[CEO 제8편] 리사 수 – AMD의 부활과 AI 반도체 전략의 설계자

1. 인물의 성장 스토리: 이민자 출신 여성 엔지니어의 반도체 여정

리사 수(Lisa Su, 수즈즈)는 1969년 타이완에서 태어나 미국 뉴욕으로 이민 온 후, 어린 시절부터 전자공학에 깊은 관심을 보였습니다.

고등학교 시절엔 아버지의 영향으로 반도체에 관심을 가졌고, MIT에서 전기공학을 전공하며 박사까지 마쳤습니다.
이후 IBM, Freescale 등에서 시스템 반도체와 SoC 설계 전문가로 활약하며 업계에서 두각을 나타냈습니다.

2012년 AMD에 합류한 그녀는 2014년 CEO에 선임되며 몰락 위기에 있던 회사를 구조조정과 기술 혁신으로 완벽하게 부활시켰습니다.

그녀는 전략가이자 기술자이며, AMD를 AI와 데이터 중심 시대의 핵심 반도체 기업으로 탈바꿈시킨 인물입니다.

"기술의 진보는 사람들을 더 강하게 만든다. 우리는 그것을 가능하게 해야 한다."

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리사 수 – AMD의 부활과 AI 반도체 전략의 설계자

2. AI 전략과 기술 추진 현황: 고성능 칩 + 오픈 생태계

리사 수는 AMD를 단순한 CPU/GPU 제조사를 넘어서,
AI에 최적화된 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼으로 진화시키고 있습니다:

• EPYC CPU / Radeon GPU: 데이터센터 및 AI 학습용 칩셋 고성능화
• MI 시리즈(AI GPU): ChatGPT와 유사한 대형 언어모델(LLM) 훈련 가능한 AI 가속기
• Xilinx 인수: FPGA 기술을 확보해 유연한 AI 추론 및 엣지 컴퓨팅 대응
• 오픈소스 AI 생태계 참여: PyTorch, ONNX, ROCm 등의 호환성 확장

특히, 엔비디아가 폐쇄형 생태계를 고수하는 반면 AMD는 개방형 AI 생태계 전략을 내세워 다양한 개발자와 기업의 선택지를 넓히고 있습니다.

"AI는 단지 빠른 연산이 아니라, 유연성과 확장성이 핵심이다."

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3. 일상 속 활용법: AMD의 AI 기술, 어디에 쓰이나?

• 기업 데이터센터: EPYC 기반 서버에서 대형 모델 훈련 및 추론 가능
• 개발자: ROCm 플랫폼과 오픈 소스 툴을 이용해 GPU 기반 AI 모델 학습
• 자동차/산업용 엣지 디바이스: Xilinx FPGA 기반 AI 기능 구현
• 고성능 그래픽 작업: 영상 편집, 렌더링, 디자인 툴에서 AMD GPU 활용

AMD는 이미 다양한 산업 현장에 AI 성능과 비용 효율성을 동시에 제공하고 있습니다.

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4. 향후 기대효과: AI 반도체 시장의 균형추

리사 수의 전략은 NVIDIA 일극 체제를 견제하는 AI 반도체의 다양성을 지향합니다:

• MI300 시리즈 확장: LLM 학습, 생성형 AI에 특화된 고성능 칩 출시 예정
• AI 엣지 시장 공략: 경량형 FPGA + CPU 솔루션으로 자동차, 로봇 분야 확대
• 오픈 생태계 강화: 개발자 커뮤니티 중심의 확장 가능 플랫폼 지속 지원
• 미국 내 반도체 생산 확대: TSMC와 협력해 공급망 안정화 및 자립도 강화

"AI의 미래는 선택지에 달려 있다. 우리는 더 많은 선택을 가능하게 만든다."

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요약 인사이트

• 리사 수는 기술 기반의 실천적 리더십으로 AMD를 부활시킨 엔지니어 CEO입니다.
• AMD는 CPU, GPU, FPGA를 통합한 AI 최적화 솔루션을 제공하며 인프라의 대안으로 주목받고 있습니다.
• 그녀의 전략은 개방형 생태계와 유연한 대응력을 중심으로 AI 반도체 다양성의 확장을 이끌고 있습니다.
• 앞으로 AMD는 AI 인프라의 균형추로서 산업 전반에 중요한 역할을 할 것입니다.