2026.07.15 수요일
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엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.2026-07-07 07:44:18
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젠슨 황 "지금은 한국의 시간"…정부·AI 생태계와 피지컬 AI 도약 논의 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 일정에서 한국 인공지능(AI) 생태계 전반과 협력 확대 의지를 재확인했다. 정부와는 GPU 26만장 도입, 베라 루빈 기반 AI 팩토리, 엔비디아 R&D센터 설립을 논의했고 국내 대기업·스타트업과는 피지컬 AI와 글로벌 진출 방안을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 앞서 황 CEO와 별도 면담을 가졌다. 양측은 지난해 APEC 정상회의를 계기로 형성된 한국과 엔비디아의 AI 인프라 협력을 실제 성과로 이어가야 한다는 데 뜻을 모았다. 배 부총리는 이 자리에서 엔비디아 GPU 26만장의 차질 없는 도입을 요청했다. 또 엔비디아의 차세대 AI 컴퓨팅 인프라인 베라 루빈 NVL72 기반 AI 팩토리 도입을 연내 추진할 수 있도록 협력을 당부했다. AI 팩토리는 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 결합해 데이터 수집과 학습, 추론까지 AI 전 과정을 수행하는 차세대 지능형 데이터센터다. 정부의 관심은 단순 GPU 확보에 그치지 않는다. 배 부총리는 한국이 거대언어모델(LLM) 경쟁에서는 미국 빅테크에 뒤처졌지만, 제조와 로봇, 반도체 기반을 결합한 피지컬 AI에서는 앞서갈 수 있다는 점을 강조했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇, 공장, 자동차, 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 엔비디아 R&D센터 국내 설립도 주요 의제였다. 배 부총리는 엔비디아 연구개발 거점이 조속히 국내에 마련돼 국내 산·학·연과 피지컬 AI 공동연구를 수행하는 실질적 협력 허브가 되길 기대한다고 밝혔다. 앞서 엔비디아가 서울 근무 조건으로 피지컬 AI 관련 인력 채용에 나선 만큼 한국 R&D센터 설립 논의는 실행 단계로 접어든 것으로 보인다. 황 CEO는 이날 한국 AI 산업에 대한 강한 기대감을 드러냈다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간”이라며 한국이 반도체와 제조, 에너지 인프라, 소프트웨어, 문화적 확산력을 함께 갖춘 드문 국가라고 평가했다. 중공업과 전자 산업에서 세계적 경쟁력을 쌓은 한국이 AI 시대에도 중요한 역할을 할 수 있다는 메시지다. 황 CEO는 한국에 “수천억달러 규모의 잠재적 사업”을 가져왔다고도 말했다. 특히 SK하이닉스와 SK텔레콤을 언급하며 메모리와 AI 클라우드 분야의 초대형 파트너십이 막대한 경제적 기회를 만들 수 있다고 강조했다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 필요한 HBM 핵심 공급사이고 SK텔레콤은 엔비디아 DSX 기반 GW급 AI 클라우드 구축에 나섰다. 이날 리셉션에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버, 크래프톤 등 국내 주요 대기업이 참석했다. 업스테이지, NC AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타 등 AI 스타트업과 두산로보틱스, 로보티즈, 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업도 자리를 함께했다. 반도체, 클라우드, 게임, 로봇, 모빌리티, 생성형 AI 기업이 한자리에 모인 셈이다. 간담회에서는 생성형 AI와 소버린 AI, AI 반도체 인프라, 스타트업 투자, 글로벌 시장 진출, 피지컬 AI 협력 방안이 폭넓게 논의된 것으로 알려졌다. 황 CEO는 참석 투자사들을 향해 한국 AI 스타트업에 대한 투자를 독려한 것으로 전해졌다. 한국이 AI의 미래에 투자하기 좋은 시장이라는 메시지를 직접 던진 것이다. 이번 방한에서 엔비디아의 한국 전략은 뚜렷해졌다. SK하이닉스는 HBM과 차세대 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI와 AI 팩토리, LG는 데이터센터와 휴머노이드 로봇, 현대차는 모빌리티와 제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어에서 각각 협력 축을 맡는다. 정부의 역할도 중요해졌다. GPU 도입과 AI 팩토리 구축은 전력, 냉각, 데이터센터 입지, 인재, 규제, 보안 체계가 함께 움직여야 성과를 낼 수 있다. 엔비디아 R&D센터가 실제 산학연 공동연구와 산업 실증으로 이어지려면 정부 지원과 민간 투자가 맞물려야 한다. 검증대에는 실행력이 오른다. GPU 26만장 도입과 베라 루빈 AI 팩토리 구축이 일정대로 진행되는지, 엔비디아 R&D센터가 국내 연구개발 생태계에 어떤 역할을 하는지, 스타트업 투자와 글로벌 진출이 실제 성과로 이어지는지가 관건이다. 황 CEO의 방한은 한국을 단순한 메모리 공급국이나 GPU 구매국이 아니라 AI 인프라와 피지컬 AI를 함께 설계하는 전략 거점으로 끌어올리는 계기가 됐다. 이제 남은 과제는 선언을 산업 현장의 성과로 바꾸는 일이다. 한국이 반도체와 제조, 로봇, 클라우드, 소프트웨어를 묶어 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있을지가 이번 협력의 본질적 시험대가 될 전망이다.2026-06-08 22:57:11
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GPU 확보 넘어 '인프라 설계' 경쟁…엘리스, 모듈형 데이터센터로 AI 판 흔든다 [경제일보] 국내 AI(인공지능) 기업 엘리스그룹이 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 나서면서 AI 경쟁의 핵심 축이 GPU 확보에서 인프라 설계·운용 역량으로 이동하고 있다. 글로벌 빅테크 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응해 국산 AI 인프라 구축 필요성도 함께 부각되는 흐름이다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회를 통해 AI 인프라 구축부터 교육·솔루션까지 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 핵심은 PMDC다. 기존 데이터센터 구축에 1~2년이 소요되는 것과 달리 약 3개월 내 설치가 가능한 이동형 데이터센터로 AI 수요 급증에 빠르게 대응할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'를 지원하는 고전력 인프라 설계를 완료했다는 점이 주목된다. 해당 GPU는 랙당 200kW 이상의 전력을 요구하는 고사양 장비로 전력·냉각·네트워크를 동시에 최적화해야 하는 고난도 인프라 기술이 필요하다. 배경에는 AI 인프라 경쟁 심화가 있다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 폭증하면서 글로벌 기업들은 데이터센터 확보 경쟁에 나서고 있다. 그러나 최근 들어 단순히 GPU를 많이 확보하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. AI 모델 성능은 연산 자원뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 운영하느냐에 크게 좌우되기 때문이다. 이 과정에서 '클러스터링' 기술이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 수천~수만 개 GPU를 하나의 시스템처럼 연결해 연산 성능을 극대화하는 기술로 네트워크 구조와 데이터 처리 효율이 성능을 결정짓는다. 엘리스그룹은 최대 1만장 이상 GPU를 연결할 수 있는 설계 역량을 확보하며 대규모 연산 환경 구축 경쟁에 뛰어든 상태다. 이는 AI 인프라 경쟁이 '하드웨어 확보'에서 '시스템 설계'로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 비용 구조 변화도 중요한 포인트다. AI 인프라의 가장 큰 진입 장벽은 비용이다. 고성능 GPU와 이를 연결하는 인피니밴드 네트워크는 막대한 투자를 요구한다. 엘리스그룹은 이를 이더넷 기반 네트워크로 대체해 비용을 낮추고 유휴 GPU를 활용한 '스팟 요금제'를 통해 이용 비용을 최대 50% 수준으로 낮추는 모델을 제시했다. 이는 AI 인프라를 일부 대기업이 독점하는 구조에서 벗어나 더 많은 기업이 접근할 수 있도록 하는 '비용 민주화' 전략으로 해석된다. AI 풀스택 전략도 같은 맥락이다. 엘리스그룹은 단순 인프라 제공을 넘어 AI 솔루션과 교육까지 결합한 구조를 구축하고 있다. 문서 분석 솔루션과 생성형 AI를 결합해 실제 업무에 적용 가능한 서비스를 제공하고 이를 활용할 인력까지 함께 양성하는 방식이다. 이는 AI 인프라 기업이 단순 클라우드 사업자가 아니라 ‘AI 활용 생태계’ 전반을 구축하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 이러한 흐름은 '소버린 AI' 논의와도 연결된다. 최근 각국은 자국 데이터와 산업을 보호하기 위해 독자적인 AI 인프라 구축을 추진하고 있다. GPU, 클라우드, AI 모델까지 포함한 전체 밸류체인을 확보해야 기술 주권을 유지할 수 있다는 판단에서다. 엘리스그룹이 국산 인프라 구축 필요성을 강조하는 것도 이러한 글로벌 흐름과 맞닿아 있다. 하지만 AI 인프라는 초기 투자 비용이 크고 수요 변동성도 높다. 또한 글로벌 시장에서는 이미 대형 클라우드 기업들이 시장을 장악하고 있어 후발 주자의 진입 장벽이 높은 편이다. 기술적으로도 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 지속적인 투자와 운영 경험 축적이 필요하다. AI 경쟁의 핵심은 더 이상 GPU 보유 규모가 아니라 이를 효율적으로 연결·운용하는 역량으로 이동하고 있다. 엘리스그룹의 PMDC 전략은 이러한 변화에 대한 하나의 해법으로 평가된다. 데이터센터를 구축하는 방식에서 필요 시 신속하게 활용하는 방식으로 전환되는 가운데 AI 인프라의 형태 자체가 변화하며 새로운 경쟁 구도가 형성되고 있다.2026-04-15 17:10:16
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