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'엔비디아 GPU'통합검색 결과 입니다. (195건)

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대기업들 엔비디아와 밀착 행보…조준희 회장 "국산 AI·SW 생태계도 함께 키워야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한을 계기로 국내 주요 그룹들이 엔비디아와 인공지능(AI) 협력 확대에 속도를 내는 가운데 국내 AI·소프트웨어(SW) 업계에서 공개적인 경고음이 나왔다. 그래픽처리장치(GPU)를 장악한 엔비디아가 피지컬 AI 핵심 영역인 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델까지 영향력을 넓히는 상황을 방치해선 안 된다고 봐서다. 9일 업계에 따르면 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 전날 자신의 페이스북에 최근 젠슨 황 CEO 방한을 둘러싼 국내 AI 산업 흐름에 대한 입장을 밝혔다. 조 회장은 "산업회장으로서 작금의 이벤트에 꼭 짚고 싶은 말씀을 드리고 싶다"며 "GPU의 지배 사업자에 의해 피지컬 AI의 핵심인 로보틱스 파운데이션 모델, 월드모델까지의 종속은 반드시 막아야 된다"고 강조했다. 이어 "고대역폭메모리(HBM) 구매를 무기로 GPU 사업자에게 억지춘향이 되지 말아야 한다"며 "역설로 HBM 독점 사업자 중심으로 판을 바꿔야 된다"고 덧붙였다. 이 같은 발언은 황 CEO 방한 기간 동안 국내 주요 대기업들이 엔비디아와 협력 확대에 잇따라 나선 가운데 나왔다는 점에서 주목받고 있다. 황 CEO는 지난 5일부터 3박 4일간 SK, 현대차, LG, 네이버, 삼성전자 등 국내 주요 기업과 만나 반도체, 로봇, 데이터센터, AI팩토리 등 분야에서 협력 방안을 논의했다. 이번 방한에선 국내 주요 그룹 총수와 최고경영진이 직접 황 CEO를 맞이하는 장면도 이어졌다. 특히 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 네이버 경영진, 삼성전자 반도체 경영진 등은 황 CEO와 회동하며 AI 협력 의지를 드러냈다. 국내 대표 기업들이 AI 전략의 핵심 파트너로 엔비디아를 전면에 세운 것이다. 업계에선 이 같은 흐름이 한국 AI 산업의 엔비디아 의존도를 높일 수 있다고 봤다. 또 엔비디아와의 협력은 글로벌 AI 생태계 진입을 위한 주요 통로로 꼽히지만, 국내 주요 기업들이 일제히 엔비디아와 접점을 넓히는 과정에서 AI 산업 주도권이 해외 플랫폼 기업 중심으로 기울 것으로 우려했다. 엔비디아의 최근 움직임도 심상치 않다. 엔비디아는 GPU 시장 지배력을 기반으로 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 영역까지 보폭을 넓히고 있다. 피지컬 AI는 현실 세계의 물리 환경을 인식하고 예측하는 기술이 핵심으로, 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델이 차세대 산업용 AI 플랫폼의 기반으로 꼽힌다. 이에 GPU뿐 아니라 AI 모델, 개발도구, 시뮬레이션, 데이터 파이프라인까지 엔비디아 생태계에 묶일 경우 국내 기업의 기술 선택권과 협상력은 약화될 수 있을 것이란 분석도 제기됐다. AI 인프라 구축 과정에서 엔비디아와 협력하더라도 핵심 모델과 SW 영역까지 특정 사업자 중심으로 굳어지면 국내 AI·SW 기업의 성장 공간이 줄어들 수 있다고 봐서다. 하드웨어 비용 상승이 국내 SW 기업에 부담으로 전가되고 있다는 점도 업계 불만을 키우고 있다. 실제 HBM, GPU, AI 서버 등 AI 인프라 비용이 빠르게 오르는 반면, 기업과 공공 고객의 IT 예산은 제한적인 상황이다. 이 때문에 늘어난 장비 비용을 맞추기 위해 SW 개발비, 라이선스비, 유지보수비가 줄어드는 사례가 점차 증가하는 추세다. 이 같은 분위기 탓에 국내 SW 업계는 대기업의 엔비디아 협력 확대가 국내 생태계 강화로 이어져야 한다고 주장했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 축으로 부상한 만큼, 이를 단순 부품 공급 관계에 그치게 해서는 안 된다고 봤다. 업계 관계자는 "국내 기업들이 HBM과 제조 역량을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 파트너로 올라선 상황"이라며 "앞으로는 GPU 구매와 플랫폼 활용에 끌려가는 방식이 아니라 국내 AI·SW 기업까지 포함한 협력 구조를 만들어야 한다"고 강조했다. 또 업계에선 대기업의 AI 투자가 하드웨어 확보 경쟁에 집중될수록 국내 SW 기업의 설 자리가 줄어들 수 있다고 주장했다. HBM, GPU, AI 서버 가격 상승으로 전체 IT 투자비 중 장비 비용 비중이 커지는 상황에서 고객사들이 총 예산을 늘리지 않으면 SW 개발비와 라이선스비가 먼저 조정 대상이 될 수밖에 없다는 이유에서다. 업계 관계자는 "대기업이 엔비디아와 협력을 확대하는 과정에서 국산 AI·SW 생태계를 함께 키우는 역할도 맡아야 한다"며 "글로벌 AI 인프라 기업과의 협력은 필요하지만, 국내 기업들이 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 모습만 반복될 경우 한국 AI 산업의 협상력과 자생력이 함께 약화될 수 있다"고 밝혔다. 또 다른 관계자는 "엔비디아와 협력하는 것은 필요하지만 대기업 총수들까지 나서 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 듯한 모습은 국내 AI 산업의 주도권을 약화시킬 수 있다"며 "AI 3강을 말하려면 GPU 확보뿐 아니라 국내 모델, SW, 서비스 기업이 함께 수익을 낼 수 있는 구조부터 만들어야 한다"고 말했다.

2026.06.09 08:36장유미 기자

젠슨 황 "SK하이닉스 캐파 2배 확대로는 불충분"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 SK하이닉스의 장기 생산능력 확대 계획에 대해 "충분치 않다"고 말했다. 앞서 최태원 SK그룹 회장은 "앞으로 5년 안에 전체 웨이퍼 생산능력을 2배로 늘릴 것"이라고 말한 바 있다. 8일 젠슨 황 CEO는 서울 중구 신라호텔에서 열린 '코리아 AI 에코시스템 리셉션' 후 기자들과 만나 "(SK하이닉스 계획은) 충분치 않다고 생각한다"며 "우리는 스마트(smart)해져야 한다. 엔비디아는 SK가 생산하는 모든 메모리를 최대한 똑똑하게 사용할 것"이라고 밝혔다. 그는 "엔비디아는 인공지능(AI) 가속기 시장 80%를 점유하고 있고, 시장 점유율을 계속 확대하고 있다"며 "우리는 매년 거의 100%씩 성장하고 있고, 성장은 더 가속되는 것으로 보인다"고 강조했다. 황 CEO는 "AI 붐(Boom)은 거대하다. AI가 드디어 유용해졌기 때문이다. AI는 이제 우리가 소프트웨어 프로그래밍을 효과적으로 할 수 있도록 돕는다"며 "전 세계에서 소프트웨어 코딩을 사용하지 않는 기업은 없다"고 설명했다. 그는 "AI는 수익성이 좋다. AI가 너무 유용하기 때문에 기업들은 AI를 사용하기 위해 기꺼이 프리미엄을 지불한다"며 "무언가가 수익성이 높다면, 그것을 더 많이 만들고 싶어진다. 아주 가까운 미래에 AI가 얼마나 믿을 수 없을 정도로 수익성이 높은지 깨닫게 될 것"이라고 덧붙였다. 황 CEO는 이번 방한 최대 성과로 국내 기업들과 협력을 꼽았다. 그는 "우리는 SK하이닉스와 매우 긴밀하게 협력해 왔다. 그들(SK)의 기술과 우리(엔비디아)의 기술이 매우 긴밀하게 작동하도록 만들 것"이라고 말했다. LG와 현대자동차, 삼성전자, 네이버도 언급했다. 황 CEO는 "데이터센터 기술, 데이터센터 아키텍처, 로보틱스 분야에서 LG와 장기간 같이 작업했다"며 "자율주행과 로보틱스 기술 분야에선 현대와 함께 일했고, 삼성전자와도 정말 오랫동안 함께 했다. 네이버와도 함께 일한지 오래됐다"고 설명했다. 황 CEO는 이날 행사에서 "지금이 바로 한국의 시간"이라며 이 기회를 살려야 한다고 조언했다. 그는 "한국은 올바른 문화 기반과 산업 기반, 지정학 위치를 모두 갖췄다"며 "지금이 이것들을 활용할 절호의 기회"라고 강조했다. 간담회에는 삼성전자와 SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버, 크래프톤 등 주요 대기업이 참석했다. 업스테이지, NC AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타 등 AI 스타트업과 두산로보틱스, 리얼월드, 로보티즈, 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업도 함께 했다.

2026.06.08 21:49진운용 기자

[현장] 김유원 네이버클라우드 대표 "GW급 AI 인프라, 해외 거점까지 염두"

네이버가 엔비디아와 추진하는 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 팩토리 구상이 국내 단일 데이터센터 확장에 그치지 않고 해외 거점까지 포함한 장기 인프라 전략으로 추진된다. 김유원 네이버클라우드 대표는 8일 저녁 서울 중구 신라호텔에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동 후 지디넷코리아와 만나 GW급 AI 인프라 구축 구상과 관련해 "각 세종 이외에 다른 해외 거점까지 염두에 둔 것"이라고 말했다. 앞서 네이버는 이날 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 공동 구축 사업을 추진한다고 밝힌 바 있다. 양사는 글로벌 AI 인프라 수요 증가에 대응해 대규모 AI 팩토리를 공동 구축·운영하고 글로벌 AI 컴퓨트 시장을 공략한다는 방침이다. 이번 협력은 기존 GPU 공급 협력을 넘어 데이터센터 구축·운영, 글로벌 고객 확보, AI 클라우드 사업 확대까지 포괄하는 전략적 동맹 성격이 짙다. 네이버는 데이터센터 부지 확보와 구축·운영을 주도하고, 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 공급과 글로벌 고객 발굴을 맡는다. 사업 리스크와 성과도 양사가 공동 부담하는 구조다. 양사는 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'을 시작으로 AI 인프라를 단계적으로 확대할 예정이다. 내년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 말에는 누적 100MW, 2028년 200MW까지 확장할 계획이다. 장기적으로는 국내외 거점을 포함해 GW급 AI 팩토리 체계를 구축한다는 목표다. 또 네이버는 이번 협력을 바탕으로 유럽과 중동 지역 소버린 AI 시장 공략에도 속도를 낼 계획이다. 엔비디아의 글로벌 네트워크와 결합해 현지 정부·기업 고객 확보에도 나설 것으로 보인다. 다만 전력 공급과 부지 확보는 향후 핵심 변수로 꼽힌다. AI 팩토리는 대규모 전력과 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 안정적인 전력망과 데이터센터 입지 확보가 사업 확장의 관건이 될 것으로 보인다. 이에 네이버는 각 세종 외 추가 데이터센터 임차도 검토 중이다. 앞서 네이버클라우드는 정부가 추진하는 GPU 1만 5000장 구축 사업 참여를 앞두고 LG CNS 삼송 데이터센터 임차 계약을 체결한 바 있다. 이번 협력에는 엔비디아 차세대 AI 팩토리 플랫폼 'DSX'도 포함된다. DSX는 데이터센터 설계와 전력 공급, GPU 시스템, 네트워크, 소프트웨어 운영을 통합 관리하는 AI 팩토리 전용 플랫폼이다. 양사는 이를 통해 AI 데이터센터 운영 효율을 높이고 AI 모델 구축 기간과 토큰 생성 비용을 줄인다는 구상이다. 업계에선 이번 협력이 네이버클라우드의 사업 무게중심을 AI 모델 경쟁력 강화에서 AI 인프라와 클라우드 서비스 사업 확대 쪽으로 넓히는 계기가 될 것으로 보고 있다. 또 하이퍼클로바X 등 네이버 AI 서비스가 핵심 수요처 역할을 맡고, 수익화 축은 AI 데이터센터와 AI 클라우드 사업으로 확장될 가능성이 크다고 전망했다. 이해진 네이버 의장은 "이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 돼 고무적"이라며 "우리가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약할 수 있는 계기를 마련했다"고 강조했다.

2026.06.08 21:16장유미 기자

정부, 엔비디아 GPU 9704장 확보…이달 구매 발주 진행

정부가 2조원대 규모 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 9704장을 확보했다. 과학기술정보통신부는 '첨단 GPU 확보·구축·운용지원 사업' 참여 기업으로 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹 등 3개 민간 클라우드 기업을 선정했다고 8일 밝혔다. 이번 사업 규모는 2026년 기준 2조800억원이다. 이번 사업은 정부가 추진 중인 'AI 고속도로 구축'의 핵심 인프라 사업이다. 과기정통부는 선정된 클라우드 서비스 기업과 협력해 첨단 GPU 총 9704장을 확보하고 민간·공공의 AI 혁신 수요에 필요한 GPU 자원을 지원할 계획이다. 확보 대상 GPU는 차세대 모델인 '베라루빈' 2016장과 'B300' 7688장이다. 네이버클라우드는 베라루빈 1008장과 B300 3112장을 받고, 삼성SDS는 베라루빈 1008장과 B300 2016장을 받는다. 엘리스그룹은 B300 2560장을 구축할 예정이다. 정부는 당초 B200 1만 5000장 규모를 목표로 했으나 최신 고성능 모델 도입을 통해 목표를 웃도는 성능을 확보하게 됐다고 설명했다. 과기정통부에 따르면 이번 확보 물량은 B200 약 1만 9000장 규모에 해당해 당초 목표 대비 약 30% 높은 성능을 제공한다. 베라루빈은 이번 사업에서 가장 주목되는 엔비디아의 차세대 GPU다. 과기정통부는 베라루빈이 기존 모델보다 대역폭과 연산 속도가 크게 향상돼 데이터 병목을 줄이고 동일 시간 안에 더 많은 사용자 요청을 처리할 수 있다고 설명했다. AI 모델 학습에 드는 시간과 비용도 줄어들 것으로 기대했다. 확보 물량 중 베라루빈 2016장과 B300 4360장은 정부 활용분으로 쓰인다. 이 자원은 독자 AI 파운데이션 모델 개발, 국가 AI 프로젝트, 산·학·연 AI 모델·서비스 개발과 고도화 지원에 투입된다. 나머지 B300 3328장은 민간 자체 활용분으로 배정된다. 선정된 클라우드 기업들은 이를 클라우드 기반 GPU 서비스 공급과 자체 AI 모델·서비스 고도화에 활용된다. 정부는 6월 중 선정된 3개 기업과 GPU 구매 발주 등을 추진한다. B300은 입고와 구축이 완료된 기업을 통해 연내 순차적으로 서비스를 시작하고 베라루빈은 출시 일정을 고려해 2027년 상반기 안에 순차적으로 서비스를 개시할 예정이다. 앞서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 5일 방한해 삼성전자와 네이버, SK하이닉스, 현대자동차, LG그룹 등 국내 주요 기업 총수들과 잇따라 만났다. 젠슨 황 CEO는 이들과 AI 인프라 구축과 피지컬 AI 협력 방안 등을 논의한 것으로 알려졌다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "베라루빈 등 이번에 확보할 첨단 GPU가 AI 연구 개발 속도와 기술 역량을 한 차원 끌어올리는 핵심 동력이 될 것"이라며 "세계 최고 수준의 AI 인프라 역량을 확보하여, 국내 기업과 연구 기관 등의 AI 혁신과 성장을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.08 16:39김미정 기자

[AI 고속도로] 네이버-엔비디아, 초대형 AI 인프라 '동맹'…유럽·중동 소버린 공략한다

네이버가 엔비디아와 손잡고 기가와트(GW)급 초대형 인공지능(AI) 팩토리 구축에 나선다. 단순 그래픽처리장치(GPU) 공급 협력을 넘어 데이터센터 구축·운영과 글로벌 고객 확보, AI 클라우드 사업 확대까지 함께 추진하는 전략적 동맹이다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 공동 구축 사업을 추진한다고 8일 밝혔다. 글로벌 AI 인프라 수요 증가에 대응해 대규모 AI 팩토리를 공동 구축·운영하고 글로벌 AI 컴퓨트 시장을 선점한다는 목표다. 네이버는 데이터센터 부지 확보와 구축·운영을 주도하고 엔비디아는 GPU 공급과 글로벌 고객 발굴을 맡는 한편 사업 리스크와 성과를 공동 부담하는 형태로 협력할 방침이다. '각 세종' 시작으로 2028년 200MW…최종 1GW급 확장 이번 협력으로 양사는 '각 세종' 데이터센터를 시작으로 AI 인프라를 단계적으로 확대해 아시아를 넘어 유럽·중동 소버린 AI 시장까지 공략할 계획이다. 내년 상반기 55메가와트(MW) 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 말까지 누적 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대할 예정이다. 장기적으로는 1기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축이 목표다. 이는 엔비디아 첨단 GPU 수십만 장을 동시에 수용할 수 있는 국내에서 전례 없는 규모로 평가된다. 첫 거점은 네이버가 운용하는 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'이다. 이곳은 네이버 AI 서비스와 클라우드 사업의 핵심 기반 인프라로, 고밀도 AI 연산 환경에 최적화된 데이터센터다. 양사는 각 세종을 주축으로 아시아·태평양 지역뿐 아니라 유럽과 중동 시장까지 인프라를 확장한다는 방침이다. 네이버는 이미 유럽과 중동 지역 소버린 AI 시장 진출을 추진해왔다. 이번 협력 확대 발표로 엔비디아의 글로벌 네트워크와 결합해 현지 정부·기업 고객을 확보한다는 전략이다. 이번 협력에는 엔비디아 차세대 AI 팩토리 플랫폼 'DSX'도 포함된다. DSX는 데이터센터 설계와 전력 공급, GPU 시스템, 네트워크, 소프트웨어 운영을 통합 관리하는 AI 팩토리 전용 플랫폼이다. 이를 통해 양사는 AI 데이터센터 운영 효율을 높이고 AI 모델 구축 기간과 토큰 생성 비용을 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. "한국 핵심 AI 클라우드 파트너"…협력 관계 한층 확대 엔비디아는 이번 발표에서 네이버를 한국 내 핵심 AI 클라우드 파트너로 평가했다. 엔비디아는 네이버가 보유한 클라우드 역량과 데이터센터 운영 경험, 대규모 GPU 클러스터 구축 노하우를 높게 평가한 것으로 알려졌다. 양사 협력은 이번이 처음이 아니다. 네이버는 엔비디아 GPU를 기반으로 국내 최대 규모 AI 데이터센터인 각 세종을 운영해 왔으며, 지난해 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 계기로 추진된 한국 AI 인프라 확대 계획에서도 엔비디아와 긴밀한 협력 관계를 이어왔다. 당시 엔비디아는 2030년까지 한국에 GPU 26만 장을 공급하기로 했고 이 가운데 네이버는 국내 기업 중 가장 많은 6만 장을 확보했다. 업계에선 이번 협력이 기존 GPU 공급·수급 협력을 넘어 AI 데이터센터와 AI 클라우드 사업을 공동 추진하는 수준으로 발전했다는 평가가 나온다. 네이버클라우드 역시 이번 협력을 단순 모델 경쟁력 강화보다 AI 인프라와 클라우드 서비스 사업(CSP) 역량 확대의 계기로 활용할 것으로 풀이된다. '하이퍼클로바X' 등 네이버 AI 서비스가 이를 뒷받침하는 핵심 수요처 역할을 맡고 수익화 중심축은 AI 데이터센터와 AI 클라우드 사업에 맞춰질 것이란 관측이다. 이외에도 네이버는 정부가 추진하는 서비스형 GPU(GPUaaS) 프로젝트에도 지난해부터 지속 참여해왔다. 각 세종 외 추가 데이터센터 임차 검토 네이버는 이번 협력에 맞춰 AI 수요 확대에 대응하고자 각 세종 외 추가 데이터센터 임차도 검토 중이다. 앞서 네이버클라우드는 지난 4월 정부가 추진하는 GPU 1만 5000장 구축 사업 참여를 앞두고 LG CNS의 삼송 데이터센터 임차 계약도 체결한 바 있다. 네이버클라우드 관계자는 "각 세종에 더해 다른 데이터센터를 임차해 IT 인프라 용량을 확대하는 방안을 고려하고 있다"며 "구체적인 위치는 아직 공개하기 어렵다"고 말했다. 아직 엔비디아 GPU 도입 규모나 '베라 루빈' 등 특정 칩 적용 계획도 공개되진 않았다. 이 관계자는 "베라 루빈을 포함해 어떤 GPU가 연간 몇 대씩 도입되는지 등 세부 계획은 아직 공개 가능한 단계가 아니다"라고 설명했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 이날 오후 성남 네이버 1784 사옥을 방문해 이해진 네이버 이사회 의장과 회동할 예정이다. 양측은 AI 인프라 사업 로드맵과 글로벌 시장 공동 진출 전략 등을 논의할 것으로 전망된다. 이해진 네이버 의장은 "이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 돼 고무적"이라며 "우리가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약할 수 있는 계기를 마련했다"고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "네이버는 기업·개발자·산업 생태계를 지원할 AI 팩토리 인프라를 구축하고 있다"며 "엔비디아 DSX를 통해 한국이 AI 에이전트부터 AI 팩토리, 피지컬 AI에 이르는 에이전틱 시대 소버린 인텔리전스 인프라를 확장할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.08 11:48한정호 기자

젠슨 황 "SK하이닉스는 최대 파트너...미래도 변함 없을 것"

글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장을 독점 중인 엔비디아와 SK그룹이 단순 부품 공급 관계를 넘어 향후 AI 인프라 시장을 공동 설계하는 '초밀착 혈맹'을 선포했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 최태원 SK그룹 회장은 8일 서울시 중구 SK서린빌딩에서 전방위적 장기 파트너십 체결을 골자로 한 공동 기자간담회에서 이 같은 내용을 밝혔다. 이번 계약은 최소 2년 이상 유지되는 다년 계약이다. 양사는 연간 수십억 달러 규모 기존 협력체계를 한 단계 더 격상하고, 향후 협력 규모를 큰 폭으로 키우기로 합의했다. 젠슨 황 "SK하이닉스, 최대 메모리 파트너...미래에도 변함 없을 것" 이날 SK하이닉스는 엔비디아의 제1공급업체 지위를 확인했다. 황 CEO는 'SK하이닉스가 엔비디아의 제1공급업체냐'는 질문에 “SK하이닉스는 과거에도 우리의 최대 메모리 파트너였으고, 미래에도 변함없이 최대 파트너로 남을 것”이라고 밝혔다. 이어 "SK하이닉스가 없었다면 오늘날 AI 산업은 이토록 아름답게 성장하지 못했을 것"이라며 강력한 신뢰를 표명했다. 최 회장은 "SK하이닉스가 엔비디아의 최대 메모리 공급처인 동시에 엔비디아 역시 SK하이닉스의 가장 큰 고객"이라며 "우리는 엔비디아의 가치사슬에 완전히 헌신(Dedicated)하고 있다"고 강조했다. 이어 "양사가 미래 기술 로드맵을 완벽히 공유하여 글로벌 AI 영토를 가장 효율적이고 빠르게 넓혀나갈 것"이라고 말했다. 최 회장은 다년 계약 체결 배경으로 글로벌 AI 생태계가 직면한 공급 한계를 꼽았다. 그는 "현재 AI 시장은 자원 희소성 문제에 부딪혔다"며 "장기 파트너십을 통해 시장 진입자들과 고객들에게 안정적인 자원 공급이라는 편안함을 제공하고 에코시스템 전체를 안정화하는 것이 핵심 목표"라고 설명했다. 아울러 SK텔레콤 역량을 결합해 한국에 대규모 'AI 팩토리(AIDC)' 인프라를 우선 구축하고 이를 글로벌 시장으로 확장하겠다는 구상도 구체화했다. 내년 매출 1조달러 생태계 주도…서버 넘어 차세대 라인업 전면 탑재 황 CEO는 내년 출시 예정인 차세대 플랫폼 그레이스 블랙웰과 베라 루빈을 통해 내년 한 해에만 1조 달러(약 1549조원) 규모 매출을 올릴 것이라고 예고했다. 이어 거대한 매출 생태계 중추 역할을 SK하이닉스가 담당한다고 밝혔다. 1조 달러 규모 인프라 구축에 필요한 메모리 물량을 SK하이닉스가 주도적으로 공급한다는 의미다. 이번 장기 파트너십에 따라 양사 협력 영역은 기존 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 엔비디아의 차세대 라인업 전체로 다변화된다. 황 CEO는 ▲차세대 AI 슈퍼컴퓨터인 그레이스 블랙웰과 베라 루빈 ▲차세대 고성능 중앙처리장치(CPU) 베라 ▲온디바이스 AI PC 플랫폼 RTX 스파크 ▲차세대 로보틱스 프로세서 토르 등 4대 핵심 하드웨어 아키텍처 전체에 SK하이닉스의 고성능 메모리가 전면 탑재된다고 밝혔다. 일각에서 제기되는 AI 가치사슬 우려와 주가 변동성에 대해서도 황 CEO는 강력한 자신감을 피력했다. 황 CEO는 "우리는 이제 겨우 AI 인프라 구축 1년 차에 와 있을 뿐이며 앞으로 최소 10년 이상 글로벌 인프라 빌드아웃이 지속될 것"이라고 전망했다. 그는 "AI는 이미 기업들에 막대한 수익을 안겨주고 있어 인프라 수요는 결코 멈추지 않는다"며 "최근의 시장 조정은 오히려 주식을 싸게 살 수 있는 기회(할인)"라고 덧붙였다.

2026.06.08 10:39전화평 기자

젠슨 황 방한에 들뜬 AI 업계…"엔비디아 생태계 종속 경계해야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한이 국내 인공지능(AI) 업계에 기대와 우려를 동시에 키우고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 확대 논의 등 AI 협력이 추가로 이뤄질 수 있다는 시각이 나오지만, 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 지적이 공존하고 있다. 5일 IT 업계에 따르면 젠슨 황 CEO는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 만나 GPU 공급을 비롯한 AI 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 업계에선 이번 논의가 정부의 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업과 맞물려 차세대 GPU '베라루빈' 확보 시기를 앞당길 수 있다는 기대감을 드러냈다. 그동안 업계에서는 연내 베라루빈을 국내에 들여오기 쉽지 않을 것이란 관측이 이어졌다. 일각에선 젠슨 황 CEO와 배경훈 부총리 면담을 단순히 AI 협상으로만 봐서는 안 된다는 지적이 나온다. 특히 GPU 공급 확대는 한국 AI 인프라 구축에 필요한 과제지만, 엔비디아와 협력 범위가 넓어질수록 특정 기업 의존도가 커질 수 있다는 우려가 이어지고 있다. 실제 GPU 공급 확대가 이뤄져도 엔비디아가 전략적 반대급부를 요구할 가능성이 있다는 관측이 제기됐다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO와 배 부총리 면담을 계기로 GPU 공급 문제는 어느 정도 해결될 가능성 있지만, 엔비디아가 이를 그냥 주는 것은 아닐 것”이라고 내다봤다. 또 다른 업계 관계자는 엔비디아가 GPU 공급을 앞세워 국내 기업과 월드 모델 '코스모스'·디지털 트윈 '옴니버스' 협력까지 넓힐 경우 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 우려를 제기했다. 그는 "엔비디아의 월드 모델과 디지털 트윈 시스템에는 제조 데이터가 충분하지 않다"며 "한국 반도체, 자동차, 조선 기업이 엔비디아에게 중요한 자산이 되는 이유"라고 말했다. 그동안 거대언어모델(LLM)은 인터넷 데이터 기반으로 개발됐다. 반면 월드 모델, 디지털 트윈, 피지컬 AI 모델 등은 현장에서 축적된 제조 데이터가 필수다. 이에 엔비디아가 '제조 강국'으로 불리는 한국 내 기업과 협력을 넓히려는 배경에도 이같은 데이터 수요가 있다는 분석이 꾸준히 나왔다. 문제는 GPU 공급과 모델 협력이 동시에 추진될 경우다. 국내 기업이 엔비디아 GPU를 도입하는 데 그치지 않고, 엔비디아 월드 모델과 디지털 트윈 생태계까지 활용하게 되면 AI 인프라뿐 아니라 모델과 플랫폼 운영에서도 엔비디아 의존도가 장기적으로 높아질 수 있다. 업계 관계자는 "제조 데이터가 직접 외부로 이전되지 않더라도 쟁점은 남는다"며 "기업이 엔비디아 모델을 활용해 학습이나 포스트트레이닝을 진행할 경우 그 결과물인 가중치 소유권과 활용권을 어떻게 정리할지도 이슈일 것"이라고 예측했다. 이어 "물론 해당 모델이 오픈소스 AI 모델 형태라 하더라도 나중에 어떻게 될지 모르는 실정"이라고 덧붙였다. "HBM 협력, 단순 납품 역할 넘어서야…NPU 투자 늘려야" AI 업계에선 국내 기업이 엔비디아와 추진하는 고대역폭메모리(HBM) 협력도 단순 납품 구조에 머물러서는 안 된다고 지적했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급하기만 하면 한국은 AI 반도체 생태계에서 부품 공급자 지위에 그친다는 우려 목소리다. 한 관련 업계 관계자는 "국내 기업과 엔비디아 협력은 앞으로 HBF까지 이어질 수 있다"며 "중요한 것은 우리가 단순 공급자로 격하되지 않는 것"이라고 말했다. 이어 "차세대 시스템 설계 단계부터 삼성전자·SK하이닉스가 엔비디아와 함께 들어가는 구조가 돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 정부의 GPU 중심 전략이 국내 신경망처리장치(NPU) 산업을 위축시킬 수 있다는 우려도 나오고 있다. 정부와 시장의 관심이 GPU 확보에만 집중되면 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 NPU 기업이 성장할 수 있는 수요 기반이 약해질 수 있다는 것이다. 최근 에이전틱 AI 시대로 접어들면서 NPU 중요성이 커지고 있다. 앞으로는 거대 모델을 새로 학습시키는 일뿐 아니라 이미 학습된 모델을 기업 업무에 맞게 빠르고 효율적으로 실행하는 추론 단계가 더 중요해질 수 있다는 예측도 나오고 있다. 특히 AI 에이전트는 개인 PC나 기업 클라우드에 있는 데이터를 참고해 업무를 처리한다. 이 과정에서 대규모 학습용 GPU뿐 아니라, 낮은 전력으로 추론을 처리할 수 있는 NPU의 역할이 커질 수 있다는 전문가 의견도 이어지고 있다. 업계 관계자는 "지금 정부는 NPU를 억지로라도 육성해야 한다"며 "당장 투자자본수익률(ROI)이 완벽하지 않더라도 공공 수요를 통해 써줘야 한다”고 말했다. 이어 "정부가 이번 젠슨 황 CEO와의 만남에서 무엇을 얻고, 어떤 조건을 확보할 수 있는지 관건일 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 19:02김미정 기자

[유미's 픽] 작년 경주 빅딜서 빠졌던 LG…구광모, 젠슨 황과 'AI 판' 다시 짜나

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 계기로 LG그룹과 엔비디아의 인공지능(AI) 협력 구도에 관심이 쏠리고 있다. 지난해 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드를 중심으로 짜인 엔비디아의 한국 AI 인프라 협력에서 응용 분야 파트너로 참여했던 LG가 이번 회동을 계기로 그래픽처리장치(GPU) 확보와 피지컬 AI, AI 데이터센터 분야에서 역할을 키울지 주목된다. 5일 재계에 따르면 황 CEO는 이날 저녁 서울 마포구 홍대 인근 식당에서 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등과 만찬 회동을 갖는다. 재계에선 황 CEO가 방한 기간 동안 서울 여의도 LG트윈타워와 현대차그룹 양재 사옥을 방문할 가능성도 거론되고 있다. LG 방문이 이뤄질 경우 구 회장을 비롯해 LG전자, LG이노텍, LG유플러스, LG AI연구원 등 주요 계열사 경영진이 배석할 가능성이 제기된다. 피지컬 AI와 AI 데이터센터, 전장·로보틱스, 소버린 AI 등 협력 의제가 계열사별로 걸쳐 있기 때문이다. 업계에선 구 회장과 황 CEO의 만남을 계기로 LG가 엔비디아 생태계 안에서 향후 어떤 역할을 맡을지 주목하고 있다. 앞서 지난해 10월 경주에서 발표된 엔비디아의 한국 AI 인프라 협력은 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드를 중심으로 진행된 바 있다. 당시 정부가 5만 장, 삼성·SK·현대차가 각각 5만 장, 네이버클라우드가 6만 장 등 총 26만 장 규모 GPU 확보 계획이 공개됐다. LG는 당시 대규모 GPU 확보 주체로 전면에 나서지는 않았다. 대신 로보틱스와 의료, 소버린 대형언어모델(LLM), 6G 등 응용 분야 협력 파트너로 이름을 올렸다. LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 활용해 스타트업과 학계의 암 진단 연구 생태계를 지원하고 엔비디아 네모 트론 등을 활용한 소버린 거대언어모델(LLM) 개발에도 참여하는 방식이었다. 이번 황 CEO 방한은 LG가 엔비디아와의 협력 범위를 응용 분야에서 AI 인프라와 산업 현장 적용 영역으로 넓히는 계기가 될 수 있을 것으로 보인다. 엔비디아가 GPU 공급을 넘어 AI 팩토리, 로보틱스, 디지털트윈, 소버린 AI 플랫폼으로 사업 영역을 확장하고 있는 만큼 가전, 제조, 로봇, AI 모델, 데이터센터 역량을 갖춘 LG와 접점이 커질 수 있을 것으로 예상된다. GPU 확보 규모도 시장의 관심사다. 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드가 지난해 대규모 GPU 확보 계획을 밝힌 만큼 LG가 이번에 별도 물량을 확보할지, 확보한다면 어느 계열사를 중심으로 활용할지가 관전 포인트다. 업계에선 LG전자의 로봇·스마트팩토리, LG AI연구원의 엑사원, LG CNS의 AI 데이터센터·기업 AX 사업 등을 잠재 수요처로 거론하고 있다. 다만 구체적인 GPU 수량과 도입 방식은 아직 확인되지 않았다. GPU를 직접 구매할지, 클라우드 방식으로 활용할지, 계열사별로 배분할지도 변수다. 엔비디아 최신 GPU 공급이 전 세계적으로 빠듯한 만큼 실제 도입 시점과 물량 배정도 협상 과정에서 주요 쟁점이 될 전망이다. 가장 직접적인 협력 축은 피지컬 AI가 될 것으로 보인다. 피지컬 AI는 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리 장비처럼 현실 세계에서 움직이는 기계에 AI를 적용하는 분야다. 엔비디아는 아이작, GR00T, 옴니버스 등 로보틱스·디지털트윈 플랫폼을 앞세워 피지컬 AI 생태계를 넓히고 있다. LG전자도 해당 분야 핵심 계열사로 꼽힌다. LG전자는 가전과 홈 로봇, 스마트홈, 전장, 제조 현장을 보유하고 있다. 엔비디아의 로보틱스 플랫폼과 LG전자의 제품·제조 역량이 결합될 경우 가정용 로봇과 산업용 로봇, 스마트팩토리 분야에서 협력 여지가 커진다. LG이노텍도 협력 후보로 거론된다. LG이노텍은 전장 카메라 모듈과 센싱 부품, 반도체 기판 등 부품 사업을 갖고 있다. 피지컬 AI가 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 장비로 확산될수록 센서와 카메라, 고성능 기판 수요가 커질 수 있어 엔비디아 생태계와의 접점이 넓어질 수 있다. LG AI연구원도 핵심 축이다. 엑사원 고도화에는 대규모 AI 컴퓨팅 인프라와 추론 최적화 기술이 필요하다. LG AI연구원이 엑사원을 기반으로 소버린 AI와 산업 특화 모델 개발을 추진하는 만큼 엔비디아 GPU와 소프트웨어 생태계 활용은 모델 경쟁력 강화와 서비스 확장에 중요한 변수로 꼽힌다. LG CNS의 역할도 부각되고 있다. LG CNS는 로봇 하드웨어를 직접 만들지는 않지만 로봇 학습, 관제, 운영, 산업 현장 적용, 스마트팩토리 구축 등 기업용 피지컬 AI 구현 영역과 맞닿아 있다. LG전자가 로봇 제품과 하드웨어, 로봇용 AI 모델 개발을 맡는다면, LG CNS는 이를 제조·물류·산업 현장에 적용하고 운영하는 실행축을 맡을 수 있다. AI 데이터센터 분야도 협력 가능성이 큰 영역이다. AI 가속기 성능이 높아질수록 발열과 전력 소모가 데이터센터 운영의 핵심 변수로 떠오르고 있어서다. LG전자의 고효율 칠러, LG에너지솔루션의 에너지저장장치(ESS), LG CNS의 데이터센터 구축·운영 역량은 엔비디아가 추진하는 AI 팩토리 확산 전략과 맞물릴 수 있다. 이에 GPU 공급을 넘어 냉각·전력·운영까지 묶은 AI 인프라 패키지에서 LG그룹의 역할이 커질 수 있을 것으로 전망된다. LG유플러스도 잠재 협력 축으로 꼽힌다. 통신망과 데이터센터, 클라우드 인프라를 보유한 만큼 엔비디아 GPU 기반 AI 서비스 확산 과정에서 기업용 AI 인프라와 네트워크, 6G 협력 등으로 접점이 생길 수 있다. 지난해 엔비디아의 한국 AI 협력 구도에서도 LG유플러스는 6G와 AI 무선접속망 분야 협력 파트너로 이름을 올렸다. 재계에선 이번 황 CEO 방한을 LG AI 전략의 분기점으로 보고 있다. 이날 저녁 만찬이 국내 주요 그룹 총수들과의 네트워킹 성격이라면, LG트윈타워 방문은 LG전자, LG이노텍, LG유플러스, LG AI연구원, LG CNS 등 계열사별 협력 방향을 구체화하는 자리가 될 수 있어서다. 업계 관계자는 "LG는 로봇과 제조, AI 모델, 데이터센터 역량을 함께 보유한 만큼 엔비디아 입장에서도 피지컬 AI 확산을 위한 협력 파트너로 볼 여지가 있다"며 "이번 만남은 LG가 엔비디아 생태계 안에서 어떤 역할을 맡을지 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.05 17:39장유미 기자

'방한' 젠슨 황 "한국은 AI·로봇공학 뛰어나...R&D 센터 투자에 최적"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 방한했다. 지난해 10월 말 이후 약 7개월 만이다. 황 CEO는 입국 직후 차세대 고대역폭메모리(HBM) 품질 테스트 완료 소식을 전하는 한편, 국내 연구개발(R&D) 센터 설립과 로봇공학 투자계획을 구체화하며 한국 인공지능(AI) 생태계를 아우르는 광폭 행보를 시작했다. 황 CEO는 대만에서 열렸던 연례 AI 콘퍼런스 GTC 타이베이 일정을 모두 소화한 뒤, 이날 오후 1시 24분쯤 전세기로 김포비즈니스항공센터를 통해 입국했다. 그는 "한국을 위해 아주 많은 비즈니스를 가져왔다"며 "한국을 위한 깜짝 선물이 준비돼 있다"고 밝혔다. 구체적인 공개 시점에 대해서는 말을 아꼈다. 황 CEO는 방한 목적이 글로벌 공급망 조율에 있음을 명확히 했다. 특히 반도체 업계 초미의 관심사였던 HBM4 공급사 품질 테스트와 관련해 "삼성전자와 SK하이닉스 등 3사 모두 인증이 완료돼 현재 양산 중"이라며 "모두 차세대 '베라 루빈' 아키텍처 공급을 위해 경쟁하고 있다"고 설명했다. 한국 내 직접 투자 계획도 공식화했다. 황 CEO는 "한국 R&D 센터 설립을 위한 인력 채용을 이미 시작했다"며 "한국은 AI와 로봇공학 전문성이 뛰어나 R&D 투자에 최적의 장소이며, 충분한 인력이 갖춰지면 부지도 마련할 것"이라고 밝혔다. 차세대 투자 분야로는 로봇공학을 꼽았다. 한국이 제조업과 메카트로닉스, AI 기술 융합의 완벽한 조건을 갖춰 로봇 산업을 지원할 거대한 로컬 생태계가 될 것이라고 평가했다. 재계 총수들과 '삼겹살 회동'… 게임·스타트업·문화계 넘나드는 일정 방한 첫날인 이날 저녁, 황 CEO는 홍대입구 일대 삼겹살 전문점에서 국내 주요 대기업 리더들과 만찬을 갖는다. 이 자리에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 글로벌투자책임자(GIO) 등이 참석할 예정이다. 삼겹살에 소주를 곁들이는 이른바 '삼소 회동' 형태로 진행되는 만찬에서는 AI 반도체 공급망 안정화를 비롯해 로보틱스, 피지컬 AI, AI 데이터센터 인프라 등 미래 핵심 산업 관련 협력 방안을 폭넓게 논의할 것으로 전망된다. 만찬에 앞서 황 CEO는 e스포츠 게임단 T1이 운영하는 홍대 인근 PC방을 방문해 '페이커' 이상혁을 포함한 선수단과 만났다. 오는 7일에는 김택진 엔씨소프트 대표와 만나 게임과 AI 분야 협력을 논의한다. 방한 마지막 날로 예상되는 8일 오전에는 서울 여의도 LG 본사 방문이 예정됐다. 오후에는 서울 신라호텔에서 업스테이지, 노타, 에임인텔리전스 등 국내 주요 AI 및 로봇 스타트업 경영진을 초청해 비공개 간담회를 개최한다. 같은 날 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 비롯해 주요 대기업 사옥을 차례로 방문하는 일정도 조율 중이다. 비즈니스 일정 외에 대중과 접점도 넓힌다. 황 CEO는 방한 기간 중 tvN의 대표 토크쇼 예능 프로그램 '유 퀴즈 온 더 블럭' 녹화에 참여한다. 주말에는 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기 시구자로 마운드에 오를 예정이다.

2026.06.05 15:01전화평 기자

슈퍼마이크로, 1GW급 'AI 팩토리' 청사진 공개…에이전틱 AI 인프라도 강화

슈퍼마이크로가 차세대 인공지능(AI) 데이터센터와 에이전틱 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈' 기반 초대형 데이터센터 구축 청사진을 공개한 데 이어 Arm과 협력한 고효율 랙 스케일 인프라까지 선보이며 AI 인프라 경쟁력을 강화하는 모습이다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 베라 루빈 NVL72 및 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 플랫폼 기반 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 블루프린트를 공개했다고 4일 밝혔다. 이날 회사는 Arm AGI 중앙처리장치(CPU) 기반 엔터프라이즈 에이전틱 AI용 신규 랙 스케일 인프라도 함께 선보였다. 최근 AI 인프라 시장은 단순 그래픽처리장치(GPU) 공급 경쟁을 넘어 데이터센터 전체를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축·운영할 수 있는지로 경쟁 축이 이동하고 있다. 특히 초거대 AI 모델 확산과 AI 에이전트 수요 증가로 컴퓨팅 성능뿐 아니라 전력·냉각·네트워크·스토리지·운영 소프트웨어를 통합 제공하는 'AI 팩토리' 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 이번에 공개된 DCBBS 블루프린트는 5메가와트(MW)급 데이터센터부터 1기가와트(GW)급 초대형 AI 데이터센터까지 구축할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 최신 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 1152개 GPU 규모 확장형 유닛을 제공하며 컴퓨팅과 스토리지, 네트워킹, 전력 인프라, 수냉식 냉각 시스템을 통합 지원한다. 이를 통해 슈퍼마이크로는 데이터센터 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 단일 체계로 지원한다는 목표다. 현장 시설 조사와 설계, 냉각 시스템 구성, 전력 인프라 구축, 랙 통합, 시운전, 소프트웨어 설치까지 일괄 제공해 구축 기간을 단축할 수 있다는 점을 강점을 내세우고 있다. 특히 엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 이전 세대 대비 GPU 메모리 대역폭과 GPU 간 연결 대역폭, 네트워크 성능이 향상돼 초거대 AI 모델 학습과 추론 환경에 최적화됐다. 슈퍼마이크로는 10만 개 이상 GPU가 적용된 대규모 수냉식 AI 데이터센터 구축 경험을 바탕으로 관련 시장 공략을 강화할 계획이다. 에이전틱 AI 시장을 겨냥한 신규 랙 스케일 인프라도 공개했다. Arm과 협력해 선보인 이번 솔루션은 Arm AGI CPU 기반으로 설계됐으며 기업 데이터센터의 AI 에이전트 워크로드 처리 효율을 높이는 데 중점을 뒀다. 신규 플랫폼은 공냉식 서버와 GPU 서버, 수냉식 멀티노드 서버 등으로 구성된다. Arm 네오버스 CSS V3 기반 CPU를 적용해 전력 효율과 컴퓨팅 집적도를 높였으며 단일 공냉식 랙 환경에서 6000개 이상의 CPU 코어를 구성할 수 있도록 설계됐다. 슈퍼마이크로는 Arm AGI CPU가 기존 아키텍처 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있으며 AI 데이터센터 용량 1GW 기준 최대 100억 달러 규모 설비투자(CAPEX) 절감 효과를 지원할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 에이전틱 AI 확산에 따른 전력과 공간 제약 문제를 해결하는 데 기여한다는 방침이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 AI 팩토리 성능의 새로운 기준을 제시한다"며 "DCBBS 블루프린트는 5MW부터 1GW에 이르는 모든 규모의 환경을 구축할 수 있도록 검증된 엔드투엔드 구축 방식을 제공한다"고 말했다. 이어 "우리는 업계 초기부터 세계 최대 규모 수냉식 AI 팩토리를 구축해왔다"며 "이러한 경험과 노하우를 모든 블루프린트에 반영해 고객이 설계 단계부터 실제 운영 환경 구축까지 더욱 빠르게 전환할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.04 14:35한정호 기자

에이수스, 엔비디아 GB300 NVL72 서버 출하 성과 공개

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 에이수스는 '컴퓨텍스 타이베이 2026' 개막을 하루 앞둔 1일(현지시간) 업계 주요 인사를 대상으로 'ISBG VIP 쇼케이스'를 진행하고 엔비디아 GB300(블랙웰 울트라) NVL72 기반 AI 서버의 조기 출하 성과를 공개했다고 밝혔다. 에이수스가 최근 조기 출하에 들어간 엔비디아 GB300 NVL72 기반 랙 스케일 시스템 '에이수스 AI포드 XA GB721-E2'는 Arm 기반 그레이스 CPU 32개, 블랙웰 울트라 GPU 72개와 5세대 NV링크 기술을 탑재해 대규모 AI 추론과 학습을 동시 지원한다. 조셉 루 에이수스 인프라솔루션 비즈니스그룹(ISBG) 이사는 "에이수스 AI포드 XA GB721-E2는 고객사의 첫 토큰 산출 시간 단축과 AI 서비스 신속 출시를 지원한다"고 밝혔다. 이어 "엔비디아 HGX B300 탑재 'XA NB3I-E12' 서버도 전 세계 출하를 시작했다"고 덧붙였다. 에이수스는 2011년부터 엔비디아 M2070 기반 '포모사4' 부터 2025년 엔비디아 H200/GB200 NVL72 기반 81.55 페타플롭급 서버 '나노4'에 이르기까지 대만 국가고속네트워크센터(NCHC) 프로젝트를 지속 수주했다. 조셉 루 이사는 이날 "대만 NCHC 프로젝트 수주 성과를 바탕으로 최근 UAE, 베트남, 미국 등 글로벌 시장으로 영역을 확장하고 있다"고 설명했다. 에이수스는 단순 서버 제조업체를 넘어 자체 연구개발 역량을 바탕으로 하드웨어 설계부터 바이오스/펌웨어, 소프트웨어까지 모든 과정을 내재화했다. 또 이를 뒷받침하는 RD 랩, QTR 랩, 열역학 랩 등 3대 전문 검증 시설을 자체 운영중이다. RD 랩은 공랭과 수랭 등이 혼합된 하이브리드 환경에서 실제 데이터센터 조건을 재현해 엔비디아 GB300 NVL72 등 고집적 GPU 랙을 풀 스케일로 검증한다. 조셉 루 이사는 "기존 7°C 냉각기 대신 20°C 냉각 전용 시스템 도입으로 연간 전력 사용량을 약 30% 절감하는 성과를 거뒀다"고 설명했다. QTR 랩에서는 영하 40°C에서 영상 85°C, 습도 10~98% 범위의 극한 환경에서 신뢰성을 검증하며, 열역학 랩은 핫/콜드 아일랜드 구성을 시뮬레이션해 냉각 효율성을 최적화한다. 에이수스는 이날 원클릭 자동화 배포를 지원하는 '에이수스 인프라 배포 센터(AIDC)', HPC/AI/엔터프라이즈 인프라를 단일 콘솔에서 관리할 수 있는 '에이수스 컨트롤 센터(ACC) 데이터센터 에디션'도 함께 시연했다. 조셉 루 이사는 "AIDC와 ACC 등 소프트웨어 솔루션에 더해 전략 컨설팅부터 성능 튜닝, 라이프사이클 관리까지 포괄하는 '에이수스 프로페셔널 서비스'를 통해 엔드투엔드 지원 체계를 갖췄다"고 밝혔다. 에이수스코리아 관계자는 "이번 VIP 쇼케이스를 통해 에이수스가 설계-검증-운영-서비스를 아우르는 'AI 인프라 플랫폼 기업'으로 전환하고 있음을 입증했다"고 설명했다. 이어 "에이수스는 엔비디아 DSX와 연계한 AI 팩토리 솔루션을 앞세워 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략에 속도를 낼 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.03 07:00권봉석 기자

삼성D, 컴퓨텍스서 엔비디아와 'GPUxOLED' 체험존 운영

삼성디스플레이는 2일(현지시간) 대만 타이베이에서 개막한 컴퓨텍스에서 엔비디아와 유기발광다이오드(OLED) 체험존을 운영한다고 밝혔다. 체험존에서 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)와 삼성디스플레이 OLED가 제공하는 그래픽을 확인할 수 있다. 대만 에이수스 최신 노트북(ROG Zephyrus G16)과 MSI 최신 모니터(MPG 322UR QD-OLED X24)를 사용했다. 두 제품 모두 삼성디스플레이 OLED를 탑재했다. 엔비디아 GPU '지포스 RTX 5080'의 게이밍 성능을 지원한다. 삼성디스플레이는 "동일한 게임을 OLED와 액정표시장치(LCD) 환경에서 사용해보면 엔비디아 지포스 RTX 50 시리즈 성능을 가장 충실하게 구현하는 디스플레이가 무엇인지 직접 확인할 수 있다"고 밝혔다. 체험 게임은 달 기지가 배경인 캡콤(CAPCOM)의 SF 액션 어드벤처 게임 '프래그마타'(PRAGMATA)다. 금속 표면에 반사되는 빛과 우주 어둠 등 사실적 그래픽이 특징이다. 엔비디아 지포스 RTX 50 시리즈는 화면 내 빛의 움직임까지 계산해 그래픽에 현실감을 높이는 패스 트레이싱과 인공지능(AI) 기반 성능·화질 향상 기술 딥러닝 슈퍼샘플링(DLSS)4.5를 바탕으로 프래그마타의 사실적 그래픽을 생생하게 표현한다. 삼성디스플레이의 중소형 기술인 적녹청(RGB) OLED, 대형 기술인 퀀텀닷(QD)-OLED 등은 고사양 그래픽을 원작자 의도대로 표현하고, 사용자 몰입감을 높인다. RGB OLED와 QD-OLED는 높은 명암비(100만대 1)와 완벽한 블랙 표현으로 어두운 배경에서도 선명한 화질을 구현한다. OLED는 액정 동작에 시간이 필요한 LCD보다 응답속도가 빨라서, 초당 수백 프레임 화면도 잔상 없이 선명하게 표현할 수 있다. 최신 GPU가 구현하는 그래픽을 효과적으로 재현한다. 삼성디스플레이는 "프래그마타에서 주인공이 달 기지 내부를 이동하거나 화면이 빠르게 전환되는 장면에서도 잔상 없이 선명한 화면을 볼 수 있다"며 "우주 공간의 깊은 어둠과 그림자 속 구조물까지 또렷하게 표현하고, 달 기지의 붉은 경고등과 우주 공간의 짙은 푸른빛 등 미세한 색 차이까지 사실감 있게 표현한다"고 설명했다. 김영석 IT영업담당 상무는 "최신 GPU 기반 환경에서는 실시간 광원 반사와 그림자 표현, HDR 효과 등이 더욱 정교해져 디스플레이 성능 차이가 뚜렷하게 나타난다"며 "OLED와 QD-OLED는 GPU 성능을 가장 충실하게 재현하는 디스플레이로, 앞으로도 빅테크와 협력을 확대해 프리미엄 IT 시장에서 가치를 계속 입증하겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 12:19이기종 기자

Arm "엔비디아 RTX 스파크, 차세대 에이전틱 PC 이정표"

[타이베이(대만)=권봉석 기자] Arm은 1일(현지시간) 엔비디아가 컴퓨텍스 타이베이 2026 기조연설에서 공개한 Arm 기반 고성능 AI PC 'RTX 스파크'에 대해 "PC 기반 에이전틱 컴퓨팅의 미래에 중요한 의미를 지닌 제품"이라고 강조했다. 엔비디아는 1일 오전 타이베이 뮤직센터에서 진행한 기조연설에서 블랙웰 GB10 기반으로 설계된 윈도용 Arm PC 'RTX 스파크'를 공개했다. RTX 스파크는 고성능 Arm 코어텍스-X925 10코어와 저전력·고효율 Arm 코어텍스-A725 10코어로 구성된 20코어 그레이스 CPU, 블랙웰 RTX GPU와 완전 통합 메모리를 결합했다. 고성능 CPU와 GPU를 활용해 고도화된 AI 워크로드, 콘텐츠 제작, 게임 및 에이전틱 컴퓨팅 경험을 제공하도록 설계됐다. Arm은 "RTX 스파크는 윈도 온 Arm 생태계에 중요한 이정표로, 차세대 에이전틱 PC에 대한 공동 비전을 중심으로 엔비디아, Arm, 마이크로소프트와 주요 PC 제조사의 협력을 이끌어 낼 역할을 할 것"이라고 밝혔다. 이날 크리스 버기 Arm 엣지 AI 사업부문 총괄 수석부사장은 "AI 에이전트가 이용자를 대신해 점점 더 많은 추론, 계획 및 작업 실행을 수행함에 따라 복잡한 AI 워크로드를 조율하는 CPU의 중요성이 더욱 더 커지고 있다"고 밝혔다. 이어 "RTX 스파크는 Arm의 고성능·고효율 컴퓨팅 플랫폼과 엔비디아의 GPU 리더십을 결합해 지능적이고 반응성이 뛰어난 새로운 유형의 에이전틱 PC를 구현했다"고 평가했다.

2026.06.01 18:15권봉석 기자

엔비디아, PC 프로세서 시장 진출…인텔·AMD와 정면 승부

엔비디아가 신규 프로세서인 'RTX 스파크(RTX Spark)'를 통해 고성능 PC 시장을 공략한다. 해당 칩을 탑재한 노트북 및 데스크탑은 올 가을 출시될 예정이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 1일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 기조연설에서 회사의 첫 윈도 PC용 프로세서인 RTX 스파크를 공개했다. RTX 스파크는 엔비디아가 마이크로소프트와 협력해 새롭게 선보이는 Arm 아키텍처 기반의 윈도 PC용 프로세서다. 그간 엔비디아는 서버용 프로세서 개발에 집중해 왔으나, 이번 칩 개발로 개인용 PC 시장에도 진출하게 됐다. RTX 스파크는 엔비디아 개인용 AI 워크스테이션 'DGX 스파크'에 적용된 GB10를 노트북 환경에 맞게 성능을 하향 조정했다. 미디어텍과 공동 설계한 Arm 아키텍처 20코어 기반의 그레이스 CPU(N1X)와 블랙웰 RTX GPU 및 128기가바이트(GB) 용량의 메모리를 갖췄다. 이를 통해 RTX 스파크는 1페타플롭스의 AI 처리 성능, 업계 최로 수준의 전력 효율성을 구현했다는 게 엔비디아의 설명이다. 1200억개의 매개변수를 가진 대규모언어모델(LLM)을 실행하고, 1440p 해상도에서 초당 100프레임 이상으로 초고사양 게임을 구동할 수 있다. 젠슨 황 CEO는 "RTX 스파크는 40년만에 PC 제품군 전반에 걸쳐 이뤄진 첫 번째 재발명으로, 데스크탑과 노트북 및 워크스테이션을 아우르는 혁신"이라며 "이들은 윈도 OS와 100% 호환되고, 엔비디아 쿠다(CUDA) 소프트웨어를 100% 지원한다"고 강조했다. 전세계 PC 제조사들은 올 가을 RTX 스파크 기반의 최신 노트북 및 소형 데스크탑을 공개할 예정이다. ASUS와 델, HP, 레노버, 마이크로소프트 서피스, MSI 등이 여기에 해당한다. 에이서와 기가바이트 역시 추후 제품을 출시할 계획이다. 업계는 엔비디아의 이번 발표가 PC용 프로세서 시장에 미칠 영향에 주목한다. 기존 PC용 프로세서는 인텔, AMD가 시장을 주도해왔다. 퀄컴 역시 '스냅드래곤 X' 시리즈를 통해 PC용 프로세서 시장을 공략하고 있다.

2026.06.01 15:09장경윤 기자

젠슨 황 "베라 루빈 본격 양산…삼성·SK·마이크론 HBM4 탑재"

엔비디아가 차세대 AI 가속기인 '베라 루빈(Vera Rubin)'이 본격적인 양산 체제에 돌입했다고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 1일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 기조연설에서 "컴퓨팅 수요는 믿을 수 없을 정도로 높다"며 "베라 루빈이 본격적인 양산에 들어갔다(Vera Rubin in Full Production)"고 강조했다. 베라 루빈은 엔비디아가 올 하반기 공식 출시할 예정인 차세대 AI 가속기다. 해당 칩은 엔비디아가 자체 설계한 베라 CPU와 루빈 GPU, NV링크 6 스위치, 블루필드-4 DPU, 그록3 LPU 등 7개 요소로 구성된다. 젠슨 황 CEO는 "베라 루빈을 위한 공급망은 이전 세대인 '그레이스 블랙웰' 대비 2배나 크다"며 "랙 조립 시간도 이전 2시간이 걸렸던 것에 비해, 이제는 5분밖에 걸리지 않는다"고 말했다. 베라 루빈 양산을 위한 파트너사들과의 협력도 강조했다. 젠슨 황 CEO는 연설 도중 재생한 영상을 통해 "베라 루빈은 TSMC의 3나노미터(nm) 공정과 2.5D 패키징을 거친다"며 "마이크론, SK하이닉스, 삼성전자의 7세대 고대역폭메모리(HBM4)가 탑재된다"고 설명했다.

2026.06.01 13:32장경윤 기자

[AI는 지금] "탈 엔비디아 노린다"…'프랑스 AI' 미스트랄, 오픈AI 맞서 '독자 칩' 검토

프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄 AI(Mistral AI)가 자체 반도체 칩 설계 기술 검토에 착수했다. 오픈AI, 앤트로픽 등 거대 자본을 앞세운 미국 빅테크 기업들과의 전면전에서 살아남기 위해 인프라 주도권을 직접 확보하기 위한 승부수로 풀이된다. 아서 멘슈 미스트랄 AI 최고경영자(CEO)는 28일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 자체 칩 설계 및 개발 가능성을 묻는 질문에 "당연히 흥미로운 영역"이라며 "자체 반도체 개발 가능성을 배제하지 않고 있다"고 처음으로 공식 언급했다. 이처럼 미스트랄 AI가 반도체 내재화 카드를 만지작거리는 이유는 천문학적으로 치솟는 AI 구동 비용 때문으로 풀이된다. 고성능 AI 모델을 유지하고 고도화하는 과정에서 발생하는 컴퓨팅 인프라 비용 부담을 줄이지 못하면 장기적인 수익성 확보가 불가능하다는 판단에서다. 멘슈 CEO는 "맞춤형 칩을 활용하면 AI 모델이 데이터를 처리하는 단위인 '토큰(Token)'의 배포 비용을 유의미한 수준으로 크게 낮출 수 있다"고 설명했다. 현재 약 120억 유로(한화 약 18조원)의 기업 가치를 평가받는 미스트랄 AI는 그동안 엔비디아와의 파트너십을 중심으로 인프라를 확장해왔다. 그러나 구글, 아마존, 메타 등 미국 하이퍼스케일러들이 자체 주문형 반도체(ASIC)를 개발하며 하드웨어와 소프트웨어 통합 최적화에 나서자 고유 칩 확보의 필요성을 절감한 것으로 보인다. 칩 독립 선언과 함께 인프라 대형화 전략도 속도를 낸다. 미스트랄 AI는 프랑스와 스웨덴 데이터 센터에 총 40억 유로(약 6조원)를 투입, AI 모델 구동 및 서비스에 특화된 '추론(Inferencing) 전용 데이터 센터'를 프랑스 내에 신규 구축한다고 발표했다. 미국에 뒤처진 유럽의 AI 컴퓨팅 역량을 끌어올려 시장 지배력을 확보하겠다는 취지다. 미스트랄 AI는 시장 경쟁력을 높이기 위한 비즈니스 모델 다각화도 본격화하고 있다. 최근에는 미국 빅테크들이 사활을 걸고 있는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시장을 겨냥해 기업용 신규 에이전트 플랫폼 '바이브(Vibe)'를 출시했다. 단 한 번의 지시로 문서 작성부터 코딩, 테스트, 배포까지 자율 수행하는 이 솔루션을 앞세워 올해 매출 목표를 전년(2억 유로) 대비 5배 성장한 10억 유로(약 1조 5000억원)로 끌어올린다는 구상이다. 다만 연간 반복 매출(ARR)이 수백억 달러에 달하는 오픈AI나 앤트로픽과의 체급 차이를 단기간에 극복하기는 쉽지 않을 것이라는 관측도 나온다. 인프라와 칩 개발에 드는 막대한 자본 조달 역시 과제로 꼽힌다. 미스트랄 AI의 이번 인프라 투자 확대는 미국 빅테크 기업들과의 컴퓨팅 자원 격차를 좁히기 위한 조치로도 풀이된다. 현재 유럽 연합(EU) 내에서는 독자적인 인프라 공급망을 확보하지 못할 경우 발생할 거시경제적 타격에 대한 우려가 확산되는 추세다.멘슈 CEO는 인프라 격차와 관련해 "유럽은 현재 AI를 과거 천연가스와 같은 국가 전략적 자산으로 바라보기 시작했다"며 "이 기술 경쟁에서 계속해서 경쟁력을 유지하려면 1조 달러에 달하는 상업적 적자가 발생하는 상황을 감당할 수 없다는 점을 모두가 직시해야 한다"고 강조했다.

2026.05.29 11:08장유미 기자

[AI는 지금] "추론판 AWS 되겠다"…엔비디아가 베팅한 바세텐, 몸값 110억 달러 논의

인공지능(AI) 반도체 공룡 엔비디아가 투자한 미국 AI 추론 인프라 스타트업 '바세텐(Baseten)'이 110억 달러(약 15조원)의 기업가치로 대규모 투자 유치에 나섰다. 지난 1월 50억 달러의 가치를 평가받은 지 불과 3개월 만으로, 글로벌 AI 시장의 투자 중심축이 거대 모델 '학습'에서 비용 효율화를 위한 '추론(실제 서비스 구동)' 인프라로 급격히 이동한 분위기다. 29일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 바세텐은 최근 투자자들과 10억 달러 규모 신규 투자 유치를 논의했다. 이번 투자 조건은 투자 후 기업가치 110억 달러를 전제로 한다. 성사될 경우 바세텐의 기업가치는 올해 초 인정받은 50억 달러에서 2배 이상 높아진다. 바세텐은 지난 2019년 미국 샌프란시스코에서 설립된 AI 추론 인프라 기업으로, 고객들이 오픈소스 모델과 자체 조정 모델을 서비스에 배포·운영할 수 있도록 모델 서빙, GPU 자원 관리, 지연시간 최적화, 비용 관리 기능을 제공한다. 주요 고객사로는 AI 코드 편집기 '커서(Cursor)'와 업무 협업 툴 '노션(Notion)' 등이 거론된다. 또 바세텐은 AI 모델 실행 인프라 시장에서 AWS와 같은 플랫폼 지위를 목표로 하고 있다. 클라우드 시장에서 AWS가 기업 컴퓨팅 인프라를 제공하며 성장한 것처럼 바세텐은 AI 시대의 추론 인프라를 겨냥하고 있다. 추론 인프라 수요가 커지면서 바세텐에는 대형 투자자 자금도 몰리고 있다. 바세텐은 올해 1월 50억 달러 평가액으로 3억 달러 투자 유치에 성공했다. 당시 라운드는 벤처캐피털 IVP와 알파벳 계열 독립 성장펀드 캐피털G가 공동 주도했으며 엔비디아도 참여했다. 엔비디아는 해당 거래의 일환으로 바세텐에 1억5000만 달러를 투자하기로 한 것으로 전해졌다. 바세텐은 최근 1년 사이 3차례 투자 유치에 나섰다. 누적 투자 유치액은 5억8500만 달러 수준으로 늘었다. 110억 달러 기업가치가 인정되면 올해 초 투자 라운드 이후 3개월 만에 평가액이 2배 이상 오르게 된다. 엔비디아의 투자는 추론 인프라 시장 확대와 맞물려 있다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들은 모델 학습용 GPU뿐 아니라 학습된 모델을 수많은 이용자 요청에 맞춰 빠르게 구동하는 추론 인프라 확보에 나서고 있다. 엔비디아는 GPU 수요를 키우는 추론 플랫폼 기업에 투자하며 하드웨어와 소프트웨어 생태계를 넓히고 있다. AI 업계에선 추론 시장의 성장성이 학습 시장보다 더 클 수 있다는 관측도 나온다. 모델 학습은 대규모 자본과 데이터센터 역량을 갖춘 소수 기업 중심으로 이뤄진다. 반면 추론은 AI 기능을 서비스에 붙이는 모든 기업에서 반복적으로 발생한다. 이용자가 AI 애플리케이션을 호출할 때마다 GPU 연산이 필요하기 때문이다. 오픈소스 AI 모델 확산도 바세텐의 성장 요인으로 꼽힌다. 라마, 딥시크, 미스트랄, 젬마 등 공개 모델을 업무와 서비스에 적용하는 기업이 늘면서 최근 모델 배포와 운영 수요가 증가하고 있다. 이 과정에서 파인튜닝, 모니터링, 비용 관리 등을 통합 지원하는 추론 인프라 플랫폼의 필요성은 커지고 있다. 추론 인프라 시장을 둘러싼 투자 경쟁도 거세지고 있다. 개발자들에게 AI 추론 인프라를 제공하는 파이어웍스AI는 지난해 10월 기업가치 40억 달러를 기준으로 2억5000만 달러를 조달했다. 추론 전용 칩을 설계한 세레브라스도 오픈AI와 파트너십을 맺은 뒤 기업가치 220억 달러로 10억 달러 투자 유치를 논의 중인 것으로 알려졌다. 대형 클라우드 사업자들도 추론 시장을 겨냥하고 있다. AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저는 자체 AI 인프라와 모델 운영 서비스를 강화하고 있다. 코어위브, 람다, 토게더AI 등 GPU 인프라 기업들도 AI 스타트업과 기업 고객을 상대로 추론 워크로드 확보 경쟁을 벌이고 있다. 초기 생성형 AI 경쟁은 대규모 모델 개발과 학습 데이터 확보에 집중됐다. 최근에는 기업들이 AI 기능을 실제 서비스에 적용하기 시작하면서 지연시간, 안정성, 보안, 비용 효율성 등 운영 역량이 경쟁 변수로 떠올랐다. 모델 성능뿐 아니라 서비스 환경에서 모델을 얼마나 빠르고 저렴하게 구동할 수 있는지가 기업 AI 도입의 핵심 조건이 되고 있다. 엔비디아는 AI 반도체 공급자 지위를 넘어 오픈AI, AI 인프라 기업, 애플리케이션 기술 기업 등으로 투자 보폭을 넓히고 있다. GPU를 쓰는 기업에 자본을 투입하고, 이들이 다시 엔비디아 기반 인프라를 확장하는 구조다. 바세텐 투자도 엔비디아의 추론 생태계 확대 전략과 연결돼 있다는 분석이 나온다. 업계 관계자는 "AI 시장의 다음 경쟁은 누가 더 큰 모델을 만드느냐보다 그 모델을 실제 서비스에서 얼마나 빠르고 저렴하게 돌리느냐에 달려 있다"며 "바세텐의 투자 논의는 추론 인프라가 AI 생태계의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다는 신호"라고 말했다.

2026.05.29 08:51장유미 기자

"제조업 AX 성패, 암묵지 표준화에 달렸다"

국내 제조업의 인공지능 전환(AX)을 고도화하기 위해 이질적 데이터를 규격화하고, 사후학습을 지원하는 신경망처리장치(NPU) 개발이 시급하다는 지적이 나왔다. 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI) 중심 완전 자동화를 구현하려면 현장 숙련공의 노하우인 '암묵지'를 데이터화하고, 이를 저비용·고효율로 학습할 수 있는 국산 반도체 생태계가 뒷받침돼야 한다는 내용이다. 차석근 첨단제조표준화포럼 위원장은 27일 서울 양재에서 개최된 '2026 시스템-반도체 포럼'에서 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 때"라며 "AX 성패는 결국 생산현장에서 다이내믹하게 움직이는 유효 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 차 위원장은 "센싱 기술로 현장에 숨어 있는 암묵지 데이터를 끌어올려야 하고, 이를 위해 제각각인 생산현장 데이터를 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 현재 제조현장의 실제 의사결정은 표준작업지침서(SOP) 같은 형식지보다 오랜 경험을 가진 숙련자 감에 크게 의존하고 있다. 차 위원장은 "베테랑 작업자들은 설비에서 발생하는 미세한 진동음, 제품의 색상 변화, 당일 습도 등 정형화되지 않은 조건을 종합 판단해 공정 변수를 미세 조정한다"고 말했다. 문제는 이러한 판단의 근거가 문서화되지 않아 데이터화하기 까다롭다는 점이다. 불량 예측, 수율 최적화, 이상 탐지 등 AI를 통해 달성하고자 하는 고부가가치 자동화 영역이 바로 이 암묵지에 집중돼 있다는 점이 제조업 AX의 가장 큰 난제다. 차 위원장은 발표자료에서 "기존 형식지만 AI에 학습시킬 경우 현장의 단편적 공정만 자동화될 뿐, 제조업의 핵심 가치를 AI 모델에 담기 어렵다"고 덧붙였다. 업계는 암묵지를 기계가 인식할 수 있는 구조화·표준화된 데이터 형태로 번역하고, 이를 기반으로 생산공정을 100% 자동화하는 데 역량을 집중하고 있다. 제조 데이터의 높은 이질성은 걸림돌이다. 공장 내부에는 여러 벤더의 설비와 서로 다른 세대 장비가 혼재돼 있다. 통신 프로토콜과 단위, 샘플링 주기, 태그 명명 규칙 등이 제각각 얽혀 있다. 이에 따라 일정한 규격에 맞춰 암묵지를 정제하는 표준화 프로세스가 필수다. "피지컬 AI 시대, 학습 가능한 NPU가 핵심" 포럼에서는 '학습 기능'을 내장한 NPU 개발 필요성도 논의됐다. 장성준 한국전자기술연구원(KETI) 센터장은 "현재 시장에 나와 있는 NPU가 주로 추론 기능에 초점이 맞춰져 있는 것은 사실이지만, 미래에는 NPU가 학습 기능까지 수행하는 방향으로 나아가지 않을까 한다"고 전망했다. 장 센터장은 "로봇 파운데이션 모델은 범용 작업에 특화돼 새로운 작업에 직면했을 때는 제대로 대응하지 못할 가능성이 크다"며 "생산현장에서 발생하는 소량 샘플 데이터만으로도 실시간 학습을 수행할 수 있는 능력이 필수이고, 이때 온디바이스 NPU나 그래픽처리장치(GPU)가 경량 학습을 지원할 수 있어야 한다"고 짚었다. 아울러 제조현장 내 온프레미스 환경에서 사후학습과 파인튜닝(미세조정) 역할이 커지고 있다고 덧붙였다. 그는 "중앙 GPU 데이터센터에서 1차로 학습된 거대 모델을 가져와 각 팩토리의 고유 데이터에 맞게 파인튜닝하는 과정이 핵심"이라며 "이 과정에서 NPU가 같이 학습을 담당할 수 있으면 총소유비용(TCO)이 절감될 것"이라고 설명했다. 다만 장 센터장은 "현재 국내 반도체 생태계에는 학습 기능을 지원하는 토종 NPU가 전무한 실정"이라며 "아마존웹서비스(AWS)의 트레이니움이나 구글의 텐서처리장치(TPU)처럼 국내에서도 학습을 지원하는 NPU가 나와야 한다"고 말했다.

2026.05.27 14:09진운용 기자

'메모리 월' 부순다…GPU·HBM '광연결' 패키징 부상

인공지능(AI) 반도체 고질적 난제로 꼽히는 '메모리 월(Memory Wall)'을 허물기 위한 해법으로, 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)를 떼어내 따로 패키징하는 방안이 국내외 메모리·패키징 업계에서 논의되고 있다. 그동안 GPU 바로 옆에 붙여 온 HBM을 일정 거리 떨어뜨리는 대신, 그 사이를 '빛(옵티컬)'으로 연결해 지금보다 수 배 더 많은 HBM을 탑재하는 것이 뼈대다. 22일 한 국내 대형 메모리 제조사 연구원은 "현재 HBM 대역폭과 용량 확대에 어려움을 겪고 있는데, 이를 광연결로 GPU의 쇼어라인(Shoreline) 한계를 극복하고 HBM을 보다 많이 탑재하는 안을 고객사와 논의하고 있다"고 밝혔다. 쇼어라인은 테두리 길이를 말한다. 현재 AI 컴퓨팅 환경에서 연산효율을 떨어뜨리는 핵심요인은 메모리 반도체의 데이터 전송속도다. 연산장치인 GPU 성능은 세대를 거듭하며 비약적으로 성장하는 반면, 데이터를 저장하고 공급하는 메모리 속도가 이를 따라가지 못하며 구조적 성능 장벽(메모리 월)이 형성됐다. 대규모 데이터 통로를 확보한 HBM 등장으로 급한 불은 껐지만 폭증하는 AI 연산량을 감당하기에는 여전히 대역폭과 전송속도가 부족하다는 지적이 이어지고 있다. 그동안 반도체 업계는 한정된 공간에서 메모리 용량과 대역폭을 늘리기 위해 HBM을 수직으로 높게 쌓는 단수 확대에 집중해 왔다. 그러나 12단, 16단을 넘어 20단 이상으로 적층 수가 늘면서 공정 난도는 기하급수적으로 올라갔다. 제한된 높이 규격을 맞추기 어려워지는 등 물리적 한계에 봉착했다. 국제반도체표준협의기구(JEDEC)가 HBM 높이 규격을 완화할 만큼 수직 적층 기술은 임계점에 도달했다. 더 큰 문제는 단수를 높이지 못할 경우 GPU 주변에 HBM의 수를 수평으로 늘려야 하지만, 이마저도 불가능하다는 점이다. 현재 2.5D 패키징 구조에서는 GPU와 HBM이 하나의 기판 위에 밀착해 탑재된다. 이 구조에서는 GPU 칩 테두리의 한정된 길이, 즉 쇼어라인 영역 내에 배치할 수 있는 HBM 수량이 엄격히 제한될 수밖에 없다. 더 많은 HBM을 탑재하고 싶어도 물리적으로 배치할 공간이 허락되지 않는 구조적 교착상태에 빠진 것이다. 국내외 반도체 업계에서 떠오른 대안이 GPU와 HBM을 분리해 따로 패키징하는 방안이다. 데이터 전송시간을 최소화하기 위해 칩 옆에 밀착해야 한다는 기존 반도체 설계를 뒤집는 발상이다. 두 칩을 분리해 거리를 두는 대신, 압도적으로 빠른 빛 신호를 이용해 연동함으로써 늘어난 물리적 거리를 극복하는 메커니즘이다. HBM을 GPU 보드 내에서 조금 떨어뜨려 배치하면 GPU 쇼어라인 한계에서 자유로워진다. 공간 제약이 사라져 단수를 무리하게 높이지 않고도 HBM을 옆으로 넓게 펼쳐 지금보다 수 배 이상 많은 양을 보드 안에 탑재할 수 있다. 이는 AI 가속기 시스템 전체 메모리 용량과 데이터 대역폭이 지금과 비교할 수 없을 정도로 급격히 확대됨을 의미한다. "HBM, GPU 밑단 배치 논의"…폼팩터 변화할 수도 현재 업계에선 HBM을 GPU 보드 내부 어디에 놓을지를 두고 다양한 아키텍처 설계안이 도출되고 있다. 앞선 메모리 연구원은 "GPU 바로 주변 공간을 넓게 활용하는 방안부터, GPU 보드 밑단으로 격리하는 방안 등이 논의되고 있다"며 "후자(GPU 보드 밑단으로 격리하는 방안)의 경우, 메인보드를 세로로 길게 확장해야 해 전반적인 폼팩터 변형까지 GPU 업체와 논의 중"이라고 말했다. 구체적으로 HBM이 수 센티미터(cm) 떨어진 상태에서 GPU를 둘러싸거나, 보드 중앙에 따로 HBM 영역을 만든다는 설명이다. 그는 "모든 경우의 수를 열어두고 최적 배치를 논의하고 있다"며 "아직 공식 로드맵으로 확정된 것은 아니지만, 차세대 AI 가속기 구현을 위한 선행연구 차원에서 파트너와 얘기를 나누고 있다"고 덧붙였다. 외주반도체패키징테스트(OSAT) 업계도 이 같은 흐름을 예의주시하고 있다. 글로벌 OSAT 업체 한 관계자는 "광연결은 명확한 흐름이다. 다만 문제는 시점"이라며 "랙과 랙, 그리고 서버와 서버가 먼저 빛으로 연결되고 그 다음 보드 안에 있는 칩끼리 빛으로 이어질 것"이라고 전망했다. 이어 "큰 단위부터 빛으로 연결되겠지만, 현재 옵티컬 연구 속도가 매우 빨라 그리 먼 얘기는 아닐 수 있다"고 기대했다. 기술적으로 보면 GPU와 HBM을 잇는 광연결 기술은 데이터센터에서 서버와 서버 사이를 연결하는 기술과 원리 면에서 일맥상통한다. 다만 대형 장비 간 통신에 쓰이던 광전환 기술을 하나의 보드 및 칩셋 내부 미시적 영역으로 축소해야 한다는 점에서 기술 장벽이 높다. 국내 공동패키징광학(CPO) 소자 개발업체 한 관계자는 "HBM 적층 높이가 한계에 다다르면서 이를 옆으로 넓게 펼쳐 물리적 탑재량을 극대화하는 안이 논의되고 있다"며 "원리는 기존 데이터센터 광연결과 같지만 제한된 보드 공간 내에 구동해야 하는 HBM 광연결은 광소자를 훨씬 더 작고 집적도 높게 미세화해야 해 기술 난도가 더 높다"고 설명했다.

2026.05.22 12:27진운용 기자

[김태진 칼럼] AI 3대 강국, 선언과 구호를 넘어서려면

얼마 전 코엑스에서 열린 'AI EXPO KOREA 2026' 전시장을 걷는 내내 많이 당황스럽고 우려스러웠다. 우리는 과연 AI 강국으로 가고 있는가. 아니면 이미 만들어진 길에 의존한 채 뒤따라가고 있는가. 전시장 중심에는 대만 기업들의 GPU 서버와 엔비디아 생태계가 확실하게 자리 잡고 있었다. 특정 기업 AI 인프라의 핵심 축이 사실상 하나의 플랫폼으로 만들어지는 상황이었다. 그 사이에서 국내 기업들이 개발한 NPU는 존재했지만 전체 흐름에 참여 하기에는 많이 부족해 보였다. 한국 AI 산업의 현재를 상징적으로 보여주는 것만 같았다. 문제는 기술의 유무뿐만이 아니다. 구조다. 글로벌 AI 경쟁은 더 이상 개별 칩이나 모델의 성능 경쟁이 아니라, 칩·서버·네트워크·소프트웨어가 결합된 '풀스택 생태계' 간 경쟁으로 이동하고 있다. 이 구조를 장악한 쪽이 시장을 주도하고 있다. 그러나 한국은 여전히 단위 기술 중심의 접근에 머물러 있다. 개별 기술 개발 자체에는 성과가 있지만, 그것을 연결해 산업으로 확장하는 전략은 여전히 부족하다. 전시장에서 국산 NPU가 존재감을 확인하지 못한 이유도 여기에 있다. 이와 대비되는 사례가 있다. 중국이다. 미국의 강도 높은 제재로 GPU, 소프트웨어, 칩 설계 도구까지 막힌 상황에서 중국은 오히려 방향을 전환했다. 외부 기술을 대체하는 데 그치지 않고, '칩–모델–네트워크–자본'을 하나로 묶는 구조를 만들었다. 엔비디아의 인피니밴드 대신 공개 표준인 이더넷 기반 네트워크를 고도화하고, 화웨이는 자국 AI 반도체를 만들고 여기에 미국과 경쟁하는 최적화된 모델을 앞다퉈 개발하는 방식이다. 핵심은 기술 수준도 있지만 더욱 중요한 것은 '연결 전략'이다. 무엇을 만들었느냐보다 그것을 어떻게 묶었느냐가 경쟁력을 좌우하고 있기 때문이다. 반면 한국은 상황이 다르다. 일부 기업들이 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하고 있음에도 불구하고, 실제 인프라 건설 현장에서는 쉽게 채택되지 못한다. 이유는 기존 생태계와의 연결 문제다. 대기업과 공공기관이 AI 인프라를 도입할 때 던지는 질문은 단순하다. “엔비디아와 호환되는가”, “기존 인프라에 바로 붙는가” 이 기준을 통과하지 못하면 선택받기 어렵다. 결국 시장은 '엔비디아에 갇힌 생태계' 중심으로 점점 굳어지는 느낌이다. 이 상태에서는 GPU를 더 많이 확보한다고만 해서 AI 강국이 되는 것은 아니다. 잘못하면 오히려 특정 기업의 독점적 생태계의 의존도만 높아질 뿐이다. 'AI 3대 강국'이라는 목표 역시 기반이 없는 구호로 남게 된다. 이제는 질문을 바꿔야 한다. '어떻게 따라잡을 것인가'가 아니라, '어떤 구조를 만들 것인가'를 고민해야 한다. 첫째, 칩 중심 전략을 넘어 시스템 단위 접근이 필요하다. NPU 기업이 단독으로 경쟁하는 구조에서는 생태계 장벽을 넘기 어렵다. 서버, 냉각, 전력 기술과 결합해 '완성형 인프라'로 시장에 접근해야 한다. 특히 전력 효율과 발열 관리 같은 현실적인 요소의 차별화도 중요한 경쟁력으로 만들 필요가 있다. 제품뿐만 아니라 구조로 경쟁해야 한다. 둘째, 네트워크 구조의 전환은 꼭 필요하다. 엔비디아의 독점적 인피니밴드에 대한 의존이 지속되는 한 새로운 시도는 제한될 수밖에 없다. 개방형 표준 기반의 이더넷 네트워크를 확대 적용하고 이종 시스템 간 연결 기술을 확보할 수 있는 선택지를 과감히 넓혀야 한다. 셋째, 소프트웨어 생태계에 대한 전략적 투자가 필요하다. CUDA 중심의 구조 환경을 넘어서지 못하면 어떤 하드웨어도 확산되기 어렵다. 컴파일러, 프레임워크, 개발 도구까지 포함한 전방위적 접근을 시스템 적용이 가능하도록 만들어야 한다. 그러나 이러한 해법보다 더 근본적인 문제는 따로 있다. 정책과 실행의 단절이다. 누가 실행할 것인가가 핵심이다. 현재 AI 및 반도체 관련 정책은 분산돼 추진되고 있다. 연구개발은 이뤄지지만 그것이 실제 산업과 어떻게 연결되는지에 대한 설계는 부족하다. 기술은 만들어지지만 쓰일 곳을 제대로 찾지 못하는 상황이 반복된다. 분산된 정책과 사업을 하나로 연결할 수 있는 강력한 정부의 콘트롤타워가 필요하다. 기술 개발부터 산업 적용까지 이어지는 전체 흐름을 설계하고 이를 실행할 수 있는 권한과 책임을 힘 있게 추진해야 한다. 지금 우리에게 필요한 것은 홍보성 선언이 아니라 '실행 구조'의 선택이다. 엔비디아 중심 생태계를 보완해 우리가 설계하는 생태계 구조로의 전략적 방향 설정이 필요하다. 이를 위해서는 공공 데이터센터와 대규모 R&D 사업에서 국산 AI 반도체 활용을 일정 비율로 의무화 해야 한다. 초기 수요 없이 기술 생태계는 자랄 수 없기 때문이다. AI 경쟁은 속도의 문제와 함께 디테일한 구조 설계의 문제다. 생태계의 의존을 벗어나고 연결된 전략과 일관된 실행이 뒷받침된다면 'AI 3대 강국'은 가능할 수도 있다. 전시장에서 느낀 불편함은 우리가 AI 생태계의 어느 부분에 서있는지를 확인시켜 주었다. 이제는 더 많은 기술보다도 더 명확한 선택이 필요한 상황이다.

2026.05.21 10:16김태진 컬럼니스트

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