엔비디아가 AI 미니 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크’의 모바일 버전인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’를 공개했습니다. RTX 스파크는 DGX 스파크에 탑재된 GB10의 모바일 변형 버전인 N1X를 탑재하고 있으며, 최대 20코어의 Arm 기반 CPU와 6,144개의 CUDA 코어를 갖춘 블랙웰 아키텍처 GPU로 구성되어 있습니다. 엔비디아는 모든 RTX 스파크가 동일한 칩을 사용하는지 아니면 일부 기능을 줄이고 가격을 낮춘 컷 칩(cut-chip)이 존재하는지에 대해서는 이날 공개 행사에서 구체적으로 밝히지 않았습니다. 다만 RTX 스파크가 최대 128GB의 LPDDR5x와 1페타플롭스의 연산 능력으로 노트북에서도 고사양 게임을 원활하게 작동시킬 수 있을 뿐 아니라 120B 파라미터를 지닌 거대 LLM도 구동할 수 있다는 점을 강조했습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 RTX 스파크가 장착된 노트북에서 ‘007 퍼스트 라이트’와 ‘포르자 호라이즌 6’를 배터리 전원만으로 구동하는 모습을 선보였는데, 이는 기존의 스냅드래곤 기반의 윈도우 ARM(Windows on ARM) 노트북에서는 생각하기 어려웠던 게임 성능으로 마이크로소프트가 밀고 있는 윈도우 ARM의 약점을 상당 부분 극복한 모습입니다. 마이크로소프트는 RTX 스파크 개발을 위해 엔비디아와 긴밀히 협업했고 에이서(Acer), ASUS, 레노버(Lenovo), 델(Dell), HP, MSI 등 주요 PC 제조사와 함께 마이크로소프트의 서피스 라인업에도 RTX 스파크 모델을 넣어 고성능 윈도우 ARM PC 개발 의지를 보여줬습니다. 그런데 이날 공개된 RTX 스파크 노트북을 보면 그렇게 두꺼운 제품이 아니라는 점을 쉽게 알 수 있습니다. DGX 스파크의 GB10 칩이 약 140W의 열 설계 전력(TDP)을 가진다는 점을 고려할 때, RTX 스파크는 엔비디아의 노트북 전력 효율 기술인 MAX-Q를 적극적으로 활용해 TDP를 낮추고 최소 두께 14mm의 슬림한 디자인을 구현한 것으로 보입니다. MAX-Q는 단순히 클럭을 강제로 낮추는 방식을 넘어, 최적화 기술을 집약한 기술입니다. 게임 실행 시 AI 텔레메트리(AI Telemetry)가 GPU와 CPU 워크로드를 실시간으로 분석하면, CPU 옵티마이저는 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해 CPU를 ‘최고 효율 주파수’로 동적으로 조정합니다. 이때 절약된 전력은 다이나믹 부스트(Dynamic Boost)를 통해 GPU로 재배분됩니다. GPU 차원에서도 파워 게이팅(Power Gating)을 통해 사용되지 않는 내부 블록을 비활성화하고, 워크로드에 맞춰 클럭을 미세 조정합니다. 여기에 DLSS 4.5를 통해 실제 렌더링 부하를 줄여서 전력 소모와 발열을 최소화하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 물론 이론적으로 MAX-Q가 적용된 N1x의 성능이 TDP 140W이 기본인 GB10와 대등하지는 않을 것으로 보입니다. 일부 성능 저하는 감수해야 하지만, 충분한 휴대성을 보장하면서도 AAA급 고사양 게임과 대규모 언어 모델(LLM) 구동이 가능하다는 것은 개발자와 고성능 기기를 쓰는 사용자들에게 상당한 장점입니다. 다만 이날 보여준 128GB 모델만 있을 경우 가격은 매우 비쌀 가능성이 높습니다. DGX 스파크의 공식 가격이 4699달러(원래 3999달러였으나 메모리 가격 상승으로 인상)이며, 국내에서는 부가세를 포함해 더 비싼 가격에 판매되는 점을 고려하면, 노트북 버전인 RTX 스파크 제품은 훨씬 비싸질 가능성이 높습니다. 이런 점을 감안하면 64GB, 32GB 모델도 있을 가능성이 있으나 당장에 공개된 내용은 없습니다. 아무튼 높은 가격을 생각하면 RTX 스파크의 주요 경쟁자는 애플의 맥북 프로(특히 M5 맥스 시리즈)가 될 것으로 보입니다. 다만 현재 DGX 스파크 가격을 생각할 때 RTX 스파크 노트북은 128GB 모델 기준 맥북 프로 M5 맥스 모델보다 비쌀 가능성이 높아 보입니다. 이렇게 비싼 제품을 게임만 하려고 사는 경우는 거의 없을 것입니다. 따라서 비싸도 업무에 사용해야만 하는 특별한 용도, 예를 들어 LLM(대규모 언어 모델)이나 그래픽 작업 성능이 중요한 요소가 될 것으로 보입니다. 이 시장에서 유력한 경쟁 상태인 맥북 프로 M5 맥스도 128GB 모델은 120B 파라미터 급 LLM 구동이 가능하지만, RTX 스파크는 6144개의 CUDA 코어와 텐서 코어를 활용한 FP4(4비트 양자화) 연산 능력과 최대 1페타플롭스(Petaflop)의 연산 성능으로 토큰 속도에서 우위를 점할 가능성이 있습니다. 엔비디아는 RTX 스파크를 개인용 에이전트를 위한 플랫폼으로 소개하고 있으며 로컬 컴퓨터에서 120B LLM을 100만 토큰의 컨텍스트로 구동하거나, 90GB 이상의 거대한 3D 장면을 렌더링하고, 12K 영상 편집 및 4K AI 비디오 생성을 할 수 있습니다. 물론 실제 성능과 가성비는 제품이 실제 출시되고 가격이 공개되어야 제대로 평가할 수 있을 것입니다. 황 CEO는 “PC는 다시 태어나고 있다. 40년 동안 우리는 앱을 실행하고 클릭하고 타이핑했지만, 이제 RTX 스파크와 윈도우를 통해 우리는 요청하고 PC가 작업을 수행한다”며, RTX 스파크가 로컬 에이전트, 최전방 모델, 크리에이티브 워크플로우, RTX 게임을 하나의 노트북에 통합한 ‘새로운 PC’라고 강조했습니다. 그의 포부처럼 실제로 RTX 스파크가 PC의 재창조가 될지 아니면 특수 용도로 사용하는 비싼 장비로 남게 될지 결과가 주목됩니다.

AI PC·피지컬 AI 등 청사진 제시삼성전자·SK하이닉스 수혜자로“미래 PC는 나 대신 일하는 AI비서”이번 주 방한해 CEO와 연쇄 미팅‘삼겹살 회동’ ‘1784 방문’ 등 추진 “과거의 모든 중앙처리장치(CPU)는 인간을 위해 만들어졌지만, 베라(Vera)는 인공지능(AI) 에이전트를 위해 설계됐다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 1일(현지시간) 대만 타이베이에서 열린 ‘GTC 타이베이 2026’에서 차세대 AI 플랫폼 ‘베라 루빈’의 본격 생산 돌입을 선언했다. 엔비디아는 이날 AI PC와 피지컬 AI 전략도 함께 공개하며 데이터센터에서 개인용 기기, 로봇에 이르는 AI 컴퓨팅 생태계 확장 청사진을 제시했다. 베라 루빈은 그래픽처리장치(GPU)와 CPU, 네트워크, 메모리, 소프트웨어를 통합한 AI 인프라 플랫폼으로, 엔비디아는 이를 기반으로 AI 학습을 넘어 추론 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 황 CEO는 미래 데이터센터를 ‘AI 팩토리’로 규정하며 “컴퓨팅이 곧 매출이고 와트당 성능이 곧 수익”이라고 강조했다. 황 CEO는 이날 차세대 고대역폭메모리(HBM4) 공급사로 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론을 직접 언급했다. 베라 루빈 플랫폼에는 HBM4가 탑재될 예정으로 업계에서는 차세대 AI 서버 투자 확대에 따른 수혜가 삼성전자와 SK하이닉스로 이어질 것으로 보고 있다. 엔비디아는 이날 AI PC 시장 진출도 공식화했다. 미디어텍과 공동 개발한 PC용 시스템온칩(SoC) ‘N1 X’를 기반으로 한 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 처음 공개한 것이다. CPU와 GPU, 메모리를 하나로 통합한 구조로 설계돼 인터넷 연결 없이도 대규모 AI 모델과 AI 에이전트를 기기 내부에서 실행할 수 있다. 황 CEO는 “10년 뒤 PC는 사용자의 명령을 기다리는 기기가 아니라 사용자를 대신해 일하는 AI 비서가 될 것”이라며 “우리는 창작을 위해, 게이밍을 위해, 그리고 AI 에이전트를 위해 PC를 다시 발명하고 있다”고 말했다. 업계에서는 엔비디아가 GPU를 넘어 CPU와 PC 시장까지 영향력을 확대하며 AI 컴퓨팅 생태계 전반을 자사 플랫폼 중심으로 재편하려는 전략을 본격화한 것으로 보고 있다. N1 X에는 삼성전자와 SK하이닉스의 LPDDR5X 메모리가 탑재될 가능성이 거론된다. AI 서버용 HBM에 이어 AI PC용 고성능 메모리 수요까지 본격화될 경우 양사에 새로운 성장 동력이 될 수 있다. 엔비디아는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 넘어 ‘피지컬 AI’를 차세대 성장축으로 제시했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차, 공장 설비 등 현실 세계의 기계를 AI가 직접 이해하고 제어하는 개념이다. 이날 발표에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공장에 적용한 디지털트윈 사례가 소개되기도 했다. 엔비디아는 연구용 휴머노이드 로봇 개발을 위해 한국을 포함한 글로벌 로봇 기업들과 협력을 확대할 계획이라고도 밝혔다. 한편 황 CEO는 대만 일정 이후 한국을 찾아 최태원 SK그룹 회장과 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 이사회 의장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 잇따라 만날 예정이다. 업계에서는 AI 데이터센터와 로보틱스, 자율주행, 디지털트윈 등 차세대 산업 협력을 논의하는 자리가 될 것으로 본다. 회동 장소는 서울 성수동의 한 삼겹살집이 유력하게 거론된다. 지난해 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과 삼성동 치킨집에서 만났던 이른바 ‘깐부 회동’에 이은 행보다. 황 CEO는 방한 기간 중 네이버의 미래 기술 집약 공간인 ‘1784’ 방문도 추진 중인 것으로 알려졌다.

2024년 공개된 인텔 애로우 레이크와 루나 레이크는 인텔 역사상 가장 충격적인 제품이었습니다. 왜냐하면 인텔 20A 공정으로 만든다고 여러 번 소개하고 정작 TSMC 3nm 공정을 사용했기 때문입니다. 지금까지 인텔 CPU를 탑재한 컴퓨터에 인텔 인사이드라는 홍보 문구를 내세웠던 일이 무색하게 정작 주력 제품인 CPU가 TSMC 인사이드가 되고 말았습니다. 결국 이 상황을 만회한 것은 후속작인 팬서 레이크에서 인텔 18A를 사용하기 시작하면서입니다. 여전히 데스크톱 부문에서는 애로우 레이크 리프레시 모델에 TSMC 공정을 적용했지만, 20A처럼 18A도 성공하지 못할 것이라는 일부의 의혹을 지우기에는 충분했습니다. 참고로 인텔의 최신 미세 공정인 18A는 애리조나주에 있는 팹 52 (fab 52)에서 제조됩니다. 여기에는 대당 수억 달러에 달하는 고가의 EUV 장비를 비롯한 첨단 반도체 생산 시설이 있어 초미세 공정인 18A 웨이퍼를 생산할 수 있습니다. 다만 18A에는 후면 전력 공급 기술인 파워비아나 인텔의 GAA 기술인 리본펫 (RibbonFET) 기술 등 여러 신기술이 최초로 적용되어 초기에는 수율이 좋지 않은 것으로 알려져 있습니다. 하지만 최근 서버 프로세서인 제온 6+ 클리어워터 포레스트 (Clearwater forest) 양산에 들어가며 아직 수율이 충분히 개선되지 않았다는 세간의 우려를 일부 잠재우고 있습니다. 클리어워터 포레스트는 무려 288개의 코어를 집적한 서버 프로세서로 역대 가장 많은 코어를 집적한 x86 프로세서입니다. 클리어워터 포레스트에는 18A 공정으로 만든 CPU 컴퓨트 타일이 12개가 들어가기 때문에 많은 양의 18A 웨이퍼를 필요로 합니다. 따라서 양산 자체가 18A의 수율과 생산성이 개선되었다는 소식이나 다를 바 없습니다. 참고로 12개의 컴퓨트 타일은 인텔 3 공정으로 만든 베이스 칩렛 3개 위에 올라가고 다시 옆에는 인텔 7 공정으로 만든 I/O 타일이 들어가는 방식으로 제조됩니다. 이렇게 많은 칩렛을 사용한 덕분에 클리어워터 포레스트는 캐시 메모리 용량을 대폭 확장해 전작인 시에라 포레스트의 5배가 넘는 576MB의 대용량 캐시를 지니고 있습니다. 그리고 두 배 늘어난 코어가 필요한 메모리 대역폭을 감당하기 위해 DDR5 메모리 채널을 12개로 늘리고 DDR5 8000까지 지원을 확장해 1.8배나 넓은 대역폭을 지원할 수 있습니다. 18A 공정으로 제조한 다크몬트 E 코어는 전작의 크레스트몬트 E 코어 대비 IPC가 17% 상승하고 코어 숫자도 두 배로 늘어 같은 서버에서 처리할 수 있는 작업의 수가 대폭 늘어나게 됩니다. 인텔에 따르면 가장 대중적으로 사용되는 2소켓 서버 기준으로 576코어와 1152MB의 캐시 메모리, 2x96 PCIe 5.0 레인 (1000GB), 1300GB/s 대역폭의 메모리 3TB 지원이 가능합니다. 비슷한 성능의 서버 기준으로 서버의 대수와 크기를 줄여 전력 소모와 에너지 효율을 대폭 개선할 수 있는 셈입니다. 최근 인텔은 에이전틱 AI 덕분에 CPU 수요가 늘면서 지난 1분기 깜짝 실적을 발표한 바 있습니다. 데이터 센터 부문 매출은 전년 동기 대비 22%나 증가한 51억 달러를 기록 수렁에 빠졌던 인텔의 실적을 견인했습니다. 경쟁사보다 앞선 최신 미세 공정인 18A를 내세운 거대한 프로세서인 클리어워터 포레스트 제온 6+ 제품군은 다음 분기부터 고객사에 인도될 예정으로 앞으로 인텔의 회복세에 힘을 보탤 것으로 보입니다. 한때 인텔은 칩질라(Chipzilla)라고 불렸던 적이 있습니다. 이는 반도체(Chip)와 고질라(Godzilla)의 합성어로, 과거 막강한 기술력과 시장 지배력을 자랑했던 세계 최대 반도체 기업 인텔을 상징하던 별명이었습니다. 한때 심각한 위기를 겪었고 지금도 위기는 현재 진행형이지만, 18A 공정을 기점으로 칩질라의 명성을 다시 찾아가는 인텔에게 클리어워터 포레스트 양산은 큰 힘이 될 것으로 예상됩니다.

현재 미니 PC 시장에서 가장 인기 있는 제품은 아마도 ‘맥 미니’일 것입니다. 특히 ‘로컬 인공지능(AI)’ 돌리기에 적합한 M4 프로 맥 미니가 큰 인기를 끌고 있습니다. 맥 미니는 LLM을 로컬로 장시간 돌릴 때 몇 가지 큰 장점이 있습니다. 우선 통합 메모리 구조로 메모리의 3분의2를 GPU에 할당해 큰 모델을 돌릴 수 있으며 데이터가 CPU와 GPU를 오가면서 시간과 연산 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 여기에 매우 전력 소모량이 적어서 장시간 돌려도 전기료가 적게 나옵니다. 차지하는 면적이 매우 적은 것도 장점입니다. 이런 이유로 맥 미니는 24시간 돌릴 수 있는 인공 지능 비서인 ‘오픈 클로’(Open Claw)용으로 품귀 현상을 보일 정도로 인기가 좋습니다. 600만원이 넘는 그래픽 카드인 RTX 5090는 속도는 더 빠를지 몰라도 메모리는 32GB로 한정돼 돌릴 수 있는 모델 크기에 제한이 있고 엔비디아의 AI 미니 PC인 ‘DGX 스파크’는 128GB라는 대용량 메모리를 갖췄지만 최근 가격이 꽤 올라 맥 미니가 AI용으로 훨씬 더 가성비 있는 제품이 된 상태입니다. AI 미니 PC의 인기가 좋아지면서 또 다른 CPU 및 GPU 제조사인 AMD 역시 대항마를 출시해 이 시장에서 경쟁을 예고하고 있습니다. 최근 AMD는 자체 AI PC인 ‘라이젠 AI 헤일로 개발자 플랫폼’(Ryzen AI Halo Dev Platform, 이하 라이젠 AI 헤일로)을 선보였습니다. 최대 16코어 CPU와 라데온 8060S (40코어 RDNA 3.5) GPU, 50 TOPS XDNA 2 NPU를 지닌 라 데온 AI MAX+ 395를 대표 제품으로 내세운 라이젠 AI 헤일로는 최대 128 GB LPDDR5X-8000와 2TB SSD를 지원하면서도 맥 미니와 견줄 수 있는 작은 크기를 자랑합니다. 최대 TDP는 120W로 다소 높지만, 고성능 그래픽 카드와 비교하면 감당할 만한 수준입니다. AMD는 이 모델의 시작 가격이 3999달러이고 최대 128GB 메모리를 탑재해 200B의 큰 파라미터를 지닌 모델도 로컬로 구동할 수 있다고 설명하고 있습니다. 여기에 라이젠 AI 맥스 400 시리즈를 탑재한 2세대 모델의 경우 192GB 버전이 존재하고 최대 160GB나 되는 메모리를 GPU로 할당할 수 있어 최대 300B에 달하는 거대한 모델도 돌릴 수 있습니다. 또 AMD는 라이젠 AI 헤일로가 맥 미니보다 일부 생성형 AI에서 최대 4배 정도 빠르다고 주장하고 있는데, 훨씬 저렴한 제품과 비교하는 것이 과연 맞는 비교인지 궁금해지는 대목이기도 합니다. 오히려 비슷한 가격대인 맥 스튜디오와의 비교는 끝까지 보여주지 않는 점이 더 흥미롭습니다. 참고로 맥 스튜디오 M4 맥스 64GB 제품은 1TB SSD 기준 464만원이고 M3 울트라 96GB 1TB SSD 기준 659만원입니다. 시작 가격인 3,999달러를 현재 환율로 환산하면 600만원이 좀 넘는데 10% 부가세 가산 시 660만원 이상으로 M3 울트라 96GB와 비교가 맞지 않나 생각입니다. 여기에는 나름의 속사정이 있습니다. M3 울트라는 메모리 대역폭이 819 GB/s에 달해 토큰 생성 속도가 꽤 빠릅니다. 반면 AMD 라이젠 AI Max+ 395의 메모리 대역폭은 약 256 GB/s (쿼드 채널 LPDDR5x 8000 기준)으로 훨씬 느리기 때문에 직접 비교를 피한 것으로 보입니다. 오히려 M4 프로의 메모리 대역폭이 273 GB/s로 비슷합니다. 한편 비슷한 AI 미니 컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크와 비교해서는 일부 LLM 모델에서 토큰 속도가 더 빠르다고 주장하고 있습니다. 구체적으로 GPT OSS (120B)는 7% 이상, Qwen 3.5 (122B)는 12% 이상, Qwen 3.6 (35B)는 4% 이상, GLM 4.7 (30B)은 14% 이상입니다. 따라서 라이젠 AI 헤일로는 직접 경쟁 상태인 DGX 스파크보다 일부 모델에서 약간 더 나은 성능을 지니고 있으며 x86 CPU라 윈도우 OS도 구동이 가능하다는 것이 핵심이라고 하겠습니다. DGX 스파크는 개인용 컴퓨터보다는 미니 서버에 가까운 물건으로 일반 소비자용 PC처럼 사용이 어렵지만, 라이젠 AI 헤일로는 윈도우 OS를 설치해서 그런 식으로도 사용 가능합니다. 차라리 맥 미니와의 무리한 비교보다 이점에 초점을 맞춰 발표하는 게 더 낫지 않았나 하는 생각입니다. 가격 포지션으로 큰 차이가 나는데도 맥 미니를 주요 라이벌로 설정한 이유는 역설적으로 그만큼 맥 미니의 인기가 높다는 반증일 것입니다. DGX 스파크처럼 비싼 가격을 받아야 하지만, 맥 미니처럼 인기를 끌 수 있는 제품이 될 수 있을지 궁금해지는 발표입니다.

세계 시가총액 1위인 엔비디아가 12분기 연속 매출 신기록을 경신하면서 ‘슈퍼사이클’에 대한 의구심을 불식시켰다는 평가가 나온다. 엔비디아는 20일(현지시간) 회계연도 1분기(2∼4월) 매출액이 816억 1500만 달러(약 122조 원)라고 공시했다. 지난해 4분기(11~1월) 681억 2700만 달러보다 20% 증가했고, 지난해 같은 분기보다는 85% 늘어났다. 주당순이익(EPS)은 1.87달러를 기록했다. 엔비디아는 이번 실적 발표부터 기존에 4개(데이터센터·게임 및 AI PC·전문 시각화·자동차 및 로봇공학)로 나누던 부문별 체제를 ‘데이터센터’와 ‘에지 컴퓨팅’ 2개 부문으로 재편했다. 전통적인 그래픽카드 제조사를 넘어 인공지능(AI) 플랫폼 기업으로서의 정체성을 강화한 것으로 풀이된다. 매출은 1년 만에 2배 가까이 성장한 데이터센터 부문에 집중됐다. 데이터센터의 1분기 매출은 752억 달러로 사상 최고치를 기록했다. 세부적으로 데이터센터 컴퓨팅 부문 매출은 604억 달러, 네트워킹 부문은 148억 달러를 기록했다. 로봇과 PC, 게임콘솔, 자율주행 등을 포괄하는 에지 컴퓨팅 부문 매출은 64억 달러로 지난해 같은 분기 대비 29% 증가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트가 이미 현실화돼 생산적인 작업을 수행하고 실질적인 가치를 창출하며 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다”며 “엔비디아는 모든 클라우드 환경에서 실행되고 모든 최첨단 기술과 오픈 소스 모델을 지원하며 AI가 생성되는 모든 곳에서 확장 가능한 유일한 플랫폼으로서 변화의 중심에 독보적인 위치를 차지하고 있다”고 자신감을 드러냈다. 업계에서는 엔비디아의 이번 실적이 글로벌 AI 투자 확대 기조가 여전히 강함을 보여준 것으로 평가했다. 엔비디아는 오는 2분기 매출 역시 이같은 호조세를 이어받아 910억 달러로 예측했다. 국내 반도체 업계도 엔비디아 실적에 주목하고 있다. 특히 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’의 하반기 출하 계획이 재확인되면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 공급망 업체들의 수혜가 예상된다. 삼성전자는 이미 베라 루빈 플랫폼용 고대역폭메모리(HBM4) 양산 계획을 발표했고, SK하이닉스도 곧 양산 시점을 밝힐 것으로 보인다. 양사 모두 엔비디아 중앙처리장치(CPU)에 들어가는 소캠2의 양산 계획도 밝힌 상태다.

세계 시가총액 1위인 엔비디아가 12분기 연속 매출 신기록을 경신하면서 ‘슈퍼사이클’에 대한 의구심을 불식시켰다는 평가가 나온다. 엔비디아는 20일(현지시간) 회계연도 1분기(2∼4월) 매출액이 816억 1500만 달러(약 122조 원)라고 공시했다. 지난해 4분기(11~1월) 681억 2700만 달러보다 20% 증가했고, 지난해 같은 분기보다는 85% 늘어났다. 주당순이익(EPS)은 1.87달러를 기록했다. 엔비디아는 이번 실적 발표부터 기존에 4개(데이터센터·게임 및 AI PC·전문 시각화·자동차 및 로봇공학)로 나누던 부문별 체제를 ‘데이터센터’와 ‘에지 컴퓨팅’ 2개 부문으로 재편했다. 전통적인 그래픽카드 제조사를 넘어 인공지능(AI) 플랫폼 기업으로서의 정체성을 강화한 것으로 풀이된다. 매출은 1년 만에 2배 가까이 성장한 데이터센터 부문에 집중됐다. 데이터센터의 1분기 매출은 752억 달러로 사상 최고치를 기록했다. 세부적으로 데이터센터 컴퓨팅 부문 매출은 604억 달러, 네트워킹 부문은 148억 달러를 기록했다. 로봇과 PC, 게임콘솔, 자율주행 등을 포괄하는 에지 컴퓨팅 부문 매출은 64억 달러로 지난해 같은 분기 대비 29% 증가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트가 이미 현실화돼 생산적인 작업을 수행하고 실질적인 가치를 창출하며 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다”며 “엔비디아는 모든 클라우드 환경에서 실행되고 모든 최첨단 기술과 오픈 소스 모델을 지원하며 AI가 생성되는 모든 곳에서 확장 가능한 유일한 플랫폼으로서 변화의 중심에 독보적인 위치를 차지하고 있다”고 자신감을 드러냈다. 업계에서는 엔비디아의 이번 실적이 글로벌 AI 투자 확대 기조가 여전히 강함을 보여준 것으로 평가했다. 엔비디아는 오는 2분기 매출 역시 이같은 호조세를 이어받아 910억 달러로 예측했다. 국내 반도체 업계도 엔비디아 실적에 주목하고 있다. 특히 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’의 하반기 출하 계획이 재확인되면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 메모리 공급망 업체들의 수혜가 예상된다. 삼성전자는 이미 베라 루빈 플랫폼용 고대역폭메모리(HBM)4 양산 계획을 발표했고, SK하이닉스도 곧 양산 시점을 밝힐 것으로 보인다. 양사 모두 엔비디아 중앙처리장치(CPU)에 들어가는 소캠2의 양산 계획도 밝힌 상태다. 다만, 엔비디아는 오는 2분기 전망에서도 중국의 데이터센터 시장 관련 매출은 고려하지 않았다고 밝혔다. 미중 수출 규제의 여파로 중국에서 데이터센터 관련 실적을 내기가 쉽지 않다는 점을 재확인한 것이다.

애플은 올해 1분기에 1112억 달러(약 164조원)의 매출을 올렸다고 발표했습니다. 이는 1분기 기준 역대 최대 규모인데, 이 가운데 눈길을 끄는 제품군이 있었습니다. 바로 ‘맥’ 제품군이 84억 달러의 매출을 올린 것입니다. 전체 비중은 작지만, 출하량이 9%나 증가해 전체 PC 시장 침체 가운데 나 홀로 성장을 보였습니다. 맥의 실적을 견인한 것은 인공지능(AI)발 수요 증가입니다. 특히 맥 미니는 ‘오픈 클로 머신’으로 인기가 높습니다. 오픈 클로는 사용자의 컴퓨터에 상주하며 메신저(텔레그램 등)를 통해 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트로 사무 자동화가 가능해 수요가 끊이지 않고 있습니다. 여기에 599달러의 저렴한 가격으로 출시된 맥북 네오 역시 없어서 못 팔 정도의 인기를 끌고 있습니다. 대부분의 시장 조사 기관들은 올해 애플이 홀로 큰 폭의 성장세를 기록해 PC 시장 점유율이 더 높아질 것으로 예측하고 있습니다. 반면 x86 윈도우 PC 진영은 위기감이 커지고 있습니다. 칩플레이션으로 인해 가격 인상과 수요 위축이 불가피한 상황에서 애플의 점유율까지 높아지면 그만큼 입지는 더 위축될 수밖에 없는 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 노트북 제조사들과 힘을 합쳐 새로운 플랫폼인 프로젝트 파이어플라이(FireFly)를 선보였습니다. 파이어플라이의 핵심은 와일드캣 레이크(Wildcat Lake) 프로세서입니다. 과거 인텔의 저가형 노트북 CPU인 앨더 레이크 N의 경우 저전력 E코어 4개만 장착하고 싱글 채널 메모리를 지원했습니다. 그것도 가격을 낮추기 위해 DDR4를 사용한 경우가 많아 속도가 느리고 기본적인 작업 밖에 할 수 없어 시장에서 수요가 떨어졌습니다. 이런 와중에 애플 맥북 네오까지 출시되어 앨더 레이크 N 같은 포지션의 제품은 미래가 불투명해졌습니다. 이런 상황에서 등장한 와일드캣은 팬서 레이크와 마찬가지로 최신 18A 공정이 적용된 고성능 P코어 두 개와 저전력 E코어 4개를 탑재해 성능 면에서 맥북 네오의 A18 프로와 충분히 경쟁할 수 있는 수준입니다. 다만 이렇게 되면 스마트폰 부품을 사용한 맥북 네오보다 제조 단가가 올라갈 가능성이 있습니다. 인텔은 성능은 높이면서도 가격은 낮추기 위해 중국의 스마트폰 제조 인프라를 적극 활용한다는 계획입니다. 중국에서 파트너들을 끌어모아 발표한 것도 이를 위한 것으로 보입니다. 파이어플라이 플랫폼의 마더보드 디자인은 스마트폰 생태계의 디자인을 도입해 기존 제품 대비 면적이 5% 작아지고, 부품 수도 7% 줄여 가격 인상 요인을 최소화했습니다. 그리고 싱글 채널 LPDDR5x 7467 혹은 DDR5 6400을 통해 구조와 부품 수를 줄여 가격을 낮추는 구조입니다. 덕분에 가벼워질 뿐 아니라 두께도 11㎜ 이내로 얇게 만들 수 있습니다. 한 가지 더 흥미로운 부분은 앞서 발표된 ‘구글북’(GoogleBook)과의 관계입니다. 구글북은 600-1200달러 사이 가격대를 목표로 하고 있는데, 저렴한 보급형은 와일드캣 레이크를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 엔트리 모델은 파이어플라이와 플랫폼을 공유할 가능성이 높아 보입니다. 이는 모두에게 잠재적으로 이득입니다. 인텔 입장에서는 구글북이 잘 팔리지 않아도 다른 쪽으로 판매가 가능해지고 구글 입장에서도 대량 생산되어 가격이 저렴한 플랫폼이 더 유리합니다. 마지막으로 제조사 입장에서는 구글북이든 파이어플라이 노트북이든 둘 다 판매가 가능해 생산 및 재고 관리가 쉬워집니다. 다만 올해 하반기에는 더 심해질 수 있는 LPDDR5x 메모리 공급난이 한 가지 변수입니다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 LPDDR5x 메모리를 대거 사용할 것으로 알려져 있으며 2027년에는 삼성이나 애플의 수요량을 합친 것보다 더 많은 메모리를 요구할 가능성이 제기되고 있습니다. 그러면 파이어플라이 플랫폼에 LPDDR5x 공급이 원활하지 못할 가능성이 있고 좀 더 느린 DDR5를 채택하면 싱글 채널 특성상 성능 제약이 더 심해질 것입니다. 그건 맥북 네오도 마찬가지 아니냐고 생각할 수 있지만, 애플은 장기 대량 구매를 통해 상대적으로 규모가 작은 PC 제조사보다 조건이 유리합니다. 여기에 맥북 네오는 8GB 만 있어도 맥OS 특성상 원활하게 사용 가능하지만, 윈도우는 상대적으로 제약이 따를 수밖에 없습니다. 자체 OS를 사용해서 OS 라이선스 비용이 없는 점, 그리고 자체 개발 프로세서를 사용해서 중간 마진이 없다는 점도 큰 장점입니다. 결국 맥북 네오가 가격 통제 면에서 유리하기 때문에 여전히 애플이 유리한 시장 상황으로 풀이됩니다. 다만 앞서 설명한 것처럼 파이어플라이 프로젝트는 현재 상황에서 나름 최선의 선택으로 볼 수 있는 부분이 많습니다. 파이어플라이가 어려움에 처한 PC 업계에 한 줄기 희망의 빛이 될 수 있을지 주목됩니다.

한때 ‘시대에 뒤처졌다’는 평가까지 받던 인텔이 인공지능(AI) 시대의 중심으로 돌아오고 있다. 생성형 AI 시장이 학습 중심에서 실제 서비스를 수행하는 ‘추론’과 ‘에이전틱 AI’ 시대로 이동하면서 중앙처리장치(CPU)의 가치가 재부상하고 있어서다. 6일(현지시간) 뉴욕증시에서 인텔은 전 거래일 대비 4.49% 오른 113.01달러에 마감했다. 올해 들어 주가는 186.97% 급등하며 닷컴버블 당시 기록했던 사상 최고가도 넘어섰다. 2년 전만 해도 20달러대 주가로 ‘해체설’까지 거론됐으니, 극적인 반전이다. 인텔의 지난 1분기 매출은 135억 8000만 달러로 시장 전망치를 웃돌았고, AI 데이터센터 부문 매출은 전년 대비 22% 증가한 51억 달러였다. 배경은 AI 산업의 구조 변화다. AI 시장은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심의 학습 단계가 주도했지만, 서비스를 수행하는 추론 단계 비중이 빠르게 커지고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI의 확산으로 복잡한 순차 연산과 시스템 제어를 담당하는 중앙처리장치(CPU)의 중요성이 재부상했다. AI 에이전트는 답변 생성을 넘어 데이터 호출, 작업 스케줄링, 시스템 제어 등을 반복 수행해야 한다. 병렬 연산에 강한 GPU뿐 아니라 복잡한 순차 처리와 자원 제어를 담당하는 CPU 역할이 필수적이다. 업계에서는 과거 1대 8 수준이던 CPU와 GPU 비중이 향후 1대 1 수준까지 근접할 수 있다는 전망도 나온다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 “1년 전에는 생존 가능 여부가 화두였다면 지금은 얼마나 빨리 제조 역량을 확대해 수요를 충족할 수 있는지가 핵심 과제”라고 말했다. 인텔은 최근 AMD와 AI 컴퓨트 익스텐션 공동 개발에 나섰고, 애플은 공급망 다변화를 위해 인텔 파운드리 활용 가능성을 검토 중인 것으로 알려졌다. 테슬라가 차세대 반도체 생산시설 ‘테라팹’에 인텔의 14A 공정을 도입하기로 하면서 파운드리 경쟁력 회복 기대감도 커지고 있다. 미국 행정부도 반도체 보조금 지급 과정에서 인텔 지분 10%를 확보하며 반도체 공급망의 핵심 축으로 인텔을 지원하고 있다.

인텔이 2026년 1분기, 시장의 예상을 뛰어넘는 호실적을 기록했습니다. 물론 역대급 실적을 경신 중인 국내 반도체 제조사들과 비교하면 아주 압도적인 수치는 아니지만, 과거 파운드리 분사 후 분할 매각설이 돌 정도로 위태로웠던 상황을 고려하면, 이번 실적은 분위기를 반전시키는 중요한 이정표로 평가할 수 있습니다. 올해 1분기 인텔 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가한 136억 달러를 기록했습니다. 특히 주당 순이익(EPS)은 예상치인 0.01달러를 크게 상회하는 0.29달러를 달성했습니다. 소비자 제품군인 클라이언트 컴퓨팅 그룹(CCG) 매출이 전년 대비 6% 감소한 77억 달러에 그쳤음에도 거둔 성과라는 점에서, 이번 실적은 더욱 어닝 서프라이즈로 받아들여집니다. 인텔의 깜짝 실적을 주도한 주역은 전년 동기 대비 22% 성장한 데이터 센터 및 인공지능(AI) 부문(DCAI)입니다. 사실 인텔은 지난 몇 년간 경쟁사인 AMD의 맹추격에 밀려 고전을 면치 못했습니다. 2025년 2분기에는 데이터 센터 및 AI 부분 매출이 39억 달러 수준까지 줄어들기도 했습니다. 그러나 지난해 4분기 47억 달러로 회복세를 보이더니, 올해 1분기에는 51억 달러를 기록하며 확실한 반등 추세를 보이는데 성공했습니다. 이러한 의외의 호재를 이끈 동력은 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 수요의 폭발입니다. 에이전틱 AI는 사람이 내린 지시에 따라 자율적인 AI 에이전트가 여러 단계를 설계하고, 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 단순 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 핵심적인 역할을 했지만, 작업 범위가 넓고 복잡한 에이전틱 AI 환경에서는 여러 작업을 조율하고 순차적으로 실행하는 CPU의 역할이 더 커집니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 이메일 초안 작성이나 간단한 요약은 LLM을 통해 빠르게 처리할 수 있으며, 이는 병렬 연산에 능한 GPU가 강점을 가진 영역입니다. 하지만 수백 건의 고객 문의를 처리해야 하는 기업용 환경은 이야기가 다릅니다. 단순히 답변을 생성하는 것에 그치지 않고 1) 문의 내용 분석 및 분류, 2) 목적에 맞는 데이터 가공, 3) 결과에 따른 다단계 후속 조치를 수행해야 합니다. 이는 일회성 응답을 넘어 AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 외부 도구를 호출하며, 결과를 종합적으로 검토하는 ‘워크플로우’를 요구합니다. 이 과정을 오케스트레이션(Orchestration)이라 부르는데, 여기서 발생하는 상태 관리, 도구 호출, 실시간 의사결정 등은 병렬 연산에 특화된 GPU보다 범용 연산과 복잡한 제어 처리에 능한 CPU에 훨씬 적합합니다. 실제로 인텔의 최고재무책임자(CFO) 데이비드 진스너는 실적 발표에서 “데이터 센터 내 CPU와 GPU의 비율이 기존 1:8에서 1:4까지 좁혀졌다”고 밝혔습니다. 나아가 향후 이 비율이 1:1에 수렴하거나 오히려 CPU 비중이 더 높아질 수도 있다고 전망했습니다. 인텔의 1분기 실적은 이러한 주장을 뒷받침하는 증거인 셈입니다. 다만, 에이전틱 AI 시대의 주도권을 노리는 경쟁자가 많다는 점은 장기적인 변수입니다. 엔비디아는 루빈(Rubin) GPU와 함께 강력한 서버용 프로세서인 베라(Vera) CPU를 선보였고, AMD 역시 올해 최대 256코어를 탑재한 6세대 에픽(EPYC) 프로세서 ‘베니스(Venice)’를 출시할 예정입니다. 아마존 또한 자체 개발 서버 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 내부적으로만 사용하지 않고 메타에게도 공급하기로 했습니다. 메타는 수천만 개의 그래비톤 5 CPU를 도입하기로 했는데, 역시 에이전틱 AI를 그 이유로 들었습니다. 이런 상황에서 인텔 역시 최신 18A 공정을 적용한 288코어 제온 6+(코드네임 클리어워터 포레스트)를 연내 출시하며 에이전틱 AI 시장 선점에 총력을 기울이고 있습니다. 오랜만에 찾아온 기회를 발판 삼아 인텔이 과거의 명성을 완전히 회복할 수 있을지 업계의 이목이 쏠리고 있습니다.

최근 글로벌 IT 시장에는 ‘칩플레이션(chipflation’이라는 거대한 파도가 몰아치고 있습니다. AI 데이터 센터 수요 폭증으로 인해 D램과 낸드 플래시 메모리 가격 폭등이 폭등하면서 노트북, 데스크톱, 스마트폰의 제조 비용 역시 빠르게 상승하고 있습니다. 제조사들은 가격을 올리든지 제품 사양을 낮추든지 둘 중 하나를 선택할 수밖에 없는 상황입니다. 시장 조사 기관들의 전망도 어둡습니다. 시그마 인텔, 가트너, IDC 등 시장 조사 기관들은 이로 인해 올해 PC 시장이 5-10% 정도 역성장 할 것으로 예상했습니다. 그런데 이 기관들이 예외적으로 성장할 것으로 예측한 제조사가 있습니다. 바로 애플입니다. 시장 조사 기관들의 예측에 의하면 올해 애플은 9%에서 많게는 21%까지 판매량을 늘려가면서 점유율을 크게 높일 것으로 예상됩니다. 칩플레이션 시대에 애플이 지닌 비장의 무기는 크게 3가지입니다. 바로 맥 OS의 통합 메모리 구조와 효율적 관리가 메모리 관리가 가능한 생태계, 그리고 가격 인상을 효율적으로 통제할 수 있는 생산 구조입니다. 1. AI 시대에 전화위복이 된 통합 메모리(UMA) 구조 애플의 가장 강력한 무기는 통합 메모리 아키텍처(Unified Memory Architecture, UMA)입니다. 애플은 M 시리즈 애플 실리콘을 맥에 탑재하면서 A 시리즈를 사용하는 iOS처럼 하나의 메모리를 CPU와 GPU가 공유하는 방식을 선택했습니다. 이는 단가를 낮추면서 크기와 전력 소모도 줄일 수 있어 맥북 에어처럼 슬립 노트북이니 맥 미니처럼 미니 PC에 제격인 방식입니다. 물론 인텔과 AMD의 최신 프로세서 역시 내장 GPU와 NPU를 지니고 있으며 독립 GPU가 없으면 메모리를 CPU와 공유합니다. 하지만 이는 애플의 통합 메모리와는 다른 개념입니다. 실제로는 내장 GPU에 얼마나 메모리를 할당할지 결정하면 여기에 맞춰 메모리를 분할해 사용하기 때문에 각자 메모리를 지닌 CPU와 GPU가 OS 상에 존재합니다. 이는 독립 그래픽 카드 역시 호환되어야 하는 윈도우 OS의 숙명상 어쩔 수 없는 대목이기도 합니다. 반면 외장 그래픽 카드를 아예 고려하지 않는 맥 OS는 이런 제약에서 자유롭습니다. 물론 고성능 GPU를 사용할 수 없다 보니 게임 성능에서는 다소 제약이 있었지만, 메모리 가격과 그래픽 카드 가격이 폭등하니까 역설적으로 메모리를 통합해서 효율적으로 관리하는 구조가 상당히 비용 효과적인 방식이 된 것입니다. 이 구조는 특히 컴퓨터에서 거대언어모델(LLM)을 구동할 때 매우 두드러진 장점을 제공합니다. 애플의 실리콘(M 시리즈)은 CPU, GPU가 서로 간에 데이터를 복사해 전송할 필요 없이 바로 전달하는 ‘제로 카피(Zero-copy)’ 방식을 사용해 LLM 구동 시 병목 현상은 줄이고 메모리 통합으로 더 큰 모델을 돌릴 수 있습니다. 예를 들어 32GB 시스템 메모리와 RTX 5080처럼 16GB 비디오 메모리를 지닌 고성능 컴퓨터라도 20GB가 넘는 LLM 모델을 한 번에 GPU에서 돌릴 순 없습니다. 반면 32GB 메모리를 지닌 맥북이나 맥 미니는 메모리를 나누지 않기 때문에 훨씬 쾌적하게 돌릴 수 있습니다. 사실 이런 이유 때문에 오픈 클로 같은 로컬 AI용으로 맥 미니 수요가 급증한 이미 급증한 상태입니다. 2. ‘맞춤 정장’과 ‘기성복’ 애플의 메모리 관리 방식은 마치 체형에 딱 맞춘 ‘맞춤 정장’에 비유할 수 있습니다. 맥OS는 정해진 하드웨어에서 사용자 경험을 최적화하는데 초점을 맞췄는데, 메모리도 예외가 아닙니다. 예를 들어 모바일 iOS와 비슷하게 화면에 보이지 않는 앱의 활동을 최소화해 CPU와 메모리를 차지하는 비율을 줄입니다. 여기에 강력한 메모리 압축(Memory Compression) 기술과 SSD를 활용한 지능형 스왑(Smart Swap) 기능이 더해져, 물리적 RAM 용량이 적더라도 실제 체감 성능은 훨씬 높은 수준을 유지합니다. 반면 윈도우 PC는 다양한 사람에게 맞게 나온 ‘기성복’에 비교할 수 있습니다. 윈도우는 다양한 하드웨어에서 다양한 애플리케이션의 작동을 보장하는 개방형 구조입니다. 이는 사용자에게 큰 자유를 보장하지만, 사실 자유는 공짜가 아니고 대가가 따릅니다. 예를 들어 윈도우나 안드로이드는 다양한 하드웨어를 다루기 위해 하드웨어 추상화 계층(HAL, Hardware Abstraction Layer)을 사용합니다. 쉽게 말해 다양한 하드웨어가 다양한 소프트웨어를 돌리다 보니 서로 말이 달라도 통역해 줄 중간 계층이 필요하다는 이야기입니다. 그리고 수많은 하드웨어를 위한 다양한 드라이버 역시 메모리에 상주해야 합니다. 결국 메모리 사용량이 늘어납니다. 이런 윈도우의 단점은 과거 메모리가 저렴하던 시절에는 아무 문제가 되지 않았습니다. 오히려 소비자에게는 같은 메모리 용량을 지닌 윈도우 노트북이 더 저렴하다는 식으로 홍보할 수 있었습니다. 예를 들어 32GB 맥북은 꽤 비싸지만, 32GB 윈도우 노트북은 훨씬 저렴했습니다. 또 하드웨어 제조사 역시 같은 윈도우 OS에서 스펙으로 경쟁하다 보니 더 많은 램 용량으로 소비자에게 어필하는 경우가 많았습니다. 윈도우의 기본 사상이 넉넉한 램 용량으로 가능한 모든 애플리케이션과 하드웨어를 품자는 것이었고 이는 메모리가 저렴하던 시절에는 소비자도 만족했던 덕목이었습니다. 반면 애플은 iOS나 맥OS나 실사용에서는 부드럽긴 했지만, 램크루지라는 별명을 얻을 정도로 메모리에 인색해 보였습니다. 그런데 램 값이 폭등하면서 이제 상황이 180도 바뀐 것입니다. 3. 공급망의 승리 맥은 사실 PC 시장에서 판매량이 많지 않습니다. 하지만 아이폰, 아이패드 같은 모바일 디바이스 판매량이 엄청나다 보니 메모리 시장에서 큰 손입니다. 그래서 막대한 구매 물량을 무기로 유리한 조건으로 장기 메모리 구입이 가능합니다. 그리고 더 중요한 것은 다른 PC 제조사와 달리 본래 마진율이 상당해서 메모리 가격 인상분을 쉽게 흡수할 수 있다는 것입니다. 애플은 맥에 들어가는 CPU를 인텔에서 자체 개발한 애플 실리콘으로 바꿨는데, 덕분에 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 사실 인텔 CPU에는 제조 원가뿐 아니라 인텔의 수익도 포함되어 있기 때문에 애플 실리콘보다 더 비쌀 수밖에 없습니다. 여기에 윈도우 PC는 마이크로소프트에 윈도우 OS 사용 비용도 지불해야 합니다. 이런 비용들이 없는 애플의 맥은 당연히 가격 대비 사실은 제조 단가가 저렴할 수밖에 없습니다. 따라서 애플은 메모리 가격이 좀 올라도 얼마든지 감당할 수 있습니다. 오히려 이런 시기에 599달러에 불과한 맥북 네오 같은 물건을 출시해서 시장 점유율을 공격적으로 올릴 수 있게 됐으니 전화위복의 계기가 된 것입니다. 맥북 네오의 8GB 메모리는 윈도우에서는 부족해 보이지만, 앞서 설명한 내용 때문에 맥 OS에서는 상대적으로 덜 부족합니다. 과거 메모리 용량에 인색해서 램크루지라는 별명을 들었던 게 지금 상황에서는 오히려 이득이 되고 있습니다. 다만 애플이라고 해서 메모리 공급난에서 완전히 자유로운 건 아닙니다. 상대적으로 유리한 위치이긴 하나 최근 맥 미니나 맥북 네오 같은 일부 제품이 배송 지연이나 품절된 상황으로 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황입니다. 그럼에도 최근 상대적으로 유리한 상황을 이용해서 애플이 과거 본래 명칭이었던 애플 컴퓨터에 걸맞은 수준으로 PC 시장에서 점유율을 계속해서 끌어올릴 수 있을지 주목됩니다

AI 데이터 센터 건설 붐이 거센 가운데, 메모리 수요 역시 폭증하고 있습니다. 메모리 종류 역시 전통적인 HBM이나 DDR5 메모리뿐 아니라 그래픽 카드용 GDDR 메모리는 물론 스마트폰용으로 개발된 LPDDR 메모리까지 AI 데이터센터가 블랙홀처럼 빨아 들이고 있습니다. 이런 현상을 보여주는 대표적인 제품이 엔비디아의 베라 루빈 (Vera Rubin) 입니다. Arm 아키텍처 기반의 베라 CPU와 루빈 GPU를 결합한 제품으로 루빈 GPU에는 최초로 HBM4 메모리가 탑재됩니다. 하지만 베라 CPX 같은 일부 제품은 HBM4 메모리 대신 저렴한 GDDR7 128GB 메모리를 탑재해 소비자용 그래픽 카드의 메모리 수급난이 더 심해질 것으로 예상됩니다. 베라 CPU의 경우 전통적인 DDR5 메모리는 물론 차세대 메모리 규격인 SOCAMM 2 (Small Outline Compression Attached Memory Module 2, 이하 소캠 2)을 사용할 수 있습니다. 소캠 2는 LPDDR5x 메모리를 서버에서도 사용할 수 있게 만든 규격으로 기존의 서버 메모리 모듈의 대세인 RDIMM를 대체할 수 있는 규격으로 주목받고 있습니다. LPDDR5x 메모리는 본래 스마트폰 등 모바일 기기를 위해 제안된 규격이기 때문에 메모리를 PCB 기판에 직접 붙이는 방식을 사용합니다. 따라서 교체나 업그레이드가 불가능합니다. 이는 스마트폰에서는 큰 문제가 되지 않으나 수리를 위해 메모리를 교체하거나 혹은 메모리 증설이 필요한 서버에서는 매우 불리한 방식입니다. 이런 단점을 개선하기 위해 LPDDR5x 메모리를 탈부착이 가능한 규격으로 만든 것이 소캠 2라고 할 수 있습니다. 소캠은 사실 노트북용으로 개발된 규격인 캠 (Compression Attached Memory Module, 압축 부착 메모리 모듈, CAMM)에서 유래한 규격입니다. 본래 의도는 노트북에서 사용되는 SO-DIMM이라는 오래된 규격을 대신해 LPDDR 메모리를 노트북에서도 사용할 수 있게 하는 것이었습니다. 하지만 캠 규격은 노트북 시장에서는 기대만큼 널리 사용되지 못했습니다. 인텔은 아예 LPDDR5x 메모리를 CPU와 함께 패키징 했고 AMD도 일부 모델에서 메모리를 같이 패키징 해서 크기를 줄이는 방향으로 개발했기 때문입니다. 그런데 LPDDR5x 메모리를 스마트폰 말고 컴퓨터에서도 쓰자는 아이디어가 AI 서버에서 더 주목받게 됩니다. 서버용 소캠 2 규격은 단일 모듈로 최대 256GB의 대용량을 구현할 수 있으며, 기존 DDR5보다 월등히 높은 153.6GB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. 더욱 주목할 점은 장착 방식의 변화입니다. 수직으로 세워 장착하던 기존 RDIMM과 달리, 소캠 2는 CPU나 GPU처럼 기판에 평평하게 눕혀 장착하는 ‘압축 부착’ 방식을 취합니다. 덕분에 시스템 전체의 높이를 낮출 수 있고 일체형 냉각 솔루션을 적용하기가 훨씬 수월해졌습니다. 이는 강력한 발열 관리를 위해 수랭식 시스템 도입이 필수적인 베라 루빈 같은 고성능 서버에 매우 유리한 물리적 특성입니다. 여기에 막대한 전력 소모와 발열 문제로 골머리를 앓는 AI 데이터 센터 운영자들에게 저전력 특성을 지닌 LPDDR5x 기반의 소캠 2는 운영 비용을 절감할 수 있는 매력적인 해법입니다. 기본적으로 저전력인 LPDDR 규격인 데다 메인보드와 메모리 사이의 거리를 줄인 압축 부착 방식 덕분에 데이터 전송 과정에서 발생하는 전력 손실과 신호 간섭을 줄여 전력 소모는 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 최근 하이닉스의 192GB 소캠 2 메모리 양산을 발표했는데, 베라 CPU는 소캠 모듈 8개를 지원해 1.5TB의 용량을 채울 수 있습니다. 그리고 삼성과 마이크론 모두 256GB 소캠 2 제품의 샘플을 출하한 상태이기 때문에 미래에는 2TB 메모리 (256GB x8)까지 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 물론 소캠 2의 장점은 엔비디아만 주목하는 것이 아닙니다. 경쟁자인 AMD 역시 차세대 에픽 서버 CPU인 베라노 (Verano)에 소캠 2를 지원할 예정입니다. 베라노는 2027년 출시를 목표로 하고 있으며 인스팅트 IM500 GPU와 함께 AMD의 AI 플랫폼을 구성할 예정입니다. 사정이 이렇다면 인텔 역시 서버 제품에서 소캠 2 지원을 고려하지 않을 수 없을 것입니다. 이렇게 AI 데이터 센터 시장에서 소캠 2 채택이 확산되면 소비자용 스마트폰 및 노트북 시장까지 영향이 있을 것으로 예상됩니다. LPDDR5x까지 데이터 센터로 빨려 들어가기 때문입니다. 물론 현재는 모든 형태의 메모리가 AI 데이터 센터로 향하고 있다고 해도 과언이 아닌 시기이기도 합니다. 다만 현재와 같은 AI 데이터 센터 붐이 가라앉더라도 LPDDR 메모리를 서버에서 사용할 때 누릴 수 있는 장점이 확실하기 때문에 결국 서버 시장에서 소캠이 새로운 대세로 자리잡을 가능성이 높아 보입니다. 그리고 언젠가 데스크톱 시장 역시 소캠이나 혹은 노트북용인 CAMM 규격이 확산되어 높은 성능과 낮은 전력 소모라는 장점을 누릴 날이 올 것으로 기대합니다.

“2026년 말 출시 예정인 차세대 노바 레이크와 함께 최고의 성능과 비용 최적화 솔루션을 결합한 고객 로드맵을 확보했습니다. 이를 통해 향후 몇 년간 노트북과 데스크톱 양측 모두에서 시장 점유율과 수익성을 강화할 수 있을 것이라 확신합니다.” 올해 초, 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 연말을 목표로 데스크톱과 노트북 시장을 겨냥한 차세대 중앙처리장치(CPU) ‘노바 레이크’(Nova Lake)의 출시 계획을 밝혔습니다. 하지만 지금까지 노바 레이크에 대한 구체적인 정보는 공개되지 않고 있습니다. 현재까지 확인된 마지막 공식 정보는 지난해 11월 발표된 인텔 ISA(Instruction Set Architecture) 프로그래밍 레퍼런스 문서(60th Edition)다. 해당 문서에서는 노바 레이크에서 AVX10.1, AVX10.2 및 APX 지원이 명확히 명시됐습니다. 참고로 AVX10(Advanced Vector Extensions 10)은 인텔이 기존 AVX-512의 단점을 극복하기 위해 설계한 통합 벡터 명령어 세트입니다. 기존 AVX-512는 P-코어(고성능 코어)에서는 512비트를 지원했으나 E-코어(효율 코어)에서는 기능이 제한돼 하이브리드 CPU 구조에서 소프트웨어 호환성 문제가 발생하곤 했습니다. 노바 레이크부터는 128/256/512비트 벡터 길이를 하나의 프레임워크로 통합해 P-코어와 E-코어 모두에서 동일한 명령어 동작을 보장합니다. 또 다른 주요 변화는 APX(Advanced Performance Extensions)입니다. 이는 벡터 연산이 아닌 스칼라 및 일반 연산의 성능 강화를 목표로 하는 확장 규격으로, 2023년 처음 발표된 이후 노바 레이크를 통해 소비자용 CPU에는 최초로 도입됩니다. APX는 전력 효율과 코드 밀도 개선으로 이어져 게임이나 브라우저 같은 일상적인 작업부터 서버급 고성능 작업까지 전 영역의 효율성을 끌어올릴 것으로 기대됩니다. 다만 이 외의 세부 사항은 여전히 불투명한 가운데 온갖 루머가 양산되고 있습니다. 실제 어떤 모습으로 나올지는 곧 알게 되겠지만 여기서 흥미로운 관전 포인트를 몇 개 짚어 보겠습니다. ●파운드리: 인텔 vs TSMC 인텔은 팬서 레이크(Panther Lake)에 18A 공정을 도입하며 인텔 파운드리의 최신 미세 공정에 대한 의구심을 어느 정도 해소했습니다. 하지만 현재 데스크톱 프로세서는 여전히 TSMC 공정에 의존하고 있어 자체 파운드리 사업 강화를 천명한 인텔의 전략과는 상충되는 모습을 보입니다. 인텔이 자사 공정 사용을 권유해야 하는 입장에서 타사(TSMC) 공정을 사용하는 것은 대외적인 명분 면에서 곤혹스러운 상황이기 때문입니다. 따라서 노바 레이크에는 18A 혹은 그 이후의 차세대 공정이 도입되는 것이 가장 이상적입니다. 그러나 아직 18A의 수율과 생산량이 충분치 않아 TSMC의 N2P 공정을 채택할 것이라는 루머가 끊이지 않고 있습니다. 만약 이번에도 TSMC 공정을 사용한다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심은 다시 수면 위로 떠오를 것입니다. ●코어 숫자: 52코어 시대의 도래? 인텔은 과거 하이퍼스레딩 기술을 통해 코어당 두 개의 스레드를 구현했으나 이후 코어 숫자를 늘리면서 다시 싱글 스레드로 회귀했습니다. 물리적 코어 숫자를 24코어까지 확장하며 스레드 부족 문제는 해결했지만 최대 16코어 32스레드를 지원하는 AMD 라이젠과 비교해 논리 코어의 숫자가 작다는 약점을 안고 있습니다. 이 약점은 만약 AMD가 코어 숫자까지 늘리면 더 커질 수 있습니다. AMD 역시 올해 말에서 내년 출시될 차세대 라이젠에서 24코어 48스레드를 지원한다는 루머가 돌고 있습니다. 이것이 사실이라면 인텔 역시 코어 수를 대폭 늘릴 가능성이 높습니다. 특히 루머 가운데는 52코어에 달하는 프로세서가 나올 수 있다는 이야기도 있습니다. 다만 이는 사실상 서버급 프로세서에 가까운 수준으로 막대한 전력 소모와 발열 문제를 고려할 때 다소 회의적인 의견도 존재합니다. 다음 세대에는 인텔과 AMD 모두 코어 숫자를 늘릴 가능성이 높아 얼마나 숫자가 늘어날지 이목이 집중되고 있습니다. ●가격: 얼마나 올릴까? 인텔은 최근 애로우 레이크 리프레시(코어 울트라 270K/250K 플러스)를 통해 매우 공격적인 가격 정책을 선보였습니다. 24코어 제품을 299달러, 18코어를 199달러 수준으로 책정했는데 이는 코어당 단가가 약 10달러 초반에 불과한 파격적인 수치입니다. 최신 미세 공정이 적용된 복잡한 프로세서의 생산 원가를 고려하면 손익 분기점은 넘을 수 있는지 의구심이 드는 수준입니다. 인텔 역시 계속 손해 보고 장사할 수 없는 만큼 차세대 제품에서는 제값을 찾으려 할 가능성이 높습니다. 다만 이미 저가형 24코어 제품군이 시장에 각인된 상황에서 급격한 가격 인상은 구형 모델 선호 현상을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 코어 수를 대폭 늘려 가격 상승에 따른 반발을 줄이려 한다는 루머가 힘을 얻고 있는 것으로 보입니다. ●코파일럿: 이번에 데스크톱으로 올까? 애로우 레이크는 AI 연산을 위한 NPU를 탑재했으나 13 TOPS라는 낮은 성능 탓에 실질적인 활용도가 떨어진다는 평가를 받습니다. 반면 팬서 레이크는 최대 50 TOPS 성능을 갖춘 5세대 NPU를 탑재해 윈도우 코파일럿(Copilot) 기능을 원활히 수행할 수 있게 설계됐습니다. 데스크톱 환경에서도 노트북과 동일한 수준의 AI 경험을 제공하려면 NPU 성능 개선은 필수적입니다. 최근 루머에 따르면 노바 레이크에는 최대 74 TOPS에 달하는 강력한 NPU가 탑재될 예정입니다. 인텔 프로세서 라인업이 노트북과 데스크톱으로 재통합된다는 점을 고려하면 노트북은 물론 데스크톱에서도 동일하게 AI PC로 활용할 수 있을 가능성이 높습니다. 이렇게 파운드리, 코어 수, 가격, 코파일럿까지 4가지 관전 포인트를 짚어 봤지만 사실 노바 레이크에 대한 대부분의 정보는 아직 추측과 루머 단계에 머물러 있습니다. 확실한 것은 노트북과 데스크톱 시장을 아우르는 통합 프로세서를 목표로 2026년 말 출시를 향해 나아가고 있다는 점입니다. 출시 시점을 감안하면 오는 6월 대만 컴퓨텍스(Computex)가 정보를 공개하고 소비자들의 이목을 집중시킬 수 있는 가장 좋은 기회다. 이때 자세한 정보가 공개될 수 있을지 주목됩니다.

온프레미스·클라우드 결합한 하이브리드 구조 GPU 자원 유연 배분, 효율↑인프라 관리 부담↓ LG유플러스가 아마존웹서비스(AWS)와 협력해 인공지능(AI) 서비스의 안정적 운영을 위한 자동화 플랫폼을 구축했다. AI 모델의 개발부터 실제 서비스 배포까지 전 과정을 유기적으로 연결해 ‘AI 전환(AX)’ 경쟁력을 강화한다는 포석이다. LG유플러스는 10일 AWS가 주최한 ‘2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이’ 행사에서 생성형 AI 기반의 인프라 운영 자동화 플랫폼 구축 사례를 공개했다. 이번 플랫폼의 핵심은 기존 사내구축형(온프레미스) 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 혁신한 데 있다. 그동안 업계에서는 AI 모델의 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리되어 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 수작업이 발생하는 ‘단절’ 현상이 고질적인 문제로 지목되어 왔다. LG유플러스는 이를 해결하기 위해 데이터 수집부터 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 통합했다. 이를 통해 AI 모델을 한 번 개발하고 끝내는 것이 아니라, 언제든 서비스에 바로 투입할 수 있는 ‘모델 준비 상태(Model Ready)’를 실시간으로 유지할 수 있게 됐다. 인프라 관리 효율도 대폭 높였다. AWS의 관리형 쿠버네티스 서비스인 ‘아마존 EKS’를 기반으로 자체 보유한 중앙처리장치(CPU) 및 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 클라우드 자원과 통합 제어하는 아키텍처를 도입했다. 특히 고가의 GPU 자원 활용 방식을 기존의 ‘장비 단위 고정 할당’에서 ‘수요 기반 유연 배분’ 구조로 개선해 자원 유휴 시간을 최소화하고 운영 비용을 절감했다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 “데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 ‘AI 주도 개발 라이프사이클(AI-DLC)’ 기반의 플랫폼 역량을 강화하고 있다”며 “앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스의 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여나가겠다”고 밝혔다.

‘전기 먹는 하마’ GPU 대신 NPU ‘관제탑 CPU-타격대 NPU’ 원팀 구축 글로벌 ‘소버린 AI’ 시장 정조준 SK텔레콤과 영국 반도체 설계회사 Arm, 국내 인공지능(AI) 반도체 선두주자 리벨리온이 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 시장 선점을 위해 손을 맞잡았다. AI 산업의 무게중심이 대규모 학습에서 실제 서비스 단계인 ‘추론’으로 급격히 이동함에 따라, 저전력·고효율 인프라를 무기로 글로벌 시장을 공략하겠다는 포석이다. SK텔레콤과 Arm, 리벨리온 3사는 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 Arm의 데이터센터용 중앙처리장치(CPU)인 ‘Arm AGI CPU’와 리벨리온이 오는 3분기 출시 예정인 차세대 신경망처리장치(NPU) ‘리벨카드(RebelCard™)’를 하나의 서버에 통합하는 것이다. 그동안 AI 연산은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해왔으나, 365일 24시간 가동되는 AI 추론 서비스 특성상 GPU의 막대한 전력 소모와 비용은 데이터센터 운영의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 3사가 내놓은 해법은 ‘이종 컴퓨팅’(Heterogeneous Computing)이다. 시스템 운영과 데이터 관리를 총괄하는 ‘관제탑’ 역할의 CPU와, 실제 AI 추론 연산을 전담하는 ‘타격대’ 역할의 리벨리온 NPU를 결합해 효율을 극대화한다는 전략이다. 특히 리벨카드는 한국 최초로 서버급 고성능 AI 반도체인 ‘리벨100’을 탑재해 아시아 유일의 페타플롭스(PetaFLOPS)급 연산 능력을 갖췄다. 이번 연합은 단순히 기술 협력에 그치지 않고 데이터 주권 확보를 위한 독자 AI인 ‘소버린 AI’ 및 글로벌 통신사 특화 인프라 시장을 정조준한다. 국가나 기업이 독자적인 AI 인프라를 구축할 때, 성능과 가성비를 동시에 잡은 ‘검증된 패키지’를 공급해 표준을 선점하겠다는 구상이다. 이미 Arm과 리벨리온은 지난 3월 ‘Arm 에브리웨어’ 행사에서 양측의 칩을 결합해 오픈AI의 대규모 언어모델(GPT OSS 120B) 기반 에이전틱 AI 서비스를 실시간 시연하며 상용화 가능성을 입증한 바 있다. SK텔레콤은 이렇게 개발된 서버 설루션을 자사 AIDC에 도입해 실전 검증에 나선다. 특히 SKT가 독자 개발한 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 해당 인프라에서 직접 운영하며 안정성을 테스트할 계획이다. 이러한 협력 체계는 각 분야의 ‘정점’이 만나 하나의 완성된 설루션을 제안한다는 점에서 시장의 주목을 받고 있다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “압도적 성능과 전력 효율을 갖춘 리벨카드가 차세대 AIDC를 지탱하는 핵심 축이 될 것”이라며 “각 분야 전문가들이 ‘원팀’으로 뭉친 이번 사례는 업계에서도 유의미한 이정표”라고 자신감을 내비쳤다. Arm은 범용 인프라로서의 확장성을 강조했다. 에디 라미레즈 Arm 부사장은 “Arm 네오버스 기반 CPU는 대규모 AI 구축에 필수적인 성능을 갖췄다”며 “리벨리온, SKT와 함께 소버린 AI 및 통신 시장에서 실제 작동하는 확장성 있는 인프라를 실현할 것”이라고 말했다. 이재신 SK텔레콤 AI 사업개발 담당은 “추론 최적화 인프라에 독자 파운데이션 모델인 ‘A.X K1’을 얹은 ‘풀 패키지’를 제공할 것”이라며 “이를 통해 글로벌 AIDC 시장에서의 주도권을 확실히 쥐겠다”고 강조했다.

인텔은 흔히 CPU 제조사로 잘 알려져 있지만, 사실 생각보다 오랫동안 그래픽 프로세서를 개발해 왔습니다. 다만 1세대 외장 그래픽 카드였던 i740 이후 수십 년간 내장 그래픽에만 집중하다 보니, 상대적으로 기술력이 엔비디아나 AMD에 뒤처지며 독립 GPU 시장에는 쉽게 진입하지 못했습니다. 그러다 AI GPU의 중요성이 급격히 커지자 인텔은 뒤늦게 GPU 개발에 총력을 기울였고, 그 결과물로 ‘아크(Arc)’ 그래픽 카드를 선보였습니다. 현재 인텔 아크 내장 그래픽은 경쟁사인 AMD의 라데온 내장 그래픽과 어느 정도 견줄 만큼 발전했습니다. 하지만 독립형 그래픽 카드 시장에서는 여전히 힘을 쓰지 못하고 있는 것이 현실입니다. 실제로 엔비디아가 시장의 90% 이상을 장악하고 라데온이 10% 미만을 점유하는 반면, 인텔 아크의 비중은 1%에도 미치지 못하는 것으로 알려져 있습니다. 여기에 최근 인텔의 재정 상태가 악화하면서 독립형 그래픽 카드 시장에서 아예 철수하고 내장 그래픽 형태로만 남게 될 것이라는 예측도 나왔습니다. 하지만 인텔은 최근 ‘아크 프로(Arc Pro) B70’과 ‘B65’를 전격 공개하며 이러한 우려를 단숨에 일축했습니다. 이번 아크 프로 B70과 B65의 가장 핵심적인 특징은 32GB의 대용량 메모리를 탑재했다는 점입니다. 특히 상위 모델인 B70의 출시가는 949달러 수준에 불과해 32GB급 그래픽 카드 가운데 가장 저렴합니다. 현재 국내 시장에서 32GB 메모리를 갖춘 최신 하이엔드 그래픽 카드인 RTX 5090이 약 600만 원대의 높은 가격에 판매되고 있다는 점을 고려하면, 4분의 1 이하의 가격으로 동일한 용량의 그래픽 카드를 사용할 수 있다는 파격적인 장점이 있습니다. 심지어 이는 메모리 용량이 절반인 16GB 급 RTX 5080 모델들과 비교해도 훨씬 저렴한 수준입니다. 사양을 자세히 살펴보면 무엇보다 메모리 용량에 집중한 인텔의 의도를 더욱 명확히 알 수 있습니다. 인텔 아크 프로 B70은 32개의 Xe2-HPG 코어와 367 INT8 TOPS의 AI 연산 능력을 갖추고 있습니다. 순수 AI 연산 속도만 놓고 본다면 RTX 5080보다 낮지만, 대용량 메모리 덕분에 내 컴퓨터에서 더 거대한 로컬 LLM(대규모 언어 모델)을 돌릴 수 있다는 독보적인 이점이 생깁니다. 로컬 AI를 돌리는 데는 대용량의 메모리가 필수적입니다. RTX 5080이 인텔 아크 프로 B70보다 훨씬 빨라도 16GB의 메모리 한계 때문에 일정 크기 이상의 모델은 아예 올릴 수가 없습니다. 하지만 32GB 메모리를 확보하면 더 큰 모델도 구동이 가능하며, 같은 모델이라도 훨씬 넓은 문맥 유지(Context Window) 용량을 확보할 수 있습니다. 속도는 기다리면 되는 문제이지만, 애당초 용량이 안되는 문제는 어떻게 극복할 수가 없습니다. 두 장 이상의 그래픽 카드를 사용하는 멀티 GPU 환경에서도 아크 프로 시리즈의 장점은 더욱 뚜렷합니다. 가격 부담이 적을 뿐만 아니라, 서버 및 워크스테이션에 적합한 블로워 팬 디자인으로 설계되어 PC 케이스와 메인보드에 여러 개를 장착해도 공간적 여유가 있습니다. 여기에 RTX 5090 한 장이 약 600W에 달하는 전력을 소모하는 반면, B70은 성능이 낮은 대신 160~290W 수준으로 전력 소모량이 적습니다. 결과적으로 하이엔드 카드 한 장을 마련할 비용으로 인텔 아크 프로 B70 세 장을 구축하면, 무려 96GB의 VRAM을 확보할 수 있습니다. 이는 약 75GB 이상의 VRAM이 필요한 Llama 3 70B 8비트 모델까지 합리적인 비용으로 돌릴 수 있는 가능성을 보여줍니다. 물론 연산 속도의 근본적인 한계와 더불어, AI 개발 생태계가 여전히 엔비디아의 CUDA 중심으로 돌아가고 있다는 점은 극복해야 할 과제입니다. 하지만 이미 엔비디아 중심 생태계가 확고히 자리잡은 게임 시장에 도전하는 것은 더 큰 무리수가 될 수 있습니다. 어쩌면 AI 워크로드 시장에 가성비로 파고드는 것이 인텔 아크가 선택할 수 있는 가장 영리한 생존 전략일지도 모릅니다. 가성비 AI GPU로 과감한 승부수를 던진 인텔의 도전이 통할 수 있을지 주목됩니다.

인공지능(AI) 확산으로 전력 소비가 급증하면서 가전제품부터 휴대전화, 로봇, 반도체에 이르기까지 정보기술(IT) 업계가 ‘전성비(전력 대비 성능)’ 상품 출시 경쟁에 뛰어들었다. 고연산 AI 확산에 따른 전력 공급 부족에 대한 대응은 물론, 소비자의 전기요금 부담을 덜고 에너지 효율로 온실가스 배출도 함께 줄이겠다는 취지다. 24일 업계에 따르면 저전력 고효율 제품이 봇물처럼 쏟아지는 데는 전력비용과 전력망 부담 급증, 전력 감축 기술의 성숙, PC·휴대전화·로봇 등 AI의 상용화 등이 배경에 깔려 있다. 즉, 배터리·발열·지연시간 문제가 소비자 체감 이슈가 됐다는 의미다. 저전력 혁신은 AI 시대의 핵심 부품인 메모리반도체 경쟁에서 가장 뚜렷하다. 삼성전자는 지난달 고대역폭메모리(HBM)4를 첫 양산 출하했다고 밝히며, 코어 다이에 저전력 설계를 적용해 전작 대비 에너지 효율을 40% 개선했다고 설명했다. AI 연산에서 발열과 전력 효율은 곧 성능과 직결된다. 모바일과 서버에 쓰이는 저전력 D램인 LPDDR 역시 빠르게 진화하고 있다. SK하이닉스는 지난 10일 세계 최초로 10나노급 6세대(1c) 공정을 적용한 16Gb LPDDR6 개발 인증을 완료했다며, 데이터 처리 속도는 33.00% 향상됐지만 전력 소모는 전작 대비 20% 이상 줄였다고 강조했다. AI 반도체 기업 엔비디아는 지난 16일 연례 개발자 회의(GTC 2026)에서 새 CPU ‘베라’와 이를 256개 탑재한 CPU 랙을 선보였는데, 에너지 효율을 2배 높인 것이 특징이었다. AI가 단순 학습과 추론을 넘어 물리적 환경에서 작동하는 ‘피지컬 AI’로 확장되면서 저전력 반도체의 중요성은 더 커지고 있다. 한국은행은 ‘3월 통화신용정책보고서’에서 “피지컬 AI는 복잡한 현실을 정밀하게 모사하고 이를 실시간으로 처리해야 한다는 점에서 고성능과 저전력 반도체 수요를 동시에 확대시키고 있다”고 분석했다. 이어 “자율주행차 한 대가 영상 수집 등을 통해 하루에 생성하는 데이터는 약 32TB로, 개인의 하루 스마트폰 사용 데이터(약 1.20GB)의 2만 6000배를 넘는다”고 설명했다. 로봇 분야의 전력 효율 경쟁은 배터리 기술로 확장되고 있다. 로봇에 탑재되려면 작고 가벼우면서도 효율이 높은 배터리가 필수적이다. 이에 따라 전고체 배터리와 리튬메탈 등 차세대 기술 개발 경쟁이 치열하다. 삼성SDI는 2027년을 목표로 전고체 배터리 양산을 준비하고 있다. LG에너지솔루션은 에너지 효율을 극대화한 무음극계 전고체 배터리를 2030년 도입하겠다고 밝혔다. IT 업계의 이런 트렌드는 소비 시장에도 영향을 미친다. 가전업계 관계자는 “AI 기능 사용이 늘면서 소비자들은 스마트폰과 노트북 배터리가 빠르게 소모된다고 체감한다”며 “앞으로는 저전력 설계와 배터리 효율이 제품 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 밝혔다. 디스플레이는 사용 단계에서 발생하는 전력 소비가 탄소 배출과 직결되는 만큼, 전력 절감 기술 확보가 중요하다. LG디스플레이는 화면 변화에 따라 새로고침 빈도를 유연하게 조절하는 ‘옥사이드 1Hz’ 기술을 적용한 노트북용 LCD 패널을 세계 최초로 양산한다. 이를 적용하면 배터리 사용 시간을 기존 대비 48.00% 이상 늘릴 수 있다. 애플의 ‘아이폰 17e’는 보급형 모델이지만 최신 칩셋 A19를 탑재해 성능을 끌어올렸다. 여기에 자체 개발한 셀룰러 모뎀 C1X를 적용해 데이터 처리 속도를 전작 대비 두 배 수준으로 높이고 전력 효율도 개선했다. 애플은 배터리 성능이 ‘아이폰 16 프로’ 대비 최대 30.00% 향상됐다고 설명했다.

엔비디아는 ‘GTC 2026’ 행사를 통해 여러 가지 흥미로운 신기술을 소개했습니다. 가장 주목을 끈 대목은 올해 출시를 준비 중인 차세대 AI CPU+GPU 시스템인 베라 루빈과, 새로 공개한 Groq의 3세대 LPU 시스템입니다. 해당 LPU는 AI 추론을 빠르게 처리하는 전용 가속기로, 베라 루빈 시스템과 함께 사용할 경우 전체 AI 처리 성능을 크게 끌어올릴 수 있어 주목받고 있습니다. 다만 이번에도 RTX 50 시리즈 이후 출시될 차세대 일반 소비자용 GPU에 대한 구체적인 소개는 빠졌습니다. 최근 메모리 공급과 파운드리 수급 문제 등이 이어지면서 소비자용 GPU 출시가 지연될 가능성도 높아지는 가운데 아쉬운 대목입니다. 하지만 대신 AI 그래픽 기술인 DLSS 5가 공개되며 큰 관심을 끌었습니다. DLSS 4.5 이전까지 DLSS 기술은 이미 GPU가 렌더링한 그래픽을 AI를 이용해 더 선명한 이미지로 보정하거나, 프레임과 프레임 사이에 새로운 화면을 만들어 넣어 게임 속도를 높이는 데 집중해 왔습니다. 하지만 DLSS 5는 뉴럴 렌더링(neural rendering) 기술을 적용해 그래픽 생성 단계부터 AI가 관여해 게임 그래픽을 더 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 물체의 기본 형태는 유지하면서도, 표면의 질감이나 조명, 디테일과 같은 시각적 요소를 AI가 다시 구성하는 방식입니다. 그 결과 이전보다 훨씬 현실적인 그래픽과 인체 표현이 가능해졌다는 것이 엔비디아의 설명입니다. 이날 무대에 오른 젠슨 황 CEO는 DLSS 5를 “프로그래머블 셰이더 이후 컴퓨터 그래픽스의 재발명”이자 “그래픽의 GPT 모먼트”라고 평가하며, 2018년 실시간 하드웨어 레이 트레이싱 이후 가장 큰 혁신이라고 강조했습니다. 실제로 공개된 영상과 이미지를 보면 DLSS 5 적용 시 과거와는 다른 수준의 세밀한 캐릭터 묘사가 두드러집니다. 보통 이런 신기술이 공개되면 사람들은 환호하고 여기저기서 박수가 쏟아지기 마련입니다. 하지만 기대와 달리, 발표 직후 DLSS 5는 예상치 못한 논쟁에 휩싸이게 됩니다. 일부 캐릭터 표현이 이른바 ‘AI 슬롭(slop)’처럼 보인다는 비판이 제기된 것입니다. AI 슬롭은 생성형 AI가 만들어낸 저품질·무의미한 콘텐츠를 가리키는 표현으로, 원래 ‘음식물 찌꺼기’를 뜻하는 단어에서 유래했습니다. DLSS 5에서는 캐릭터 얼굴이 과도하게 보정되면서 마치 AI 필터를 적용한 것처럼 어색해 보인다는 지적과, 게임마다 비슷한 느낌이 난다는 비판이 이어지고 있습니다. 심지어 전혀 다른 이미지에 DLSS 5를 적용했다는 식의 패러디까지 등장하고 있는 상황입니다. 실제 사례를 보면 ‘레지던트 이블 레퀴엠’에서는 입술이 두꺼워지고 광대뼈가 강조되면서 얼굴 구조 자체가 바뀐 것처럼 보인다는 지적이 나오고 있습니다. ‘호그와트 레거시’에서는 노인의 주름 표현이 과도해 오히려 부자연스럽고 기괴하다는 평가도 있습니다. 여기에 프레임마다 AI가 이미지를 생성하는 과정에서 장면 간 미묘한 어긋남이 발생해 영상이 어색하게 느껴진다는 문제도 제기됩니다. 이러한 현상은 단순히 화질이 떨어지는 문제가 아니라, 캐릭터의 얼굴이나 장면의 분위기 자체가 달라지는 ‘의미 수준의 왜곡(semantic distortion)’에 가깝습니다. 이에 대해 젠슨 황 CEO는 “게이머들이 완전히 틀렸다”고 반박하며, 모든 결과는 개발자의 통제 하에 있다고 강조했습니다. 실제 적용 수준과 방식은 개발자가 결정하며, 사용자 역시 옵션을 통해 DLSS 5 적용 여부를 선택할 수 있다는 설명입니다. 이 같은 논쟁은 DLSS 초기 논쟁과도 비교됩니다. 당시에는 이미지가 뿌옇게 흐려지는 블러(blur), 빠르게 움직이는 물체 뒤에 잔상이 남는 고스트(ghost), 화면이 미세하게 흔들리거나 깜빡이는 플리커링(flickering) 같은 문제가 있었습니다. 이는 이미지 품질을 높이거나 새로운 프레임을 만들어내는 과정에서 발생하는 오류였습니다. 이후 DLSS 3와 4를 거치며 이러한 문제들은 상당 부분 개선되었습니다. 반면 DLSS 5에서 제기되는 논란은 단순한 그래픽 품질 문제가 아니라, 아예 다른 그래픽이 만들어지는 것 아니냐는 데 있습니다. 즉, 같은 장면을 더 선명하게 보여주는 것이 아니라 AI가 장면을 새롭게 해석해 바꿔버리는 것에 대한 거부감이 핵심입니다. 결국 DLSS 5는 단순한 그래픽 향상 기술을 넘어, AI가 게임의 시각적 결과를 어디까지 바꿀 수 있는가라는 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AI 왜곡 못지 않은 논쟁은 접근성입니다. RTX 50 시리즈의 가격이 높게 책정된 데다, AI 수요 증가로 인해 실제 시장 가격은 출시가보다 더 상승한 상태입니다. 그 결과 많은 소비자들이 새로운 그래픽 카드 구매를 미루고 있으며, 여전히 구형 GPU를 사용하는 경우도 적지 않습니다. 이로 인해 상당수 사용자들이 DLSS 4조차 충분히 활용하지 못하는 상황에서, 훨씬 더 많은 연산 자원을 요구하는 DLSS 5가 공개되면서 ‘그림의 떡’이라는 평가도 나오고 있습니다. 실제로 이날 시연에는 최고급 그래픽 카드 RTX 5090이 두 장이 사용됐습니다. 엔비디아는 가을 정식 출시 전에 한 장의 그래픽 카드에서도 돌아갈 수 있도록 개선하겠다고 발표했지만, RTX 5090 한 장으로도 간신히 돌아가는 수준이 아니냐는 의구심이 제기되고 있습니다. 현재 200만원 넘는 RTX 5080을 구매한 소비자조차도 쉽게 사용할 수 없는 것 아니냐는 우려가 나오는 대목입니다. 아무리 혁신적인 기술이라도 많은 사람들이 접근하기 어렵다면 그 의미는 제한적일 수밖에 없습니다. AI 그래픽 기술의 진정한 확산은 성능뿐 아니라 가격과 접근성까지 함께 해결될 때 가능할 것입니다.

AI가속기 1·2위에 모두 공급GPU 넘어 메모리 협력 강화AI 반도체 시장 주도권 속도수, 오늘 하정우 수석과 회동 이재용 삼성전자 회장이 18일 방한한 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)와 만나 인공지능(AI) 반도체 협력 강화에 뜻을 모았다. 전날 젠슨 황 엔비디아 CEO도 그록3 언어처리장치(LPU)를 삼성전자가 생산 중이라고 공개한 바 있다. 삼성전자가 글로벌 AI 가속기 시장의 1위인 엔비디아와 2위인 AMD 모두와 손을 잡으며 AI 반도체 시장의 주도권 확보에 속도를 내는 모습이다. 수 CEO는 이날 이 회장과 서울 용산구 한남동에 있는 승지원에서 만찬 회동을 갖고 차세대 반도체 협력 방안을 논의했다. 이 회장은 먼저 만찬 장소에 도착해 수 CEO를 맞을 준비를 했다. 이 자리에는 전영현 DS부문장(부회장), 한진만 파운드리 사업부장(사장), 송재혁 최고기술책임자(CTO) 등 반도체 사업을 담당하는 핵심 경영진이 동석했다. 승지원은 고 이병철 창업 회장의 거처를 개조한 곳으로 이 회장은 국내외 귀빈을 만날 때 영빈관으로 사용하고 있다. 수 CEO는 만찬 전에는 삼성전자 평택캠퍼스를 방문해 차세대 AI 메모리와 컴퓨팅 기술 분야에서 협력을 확대하는 업무협약(MOU)을 체결했다. 전 부문장은 “삼성과 AMD는 AI 컴퓨팅 발전이라는 공통된 목표를 공유하고 있으며, 이번 협약으로 양사 협력 범위가 확대될 것”이라고 말했다. 이에 수 CEO는 “삼성의 첨단 메모리 기술 리더십과 AMD의 인스팅트 그래픽처리장치(GPU), 에픽 중앙처리장치(EPYC CPU), 랙 스케일 플랫폼을 결합하게 돼 매우 기쁘다”고 화답했다. 업계에서는 2007년 삼성전자의 D램이 AMD 그래픽 카드에 탑재되며 시작돼 20년간 이어진 양사의 협력이 AI 반도체 생태계 전반으로 확장됐다는 평가가 나온다. 특히 삼성전자는 AMD AI 가속기에 탑재되는 6세대 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정됐다. 이에 따라 삼성전자는 AMD의 데이터센터용 AI 연산 가속기 ‘인스팅트 MI455X’ GPU에 HBM4를 본격 탑재할 계획이다. AMD가 공식적으로 삼성전자를 자사의 HBM 우선 공급자로 선정한 것은 이번이 처음이다. 삼성전자는 지난달 업계 최초로 1c D램, 4나노 베이스다이 기술 기반 HBM4를 양산 출하했다. 이번 공급을 계기로 AMD와의 파트너십은 한층 강화되고 HBM 시장 주도권도 더욱 공고해질 전망이다. 삼성전자는 지난해부터 AMD의 AI 가속기에 HBM3E를 공급하고 있다. 양사의 협력은 AI 반도체 산업 발전과 함께 메모리 기술과 연산 칩 설계 간 통합이 중요해지고 있는 흐름을 보여 주는 사례로 꼽힌다. AI 가속기 성능이 높아질수록 GPU와 HBM 간 설계 최적화가 중요해지면서 메모리 업체와 GPU 설계 기업 간 협력도 더욱 긴밀해지고 있다. 앞으로 AMD의 AI 가속기 설계와 삼성의 메모리·파운드리 기술 간 시너지도 확대될 것으로 관측된다. 삼성전자와 AMD는 AI 데이터센터 랙 단위 데이터센터 플랫폼 헬리오스(Helios)와 6세대 차세대 데이터센터 서버용 CPU의 성능을 극대화하기 위해 고성능 DDR5 메모리 솔루션 분야에서도 협력하기로 했다. 또 팹리스(반도체 설계기업)인 AMD의 차세대 제품을 위탁 생산하는 파운드리 협력에 대해서도 논의해 나가기로 했다. 업계에서는 이번 협력이 삼성전자의 ‘아픈 손가락’으로 꼽혀 온 파운드리 경쟁력을 회복하는 계기가 될 수 있다는 기대가 나온다. 삼성전자는 메모리, 파운드리(반도체 위탁생산), 패키징까지 ‘원스톱 솔루션’이 가능하다는 점을 강조하며 글로벌 빅테크 기업과의 협력 확대에 나서고 있다. 한편 한국을 처음 찾은 수 CEO는 19일에는 하정우 청와대 AI미래기획수석과 만나 정부의 AI 고속도로 구축 등 AI 생태계 전반에 대해 의견을 나누고 협력 방안을 논의한다. 이 자리에는 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장도 참석한다. 같은 날 노태문 삼성전자 대표이사 겸 DX부문장, AI 스타트업 업스테이지의 김성훈 대표와도 회동하며 ‘광폭 행보’를 이어 간다.

현대자동차그룹이 자율주행, 소프트웨어중심차(SDV) 등 미래 모빌리티 분야에서 엔비디아와 전략적 협업을 확대한다. 엔비디아의 ‘두뇌’를 활용해 일부 차종에 부분 자율주행 기술을 선제 적용하고, 중장기적으로 로보택시까지 확장한다는 전략이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일(현지시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “자율주행차에도 ‘챗GPT 순간’이 도래했다”며 “로보택시 준비 차량의 수는 앞으로 많아질 것이며 현대차, BYD, 닛산, 지리자동차 등 네 개의 새로운 파트너가 포함됐다”고 밝혔다. 황 CEO는 정의선 현대차그룹 회장과 지난해 10월에 이어 올해 1월 CES 2026 행사장에서도 ‘깐부 회동’을 이어가는 등 협력을 강화해왔다. 현대차그룹은 자체적인 SDV 역량과 엔비디아의 자율주행 기술력을 결합해 차세대 자율주행 솔루션 공동개발에 착수한다고 밝혔다. 이를 통해 테슬라에 비해 주춤했던 자율주행 개발에 속도를 낸다는 구상이다. 현대차·기아는 우선 엔비디아가 보유한 레벨2(부분 자율주행) 이상 첨단운전자보조기능(ADAS) 등 자율주행 기술을 일부 차종에 선제적으로 적용할 예정이다. 중장기적으로는 특정 구간에서 운전자 없이 주행하는 레벨4(고도 자율주행) 로보택시까지 아우르는 자율주행 협력 체계를 구축한다. 현대차그룹의 자율주행 합작법인인 미국 모셔널을 중심으로 로보택시 기술을 고도화할 계획이다. 현대차그룹은 ‘엔비디아 드라이브 하이페리온’을 도입해 자율주행 레벨2부터 레벨4까지 확장할 수 있는 통합 아키텍처(설계구조)를 구축하기로 했다. 고성능 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 센서, 카메라 등을 묶은 표준 설계구조로, 이를 통해 영상·언어·행동 데이터 수집, 인공지능(AI) 학습·성능 향상, 실제 차량 적용, 데이터 품질 향상 등으로 이어지는 선순환 체계를 구축한다는 것이다. 아울러 엔비디아가 보유한 광범위한 데이터, AI 기술을 적극 활용해 그룹 전반에서 얻은 데이터를 단일 학습 파이프라인으로 통합할 계획이다. 파이프라인이란 명령어, 그래픽 등을 처리하는 컴퓨터의 데이터 처리 구조다. 그동안 데이터를 통합하는 과정에서 문제가 있었고 양질의 데이터를 축적하지 못했다는 지적을 반영한 것이다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 16일(현지시간) 미국 새너제이 SAP 센터에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC 2026) 기조연설에서 “2027년 엔비디아가 맞이할 인공지능(AI) 칩 매출 기회가 1조 달러(약 1500조원)에 달할 것”이라고 선언했다. 지난 GTC에서 제시한 전망치보다 2배 커진 숫자에 현장에서는 환호성이 나왔다. 엔비디아는 이 새로운 전환을 현실화할 전략적 우군으로 삼성전자를 지목했다. 추론 특화 LPU ‘그록3’ 공개AI슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합언어 추론 시간 줄여 효율 극대화그록 칩 80% ‘삼성 S램’으로 채워황 CEO는 최근 시장에서 제기된 ‘AI 버블’과 ‘빅테크의 자체 칩 개발’이라는 의구심을 정면 돌파했다. 황 CEO는 자신을 ‘토큰 킹’이라 부르며, AI 답변 생성 단위인 ‘토큰’을 ‘새로운 시대의 원자재’로 정의한 뒤 “엔비디아 시스템의 토큰당 생성 비용은 세계에서 가장 저렴하다”고 강조했다. 빅테크들이 막대한 고정비를 들여 직접 칩을 설계하는 것보다 엔비디아 생태계 안에서 토큰을 생산하는 것이 경제적이라는 의미다. 엔비디아는 이날 빠른 추론에 특화된 전용 칩인 언어처리장치(LPU) ‘그록3’를 공개하고, 이를 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 통합한다고 밝혔다. 기존의 ‘루빈’ 그래픽처리장치(GPU)는 대규모 데이터 처리에 강하고 새로운 LPU는 언어 추론의 지연 시간을 줄인다. 이 둘을 함께 쓰면 성능과 효율을 모두 높일 수 있다는 의미다. 이 중 엔비디아식 고효율 비용 파괴를 실현할 그록3는 삼성전자가 평택 공장에서 위탁 생산하고 있다. 삼성이 제조한 그록 칩은 내부의 80%가 S램(SRAM)으로 채워져 전력당 토큰 처리량을 35배 높이는 ‘괴물 같은 성능’을 자랑한다. 황 CEO는 이날 기조연설 중 “삼성이 우리를 위해 칩을 제조해줘 정말 감사하다”고 이례적인 감사를 표했다. 해당 제품은 올해 3분기 말에서 4분기 초 양산에 들어갈 예정이다. 삼성전자는 메모리와 파운드리를 하나로 묶는 독보적인 ‘종합 반도체 업체’(IDM)의 면모를 보이며 화답했다. 삼성은 GTC 전시장에서 메모리업체 중 유일하게 차세대 GPU인 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 HBM4, 저전력 메모리(SOCAMM2), 초고속 SSD가 모두 탑재된 실물 서버를 공개했다. 베라 루빈은 단일 칩을 넘어 CPU, GPU, 네트워크, 보안, 메모리를 시스템으로 통합한 아키텍처다. 삼성전자 독보적 종합 반도체 업체HBM4 등 탑재된 실물 서버 공개2나노 도입 계획… 기술 초격차 자신“성능 최적화 위해 선단 공정 불가피”황상준 삼성전자 메모리개발담당 부사장은 현장에서 “올해 HBM 생산량을 작년보다 3배 이상 늘리고 이 중 절반 이상을 6세대 HBM4로 채우겠다”며 프리미엄 시장 주도권을 확보하겠다는 뜻을 보였다. 차세대 로드맵도 구체화했다. 삼성은 현재 양산 중인 6세대 HBM4와 7세대 HBM4E 베이스 다이(HBM 맨 아래 탑재되는 핵심 부품)에 4나노 공정을 적용하고, 8세대 HBM5부터는 삼성 파운드리의 2나노 선단 공정을 전격 도입한다. 황 부사장은 “성능 최적화를 위해 선단 공정 활용은 불가피하다”며 기술 초격차에 대한 자신감을 드러냈다. 기조연설 직후 삼성전자 전시장을 찾은 황 CEO는 HBM4 코어다이에 ‘어메이징(Amazing) HBM4!’, 평택산 그록 웨이퍼에는 ‘그록 슈퍼 패스트’(Groq Super Fast)라고 서명하며 기술력을 공인했다. 이튿날인 18일에는 리사 수 AMD CEO도 삼성 평택캠퍼스를 방문해 파운드리 협력 확대를 논의할 예정이다. 엔비디아와 AMD라는 반도체 양강이 동시에 삼성에 손을 내미는 셈이다. 젠슨 황 “어메이징 HBM4”평택산 웨이퍼에 ‘슈퍼 패스트’ 서명AMD CEO도 오늘 평택공장 방문반도체 2강, 삼성전자에 손 내밀어이날 엔비디아는 삼성전자가 생산하는 그록 LPU를 포함한 차세대 로드맵을 발표했다. 황 CEO는 차세대 GPU인 ‘루빈’ 아키텍처를 기반으로 144개의 GPU를 연결하는 ‘루빈 울트라’ 시스템을 공개했다. 여기에 에이전트 AI 연산을 지휘할 차세대 CPU ‘로자’, 그리고 루빈의 뒤를 이을 차차세대 GPU ‘파인만’을 차례로 발표했다. 특히 소프트웨어 플랫폼 ‘네모클로’를 소개하며 AI가 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 개발 생태계까지 엔비디아 내에 구축하겠다는 야심을 드러냈다. 연설 말미에는 지상 너머 우주 데이터센터인 ‘베라 루빈 스페이스 원’을 깜짝 공개하며 우주에서도 가속 컴퓨팅이 가동되는 시대를 예고했다.