엔비디아 CEO 젠슨 황이 GTC 2026 기조연설에서 AI를 훈련하고 실행하는 차세대 인프라 플랫폼 ‘베라 루빈’을 공개했다. 현재 세대인 블랙웰과 합산한 구매 주문 규모가 2027년까지 1조 달러에 달할 것이라고 전망했다. 작년에 제시한 5,000억 달러 전망의 두 배다.
베라 루빈의 핵심은 효율이다. 서버 여러 대를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 묶어 작동하는 랙 스케일 구조로, 블랙웰 대비 GPU를 4분의 1만 써도 대규모 AI 모델을 훈련할 수 있다. 전력 대비 추론 성능은 10배, 토큰당 비용은 10분의 1 수준이다. 같은 전기로 10배 더 많은 질문에 답할 수 있다는 뜻이다.
작년 200억 달러에 인수한 Groq의 첫 칩 ‘Groq 3’도 공개됐다. GPU가 훈련과 추론을 모두 처리하는 범용 칩이라면, Groq의 LPU는 AI가 실제로 응답을 생성하는 추론 과정만을 위해 설계된 전용 칩이다. 올해 3분기 출하 예정이다.
엔비디아의 차세대 AI 인프라 플랫폼이다. 블랙웰의 후속으로, AI 모델을 훈련하고 추론(실행)하는 데 필요한 GPU, 네트워킹 칩, 서버를 하나의 통합 시스템으로 묶었다. 이름은 암흑물질의 존재를 밝힌 천문학자 베라 루빈에서 따왔다.
블랙웰(Blackwell)과 베라 루빈의 차이는?
블랙웰은 현재 세대 GPU 아키텍처이고, 베라 루빈은 차세대다. 베라 루빈은 블랙웰 대비 GPU 사용량을 4분의 1로 줄이면서도 동일 규모의 모델을 훈련할 수 있고, 전력 대비 추론 성능이 10배 높다.
LPU란?
Language Processing Unit의 약자로, Groq가 개발한 AI 추론 전용 칩이다. GPU가 훈련과 추론 모두를 처리하는 범용 칩인 반면, LPU는 AI가 응답을 생성하는 추론 과정에 특화되어 속도와 효율이 높다.
AI에서 훈련과 추론의 차이는?
훈련(Training)은 대량의 데이터로 AI 모델을 학습시키는 과정이고, 추론(Inference)은 학습된 모델이 실제로 질문에 답하거나 결과를 생성하는 과정이다. 훈련은 한 번 하면 끝이지만, 추론은 사용자가 쓸 때마다 계속 발생한다.
GTC란?
GPU Technology Conference의 약자로, 엔비디아가 매년 개최하는 AI·GPU 기술 컨퍼런스다. CEO 젠슨 황의 기조연설에서 신제품과 전략이 발표되며, AI 업계의 방향을 가늠하는 주요 행사로 자리잡았다. 이번 GTC에서는 우버 로보택시 파트너십과 오픈 모델 패널도 주목받았다.
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