|---|---|---|---|
| 메모리 용량 | 128GB | 80GB | 141GB |
| 메모리 대역폭 | 3.67TB/s | 3TB/s | 4.8TB/s |
| 네트워킹 대역폭 | 1,200GB/s(이더넷) | 900GB/s(NVLink) | 900GB/s(NVLink) |
| 가격(추정) | 약 15,625달러 | 약 30,678달러 | 미공개(H100 이상) |
인텔 주장 성능 지표
인텔은 H100과 비교하여 다음과 같은 성능 우위를 주장한다.
- 학습 성능: Llama2 70억/130억 파라미터 및 GPT-3 1,750억 파라미터 모델에서 평균 50% 빠른 학습 시간
- 추론 성능: Llama2 70억/700억 파라미터 모델에서 50% 빠른 추론 처리량
- 전력 효율: 추론 작업에서 40% 향상된 전력 효율성
- 비용 효율: H200 대비 92% 높은 비용 대비 성능(달러당 토큰 수 기준)
실제 벤치마크 결과
시그널65(Signal65)가 실시한 독립적인 벤치마크 테스트에서 가우디 3는 IBM 클라우드 환경에서 IBM Granite-3.1-8B 모델 기준 소규모 워크로드에서 H200 대비 초당 토큰이 43% 높았으며, Llama-3.1-405B 모델 대용량 컨텍스트 실행 시 36% 더 높은 처리 속도를 기록했다.
하지만 이론적 최대 성능을 비교하면 가우디 3의 BF16 매트릭스 성능(1,856 TFLOPS)은 H100(1,979 TFLOPS)보다 약간 낮고, H100의 BF8 성능(3,958 TFLOPS)보다는 2배 낮다. 따라서 실제 워크로드와 소프트웨어 최적화 수준에 따라 성능 격차가 달라질 수 있다는 점을 고려해야 한다.
가격 경쟁력과 총 소유 비용(TCO)
AI 가속기 선택에서 가격은 성능만큼이나 중요한 요소이다. 2025년 현재 시장 가격을 기준으로 비교하면 다음과 같다.
가격 비교
- 인텔 가우디 3: 8개 탑재 시스템 약 125,000달러(칩당 약 15,625달러)
- 엔비디아 H100: 칩당 약 30,678달러(가우디 3 대비 약 2배)
- 엔비디아 H200: 공식 가격 미공개(H100보다 고가 예상)
가우디 3는 H100 대비 약 절반 수준의 가격으로 경쟁력 있는 성능을 제공한다. 특히 시그널65의 벤치마크에서 Llama-3.1-405B 모델 실행 시 가우디 3는 H200 대비 비용 효율성이 92% 높다는 평가를 받았다.
총 소유 비용(TCO) 측면에서 가우디 3의 장점은 다음과 같다.
- 낮은 초기 투자 비용: 하드웨어 구매 비용 절감
- 기존 인프라 활용: 표준 이더넷 네트워크 사용으로 추가 네트워킹 장비 불필요
- 전력 효율: 추론 작업에서 40% 향상된 전력 효율로 운영 비용 절감
- 개방형 생태계: 벤더 종속 위험 감소
생태계와 소프트웨어 지원
AI 가속기의 성능은 하드웨어 스펙뿐만 아니라 소프트웨어 생태계와 최적화 수준에 크게 좌우된다.
인텔 가우디 3 생태계
인텔은 개방형 생태계를 핵심 전략으로 삼고 있다. 가우디 3는 다음과 같은 파트너와 협력하고 있다.
- 클라우드 서비스: IBM 클라우드(첫 상용 서비스), 2025년 하반기 AWS, Google Cloud 등 확대 예정
- OEM 파트너: Dell, HPE, Lenovo, Supermicro
- 소프트웨어 파트너: Hugging Face, Red Hat, VMware, Anyscale, DataStax 등
- 프레임워크: PyTorch, TensorFlow 완벽 지원
2025년 5월 Dell AI Factory에 탑재된 가우디 3 기반 플랫폼이 공개되었으며, IBM 클라우드에서는 2025년 상반기부터 상용 서비스가 시작되었다. 인텔 Tiber 개발자 클라우드에서 가우디 3를 무료로 테스트할 수 있어 진입 장벽이 낮다.
엔비디아 생태계
엔비디아는 CUDA 생태계를 기반으로 압도적인 소프트웨어 지원을 제공한다. H100/H200은 다음과 같은 이점이 있다.
- 성숙한 소프트웨어 스택: CUDA, cuDNN, TensorRT 등 최적화된 라이브러리
- 광범위한 지원: 대부분의 AI 프레임워크와 툴이 CUDA 우선 지원
- 검증된 안정성: 수년간 축적된 최적화 노하우
- 클라우드 가용성: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 모든 주요 클라우드에서 사용 가능
하지만 엔비디아 생태계는 NVLink, NVSwitch, InfiniBand 등 독점 기술에 대한 의존도가 높아 벤더 종속(vendor lock-in) 위험이 있다.
사용 사례별 최적 선택 가이드
AI 가속기는 사용 목적과 워크로드 특성에 따라 최적의 선택이 달라진다.
인텔 가우디 3 추천 사례
- 비용 최적화가 중요한 기업: 제한된 예산으로 AI 인프라 구축
- 기존 이더넷 인프라 활용: 표준 네트워크 장비로 확장성 확보
- 추론 중심 워크로드: LLM 추론, RAG 시스템 운영
- 멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 비디오 처리 통합
- 벤더 종속 회피: 개방형 표준 기반 생태계 선호
엔비디아 H100/H200 추천 사례
- 최고 성능이 필요한 연구: 대규모 모델 학습, 최첨단 AI 연구
- CUDA 의존도 높은 프로젝트: 기존 CUDA 코드베이스 활용
- 학습 중심 워크로드: 대규모 모델 처음부터 학습
- 검증된 안정성 필요: 미션 크리티컬 프로덕션 환경
- 클라우드 우선 전략: 주요 클라우드 서비스에서 즉시 사용
2025년 시장 전망과 결론
2025년 데이터센터 AI 칩 시장은 인텔 가우디 3의 본격적인 시장 진입으로 경쟁이 더욱 치열해질 전망이다. 인텔은 가격 경쟁력과 개방형 생태계를 앞세워 엔비디아의 독주 체제에 도전장을 내밀었으며, IBM, Dell, HPE 등 주요 파트너들과의 협력으로 시장 입지를 넓히고 있다.
가우디 3의 핵심 강점은 H100 대비 절반 수준의 가격으로 경쟁력 있는 성능을 제공한다는 점이다. 특히 추론 워크로드에서 뛰어난 비용 대비 성능을 보여주며, 표준 이더넷 네트워크를 활용할 수 있어 총 소유 비용을 크게 낮출 수 있다.
반면 엔비디아 H100/H200은 성숙한 소프트웨어 생태계와 검증된 성능으로 여전히 시장을 주도하고 있다. 특히 대규모 모델 학습과 최첨단 AI 연구 분야에서는 엔비디아의 우위가 당분간 지속될 것으로 보인다.
⚠️ 선택 시 고려사항
AI 가속기 도입 시 하드웨어 성능만으로 판단하지 말고, 다음 요소들을 종합적으로 검토해야 한다.
- 총 소유 비용(TCO): 초기 투자 + 운영 비용 + 네트워킹 인프라 비용
- 워크로드 특성: 학습 vs 추론, 배치 크기, 모델 규모
- 소프트웨어 호환성: 기존 코드베이스와 프레임워크 의존성
- 확장성 계획: 향후 시스템 확장 시나리오
- 벤더 지원: 기술 지원, 문서화, 커뮤니티 활성화 수준
결론적으로 인텔 가우디 3는 비용 효율적인 AI 인프라 구축을 원하는 기업에게, 엔비디아 H100/H200은 최고 성능과 안정성이 필요한 프로젝트에 적합하다. 두 제품 모두 2025년 데이터센터 AI 시장에서 중요한 역할을 수행할 것이며, 기업은 자신의 요구사항에 맞는 최적의 선택을 할 수 있는 선택지가 늘어났다.
주요 차이점 요약
| 비교 항목 | 인텔 가우디 3 | 엔비디아 H100/H200 |
|---|---|---|
| 가격 경쟁력 | 우수 (H100 대비 약 50%) | 프리미엄 가격 |
| 네트워킹 | 개방형 이더넷 (1,200GB/s) | 독점 NVLink (900GB/s) |
| 메모리 | 128GB HBM2e | 80GB/141GB HBM3e |
| 소프트웨어 생태계 | 성장 중 (PyTorch, HF 지원) | 성숙 (CUDA 생태계) |
| 추론 성능 | 우수 (40% 전력 효율 향상) | 우수 |
| 학습 성능 | 경쟁력 있음 | 최고 수준 |
| 벤더 종속성 | 낮음 (개방형 표준) | 높음 (독점 기술) |
| 클라우드 가용성 | 제한적 (IBM, Dell 등) | 광범위 (모든 주요 CSP) |
2025년은 데이터센터 AI 칩 시장의 전환점이 될 것이다. 인텔 가우디 3의 등장으로 기업들은 성능과 비용, 개방성과 안정성 사이에서 자신의 요구에 맞는 최적의 균형점을 찾을 수 있게 되었다. AI 인프라 투자를 계획 중인 기업이라면 두 제품의 장단점을 면밀히 비교하고, 실제 워크로드로 벤치마크를 수행한 후 최종 결정을 내리는 것이 중요하다.
