상승 전환추적 후보Codex 검토Agentic AI가 AMD의 GPU 수요에 더해 서버 CPU 수요까지 넓힐지 검토한다.성장 규모 확대달라진 점AMD 경영진은 대형 하이퍼스케일 고객이 2026년까지 상당한 CPU 증설을 예상하고 Turin과 Genoa 수요가 강하다고 말했다.다르게 볼 이유출처는 Agentic AI가 CPU·RAM·네트워크 I/O를 함께 쓰는 구조라고 해석한다. Codex 검토상 AMD의 AI 수혜 범위를 넓혀 볼 근거이지만 향후 수요 실현 규모는 이 원문만으로 확정되지 않아 watch로 둔다.남은 확인원문은 고객별 CPU 구매 규모와 AMD 매출 전환 규모를 제시하지 않는다.
원문을 바탕으로 한 Codex의 독립 판단입니다. 출처가 전한 사실·해석과 구분해 읽을 수 있습니다.
분석 대상 · Agentic AI와 서버 CPU 수요
이전에는
이전 상태의 비교 근거가 이 분석에 정리되지 않았습니다.
새롭게 달라진 점
AMD 경영진은 대형 하이퍼스케일 고객이 2026년까지 상당한 CPU 증설을 예상하고 Turin과 Genoa 수요가 강하다고 말했다.
원문 근거
2025-09-23, Micron FY4Q25 Earnings Deck 中 #1 - General Purpose 서버(CPU)까지 수요가 높아지는 중 이전 마이크론 3Q25 실적발표에서 전해드렸던 것처럼 Agentic AI 워크로드가 증가함에 따라서 GP서버 수요도 함께 올라오고 있습니다. LLM 메인 사용 사례가 이제 단순한 챗봇을 벗어나서 애플리케이션이 생기고 있는 중입니다. Agentic AI가 GP 서버 수요를 이끌어낸 이유를 보면 이렇습니다. 워크로드의 변화: LLM OS → Agentic AI Application
기존 LLM은 사용자들이 한 번 질문을 넣으면 → 한 번의 추론을 해서 답하는 구조였습니다. 그런데 이제 Agentic AI는 하나의 요청을 넣으면 → 검색엔진 활용, DB 읽기, 단계별 API 직접 호출, 외부 툴 활용 등을 통해서 중간중간마다 몇 번의 추론을 거쳐서 하나의 작업물을 내놓는 구조입니다. 여기서 스텝마다 LLM의 pre-trained 데이터를 쓰는 게 아니라 GP서버가 이메일을 불러오고, 소프트웨어를 호출하여 가동하여 작업물을 내고, 가져온 데이터를 에이전트가 다시 LLM에 넣어서 GPU에서 추론하기를 반복하다보니 CPU 서버 사용량이 증가하게 됩니다.
전체 워크로드상 GPU에 더해 CPU·RAM·네트워크 I/O를 지속적으로 사용합니다. AI 서버 수요는 더 가속화되는데 기존에 안 쓰던 GP 서버와 메모리 사용량까지 증가하니 밸류체인 전반이 끌어올려지는 효과를 내고 있습니다. Agentic AI 흐름은 이제 시작한지 6~12개월정도 됐습니다. 본격적인 Agentic AI 채택기는 CY26부터일 것으로 예상하고 있는 만큼, 이런 트렌드가 점점 더 강해질 것이라 예상할 수 있다는 의미입니다. 일례로 Reasoning(Test-time compute)이 기술적으로 처음 시작된 것은 2024년 9월 o1-preview부터였지만 → 본격적으로 기업들이 채택하기 시작했던 때는 25년 초 DeepSeek-R1부터였고 → Reasoning이 ChatGPT에 무료 사용자들(WAU 8억 명 중 98%인 7.8억 명이 무료 사용자)까지 적용될 수 있었던 건 2025년 8월 GPT-5부터였습니다.
다르게 볼 이유
출처는 Agentic AI가 CPU·RAM·네트워크 I/O를 함께 쓰는 구조라고 해석한다. Codex 검토상 AMD의 AI 수혜 범위를 넓혀 볼 근거이지만 향후 수요 실현 규모는 이 원문만으로 확정되지 않아 watch로 둔다.
원문 근거
2025-09-23, Micron FY4Q25 Earnings Deck 中 #1 - General Purpose 서버(CPU)까지 수요가 높아지는 중 이전 마이크론 3Q25 실적발표에서 전해드렸던 것처럼 Agentic AI 워크로드가 증가함에 따라서 GP서버 수요도 함께 올라오고 있습니다. LLM 메인 사용 사례가 이제 단순한 챗봇을 벗어나서 애플리케이션이 생기고 있는 중입니다. Agentic AI가 GP 서버 수요를 이끌어낸 이유를 보면 이렇습니다. 워크로드의 변화: LLM OS → Agentic AI Application
기존 LLM은 사용자들이 한 번 질문을 넣으면 → 한 번의 추론을 해서 답하는 구조였습니다. 그런데 이제 Agentic AI는 하나의 요청을 넣으면 → 검색엔진 활용, DB 읽기, 단계별 API 직접 호출, 외부 툴 활용 등을 통해서 중간중간마다 몇 번의 추론을 거쳐서 하나의 작업물을 내놓는 구조입니다. 여기서 스텝마다 LLM의 pre-trained 데이터를 쓰는 게 아니라 GP서버가 이메일을 불러오고, 소프트웨어를 호출하여 가동하여 작업물을 내고, 가져온 데이터를 에이전트가 다시 LLM에 넣어서 GPU에서 추론하기를 반복하다보니 CPU 서버 사용량이 증가하게 됩니다.
전체 워크로드상 GPU에 더해 CPU·RAM·네트워크 I/O를 지속적으로 사용합니다. AI 서버 수요는 더 가속화되는데 기존에 안 쓰던 GP 서버와 메모리 사용량까지 증가하니 밸류체인 전반이 끌어올려지는 효과를 내고 있습니다. Agentic AI 흐름은 이제 시작한지 6~12개월정도 됐습니다. 본격적인 Agentic AI 채택기는 CY26부터일 것으로 예상하고 있는 만큼, 이런 트렌드가 점점 더 강해질 것이라 예상할 수 있다는 의미입니다. 일례로 Reasoning(Test-time compute)이 기술적으로 처음 시작된 것은 2024년 9월 o1-preview부터였지만 → 본격적으로 기업들이 채택하기 시작했던 때는 25년 초 DeepSeek-R1부터였고 → Reasoning이 ChatGPT에 무료 사용자들(WAU 8억 명 중 98%인 7.8억 명이 무료 사용자)까지 적용될 수 있었던 건 2025년 8월 GPT-5부터였습니다.
판단을 바꿀 조건
CPU 증설 계획이 축소되거나 Turin·Genoa 수요가 유지되지 않는 확인이 나오면 이 긍정 해석은 약화될 수 있다.
원문 근거
2025-09-23, Micron FY4Q25 Earnings Deck 中 #1 - General Purpose 서버(CPU)까지 수요가 높아지는 중 이전 마이크론 3Q25 실적발표에서 전해드렸던 것처럼 Agentic AI 워크로드가 증가함에 따라서 GP서버 수요도 함께 올라오고 있습니다. LLM 메인 사용 사례가 이제 단순한 챗봇을 벗어나서 애플리케이션이 생기고 있는 중입니다. Agentic AI가 GP 서버 수요를 이끌어낸 이유를 보면 이렇습니다. 워크로드의 변화: LLM OS → Agentic AI Application
전체 워크로드상 GPU에 더해 CPU·RAM·네트워크 I/O를 지속적으로 사용합니다. AI 서버 수요는 더 가속화되는데 기존에 안 쓰던 GP 서버와 메모리 사용량까지 증가하니 밸류체인 전반이 끌어올려지는 효과를 내고 있습니다. Agentic AI 흐름은 이제 시작한지 6~12개월정도 됐습니다. 본격적인 Agentic AI 채택기는 CY26부터일 것으로 예상하고 있는 만큼, 이런 트렌드가 점점 더 강해질 것이라 예상할 수 있다는 의미입니다. 일례로 Reasoning(Test-time compute)이 기술적으로 처음 시작된 것은 2024년 9월 o1-preview부터였지만 → 본격적으로 기업들이 채택하기 시작했던 때는 25년 초 DeepSeek-R1부터였고 → Reasoning이 ChatGPT에 무료 사용자들(WAU 8억 명 중 98%인 7.8억 명이 무료 사용자)까지 적용될 수 있었던 건 2025년 8월 GPT-5부터였습니다.
판단을 뒷받침하는 근거
- CY3Q25 서버 CPU 매출은 Turin 도입으로 사상 최고치였고 고객은 향후 몇 분기 CPU를 대폭 확대한다고 회사가 설명했다.
원문 근거
2025-09-23, Micron FY4Q25 Earnings Deck 中 #1 - General Purpose 서버(CPU)까지 수요가 높아지는 중 이전 마이크론 3Q25 실적발표에서 전해드렸던 것처럼 Agentic AI 워크로드가 증가함에 따라서 GP서버 수요도 함께 올라오고 있습니다. LLM 메인 사용 사례가 이제 단순한 챗봇을 벗어나서 애플리케이션이 생기고 있는 중입니다. Agentic AI가 GP 서버 수요를 이끌어낸 이유를 보면 이렇습니다. 워크로드의 변화: LLM OS → Agentic AI Application
전체 워크로드상 GPU에 더해 CPU·RAM·네트워크 I/O를 지속적으로 사용합니다. AI 서버 수요는 더 가속화되는데 기존에 안 쓰던 GP 서버와 메모리 사용량까지 증가하니 밸류체인 전반이 끌어올려지는 효과를 내고 있습니다. Agentic AI 흐름은 이제 시작한지 6~12개월정도 됐습니다. 본격적인 Agentic AI 채택기는 CY26부터일 것으로 예상하고 있는 만큼, 이런 트렌드가 점점 더 강해질 것이라 예상할 수 있다는 의미입니다. 일례로 Reasoning(Test-time compute)이 기술적으로 처음 시작된 것은 2024년 9월 o1-preview부터였지만 → 본격적으로 기업들이 채택하기 시작했던 때는 25년 초 DeepSeek-R1부터였고 → Reasoning이 ChatGPT에 무료 사용자들(WAU 8억 명 중 98%인 7.8억 명이 무료 사용자)까지 적용될 수 있었던 건 2025년 8월 GPT-5부터였습니다.
다음 확인 지점
- 회사가 예고한 연말 가이던스와 이후 분기에서 CPU 증설·Turin 수요가 실제로 이어지는지 확인한다.
원문 근거
2025-09-23, Micron FY4Q25 Earnings Deck 中 #1 - General Purpose 서버(CPU)까지 수요가 높아지는 중 이전 마이크론 3Q25 실적발표에서 전해드렸던 것처럼 Agentic AI 워크로드가 증가함에 따라서 GP서버 수요도 함께 올라오고 있습니다. LLM 메인 사용 사례가 이제 단순한 챗봇을 벗어나서 애플리케이션이 생기고 있는 중입니다. Agentic AI가 GP 서버 수요를 이끌어낸 이유를 보면 이렇습니다. 워크로드의 변화: LLM OS → Agentic AI Application
전체 워크로드상 GPU에 더해 CPU·RAM·네트워크 I/O를 지속적으로 사용합니다. AI 서버 수요는 더 가속화되는데 기존에 안 쓰던 GP 서버와 메모리 사용량까지 증가하니 밸류체인 전반이 끌어올려지는 효과를 내고 있습니다. Agentic AI 흐름은 이제 시작한지 6~12개월정도 됐습니다. 본격적인 Agentic AI 채택기는 CY26부터일 것으로 예상하고 있는 만큼, 이런 트렌드가 점점 더 강해질 것이라 예상할 수 있다는 의미입니다. 일례로 Reasoning(Test-time compute)이 기술적으로 처음 시작된 것은 2024년 9월 o1-preview부터였지만 → 본격적으로 기업들이 채택하기 시작했던 때는 25년 초 DeepSeek-R1부터였고 → Reasoning이 ChatGPT에 무료 사용자들(WAU 8억 명 중 98%인 7.8억 명이 무료 사용자)까지 적용될 수 있었던 건 2025년 8월 GPT-5부터였습니다.
아직 모르는 점
- 원문은 고객별 CPU 구매 규모와 AMD 매출 전환 규모를 제시하지 않는다.
원문 근거 3개 펼치기
출처의 해석·전망
- 검색·DB 읽기·API 호출·외부 도구 활용을 반복하는 에이전트 작업에서는 GP 서버가 소프트웨어와 데이터를 처리하고 GPU 추론으로 다시 연결되므로 CPU·RAM·네트워크 I/O가 함께 늘어난다는 관점을 제시한다.
보존 원문 발췌
2025-09-23, Micron FY4Q25 Earnings Deck 中 #1 - General Purpose 서버(CPU)까지 수요가 높아지는 중 이전 마이크론 3Q25 실적발표에서 전해드렸던 것처럼 Agentic AI 워크로드가 증가함에 따라서 GP서버 수요도 함께 올라오고 있습니다. LLM 메인 사용 사례가 이제 단순한 챗봇을 벗어나서 애플리케이션이 생기고 있는 중입니다. Agentic AI가 GP 서버 수요를 이끌어낸 이유를 보면 이렇습니다. 워크로드의 변화: LLM OS → Agentic AI Application
기존 LLM은 사용자들이 한 번 질문을 넣으면 → 한 번의 추론을 해서 답하는 구조였습니다. 그런데 이제 Agentic AI는 하나의 요청을 넣으면 → 검색엔진 활용, DB 읽기, 단계별 API 직접 호출, 외부 툴 활용 등을 통해서 중간중간마다 몇 번의 추론을 거쳐서 하나의 작업물을 내놓는 구조입니다. 여기서 스텝마다 LLM의 pre-trained 데이터를 쓰는 게 아니라 GP서버가 이메일을 불러오고, 소프트웨어를 호출하여 가동하여 작업물을 내고, 가져온 데이터를 에이전트가 다시 LLM에 넣어서 GPU에서 추론하기를 반복하다보니 CPU 서버 사용량이 증가하게 됩니다.
전체 워크로드상 GPU에 더해 CPU·RAM·네트워크 I/O를 지속적으로 사용합니다. AI 서버 수요는 더 가속화되는데 기존에 안 쓰던 GP 서버와 메모리 사용량까지 증가하니 밸류체인 전반이 끌어올려지는 효과를 내고 있습니다. Agentic AI 흐름은 이제 시작한지 6~12개월정도 됐습니다. 본격적인 Agentic AI 채택기는 CY26부터일 것으로 예상하고 있는 만큼, 이런 트렌드가 점점 더 강해질 것이라 예상할 수 있다는 의미입니다. 일례로 Reasoning(Test-time compute)이 기술적으로 처음 시작된 것은 2024년 9월 o1-preview부터였지만 → 본격적으로 기업들이 채택하기 시작했던 때는 25년 초 DeepSeek-R1부터였고 → Reasoning이 ChatGPT에 무료 사용자들(WAU 8억 명 중 98%인 7.8억 명이 무료 사용자)까지 적용될 수 있었던 건 2025년 8월 GPT-5부터였습니다.
상승 관점 보조 신호 · 가격 충격·지속성·후속 근거
장대양봉급 뉴스
근거 미확인- 이 자료에서 판단할 근거를 확보하지 못했습니다.
지속 턴어라운드
근거 미확인- 이 자료에서 판단할 근거를 확보하지 못했습니다.
셀온 뒤 재상승 근거
근거 미확인- 이 자료에서 판단할 근거를 확보하지 못했습니다.