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'엔비디아'통합검색 결과 입니다. (977건)

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삼성·SK, HBM4 8단 출하 비중 늘린다…엔비디아 공급망 변화 예고

삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아향 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 출하량에서 8단 비중을 확대할 것으로 파악됐다. 발열 및 공급망 안정성을 고려해, 다양한 HBM 메모리 옵션을 확보하려는 엔비디아의 수급 전략이 주된 영향을 미쳤다. 차세대 제품인 HBM4E도 8단이 주력 제품이 될 가능성이 높아진 상황이다. 26일 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 올 하반기 엔비디아향 HBM4 8단 공급을 늘릴 계획이다. 앞서 양사는 엔비디아의 차세대 AI 가속기인 '베라-루빈' 시리즈용으로 HBM4 12단 제품을 공급해 왔다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 메모리로, 12단은 D램을 12개 쌓았다는 의미다. 해당 제품의 본격적인 양산 공급 시점은 삼성전자가 올 1분기, SK하이닉스가 2분기로 관측된다. 그러나 최근 엔비디아 HBM 공급망 기조가 변화하고 있다. 삼성전자·SK하이닉스 양사 안팎의 이야기를 종합하면, 올 하반기 양사는 엔비디아향 HBM4 출하량에서 12단 대신 8단 공급 비중을 점차 확대할 계획이다. 메모리 반도체 업계 관계자는 "최근 엔비디아로부터 HBM4 주력 공급 제품을 12단에서 8단으로 변경해달라는 요청이 있었다"며 "이에 맞춰 올 하반기 공급 계획이 수정된 것으로 안다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "당초 HBM4 8단에 대한 수요가 일부 있었는데, 올 하반기 해당 제품용 수요가 늘어나 관련 소재·부품 쪽에도 발주 영향이 있었다"며 "정확한 비중은 아직 판단하기 이르나, 엔비디아향 HBM4에서 8단 비중이 늘어나는 추세는 뚜렷해질 것"이라고 설명했다. 업계는 이 같은 변화에는 복합적인 요인이 작용했을 것으로 보고 있다. 성능 면에서는 발열 문제가 대두됐다. HBM4의 경우 이전 세대 대비 데이터 전송통로인 입출력단자(I/O) 수가 2048개로 2배 늘면서, 개별 칩뿐만 아니라 서버 랙 시스템 전체의 발열이 크게 증가했다. 공급망적인 측면도 영향을 미친 것으로 알려졌다. 현재 HBM은 글로벌 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자로 극심한 공급난에 빠져 있다. 반면 HBM4는 성능 및 집적도 향상으로 수율 향상에 불리하다. HBM의 코어 다이인 D램의 수율은 비교적 빠르게 끌어올릴 수 있으나, 이를 12단으로 적층하고 본딩 및 패키징 하는 과정에서 수율은 크게 저하된다. 이에 엔비디아는 기존 HBM4 12단 외에도 8단 제품 수급량을 늘려, 향후 AI 가속기에 탑재되는 메모리 용량에 대한 여러 선택지를 확보하려는 것으로 풀이된다. 반도체 업계 관계자는 "엔비디아가 최신 AI 플랫폼을 설계하는 과정에서 발열 관리를 제일 중요하게 보고 있다"며 "개별 칩 스펙을 하향 조정한다기보다는, 최적의 조합을맞추는 과정이므로 시장 전체 수요에는 큰 변동이 없을 것"이라고 강조했다. HBM4의 차기 버전인 HBM4E도 당초 12단에서 8단 출하가 유력해진 상황이다. HBM4E는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '루빈-울트라'에 탑재될 예정인 제품이다. 메모리 반도체 업계 고위 관계자는 "HBM4E 12단 및 16단 샘플 역시 논의는 되고 있으나, 고객사와의 논의 상황을 보면 당장 내년 공급될 HBM4E는 8단이 주력으로 공급될 가능성이 높다"며 "다만 당장은 루빈-울트라도 HBM4E를 쓰느냐, HBM4를 쓰느냐 등의 이슈가 있어 업계 전반의 불확실성이 높다"고 말했다.

2026.08.26 14:04장경윤 기자

[AI 고속도로] "네트워크만으론 부족"…시스코, AI 데이터센터 풀스택으로 영역 확대

시스코가 슈퍼마이크로와 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 네트워크 중심에서 랙스케일 풀스택 인프라로 확대한다. 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) 시스템에 서버·네트워크·액체냉각·보안·운영을 통합해 공급하면서 AI 데이터센터 시장의 경쟁도 개별 장비에서 통합 구축 역량 중심으로 빠르게 옮겨가는 모습이다. 시스코는 25일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 슈퍼마이크로와 손잡고 '엔비디아 기반 시스코 시큐어 AI 팩토리'를 랙스케일 AI 컴퓨팅 영역으로 확대한다고 발표했다. 슈퍼마이크로의 액체·공랭식 고밀도 서버를 자사 AI 인프라 포트폴리오에 포함하고 오는 10월부터 공급할 예정이다. 이번 협력으로 시스코는 기존 강점인 네트워크와 보안에 GPU 컴퓨팅과 냉각까지 결합한 통합 AI 인프라를 제공하게 됐다. 슈퍼마이크로는 고밀도 GPU 서버와 액체냉각 시스템을 맡고, 엔비디아는 GPU와 AI 소프트웨어를 공급하는 구조다. 지원 대상에는 엔비디아 '베라 루빈 NVL72'와 'HGX 루빈 NVL8'이 포함된다. 시스코는 자사 액체냉각 AI 네트워크 시스템과 슈퍼마이크로의 액체냉각 서버를 연결해 랙에서 네트워크 패브릭까지 아우르는 냉각 구조도 제공한다. 초거대 AI 모델 학습과 대규모 추론 환경에서 GPU뿐 아니라 전력과 냉각, 네트워크 효율이 성능과 비용을 좌우하는 상황을 겨냥한 구성이다. 시스코는 이번 확장을 통해 기업 고객뿐 아니라 네오클라우드와 소버린 클라우드 시장까지 공략한다. 엔비디아 클라우드 파트너(NCP) 규격에 맞춰 프런트엔드에는 시스코 '실리콘 원' 기반 스위치, 백엔드에는 엔비디아 '스펙트럼-X' 기반 시스코 스위치를 적용하고 이를 '넥서스 원'으로 통합한다. 시스코는 자사 스위치와 네트워크 운영체제를 활용해 NCP 규격을 충족하는 구조를 차별점으로 내세웠다. 시장에선 이번 협력이 AI 데이터센터 경쟁 구도를 한 단계 더 넓히는 계기가 될 것으로 보인다. 지금까지 델과 HPE, 레노버, 슈퍼마이크로 등이 GPU 서버를 중심으로 경쟁했다면, 앞으로는 서버와 네트워크, 냉각, 보안, 운영을 얼마나 빠르게 통합해 가동하느냐가 중요해질 가능성이 커졌다. 시스코도 직접 GPU 서버를 개발하기보다 슈퍼마이크로와 협력하는 방식을 택했다. 자사가 강점을 가진 네트워크와 보안, 운영 소프트웨어를 중심으로 전체 AI 인프라를 묶고 서버 전문 업체의 기술을 결합해 시장 진입 속도를 높이려는 전략으로 풀이된다. 이번 일은 슈퍼마이크로에도 긍정적인 효과가 있을 것으로 예상된다. 시스코의 글로벌 기업 고객과 판매망을 활용할 수 있는 데다 자사 고밀도 GPU 서버와 액체냉각 시스템이 시스코의 AI 인프라 포트폴리오에 포함되면서 판매 채널을 넓힐 수 있기 때문이다. 다만 양사는 구체적인 주문 규모와 매출 목표는 공개하지 않았다. 시스코는 인프라 구축 이후 운영 효율을 높이기 위한 서비스도 강화한다. 또 새 검증 서비스 'CVIS'를 통해 실제 구축된 시스템이 설계된 레퍼런스 아키텍처와 일치하는지 확인하고 대규모 AI 연구소를 통해 관련 도구와 소프트웨어 검증 역량도 확대할 계획이다. 더불어 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 시스코 클라우드 컨트롤 기반 에이전틱옵스도 연계해 컴퓨팅과 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 광통신, 네트워크 상태를 통합 관리하도록 지원한다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "우리는 역사상 가장 큰 데이터센터 구축 사이클 중 하나의 시작점에 있다"며 "모든 조직이 AI 확장을 서두르고 있지만 데이터 통제와 토큰 비용 관리, 실질적인 투자수익률을 함께 확보해야 한다"고 말했다.

2026.08.26 10:18장유미 기자

[AI는 지금] GPU만 빠르면 끝?…AI 에이전트 시대, '추론 SW'가 판 바꾼다

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 AI 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 연산 성능에서 추론 소프트웨어와 서빙 시스템 전반으로 넓어지고 있다. 대화형 AI보다 훨씬 긴 컨텍스트를 유지하고 도구 호출과 반복 추론을 수행하는 AI 에이전트가 늘면서 KV 캐시 관리와 요청 스케줄링, 모델 병렬화 같은 소프트웨어 기술이 실제 서비스 성능과 비용을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 26일 엔비디아에 따르면 차세대 AI 시스템 '베라 루빈 NVL72'는 세미애널리시스의 에이전틱 AI 벤치마크 '에이전트X'를 이용한 자체 시험에서 GB300 NVL72보다 메가와트당 AI 처리량이 최대 30배 높았다. 이번 수치는 엔비디아가 측정한 프리뷰 결과로, 현재 세미애널리시스의 검토를 기다리고 있다. 현재 세대인 GB300 NVL72에서도 성능 격차가 확인됐다. 딥시크 V4 프로 1.6T를 구동했을 때 H200 NVL8 대비 메가와트당 처리량이 최대 15배 높았으며, 키미 K3 2.8T에서는 비슷한 인터랙티브 성능을 기준으로 최대 80배까지 격차가 벌어졌다. 엔비디아는 GB300 NVL72를 사용할 경우 일부 조건에서 H200 NVL8보다 100만 토큰당 비용도 최대 10분의 1 수준으로 낮출 수 있다고 설명했다. 이번 결과에서 주목할 부분은 GPU 세대별 연산 성능 차이만은 아니다. 에이전트X가 기존 AI 벤치마크와 달리 실제 코딩 에이전트가 작동하는 방식을 재현하면서 AI 소프트웨어의 역할을 성능 평가에 본격적으로 끌어들였기 때문이다. 기존 추론 벤치마크는 8K 입력과 1K 출력처럼 길이가 정해진 요청을 반복해 GPU의 처리 성능을 측정하는 경우가 많았다. AI 에이전트는 이전 작업을 기억하면서 컨텍스트가 계속 길어지고 추론 도중 외부 도구를 호출하거나 다른 에이전트에 작업을 넘기기도 한다. 이를 두고 세미애널리시스는 "장문·멀티턴·높은 프리픽스 재사용과 서브에이전트 실행이 실제 AI 서비스 트래픽에서 중요해졌다"며 "그러면서 고정 길이 평가만으로 하드웨어와 소프트웨어 성능을 측정하기 어려워졌다"고 설명했다. 에이전트X는 이를 반영해 실제 클로드 코드 세션에서 발생한 요청 패턴을 재생한다. 턴이 진행될수록 컨텍스트가 누적되는 과정뿐 아니라 도구 호출로 모델이 대기하는 시간까지 반영하고 여러 에이전트가 동시에 작동할 때 처리량과 응답 속도가 어떻게 변하는지도 측정한다. 이에 따라 GPU 자체의 연산 속도뿐 아니라 추론 엔진과 캐시, 라우터가 얼마나 효율적으로 움직이는지가 결과에 영향을 미친다. 세미애널리시스는 에이전트X를 이용한 최적화 과정에서 vLLM의 프리픽스 캐시 적중률이 일부 조건에서 95%를 넘었으며 CPU로 KV 캐시를 오프로딩하는 방식에서는 재연산 대비 출력 처리량이 81.7% 높아진 사례도 공개했다. 세미애널리시스는 "실제 환경은 멀티턴·긴 컨텍스트와 높은 프리필 재사용, 서브에이전트 실행과 수많은 도구 호출로 구성된다"고 설명했다. 이번 일로 AI 소프트웨어 업체에도 향후 변화가 예상된다. 기존에는 쿠다(CUDA) 같은 GPU 프로그래밍 플랫폼과 vLLM·SGLang·텐서RT-LLM 등 추론 엔진의 연산 최적화가 주요 경쟁 영역이었다면, 에이전틱 AI에선 여러 소프트웨어 계층을 하나의 시스템으로 묶어 운영하는 능력이 중요해지고 있어서다. 특히 KV 캐시 관리가 핵심으로 부상하고 있다는 점은 눈여겨 볼 요소다. AI 에이전트가 작업을 수행할 때 이전 컨텍스트를 반복해서 다시 계산하지 않고 캐시에 저장된 데이터를 활용하면 GPU 연산량과 응답 시간을 줄일 수 있어서다. 반대로 동시에 많은 에이전트가 움직이면서 캐시를 제대로 관리하지 못하면 필요한 정보를 삭제하거나 같은 내용을 다시 계산하면서 GPU를 추가해도 성능이 충분히 나오지 않을 수 있다. 요청을 적절한 GPU로 배분하는 라우터와 스케줄러의 역할도 커지고 있다. 세미애널리시스의 에이전트X 시험에서는 엔비디아 추론 오케스트레이션 소프트웨어 '다이나모'의 라우팅 방식을 개선한 뒤 일부 조건에서 출력 처리량이 22.2% 증가했다. 다른 최적화에선 에이전트 세션 재생 시간이 20% 이상 단축됐다. 이는 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 최적화만으로도 에이전틱 AI 추론 효율을 끌어올릴 수 있다는 점이 확인된 것으로 평가된다. 엔비디아도 이런 변화에 맞춰 하드웨어와 소프트웨어를 함께 묶는 전략을 강화하고 있다. GB300 NVL72의 72개 GPU를 NV링크로 연결하고 다이나모를 통해 프리필과 디코드 작업을 나누는 동시에 KV 캐시 상태와 서버 부하를 고려해 요청을 배분하는 방식이다. 이를 통해 엔비디아는 SGLang·vLLM·텐서RT-LLM과 MoE 최적화 기술까지 결합해 GPU 한 장의 성능보다 랙 단위 추론 효율을 높이는 데 초점을 두고 있다. 이에 따라 클라우드와 AI 서비스 사업자의 인프라 투자 기준도 달라질 가능성이 있다. 에이전트가 일반 챗봇보다 더 많은 토큰과 컴퓨팅 자원을 사용하는 만큼, GPU 도입 가격뿐 아니라 동일한 전력에서 얼마나 많은 사용자와 에이전트를 동시에 처리할 수 있는지가 서비스 비용을 좌우할 수 있어서다. 에이전트X도 초당 토큰 수에 더해 첫 토큰 생성 시간과 전체 지연시간, 사용자당 인터랙티브 성능, 메가와트당 처리량을 함께 평가하도록 설계됐다. 세미애널리시스는 추론 엔진과 라우터, KV 캐시 관리자, 데이터 전송 라이브러리, 클러스터 제어기가 서로 연동되는 구조를 새로운 AI 추론 환경의 핵심으로 보고 있다. 엔비디아 다이나모뿐 아니라 레드햇의 llm-d, AMD 인페라 등도 여러 추론 소프트웨어를 묶어 분산형 AI 시스템을 운영하는 방향으로 개발되고 있다. 세미애널리시스는 "에이전틱 추론은 칩이나 커널 수준의 문제가 아니라 시스템 전체의 문제"라고 강조했다.

2026.08.26 09:17장유미 기자

오픈AI 첫 AI 추론칩 공개…전력 효율·응답 속도 엔비디아 앞서

오픈AI가 자체 개발한 첫 번째 인공지능(AI) 맞춤형 추론 프로세서 '할라피뇨(Jalapeño)' 테스트 결과를 공개했다. 비교 결과 할라피뇨는 전력 효율과 응답 속도에서 엔비디아의 GB200과 GB300 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다. 오픈AI는 26일 GPT-OSS 120B, 딥시크(DeepSeek) R1 670B, 키미(Kimi) K2.5 1T 등 3개 공개 모델을 대상으로 자체 테스트를 진행한 결과를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 오픈AI는 세미애널리시스(SemiAnalysis)의 공개 벤치마크인 인퍼런스엑스(InferenceX)를 활용해 테스트를 진행했다. 그 결과 할라피뇨는 최대 처리량 기준으로 전력당 AI 처리량이 비교 시스템보다 1.51.9배 높았으며, 종단 간 응답 지연시간은 1.73.6배 낮았다고 밝혔다. 사용자와의 상호작용이 많은 워크로드에서는 성능 격차가 더 커졌다. 할라피뇨의 사용자당 디코딩 처리량은 비교 시스템보다 2.1~4.1배 높았다. 디코딩은 AI가 답변을 토큰 단위로 생성하는 과정으로, 사용자 입장에서는 응답 속도와 직접적으로 연결되는 지표다. 모델별로 보면 GPT-OSS 120B 테스트에서 할라피뇨의 전력당 최대 처리량은 초당 8만5448토큰으로, 엔비디아 GB200 기반 비교 시스템의 초당 4만4960토큰보다 1.9배 높았다. 종단 간 응답 지연시간은 1.03초로, 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B 테스트에서는 할라피뇨의 전력당 처리량이 비교 시스템보다 1.7배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.6배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로, 비교 시스템의 초당 169토큰보다 4.1배 높았다. 가장 큰 공개 모델인 키미 K2.5 1T 테스트에서도 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 최대 처리량이 약 1.5배 높았고, 종단 간 응답 지연시간은 3.4배 낮았다. 사용자당 디코딩 처리량은 약 2.1배 높았다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 단순한 칩 단위 성능보다 전력 1킬로와트당 얼마나 많은 AI 작업을 처리할 수 있는지가 실제 서비스 환경에서 더 중요한 기준이라고 강조했다. 특히 AI 에이전트는 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 차례 추론을 연속으로 실행하기 때문에 각 단계의 지연시간이 누적될 수 있다. 전력 효율과 응답 속도를 함께 개선하면 더 빠른 응답과 안정적인 서비스 제공이 가능하다는 설명이다. 할라피뇨의 성능 향상은 프로세서 자체뿐 아니라 메모리, 네트워크, 소프트웨어, 서버 시스템을 함께 설계한 결과라고 오픈AI는 밝혔다. AI 추론은 입력된 프롬프트를 처리하는 프리필(prefill) 단계와 답변을 토큰 단위로 생성하는 디코드(decode) 단계로 나뉘는데, 두 단계의 병목이 서로 다르다. 프리필 단계에서는 연산 능력이 중요하지만, 디코드 단계에서는 메모리 대역폭과 데이터 이동이 더 큰 영향을 미친다. 오픈AI는 할라피뇨가 모델 상태와 답변 생성 과정에서 활용되는 케이브이 캐시(KV cache)를 필요한 위치에 가깝게 유지하고, 프로세서 간 데이터 이동과 통신 지연을 줄이는 방식으로 설계됐다고 설명했다. 오픈AI는 할라피뇨 개발 과정에 AI를 직접 활용했다고도 밝혔다. 초기 설계부터 테이프아웃까지 9개월 만에 진행했으며, AI를 활용해 설계안 탐색과 구현, 측정, 검증 과정을 단축했다는 설명이다. 산술 회로 최적화에도 AI를 활용해 제한된 일정 안에 더 많은 연산 성능을 구현할 수 있었다고 덧붙였다. 또한 오픈AI는 코드 생성 도구 코덱스(Codex)와 GPT-아스트라(GPT-Astra)를 활용해 당초 생산 계획에 포함되지 않았던 3개 공개 모델을 두 달 안에 높은 성능으로 구동했다고 밝혔다. GPT-OSS의 일부 어텐션과 전문가 혼합 구조 블록에서는 AI가 생성한 구현이 기존 전문가가 작성한 구현보다 1.5~1.8배 빠르게 실행됐다. 다만 이 수치는 전체 모델이 아닌 일부 블록에 해당한다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI는 올해 말부터 자체 컴퓨팅 인프라에 할라피뇨를 배치할 계획이다. 현재 생산 적격성 검증과 소프트웨어 고도화, 대규모 운영 준비를 진행하고 있으며 더 많은 모델을 대상으로 성능을 검증할 예정이다. 2세대 할라피뇨는 개발이 상당히 진행된 상태이며, 3세대 제품도 설계에 들어갔다고 밝혔다. 다만 오픈AI는 엔비디아와의 협력을 중단하지는 않을 방침이다. 학습과 추론 작업 모두에서 엔비디아를 비롯한 여러 파트너사의 가속기를 계속 폭넓게 활용할 계획이라고 밝혔다. 오픈AI는 "할라피뇨 발표 이후 칩과 이를 중심으로 구축한 시스템에 대한 테스트를 지속해왔다"며 "이번 결과는 유의미한 성능 진전을 보여준다. 할라피뇨는 전력 단위당 더 많은 AI 작업을 처리하면서도 더 빠르게 응답을 반환할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "고객 입장에서는 더 빠른 응답, 더 반응성 높은 에이전트, 수요가 늘어나도 더 안정적인 접근성을 의미할 수 있다"며 "이러한 개선은 갈수록 성능이 높아지는 AI를 더 저렴하고 더 폭넓게 이용할 수 있도록 하는 데 기여할 것"이라고 말했다.

2026.08.26 09:17남혁우 기자

인도 데이터센터 회사, 엔비디아 루빈 GPU 9000개 발주

인도 데이터센터 기업 AM인텔리전스가 엔비디아 베라루빈 GPU 약 9000개를 발주했다. 이를 기반으로 인도 하이데라바드에 베라루빈 클러스터를 구축한다. 25일(현지시간) 모바일웓드라이브에 따르면 AM인텔리전스는 엔비디아 베라루빈 NVL72 랙스케일 시스템으로 구축해 30MW 규모 AI 데이터센터에 배치할 계획이라고 밝혔다. 데이터센터가동 목표 시점은 내년 1분기다. 새 데이터센터는 1조개 파라미터 규모의 초거대AI 모델과 에이전틱AI 애플리케이션을 구동할 수 있도록 설계된다. 클라우드 서비스 사업자와 AI 연구소, 소버린 AI 모델을 개발하는 기업과 기관 등이 주요 고객이다. AM인텔리전스는 베라루빈 플랫폼을 활용하면 이전 세대인 블랙웰과 비교해 AI 추론 과정의 토큰 처리 비용을 최대 10분의 1 수준으로 낮출 수 있다고 설명했다. AM인텔리전스는 인도 친환경 에너지 기술 기업 AM그룹의 AI 인프라 사업 부문이다. 재생에너지를 기반으로 대규모 AI 컴퓨팅 인프라와 데이터센터를 구축해 AI 모델 개발사와 클라우드 사업자, AI 연구소 등에 컴퓨팅 자원을 제공한다. 하이데라바드 데이터센터는 AM인텔리전스가 인도와 미국, 핀란드, 말레이시아에서 추진하는 총 1GW 규모 서비스형 컴퓨팅 인프라 구축 계획의 첫 단계다. 회사는 우선 200MW 규모의 컴퓨팅 인프라를 가동하고 전체 구축 사업에 80억 달러 이상을 투자할 계획이다. 2030년까지는 인도와 미국, 유럽에서 데이터센터 용량을 총 5GW까지 확대한다. 데이터센터는 고밀도 AI 컴퓨팅과 액체냉각 시스템을 지원하도록 설계된다.

2026.08.26 08:51박수형 기자

엔비디아 "자율주행 다음 개척지는 추론…차량용 GPT만으론 부족"

"자율주행의 다음 개척지는 추론하는 힘을 통해 가능해질 것입니다. 극히 드물거나 이전에 마주하지 못한 상황에서도 모델이 판단하고 그에 맞춰 행동할 수 있어야 합니다." 마르코 파보네 엔비디아 자율주행차 연구 부문 수석 디렉터 겸 스탠퍼드대 교수는 25일 서울 코엑스에서 열린 '2026 자율주행 산업 컨퍼런스'에서 '피지컬 AI를 위한 추론 모델'을 주제로 발표하며 이같이 말했다. 파보네 디렉터는 자율주행 AI가 주변 사물을 인식하는 수준을 넘어 도로 상황의 맥락과 교통 참여자 간 관계를 이해해야 한다고 강조했다. 차량이 어떤 주행 행동을 선택했는지 논리적으로 설명하는 능력도 필요하다고 봤다. 그는 "중요한 것은 언어적 이해와 상식적인 추론을 물리적 행동으로 연결하는 것"이라며 "그것이 궁극적으로 우리가 달성하려는 목표"라고 말했다. 엔비디아는 이를 구현하기 위해 자율주행 AI 플랫폼 '알파마요'를 개발하고 있다. 알파마요의 핵심은 시각 정보와 언어 이해, 행동 생성을 결합한 비전·언어·행동(VLA) 모델이다. 차량 센서로 확보한 정보를 바탕으로 주변 환경을 인식하고, 도로 상황과 잠재적 위험을 추론해 주행 궤적을 생성한다. 판단 과정은 언어로도 제시해 차량이 차선을 바꾸거나 속도를 줄인 이유를 사람이 확인할 수 있도록 했다. 파보네 디렉터는 "파운데이션 모델은 차량에 탑재되는 시스템에만 사용하는 것이 아니라 전체 개발 과정에서 활용할 수 있다"며 "자율주행 시스템을 설계하고 개발하며 검증하는 여러 단계에 적용할 수 있다"고 설명했다. 모델 학습은 여러 단계로 진행된다. 먼저 광범위한 데이터로 일반적인 지식을 학습한 뒤 대규모 주행 데이터를 활용해 경로 예측 능력을 갖추게 한다. 이후 주행 상황에 대한 추론 과정을 감독 데이터로 활용해 미세조정하고, 강화학습으로 안전성과 주행 성능, 사람의 선호를 조율한다. 그는 "검증 가능한 안전 점수와 사람의 선호 등 서로 다른 신호를 하나의 보상 체계로 결합한다"며 "후속 학습과 정렬 작업을 거치면 행동 생성과 주행 성능에서 일관된 개선을 확인할 수 있다"고 말했다. 엔비디아는 규모가 큰 AI 모델에서 확보한 판단 능력을 차량용 소형 모델에 학습시키는 '지식 증류' 기술도 활용한다. 대형 모델은 성능이 뛰어나지만 연산량이 많아 차량에서 실시간으로 구동하기 어렵기 때문이다. 파보네 디렉터는 "대형 모델의 추론 능력을 작은 모델로 압축하면 차량에서도 실시간으로 실행할 수 있다"며 "모델과 학습 데이터의 규모를 확대할수록 주행 성능이 개선되는 경향도 확인했다"고 말했다. 엔비디아는 알파마요를 단일 AI 모델이 아닌 자율주행 개발 생태계로 확장하고 있다. 추론형 모델과 오픈소스 시뮬레이션 도구 알파심 그리고 실제 주행 데이터세트를 함께 제공해 개발사가 모델을 학습하고 검증할 수 있도록 했다. 파보네 디렉터는 "알파마요 플랫폼의 가치는 단일 모델에만 있지 않다"며 "개발을 촉진하는 모델과 시뮬레이션 도구, 데이터세트로 구성된 하나의 생태계"라고 강조했다. 이어 "특정 지역에 제품을 배포하려면 해당 지역에 적합한 데이터와 일정 수준의 현지화가 필요하다"며 개방형 모델을 활용해 기업별·지역별 주행 환경에 맞게 미세조정할 수 있다고 설명했다. 엔비디아가 최근 공개한 '알파마요 2 슈퍼'도 소개했다. 알파마요 2 슈퍼는 340억개 매개변수를 갖춘 추론형 VLA 모델로, 주행 궤적 생성과 상황 추론, 상위 행동 예측, 주행 데이터 자동 분류 등을 수행한다. 파보네 디렉터는 생성형 AI를 자율주행차에 적용하는 일을 단순히 거대언어모델(LLM)을 차량에 탑재하는 것으로 이해해선 안 된다고 지적했다. 그는 "발표를 하면 많은 사람이 '결국 자동차에 GPT를 넣으려는 것 아니냐'고 묻는다"며 "첨단 AI 모델, 특히 파운데이션 모델과 추론 모델을 실제 응용 분야에 적용하는 과정에는 많은 과제가 있다"고 말했다. 이어 "파운데이션 모델과 추론 모델 자체가 완전한 해답은 아니라는 점을 인식해야 한다"며 "엔비디아의 안전 접근법에서 중요한 것은 안전 아키텍처를 어떻게 설계하느냐"라고 강조했다. AI 모델이 생성한 판단을 그대로 차량 제어에 사용하는 것이 아니라 별도의 안전 체계를 통해 행동 범위를 제한하고 검증해야 한다는 설명이다. 그는 "이러한 아키텍처를 적용하면 시스템의 안전성을 더욱 쉽게 검증할 수 있다"고 말했다. 자율주행 분야에서 개발한 추론 모델은 로봇을 비롯한 다른 피지컬 AI 영역으로도 확장할 수 있다고 내다봤다. 파보네 디렉터는 "로봇 분야는 작업과 산업, 환경 측면에서 매우 파편화돼 있다"며 "자율주행용 모델을 서로 다른 형태의 로봇에 맞게 조정하면 사람이 언어로 제공한 지시에 따라 로봇이 현실 세계를 탐색하고 주변 환경과 상호작용하도록 할 수 있다"고 말했다. 이어 "자율주행에는 상당한 수준의 장기 기억과 다른 교통 참여자의 움직임을 종합적으로 판단하는 능력이 필요하다"며 "앞으로는 에이전틱 AI를 어떻게 활용하느냐가 매우 중요해질 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.25 16:48김재성 기자

델 "에이전틱 AI 시대, 비용·효율 고려한 분산처리 필요"

"에이전틱 AI가 보급되며 여러 기업이 에이전트 활용을 독려하고 있다. 하지만 모든 직원이 AI를 효율적으로 활용하는 것은 아니다. 가치 낮은 업무에 많은 양의 토큰을 쓰는 한편 가치 있는 업무를 매우 적은 토큰으로 수행하는 상황도 발생한다." 25일 오전 서울 삼성동 코엑스에서 진행된 '델테크놀로지 CSG 미디어 간담회'에서 유상모 델테크놀로지스 총괄사장이 이렇게 강조했다. 델테크놀로지스는 연례 행사 '델 테크놀로지스 포럼' 일부인 이날 행사에서 AI 처리를 클라우드에만 의존하는 것은 보안과 토큰당 비용 면에서 적합하지 않다고 지적했다. 이어 보완책으로 AI PC와 워크스테이션 등으로 AI 처리를 분산하는 '책상 옆(데스크사이드) AI'를 제시했다. 에이전틱 AI 대응 3대 전략 제시 "AI 토큰도 비용" 이날 델테크놀로지스는 에이전틱 AI 시대의 대처 방안을 ▲ AI 토큰경제 ▲ AI 네이티브 조직을 위한 AI PC ▲ AI 확산에 따른 엔드포인트 보안 등 세 가지 축으로 제시했다. 정재욱 델테크놀로지스 이사는 "클라우드는 대규모 연산이 일어나는 환경에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업이나 조직 내 데이터센터가 적합하다. 반면 반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다"고 설명했다. 이어 "엔비디아 GB10·GB300과 x86 CPU·엔비디아 GPU 등으로 구성된 워크스테이션은 로컬 AI 개발과 에이전트 개발·테스트에 적합하다. 개발된 모델이나 에이전트는 필요에 따라 델 파워엣지 서버로 확장할 수 있다"고 덧붙였다. "책상 위 AI PC로 효율·보안 강화" AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 LLM 구동과 추론을 로컬에서 수행할 수 있어 클라우드 API 호출에 따른 토큰 비용을 줄이는 방안으로 활용할 수 있다. 개인정보나 고객정보, 대외비 등 민감한 데이터 외부 유출 가능성도 줄인다. 정재욱 이사는 "델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 400 등을 기반으로 한 '델 프로' 제품군을 업무 수준과 예산에 따라 세분화했다. 14·16형 업무용 노트북인 델 프로 5 이외에 최대 50 TOPS NPU를 내장한 델 프로5 마이크로 등을 공급한다"고 설명했다. 기기 내 저장된 데이터와 각종 모델을 외부 공격에서 방어하기 위한 보안의 중요성도 커지고 있다. 정재욱 이사는 "델테크놀로지스는 제품 조립 단계부터 공급망 보안, 바이오스와 펌웨어 무결성 검증, 마이크로소프트 인튠 등 기기 관리 솔루션과 연동한 텔레메트리 등으로 보안을 강화하고 있다"고 설명했다. "에이전틱 AI, 워크로드 분산 촉진할 것" 이날 델테크놀로지스는 AI PC와 데스크사이드 AI 전략을 소개하며 최근 CSG 사업 성장세도 강조했다. 이성민 델테크놀로지스 전무는 "회계연도 기준 올해 2~4월(1분기) CSG 매출은 146억 달러(약 20조 2049억원)로 전년 동기 대비 17% 증가했으며 이 중 기업용 PC 부문 매출은 130억 달러(약 18조 180억원)로 18% 성장했다"고 밝혔다. 델테크놀로지스는 반도체 수급난과 경기 불확실성으로 기업의 IT 비용 부담이 커지는 상황에서도 공급망 최적화와 운영 효율화를 통해 비용 상승 영향을 최소화한다는 방침이다. 정재욱 이사는 "AI가 프롬프트 중심에서 에이전틱 AI 중심으로 이동하고 있는 만큼 AI 처리를 분산하려는 흐름은 지속될 것이며 기업 역시 비용 부담을 고려하면서 어떤 AI를 어디에 배치할 지 선택하는 것이 중요해질 것"이라고 전망했다.

2026.08.25 15:40권봉석 기자

[현장] 델 "AI 에이전트 수천개 쓰는 시대…일하는 방식부터 바꿔야"

델 테크놀로지스가 인공지능(AI)을 단순한 업무 생산성 도구에서 기업 비즈니스와 산업 현장을 움직이는 핵심 인프라로 확장하는 청사진을 제시했다. AI 에이전트 확산에 맞춰 데이터센터와 데이터, 보안, 업무 환경을 아우르는 인프라를 현대화하고 'AI 팩토리'를 중심으로 기업 AI 투자를 실질적인 비즈니스 성과로 연결한다는 목표다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 25일 서울 코엑스에서 개최한 '델 테크놀로지스 포럼 2026'에서 "많은 기업이 AI를 새로운 성장 기회로 받아들이고 있지만 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 보안과 규제, 데이터 거버넌스, 인프라 준비 등 다양한 어려움에 직면하고 있다"며 "엔드투엔드 포트폴리오와 개방형 생태계를 바탕으로 기업의 장기적인 기술 로드맵을 제시하고 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 전략적 파트너 역할을 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 행사는 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장이 무대에 등장해 로봇과 악수하며 시작됐다. 그는 3년 전 생성형 AI 시대가 도래한 당시 포럼에서도 AI를 주요 화두로 제시했던 점을 언급하며 이제는 생활과 업무에서 AI를 빼놓기 어려운 시대가 됐다고 진단했다. 또 기업의 관심 역시 AI 도입 자체에서 비용과 전력 소비를 낮추면서 실제 업무에 얼마나 효과적으로 활용할 수 있느냐로 옮겨가고 있다고 설명했다. 유 사장도 지난 1년간 AI 산업의 변화 속도가 예상보다 빨랐다고 평가했다. 그러면서 AI 모델 비용은 낮아지고 있지만 사용량과 토큰 소비는 빠르게 증가하고 있고 AI가 산업 현장으로 확산되면서 사이버 복원력과 리스크 관리, 거버넌스의 중요성도 함께 커졌다고 강조했다. 실제 델이 최근 진행한 '2026년 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사'에 따르면 응답 기업의 87%는 급변하는 환경에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이에 대해 유 사장은 "기업들은 AI와 업무·산업 현장, 데이터센터를 별개의 과제로 추진해선 안 되며 AI·데이터·보안을 아우르는 실행 가능한 로드맵을 마련해야 한다"며 "특히 보안과 사이버 복원력은 AI 구축 이후 추가하는 기능이 아니라 초기 설계부터 포함해야 할 필수 요소"라고 말했다. "AI, 전기만큼 근본적인 인프라…데이터가 기업 경쟁력 좌우" 마이클 델 회장도 이날 포럼 영상 메시지를 통해 AI가 기업과 사회의 기반 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 "AI 지능은 전기만큼이나 근본적인 인프라가 돼 병원·공장·연구소·도시로 스며들고 있다"며 "이런 상황 속 기업의 차별점은 각자가 보유한 고유한 데이터이며 모든 조직은 이를 얼마나 빠르게 영향력으로 전환할 수 있느냐는 과제에 직면했다"고 짚었다. 델은 이를 지원하기 위해 기업 데이터가 존재하는 곳에서 AI를 구동할 수 있는 하이브리드 AI 인프라 전략을 강화하고 있다. 현재 5000곳 이상 기업 고객이 '델 AI 팩토리'에서 워크로드를 운영 중이며 신약 개발과 산업 자동화, 금융 서비스 등으로 활용 분야를 확대하고 있다. 이와 관련해 맷 던피 델 테크놀로지스 수석부사장은 AI를 실제 사업 성과로 연결하기 위해선 기존 업무 방식 자체를 재설계해야 한다고 제언했다. 단순히 기존 프로세스에 AI를 추가하는 방식으로는 투자 효과를 충분히 거둘 수 없다고도 지적했다. 시장에서 큰 경쟁력을 지닌 업무부터 AI를 적용하고 이후 투자 효과를 실현할 수 있도록 운영 모델까지 변화시켜야 한다는 설명이다. 또 기업용 에이전트를 구축하는 과정에선 데이터 준비와 업무 흐름에 대한 이해, 온톨로지 구축, 기존 시스템과의 통합 등을 거쳐야 한다고 짚었다. 던피 수석부사장은 "기업용 에이전트 구축은 혼자 할 수 있는 영역이 아닌 다양한 플레이어가 필요한 분야"라며 "기업 내 마케팅, 사업부서, 데이터 사이언스, 보안, 법무·개인정보보호 조직 등이 모두 함께 움직여야 실제 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있다"고 강조했다. 데이터센터 현대화부터 '토크노믹스'까지…AI 비용 구조 바뀐다 델은 AI 확산에 대응하기 위한 출발점으로 데이터센터 현대화를 꼽았다. 델이 실시한 조사에서 국내 응답자의 72%는 현재 IT 인프라가 AI를 지원할 준비가 충분하지 않다고 답했다. 이에 던피 수석부사장은 데이터 구조를 정비하는 동시에, AI에 최적화된 빠르고 유연한 인프라를 구축해야 한다고 설명했다. AI 에이전트 확산에 따른 '토크노믹스(Tokenomics)'도 새로운 핵심 과제로 제시됐다. AI 모델의 토큰 단가는 하락하고 있지만 에이전트와 AI 서비스 사용량이 더 빠르게 늘어나면서 기업이 부담해야 하는 전체 비용은 오히려 커질 수 있어서다. 워크로드와 모델, 이를 구동할 시스템·인프라 위치까지 함께 고려한 비용 구조를 설계해야 하는 상황이다. 이에 따라 IT 조직의 역할도 달라질 것으로 전망했다. 던피 수석부사장은 "기존 시스템·애플리케이션 관리자들은 AI 워크로드와 지식 계층, 컨텍스트 엔진을 이해하고 적절한 모델과 데이터 배치 방식을 설계하는 'AI 아키텍트'가 될 것"이라며 "다양한 AI 모델 가운데 워크로드 특성에 따라 온프레미스와 PC, 퍼블릭 클라우드 등을 선택해 비용 효율적인 아키텍처를 구성하는 역량이 요구된다"고 말했다. 젠슨 황·마이클 델 "에이전트 시대 온다" 이날 행사에선 지난 5월 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드'에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 마이클 델 회장이 나눈 대담 영상도 공개됐다. 황 CEO는 생성형 AI가 에이전틱 시스템으로 진화하면서 처음으로 실질적으로 유용한 AI가 등장했고 이에 맞춰 AI 컴퓨팅 수요가 가파르게 증가하고 있다고 진단했다. 엔비디아와 델은 AI 에이전트를 구동하기 위한 새로운 컴퓨팅 시스템 개발에 나서고 있다. 기업이 자체 데이터와 특화 모델을 로컬 환경에서 구동하는 동시에, 대규모언어모델(LLM)은 클라우드에서 활용하는 하이브리드 AI 구조다. 양사는 31년간 이어온 협력 관계를 바탕으로 AI 인프라 협력을 확대한다는 방침이다. 파트너십의 핵심 솔루션은 델 AI 팩토리다. 델이 보유한 제품과 프레임워크를 넘어 기업이 다양한 에이전트를 운영할 수 있도록 돕는 통합 포트폴리오다. 델 AI 서버, 스토리지, 플랫폼에 더해 고객별로 구축한 AI 솔루션도 표준화해 빠른 AI 도입과 배포를 지원한다는 목표다. 던피 수석부사장은 "기업은 AI의 경제성을 이해하고 직접 실험하며 새로운 업무 방식을 만들어가야 한다"며 "우리는 고객이 AI의 잠재력을 실제 비즈니스 가치로 전환할 수 있도록 함께 혁신하는 전략적 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.08.25 13:03한정호 기자

대만, 엔비디아 AI 서버 中 밀반출 혐의자 9명 기소

대만 검찰이 엔비디아 첨단 인공지능(AI) 칩이 탑재된 서버를 중국으로 밀반출한 혐의로 엔비디아와 슈퍼마이크로 전직 직원을 포함한 9명을 기소했다. 최근 미국의 대중국 반도체 수출 통제를 우회하려는 움직임이 이어지는 가운데, 서버 구매 승인 과정에서 관련 기업 직원들이 내부 절차를 유출하거나 허위 정보를 제공한 정황이 드러났다. 24일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 대만 지룽지방검찰청은 첨단 AI 서버를 중국으로 반출하는 데 관여한 혐의로 엔비디아와 슈퍼마이크로 전직 직원을 포함한 9명을 기소했다. 이 가운데 8명은 배임과 문서 위조 등의 혐의를 받고 있으며 나머지 1명은 사건에 연루된 기업에서 자금을 빼돌린 혐의로 기소됐다. 대만 검찰에 따르면 피고인 가운데 2명은 고성능 엔비디아 칩이 탑재된 슈퍼마이크로 AI 서버 130대를 구매하기 위해 허위 정보를 제출한 것으로 조사됐다. 이들은 해당 서버가 대만 내 특정 시설에 설치·운영되고 미국 제재 대상 기업에 판매·수출되지 않을 것이라고 주장하며 구매 승인을 받은 것으로 알려졌다. 이 과정에서 슈퍼마이크로 직원과 엔비디아 직원이 관여한 정황도 포착됐다. 검찰에 따르면 슈퍼마이크로 직원은 회사 내부의 고객 심사 절차를 유출하고 엔비디아 직원에게 서버 물량 확보를 도와달라고 요청한 것으로 전해졌다. 기소된 엔비디아 직원 역시 서버 반출 계획을 인지했던 것으로 조사됐다. 해당 직원은 현장 실사가 문제없이 통과됐다고 관리자들에게 전달하며 서버 판매 승인을 지원한 것으로 알려졌다. 그러나 검찰은 당시 대만 내 시설이 해당 서버를 운영하는 데 필요한 랙 공간과 전력, 네트워크 대역폭조차 충분히 갖추지 못했다고 지적했다. 구매가 승인된 서버 130대 가운데 74대는 홍콩과 일본, 인도네시아 등을 거쳐 중국으로 반출된 것으로 조사됐다. 나머지 56대는 일본으로 운송될 예정이었으나 대만 세관에 적발돼 반출이 차단됐다. 이번 사건에 대한 수사는 지난 5월 시작됐다. 수사가 확대된 지난 6월 슈퍼마이크로는 대만을 비롯한 각국 관계 당국과 협력해 자사 기술과 지식재산권을 보호하고 있다고 밝힌 바 있다. 슈퍼마이크로는 회사 자체가 이번 수사의 대상은 아니며 어떠한 위법 행위로도 기소되지 않았다는 입장이다. 최근 진행한 내부 조사에서도 수출 규제 준수 업무 담당자들이 선의에 따라 업무를 수행한 것으로 확인됐다고 설명했다. 슈퍼마이크로는 성명을 통해 "미국의 혁신을 보호하기 위해 강력한 수출 규제 준수 프로그램을 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.25 09:22한정호 기자

엔비디아, '그록 3 LPX' 대량 양산 돌입…삼성전자·전기 수혜

엔비디아의 최첨단 인공지능(AI) 추론 가속기 '그록(Groq) 3 LPX'가 상용화 궤도에 올랐다. 칩 위탁생산을 맡은 삼성전자와, 기판을 공급하는 삼성전기의 수혜 효과도 본격화할 것으로 기대된다. 엔비디아는 24일(현지시간) 공식 뉴스룸에서 그록 3 LPX가 대량 양산을 시작했다고 밝혔다. 그록 3 LPX는 256개의 그록 3 언어처리장치(LPU)를 탑재한 AI 추론 전용 랙이다. 그록은 엔비디아가 지난해 말 약 29조원을 들여 우회 인수한 팹리스 스타트업이다. 거대언어모델(LLM)의 추론 작업 속도를 높이는 LPU를 개발해 왔다. 본격 생산에 들어간 그록 3 LPX의 첫 고객사는 네덜란드에 본사를 둔 네오클라우드 업체 네비우스다. 네비우스는 자사 엔터프라이즈급 AI 추론 플랫폼 '네비우스 토큰 팩토리'에 그록 3 LPX를 도입하기로 했다. 엔비디아의 이번 발표로 삼성전자, 삼성전기 등 국내 주요 협력사도 수혜 효과를 기대하고 있다. 삼성전자 파운드리는 첨단 공정인 4나노(SF4X)로 그록 3 LPU를 양산하고 있다. 초기 삼성 파운드리가 설정한 그록3 LPU향 웨이퍼 투입량은 월 1만장 수준으로 추산된다. 반도체 업계 한 관계자는 "그록 LPU가 엔비디아 생태계에 편입되면서 물량이 크게 늘고 있고, 삼성 파운드리도 내년 웨이퍼 투입량을 월 1만 5000장 이상까지 확대할 계획획"이라며 "그록의 차세대 LPU로 추가 수주하는 것이 관건"이라고 설명했다. 삼성전기도 그록3 LPU용 플립칩-볼그레이드어레이(FC-BGA)를 올 2분기부터 양산에 들어간 것으로 파악된다. 앞서 삼성전기는 올해 초 삼성 파운드리와 연계해 그록 3 LPU용 FC-BGA에 대한 '퍼스트 벤더(공급량 1위 업체)' 지위를 확보한 바 있다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지 기판이다. 기존 와이어 본딩 대비 전기·열적 특성이 높아, AI 반도체에서 적극 채용되고 있다. 한편, 그록 3 LPX는 엔비디아가 올 하반기 공급을 시작한 최첨단 AI 플랫폼 '베라 루빈(Vera Rubin)'과 결합 가능한 확장형 제품이다. 엔비디아는 "그록 3 LPX는 차세대 에이전트형 AI를 위한 초고속 토큰 생성으로 베라 루빈의 추론 성능을 지원한다"며 "오픈소스 에이전트 모델 'Gemma 4 31B'를 사용한 벤치마킹에서 초당 3400개의 토큰 출력으로, 해당 모델서 최고 성능을 기록했다"고 밝혔다.

2026.08.25 09:12장경윤 기자

"엔비디아, AI 서버 가격 15% 이상 인상"

엔비디아가 최근 주요 고객사에 인공지능(AI) 칩을 탑재한 서버 가격을 내년에 15% 이상 인상할 것이라고 통보했다고 블룸버그가 22일(현지시간) 보도했다. 메모리 반도체 가격 상승 영향이다. 블룸버그에 따르면 엔비디아는 최근 마이크로소프트(MS)와 구글, 오라클 등에 내년 초 출하하는 시스템부터 가격 인상을 적용한다고 통보했다. 베라 루빈과 그레이스 블랙웰을 탑재한 시스템도 적용대상이다. 제품별 가격 인상폭은 엔비디아 칩 세대와 메모리 구성에 따라 다르다. 블룸버그는 엔비디아의 가격 인상 예고가 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 반도체 업체 협상력 강화를 보여준다고 평가했다. 엔비디아의 AI 가속기는 고대역폭메모리(HBM) 등 D램과 함께 구성된다. AI 칩 연산에 필요한 데이터를 HBM 등이 신속하게 공급한다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 세 업체는 전 세계 D램 시장을 과점하고 있다. 이들 업체는 메모리 생산량을 늘리고 있지만, AI 확산에 따른 수요 상승폭이 더 가파르다. D램 가격도 급등하고 있다. MS와 구글, 아마존, 메타 등은 자체 AI 칩을 개발 중이지만, 이들 업체가 대규모 AI 데이터센터를 구축하려면 여전히 엔비디아 칩이 필요하다. 엔비디아가 데이터센터에 최적화한 AI 칩과 생태계를 구축했기 때문이다. 동시에, 이들 기업이 엔비디아 의존도를 낮추려면 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등이 생산하는 메모리 반도체 확보도 중요하다. 블룸버그는 주요 AI 데이터센터 계획이 계획 지연, 인력 부족, 자본시장 여건 악화, 지역사회 반발 등에 부딪힌 상황에서 엔비디아의 이번 AI 칩 가격 인상은 계획을 복잡하게 만들 수 있다고 덧붙였다.

2026.08.23 13:13이기종 기자

슈퍼마이크로 "엔비디아 AI칩 중국 밀반출, 현 경영진 관여 증거 없어"

슈퍼마이크로가 엔비디아 인공지능(AI) 칩의 중국 밀반출 의혹과 관련한 자체 조사를 마무리했다. 조사 결과 현 고위 경영진이 밀반출 계획을 인지했다는 증거는 발견되지 않았으며 제재 대상에 직접 제품을 판매하거나, 기존 재무제표의 신뢰성을 훼손할 만한 정황도 확인되지 않았다. 20일(현지시간) 블룸버그통신은 슈퍼마이크로 독립 조사팀이 엔비디아 칩 탑재 서버의 중국 불법 반출 의혹을 조사한 결과, 현재 회사 고위 경영진이 해당 계획을 알고 있었다는 증거를 찾지 못했다고 보도했다. 보도에 따르면 이번 조사는 지난 3월 미국 검찰이 슈퍼마이크로 공동 창업자 왈리 라우와 관계자 2명을 수출통제법 위반 혐의로 기소하면서 시작됐다. 라우는 기소 이후 슈퍼마이크로 이사회에서 사임했다. 특히 외신은 미국 검찰의 입장을 인용해 라우를 포함한 피고인들은 동남아시아 소재 회사를 중간 거래자로 활용해 서버의 최종 목적지가 중국이라는 사실을 숨긴 혐의를 받고 있다고 밝혔다. 2024년 이후 관련 서버 거래 규모는 약 25억 달러에 달하며 이 가운데 최소 5억 달러 이상의 물량이 중국으로 유입됐다는 정황도 나왔다. 이 과정에서 슈퍼마이크로와 미국 정부의 감시를 피하기 위한 수법도 동원된 것으로 알려졌다. 검찰 공소장에는 피고인들이 기록을 위조하고 이른바 '더미 서버'를 만들어 일련번호를 떼어낸 뒤 다시 부착하는 방식으로 감사를 회피했다는 내용이 담겼다. 현재 피고인 3명은 모두 혐의를 부인하고 있다는 것이 외신의 설명이다. 엔비디아 첨단 그래픽처리장치(GPU)는 미국 정부의 대중국 수출통제 대상에 포함돼있다. 이 AI칩을 서버에 탑재해 판매하는 슈퍼마이크로 역시 관련 수출통제를 적용받는다. 슈퍼마이크로는 의혹이 불거진 뒤 사외이사인 스콧 앤젤과 감사위원회 위원장인 탈리 리우에게 독립 조사를 맡겼다. 이들은 미국 로펌 멍거 톨스 앤 올슨과 컨설팅업체 알릭스파트너스와 함께 조사를 진행했다고 알려졌다. 다만 조사팀은 현 경영진이 직접 제품을 판매했다는 증거를 찾지 못했다. 중국으로의 제품 우회 반출 가능성으로 인해 회사가 이전에 발표한 재무제표의 신뢰성이 훼손됐다고 볼 만한 정황도 확인되지 않았다고 결론 내렸다. 회사 측은 조사 과정에서 내부 정책과 행동강령을 준수하지 않은 직원들을 대상으로 인사 조치를 단행했다는 보도 역시 있었다. 영업과 기술 지원, 사업개발 부문 관계자들이 대상에 포함됐으며 일부 직원은 해고됐다. 사외이사들이 추가로 제안한 수출 규정 준수 프로그램 강화 방안도 이사회가 전면 채택했다. 슈퍼마이크로는 "독립 조사 결과, 현재 고위 경영진이 중국 밀반출 계획을 알고 있었다는 증거가 발견되지 않았다"고 밝혔다.

2026.08.21 10:24한정호 기자

엔비디아 사로잡은 로보티즈…젠슨 황 딸, 베이징 WRC 부스 찾아

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀 메디슨 황 옴니버스·로보틱스 수석 이사가 로보티즈의 해외 전시 부스를 직접 방문해 눈길을 끈다. 로보티즈는 중국 베이징에서 열린 '2026 세계로봇대회(WRC)'에 국내 휴머노이드 기업 중 유일하게 참가했다고 21일 밝혔다. 메디슨 황 수석 이사는 행사 부스를 방문해 로보티즈의 휴머노이드 제어 기술과 액츄에이터 라인업을 살펴봤다. 이번 전시에서 로보티즈는 자체 제작한 휴머노이드 'AI 사피엔스'를 필두로 세미 휴머노이드 'AI 워커', 로봇 핸드 'HX5-D20', 신규 액츄에이터 '다이나믹셀-Q'를 선보였다. 최근 로보티즈는 AI 사피엔스의 로봇 구동 코드 전체를 공개했다. 사용자는 코드를 자유롭게 수정해 AI 사피엔스에 적용할 수 있으며, 별도 계약 없이 제품 개발이 가능하다. 향후 휴머노이드 기구 설계도와 전자회로 등 하드웨어 영역까지 순차 공개할 예정이다. 로보티즈는 이를 통해 휴머노이드 생태계를 주도한다는 전략이다. 이와 관련 회사 관계자는 "휴머노이드용 학습·추론 인프라를 확장 중인 글로벌 AI 진영이 개방형 하드웨어 플랫폼에 주목하고 있다는 신호"라고 말했다.

2026.08.21 09:51진운용 기자

반도체는 대만의 방패가 될 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 '실리콘 방패'라는 말을 들어보셨나요? 2000년 크레이그 애디슨이 처음 제시한 이 이론은, 대만이 전 세계 반도체 생산의 압도적 비중을 차지하고 있기 때문에 중국이 대만을 공격하면 세계 경제가 마비되어 결국 침공을 포기할 것이라는 논리입니다. 하지만 미·중 기술 패권 전쟁이 정점에 달한 2026년 현재, 이 방패가 여전히 튼튼한지에 대해서는 회의론이 고개를 들고 있죠. 그래서 오늘은 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 인공지능(AI) 패널 세 명을 모시고 이 뜨거운 주제를 심층적으로 다뤄봤습니다. 먼저 반도체 산업의 기술적 메커니즘과 공급망 구조에 집중한 챗GPT 패널은 '기술적 대체 불가능성'을 중심으로 실리콘 방패의 효용을 분석했고요, 국제 정치와 거시 전략을 담당한 제미나이 패널은 중국의 전략적 손익계산과 국력의 비대칭성을 토대로 방패의 한계를 짚었습니다. 마지막으로 클로드 패널은 인적 자원과 기술 생태계의 붕괴라는 비판적 관점에서 실리콘 방패가 가진 논리적 허점을 날카롭게 파고들었는데요. 각기 다른 시각을 가진 이들이 어떻게 충돌하고 또 어떤 결론에 도달했는지 지금부터 기자의 시선으로 하나씩 풀어드리고자 합니다. 기술의 성벽은 높지만, 정치적 야심은 그 담을 넘는다 토론의 서막은 대만이 가진 압도적인 기술력이 과연 군사적 행동을 억제할 만큼 강력한가에 대한 논쟁으로 시작되었습니다. GPT 계열의 반도체 산업 전문가는 TSMC의 3nm 이하 첨단 공정이 단순한 제조 시설을 넘어 전 세계 GPU 시장을 쥐고 있는 핵심임을 강조했죠. 엔비디아와 인텔 같은 거물들이 대만의 생산 시설에 전적으로 의존하고 있는 상황에서, 이곳이 멈추는 순간 전 세계 AI 산업은 암흑기에 빠질 것이라는 논리입니다. 특히 ASML의 EUV 노광 장비처럼 대체 불가능한 장비들이 대만 생태계의 중심을 잡고 있다는 점을 들어, 중국이 설령 대만을 손에 넣더라도 이 복잡한 생태계를 운영할 엔지니어나 부품 공급망을 확보하지 못한다면 결국 '빈 껍데기'만 갖게 될 것이라고 주장했습니다. 이 전문가의 눈에는 반도체 공장이 단순히 기계의 집합이 아니라, 글로벌 파트너십과 수만 명의 숙련된 인력이 얽힌 하나의 거대한 유기체로 보였던 셈입니다. 2026년 현재 한국이 반도체를 통한 경제 구조를 공고히 하는 상황에서도, 대만의 기술 점유율은 여전히 전 세계적인 생존의 조건처럼 여겨지고 있다는 분석이었죠. 하지만 이런 기술적 낙관론에 대해 제미나이 계열의 국제정치 전략가는 아주 냉정한 반론을 제기했습니다. 그는 실리콘 방패론이 '경제적 상호의존성을 군사적 억지력으로 착약한 전략적 오류'라고 정면으로 비판했습니다. 가장 흥미로운 지점은 국가 간의 손실을 바라보는 '비대칭성'에 있었습니다. 2025년 기준 중국의 GDP는 약 19.5조 달러로, 이는 한국의 10배가 넘는 규모입니다. 중국 입장에서 반도체 공급망 붕괴로 인한 경제적 타격은 분명 크지만, 이를 감내하고서라도 '중화민족의 부흥'이라는 정치적 정당성을 확보하려는 시진핑 정부의 의지가 훨씬 더 강력할 수 있다는 것이죠. 즉, 경제학자들이 계산하는 '손해'의 가치보다 정치가들이 계산하는 '역사적 사명'의 가치가 더 클 때 방패는 깨진다는 경고입니다. 특히 중국은 전면적인 파괴 대신 '검역(quarantine)' 방식의 봉쇄를 통해 TSMC의 시설을 온전히 보존하면서 서방 세계로의 공급만 차단하는 영리한 전략을 택할 수 있다는 시나리오까지 제시되어 토론장은 순식간에 긴장감에 휩싸였습니다. 무너지는 방패, 사람이 떠난 공장은 '벽돌'에 불과하다 논의가 깊어지면서 쟁점은 '중국이 대만을 확보한 뒤 그 기술력을 정말 흡수할 수 있는가'로 옮겨갔습니다. 여기서 가장 격렬한 충돌이 일어났는데요. 클로드 계열의 비판적 패널은 실리콘 방패론자들이 가장 간과하는 것이 바로 '인적 자원의 이탈'이라고 꼬집었습니다. 반도체 팹은 물리적인 장비만큼이나 그 장비를 다루는 엔지니어들의 노하우가 절대적인 산업입니다. 만약 중국이 침공을 감행한다면 대만의 핵심 인력들은 해외로 망명하거나 저항할 것이고, 결국 중국이 손에 넣는 것은 아무리 비싼 장비가 들어차 있어도 작동하지 않는 '첨단 벽돌 공장'이 될 가능성이 높다는 것이죠. 이 패널은 “중국이 침공 후 1년 이내에 정상 생산을 재개할 수 있다는 증거가 없다면 실리콘 방패론은 과도한 낙관론에 불과하다”며 몰아붙였습니다. 반도체 생산은 ASML의 지원과 미국 소프트웨어의 업데이트가 실시간으로 이루어져야 하는 글로벌 협력의 산물인데, 전쟁 상황에서 이런 외부 지원이 끊긴다면 대만 내의 설비는 순식간에 고철로 전락할 것이라는 아주 구체적이고 뼈아픈 지적이었습니다. 반면 반도체 지정학 관점의 AI 패널은 조금 다른 각도에서 반박을 펼쳤습니다. 비록 실리콘 방패가 완벽한 방패는 아닐지라도, 침공의 '기대 비용'을 엄청나게 높이는 역할을 한다는 점은 부인할 수 없다는 것입니다. 미국이 CHIPS 법을 통해 애리조나에 TSMC 공장을 짓고 삼성이 테일러에 투자하며 공급망 다변화를 꾀하고 있지만, 3nm 이하의 최첨단 반도체 비중을 대만 밖에서 30% 이상 확보하는 데는 최소 5년에서 10년이 걸린다는 현실적인 시간표를 제시했죠. 다시 말해, 2026년 현재로서는 여전히 대만이 뚫리면 전 세계 산업이 멈춘다는 공포가 실질적인 억제력으로 작용하고 있다는 설명입니다. 결국 논의의 흐름은 '반도체가 전쟁을 아예 막아주느냐'는 이분법적 사고에서 벗어나, '반도체가 침공의 속도와 방식을 어떻게 제약하느냐'는 보다 현실적인 영역으로 이동했습니다. 실리콘 방패는 적의 칼날을 완전히 튕겨내는 단단한 금속 방패라기보다는, 칼날이 들어오는 속도를 늦추고 상대에게도 치명적인 상처를 입히는 '가시 돋친 옷'에 더 가깝다는 점에 패널들의 의견이 모였습니다. 결국 방패의 주인은 기술이 아닌 정치의 손에 달려 있다 긴 토론 끝에 AI 패널들은 한 가지 중요한 합의점에 도달했습니다. 실리콘 방패론은 더 이상 과거처럼 절대적인 신화가 아니라는 점입니다. 중국은 단기적인 경제적 고통을 장기적인 국가적 이익으로 치환하려는 고도의 정치적 계산을 하고 있으며, 미국 역시 대만에만 의존하는 리스크를 줄이기 위해 생산 기지를 자국으로 끌어들이는 '디리스킹'에 박차를 가하고 있습니다. 2026년 8월 현재, 달러 대비 원화 환율이 1398원을 기록하고 은과 옥수수 같은 원자재 가격이 급등하는 등 글로벌 경제의 불확실성이 커지는 와중에, 반도체라는 방패는 점차 얇아지고 있는 셈입니다. 패널들은 입을 모아 말했습니다. 반도체는 분명 침공의 비용을 높여 전쟁의 문턱을 높이는 역할을 하지만, 그것이 평화를 보장하는 '최종 병기'는 될 수 없다고 말이죠. 결국 실질적인 억지력은 반도체라는 경제적 수단이 아니라, 이를 뒷받침하는 군사적 방어 능력과 동맹국 간의 단단한 정치적 신뢰에서 나온다는 결론이었습니다. 오늘 기사를 정리하며 저 또한 깊은 생각에 잠기게 됩니다. 기술이 세상을 지배하는 시대라지만, 결국 그 기술의 향방을 결정하는 것은 인간의 의지와 복잡한 지정학적 셈법이라는 사실을 다시 한번 확인했기 때문입니다. 실리콘 방패론이 2000년에 탄생했을 때는 대만의 독보적 지위가 곧 평화의 상징처럼 보였을지도 모릅니다. 하지만 기술이 안보가 되고 안보가 곧 생존이 된 지금, 우리는 반도체라는 방패 뒤에 숨기보다는 그 방패가 깨졌을 때를 대비한 더 정교한 전략을 고민해야 할 시점에 와 있습니다. 2026년의 뜨거운 여름, 대만 해협을 가로지르는 긴장의 파도는 우리에게 묻고 있습니다. 기술의 힘이 인간의 욕망을 이길 수 있겠느냐고 말이죠. AI 패널들이 남긴 이 묵직한 질문은 비단 대만의 문제만이 아니라, 반도체 강국을 자처하는 우리 대한민국에게도 시사하는 바가 매우 큽니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c83d5ccc.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.20 10:04AMEET

LG전자, 엔비디아와 로보틱스 협업 가속화...'데이터팩토리' 현장 회동

LG전자와 엔비디아가 로봇 전용 데이터팩토리 구축 현장에서 회동을 갖고 피지컬 AI와 로보틱스 분야의 협력 구체화에 나섰다. LG전자는 18일 서울 서초구 양재 R&D캠퍼스에 구축 중인 'LG 데이터팩토리'에 엔비디아 핵심 관계자들을 초청해 양사 간 협력 방향을 점검하고 사업화 시너지 창출 방안을 논의했다고 밝혔다. 이날 현장에는 류재철 LG전자 CEO를 비롯해 현신균 LG CNS CEO, 정수헌 LG사이언스파크 대표 등 LG그룹 주요 경영진이 대거 참석했다. 앞서 양사는 지난 13일 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 미래 전략사업 협력을 위한 업무협약을 체결한 바 있다. 업무 협약 체결 나흘 만에 실제 로봇 데이터팩토리 구축 현장에서 다시 만난 것은 선언적 협력을 넘어 로보틱스 사업화에 본격적인 속도를 내겠다는 취지로 풀이된다. 연내 풀가동을 목표로 하는 양재 데이터팩토리는 지하 1층부터 지상 3층까지 4개층, 연면적 1만㎡ 규모로 조성된다. 현재 이곳에는 LG전자가 자체 제작한 로봇 'LG 클로이드(CLOiD)'가 투입돼 데이터 생성과 수집, 학습을 진행하고 있다. 공간은 실제 가정 환경과 미국 테네시 세탁기 공장 공정을 모사한 제조 환경, LG CNS 물류 자동화 솔루션, LG이노텍의 로봇 손 학습 공간 등으로 구성됐다. 수집된 현장 데이터는 엔비디아 옴니버스 라이브러리, 코스모스 오픈월드 모델, 아이작 오픈 로보틱스 개발 플랫폼과 결합해 대규모 가상 데이터로 증강·합성된다. LG전자는 연말까지 투입 로봇을 수백 대 규모로 확대하고 실측 및 합성 데이터를 합쳐 총 10만 시간(약 12년 치) 분량의 학습 데이터를 확보할 계획이다. 이를 바탕으로 휴머노이드 로봇 성능을 좌우하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 고도화할 방침이다. 아울러 지난달 신설한 CEO 직속 '로보틱스사업센터'를 중심으로 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 토탈 솔루션 역량을 강화해 나갈 예정이다. 류재철 LG전자 CEO는 "그룹 내 역량을 결집하는 '원 엘지(One LG)' 시너지와 글로벌 파트너사와의 전략적 협업을 통해 피지컬 AI 경쟁력을 확보하고 로보틱스 토탈 솔루션 프로바이더로 거듭날 것"이라고 말했다.

2026.08.18 13:30전화평 기자

오픈AI, 美 오하이오 10GW 데이터센터 구축…엔비디아 자금 지원

오픈AI가 미국 오하이오주에 10기가와트(GW) 규모 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나선다. 엔비디아와 소프트뱅크 계열사가 함께 참여하는 이번 프로젝트는 AI·인프라·반도체 기업이 대규모 컴퓨팅 자원을 공동으로 확보하는 새로운 협력 모델로 평가된다. 17일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 오픈AI는 소프트뱅크 산하 SB에너지와 미국 오하이오주에 10GW 규모 데이터센터 임대 계약을 체결했다. 이번 프로젝트는 현재까지 발표된 미국 AI 인프라 사업 가운데 최대 규모가 될 전망이다. 계약 기간은 20년으로 전해졌다. 오픈AI가 확보한 데이터센터는 미국 에너지부가 소유했던 옛 우라늄 농축 시설 부지 일부에 들어선다. 완공될 경우 약 700만 가구에 전력을 공급할 수 있는 수준의 전력 인프라를 갖추게 된다. 이번 계약은 오픈AI가 최근 추진하고 있는 대규모 AI 인프라 확장 전략으로 풀이된다. AI 모델 성능 경쟁이 심화하면서 안정적인 컴퓨팅 자원 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 특히 프로젝트에는 엔비디아가 참여해 자금 조달을 지원한다. 엔비디아는 우선 5GW 규모 전력을 공급하는 1단계 사업부터 완공된 데이터센터 자산 가치 일부를 보전하기로 했다. 엔비디아의 금융 보증은 최대 1050억 달러(약 150조원)에 달한다. 그 대가로 오하이오 부지 초기 단계의 독점 칩 공급권과 SB에너지 지분을 확보할 예정이다. 향후에는 지원 범위를 데이터센터 전체 캠퍼스로 확대할 수 있는 선택권도 보유한 것으로 알려졌다. 이번 계약 구조는 데이터센터 개발사의 자금 조달 부담을 낮추도록 설계됐다. 오픈AI가 프로젝트에서 철수하더라도 SB에너지가 다른 임차인을 확보하거나 자산을 매각하는 절차를 거쳐 데이터센터 가치가 유지될 수 있는 구조다. 엔비디아의 보증 역시 이를 뒷받침하기 위한 장치로 평가된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이번 프로젝트와 관련해 "토지와 전력, 시설은 AI 팩토리에 필요한 핵심 자원"이라며 "우리는 AI 시대에 필요한 인프라를 확보하기 위해 장기적인 관점에서 투자하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.18 10:12한정호 기자

"액체냉각, AI칩 적용비중 올해 첫 50% 돌파"

글로벌 빅테크 주도로 인공지능(AI) 반도체와 AI 인프라 성능이 빠르게 고도화되면서, 첨단 냉각 기술 도입도 빨라질 것이란 전망이 나왔다. 17일 시장조사업체 트렌드포스는 전 세계 AI 칩에 액체냉각 기술을 적용하는 비중이 지난해 33%에서 올해 53%로 뛰고, 내년에는 59%까지 성장할 것이라고 전망했다. 액체 냉각은 냉각수를 순환해 칩에서 발생하는 열을 낮추는 기술이다. 차가운 공기를 활용했던 기존 공랭식 대비 방열 성능이 월등하다. 특히 AI 데이터센터 고성능화로 발열도 크게 증가하면서, 액체 냉각 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 트렌드포스는 "엔비디아, AMD, 구글 등의 AI 칩 개발 가속으로 열설계전력(TDP)이 1kW(킬로와트)를 넘어섰다"며 "랙 규모 AI 서버 솔루션도 수백 kW 전력을 소비하기 때문에, 액체 냉각 방식은 고성능 AI 인프라에서 표준으로 자리잡고 있다"고 설명했다. 올해 엔비디아는 자사 첨단 AI 서버 랙 스케일 솔루션 출하량을 전년비 2배 확대할 것으로 예상된다. 내년 역시 신규 '카이버(Kyber)' 랙 스케일 출시로 출하량이 전년비 30% 이상 증가할 전망이다. AMD는 올해 하반기 자사 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU) 및 고속 인터커넥트를 통합한 랙 스케일 솔루션 '헬리오스 AI'를 공개했다. 내년부터 대규모 출하가 예상된다. 차세대 AI 가속기 'MI500'도 내년 출시할 계획이다. 트렌드포스는 "해당 칩 플랫폼들이 액체 냉각 방식을 완전히 도입했다"고 설명했다. 클라우드서비스제공자(CSP) 중에서는 구글이 액체 냉각 도입에 가장 적극적이다. 현재 구글 AI 서버의 80% 이상이 관련 기술을 도입한 것으로 분석된다. 트렌드포스는 "구글은 자체 AI 가속기 텐서처리장치(TPU)와 AI 인프라 통합 경험을 바탕으로 고도로 맞춤화된 액체 냉각 아키텍처를 구축했다"며 "이는 전반적인 액체 냉각 도입을 촉진하는 또다른 주요 동력"이라고 강조했다.

2026.08.17 21:28장경윤 기자

엔비디아, 소뱅 자회사 'SB에너지'에 4.26조원 투자 검토

엔비디아가 소프트뱅크그룹 자회사 SB에너지에 최대 30억 달러(약 4조 2600억원) 투자를 논의 중이라고 IT 매체 디인포메이션이 16일(현지시간) 보도했다. SB에너지는 현재 미국 오하이오주에서 오픈AI용 대형 데이터센터 프로젝트를 개발 중이다. 회사는 오픈AI의 전략적 지원을 받고 있으며, 인공지능(AI) 연산 수요 증가에 대응해 여러 데이터센터 단지를 확장하고 있다. 엔비디아의 SB에너지 투자는 두 차례로 나뉠 전망이다. 오하이오 프로젝트 계약 체결 시점, 그리고 SB에너지가 기업공개(IPO)를 추진할 때 각각 15억 달러(약 2조 1300억원)씩 투입하는 방안을 논의했다. SB에너지는 이르면 다음 달 IPO에서 50억 달러(약 7조 1000억원) 이상 조달할 수 있다. 이번 투자 검토는 엔비디아가 오픈AI, SB에너지와 진행 중인 협상 일부다. 엔비디아는 오하이오주에 조성될 데이터센터 단지에 1000억 달러(약 142조원) 규모 신용을 지원하는 방안을 검토 중이다. 월스트리트저널은 지난 15일 엔비디아가 오픈AI 오하이오 데이터센터 프로젝트 지원 계획을 조정했다고 보도했다. 1차 보증 규모는 1200억 달러(약 170조원) 이하다. 앞서 논의됐던 2500억 달러(약 355조원)의 절반 이하로 축소됐다. 오픈AI는 오하이오주에 10기가와트(GW) 규모 데이터센터를 짓고 있다. 이번 지원 축소로 엔비디아는 전체 10GW 계획 가운데 5GW에 해당하는 사업에만 재정 보증을 제공한다. 결정 배경으로는 '순환 거래'에 대한 투자자 우려가 꼽힌다. 오픈AI가 엔비디아의 보증으로 돈을 빌려 다시 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 사들이는 구조에서 GPU는 소모되고 부채만 남는 위험을 떠안을 수 있다. 엔비디아가 약정 규모를 되돌린 것은 처음이 아니다. 엔비디아는 지난해 9월 오픈AI에 1000억 달러(약 142조원)를 투자하겠다고 약정했다가 올해 3월 투자 규모를 300억 달러(약 43조원)로 대폭 줄였다. 다만 엔비디아는 오픈AI가 칩을 구매할 수 있는 별도 금융계약도 논의하고 있다. 오하이오 데이터센터 칩 구매 계획 비용은 총 3500억 달러(약 496조원)에 달하는 것으로 알려졌다. 최근 거대 기술기업과 AI 개발사들이 서로 투자·대출·보증을 제공하며 상대방 제품을 사주는 거래가 이어지자, 일각에서는 이를 자기 꼬리를 삼키는 뱀에 빗대 '우로보로스 금융'이라며 경고하고 있다. 블룸버그 등 외신에 따르면 엔비디아는 일론 머스크의 우주기업 스페이스X 주식을 210억 달러(약 30조원)만큼 보유하고 있다. 앞서 엔비디아는 2025년 일론 머스크의 AI 스타트업 xAI에 특수목적법인(SPC)을 통한 지분·부채 투자 형태로 최대 20억 달러(약 3조원)를 투입한 바 있다. 이후 xAI가 스페이스X로 흡수 합병되면서 스페이스X 지분을 대량 확보하게 됐다.

2026.08.17 07:00진운용 기자

엔비디아, 스페이스X 210억 달러·인텔 300억 달러 지분 보유

글로벌 인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아가 일론 머스크의 우주 기업 스페이스X와 미국 반도체 기업 인텔에 각각 수백억 달러 규모 지분을 보유하고 있다고 공시했다. 엔비디아가 스페이스X 주식 1억2280만 주(약 210억 달러)와 인텔 주식 2억 1480만 주(약 300억 달러)를 보유하고 있다고 블룸버그를 비롯한 주요 외신들이 14일(현지시간) 보도했다. 이 같은 사실은 엔비디아가 이날 미국 증권거래위원회(SEC) 제출 보고서를 통해 공시하면서 알려지게 됐다. 엔비디아가 구체적인 스페이스X 지분 규모를 공개한 것은 이번이 처음이다. 앞서 엔비디아는 2025년 일론 머스크의 AI 스타트업 xAI에 특수목적법인(SPV)을 통한 지분·부채 투자 형태로 최대 20억 달러를 투입한 바 있다. 이후 xAI가 스페이스X로 흡수 합병되면서 스페이스X 지분을 대량 확보하게 됐다. 인텔 지분 가치 역시 가파르게 치솟았다. 불과 3개월 전 약 95억 달러 수준으로 평가받던 인텔 지분 가치는 최근 300억 달러 규모로 수직 상승했다. 엔비디아는 지난해 경영난을 겪던 경쟁사 인텔에 50억 달러 규모 깜짝 투자를 단행하며 PC 및 데이터센터용 반도체 공동 개발 계획을 발표한 바 있다. 이 외에도 엔비디아의 포트폴리오에는 코히런트(Coherent), 제너레이트 바이오메디신(Generate Biomedicines), 네비우스 그룹(Nebius Group), 노키아(Nokia), 시놉시스(Synopsys) 등의 주요 기술 기업 지분이 포함된 것으로 확인됐다.

2026.08.15 18:55전화평 기자

삼성전자, 기흥 신규 R&D팹 '파운드리' 활용 추진…엔비디아 수요 선제 대응

삼성전자가 기흥에 구축 중인 차세대 반도체 연구개발(R&D) 단지 용도를 변경할 예정이다. 현재 해당 라인은 파운드리 생산능력 확대에 활용하기로 가닥을 잡은 것으로 14일 파악됐다. 당초 D램 양산용 라인으로도 투자가 논의됐으나 최근 계획이 수정됐다. 이곳에서 주력으로 노리는 양산품은 차세대 고대역폭메모리(HBM)용 2나노미터(nm) 베이스(로직) 다이다. 엔비디아 등 핵심 고객 주도로 HBM 공급이 확대될 전망인 만큼, 관련 생산능력을 미리 확보하려는 전략으로 풀이된다. 반도체 업계에 따르면 삼성전자는 기흥에 구축 중인 NRD-K 2라인 용도를 기존 R&D에서 파운드리 라인으로 활용하는 방안을 추진 중이다. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술을 선점하기 위해 건설 중인 최첨단 복합 연구개발단지다. 오는 2030년까지 약 20조원을 투입해 총 3개 라인을 조성하기로 했다. 이 중 첫 번째 라인은 지난 2024년 말 준공됐다. 올해부터 NRD-K 2라인 조성을 준비하고 있다. 기흥캠퍼스 내 옛 종합기술원 건물을 철거하고, 현재 부지 조성 등 기초공사 중이다. 다만 NRD-K 2라인 용도는 당초 계획에서 크게 변경될 확률이 높다. 최근 삼성전자는 해당 라인을 파운드리용 센드팹(Send-Fab)으로 활용하는 방안을 추진 중이다. 센드팹은 타 양산라인에서 웨이퍼를 받아 와 특정 공정을 대신 처리하는 보조 팹 개념이다. 목표로 검토 중인 주력 양산품은 엔비디아에 공급하는 HBM용 2나노 베이스 다이로 알려졌다. 베이스 다이는 HBM에서 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 코어 다이 아래에 위치해, HBM과 그래픽처리장치(GPU) 등 시스템반도체 간 데이터 전송을 지원한다. HBM 성능을 좌우하는 요소 중 하나다. HBM은 글로벌 빅테크의 공격적인 인공지능(AI) 인프라 투자에 따라 수요가 지속 확대될 것으로 관측된다. 특히 삼성전자는 향후 상용화될 커스텀 HBM과 HBM5(8세대 HBM)에 업계 최첨단 공정인 2나노 기술을 적용해, 경쟁사보다 성능 우위를 확보할 계획이다. 기흥 신규 팹을 활용해 관련 생산능력을 빠르게 확보하려는 것도 같은 이유로 보인다. 사안에 정통한 관계자는 "삼성전자가 2028년 하반기 개소를 목표로 NRD-K 2라인을 구축 중이고, 파운드리용 팹으로 활용하는 것으로 가닥을 잡았다"며 "NRD-K 2라인의 경우 팹 사이즈가 비교적 작은 편에 속하기 때문에, 센드팹 방식으로 최첨단 반도체 생산능력 확대에 기여할 것"이라고 설명했다. 물론 팹 오픈 시점이 2년가량 남은 만큼, NRD-K 2라인 용도가 또다시 변경될 수도 있다는 게 업계 시각이다. 또 다른 관계자는 "(삼성전자) 내부적으로는 확정 수준이긴 하나, 실제 설비 구매주문(PO)이 나오려면 시간이 더 필요하다"며 "반도체 시황이 언제든 급변할 수 있어, 구체적인 투자 방향과 규모가 수정될 가능성도 배제할 수 없다"고 말했다. 실제 삼성전자는 지난달까지 NRD-K 2라인을 D램용 센드팹으로 활용하는 방안도 검토했다. 이를 위해 화성 메모리 사업부가 관련 투자계획도 수립했다. 다만 삼성전자가 이달 계획을 수정하면서, D램 양산은 평택캠퍼스로 집중될 가능성이 커졌다.

2026.08.14 14:36장경윤 기자

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