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'엔비디아 GPU'통합검색 결과 입니다. (210건)

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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

엔비디아, 12분기 연속 매출 신기록…AI 데이터센터 매출 92% 폭증

세계 인공지능(AI) 칩 시장을 장악하고 있는 엔비디아가 12분기 연속 역대 최대 매출 기록을 또 갈아치웠다. 지난주 기업공개(IPO)를 마친 세레브라스 시스템즈와 AMD 등 경쟁사 등장과 최근 AI 모델과 추론용 자체 개발 칩을 공개한 구글 등 경쟁이 격화하는 상황에서 호실적을 기록한 셈이다. 엔비디아는 20일(현지시간) 올 1분기(2~4월, 회계연도 기준 2027년 1분기) 매출은 816억 1500만 달러(약 122조 2503억원)로 전년 동기(440억 달러, 약 65조 9072억원) 대비 85% 증가했다고 발표했다. 지난 2월 자체 전망치인 780억 달러(약 116조 8354억원), 시장 전망치인 787억 달러(약 117조 8839원)를 30억 달러 이상 넘어섰다. 영업이익은 535억 달러(약 80조 1371억원)로 전년 동기(187억 달러, 약 28조 105억원) 대비 세 배 이상 증가했다. 엔비디아는 올 1분기부터 사업 실적을 '데이터센터'와 '엣지 컴퓨팅' 등 두 개 시장으로 구분해 발표한다. 현재와 미래 성장 동력을 보다 명확히 반영하기 위해서라는 것이다. 데이터센터 부문은 ▲ 글로벌 클라우드 기업과 대형 인터넷 기업 매출을 포함한 '하이퍼스케일(Hyperscale)' ▲ AI 클라우드, 산업, 기업 부문을 일컫는 'ACIE'로 구분된다. 데이터센터 부문 매출은 752억 달러(약 112조 6413억원)로 전년 동기(391억 달러, 약 58조 5675억원) 대비 두 배 가까운 92% 폭증했다. 또 1분기 전체 매출의 92%가 데이터센터 부문에서 나왔다. 엔비디아는 "블랙웰 GB300 생샨량 증가와 함께 NV링크, 스펙트럼-X 네트워킹 등 수요 증가에 따른 결과"라고 설명했다. 단 작년 1분기 대비 중국 시장에서 매출은 전혀 발생하지 않았다. 엣지 컴퓨팅 부문은 PC, 게임 콘솔, 워크스테이션, AI-RAN 기지국, 로보틱스, 오토모티브(자동차) 등 에이전틱 AI 및 피지컬 AI용 기기를 포함한다. 이 부문의 1분기 매출은 64억 달러(약 9조 5865억원)이며 전년 동기 대비 29% 늘어났다. 엔비디아는 "메모리와 완제품 가격 상승으로 일반 소비자용 PC 수요가 줄고 있지만 RTX 프로 6000 블랙웰 워크스테이션 등 강력한 수요로 달성한 결과"라고 밝혔다. 엔비디아는 오는 6월 26일 배당금을 주당 기존 1센트에서 25센트로 상향해 지급한다고 밝혔다. 배당락은 6월 4일이다. 엔비디아는 올해 2분기(5~7월) 910억 달러(약 136조 3080억원) 수준으로 예상했다. 다만 이는 중국 시장 매출을 전혀 반영하지 않은 수치다. 실적 발표 이후 주가는 시간 외 거래에서 종가(223.47달러) 대비 1% 내외로 등락을 이어가고 있다.

2026.05.21 07:33권봉석 기자

[유미's 픽] 2조 GPU 사업 '승자의 저주' 되나…네이버·삼성·엘리스 3파전 압축

정부의 2조원대 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업이 막판 검증 국면에 들어갔다. 대규모 물량 확보보다 이를 한데 묶어 안정적으로 돌릴 수 있는 클러스터 운영 능력과 수익성이 최종 변수로 떠오르면서 사업자별 희비도 엇갈리고 있다. 14일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 현재 추진 중인 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업'의 발표 평가를 최근 마치고 지난 11일부터 차례대로 데이터센터 현장실사 단계에 들어갔다. 현장실사 대상에는 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹이 오른 것으로 파악됐다. 당초 제안서를 낸 쿠팡과 KT클라우드는 발표평가 단계에서 제외된 것으로 알려졌다. 이번 사업은 총 2조805억원을 투입해 최신 GPU와 관련 부대장비를 국내 데이터센터에 구축하고 연내 서비스 개시까지 추진하는 프로젝트다. 정부는 단순한 GPU 수량 확보를 넘어 대규모 클러스터링, 직접 구축·운용 역량, 최신 장비 도입, 연내 서비스 개시 등을 핵심 평가 요소로 제시했다. 또 동일 데이터센터 내 집적 구축과 전력·냉각·네트워크 설계 역량까지 요구되면서 사업 난도도 높아졌다. 정부는 지난해에도 약 1조4000억원을 투입해 GPU 1만3000여 장 확보를 추진했다. 당시 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 최종 선정됐다. 업계 관계자는 "이번 사업은 제안 물량을 크게 쓰는 것만으로는 통과하기 어려운 구조"라며 "연내 구축 가능성, 동일 데이터센터 내 집적 구축, 전력·냉각 여건을 실제로 입증할 수 있느냐가 발표평가를 가른 것으로 보인다"고 말했다. GPU 물량 경쟁 속 클러스터 역량 부상 업계에선 네이버클라우드가 이번 사업에서 GPU 9000장 안팎을, 삼성SDS는 4000장 안팎을 제안한 것으로 보고 있다. 엘리스그룹은 2000장 수준의 물량을 배정받을 가능성이 거론되고 있다. 정부는 공모 과정에서 정부 활용분 최소 1개 클러스터를 256서버 이상으로 구성하도록 요구한 것으로 알려졌다. 통상 AI 서버 1대에 GPU 8장이 탑재되는 점을 감안하면 최소 2048장 규모의 클러스터를 구성해야 하는 셈이다. 이처럼 수천 장의 GPU를 하나의 클러스터로 묶어 성능을 내려면 단순 물량 확보를 넘어 서버 간 통신 지연을 줄일 네트워크 대역폭, 스토리지 성능, 전력·냉각 설계가 함께 뒷받침돼야 한다. 업계 관계자는 "이번 사업은 GPU 물량보다 이를 단일 클러스터로 안정적으로 묶어 운용할 수 있는지가 중요하다"며 "전력과 냉각, 네트워크 설계가 뒷받침되지 않으면 대규모 물량을 확보해도 효율을 내기 어렵다"고 말했다. 네이버 대규모 물량 유력…삼성SDS·엘리스도 추격 네이버클라우드는 공모 참여 기업 중 상면 확보에 가장 적극적으로 나서며 사업자 선정 의지를 드러내고 있다. 이를 위해 최근에는 LG CNS 삼송 데이터센터를 임차한 데 이어 내년 개소 예정인 KT클라우드 부천 데이터센터도 임차 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 또 네이버클라우드가 지난해 1차 GPU 사업을 통해 H200 3056장을 직접 구축·운영한 경험이 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 정부가 대규모 클러스터링과 직접 구축·운용 역량을 핵심 평가 요소로 제시한 데다 외부 데이터센터 상면까지 추가로 확보하면서 이번에 대규모 물량을 배정받을 가능성이 높은 것으로 점쳐진다. 삼성SDS도 주요 후보로 꼽힌다. 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 공공·기업 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업에서 컨소시엄 주관기관으로 참여한 바 있고, NIPA 고성능컴퓨팅(HPC) 지원 사업을 통해 최신 GPU 자원을 공급한 이력도 있다. 동탄 AI 전용 데이터센터 운영 경험과 기업 고객 기반도 강점으로 거론된다. 업계 관계자는 "삼성SDS는 제안 물량은 네이버클라우드보다 적지만 그룹 내 AI·클라우드 수요와 기업 고객 기반을 갖춘 점이 강점"이라며 "공공 공급 비중이 높은 사업 구조상 자체 활용과 외부 수요를 어떻게 결합하느냐가 수익성에 영향을 줄 것"이라고 말했다. 엘리스그룹은 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 차별화한 제안을 낸 것으로 알려졌다. 엘리스그룹은 이미 베라 루빈을 지원하는 PMDC 개발을 완료한 상태로, 엔비디아 B300 기준 최대 1만368장 규모의 GPU 클러스터링이 가능하다는 입장이다. 다만 실제 배정 물량은 2000장 안팎이 거론된다. 정부가 최소 1개 클러스터를 256서버, GPU 기준 2048장 이상 규모로 구축하도록 요구한 만큼, 엘리스그룹이 이 기준을 충족할 수 있을지가 관건이다. 모듈러 방식은 부지 조성, 모듈 제작, IT 장비 설치를 병행할 수 있어 구축 기간을 줄일 수 있지만, 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하려면 전력 인입과 냉각, 네트워크 설계가 함께 뒷받침돼야 한다. 업계 관계자는 "엘리스그룹은 2000장 수준의 물량을 배정받을 가능성이 있지만 전력 확보 여부가 관건이 될 것"이라며 "PMDC가 상면 확보에는 유리할 수 있어도 대규모 GPU 클러스터 운영에는 전력과 냉각 안정성이 중요하다"고 말했다. 쿠팡 재도전 불발…KT클라우드도 고배 쿠팡은 지난해 1차 사업에서 탈락한 뒤 올해 재도전에 나섰지만, 발표평가 이후 현장실사 대상에는 포함되지 않은 것으로 알려졌다. 쿠팡은 싱가포르 데이터센터 전문기업 엠피리온디지털의 서울 양재동 데이터센터를 활용해 GPU 인프라를 구축·운영하는 방안을 제안한 것으로 알려졌다. 양재 데이터센터는 서울 도심 입지와 액체냉각 설비를 갖춘 점에서 주목받았다. 일부 층에는 고밀도 랙을 지원하는 액체냉각 방식이 도입된 것으로 알려졌다. 서울 도심 입지 특성상 엔지니어 수급과 지연시간 측면의 장점도 거론됐다. 그러나 정부 사업은 상면 확보뿐 아니라 정부 활용분 클러스터 구성, 서비스형 GPU(GPUaaS) 운영 실적, 연내 서비스 개시, 공공 공급 안정성 등을 종합적으로 따진다. 쿠팡의 도심형 상면과 AI 인프라 투자 계획이 주목받았지만, 발표 평가는 통과하지 못한 것으로 보인다. KT클라우드 역시 발표평가 단계에서 제외된 것으로 알려졌다. KT클라우드는 그간 공공 클라우드 운영 경험과 다수 데이터센터 인프라를 보유한 사업자로 꼽혀 왔다. 또 가산 AI 데이터센터와 부천 삼정 데이터센터 등 AI 인프라 확장 계획도 추진해 왔다. 다만 이번 제안에서는 GPU 물량을 1000장 단위로 여러 상면에 나눠 배치하는 방안을 제시한 것으로 알려졌다. 여기에 최근 대표 교체와 조직 재정비, 대형 투자 의사결정 지연 등이 맞물리며 이번 수주전에서 성과를 내지 못한 것 아니냐는 분석도 나오고 있다. KT클라우드는 수주 불발 관측 이후 내부 분위기도 좋지 않은 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "최신 GPU 서버는 무게와 전력 밀도, 냉각 요건이 까다로워 2000장급 클러스터를 한 곳에서 안정적으로 수용할 수 있는지가 중요하다"며 "1000장씩 분산 배치하는 방식은 동일 데이터센터 내 대규모 클러스터링을 요구한 이번 평가에서 불리하게 작용했을 가능성이 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "KT클라우드가 독립 클라우드 사업자로서 AI 인프라 경쟁력을 보여줄 기회를 이번에 놓친 듯 하다"며 "향후 KT그룹 내에서 KT클라우드의 역할과 투자 방향에도 영향을 줄 수 있다"고 관측했다. GPU값 1억원대에 인피니밴드 수급난 우려…수익성 부담 클 듯 일각에선 이번 사업이 '승자의 저주'가 될 수 있다고 우려했다. GPU 가격이 1년 사이 크게 오른 데다 서버, 네트워크 장비, 전력 설비, 냉각 장치, 데이터센터 보강 비용까지 함께 부담해야 하기 때문이다. 또 중동전쟁 여파로 GPU 클러스터 구성에 필요한 네트워크 장비 수급난도 고민거리로 떠올랐다. 대규모 GPU를 하나의 클러스터로 묶으려면 데이터센터 내 서버 간 고속 통신을 담당하는 인피니밴드 장비가 필수적인데, 관련 장비 상당 부분을 이스라엘에서 공급받아야 해 조달 일정을 맞추기가 쉽지 않아졌기 때문이다. 이에 GPU를 확보하더라도 네트워크 장비와 전력·냉각 인프라가 제때 갖춰지지 않으면 연내 서비스 개시에 차질이 생길 수 있다. 정부 사업 구조도 변수다. 이번 사업은 정부 예산으로 GPU를 구매해 소유권이 NIPA에 귀속되는 방식이다. 사업자는 공공 공급 물량을 제외한 일부 자원을 자체 서비스나 고객 수요에 활용할 수 있지만, 공공 공급 비중을 높일수록 자체 활용 여지는 줄어든다. 지난해 사업에서도 참여사들은 평가 점수를 고려해 자체 활용 비중을 낮게 설정한 것으로 알려졌다. 올해는 GPU 가격과 부대장비 비용 부담까지 커진 만큼, 최종 협상에서 자체 활용 비중을 두고 사업자들의 셈법이 더 복잡해질 전망이다. 지난해 약 8000장 규모 GPU 물량을 확보한 NHN클라우드가 올해 공모에 참여하지 않은 것도 비용 부담과 수익성 등을 고려한 선택으로 풀이된다. 업계 관계자는 "지난해 GPU 가격은 1대당 6000만~7000만원 수준이었지만 올해는 1억원 수준으로 오른 것으로 안다"며 "네트워크 장비와 전력·냉각 비용까지 감안하면 이번 사업은 수익성 확보가 쉽지 않을 수 있다"고 말했다. 베라 루빈, 가점에도 연내 도입 난항…최종 물량 협상 변수 이번 사업에서는 대규모 클러스터링뿐 아니라 엔비디아의 차세대 GPU 플랫폼인 '베라 루빈' 구축 여부도 승부수로 떠오르고 있다. 정부가 베라 루빈 도입을 제안하는 사업자에게 평가상 우대 방침을 밝히면서, 현장실사 대상에 오른 사업자들도 관련 도입 계획을 제안서에 포함한 것으로 알려졌다. 그러나 업계에선 베라 루빈의 연내 국내 도입이 쉽지 않을 것으로 보고 있다. 초기 공급 물량이 제한적인 데다 고전력·고밀도 랙을 수용할 데이터센터 인프라도 갖춰야 하기 때문이다. 업계 관계자는 "베라 루빈은 올해 들어오기 어려울 것으로 보인다"며 "다만 내년 3월까지 들여오기만 하면 정부가 우대해주는 구조로 알고 있다"고 말했다. 현장실사 이후에도 최종 배정 물량은 유동적이다. 사업비 심의·조정과 협약 체결 과정에서 GPU 구매 기종과 수량, 클러스터 규모, 자체 활용 허용 비중, 베라 루빈 반입 시점 등이 조정될 수 있기 때문이다. 정부는 현장실사와 후속 검토를 거쳐 이달 중 최종 수행기관을 선정한다는 목표다. 이후 선정 사업자는 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 및 성능 검증 등에 착수하게 된다. 업계에서는 선정 시점이 늦어질수록 GPU 가격 상승 부담과 공급 불확실성이 커질 수 있다고 보고 있다. 업계 관계자는 "최종 협상에서는 도입 물량과 자체 활용 비중, 베라 루빈 반입 시점 등이 핵심 쟁점이 될 것"이라며 "수익성과 구축 안정성을 함께 따져야 하는 만큼 사업자별 물량은 조정될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.05.14 16:12장유미 기자

메모리 수급난에 PC 메인보드도 흔들... 가격 상승 직격탄

작년 4분기부터 본격화된 D램·SSD 등 메모리 반도체 수급 불안이 완제 PC 시장을 넘어 핵심 부품인 메인보드 시장까지 흔들고 있다. PC 수요 둔화와 부품 가격 상승이 겹치면서 주요 메인보드 제조사들은 올해 판매 목표를 낮추거나 출하량 전망치를 잇따라 하향 조정하는 분위기다. 보급형 제품부터 고성능 게이밍 PC, 워크스테이션용 제품까지 폭넓게 공급해 온 업체들은 조립 PC 시장 위축의 직격탄을 맞고 있다. 업계 안팎에서는 현재 상황이 금융위기나 코로나19 범유행 초기보다 더 어렵다는 평가도 나온다. 일부 업체는 서버용 부품과 AI 인프라 시장으로 눈을 돌리며 돌파구 마련에 나서고 있다. 1분기 완제PC '반짝성장'... 얼어붙은 조립 PC 시장조사업체 IDC에 따르면 올 1분기 세계 완제PC 출하량은 전년 동기 대비 2.5% 늘어난 6560만 대로 집계됐다. 그러나 세계 모든 지역에서 출하량 증가세가 꺾였다. 중동과 아태지역 출하량 성장률이 작년 4분기 대비 절반 이하로 줄어들었다. 특히 북중남미(아메리카) 지역 출하량은 3.3% 순감소로 전환됐다. 대만 디지타임스는 7일 현지 공급망 관계자를 인용해 "완제PC 구매 수요도 줄어들었지만 조립 PC 시장 상황은 더욱 참담하다. 2008년 금융위기나 코로나19 범유행이 시작된 첫 해인 2020년보다 더 나쁘다"고 보도했다. 디지타임스 "주요 메인보드 제조사, 전망치 하향" 디지타임스는 "대만계 주요 메인보드 제조사들은 작년 말 세웠던 올해 출하량 목표를 모두 하향 조정했으며 사실상 '붕괴 상태'"라고 설명했다. 디지타임스에 따르면 대형 업체 중 한 곳인 에이수스는 작년에 메인보드를 1500만 장 출하했지만 올 상반기 출하량은 500만 장에 그칠 것으로 예상된다. 1000만 장을 넘기지 못할 가능성도 있다는 것이다. 2위 업체인 기가바이트는 작년 1150만 장을 출하했지만 올해는 이에 못 미치는 900만 장 규모를 출하할 것으로 보인다. 기가바이트는 "MSI 역시 올해 메인보드 출하량을 840만 장 수준으로 예상중"이라고 설명했다. 개별 부품 구매 하는 조립 PC 특성, 가격 상승에 더 취약 조립 PC는 프로세서(CPU)와 메모리, 그래픽카드와 SSD 등을 자신이 원하는 수준으로 자유롭게 조합해 주요 제조사 대비 저렴한 가격에 장만할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이다. 그러나 주요 부품 중 한 부품이라도 품귀 현상이나 가격 상승을 겪는다면 일반 소비자가 더 큰 영향을 받는다. 대형 글로벌 PC 제조사 대비 협상력이 떨어지는 유통업체가 충분한 물량이나 적정한 가격을 확보할 수 없기 때문이다. 현재 시장 상황은 DDR5 메모리 모듈과 SSD 가격이 동반 상승해 프로세서나 메인보드 판매량까지 끌어내리고 있다. 현재는 DDR5 16GB 메모리 모듈 두 개 구입시 80만원이 들어 중간급 PC용 프로세서 두 개를 살 수 있는 상황까지 왔다. "엔비디아, GPU 세대 교체 미룰 가능성 ↑" 특히 메인보드는 프로세서, 메모리, 그래픽카드와 함께 업그레이드 시 동시에 구매가 일어나는 경우가 많다. 전체 PC 업그레이드 수요가 줄어들면 가장 먼저 타격을 받는 품목으로 꼽힌다. PC 업그레이드 수요를 견인하던 GPU 세대 교체 역시 정체될 것으로 보인다. TSMC의 파운드리 생산 총량에 한계가 있는 상황에서 수익이 더 뛰어난 데이터센터용 GPU를 우선할 수 밖에 없기 때문이다. 미국 IT매체 디인포메이션은 지난 2월 엔비디아 내 복수 관계자를 인용해 "엔비디아가 올해 성능을 강화한 '지포스 RTX 50 시리즈' GPU 신제품을 출시하지 않을 것"이라고 전망하기도 했다. 실제로 엔비디아는 지난 달 말 GDDR7 메모리 용량을 8GB에서 12GB로 늘린 RTX 5070 GPU 파생 모델을 공개하는 데 그쳤다. 국내 시장도 침체... "생존이 문제" 세계 메모리 반도체 생산량 중 70% 이상을 차지하는 삼성전자·SK하이닉스를 보유한 국내 조립 PC 시장 역시 침체에서 자유롭지 않다. 앞서 언급된 대만계 메인보드 제조사 중 한 곳의 국내 법인 관계자는 8일 "프로세서 제조사들이 2분기 국내 공급하는 프로세서 출하량 역시 예년 대비 크게 줄어들었다"고 설명했다. 일부 업체는 그간 주력하던 PC 제품에 더해 서버용 전원공급장치와 엔비디아 AI GPU 유통도 시도하고 있다. 한 업체 관계자는 "사실 성장은 기대할 수 없고 생존을 걱정해야 하는 상황"이라고 설명했다. 익명을 요구한 국내 핵심 부품 제조사 관계자는 8일 "주요 제품을 유통하던 총판 업체가 경영난으로 4월 말 폐업하는 등 상황이 극히 나쁘다"며 "하반기에도 이런 사례가 나타나지 않을까 걱정"이라고 우려했다.

2026.05.08 16:46권봉석 기자

에이수스, AI 엑스포서 GPU 서버·산업용 PC 시연

에이수스코리아 인프라솔루션그룹이 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI 엑스포' 행사에 참가해 엔비디아 GPU 기반 AI 솔루션과 피지컬 AI를 위한 산업용 PC 제품군을 전시한다. 에이수스코리아는 국내 공식 대리점 코잇과 함께 엔비디아 HGX B300 기반 솔루션 'XA-NB3I-E12', 엔비디아 MGX 아키텍처를 적용한 고밀도 4U 서버 'ESC8000A-E13P', 범용 서버 'RS720-E12-RS12U' 등 AI와 범용 컴퓨팅 겨냥 서버 제품군을 전시한다. 산업 현장에서 컴퓨터 비전, 사물 인식 등 엣지 AI 구동을 위한 인텔 프로세서 기반 러기드 PC인 PE5101D, PE4000G와 팬리스 산업용 PC PE2200U, 고성능 소형 PC 'NUC 프로 16', 엔비디아 GB10 기반 개인용 AI 워크스테이션 '어센트 GX10'도 공개된다. 에이수스코리아 관계자는 "클라우드 AI 대비 지연 시간과 보안, 비용 효율 면에서 이점을 지닌 엣지 AI에 대한 관심이 커지고 있는 가운데, 에이수스는 클라우드와 엣지, 개발자 대상 다양한 포트폴리오로 국내 기업들의 AI 전환에 조력할 것"이라고 밝혔다. 에이수스코리아는 행사 기간 중 현장 상담을 진행한 고객과 기업에게 소정의 기념품을 제공한다. 또 일반 관람객 대상 이벤트로 각종 에이수스 제품을 경품으로 제공할 예정이다.

2026.05.06 17:32권봉석 기자

에이서 자회사 알토스컴퓨팅, AI 엑스포서 서버 제품 전시

글로벌 PC 제조사 에이서 자회사, 알토스컴퓨팅이 작년 국내 진출 이후 처음으로 국내 행사에 참가했다. 엔비디아 GPU 탑재 AI 서버와 솔루션, 웹 기반 모니터링 도구를 시연했다. 알토스컴퓨팅은 2017년 에이서 자회사로 설립돼 고성능컴퓨팅(HPC)과 AI 인프라 관련 서버 완제품과 소프트웨어, 솔루션을 공급중이다. 6일 오전 서울 삼성동 코엑스 'AI 엑스포' 행사장에는 GPU 서버 3종과 개인용 AI 워크스테이션, 모니터링 툴을 전시했다. 알토스 브레인스피어 R880 F7은 대규모 모델 학습, 생성 AI와 HPC 등 클라우드서비스제공자나 대기업의 온프레미스 환경을 위해 설계된 서버다. 8U 규격 서버로 엔비디아 HGX B200 기반 GPU를 최대 8개 탑재 가능하다. 알토스 브레인스피어 R680 F7은 인텔 제온 6700/6500 프로세서 기반 GPU 서버다. 4U 규격으로 엔비디아 H200이나 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션, L40S 등 예산에 맞는 GPU를 최대 8개 탑재 가능하다. 현장에서 만난 알토스컴퓨팅 대만 본사 엔지니어는 "국내 공공 연구기관 중 한 곳이 H200 GPU 8개를 탑재한 구성으로 제품 두 대를 도입 예정"이라고 설명했다. 알토스 브레인스피어 R380 F7은 2U 구성으로 엔비디아 RTX 프로 6000 맥스Q와 RTX 6000 에이다, L40s GPU를 최대 두 개 장착할 수 있다. 알토스컴퓨팅 관계자는 "중소/중견기업에 적합한 구성으로 GPU를 유연하게 선택할 수 있다"고 밝혔다. 알토스 브레인스피어 GB10 F1은 엔비디아가 개인 개발자와 전문가용으로 개발한 CPU·GPU 통합 SoC(시스템반도체) GB10 기반 AI 워크스테이션이다. 통합 메모리 용량(LPDDR5X 128GB)과 최대 구동 가능 모델(2천억 개 매개변수) 등 주요 제원은 타사 제품과 같다. 알토스컴퓨팅 관계자는 차별화 요소로 자체 개발한 소프트웨어인 'AI 지니(aiGeni)'를 들었다. 이 관계자는 "AI 지니는 CPU 점유율과 메모리 이용량 등 모니터링 기능과 함께 파이토치, 텐서플로 등 주요 AI 라이브러리 연동을 지원한다"고 설명했다. 알토스 서버 제품에는 웹 기반 통합 관리 솔루션 'AI웍스(aiWorks)'가 탑재된다. 다수의 서버 노드와 GPU 자원을 한 화면에서 통합 관리 가능하다. 알토스컴퓨팅 관계자는 "사용자별·조직별 그룹 별 권한 설정, 교사·연구실·팀 등 단위 계정 설정 기능에 더해 기간·사용자·그룹별 사용량 집계와 이에 따른 내부 정산 체계까지 구축 가능하다"고 설명했다. 알토스컴퓨팅 국내 지사 관계자는 "이번에 전시한 서버 3종과 솔루션을 시작으로 연내 포트폴리오를 확보해 국내 기업들이 AI를 실제 비즈니스 성과로 전환할 수 있도록 지원하고, 한국 시장 내 AI 혁신을 지원할 것"이라고 설명했다.

2026.05.06 17:05권봉석 기자

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