민주 “역성장서 정상성장 궤도 진입”국힘 “日 같은 관세 안전장치 없어” 여야가 6일 국회 예산결산특별위원회 종합정책질의를 시작으로 728조원 규모의 ‘슈퍼 예산’ 심사에 착수했다. 더불어민주당은 확장 재정이 필요하다는 점을 강조했고, 국민의힘은 한미 관세 협상 결과에 따른 대미 투자 재정 부담이 커질 수 있다는 점을 파고들었다. 안도걸 민주당 의원은 “새 정부 출범 5개월 만에 경제는 대반전을 기하고 있다. 역성장에서 정상성장 궤도로 진입하고 있다”며 “윤석열 정부는 경기 하강기에 초긴축 재정이라는 독약 처방을 했다. 그러다 보니 경제가 죽어 버렸다”고 했다. 전 정부에서의 긴축 재정으로 경제가 활성화되지 않았다며 확장 재정의 필요성을 강조한 것이다. 반면 강승규 국민의힘 의원은 “일본은 현금 송금을 법적으로 막아 놓은 안전장치를 둔 협상을 했다. 일본은 ‘여우의 지혜’를 썼는데 우리는 그런 안전장치 없이 부담만 떠안은 협상을 했다”며 “일본은 도널드 트럼프 임기 3년으로 기간을 한정했는데, 우리는 10년 의무를 지는 협상을 했다. 부담은 우리가 훨씬 크다”고 지적했다. 김대식 국민의힘 의원이 ‘농산물 개방 문제는 어떻게 되느냐’고 질의하자 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관은 “농산물도 저희들 얘기가 맞다”고 말했다. 하워드 러트닉 미국 상무부 장관의 ‘한국은 자기 시장을 100% 완전 개방하는 데 동의했다’는 주장을 반박한 것이다. 한편 김민석 국무총리는 엔비디아가 한국 정부와 기업에 약속한 그래픽처리장치(GPU) 공급과 관련, “결국은 다 민간에서 약속한 대로 진행이 될 것”이라고 말했다. 그는 ‘현대차·삼성전자·SK하이닉스가 GPU를 공급받을 수 있다고 자신하느냐’는 질문에 “그렇게 생각한다”며 “공급받기로 한 GPU가 다 (최신 칩인) ‘블랙웰’만으로 100% 되는 것은 아니라고 볼 수도 있다”고 말했다. 한편 예결위는 이날부터 7일까지 이틀간 종합정책질의를 진행한다. 오는 10~11일은 경제부처 대상, 12~13일은 비경제부처 대상 부별 심사를 할 예정이다. 17일부터는 예산안의 증감액을 사실상 결정하는 예산안 조정 소위가 가동된다. 2026년 본예산에 대한 국회 법정 처리 시한은 12월 2일이다.

여야가 6일 국회 예산결산특별위원회 종합정책질의를 시작으로 728조원 규모의 ‘슈퍼 예산’ 심사에 착수했다. 더불어민주당은 확장 재정이 필요하다는 점을 강조했고, 국민의힘은 한미 관세 협상 결과에 따른 대미 투자 재정 부담이 커질 수 있다는 점을 파고들었다. 안도걸 민주당 의원은 “새 정부 출범 5개월 만에 경제는 대반전을 기하고 있다. 역성장에서 정상성장 궤도로 진입하고 있다”며 “윤석열 정부는 경기 하강기에 초긴축재정이라는 독약처방을 했다. 그러다 보니 경제가 죽어버렸다”고 했다. 전 정부에서 긴축 재정으로 경제가 활성화되지 않았다며 확장재정의 필요성을 강조한 것이다. 윤후덕 민주당 의원은 “내년도 총지출 증가율을 본예산(670조원) 대비로 보면 8.1% 증가이지만, 올해 추경예산(703조원)과 비교하면 3.5%만 증가한 것”이라며 총수입 기준으로도 본예산 대비 3.5%, 추경 대비 5.0% 증가 수준이라고 설명했다. 이어 “실제 예산에 대비하면 균형예산을 편성한 것”이라고 했다. 반면 강승규 국민의힘 의원은 “일본은 현금 송금을 법적으로 막아놓은 안전장치를 둔 협상을 했다. 일본은 ‘여우의 지혜’를 썼는데 우리는 그런 안전장치 없이 부담만 떠안은 협상을 했다”며 “일본은 도널드 트럼프 임기 3년으로 기간을 한정했는데, 우리는 10년 의무를 지는 협상을 했다. 부담은 우리가 훨씬 크다”고 지적했다. 김대식 국민의힘 의원이 ‘농산물 개방 문제는 어떻게 되느냐’고 질의하자 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관은 “농산물도 저희들 얘기가 맞다”고 말했다. 하워드 러트닉 미국 상무부 장관의 ‘한국은 자기 시장을 100% 완전 개방하는 데 동의했다’는 주장을 반박한 것이다. 김민석 국무총리는 엔비디아가 한국 정부와 기업에 약속한 그래픽처리장치(GPU) 공급과 관련, “결국은 다 민간에서 약속한 대로 진행이 될 것”이라고 말했다. 김 총리는 ‘현대차·삼성전자·SK하이닉스가 GPU를 공급받을 수 있다고 자신하느냐’는 질문에 “그렇게 생각한다”며 “공급받기로 한 GPU가 다 (최신 칩인) 블랙웰만으로 100% 되는 것은 아니라고 볼 수도 있다”고 말했다. 한편 국민의힘은 내년도 예산안 심사에서 ▲내로남불 예산 ▲보은성 예산 ▲‘깜깜이’ 정책금융 예산 ▲국가재정법을 위반한 채 불투명 ‘졸속 (인공지능)AI’ 예산 ▲선심성 예산 등 5대 부문을 중점 점검하겠다고 밝혔다.

현대자동차그룹이 엔비디아와 손잡고 차세대 인공지능(AI) 칩 ‘블랙웰’을 도입하기로 하면서 향후 펼쳐질 미래 경쟁력에 관심이 쏠린다. 자율주행 기술 개량을 가속화하고, 차에서 고사양 게임을 즐길 수 있는 AI 생태계 혁신에 뒤처지지 않겠다는 의미다. 2일 업계에 따르면 엔비디아가 현대차그룹에 공급하는 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 5만개는 자율주행시스템을 비롯해 제조 공정에 쓰이는 휴머노이드 로봇 등 ‘AI 팩토리’ 구축에 사용된다. 현대차그룹은 차량 내 AI, 자율주행, 생산 효율화, 로보틱스를 상호 연결된 단일 생태계로 통합할 계획이다. 현대차그룹의 첨단운전자보조시스템(ADAS)은 테슬라처럼 운전자가 전방을 주시하고 운전대나 페달을 조작하지 않아도 차선을 변경하고 차간거리를 유지할 수 있게 하는 ‘레벨2’(반자율주행) 기술을 보유하고 있지만 고속도로 진출입로나 회전 교차로 진입 등에선 제한된다. 이런 와중에 GM은 현대차보다 앞서 운전자가 운전대에서 손을 떼고 주행할 수 있는 ‘슈퍼 크루즈’를 출시하기도 했다. 현대차는 차량이 상황을 인지하고 판단을 제어하는 딥러닝 모델을 구축하고, 주행 중 운전자 개입이 필요 없는 기술력을 확보한다는 목표다. 자율주행은 사람이나 장애물이 갑자기 나타나는 ‘예측 불가능한 위험 상황’에 대한 학습 능력이 중요하다. 블랙웰 GPU의 고성능 연산 능력을 바탕으로 돌발 상황 대비 능력을 개선할 수 있다는 평가가 나온다. 고성능 GPU를 대량 확보하면 원가 절감 효과도 있다. 앞서 정의선 현대차그룹 회장은 지난달 30일 ‘지포스’ 한국 출시 25주년 행사에서 “앞으로 차에서 더 많은 게임을 할 수 있도록 만들겠다”고 밝혔다. 현대차그룹은 차에서 그래픽이 간단하고 조작이 단순한 아케이드 게임을 제공하지만, 테슬라는 고성능 그래픽과 게임 콘솔 수준의 ‘테슬라 아케이드’를 제공해 고사양 게임을 실행할 수 있다.

현대자동차그룹이 엔비디아와 손잡고 차세대 인공지능(AI) 칩 ‘블랙웰’을 도입하기로 하면서 향후 펼쳐질 미래 경쟁력에 관심이 쏠린다. 자율주행 기술 개량을 가속화하고, 차에서 고사양 게임을 즐길 수 있는 AI 생태계 혁신에 뒤처지지 않겠다는 의미다. 2일 업계에 따르면 엔비디아가 현대차그룹에 공급하는 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 5만개는 자율주행시스템을 비롯해 제조 공정에 쓰이는 휴머노이드 로봇 등 ‘AI 팩토리’ 구축에 사용된다. 현대차그룹은 차량 내 AI, 자율주행, 생산 효율화, 로보틱스를 상호 연결된 단일 생태계로 통합할 계획이다. 현대차그룹의 첨단운전자보조시스템(ADAS)는 테슬라처럼 운전자가 전방을 주시하고 운전대나 페달을 조작하지 않아도 차선을 변경하고 차간 거리를 유지할 수 있게 하는 ‘레벨2’(반자율주행) 기술을 보유하고 있지만, 고속도로 진출입로나 회전 교차로 진입 등에선 제한된다. 이런 와중에 GM은 현대차보다 앞서 운전자가 운전대에서 손을 떼고 주행할 수 있는 ‘슈퍼 크루즈’를 출시하기도 했다. 현대차는 차량이 상황을 인지하고 판단을 제어하는 딥러닝 모델을 구축하고, 주행 중 운전자 개입이 필요 없는 기술력을 확보한다는 목표다. 자율주행은 사람이나 장애물이 갑자기 나타나는 ‘예측 불가능한 위험 상황’에 대한 학습 능력이 중요하다. 블랙웰 GPU의 고성능 연산 능력을 바탕으로 돌발 상황 대비 능력을 개선할 수 있다는 평가가 나온다. 고성능 GPU를 대량 확보하면 원가 절감 효과도 있다. 앞서 정의선 현대차그룹 회장은 지난달 30일 ‘지포스’ 한국 출시 25주년 행사에서 “앞으로 차에서 더 많은 게임을 할 수 있도록 만들겠다”고 밝혔다. 현대차그룹은 차에서 그래픽이 간단하고 조작이 단순한 아케이드 게임을 제공하지만, 테슬라는 고성능 그래픽과 게임 콘솔 수준의 ‘테슬라 아케이드’를 제공해 고사양 게임을 실행할 수 있다. 현대차그룹은 엔비디아의 최신 AI 반도체 칩셋을 차량에 적용하고, 자체 개발 중인 통합 운영체제 ‘플레오스’ OS로 소프트웨어 최적화를 추진한다.

SK그룹이 국내 제조업 생태계의 인공지능(AI) 혁신을 위해 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 피지컬(제조) AI 플랫폼 ‘옴니버스’를 활용한 ‘제조 AI 클라우드’를 구축한다. SK그룹은 이를 SK하이닉스 등 SK그룹의 제조 분야 계열사는 물론 정부나 제조업과 관련된 공공기관, 국내 스타트업 등 외부 수요처에도 개방해 대한민국 제조업 생태계가 AI 기반으로 생산성과 효율성을 높여 나갈 수 있도록 돕는다는 계획이다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 활용해 제조 AI 클라우드를 구축하고 스타트업 등 제조 분야 외부 수요처까지 제공하는 것은 아시아에서 최초다. 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 31일 경북 경주에서 열린 ‘2025 아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋’에서 만나 ‘제조 AI 스타트업 얼라이언스’ 협력 방안 및 반도체 협력과 국내 제조 AI 생태계 발전 방향에 대해 의견을 나눴다. 옴니버스 기반 제조 AI 클라우드 구축과 관련해 구축에서 운영, 사용까지 일원화하는 국내 사례는 SK가 유일하다. 옴니버스는 엔비디아의 가상 시뮬레이션 기반인 ‘디지털 트윈’ 플랫폼으로, 제조업 생산공정을 온라인 3차원(3D) 가상공간에 똑같이 구축해 시뮬레이션하는 모델이다. 수율 개선과 설비의 유지 보수 효율성을 높일 수 있고, 비용 절감 효과로 글로벌 제조업계에서 관심이 커지고 있다. 세계적으로 제조업에 AI를 도입해 불량을 일찍 발견하거나 최소화해 생산성을 높이고 적기에 유지보수 하는 것이 제조업의 성패로 꼽히고 있어 국내 스타트업과 제조업 기업들의 옴니버스 활용은 국내 제조 AI 역량 강화에 도움이 될 전망이다. 제조 AI 클라우드는 SK하이닉스가 도입하는 엔비디아의 최신 GPU ‘RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션’ 2000여장을 기반으로, SK하이닉스 이천캠퍼스와 용인반도체 클러스터에서 활용할 수 있도록 SK텔레콤이 구축과 운영, 서비스를 맡게 된다. SK는 국내 유일의 제조 AI 클라우드 운영 사업자로서 사용자들이 해외 데이터센터에 의존하지 않고 옴니버스에 직접 접근하는 환경을 만들어 국내 제조업에 최적화된 성능과 데이터 보안을 보장할 계획이다. 엔비디아는 GPU 공급 뿐 아니라 옴니버스를 바탕으로 국내 제조업에 특화된 AI 모델을 SK와 개발한다. 소프트웨어 최적화, AI 모델 학습 및 추론, 클라우드 운영 자동화, 시뮬레이션 튜닝 등에서 기술 협력에 나서며 시스템을 고도화할 예정이다. 이번 협력으로 그동안 높은 비용과 장비 수급 등의 이유로 AI 도입에 어려움을 겪었던 국내 제조업 기업들이 제조 AI를 실현하는 데 활력이 될 전망이다. 양 사는 IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털(VC)과의 제조분야 AI 스타트업 육성 및 지원에 함께하기로 했다. 한편 SK그룹은 GPU 5만장 이상 규모의 AI 인프라 ‘AI 팩토리’를 엔비디아와 국내에 구축한다. AI 팩토리는 제조 AI 클라우드, 울산에서의 AI 데이터센터 프로젝트 등이 포함된 ‘엔비디아 GPU 기반의 AI 산업 클러스터’다. SK그룹은 2027년을 목표로 울산에 100메가와트(MW) 규모 ‘하이퍼스케일급’ AI 데이터센터 사업을 진행 중이다. AI 팩토리는 국내 제조 AI 경쟁력 강화에 일조할 것으로 보인다. SK그룹은 엔비디아와의 협력해 디지털 트윈과 로봇, 거대언어모델(LLM) 등 학습 및 추론, 3차원(3D) 시뮬레이션 기능을 두루 갖춘 ‘산업용 AI 서비스 공급 사업자’로 발돋움하겠다는 계획이다. 최 회장은 “SK그룹은 엔비디아와 협력해 AI를 국내 산업 전반의 혁신을 이끄는 엔진으로 만들고 있다. 이를 통해 산업 전반이 규모, 속도, 정밀도의 한계를 넘어서게 될 것”이라며 “엔비디아 AI 팩토리를 기반으로 SK그룹은 차세대 메모리, 로보틱스, 디지털 트윈, 지능형 AI 에이전트를 구동할 인프라를 구축할 계획”이라고 말했다. 황 CEO는 “SK그룹은 엔비디아의 핵심적인 메모리 기술 파트너로, 엔비디아가 전 세계 AI 발전을 주도하는 최첨단 GPU 컴퓨팅 플랫폼을 개발할 수 있도록 지원하고 있다”며 “엔비디아의 가속 컴퓨팅과 소프트웨어를 기반으로 한 AI 인프라를 구축함으로써 SK그룹의 혁신과 한국 AI 생태계를 활성화할 AI 팩토리를 함께 조성하고 있다는 점이 매우 기쁘다”고 말했다. 이날 SK텔레콤은 엔비디아와 ‘AI 네트워크’ 연구개발(R&D)을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. SK텔레콤은 6세대(6G) 이동통신 핵심기술로 꼽히는 ‘AI-RAN(무선접속네트워크)’ 기술 개발에 엔비디아, 국내 통신사, 삼성전자, 연세대, 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께할 예정이다.

이재명 대통령이 31일 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 현장에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만났다. 이 대통령과 황 CEO는 ‘인공지능(AI) 3대 강국’ 도약을 위한 협력을 약속했고, 엔비디아는 한국에 최신 그래픽 처리장치(GPU) 블랙웰 26만장을 공급하기로 했다. 이 대통령은 경주 APEC 정상회의 첫날인 이날 횡 CEO와 만나 AI 생태계 전반의 혁신 방안에 대해 의견을 나눴다고 대통령실이 밝혔다. 이날 접견에는 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 의장이 배석했다. 이 대통령은 모두발언을 통해 “대한민국의 목표는 아시아·태평양 지역 AI 수도로 거듭나는 것”이라며 “최근 한국을 아태 지역 AI 허브로 발전시키는 프로젝트에 블랙록, 오픈AI와 같은 글로벌 AI 기업이 함께 하기로 했다. 엔비디아도 동참해 인프라·기술·투자가 선순환하는 AI 생태계를 함께 만들어 가길 기대한다”고 말했다. 이어 “엔비디아가 AI 혁신 속도를 담당하고 있다면 한국은 이 속도를 잘 활용해 혁신의 올바른 방향을 제시할 수 있는 최적의 파트너”라며 “논의된 협력 방안이 한국을 넘어 국제사회에 실질적으로 기여하는 성공 사례가 될 수 있도록 한국 정부도 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다. 접견에서는 ▲피지컬 AI 등 핵심분야 AI 인프라 구축 및 기술협력 ▲AI 기술 공동연구 ▲AI 인재 양성 및 스타트업 지원 방안이 논의됐다. 엔비디아는 한국의 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 위해 블랙웰 26만장을 공급하기로 했다. 우리 정부는 이를 공공 및 민간 AI 인프라 확충에 투입한다. 현대차와 네이버는 엔비디아와 협력해 피지컬 AI 등 분야의 경쟁력 확보에 나선다. 현대차와 엔비디아는 AI 자율주행차, AI 자율제조 등 피지컬 AI 기술 개발과 특화 인재 양성에 협력하며, 네이버는 엔비디아와 손잡고 클라우드 및 AI 기반 소프트웨어중심차량(SDV) 등 피지컬 AI 경쟁력을 높인다. SK하이닉스와 삼성전자는 엔비디아 GPU를 활용해 반도체 생산 공정 개선을 위한 디지털 트윈 구축에 나선다. 대통령실은 “AI 및 피지컬 AI 풀스택 전반에 걸쳐 역량을 갖춘 국내 기업과 엔비디아의 협업이 강화함에 따라 우리나라의 AI 기반 혁신을 가속화하고 제조·서비스 품질과 경쟁력을 한층 제고할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.

현대자동차그룹이 엔비디아와 손잡고 30억 달러(약 4조원)를 투자해 한국에 인공지능(AI) 연구개발 거점을 세운다. 양사는 정부와 협력해 국내 ‘피지컬 AI’ 생태계 조성과 동시에 자율주행차·스마트팩토리 등 산업 전반에 걸친 AI 혁신을 추진할 계획이다. 현대차그룹은 엔비디아와 경북 경주에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 현장에서 ‘국내 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 협력 파트너로 참여한 이 협약에서 양사는 한국에 ▲엔비디아 AI 기술센터 ▲현대차그룹 피지컬 AI 애플리케이션센터 ▲피지컬 AI 데이터센터 등 3개 핵심 거점을 설립한다. 피지컬 AI는 현실 세계의 물리적 환경에서 스스로 인식·판단·행동하는 AI 기술로, 자율주행·로봇·공장 자동화 등에 활용된다. 이번 프로젝트의 투자 규모는 30억 달러로, AI 인프라 구축과 인재 양성에 집중된다. 양사는 차세대 AI칩 ‘엔비디아 블랙웰’ 그래픽카드(GPU) 5만 장을 활용해 자율주행차, 로봇, 스마트팩토리 등에서 작동할 통합 AI 모델을 개발·검증할 예정이다. 이를 통해 차량·공장·로봇을 하나의 지능형 생태계로 연결하는 ‘AI 팩토리’ 체계를 구축한다. 정부는 이를 국가 차원의 ‘피지컬 AI 클러스터’ 조성 계획과 연계해 한국이 제조·모빌리티 기반의 AI 강국으로 도약하겠다는 목표다. 현대차그룹은 AI를 차량 설계와 생산, 로봇 운영에 통합 적용할 수 있는 기반을 마련한다. 엔비디아의 AI 플랫폼 ‘DGX’와 ‘옴니버스’를 활용해 공장 디지털 트윈을 구현하고, 자율주행차 소프트웨어를 가상환경에서 검증하는 시스템도 구축할 계획이다. 디지털 트윈은 공장 환경을 가상 환경에서 확인하고 다룰 수 있도록 한 3차원 모델이다. 이후 AI 팩토리를 통해 차량 내 인공지능, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 지능형 모빌리티 솔루션 개발 속도를 높일 예정이다. 정의선 현대차그룹 회장은 “AI 기반 모빌리티와 스마트팩토리 시대를 선도하기 위한 도약”이라며 “양사는 첨단 기술 개발을 넘어 대한민국 AI 생태계 구축에 함께 나설 것”이라고 말했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 “한국의 제조 역량과 엔비디아의 AI 인프라가 결합하면 산업 전반의 혁신이 가속화될 것”이라고 밝혔다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “AI는 모든 산업의 방식을 근본적으로 바꿀 것”이라며 “현대차그룹과 함께 지능형 자동차와 공장을 구현해 미래 모빌리티 산업의 새 기준을 세워가겠다”고 강조했다.

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.

인공지능(AI) 인프라 전문 기업 명인이노가 초소형 AI 슈퍼컴퓨터 MSI EdgeXpert를 국내 시장에 출시했다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 엔비디아 DGX Spark를 기반으로 만들어졌으며, 올해 5월 대만에서 열린 ‘컴퓨텍스2025’에서 공개돼 글로벌 관심을 모았다. 16일 명인이노에 따르면 MSI EdgeXpert는 가로·세로 15cm, 높이 5cm 정도로 손바닥 위에 올려둘 수 있을 만큼 작고 가볍다. 무게도 1.2kg에 불과해 개발자가 직접 들고 다니며 AI 시연을 할 수 있을 정도다. 작은 크기와 달리 성능은 고성능 서버급이다. 제품에는 엔비디아 그레이스 CPU와 엔비디아 블랙웰 GPU가 결합된 최신 칩셋이 탑재돼 있어 복잡한 AI 모델도 빠르게 처리할 수 있다. 특히 데이터 전송 속도가 기존 방식보다 최대 5배 빠른 기술이 적용돼 대규모 언어 모델(LLM) 구동에 최적화돼 있다. 개발 환경을 구축하는 과정도 간편하다. MSI EdgeXpert는 하드웨어뿐 아니라 운영체제와 필수 소프트웨어가 모두 포함된 ‘올인원’ 제품으로, 별도 설정 없이 전원을 켜자마자 바로 AI 개발과 모델 실험을 시작할 수 있다. 128GB의 메모리와 1TB 또는 4TB의 저장공간을 제공하며, 초고속 인터넷 포트와 USB-C 단자, Wi-Fi 7 무선 네트워크까지 지원한다. 작은 크기에도 불구하고 성능은 대형 장비에 뒤지지 않는다. EdgeXpert 한 대로 최대 2000억개의 파라미터를 가진 대형 AI 모델을 실행할 수 있으며, 두 대를 연결하면 4000억개가 넘는 모델도 구동 가능하다. 이는 현재 상용화된 AI 개발 장비 중에서도 높은 수준이다. 제품 가격은 1TB 모델이 480만 원, 4TB 모델이 630만 원이다. 명인이노는 국내 최대 IT 쇼핑몰인 컴퓨존과 함께 사전 예약 이벤트를 진행하며, 구매자에게 적립금 또는 전용 케이블을 증정한다. 권기범 명인이노 이사는 “이제는 거대한 서버실이 없어도 손바닥만 한 기기로 AI 개발을 할 수 있는 시대가 왔다”며 “기업, 공공기관, 교육기관 등 다양한 현장에서 AI 개발 환경을 한층 손쉽게 구축할 수 있을 것”이라고 말했다.

엔비디아가 인텔에 50억 달러(약 7조원)의 지분 투자를 결정하면서 반도체 업계가 요동치고 있습니다. 이 소식에 인텔 주가는 30% 가까이 급등한 반면, 경쟁사인 AMD 주가는 약세를 면치 못했습니다. 두 거대 기업의 깜짝 동맹이 어떤 결과물을 만들어낼지에 대한 다양한 예측이 나오고 있습니다. 내장 그래픽: 엔비디아의 지포스 GPU가 인텔 CPU 속으로? 두 회사가 협력하면 가장 먼저 예상되는 분야는 내장 그래픽입니다. 현재 인텔은 아크(Arc)라는 소비자용 그래픽 프로세서(GPU) 제품군을 보유하고 있습니다. 인텔은 과거 독립 그래픽 카드 시장에서 철수한 뒤 내장 그래픽에 집중해왔지만, 오랜 기간 ‘그래픽 감속기’라는 오명을 쓸 만큼 성능이 매우 낮았습니다. 이후 인텔은 AMD 출신의 라자 코두리를 영입하며 내장 그래픽 성능을 대폭 개선한 아크 시리즈를 선보였습니다. 그 결과 인텔 내장 그래픽은 라데온 내장 그래픽과 견줄 만큼 향상되었으나, 독립 그래픽 카드 시장에서는 1% 미만의 점유율로 고전을 면치 못하고 있습니다. 만약 엔비디아의 지포스 그래픽이 인텔 CPU와 통합된다면, 내장 그래픽의 중요성이 큰 노트북 및 미니 PC 시장에서 강력한 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 이론적으로 어려운 일이 아닙니다. 이미 2017년 인텔은 AMD와 협력해 라데온 GPU를 하나의 패키지로 통합한 카비 레이크G를 출시한 바 있습니다. 당시 HBM2 메모리를 탑재한 라데온 RX Vega M GH GPU를 CPU와 EMIB 방식으로 묶어 크기를 줄였습니다. 현재 인텔 CPU는 타일 방식으로 만들어지기 때문에 외부에서 제작된 GPU 타일을 연결하는 일이 더욱 용이해졌습니다. 따라서 예상보다 이른 시일 내에 결과물이 나올 가능성도 있습니다. 다만 엔비디아가 현재 판매 중인 RTX 50 시리즈 GPU에 영향을 주지 않기 위해 성능이 낮은 엔트리 레벨 GPU를 통합할 가능성이 높습니다. 고성능 GPU는 별도 메모리가 필요하지만, 비용 절감을 위해 CPU와 메모리를 공유하는 제품이 가장 유력하게 점쳐집니다. 이 경우 인텔 아크 그래픽의 미래는 어떻게 될까요? 상당한 적자를 기록 중인 독립 그래픽 부문은 정리되고, 내장 그래픽은 보급형 제품군으로 남는 것이 가장 현실적인 시나리오입니다. 소비자가 비용을 더 지불하고 지포스 내장 제품을 선택하는 한편, 아크 GPU를 내장한 더 저렴한 제품을 찾는 수요도 있을 것이기 때문입니다. 서버 시장: CPU와 GPU가 결합된 새로운 솔루션 서버 부문에서는 CPU와 GPU를 결합한 제품군이 유력한 후보입니다. 엔비디아는 블랙웰 GPU에 자체 ARM 서버 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 결합해 사용하고 있지만, 데이터센터 시장에서는 여전히 x86 생태계가 훨씬 큰 비중을 차지하고 있습니다. 따라서 x86 CPU와 결합한 제품을 고려할 수 있으며, 이 경우 경쟁사인 AMD의 에픽 프로세서보다 인텔의 제온 프로세서가 더 적합한 파트너입니다. 다만, 이 협력은 인텔의 자체 AI 가속기인 가우디와 AI GPU 쇼어스의 미래를 더욱 불확실하게 만들 것으로 보입니다. 인텔 가우디 AI 가속기는 시장 판매가 미미한 수준이며, 야심작이었던 팔콘 쇼어스 AI GPU는 이미 취소되었습니다. 후속작인 재규어 쇼어스를 시장에 출시하겠다고 밝혔지만, 성능이 낮은 인텔 GPU에 대한 수요가 거의 없어 성공 가능성은 희박해 보입니다. 역설적으로, 인텔의 AI GPU 개발이 난관에 부딪히면서 오히려 엔비디아와의 협업 가능성은 높아졌습니다. 서로 경쟁 관계에 놓일 가능성이 낮아졌기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 인텔이 향후 자신들의 사업 영역을 침범할 가능성이 적다고 판단할 수 있습니다. 파운드리 협력: TSMC와 인텔, 그 사이의 선택은? 마지막으로 흥미로운 질문은 엔비디아가 인텔 파운드리를 이용할 것인지에 대한 것입니다. 외신 보도에 따르면 이번 투자 계획에서 파운드리 계약은 포함되지 않은 것으로 보입니다. 엔비디아는 오랜 고객사인 TSMC에 대한 의존도가 높고 파운드리를 변경할 경우 프로세서 설계부터 다시 검증해야 하기 때문에 갑작스럽게 인텔 파운드리를 이용할 가능성은 낮습니다. 하지만 인텔 18A(1.8㎚) 공정의 수율이 안정되고 가격이 합리적이라면 완전히 가능성을 배제할 순 없을 것입니다. 엔비디아의 인텔 투자가 반도체 업계에 어떤 변화를 불러일으킬지는 아직 미지수입니다. ‘찻잔 속의 태풍’으로 끝날지, 아니면 반도체 산업을 재편할 중대한 시발점이 될지 앞으로의 결과가 주목됩니다.

엔비디아가 인텔에 50억 달러(약 7조원)의 지분 투자를 결정하면서 반도체 업계가 요동치고 있습니다. 이 소식에 인텔 주가는 30% 가까이 급등한 반면, 경쟁사인 AMD 주가는 약세를 면치 못했습니다. 두 거대 기업의 깜짝 동맹이 어떤 결과물을 만들어낼지에 대한 다양한 예측이 나오고 있습니다. 내장 그래픽: 엔비디아의 지포스 GPU가 인텔 CPU 속으로? 두 회사가 협력하면 가장 먼저 예상되는 분야는 내장 그래픽입니다. 현재 인텔은 아크(Arc)라는 소비자용 그래픽 프로세서(GPU) 제품군을 보유하고 있습니다. 인텔은 과거 독립 그래픽 카드 시장에서 철수한 뒤 내장 그래픽에 집중해왔지만, 오랜 기간 ‘그래픽 감속기’라는 오명을 쓸 만큼 성능이 매우 낮았습니다. 이후 인텔은 AMD 출신의 라자 코두리를 영입하며 내장 그래픽 성능을 대폭 개선한 아크 시리즈를 선보였습니다. 그 결과 인텔 내장 그래픽은 라데온 내장 그래픽과 견줄 만큼 향상되었으나, 독립 그래픽 카드 시장에서는 1% 미만의 점유율로 고전을 면치 못하고 있습니다. 만약 엔비디아의 지포스 그래픽이 인텔 CPU와 통합된다면, 내장 그래픽의 중요성이 큰 노트북 및 미니 PC 시장에서 강력한 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 이는 이론적으로 어려운 일이 아닙니다. 이미 2017년 인텔은 AMD와 협력해 라데온 GPU를 하나의 패키지로 통합한 카비 레이크G를 출시한 바 있습니다. 당시 HBM2 메모리를 탑재한 라데온 RX Vega M GH GPU를 CPU와 EMIB 방식으로 묶어 크기를 줄였습니다. 현재 인텔 CPU는 타일 방식으로 만들어지기 때문에 외부에서 제작된 GPU 타일을 연결하는 일이 더욱 용이해졌습니다. 따라서 예상보다 이른 시일 내에 결과물이 나올 가능성도 있습니다. 다만 엔비디아가 현재 판매 중인 RTX 50 시리즈 GPU에 영향을 주지 않기 위해 성능이 낮은 엔트리 레벨 GPU를 통합할 가능성이 높습니다. 고성능 GPU는 별도 메모리가 필요하지만, 비용 절감을 위해 CPU와 메모리를 공유하는 제품이 가장 유력하게 점쳐집니다. 이 경우 인텔 아크 그래픽의 미래는 어떻게 될까요? 상당한 적자를 기록 중인 독립 그래픽 부문은 정리되고, 내장 그래픽은 보급형 제품군으로 남는 것이 가장 현실적인 시나리오입니다. 소비자가 비용을 더 지불하고 지포스 내장 제품을 선택하는 한편, 아크 GPU를 내장한 더 저렴한 제품을 찾는 수요도 있을 것이기 때문입니다. 서버 시장: CPU와 GPU가 결합된 새로운 솔루션 서버 부문에서는 CPU와 GPU를 결합한 제품군이 유력한 후보입니다. 엔비디아는 블랙웰 GPU에 자체 ARM 서버 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 결합해 사용하고 있지만, 데이터센터 시장에서는 여전히 x86 생태계가 훨씬 큰 비중을 차지하고 있습니다. 따라서 x86 CPU와 결합한 제품을 고려할 수 있으며, 이 경우 경쟁사인 AMD의 에픽 프로세서보다 인텔의 제온 프로세서가 더 적합한 파트너입니다. 다만, 이 협력은 인텔의 자체 AI 가속기인 가우디와 AI GPU 쇼어스의 미래를 더욱 불확실하게 만들 것으로 보입니다. 인텔 가우디 AI 가속기는 시장 판매가 미미한 수준이며, 야심작이었던 팔콘 쇼어스 AI GPU는 이미 취소되었습니다. 후속작인 재규어 쇼어스를 시장에 출시하겠다고 밝혔지만, 성능이 낮은 인텔 GPU에 대한 수요가 거의 없어 성공 가능성은 희박해 보입니다. 역설적으로, 인텔의 AI GPU 개발이 난관에 부딪히면서 오히려 엔비디아와의 협업 가능성은 높아졌습니다. 서로 경쟁 관계에 놓일 가능성이 낮아졌기 때문입니다. 엔비디아 입장에서는 인텔이 향후 자신들의 사업 영역을 침범할 가능성이 적다고 판단할 수 있습니다. 파운드리 협력: TSMC와 인텔, 그 사이의 선택은? 마지막으로 흥미로운 질문은 엔비디아가 인텔 파운드리를 이용할 것인지에 대한 것입니다. 외신 보도에 따르면 이번 투자 계획에서 파운드리 계약은 포함되지 않은 것으로 보입니다. 엔비디아는 오랜 고객사인 TSMC에 대한 의존도가 높고 파운드리를 변경할 경우 프로세서 설계부터 다시 검증해야 하기 때문에 갑작스럽게 인텔 파운드리를 이용할 가능성은 낮습니다. 하지만 인텔 18A(1.8㎚) 공정의 수율이 안정되고 가격이 합리적이라면 완전히 가능성을 배제할 순 없을 것입니다. 엔비디아의 인텔 투자가 반도체 업계에 어떤 변화를 불러일으킬지는 아직 미지수입니다. ‘찻잔 속의 태풍’으로 끝날지, 아니면 반도체 산업을 재편할 중대한 시발점이 될지 앞으로의 결과가 주목됩니다.

미국과 중국이 ‘관세 휴전’을 90일간 추가 연장하기로 합의했다. 이에 따라 도널드 트럼프 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석이 오는 10월 말~11월 초 경북 경주에서 열리는 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의를 전후해 정상회담을 개최할 수 있는 분위기가 조성됐다는 평가다. 트럼프 대통령은 캐나다(35%), 스위스(39%), 브라질·인도(50%) 등에는 고율 관세를 일방 통보하면서도 희토류 등 광물 자원을 무기로 갖고 있는 중국과는 확전을 자제하는 모양새다. 백악관은 11일(현지시간) 트럼프 대통령이 중국에 대한 관세 유예를 90일 더 연장하는 내용의 행정명령에 서명했다고 밝혔다. 미중은 지난 4월 서로에게 ‘폭탄 관세’를 부과하며 대치하다 5월 스위스 제네바에서 열린 1차 고위급 무역회담에서 115% 포인트씩 관세율을 대폭 낮추기로 합의했다. 당시 4월에 매겨진 관세율 91% 포인트는 취소하고 나머지 24% 포인트 적용은 90일간 유예하기로 했다. 이날이 90일간의 유예 기간이 종료되는 날이었는데 추가 연장을 확정한 것이다. 이에 따라 양국은 오는 11월 10일까지 추가 시간을 확보하며 협상을 계속 진행할 수 있게 됐다. 미중은 지난달 28~29일 스웨덴 스톡홀름에서 열린 3차 무역회담에서 관세 유예 추가 연장에 잠정 합의했지만 트럼프 대통령은 이날까지 최종 결정을 미뤄 왔다. 국제위기그룹(ICG)의 윌리엄 양 선임 애널리스트는 이번 유예에 대해 “중국의 희토류 수출 통제가 강력한 지렛대 효과를 발휘했다”고 분석했다. 미국은 자동차와 방위산업 핵심 광물인 희토류의 중국 의존도가 높다. 여기에다 트럼프 대통령은 관세, 무역, 안보 등 양국 현안을 일괄 타결하기 위한 2기 첫 미중 정상회담을 앞두고 있어 유화적인 태도를 유지한 것으로 보인다. 트럼프 대통령은 이날 취재진과 만난 자리에서 엔비디아에 성능을 30~50%로 낮춘 블랙웰 기반 인공지능(AI) 가속기의 중국 수출을 허용하는 방안도 고려 중이라고 밝혔다. 블랙웰은 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)로 중국 수출이 허용된 H20보다 성능이 좋다. 중국도 이에 화답해 미국 방산업체에 부과한 ‘이중 용도 물자’(군용·민간용 겸용 물자) 수출 통제 조치를 중단했다. 한편 트럼프 대통령은 이날 트루스소셜에 “금에는 관세가 부과되지 않을 예정”이라고 밝혔다.

SK텔레콤이 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘블랙웰 B200’ 1000여장을 기반으로 한 단일 클러스터 구성의 ‘구독형 AI 클라우드 서비스’(GPUaaS)를 출시했다고 5일 밝혔다. 클러스터 명은 ‘해인’으로 팔만대장경이 보관된 ‘해인사’에서 이름을 따왔다. SK텔레콤은 이번 클러스터가 ‘디지털 팔만대장경’ 역할을 하는 K-소버린 AI 인프라로 자리매김하겠다는 의미를 담았다. SK텔레콤에 따르면 이번 서비스는 지난해 12월 선보인 H100 기반 GPUaaS의 후속으로 국내 최대 규모이자 최고 성능의 GPUaaS다. 해인 클러스터는 과학기술정보통신부의 ‘AI-컴퓨팅 자원 활용 기반 강화(GPU 임차 지원) 사업’에 선정되며, 글로벌 경쟁력을 갖춘 국가 AI 파운데이션 모델 개발에 활용될 예정이다. SK텔레콤은 이번 GPUaaS 출시를 위해 미국 AI 데이터센터 통합 솔루션 기업인 ‘펭귄 솔루션스’와 전략적으로 협력했다. 펭귄 솔루션스는 엔비디아 인증 10대 구축 파트너로서 25년 이상 고성능 컴퓨팅 솔루션 설계·운영 경험을 보유하고 있다. 또 다른 전략적 파트너사인 글로벌 AI 서버 제조사 슈퍼마이크로와의 협력을 통해 GPU 서버를 단기간 내 확보하며 공급 시점을 앞당겼다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 PC용 중앙처리장치(CPU) 라이젠을 통해 기사회생했습니다. 서버용 CPU 에픽을 출시해 시장 점유율을 늘리면서 이제 이 회사는 서버와 소비자 시장 모두에서 큰 성과를 내고 있습니다. 영원히 이길 수 없을 것 같던 ‘골리앗’ 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직도 그래픽처리장치(GPU) 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 엔비디아의 GPU보다 절대적인 성능이 낮은 것이 사실입니다. 특히 인공지능(AI) 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 집중해온 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 꾸려진 터라 시장에 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 이런 AMD가 최근 열린 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼을 함께 공개했습니다. 우선 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈 대비 4배의 성능을 지니고 있습니다. 스펙상으로는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. MI350X 시리즈는 TSMC N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결하는 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억개 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장합니다. 다만 엔비디아는 자사 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계에서 엔비디아가 중심이 되고 있어 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서도 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. 이를 의식하듯 AMD도 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬듯 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 PC용 중앙처리장치(CPU) 라이젠을 통해 기사회생했습니다. 서버용 CPU 에픽을 출시해 시장 점유율을 늘리면서 이제 이 회사는 서버와 소비자 시장 모두에서 큰 성과를 내고 있습니다. 영원히 이길 수 없을 것 같던 ‘골리앗’ 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직도 그래픽처리장치(GPU) 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 엔비디아의 GPU보다 절대적인 성능이 낮은 것이 사실입니다. 특히 인공지능(AI) 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 집중해온 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 꾸려진 터라 시장에 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 이런 AMD가 최근 열린 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼을 함께 공개했습니다. 우선 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈 대비 4배의 성능을 지니고 있습니다. 스펙상으로는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. MI350X 시리즈는 TSMC N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결하는 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억개 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장합니다. 다만 엔비디아는 자사 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계에서 엔비디아가 중심이 되고 있어 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서도 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. 이를 의식하듯 AMD도 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬듯 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

AMD는 10년 전만 해도 회사가 위태로운 상황이었지만, 2017년 출시한 라이젠 CPU를 통해 기사회생했습니다. 그리고 서버 부분에도 에픽 CPU를 출시해 점점 시장 점유율을 늘려 이제는 서버와 소비자 CPU 시장 모두에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 과거 절대 이길 수 없을 것 같았던 경쟁자 인텔과 상황이 역전된 셈입니다. 하지만 아직 GPU 부분에서는 엔비디아의 아성을 넘기 힘든 게 사실입니다. 최근 엔비디아가 고성능 AI 서버 GPU에 집중하는 사이 AMD는 라데온 RX 9070 시리즈와 RX 9060 시리즈를 경쟁력 있는 가격에 출시해 시장에서 좋은 반응을 얻고 있지만, 아직 절대 성능에서 엔비디아 GPU보다 낮은 게 사실입니다. 특히 AI 서버 시장은 엔비디아가 오래전부터 AI와 서버 시장에 집중한 탓에 생태계 자체가 엔비디아 위주로 구성되어 있어 끼어들기가 만만치 않은 게 현실이기도 합니다. 그러나 AMD는 최근 열린 어드밴싱 AI 이벤트에서 엔비디아의 독주에 제동을 걸 수 있는 신제품과 플랫폼들을 함께 공개했습니다. 우선 가장 중요한 AI GPU인 인스팅트 MI350X/IM355X는 2년 전 등장한 MI 300 시리즈와 비교해서 4배의 성능을 지니고 있어 스펙상으로 보면 엔비디아 블랙웰 B200 GPU와 경쟁할 수 있는 수준입니다. 새로운 MI350X 시리즈는 TSMC의 N6 공정으로 만든 I/O 다이 위에 N3P 공정으로 만든 GPU 칩렛인 Accelerator Complex Die (XCD)을 올리고 다시 8개의 HBM3E 메모리를 연결한 복잡한 3차원 패키징 기술을 사용했습니다. 덕분에 1850억 개의 트랜지스터를 하나의 GPU에 집적했습니다. 8개의 HBM3E 메모리는 총 288GB의 용량과 8TB/s의 대역폭을 제공합니다. MI350X와 MI355X의 차이점은 공랭식이나 수랭식이냐는 것인데, 수랭식인 MI355X가 성능이 좀 더 우수합니다. 기본 연산 능력은 FP 64기준 MI350X와 MI355X가 72TFLOPS와 78.6TFLOPS입니다. AI 연산에 중요한 FP8/FP4 기준으로는 각각 9.2PFLOPS/10.1PFLOPS, 18.45PFLOPS/20.1PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있습니다. AMD는 MI350X 시리즈가 일부 AI 작업에서 엔비디아의 B200, GB200 GPU보다 우수하다고 주장하고 있습니다. 다만 엔비디아는 B200보다 1.5배 성능을 지닌 B300을 올해 하반기에 출시할 계획입니다. B300/GB300은 288GB HBM3E 메모리와 FP4 Tensor Dense/Sparse 기준으로 15/30TFLOPS의 성능을 지니고 있어 MI350X 시리즈보다 기본 성능이 우수합니다. 하지만 더 중요한 차이점은 AI 생태계가 엔비디아 위주일 뿐 아니라 여러 개의 GPU를 묶어 하나의 거대한 AI 클러스터를 구축하는 기술에서 엔비디아가 크게 앞서 있다는 것입니다. AMD는 이점을 의식하듯 이번 이벤트에서 인스팅트 MI350X/MI355X 및 에픽 CPU와 함께 사용할 수 있는 NIC (network interface card) 시스템인 펜산도 폴라라 (Pensando Pollara) 400GbE NIC를 공개했습니다. 각각의 인스팅트 MI350X/MI355X GPU는 8개씩 묶어 하나의 플랫폼을 구성한 후 서버 랙에 들어가는데, 이때 수많은 GPU를 연결해 효율적으로 작동하게 만드는 일이 중요합니다. 펜산도 폴라라 AI NIC는 10만 개 이상의 GPU 하이퍼스케일 시스템에도 대응할 수 있습니다. 오라클 클라우드는 앞으로 AMD MI355X GPU 131,072개를 사용한 제타 스케일 AI 데이터 센터를 구축할 예정입니다. MI355X의 TDP는 1400W에 달해 처음 하이퍼 스케일 AI 데이터 센터에 도전하는 AMD가 과연 발열을 효과적으로 해소할 수 있을지 궁금해지는 대목이기도 합니다. AMD는 내년에는 Zen 6 아키텍처 기반인 256코어 베니스 (Venice) 에픽 CPU를 출시하고 인스팅트 MI 400 시리즈 GPU도 선보일 계획입니다. 그리고 2세대 NIC인 불카노 (Vulcano, 이탈리아 도시 이름)를 같이 출시합니다. MI 400시리즈는 MI 300 시리즈 대비 10배의 성능을 목표로 하고 있습니다. 현재 AI 하드웨어 시장은 엔비디아 천하라고 해도 과언이 아닌 상태입니다. AMD가 CPU 시장에서 그랬던 것처럼 AI 하드웨어에서도 누구도 예상하지 못했던 기적 같은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

모로코 지리적 이점 활용AI 슈퍼컴퓨팅 연재 구축‘소버린 클라우드·AI’ 완성 네이버가 엔비디아와 손잡고 모로코의 초대형 인공지능(AI) 데이터 구축에 참여한다. 네이버는 클라우드 플랫폼을 기반으로 중동을 넘어 아프리카와 유럽까지 AI 인프라를 확장하는 모습이다. 네이버는 엔비디아와 AI 인프라 기업 넥서스 코어 시스템즈, 글로벌 투자사 로이드 캐피탈과 컨소시엄을 구성해 모로코에 차세대 AI 데이터센터를 구축한다고 13일 밝혔다. 이 사업은 유럽·중동·아프리카를 아우르는 지역에 소버린 AI 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것을 목표다. 이에 유럽과 인접하고 다중 해저 광케이블로 연결된 모로코의 지리적 이점을 활용해 모로코에 500메가와트(㎿)급 재생에너지 기반의 데이터센터를 구축, 유럽 시장에 효율적인 AI 인프라를 제공한다는 구상이다. 우선 사업의 첫 단계로 엔비디아와 최신 블랙웰(GB200) 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 40㎿급 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라를 연내 구축하고 이후 500㎿까지 단계적으로 확대할 방침이다. 네이버클라우드는 넥서스 코어 시스템즈, 로이드 캐피탈과 데이터센터의 플랫폼 운영 주체로 참여한다. 데이터 저장부터 처리, 운영까지 전 과정을 현지에서 독립 수행하는 소버린 클라우드·AI 구조를 구축한다는 계획이다. 네이버는 그동안 사우디아라비아에 별도 법인을 설립하고, 이를 교두보 삼아 중동 시장 진출에 공을 들여왔다. 이번 프로젝트로 유럽 시장 진출 발판을 마련할 경우 동남아와 중동에 이어 유럽까지 영토를 확장하게 된다. 네이버는 AI 서비스부터 클라우드, 데이터센터에 이르는 AI 밸류체인 전 영역에 독자 기술을 확보한 만큼 유럽 시장이 직면한 데이터 주권과 기술 자립이라는 핵심 과제를 동시에 해결할 수 있는 장점을 보유해 진출에 유리하다고 강조했다. 채선주 네이버 전략사업대표는 “사우디에서 입증된 신뢰가 이번 프로젝트 참여로 이어진 것”이라며 “이번 협력은 네이버가 보유한 클라우드와 AI 기술이 일본, 동남아, 중동을 넘어 유럽까지 확장되는 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.

오래전부터 컴퓨터 게임을 좋아하는 사람들 사이에서는 ‘게임은 지포스’라는 이야기가 있어 왔습니다. 한때 경쟁자인 AMD의 라데온 그래픽 카드가 강력한 경쟁자로 등장하기도 했지만, GPU 시장을 석권한 엔비디아의 아성을 넘어서지 못하고 점유율이 크게 줄었기 때문입니다. 결국 라데온은 최상위급 고성능 제품은 아예 접고 중급형 및 보급형 제품에 집중했지만, 이 시장에서도 기를 펴지 못해 점유율이 크게 줄어들었습니다 엔비디아의 지포스 그래픽 카드 점유율은 국내에서 작년까지 90%가 넘어 사실상 독과점 상태였습니다. 라데온의 시장 점유율은 한 자릿수에 불과해 시장에서 존재가 미미했습니다. 그런 만큼 게임 제작사들도 주로 사용하는 지포스를 기준으로 게임을 제작해서 PC 게임에서는 지포스가 표준이었습니다. 게임은 지포스라는 이야기가 엔비디아가 만든 광고 문구가 아니라 그냥 소비자들 사이에서 통용된 이유이기도 합니다. 하지만 올해 초부터 이런 독점 구도에 균열이 생기기 시작했습니다. 엔비디아가 내놓은 RTX 50 시리즈가 생각 외로 낮은 기본 성능과 너무 비싼 가격으로 소비자의 불만을 산 상태에서 AMD가 훨씬 가성비가 높은 라데온 RX 9070 시리즈를 내놓았기 때문입니다. 물론 여전히 GPU 시장에서 엔비디아가 강세를 유지하긴 했지만, RX 9070 시리즈는 가성비로 경쟁자를 누르는 모습을 보여 시장에서 좋은 반응을 이끌어 냈습니다. 라데온 점유율도 두 자릿수로 껑충 뛰어올라 과거처럼 시장에서 팔리는 그래픽 카드라고 하면 지포스 일색은 아닌 상황이 됐습니다. 하지만 기본적으로 가장 많이 팔리는 중급형 그래픽 카드보다 좀 더 비싼 준 고급형 그래픽 카드로 시장 점유율을 높이는 데는 한계가 있습니다. 그래서 올해 6월 AMD는 중급형 시장을 위해 라데온 RX 9060 XT를 선보이며 본격적인 중원을 차지하기 위한 전쟁을 시작했습니다. 엔비디아는 AMD보다 먼저 중급형 시장에 RTX 5060 Ti와 RTX 5060을 내놓으면서 출시 가격을 인하하는 강수를 두긴 했으나 인공지능 기능인 DLSS4를 제외하면 이전 세대 제품과 성능 차이가 거의 없다는 점이 밝혀지면서 반응은 별로 좋지 않았습니다. 이런 상황에서 새로 출시된 라데온 RX 9060 XT는 상당히 공격적인 가격으로 등장했습니다. 16GB 제품 기준으로 RTX 5060Ti가 429달러인데 비해 RX 9060Ti는 349달러에 불과합니다. 여기서 흥미로운 대목은 GPU 제조 단가는 사실 RX 9060 XT가 더 높아 보인다는 점입니다. RX 9060XT에 쓰인 나비(Navi) 44 칩은 TSMC N4P 공정으로 제조됐는데 RTX 5060 Ti에 쓰인 GB 206의 N4보다 더 고성능 공정입니다. 심지어 칩 자체의 크기도 나비 44가 GB 206보다 큽니다. 따라서 GPU 자체로만 보면 RX 9060XT이 좀 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이는 기본 스펙으로도 확인됩니다. 공개된 내용에 따르면 나비 44의 트랜지스터 집적도는 297억 개로 GB 206의 219억 개보다 많습니다. 여기에 기본 클럭과 부스트 클럭 모두 RX 9060 XT가 좀 더 높습니다. 그 결과 FP32 기준 연산 능력은 25.6 TFLOPS와 23.7TFLOPS로 RX 9060 XT가 좀 더 높으며 인공지능 연산에 중요한 FP16 (FP4/INT4/FP8) 기준 연산 능력 역시 RX 9060 XT가 205 (821) TFLOPS로 RTX 5060 Ti의 190 (759) TFLOPS보다 약간 높게 나타납니다. 그러면서도 TDP는 160W로 RTX 5060 Ti보다 낮은데, 실제 사용시 전력 소모 역시 낮게 나타나고 있습니다. TSMC의 N4P 채택과 아키텍처 특성에 따른 것으로 생각됩니다. 다만 클럭과 트랜지스터 숫자의 차이를 고려하면 두 제품 간 기본 연산 능력 차이가 상당히 작아 오히려 엔비디아의 블랙웰 아키텍처가 AMD의 RDNA4 아키텍처보다 더 효율적이라는 점을 시사하는 결과라고 해석할 수 있는 여지는 있습니다. 그래도 어쨌든 RX 9060 XT가 기본 연산 성능은 높고 가격은 더 저렴한 것은 사실입니다. 심지어 가격을 낮추기 위해 메모리를 8GB로 줄인 RTX 5060 Ti 8GB보다 RX 9060 XT 16GB가 30달러 더 저렴합니다. 물론 그렇다고 모든 스펙에서 RTX 5060 Ti가 뒤지기만 하는 것은 아닙니다. RTX 5060 Ti는 GDDR7을 사용해 GDDR6에 머물러 있는 RX 9060 XT보다 메모리 대역폭이 훨씬 높습니다. 넓은 메모리 대역폭과 게임에서의 최적화 덕분인지, 실제 게임 벤치마크에서는 기본 연산 능력과 반대로 RTX 5060 Ti가 평균적으로 소폭 앞서는 모습을 보입니다. 특히 DX11을 사용하는 온라인 게임에서 강세를 보입니다. 반면 RX 9060 XT는 벌컨 API 사용 게임에서 강세를 보이고 있습니다. 하지만 일부 게임에서 앞선 성능과 DLSS4라는 강력한 무기에도 불구하고 RX 9060 XT는 RTX 5060 Ti의 가장 큰 약점인 높은 가격을 파고들었기 때문에 ‘게임은 지포스’라는 오랜 믿음에 큰 균열을 만들고 있습니다. 엔비디아가 고성능 AI GPU에 집중하면서 게임 시장에 소홀해진 사이 라데온이 약진하면서 이제는 중급형 시장까지 지포스의 우세를 장담할 수 없게 된 것입니다. 다만 엔비디아에는 아직 남은 카드가 몇 개 있습니다. 첫 번째는 가격입니다. 사실 제조 원가는 엔비디아가 더 저렴할 가능성이 높아 얼마든지 가격을 인하할 여력이 있습니다. 두 번째 무기는 여전히 엔비디아에 최적화된 게임이 많다는 것입니다. 세 번째로 RTX 50 시리즈의 가장 큰 무기인 DLSS4 적용 게임의 수를 더 늘려 가면 체감 성능을 크게 높일 수 있다는 점입니다. 물론 엔비디아가 어떤 대응책을 내놓더라도 모두 소비자에게 이득이기 때문에 라데온 RX 9060 XT는 그래픽 카드를 구매할 소비자들에게 가뭄에 단비 같은 존재라고 할 수 있습니다. 모처럼 좋은 반응을 얻고 있는 AMD가 올해 그래픽 카드 시장 점유율을 얼마나 뺏어올 수 있을지 앞으로 주목됩니다.