AMD와 랙스페이스 테크놀로지가 30MW 규모의 AMD 기반 AI 컴퓨팅 인프라를 단계적으로 구축하는 최종 계약을 체결했다. 양사는 2026년 말부터 2028년까지 글로벌 데이터센터에 AMD 인스팅트 GPU와 AMD 에픽 CPU 기반 엔터프라이즈 AI 클라우드 아키텍처를 배치하고, 규제 산업과 데이터 주권 요구 환경에 맞춘 거버넌스 기반 AI 인프라를 제공한다.
AMD and Rackspace Technology have signed a final agreement to deploy 30MW of AMD-powered AI compute infrastructure from late 2026 through 2028, targeting governed enterprise AI workloads in regulated industries.
AMD와 랙스페이스 테크놀로지가 30MW 규모의 AMD 기반 AI 컴퓨팅 인프라를 단계적으로 구축하는 최종 계약을 체결했다. 양사는 2026년 말부터 2028년까지 랙스페이스의 글로벌 데이터센터 전반에 전용 컴퓨팅 자원을 배치할 계획이다.
계약은 5월 7일 발표된 양해각서를 구체화한 후속 조치다. AMD는 랙스페이스의 거버넌스 기반 AI 스택에서 핵심 컴퓨팅 계층을 담당하는 전략적 기술 파트너 역할을 맡는다.
구축이 완료되면 랙스페이스 글로벌 인프라에는 30MW 규모의 AMD 전용 컴퓨팅 자원이 마련된다. 해당 인프라는 의료 분야를 포함한 규제 산업의 대규모 엔터프라이즈 AI 워크로드를 지원하는 데 초점을 맞춘다. 특히 임상 AI와 대규모 추론 워크로드를 위한 가속 컴퓨팅 수요에 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
인프라는 AMD 인스팅트 GPU와 AMD 에픽 CPU를 통합한 엔터프라이즈 AI 클라우드 아키텍처로 구성된다. AMD 인스팅트 제품군에는 MI355X, MI350P 및 차세대 후속 제품이 포함된다. 랙스페이스는 워크로드 특성에 맞춰 가속 컴퓨팅과 범용 컴퓨팅 자원을 배분하고, 성능과 비즈니스 성과에 대한 전 과정 책임성을 제공하는 운영 모델을 구축한다.
가젠 칸디아 랙스페이스 테크놀로지 CEO는 규제 산업 기업에는 처음부터 거버넌스가 내재된 AI 인프라가 필요하다고 설명했다. 여러 공급업체가 일부 영역만 책임지는 구조가 아니라, 하나의 운영 주체가 비즈니스 성과까지 책임지는 체계가 중요하다는 의미다. 그는 AMD와의 협력을 통해 반도체부터 최종 성과까지 연결되는 통제형 AI 스택을 제공하겠다고 밝혔다.
댄 맥나마라 AMD 컴퓨트 및 엔터프라이즈 AI 부문 수석부사장 겸 총괄 책임자는 엔터프라이즈 AI가 발전하면서 고객이 워크로드별로 가속 컴퓨팅과 범용 컴퓨팅을 적절히 조합할 수 있는 인프라를 필요로 한다고 설명했다. AMD의 AI 컴퓨팅 솔루션과 랙스페이스의 거버넌스 기반 클라우드 운영 모델을 결합해, 규제 산업 기업이 개방성, 확장성, 책임성을 갖춘 고성능 AI 인프라를 구축하도록 지원한다는 방침이다.
양사는 AMD 컴퓨팅 기반 인프라를 필요로 하는 엔터프라이즈 고객을 발굴하기 위해 영업과 마케팅 자원도 투입한다. 각 사는 규제 산업 전반에서 고객 기회를 공동 개발하고 추진하기 위한 전담 인력을 배치할 예정이다.
계약은 양해각서에서 제시된 네 가지 통합 역량 제공을 앞당기는 역할을 한다. 해당 역량은 엔터프라이즈 AI 클라우드, 엔터프라이즈 추론 엔진, 서비스형 추론, 베어메탈 AMD 인스팅트로 구성된다. 이를 통해 양사는 베어메탈 컴퓨팅부터 완전 관리형 추론 서비스까지 아우르는 거버넌스 기반 AI 스택을 제공한다.
랙스페이스와 AMD는 기존 베어메탈 인프라 모델의 대안이 되는 관리형 엔터프라이즈 AI 인프라 시장을 구축하는 것을 목표로 한다. 단순한 컴퓨팅 자원 제공을 넘어, 규제 대응과 데이터 주권, 운영 책임성까지 포함한 AI 인프라를 제공하려는 접근이다.
AI 도입이 실험 단계에서 핵심 엔터프라이즈 시스템 안에서 작동하는 에이전틱 AI 워크플로로 이동하면서, 통제 가능하고 책임 있는 인프라 수요도 커지고 있다. AMD와 랙스페이스의 협력은 규제 산업과 데이터 주권 요구가 높은 고객에게 AI 인프라 구축과 운영을 함께 제공하는 모델로 자리 잡을 전망이다.
