Anthropic이 자사 모델 Claude를 AMD GPU에서 돌아가게 만드는 데 3일이 걸렸다고 투자자 설명 자료에서 밝혔다. 사람의 개입은 거의 없었다고 한다. 새 칩에 소프트웨어를 맞추는 일이 NVIDIA CUDA의 강점으로 꼽혀 온 만큼, 이 주장이 맞다면 기업이 칩 공급사를 바꾸는 부담이 줄어든다.
Anthropic은 올해 처음 AMD GPU를 쓰면서 최신 모델 Mythos에 이식 작업을 맡겼다고 설명했다. 모델이 커널(GPU에서 도는 연산 코드)을 거의 100% 직접 이식하거나 작성했다는 것이다. 기존 방식으로는 새 가속기를 들이는 데 6~12개월이 걸리고 엔지니어 수십 명이 매달렸다고 회사는 밝혔다. 공개된 수치는 AMD MI355X GPU에서 Anthropic 모델의 프롬프트 처리 성능을 기준으로 하며, 투자자 설명 자료에서 나온 것이라 독립적인 검증은 받지 않았다.
네 가지 칩을 하나의 풀로 운용
공동창업자이자 최고 컴퓨트 책임자(Chief Compute Officer)인 Tom Brown은 Anthropic이 주요 칩 4종 계열 모두에서 Claude를 학습하고 실행한다고 말했다. 업계 대부분이 가치가 없다고 보던 시기에 일찌감치 멀티칩 전략에 "비관습적인 베팅"을 했고, 수년간 투자한 끝에 이 작업을 "대단히 잘하게 됐다"고 한다. 칩마다 맞춤 소프트웨어와 추론 스택이 필요해 비용과 시간이 많이 든다.
네 가지는 AWS Trainium, Google TPU, NVIDIA GPU, AMD GPU다. Anthropic은 벤더, 칩 구조, 위치가 다른 컴퓨트를 하나의 교환 가능한 풀로 보고, 연구·모델 개발·고객 수요·내부 Claude 사용에 배분한다. 회사는 달러당 얻는 컴퓨트 성과가 다른 어떤 프런티어 AI 연구소보다 크다고 주장한다.
공급이 빠듯한 컴퓨트 시장에서 멀티칩 운용은 벤더와 상관없이 가격 대비 성능이 가장 좋은 칩을 고르게 해 준다. 학습에 유리한 칩과 추론에 유리한 칩이 따로 있다는 점도 이유다. NVIDIA는 AI 칩 시장 지배력 덕에 현재 70%가 넘는 마진을 누린다.
컴퓨트 배수와 자체 데이터센터
Anthropic은 같은 물리적 컴퓨트에서 더 많은 성능을 짜내는 연구 성과를 컴퓨트 배수(compute multiplier)라 부르며, 이 성과가 서로 쌓여 앞선 효과를 증폭한다고 설명했다. 장기적으로는 Claude가 이런 배수를 스스로 찾아내기를 기대한다. 이는 재귀적 자기 개선에 해당하는데, AI 연구계에서 논쟁이 뜨겁지만 아직 입증되지 않은 개념이다.
Anthropic은 Anthropic Direct 프로그램으로 자체 데이터센터 용량도 늘리고 있다. 클라우드 서비스로만 컴퓨트를 사지 않고 칩을 임대해 전용 데이터센터에서 직접 운영하며, 목표는 총소유비용 절감이다.
양대 GPU 업체와의 투자 관계
NVIDIA와 AMD 모두 Anthropic과 자금 관계가 깊다. 2025년 11월 Microsoft와 맺은 450억 달러 규모 계약의 일환으로 NVIDIA는 Anthropic에 최대 100억 달러를 투자하기로 했다. 2026년 11월 10일 SEC에 제출된 S-1/A 등록신고서에 따르면, NVIDIA는 기술 기업 7곳이 IPO 가격에 주식을 인수하는 총 260억 달러 규모 조건부 사모 발행에도 참여한다.
AMD는 2026년 7월 최대 50억 달러의 전략 투자를 발표했다. 그 대가로 Anthropic은 Helios 랙 단위 시스템에 AMD Instinct MI455X GPU를 최대 2기가와트 배치할 계획이며, 첫 1기가와트 단계는 2027년 상반기에 시작한다.
출처
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톰 브라운