젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 “한국에 가져온 선물은 4개의 새로운 사업 기회”라며 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 가속기 베라 루빈, 베라 중앙처리장치(CPU), 엔비디아의 첫 AI 노트북 라인업 ‘RTX 스파크’, 최첨단 AI 엣지 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 토르’를 소개했다. 황 CEO는 이날 서울 마포구 홍대입구역 인근 삼겹살집에서 국내 주요 기업인들과 만찬 회동을 한 뒤 취재진과 만나 이렇게 밝혔다. 그는 “이들은 모두 매우 큰 규모의 사업이 될 것이며, 한국 산업계에도 많은 기회를 제공할 것”이라며 “앞으로 한국은 매우 바쁜 시간을 보내게 될 것”이라고 전했다. 앞서 황 CEO는 이날 오후 김포공항을 통해 입국한 뒤 취재진과 만나 “한국을 위한 깜짝 선물이 준비돼 있다”고 예고한 바 있다. 아울러 황 CEO는 엔비디아가 한국 AI 기술센터 설립에 착수했다는 소식을 전하며 “이를 통해 한국의 AI 생태계 발전에도 기여하고자 한다”고 설명했다. 그는 “자율주행차와 로보틱스 분야를 위한 새로운 프로세서 제품군도 발표했다. 우리는 현대자동차와 긴밀한 협력 관계를 이어가고 있으며, 로보틱스 분야에서도 다양한 협업을 진행하고 있다”고 전했다. 그러면서 “SK하이닉스, 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 네이버를 비롯한 한국의 여러 기업들과 엔비디아는 함께 성장하고 있다”며 “이러한 성공적인 협력 관계를 축하하고, 훌륭한 성과를 거둔 파트너들에게 감사의 마음을 전하기 위해 이 자리에 왔다”고 강조했다. 이날 만찬 회동에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등이 참석했다. 구 회장은 취재진에게 “너무 즐겁게 즐기고 있다. 오늘은 편안하게 친목을 다지는 자리고 다음 주 월요일에 미팅이 있다”고 말했다. 황 CEO는 구 회장을 향해 “굿 프렌드(좋은 친구)”라고 하며 어깨동무를 했고, 최 회장은 황 CEO를 보고선 “나보다(술을) 잘 마신다”며 웃었다. 황 CEO는 시민들에게 “More HBM(고대역폭메모리)”이라고 외쳤고, 시민들도 “HBM”을 외쳤다. 그는 ‘삼소 회동은 누가 계산을 하냐’는 질문에 “가장 부자인 사람이 내면 좋겠다”며 “저는 몇 달마다 한국에 다시 오고 싶다. 토니(최태원 회장의 영어 이름)가 저를 데려가 준다”고 농담을 던졌다. 이날 식사 비용은 이 의장이 결제한 것으로 알려졌다. 구 회장은 “(이 의장이) 네이버페이로 결제했다”고 전했다.

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 한국을 찾아 첫 일정으로 프로게이머 ‘페이커’ 이상혁 선수 등 리그 오브 레전드(LoL) 프로게임단 T1을 만났다. 황 CEO는 이날 오후 귀국 직후 서울 홍대입구 인근 T1 PC방에서 T1 선수단과 만나 “게임은 엔비디아의 출발점이었다”고 밝혔다. 그는 또 “한국에 처음 방문했을 때 스타크래프트가 인기 게임이었는데, TV에서 다른 사람이 게임하는 모습을 시청하는 문화를 한국에서 처음 봤다”고 회고한 뒤 “한국은 e스포츠의 발상지”라고 강조했다. 이어 “한국은 e스포츠에 최적의 시장”이라며 “한국은 오랫동안 제 마음속에 특별한 자리를 차지하고 있었다. 저희도 여러분의 열렬한 팬”이라고 전했다. 그러면서 “한국 게이머들은 이기기 위해 최고의 그래픽 처리 장치(GPU)를 선택했고, 그것이 바로 엔비디아 GPU였다”고 덧붙였다. 차세대 인공지능(AI) PC 라인업인 ‘RTX 스파크(RTX Spark)’ 아키텍처를 소개하기도 했다. 황 CEO는 “완전히 새로운 세대의 PC 라인업이며, 이 아키텍처가 AI 시대를 열어줄 것이라고 믿는다”고 설명했다. 아울러 황 CEO는 페이커와 대화를 나눈 뒤 사인을 한 차세대 플래그십 그래픽카드 지포스 RTX 5090을 선물했다.

생성형 인공지능(AI) 경쟁이 챗봇에서 ‘행동하는 AI’로 넘어가면서 빅테크들의 전략도 빠르게 달라지고 있다. 엔비디아가 AI 연산에 특화된 ‘AI PC’ 생태계 확대에 나선 가운데, 마이크로소프트(MS)는 AI가 실제로 업무를 수행하는 ‘에이전트 플랫폼’ 구축에 승부수를 던졌다. MS는 2일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 행사 ‘빌드 2026’에서 AI 에이전트 플랫폼과 자체 AI 모델, AI PC 전략 등을 공개했다. 업계에서는 이번 행사의 핵심을 단순 AI 기능 경쟁보다 ‘AI 시대 운영체제(OS) 주도권 경쟁’으로 해석하는 분위기다. 초기 생성형AI 경쟁이 챗GPT 중심 ‘챗봇 AI’였다면 최근에는 AI가 실제 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’로 산업 흐름이 이동 중이다. 회의 일정 조율과 이메일 발송, 자료 검색 등을 AI가 직접 수행하는 방향으로 진화하고 있다는 것인데, 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 AI가 실제 ‘디지털 노동력’ 역할을 하기 시작했다는 의미다. MS는 이번 행사에서 ‘마이크로소프트 IQ)’와 ‘스카우트’ 등을 공개하며 AI 에이전트 전략을 전면에 내세웠다. 사내 이메일과 문서, 회의 기록, 인터넷 정보 등을 AI가 함께 이해하고 활용해 기업 업무를 실제로 대신 수행하게 하겠다는 구상이다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 행사에서 “핵심은 특정 기술이 아니라 플랫폼 위에서 가치를 만들고 확장하도록 지원하는 것”이라고 말했다. 이는 최근 MS의 위기의식과도 무관치 않다는 분석이 나온다. 초기 생성형AI 열풍 당시 MS는 오픈AI와의 협력을 앞세워 AI 시장 최대 수혜주로 꼽혔지만 최근 들어서는 엔비디아가 AI 반도체 시장을 장악하고, 오픈AI와 구글·앤트로픽 등이 모델 경쟁 중심에 서면서 상대적으로 존재감이 약해졌다는 평가가 나오고 있어서다. 이 때문에 이번 빌드에서는 단순 AI 기능 경쟁보다 ‘AI가 실제 일하는 환경 전체를 누가 장악하느냐’에 초점을 맞춘 전략 변화가 두드러졌다는 평가다. 특히 엔비디아와의 연결고리도 부각됐다. 엔비디아는 최근 ‘GTC 타이베이’에서 “모든 PC가 AI 컴퓨터가 될 것”이라며 AI PC 전략을 공개했고, MS 역시 엔비디아 ‘RTX 스파크’ 기반 AI 개발용 장비를 공개하며 ‘로컬 AI’ 흐름에 합류했다. 이는 AI를 클라우드 서버뿐 아니라 개인 PC 안에서도 직접 실행하는 흐름과 맞닿아 있다. 에이전트 AI 시대에는 개인정보와 보안, 응답속도 문제 때문에 AI를 기기 안에서 직접 처리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. 업계에서는 엔비디아가 AI 연산 인프라를, MS가 AI 실행 플랫폼을 맡는 방식으로 역할 분화가 이뤄지고 있다는 분석도 나온다. 과거 PC 시대 인텔-마이크로소프트 구도가 AI 시대에 재현되고 있다는 평가다. 이번 행사에서 자체 AI 모델 ‘MAI’ 시리즈를 공개한 점도 주목된다. MS는 추론 모델 ‘MAI-싱킹-1’을 포함한 모델 제품군을 선보이며 오픈AI 의존도를 줄이려는 움직임을 본격화했다. 특히 MS가 자체 추론(reasoning) 모델을 전면에 내세운 것은 사실상 처음이라는 점에서 의미가 크다는 평가다. MS는 해당 모델이 다른 AI 결과물을 학습하는 ‘증류’ 방식이 아니라 자체 데이터 기반으로 처음부터 학습됐다고 강조했다. 업계에서는 이를 두고 MS가 단순 오픈AI 협력사를 넘어 독자 AI 플랫폼 사업자로 변신하려는 흐름이 본격화하고 있다는 분석도 나온다. MS는 또 ‘마이크로소프트 실행 컨테이너(MXC)’를 공개하며 AI 보안 문제에도 집중했다. AI가 파일·네트워크·회사 시스템에 직접 접근하기 시작하면서 보안과 통제 문제가 핵심 이슈로 떠오르고 있기 때문으로 풀이된다.

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.

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.

권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

권토중래(捲土重來)란 ‘흙먼지를 일으키며 다시 쳐들어옴’을 뜻하며, 한 번 실패했으나 힘을 회복해 다시 도전하는 것을 이르는 사자성어입니다. 항우가 크게 패한 후 강동으로 도망쳐 재기하라는 측근의 권유를 뿌리치고 마지막까지 싸우다 최후를 맞이한 것을 아쉽게 생각하며 지은 시에서 비롯된 단어로 보통은 실패에도 다시 도전하는 경우를 이야기합니다. IT 업계에서도 권토중래의 사례는 흔히 볼 수 있습니다. 쟁쟁한 대기업들도 새로 진출한 사업에서 실패했다가 다시 도전해 성과를 거두는 경우가 흔하기 때문입니다. 예를 들어 x86 생태계에만 머무르지 않고 ARM 생태계에 도전한 마이크로소프트의 윈도우가 그런 사례입니다. 마이크로소프트는 2012년 x86에만 국한된 윈도우 생태계를 확장하려는 의도에서 서피스 RT를 출시했습니다. 서피스 RT는 안드로이드나 iOS처럼 ARM에서 돌아가는 윈도우로 당시 엔비디아의 테그라 3 SoC가 탑재됐습니다. 그러나 결론적으로 말해 서피스 RT는 처참한 실패로 끝나 엄청난 할인 판매로 재고를 처분하고 사업을 접어야 했습니다. 테그라 3는 당시 기준으로 성능이 그렇게 낮은 건 아니었지만, ARM 버전 윈도우에서 돌아가는 애플리케이션이 거의 없다시피 했고 장점이던 게임 성능도 지원하는 게임이 없어 거의 활용할 수 없었습니다. 결국에는 엔비디아도 소비자용 스마트폰·태블릿 SoC 시장에서 단계적 철수할 수밖에 없었습니다. 하지만 ARM 하드웨어 성능이 크게 발전하자 상황이 달라졌습니다. 마이크로소프트는 스마트폰을 넘어 PC 사업까지 노리는 퀄컴과 손잡고 고성능 노트북용 스냅드래곤 SoC를 탑재한 서피스 제품군을 다시 출시했고 이번에는 어느 정도 성과를 거둘 수 있었습니다. 새로운 윈도우 11 WoA (Windows on Arm, Arm 프로세서에서 구동되는 윈도우 OS)은 윈도우 11 24H2에 포함된 새로운 에뮬레이터인 프리즘 (Prism) 출시 이후 호환성도 크게 개선됐습니다. 프리즘은 x86(Intel/AMD) 코드를 ARM64 코드로 실시간 변환해 x86 윈도우 프로그램을 ARM 환경에서도 거의 비슷하게 체감할 수 있도록 해주는 에뮬레이션 프로그램입니다. 물론 게임의 경우 상당한 폭의 성능 하락을 피할 순 없지만, 일반적으로 사용하는 사무용 프로그램의 경우 대부분 실사용에 큰 문제가 없는 성능을 기대할 수 있습니다. WoA의 달라진 인기 덕분에 퀄컴은 스냅드래곤 X2 엘리트 같은 고성능 칩셋을 선보이며 인텔, AMD의 틈바구니 속에서 나름 입지를 확보하고 있습니다. WoA의 등장과 퀄컴의 성공은 엔비디아를 자극하기에 충분했습니다. 엔비디아는 미디어텍과 손잡고 올해 N1과 N1X라는 고성능 SoC를 내놓을 것으로 알려져 있습니다. 물론 공식 발표가 아니고 일부 언론 보도에 의한 것으로 자세한 스펙과 가격은 공개되지 않았지만, 현재까지 이야기를 종합하면 노트북 시장을 겨냥한 제품으로 퀄컴의 스냅드래곤 X2 엘리트는 물론이고 인텔 팬서 레이크, AMD의 라이젠 AI 모바일 같은 최신 노트북 CPU와 경쟁할 것으로 보입니다. 엔비디아에게 PC는 단순한 소비자 제품이 아니라, CUDA 생태계를 확장하는 단말에 가깝다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 대만 미디어텍과 엔비디아는 이미 AI 미니 컴퓨터인 DGX 스파크에서 협업해 GB 10 프로세서를 만든 적이 있습니다. 하이브리드 20코어 ARM v9.2 아키텍처 CPU와 6,144개 CUDA 코어를 지닌 블랙웰 GPU를 결합해 FP32 (단정밀도)에서 약 31 TFLOPS (RTX 5070과 유사) 성능과 AI 연산 (FP4)에서 최대 1000 TOPS (1 PetaFLOP)의 성능을 낼 수 있습니다. 아마 N1/N1X는 GB 10 기반으로 예상됩니다. 다만 DGX 스파크에 들어가는 GB 10은 TDP 140W로 너무 발열량이 많고 칩 자체가 비싸기 때문에 소비자용 노트북 시장을 노리는 N1이나 N1X는 클럭을 낮추거나 코어를 줄여 노트북에 맞출 것으로 추정됩니다. 그럼에도 이미 나와 있는 퀄컴의 WoA 제품이나 인텔/AMD 노트북 프로세서와 차별점을 두기 위해 이들보다 강력한 GPU/AI 성능을 목표로 할 것으로 보입니다. 예상되는 시장 목표는 고성능 AI 작업 및 게임용 노트북이 가장 가능성 높습니다. 다만 게임의 경우 프리즘 에뮬레이터가 아니라 ARM 네이티브 환경에서 게임이 구동될 수 있도록 할 수 있느냐가 핵심이 될 것으로 보입니다. 게임은 에뮬레이터를 거치면 성능이 크게 줄어들기 때문에 최근 내장 그래픽 성능을 대폭 강화한 인텔이나 AMD를 이기기 쉽지 않습니다. 엔비디아가 게임 업계에 미치는 영향력은 매우 크지만, 아직 시장 규모가 작을 수밖에 없는 WoA 시장에 게임 제조사들이 얼마나 뛰어들지는 아직 미지수입니다. AI 연산 부분은 생태계 자체가 쿠다 (CUDA) 중심이기 때문에 엔비디아에 매우 유리한 시장이 될 것입니다. 이미 윈도우, 리눅스, 맥 등 다양한 OS로 AI 제작 및 개발 도구들이 나와 있어 WoA라고 안될 게 없습니다. DGX 스파크도 나름 수요가 있는 점을 생각하면 AI 작업용 노트북 역시 수요가 있을 것이고 사실 이 목적으로는 꽤 비싼 가격에도 팔리는 만큼 엔비디아가 가장 기대할 수 있는 시장입니다. 루머에 따르면 이 제품들은 올해 상반기 출시를 목표로 하고 있습니다. 만약 사실이라면, 가장 이른 공개 시점으로는 3월에 열릴 GTC 2026이 거론됩니다. 아직까지는 루머만 무성한 가운데, 실제 이 제품이 PC 시장에 격변을 몰고 올 태풍이 눈이 될지 아니면 찻잔 속의 태풍이 될지 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.

현재 인공지능(AI) 투자 붐으로 인해 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 여러 관련 제품의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그 대표적인 제품이 바로 메모리입니다. 특히 차세대 고대역폭 메모리인 HBM(High Bandwidth Memory)의 수요 급증은 국내 메모리 제조사의 실적은 물론 국내 주식시장 전체를 견인하고 있습니다. HBM의 가장 큰 장점은 메모리 대역폭이 매우 넓어 GPU의 AI 연산에 필요한 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것입니다. 다만, 가격이 매우 비싸 고성능 데이터센터 GPU에만 주로 사용되고 있습니다. 구체적인 가격은 제조사 간의 계약으로 공개되지 않으나, 12단 HBM4 메모리 같은 차세대 제품은 개당 500~600달러 선이라는 루머가 있을 정도입니다. 이러한 가격적 이유로 게임용 그래픽 카드는 여전히 GDDR7 메모리를 사용하고 있습니다. GDDR7은 HBM보다 대역폭은 낮지만 가격이 상대적으로 저렴하여 일반 소비자에게 적합합니다. 다만 서버 GPU 대비 대역폭뿐만 아니라 메모리 용량도 부족하여 거대한 AI 모델을 구동하기 어렵다는 제한점이 있습니다. 엔비디아가 올해 초 깜짝 공개했던 ‘프로젝트 디짓’은 이러한 약점을 극복하기 위해 등장했습니다. 이 개인용 AI 미니 PC는 연산 능력은 크게 늘리지 않으면서도 메모리 용량을 128GB로 대폭 확장했습니다. 가격을 3000달러 선으로 유지하면서 고용량 메모리를 구현할 수 있었던 비결은 HBM은 물론 GDDR7보다 저렴하고 저전력인 LPDDR5x 메모리를 탑재했기 때문입니다. GB10 칩을 사용한 프로젝트 디짓은 정식 명칭을 DGX 스파크(Spark)로 정하고 공식 출시되었습니다. AI 연산 능력은 FP4 기준 1 PFLOPS로, 블랙웰 B200 GPU의 20 PFLOPS보다 훨씬 느립니다. 그러나 메모리가 넉넉하여 2000억 파라미터를 가진 거대 모델도 구동할 수 있습니다. 반면 게임용 GPU인 RTX 5090은 3.35 PFLOPS로 연산 능력은 더 빠르지만, 메모리가 32GB에 불과하여 큰 모델을 사용하기 어렵습니다. 엔비디아가 LPDDR5x 메모리를 사용한 AI 칩을 선보인 뒤, 최근에는 인텔과 퀄컴도 이 대열에 합류할 것임을 발표했습니다. 다만 엔비디아와는 달리 이들은 서버 AI 제품군에 LPDDR5x 메모리를 적용할 계획입니다. 내년 하반기 출시를 목표로 하는 인텔의 AI 추론 칩인 크레센트 아일랜드(Crescent Island)는 정확한 속도와 대역폭은 밝히지 않았으나, 160GB의 LPDDR5x 메모리를 사용합니다. Xe3P 아키텍처를 적용한 AI 프로세서로, 정확한 연산 능력 역시 아직 베일에 가려 있습니다. HBM이나 GDDR7이 아닌 스마트폰에 주로 사용되는 LPDDR5x를 채택한 만큼, 가격은 저렴할 것으로 보이며, 인텔은 아마도 보급형 틈새시장을 노릴 가능성이 높습니다. 퀄컴은 이보다 더 본격적으로 엔비디아의 아성에 도전하려는 모습입니다. 최근 공개한 퀄컴 AI200 및 AI250은 엔비디아의 GB300 NVL72처럼 수냉식 서버 랙 시스템을 전제로 하고 있기 때문입니다. 퀄컴 AI200/AI250은 구체적인 대역폭은 미공개 상태이지만, 최대 768GB의 LPDDR5x 메모리를 사용한다고 밝혔습니다. AI 가속기는 퀄컴의 헥사곤 NPU 기반입니다. AI200/AI250 제품군의 메모리 대역폭이나 연산 능력 모두 미공개 상태이지만, 퀄컴은 LPDDR5x 메모리 기술에 상당한 노하우를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 최근 공개한 윈도우 노트북용 프로세서인 스냅드래곤 엘리트 X2 익스트림 프로세서에서 LPDDR5x-9523 16GB 메모리 모듈 3개를 활용하여 192비트 인터페이스로 228GB/s라는 상당한 대역폭을 확보하는 데 성공했습니다. 다만, 아무리 여러 개의 LPDDR5x 메모리를 병렬로 연결해도 HBM 계열처럼 광대한 대역폭을 확보하기는 어렵습니다. 따라서 엔비디아의 GB300 블랙웰 같은 초고성능 AI GPU보다는, 성능은 낮지만 훨씬 저렴하고 전력 소모가 적은 AI 가속기를 여러 개 병렬로 연결하는 전략을 사용할 것으로 보입니다. 참고로 퀄컴 AI200/AI250 랙 시스템 한 개의 전력 소모량은 160kW로 결코 적지 않은 수준입니다. LPDDR5x 메모리는 저렴하고 전력 소모가 적어 개인용 AI PC 같은 틈새시장을 노리는 엔비디아 DGX 스파크에는 최적의 선택입니다. 하지만 이 분야의 후발 주자인 인텔이나 퀄컴이 데이터센터 시장을 노리고 LPDDR5x 메모리를 채택한 배경에는 다른 이유가 있어 보입니다. 가장 큰 이유는 가격과 수급 문제일 가능성이 높습니다. 인텔과 퀄컴은 업계를 주도하는 대기업이지만, AI 가속기 부문에서는 후발주자인 만큼 현시점에서 시장을 주도하는 엔비디아의 AI GPU와 정면 대결하기는 어렵습니다. 따라서 저전력 또는 저렴한 가격으로 승부수를 던지는 것이 가장 합리적인 접근법이 될 수 있습니다. 여기에 HBM 메모리의 경우 수요 폭발로 인해 가격이 비싸고 수급도 쉽지 않은 상황이므로, 무리하게 HBM을 고집할 필요가 없다는 계산이 깔린 것으로 보입니다. 이러한 접근법이 내년에 가시적인 성과를 거둘 수 있을지 그 결과가 주목됩니다.