AI 추론 비용이 10분의 1로 떨어지고, 학습에 필요한 GPU 수가 4분의 1로 줄어든다면 어떤 일이 벌어질까요? 더 길게 대화하는 AI 에이전트, 수백만 토큰을 처리하는 추론 모델, 실시간으로 작동하는 복잡한 AI 시스템이 현실이 됩니다. Nvidia가 CES 2026에서 발표한 Vera Rubin 플랫폼은 바로 이런 미래를 앞당기기 위해 설계됐습니다.
Nvidia가 CES 2026에서 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼 Vera Rubin을 공식 출시했습니다. 이전 세대인 Blackwell 대비 AI 추론 성능은 5배, 학습 성능은 3.5배 향상됐고, 추론당 토큰 비용은 10분의 1로 줄었습니다. 6개 칩으로 구성된 통합 시스템으로, 이미 “풀 프로덕션” 단계에 진입해 2026년 하반기부터 파트너사를 통해 출시될 예정입니다.
출처: NVIDIA Kicks Off the Next Generation of AI With Rubin – NVIDIA Newsroom
6개 칩, 하나의 AI 슈퍼컴퓨터
Vera Rubin의 핵심은 “극단적 코디자인(extreme codesign)”입니다. Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 스위치, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 이더넷 스위치 등 6개 칩이 하드웨어와 소프트웨어 수준에서 긴밀하게 통합돼 하나의 시스템처럼 작동하죠.
Jensen Huang CEO는 “AI 컴퓨팅 수요가 폭발적으로 증가하는 지금, Rubin은 정확히 적시에 도착했다”며 “연례 주기로 새로운 세대의 AI 슈퍼컴퓨터를 출시하는 Nvidia의 전략이 AI의 다음 프론티어로 향하는 거대한 도약을 만들어냈다”고 강조했습니다.
가장 눈에 띄는 개선은 성능과 비용입니다. Rubin GPU는 50 페타플롭스의 NVFP4 컴퓨팅 성능을 제공하며, 3세대 트랜스포머 엔진에 하드웨어 가속 적응형 압축 기술을 탑재했습니다. NVLink 6세대는 GPU당 3.6TB/s, Vera Rubin NVL72 랙 전체로는 260TB/s의 대역폭을 제공하는데, 이는 전체 인터넷 대역폭보다 많은 수치입니다.
이런 성능 향상의 실질적 의미는 무엇일까요? 대규모 혼합 전문가(MoE) 모델을 학습할 때 필요한 GPU 수가 Blackwell 대비 4분의 1로 줄어들고, 추론 비용은 10분의 1로 감소합니다. 긴 컨텍스트를 유지하며 여러 단계를 거쳐 문제를 해결하는 AI 에이전트나 추론 모델에게는 게임체인저죠.
생태계 전체가 움직인다
Rubin의 진짜 위력은 생태계 장악력에 있습니다. OpenAI, Anthropic, Meta, xAI 같은 주요 AI 연구소부터 AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle 같은 클라우드 제공업체, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro 같은 하드웨어 파트너까지 거의 모든 주요 업체가 Rubin 채택을 확정했습니다.
OpenAI의 Sam Altman은 “지능은 컴퓨팅과 함께 확장된다”며 “Rubin 플랫폼이 이 진보를 계속 확장할 수 있게 돕는다”고 말했습니다. Anthropic의 Dario Amodei는 “Rubin 플랫폼의 효율성 향상은 더 긴 메모리, 더 나은 추론, 더 신뢰할 수 있는 결과를 가능하게 하는 인프라 진보”라고 평가했죠.
Microsoft는 차세대 Fairwater AI 슈퍼팩토리에 Vera Rubin NVL72 랙을 대규모로 배치할 예정이며, CoreWeave는 2026년 하반기부터 Rubin 기반 시스템을 AI 클라우드 플랫폼에 통합합니다. 이는 단순히 새 칩을 도입하는 차원이 아니라, AI 인프라 전체의 세대 교체를 의미합니다.
특히 주목할 점은 “풀 프로덕션” 발표입니다. 당초 2026년 말 출시 예정이었던 Rubin이 일정보다 빨리 생산에 들어간 건데, Blackwell 출시 지연으로 우려를 샀던 Nvidia가 기술 리더십을 재확인한 셈입니다. Wired 보도에 따르면 이번 발표는 투자자들에게 “우리는 계획대로 가고 있다”는 신호를 보내는 의미도 있다고 하네요.
AI 인프라 경쟁의 새로운 국면
Rubin이 열어젖히는 건 단순한 성능 향상이 아닙니다. 추론 비용이 10분의 1로 떨어지면 지금까지 경제성 문제로 실현되지 못했던 AI 사용 사례들이 폭발적으로 늘어날 겁니다. 수백만 토큰 컨텍스트를 유지하며 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트, 여러 단계를 거쳐 추론하는 고급 모델, 실시간으로 작동하는 대규모 AI 시스템이 모두 현실이 되죠.
Nvidia는 향후 5년간 AI 인프라에 3조~4조 달러가 투자될 것으로 전망합니다. Rubin은 이 거대한 시장에서 Nvidia의 주도권을 더욱 강화할 플랫폼입니다. 성능과 비용 모두에서 압도적 우위를 점했고, 생태계 전체를 끌어들였으니까요.
물론 한계도 있습니다. 복잡한 칩 생산은 여전히 공급 병목을 만들 수 있고, 거대한 전력 소비 문제는 해결해야 할 과제로 남아 있죠. 하지만 적어도 지금 시점에서 Rubin은 AI 인프라 경쟁의 판을 다시 짠 게임체인저입니다.
참고자료:
답글 남기기