AI 에이전트 시대, CPU가 다시 중요해진 이유

생성형 AI 열풍의 중심에는 GPU가 있었습니다.

대규모 언어 모델을 학습하고 추론하려면 방대한 행렬 연산을 병렬로 처리해야 하기 때문입니다. 데이터센터 투자와 반도체 시장의 관심도 자연스럽게 GPU와 HBM에 집중됐습니다.

그런데 AI가 질문에 답하는 챗봇에서 직접 검색하고, 코드를 실행하고, 여러 도구를 사용하는 AI 에이전트로 발전하면서 상황이 달라지고 있습니다.

모델의 핵심 연산은 여전히 GPU가 담당하지만, 그 전후에서 수행되는 작업은 CPU에 크게 의존합니다. CPU가 작업을 제때 준비하고 전달하지 못하면 고가의 GPU도 다음 명령을 기다리며 쉬게 됩니다.

AI 에이전트 시대의 변화는 GPU의 종말이 아니라 병목의 이동입니다. AI 인프라의 성능을 높이려면 GPU뿐 아니라 CPU·메모리·스토리지·네트워크의 균형을 함께 봐야 합니다.

챗봇에서 AI 에이전트로

기존의 생성형 AI 서비스는 비교적 단순한 흐름으로 작동합니다.

1. 사용자가 질문을 입력합니다.

2. 서버가 입력을 전처리해 모델에 전달합니다.

3. GPU가 언어 모델 추론을 수행합니다.

4. 생성된 답변을 사용자에게 반환합니다.

이 구조에서는 모델의 행렬 연산과 토큰 생성 속도가 성능을 크게 좌우합니다. GPU가 AI 인프라의 핵심으로 평가받은 이유입니다.

하지만 AI 에이전트는 한 번의 질문과 답변으로 작업을 끝내지 않습니다. 목표를 달성하기 위해 다음 과정을 여러 차례 반복할 수 있습니다.

1. 사용자의 요청과 현재 상태를 분석합니다.

2. 작업 계획을 세우고 다음 행동을 선택합니다.

3. LLM 추론을 수행합니다.

4. 웹 검색, 데이터베이스, 파일 또는 외부 API를 호출합니다.

5. 코드를 실행하거나 다른 업무 시스템을 조작합니다.

6. 도구가 반환한 결과를 파싱하고 검증합니다.

7. 결과에 따라 계획을 수정하고 다음 작업을 수행합니다.

8. 최종 결과와 실행 이력을 저장합니다.

이 과정에서 GPU는 모델 추론을 담당하지만, 도구 호출과 코드 실행, 데이터 처리, 작업 스케줄링 및 시스템 조율에는 CPU가 폭넓게 사용됩니다.

에이전트가 복잡해지고 동시에 처리하는 요청이 많아질수록 전체 서비스의 성능은 모델 추론 속도 하나만으로 결정되지 않습니다. GPU가 계산을 시작할 수 있도록 입력을 준비하고, 여러 GPU와 외부 도구의 실행 순서를 조정하며, 결과를 다음 단계로 넘기는 능력도 중요해집니다.

AI 에이전트에서 CPU는 무슨 일을 할까?

CPU는 AI 서버에서 단순한 보조 부품이 아닙니다. 실제 에이전트 서비스에서는 다음과 같은 역할을 담당하거나 조율합니다.

입력 전처리와 토큰화

사용자의 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 토큰으로 변환하고, 요청을 배치로 묶어 GPU에 전달합니다. 요청 수가 많거나 입력 문맥이 길어지면 이 과정의 CPU 부하도 증가할 수 있습니다.

도구와 외부 시스템 실행

검색, 데이터베이스 조회, API 호출, 파일 처리와 코드 실행은 대부분 GPU의 핵심 행렬 연산과 다른 성격의 작업입니다. 에이전트가 사용하는 도구가 늘어날수록 CPU와 운영체제, 네트워크 및 스토리지 계층의 역할도 커집니다.

에이전트 워크플로 조율

에이전트는 어떤 도구를 언제 실행할지 결정하고, 실행 결과를 다음 추론에 연결해야 합니다. 여러 에이전트가 협업하는 구조라면 작업 간 의존성과 우선순위, 실패 복구 및 동시 실행도 관리해야 합니다.

GPU 작업 준비와 실행 지시

GPU가 연산을 수행하려면 CPU가 작업을 준비하고 커널 실행을 지시해야 합니다. CPU가 충분한 속도로 작업을 공급하지 못하면 GPU는 계산 능력이 남아 있어도 기다릴 수밖에 없습니다.

멀티 GPU 통신 진행

대규모 모델을 여러 GPU에 나눠 실행하면 GPU 간 통신이 중요해집니다. 이 과정에서도 CPU 자원 부족이나 스케줄링 문제가 통신 진행을 늦추고 전체 추론 지연으로 이어질 수 있습니다.

즉, AI 에이전트에서 CPU의 중요성이 커지는 이유는 CPU가 LLM의 핵심 연산을 GPU보다 잘 수행해서가 아닙니다.

모델 밖에서 일어나는 작업이 늘어나고, CPU가 전체 실행 흐름과 GPU 활용률을 좌우하기 시작했기 때문입니다.

연구 1: AI 에이전트 실행을 CPU 관점에서 분석하다

Ritik Raj 등이 발표한 논문 **「Towards Understanding, Analyzing, and Optimizing Agentic AI Execution: A CPU-Centric Perspective」**는 AI 에이전트 실행을 CPU 중심으로 분석합니다.

연구진은 에이전트가 사용하는 도구의 상당수가 CPU에서 실행되거나 CPU에 의해 관리된다는 점에 주목했습니다. 실제 에이전트 워크로드는 LLM 추론만 반복하는 것이 아니라 서로 다른 특성의 도구 작업을 함께 수행합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

• CPU 연산 비중이 높은 도구

• GPU를 사용하는 모델 추론 또는 가속 작업

• 네트워크 응답을 기다리는 API 호출

• 여러 작업이 순서대로 연결된 멀티에이전트 워크플로

• 요청마다 사용하는 도구와 실행 시간이 다른 이질적 워크로드

이런 환경에서는 CPU와 GPU를 단순히 각각 빠르게 만드는 것만으로 전체 성능이 자동 개선되지 않습니다. 어떤 작업을 어느 자원에 배치하고, CPU 작업과 GPU 작업을 얼마나 효율적으로 겹쳐 실행하느냐가 중요합니다.

연구진은 CPU·GPU 실행을 조율하는 스케줄링 방식을 평가했고, 워크로드 조건에 따라 지연시간이 유의미하게 감소하는 결과를 보고했습니다.

• 독립적인 동종 워크로드에서 P50 지연시간 최대 1.7배 감소

• 동종 오픈루프 부하에서 서비스 및 전체 지연시간 최대 3.9배·1.8배 감소

• 이종 요청 환경의 일부 요청 유형에서 P50·P90 전체 지연시간 최대 2.37배·2.49배 감소

다만 이 결과를 모든 AI 에이전트가 같은 폭으로 빨라진다는 뜻으로 해석해서는 안 됩니다. 개선 폭은 논문에서 사용한 워크로드, 서버 구성, 요청 패턴과 스케줄링 조건에 따라 달라집니다.

이 연구가 보여주는 핵심은 특정 숫자보다 다음과 같습니다.

에이전트 성능은 LLM의 추론 속도뿐 아니라 CPU에서 실행되는 도구와 CPU·GPU 간 작업 조율 방식에 의해 크게 달라질 수 있습니다.

연구 2: CPU가 부족하면 여러 GPU도 제 성능을 내지 못한다

Euijun Chung 등의 논문 **「Characterizing CPU-Induced Slowdowns in Multi-GPU LLM Inference」**는 멀티 GPU LLM 추론에서 발생하는 CPU 병목을 분석합니다.

여러 GPU를 장착한 서버라면 GPU 계산 능력만 충분하면 빠르게 작동할 것 같지만, 실제로는 CPU 자원이 부족할 때 다음 문제가 발생할 수 있습니다.

• GPU 커널 실행 지연

• GPU 간 통신 진행 정체

• 토큰화 지연

• GPU 활용률 저하

• 응답 타임아웃 증가

• 첫 토큰이 생성될 때까지 걸리는 시간인 TTFT 증가

CPU가 GPU에 필요한 작업을 제때 공급하지 못하면 GPU를 더 많이 보유하고 있어도 일부 연산 자원이 대기하게 됩니다. GPU가 부족해서 느린 것이 아니라 GPU를 움직이는 호스트 측 작업이 늦어 전체 시스템이 느려지는 상황입니다.

연구진은 CPU 자원을 적절히 제공했을 때 GPU를 추가하지 않고도 구성에 따라 TTFT가 1.36배에서 5.40배까지 개선될 수 있다고 보고했습니다.

이 결과도 모든 LLM 서버에서 동일하게 재현되는 보편적 수치는 아닙니다. 모델, 병렬화 방식, 요청 부하, CPU 코어 배치와 하드웨어 구성에 따라 병목의 위치와 개선 폭은 달라집니다.

그러나 연구 결과는 중요한 문제를 제기합니다.

AI 서버의 효율은 GPU 수량만으로 평가할 수 없습니다. CPU가 부족하면 이미 구매한 GPU의 활용률과 투자 효율까지 떨어질 수 있습니다.

NVIDIA가 ‘에이전트를 위한 CPU’를 공개한 이유

NVIDIA는 2026년 Vera CPU를 공개하며 이를 AI 에이전트 시대를 위한 CPU로 소개했습니다.

NVIDIA는 GPU 가속 컴퓨팅을 주도해 온 기업입니다. 그런 NVIDIA가 에이전트용 CPU를 강조한다는 것은 AI 시스템의 역할 구성이 바뀌고 있다는 산업적 신호로 볼 수 있습니다.

AI 에이전트는 단순히 모델의 답변을 생성하는 데 그치지 않습니다.

• 여러 모델과 도구를 호출합니다.

• 코드를 실행하고 외부 시스템과 상호작용합니다.

• 대량의 데이터를 준비하고 이동합니다.

• 여러 에이전트와 GPU 작업을 조율합니다.

• 실행 결과를 평가해 후속 행동을 결정합니다.

이런 작업에는 강력한 순차 처리 성능, 메모리 접근 능력과 GPU 및 네트워크를 효율적으로 연결하는 호스트 프로세서가 필요합니다.

다만 Vera의 등장을 ‘NVIDIA가 GPU 시대의 끝을 인정했다’고 해석하는 것은 과도합니다. Vera는 GPU를 대체하기 위한 제품이라기보다 CPU와 GPU, 메모리 및 네트워크를 하나의 AI 시스템으로 구성해 에이전트 워크로드를 처리하려는 전략에 가깝습니다.

정확한 해석은 다음과 같습니다.

GPU만 빠르게 만드는 경쟁에서 CPU와 GPU를 함께 최적화하는 시스템 경쟁으로 이동하고 있습니다.

CPU의 부활인가, 재평가인가?

‘CPU의 부활’은 이 변화를 설명하기 좋은 표현입니다. 그러나 CPU가 한동안 필요 없었다가 다시 등장했다는 뜻은 아닙니다.

CPU는 기존 데이터센터에서도 운영체제, 네트워크, 스토리지, 데이터베이스, 가상화와 각종 애플리케이션을 실행하는 핵심 프로세서였습니다. AI 서버에서도 GPU를 제어하는 호스트 역할을 계속 담당했습니다.

최근의 변화는 CPU가 새로 필요해졌다는 것보다, GPU 중심으로 평가되던 AI 인프라에서 CPU가 다시 핵심 설계와 투자 변수로 부상했다는 의미에 가깝습니다.

AI 에이전트 확산과 추론 서비스 증가는 다음과 같은 수요를 함께 키울 수 있습니다.

• 고성능 서버 CPU

• 서버용 DRAM

• 대용량·고성능 SSD

• GPU 간 및 서버 간 고속 네트워크

• 데이터 전처리와 검색을 위한 범용 서버

• CPU·GPU를 함께 관리하는 시스템 소프트웨어

인텔을 비롯한 서버 CPU 기업에 AI 시장이 새로운 기회가 될 수 있다는 전망도 이런 맥락에서 나옵니다.

하지만 최근의 CPU 수요를 전부 AI 에이전트 하나로 설명해서는 안 됩니다. 클라우드 서버 교체, 일반 추론 서비스 확대, 데이터 처리 수요, 가상화, 메모리와 스토리지 증설 등 여러 요인이 함께 작용합니다.

따라서 ‘AI 에이전트가 CPU 수요를 모두 되살렸다’기보다 다음과 같이 표현하는 편이 정확합니다.

AI 에이전트와 대규모 추론 서비스가 서버 CPU의 전략적 중요성과 수요를 높이는 주요 요인 중 하나로 부상하고 있습니다.

CPU가 GPU를 대체하게 될까?

결론부터 말하면 대규모 LLM 추론에서 CPU가 GPU를 전면 대체할 가능성을 이야기하는 것은 이릅니다.

GPU는 많은 계산을 동시에 처리하는 병렬 연산에 강합니다. 대규모 언어 모델의 핵심인 행렬 곱셈과 어텐션 연산에는 여전히 GPU와 AI 가속기가 중요한 역할을 합니다.

반면 CPU는 복잡한 분기, 다양한 유형의 작업, 운영체제와 외부 시스템 제어 및 에이전트 워크플로 조율에 강점이 있습니다.

CPU와 GPU는 같은 역할을 놓고 경쟁하는 관계라기보다 서로 다른 작업을 맡는 관계입니다.

에이전트가 도구를 많이 사용한다고 해서 항상 CPU가 병목이 되는 것도 아닙니다. 워크로드에 따라 GPU 연산, 메모리 용량, 네트워크 대역폭, 스토리지 응답 또는 외부 API가 병목일 수 있습니다.

중요한 것은 특정 반도체 하나를 무조건 늘리는 것이 아니라 실제 실행 흐름을 측정해 병목을 찾는 것입니다.

기업은 무엇을 확인해야 할까?

AI 인프라를 구축하는 기업도 이제 GPU 개수와 모델 성능만 비교해서는 부족합니다.

CPU와 GPU의 비율

GPU 수가 늘어나면 이를 지원할 CPU 코어, 메모리 대역폭과 I/O도 함께 검토해야 합니다. CPU가 부족하면 GPU 추가 투자 효과가 제한될 수 있습니다.

모델 추론과 도구 실행의 비중

단순 챗봇과 수십 개의 도구를 호출하는 에이전트는 필요한 인프라가 다릅니다. 코드 실행, 검색, 문서 처리와 데이터베이스 접근이 많다면 CPU와 스토리지 부하를 별도로 측정해야 합니다.

평균 지연시간보다 구간별 지연시간

전체 응답시간만 보면 어느 부분이 느린지 알기 어렵습니다. 다음 구간을 나눠 측정할 필요가 있습니다.

• 입력 전처리와 토큰화

• 모델 대기시간

• 첫 토큰 생성시간

• 토큰 생성 처리량

• 도구 호출 및 코드 실행시간

• 데이터베이스와 외부 API 대기시간

• GPU 커널 실행과 통신 대기시간

평균값뿐 아니라 긴 꼬리 지연

에이전트 서비스에서는 일부 요청만 유난히 오래 걸리는 긴 꼬리 지연이 사용자 경험을 해칠 수 있습니다. P50뿐 아니라 P90·P95·P99 지연시간과 타임아웃 비율도 함께 확인해야 합니다.

자원 활용률과 대기 원인

GPU 활용률이 낮다고 해서 바로 GPU가 남는다고 판단해서는 안 됩니다. CPU 준비 작업, 데이터 공급, 네트워크 통신 또는 동기화 때문에 GPU가 기다리고 있는지 확인해야 합니다.

에이전트 실행 구조의 최적화

하드웨어를 추가하기 전에 다음과 같은 소프트웨어 개선도 검토할 수 있습니다.

• 독립적인 CPU·GPU 작업의 동시 실행

• 반복되는 도구 결과의 캐싱

• 불필요한 LLM 호출과 에이전트 반복 축소

• 요청 특성에 따른 스케줄링

• 작은 모델과 큰 모델의 역할 분담

• CPU 코어 및 메모리의 적절한 배치

• 외부 도구 실패와 재시도 정책 최적화

AI 에이전트의 비용은 모델 API나 GPU 사용료만으로 결정되지 않습니다. 도구 실행 서버, 검색 시스템, 데이터베이스, 메모리 계층과 실행 이력을 저장하는 인프라까지 포함해 전체 비용을 계산해야 합니다.

앞으로 AI 반도체 경쟁은 시스템 경쟁이 된다

AI 산업의 첫 번째 인프라 경쟁은 더 많은 GPU와 HBM을 확보하는 데 집중됐습니다.

앞으로 에이전트가 실제 업무를 장시간 수행하게 되면 경쟁의 범위가 넓어질 가능성이 큽니다.

• 모델 추론을 담당하는 GPU와 AI 가속기

• 도구 실행과 워크플로를 관리하는 CPU

• 긴 컨텍스트와 캐시를 지원하는 메모리

• 대량의 문서와 상태를 저장하는 고성능 스토리지

• 여러 서버와 가속기를 연결하는 네트워크

• 전체 자원을 효율적으로 배치하는 런타임과 스케줄러

AI 에이전트는 한 번의 모델 호출이 아니라 여러 계산과 행동이 연결된 시스템입니다. 따라서 성능과 비용도 개별 칩의 최고 속도보다 전체 작업 과정에서 자원이 얼마나 쉬지 않고 효율적으로 작동하는지에 의해 결정됩니다.

AI 에이전트 시대의 승자는 가장 많은 GPU를 보유한 기업만이 아니라, CPU·GPU·메모리·스토리지·네트워크를 실제 워크로드에 맞게 연결하고 운영하는 기업이 될 가능성이 큽니다.

핵심 정리

• 대규모 LLM의 핵심 연산에는 여전히 GPU와 AI 가속기가 중요합니다.

• AI 에이전트는 검색, API 호출, 코드 실행, 데이터 처리와 여러 작업의 조율을 반복하므로 CPU의 역할이 커집니다.

• CPU가 입력과 작업을 제때 준비하지 못하면 GPU가 대기하면서 활용률과 투자 효율이 낮아질 수 있습니다.

• Agentic AI 연구에서는 CPU·GPU 스케줄링 최적화가 조건에 따라 에이전트 지연시간을 크게 줄였습니다.

• 멀티 GPU LLM 추론 연구에서는 CPU 자원을 적절히 제공했을 때 GPU 추가 없이 TTFT가 구성에 따라 1.36~5.40배 개선됐습니다.

• NVIDIA가 Vera를 ‘에이전트를 위한 CPU’로 소개한 것은 AI 인프라가 GPU 단독 경쟁에서 CPU·GPU 공동 최적화로 이동하고 있음을 보여줍니다.

• CPU 수요 증가는 AI 에이전트뿐 아니라 추론 서비스, 클라우드 서버, 데이터 처리, 메모리와 스토리지 증설 등 여러 요인이 함께 만든 결과입니다.

• AI 에이전트 시대의 핵심은 CPU와 GPU의 대결이 아니라 전체 시스템의 균형입니다.

참고 자료

1. Matthew S. Smith, “The CPU Comeback Is Upon Us”, IEEE Spectrum, 2026.

2. Ritik Raj et al., “Towards Understanding, Analyzing, and Optimizing Agentic AI Execution: A CPU-Centric Perspective”, arXiv:2511.00739v3, 2026.

3. Euijun Chung et al., “Characterizing CPU-Induced Slowdowns in Multi-GPU LLM Inference”, arXiv:2603.22774, 2026.

4. NVIDIA, “NVIDIA Unveils Vera, the CPU for Agents”, NVIDIA Newsroom, 2026.

5. 김봉구, 「CPU 물량 확보 전화 불난다…AI 시대 극적 부활한 인텔」, 한국경제, 2026.

이 글은 2026년 8월 31일 확인 가능한 논문과 공식 발표, 언론 보도를 바탕으로 작성했습니다. 논문의 실험 결과는 특정 모델·하드웨어·워크로드 구성에서 측정된 값이며 모든 AI 서비스에 동일하게 적용되지는 않습니다. NVIDIA 제품 사양과 공급 일정, 반도체 시장 상황은 이후 변경될 수 있습니다.