NVIDIA Vera Rubin 플랫폼

1. 서론: 베라 루빈 플랫폼의 등장과 AI 컴퓨팅의 새로운 지평

1.1 NVIDIA Vera Rubin 플랫폼의 정의 및 전략적 위상

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼은 Blackwell 아키텍처의 뒤를 잇는 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼으로, 인공지능(AI) 기술의 발전 방향에 맞추어 설계된 시스템 수준의 아키텍처 혁신을 대표한다.1 이는 단순히 그래픽 처리 장치(GPU)의 성능을 개선하는 차원을 넘어, 중앙 처리 장치(CPU), GPU, 그리고 새로운 목적 기반 프로세서인 CPX(Context Processing eXpansion)를 유기적으로 통합한 총체적 컴퓨팅 솔루션이다.2 플랫폼의 핵심 설계 목표는 백만 단위 토큰(million-token) 이상의 방대한 컨텍스트를 실시간으로 처리해야 하는 차세대 AI 워크로드, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 비디오 애플리케이션의 추론(inference) 성능과 효율성을 극대화하는 데 있다.2

이러한 설계 철학은 AI 시장의 경제적, 기술적 무게중심이 변화하고 있음을 시사한다. 과거 AI 하드웨어 경쟁이 모델을 한 번 훈련하는 데 드는 막대한 비용과 시간을 줄이는 데 집중했다면, 이제는 훈련된 모델을 실제 서비스에 배포하여 지속적으로 운영하는 추론 단계의 비용과 효율성이 핵심 과제로 부상했다. 특히 정교한 AI 에이전트나 대규모 코드베이스를 이해하는 코딩 어시스턴트와 같은 고부가가치 애플리케이션은 방대한 양의 컨텍스트를 처리해야 하므로, 추론 과정의 총소유비용(TCO)이 기하급수적으로 증가하고 있다. NVIDIA Vera Rubin 플랫폼은 바로 이 추론 경제학의 패러다임을 바꾸기 위한 NVIDIA의 전략적 해답이다. 플랫폼이 ’대규모 컨텍스트 추론’을 전면에 내세운 것은, AI 하드웨어 시장의 주도권을 훈련에서 추론으로 확장하고, 가장 수익성 높은 미래 AI 워크로드 시장을 선점하려는 명확한 의도를 보여준다.2

1.2 명명의 기원: 천문학자 베라 C. 루빈 (Vera C. Rubin)

Vera Rubin 플랫폼의 이름은 미국의 선구적인 여성 천문학자 베라 C. 루빈(Vera C. Rubin)을 기리기 위해 명명되었다.1 그녀는 은하의 회전 속도를 정밀하게 관측하여, 눈에 보이는 물질만으로는 설명할 수 없는 강력한 중력의 존재, 즉 암흑 물질(dark matter)에 대한 최초의 강력한 증거를 제시한 인물이다.4 이는 NVIDIA가 자사의 주요 아키텍처에 그레이스 호퍼(Grace Hopper), 존 폰 노이만(John von Neumann), 블라디미르 블랙웰(Vladimir Blackwell) 등 과학계의 거인들의 이름을 붙여온 전통을 잇는 것이다.1

이러한 명명 전략은 단순한 경의의 표시를 넘어선다. NVIDIA는 자사의 기술적 개척을 암흑 물질 연구와 같은 인류 지식의 최전선과 동일선상에 놓음으로써, 자사 플랫폼을 단순한 상업적 하드웨어 공급업체를 넘어 인류의 가장 근본적인 난제를 해결하는 필수 도구로 포지셔닝한다. 이는 “지능의 새로운 시대를 열겠다“는 NVIDIA의 거시적 비전과 일맥상통하며, 브랜드 가치를 기술적 성능을 넘어 과학적 탐구의 동반자라는 상징적 차원으로 격상시키는 고도의 전략이다.5

다만 이 명명법으로 인해 칠레에 건설된 실제 천문 관측 시설인 **베라 C. 루빈 천문대(Vera C. Rubin Observatory)**와 혼동될 소지가 있다.4 두 주체는 이름의 기원을 공유할 뿐, 기술적으로나 조직적으로 완전히 독립적이다. 본 안내서의 6장에서는 이 둘의 차이점을 명확히 구분하여 설명함으로써, 기술적 사실관계를 명확히 하고자 한다.

1.3 안내서의 구성 및 목적

본 안내서는 NVIDIA Vera Rubin 플랫폼의 기술적 아키텍처를 구성 요소 단위부터 시스템 전체에 이르기까지 심층적으로 분석하고, OpenAI와의 기념비적인 파트너십이 갖는 산업적, 전략적 함의를 평가하며, 차세대 기술 로드맵을 조망하는 것을 목적으로 한다. 각 섹션은 플랫폼의 핵심 부품, 시스템 통합 방식, 전략적 활용 사례, 그리고 기술 생태계 내에서의 위치를 순차적으로 다룸으로써, 독자에게 Vera Rubin 플랫폼에 대한 포괄적이고 심도 있는 통찰을 제공할 것이다.

2. 플랫폼의 핵심 구성 요소: Vera CPU, Rubin GPU, 그리고 Rubin CPX

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼은 세 가지 핵심 반도체, 즉 Vera CPU, Rubin GPU, 그리고 Rubin CPX의 긴밀한 통합을 통해 시스템 수준의 성능을 극대화한다. 각 구성 요소는 고유한 역할을 수행하며, 이들의 상호작용이 플랫폼 전체의 혁신을 이끈다.

2.1 Vera CPU: 맞춤형 Arm 코어로의 전환

Vera CPU는 NVIDIA의 이전 세대 데이터센터 CPU인 Grace의 아키텍처를 계승하고 발전시킨 모델이다.1 가장 주목할 만한 변화는 CPU 코어 설계의 완전한 독립이다. Grace CPU가 Arm의 Neoverse V2 코어 IP(지적 재산)에 크게 의존했던 것과 달리, Vera는 NVIDIA가 직접 설계한 88개의

커스텀 Arm 코어를 탑재한다.8 이는 NVIDIA가 CPU 설계에 있어서도 완전한 수직적 통합과 시스템 전체의 최적화를 추구하고 있음을 명백히 보여주는 전략적 전환점이다.

이러한 전환은 막대한 연구개발 비용을 수반하지만, NVIDIA에게 CPU-GPU-DPU(데이터 처리 장치) 삼각편대의 모든 요소를 완벽하게 통제할 수 있는 권한을 부여한다. 기성 코어를 라이선스하여 사용하는 경우, 코어 내부의 아키텍처, 캐시 일관성 프로토콜, 온칩 패브릭 등을 시스템의 다른 부분(GPU, NVLink)에 맞게 미세 조정하는 데 한계가 있다. 반면, 커스텀 CPU 설계는 NVLink를 통해 Rubin GPU 및 CPX와 데이터를 주고받는 과정에 최적화된 특정 명령어 세트나 데이터 경로를 구현할 수 있게 해준다. 이는 시스템 전체의 병목 현상을 최소화하고 데이터 이동 효율을 극대화하는 데 결정적이다. 결과적으로, Vera CPU의 커스텀 설계는 경쟁사들이 단순히 동일한 Arm 코어를 라이선스하는 것만으로는 따라올 수 없는 깊은 수준의 시스템 최적화를 가능하게 하여, 강력한 기술적 해자(moat)를 구축하는 효과를 낳는다.

Vera CPU는 SMT(Simultaneous Multi-threading) 기술을 지원하여 소켓당 최대 176개의 스레드를 처리할 수 있으며, 이는 AI 데이터센터의 복잡한 제어 및 데이터 준비 작업을 효율적으로 수행하는 데 기여한다.8 또한, Grace와 마찬가지로 차세대 NVLink 칩-투-칩 인터커넥트를 내장하여 Rubin GPU와의 초고대역폭, 저지연 통신을 보장함으로써 플랫폼의 통합 성능을 뒷받침한다.8

2.2 Rubin GPU: Blackwell을 넘어서는 도약

Rubin GPU는 Blackwell 아키텍처의 직접적인 후속작으로, 2026년 시장 출시를 목표로 하며 AI 연산 능력의 기하급수적인 성장을 주도한다.1

• 제조 공정: Rubin GPU는 TSMC의 3nm급 공정(3NP 또는 N3P)을 기반으로 제작된다.1 이는 4nm급 공정을 사용한 Blackwell 대비 상당한 수준의 트랜지스터 밀도 향상과 전력 효율 개선을 가능하게 하는 핵심 요소이다.
• 메모리 시스템: 차세대 고대역폭 메모리인 HBM4를 채택하여 AI 모델의 크기와 복잡성 증가에 대응한다.1 Rubin GPU 패키지는 288GB 용량의 HBM4 메모리를 탑재하여 13TB/s라는 막대한 메모리 대역폭을 제공할 것으로 예상된다.8 이는 거대한 모델 가중치를 신속하게 로드해야 하는 AI 훈련 및 추론 생성 단계에서 결정적인 성능 향상을 가져온다.
• 연산 성능: AI 추론 워크로드에서 중요성이 커지고 있는 저정밀도 연산에서 비약적인 성능 향상을 이룬다. 4비트 부동소수점(FP4) 정밀도에서 50 페타플롭스(PFLOPS)의 연산 성능을 목표로 하는데, 이는 Blackwell의 20 PFLOPS 대비 2.5배에 달하는 수치이다.1 이러한 성능 향상은 공정 미세화뿐만 아니라, 텐서 코어 내부의 시스톨릭 어레이(systolic array) 규모를 확장(예: 64x64에서 128x128로)하고 데이터 재사용률을 높이는 아키텍처 개선을 통해 달성된다.10
• 구조 설계: Blackwell에서 성공적으로 도입된 멀티 다이(multi-die) 설계를 계승한다. 두 개의 거대한 레티클 한계(reticle-limited) 컴퓨팅 다이를 하나의 패키지에 통합하고, NVLink나 PCIe와 같은 I/O 기능을 별도의 I/O 타일로 분리하는 방식을 채택한다.8 이 설계는 고가의 최첨단 공정을 사용하는 컴퓨팅 다이의 면적을 순수 연산 유닛으로 채워 집적도와 수율을 극대화하는 효과적인 전략이다.

표 1: NVIDIA AI 플랫폼 세대별 사양 비교. Rubin의 성능 수치는 발표된 목표치 및 업계 분석을 기반으로 함.1

2.3 Rubin CPX: 대규모 컨텍스트 처리를 위한 새로운 패러다임

Rubin CPX는 Vera Rubin 플랫폼에서 처음으로 선보이는 완전히 새로운 등급의 프로세서로, 전통적인 GPU와는 명확히 구분되는 목적 기반 설계를 특징으로 한다.2

• 목적 기반 설계 (Purpose-Built Design): CPX의 존재 이유는 AI 추론 과정, 특히 백만 토큰 이상의 방대한 입력을 처리해야 하는 ‘대규모 컨텍스트 처리(massive-context processing)’ 워크로드를 가속하는 것이다.2 AI 모델이 추론을 수행할 때, 입력된 프롬프트(예: 수만 줄의 코드, 1시간 분량의 비디오 데이터)를 이해하고 내부적인 표현(KV 캐시)으로 변환하는 단계를 ’컨텍스트 단계(context phase)’라고 한다. 이 단계는 병렬 처리가 가능하며 극도로 연산 집약적인 특성을 갖는다. Rubin CPX는 바로 이 컨텍스트 단계를 전담하여 처리하도록 특화 설계된 가속기이다.3
• 아키텍처 및 성능: 비용 효율성을 고려한 모놀리식 다이(monolithic die) 설계를 채택하고 있으며, 저정밀도 추론에 최적화된 NVFP4 컴퓨팅 자원을 집적하여 30 PFLOPS의 연산 성능을 제공한다.2 또한, 하드웨어 비디오 디코더 및 인코더를 내장하여 생성형 비디오 검색이나 분석과 같은 미디어 중심 워크로드를 하드웨어 수준에서 가속한다.2 어텐션(attention) 연산 가속 기능은 GB300 NVL72 시스템 대비 3배 향상되어, 긴 컨텍스트를 처리할 때 발생하는 성능 저하를 최소화한다.3
• 메모리 전략: Rubin CPX는 128GB 용량의 GDDR7 메모리를 탑재한다.2 이는 Rubin GPU의 HBM4와는 다른 선택으로, 플랫폼의 분산형 추론 아키텍처를 반영하는 정교한 설계 결정이다. 컨텍스트 단계는 방대한 KV 캐시를 저장하기 위해 큰 메모리
  용량이 중요하지만, 모든 토큰을 병렬로 처리하므로 토큰을 순차적으로 생성하는 생성 단계만큼 극한의 메모리 대역폭을 요구하지는 않는다. 따라서 상대적으로 비용 효율적이면서도 충분한 용량을 제공하는 GDDR7을 채택하여 시스템 전체의 비용 대비 성능을 최적화한 것이다. 반면, 메모리 대역폭이 성능을 좌우하는 생성 단계는 고가의 HBM4를 탑재한 Rubin GPU가 담당한다. 이처럼 메모리 기술을 워크로드 특성에 맞게 이원화한 것은 NVIDIA가 하드웨어와 소프트웨어, AI 알고리즘의 특성까지 아우르는 깊이 있는 풀스택 최적화를 추구하고 있음을 보여준다.

3. 시스템 아키텍처 분석: Vera Rubin NVL144 CPX 랙

Vera Rubin 플랫폼의 진정한 혁신은 개별 칩의 성능을 넘어, 이들을 랙(Rack) 단위의 거대한 단일 시스템으로 통합하는 방식에 있다. NVIDIA는 GB200 NVL72에서 선보인 Oberon 랙 아키텍처를 계승 및 발전시켜, 전례 없는 규모의 컴퓨팅 밀도와 성능을 구현한다.10

3.1 랙 스케일 통합 설계

Vera Rubin 플랫폼의 주력 구성은 Vera Rubin NVL144 CPX 랙이다. 이 시스템은 단일 랙 내부에 36개의 Vera CPU, 144개의 Rubin GPU, 그리고 144개의 Rubin CPX GPU를 물리적으로 통합한다.3 이는 NVIDIA의 랙 스케일 컴퓨팅 전략이 한층 더 심화되었음을 의미하며, 데이터센터 설계의 패러다임을 ’서버의 집합’에서 ’랙 단위의 컴퓨터’로 전환시키고 있다.

이러한 고밀도 통합은 막대한 전력 공급과 효율적인 냉각 솔루션을 요구한다. 특히 후속 모델인 Rubin Ultra 기반 시스템은 랙당 600kW에 달하는 전력을 소모할 것으로 예상되어, 전통적인 공랭식 데이터센터의 한계를 넘어서는 액체 냉각 기술의 전면적인 도입이 필수적이다.8 이는 데이터센터 운영자들이 전력 인프라, 냉각 시스템, 물리적 공간 설계를 근본적으로 재검토해야 함을 의미한다.

NVL144라는 명명법 자체도 시스템의 기능적 구조를 암시한다. 랙에는 총 288개의 GPU급 프로세서(144 Rubin GPU + 144 Rubin CPX)가 있지만, GB200 NVL72가 72개의 주력 GPU를 의미했듯, ’144’는 시스템의 핵심인 144개의 Rubin GPU를 지칭하는 것으로 해석된다.3 이는 Rubin CPX가 독립적인 프로세서라기보다는, 주력 Rubin GPU에 결합되어 특정 작업을 오프로딩하는 ‘가속기’ 또는 ‘코프로세서’ 역할을 수행하는 계층적 구조임을 시사한다. 즉, NVL144 CPX 랙은 144개의 긴밀하게 결합된 이기종(heterogeneous) 컴퓨팅 쌍으로 구성된 시스템인 것이다.

3.2 분산형 추론(Disaggregated Inference) 아키텍처

Vera Rubin 플랫폼의 가장 핵심적인 아키텍처 혁신은 분산형 추론 개념의 도입이다.3 이는 AI 추론이라는 단일 워크로드를 연산 특성이 판이하게 다른 두 개의 하위 단계로 명확히 분리하고, 각 단계에 최적화된 전용 하드웨어를 할당하는 방식이다.

1. 컨텍스트 단계 (Context Phase): 이 단계에서는 사용자가 입력한 긴 프롬프트(예: 전체 코드 저장소, 장문의 문서, 고해상도 비디오)의 모든 토큰을 병렬로 처리하여 어텐션 메커니즘을 위한 KV 캐시를 생성한다. 이는 극도의 병렬성과 부동소수점 연산 능력을 요구하는 연산 집약적(compute-bound) 작업이다. Vera Rubin 플랫폼에서는 이 작업을 Rubin CPX가 전담하여 처리한다.2
2. 생성 단계 (Generation Phase): 컨텍스트 단계에서 생성된 KV 캐시를 바탕으로, 모델이 다음 토큰을 하나씩 순차적으로 예측하고 생성하는 과정이다. 각 토큰을 생성할 때마다 거대한 모델 가중치 전체를 메모리에서 읽어와야 하므로, 이 단계의 성능은 메모리 대역폭(memory-bandwidth bound)에 의해 결정된다. 이 작업은 초고대역폭 HBM4 메모리를 탑재한 Rubin GPU가 담당한다.3

이러한 아키텍처 분리는 시스템 전체의 효율을 극대화한다. 만약 단일 종류의 범용 GPU로 두 단계를 모두 처리한다면, 컨텍스트 단계에서는 HBM의 높은 대역폭이 낭비되고, 생성 단계에서는 GPU의 모든 연산 유닛이 활용되지 못하는 비효율이 발생한다. 분산형 추론 아키텍처는 각 작업에 정확히 필요한 만큼의 리소스(연산 능력, 메모리 용량, 메모리 대역폭)를 할당함으로써 전체 처리량(throughput)을 높이고, 응답 지연 시간(latency)을 줄이며, 궁극적으로는 와트당, 달러당 성능을 최적화한다.

이러한 접근은 AI 추론 전용 칩을 개발하는 스타트업이나 하이퍼스케일러들의 도전에 대한 NVIDIA의 정면 대응이기도 하다. 경쟁사들이 범용 GPU의 추론 비효율성을 지적하며 특정 시장을 공략할 때, NVIDIA는 Rubin CPX라는 자체적인 추론 전용 가속기를 만들어 자사 생태계 내에 완벽하게 통합해버렸다. CUDA와 Dynamo 같은 강력한 소프트웨어 스택으로 이 모든 것을 매끄럽게 조율함으로써 3, NVIDIA는 전문화된 하드웨어의 효율성과 거대 생태계의 유연성을 모두 제공한다. 이는 독립적인 추론 칩 개발사들이 넘기 어려운 강력한 경쟁 우위를 형성하며, NVIDIA가 추론 시장에서도 지배력을 유지하려는 전략적 의도를 명확히 보여준다.

3.3 시스템 성능 지표 분석

Vera Rubin NVL144 CPX 랙은 개별 칩의 성능을 합산한 것 이상의 시스템 수준의 성능을 제공한다.

표 2: Vera Rubin NVL144 CPX 시스템 제원. 전력 소비는 공개되지 않았으나, 유사한 랙 아키텍처를 기반으로 추정됨.

• AI 연산 능력: 단일 랙에서 8 엑사플롭스의 NVFP4 정밀도 AI 연산 성능을 제공한다. 이는 이전 세대 주력 제품인 GB300 NVL72 시스템의 7.5배에 달하는 압도적인 수치로, AI 모델의 규모와 복잡성이 계속해서 증가할 것임을 전제로 한 설계이다.2
• 메모리 및 대역폭: 100TB의 통합 고속 메모리와 1.7 PB/s의 총 메모리 대역폭은 거대한 AI 모델 전체와 수백만 토큰에 해당하는 방대한 KV 캐시를 랙 내부에 수용하기 위한 것이다.2 이를 통해 랙 외부의 스토리지나 다른 노드로 데이터를 이동할 때 발생하는 통신 병목 현상을 원천적으로 차단하고, 추론 지연 시간을 최소화한다.
• 네트워킹: 랙 내부에서는 6세대 NVLink 스위치 패브릭이 모든 프로세서(CPU, GPU, CPX)를 그물망처럼 연결하여 초고속, 저지연 통신을 보장한다. 랙 외부로의 확장을 위해서는 최대 1.6Tbps의 속도를 지원하는 ConnectX-9 SuperNIC과 차세대 네트워킹 플랫폼인 Quantum-X800 InfiniBand 또는 Spectrum-X 이더넷을 사용하여 수백, 수천 개의 랙을 하나의 거대한 슈퍼컴퓨터처럼 묶을 수 있다.2

4. 전략적 활용 사례: OpenAI와의 파트너십과 10기가와트 AI 팩토리

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼의 기술적 역량은 OpenAI와의 기념비적인 파트너십을 통해 그 전략적 가치를 명확히 드러낸다. 이 협력은 단순한 하드웨어 공급 계약을 넘어, AI 기술의 미래를 정의하는 거대한 인프라 구축 프로젝트의 서막이다.

4.1 파트너십 개요: 1000억 달러 투자와 10기가와트(GW)의 컴퓨팅

2025년 9월, NVIDIA와 OpenAI는 OpenAI의 차세대 AI 모델 훈련 및 추론 인프라 구축을 위해 최소 10기가와트(GW) 규모의 NVIDIA 시스템을 배포하는 내용의 전략적 파트너십 의향서(LOI)를 체결했다고 발표했다.5 이 파트너십의 첫 번째 단계로 구축될 1기가와트 규모의 시스템은 2026년 하반기에 바로

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼을 기반으로 가동될 예정이다.5

이 거대한 프로젝트를 지원하기 위해 NVIDIA는 각 기가와트 규모의 인프라가 구축 완료되는 시점에 맞추어 점진적으로 최대 1000억 달러를 OpenAI에 투자할 계획이다.5 이 투자는 단순한 현금 지원이 아닌, NVIDIA의 최첨단 반도체(칩) 공급과 OpenAI의 지분(주식)을 연계하는 복합적인 ‘칩-주식 교환(chips for equity)’ 형태로 이루어질 가능성이 높다.12 OpenAI는 이 자본을 다시 NVIDIA의 Vera Rubin 플랫폼 기반 시스템(수백만 개의 GPU)을 구매하는 데 사용하게 된다.12

이 거래 구조는 양사 간의 이해관계를 완벽하게 일치시키는 강력한 ’플라이휠 효과’를 만들어낸다. NVIDIA는 자사의 차세대 플랫폼(Vera Rubin, Feynman)에 대한 막대한 규모의 안정적인 수요처를 확보함으로써 막대한 R&D 투자를 정당화하고, 실제 대규모 운영 환경에서의 피드백을 통해 미래 제품을 공동으로 최적화할 수 있는 기회를 얻는다.11 반면 OpenAI는 AI 개발의 가장 큰 병목이자 실존적 위협인 ‘컴퓨팅 자원 부족’ 문제를 해결하고, 경쟁사들이 GPU 확보에 어려움을 겪는 동안 안정적인 공급망을 바탕으로 더욱 야심 찬 AI 모델 개발 로드맵을 추진할 수 있게 된다. 이처럼 상호 의존적이고 공생적인 관계는 AI 산업의 최상위에서 강력한 기술적, 경제적 장벽을 형성하여 후발 주자들의 추격을 더욱 어렵게 만든다.

4.2 전략적 목표: 초지능(Superintelligence) 개발을 위한 기반 마련

OpenAI의 CEO 샘 알트만은 “컴퓨팅 인프라가 미래 경제의 기반이 될 것“이라고 단언하며, 이번 파트너십의 궁극적인 목표가 초지능(Superintelligence) 개발 경로에 있는 차세대 모델을 훈련하고 실행하기 위한 것이라고 명시했다.5 10기가와트라는 규모는 수백만 개의 GPU를 의미하며, 이는 역사상 가장 거대한 단일 AI 인프라 구축 프로젝트로 평가된다.13

여기서 ’기가와트’라는 측정 단위의 선택은 매우 의도적이다. 전통적으로 컴퓨팅 성능은 플롭스(FLOPs)나 GPU 개수로 측정되었지만, ’기가와트’는 전력 단위를 사용함으로써 AI 인프라 경쟁의 본질이 근본적인 물리적 제약, 즉 에너지로 이동했음을 상징한다. 이 규모의 AI 팩토리를 건설하고 운영하는 것은 단순히 반도체를 구매하는 문제를 넘어, 대규모 발전소와 맞먹는 안정적인 전력망을 확보하고, 효율적인 냉각 시스템을 설계하며, 부지를 선정하는 등 국가 단위의 에너지 및 토목 공학 프로젝트가 된다. 이는 AI 경쟁이 실리콘 아키텍처 설계를 넘어 에너지 물류와 산업 인프라 구축의 단계로 진입했음을 의미하며, 이 문제를 해결할 수 있는 역량이 미래 AI 패권을 좌우할 것임을 시사한다.

양사는 단순한 공급-수요 관계를 넘어, OpenAI의 AI 모델 및 인프라 소프트웨어 로드맵과 NVIDIA의 하드웨어 및 소프트웨어 로드맵을 공동으로 최적화하기로 합의했다.5 이는 미래 AI 모델이 요구하는 연산 패턴과 통신 방식을 차세대 NVIDIA 칩 설계에 미리 반영하고, 반대로 NVIDIA의 새로운 하드웨어 아키텍처(예: 분산형 추론)를 최대한 활용할 수 있도록 OpenAI의 소프트웨어 스택을 개발하는 깊은 수준의 기술적 협력을 의미한다.

4.3 Vera Rubin 플랫폼의 경제성 및 추론 경제학

NVIDIA는 Vera Rubin NVL144 CPX 플랫폼이 AI 서비스의 경제성을 획기적으로 개선할 수 있다고 주장한다. 특히, 1억 달러의 설비투자(CAPEX)를 통해 연간 50억 달러 규모의 토큰 기반 수익을 창출할 수 있다고 밝혔는데, 이는 30배에서 50배에 달하는 경이적인 투자수익률(ROI)을 의미한다.2

이러한 주장의 근거는 분산형 추론 아키텍처, 특히 Rubin CPX를 통한 컨텍스트 처리 비용의 절감 효과에 있다. 기존의 범용 GPU는 긴 컨텍스트를 처리할 때 상당한 비효율을 보였지만, CPX는 이 작업을 훨씬 낮은 비용과 전력으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 이는 AI 서비스 제공업체들이 사용자에게 더 길고 복잡한 작업을 허용하면서도 수익성을 유지할 수 있게 해준다. OpenAI와 같은 기업이 수억 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 상황에서, 추론 비용의 작은 절감 효과는 전체 수익성에 막대한 영향을 미친다. 따라서 Vera Rubin 플랫폼은 단순한 성능 향상을 넘어, AI 기술의 대중화와 상업적 성공을 가능하게 하는 ’추론 경제학’의 새로운 기준을 제시하고 있다.

5. 생태계, 로드맵, 그리고 기술적 맥락

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼의 경쟁력은 하드웨어 자체의 성능뿐만 아니라, 이를 뒷받침하는 강력한 소프트웨어 생태계, 명확한 미래 로드맵, 그리고 기술 발전의 거시적 맥락 속에서 이해해야 한다.

5.1 소프트웨어 생태계: 하드웨어 성능을 완성하는 열쇠

Vera Rubin 플랫폼의 압도적인 하드웨어 성능은 NVIDIA가 수십 년간 구축해 온 방대한 소프트웨어 스택과 결합될 때 비로소 완성된다. 이 소프트웨어 생태계는 경쟁사들이 쉽게 모방할 수 없는 가장 강력한 해자(moat)로 작용한다.

• CUDA 플랫폼: 6백만 명 이상의 개발자 커뮤니티와 수천 개의 애플리케이션을 보유한 CUDA는 사실상 가속 컴퓨팅의 표준이다.2 Vera Rubin의 모든 하드웨어 혁신은 CUDA를 통해 개발자들에게 매끄럽게 제공되며, 기존 코드와의 호환성을 유지하면서 새로운 기능을 활용할 수 있게 한다.
• Dynamo 플랫폼: Vera Rubin의 복잡한 분산형 추론 아키텍처를 지능적으로 관리하고 오케스트레이션하는 핵심 소프트웨어이다.3 Dynamo는 AI 모델의 특성과 실시간 트래픽을 분석하여 컨텍스트 단계와 생성 단계의 작업을 각각 Rubin CPX와 Rubin GPU에 최적으로 할당한다. 이를 통해 시스템 전체의 처리량을 극대화하고 응답 시간을 단축하며, 모델 서빙 비용을 절감하는 역할을 수행한다.2
• NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices): 사전 훈련된 AI 모델을 컨테이너화된 마이크로서비스 형태로 제공하여, 기업들이 복잡한 설정 없이 즉시 자사 애플리케이션에 AI 기능을 배포할 수 있도록 지원한다.2 NIM은 Vera Rubin과 같은 최신 하드웨어에 최적화되어 있어, 기업들이 최상의 성능으로 AI를 활용할 수 있는 가장 빠른 경로를 제공한다.

5.2 미래 기술 로드맵: Rubin Ultra와 Feynman

NVIDIA는 Blackwell 출시 직후 Vera Rubin을 발표하며 공격적인 1년 단위 혁신 주기를 공식화했다. 이처럼 명확하고 빠른 속도의 로드맵은 경쟁사와 고객사 모두에게 강력한 시그널을 보낸다.

• Rubin Ultra (2027년): Rubin 아키텍처를 한 번 더 개선한 버전으로, 칩렛(chiplet) 기술을 더욱 적극적으로 활용한다. 단일 패키지 내에 GPU 컴퓨팅 다이를 4개로, HBM 모듈을 16개로 두 배 늘려 패키지당 100 PFLOPS(FP4)의 연산 성능과 1TB에 달하는 초고속 HBM4e 메모리를 탑재할 것으로 예상된다.1
• NVL576 랙: Rubin Ultra 기반의 랙 시스템은 144개의 패키지를 집적하여 랙당 600kW라는 막대한 전력을 소모하며, 총 15 엑사플롭스(FP4)의 추론 성능을 제공할 것으로 전망된다.8 이는 AI 데이터센터의 전력 밀도와 냉각 기술에 또 다른 차원의 도전을 제기할 것이다.
• Feynman (2028년): Rubin 아키텍처의 완전한 후속 세대로, 양자전기역학을 정립한 이론물리학자 리처드 파인만(Richard Feynman)의 이름을 땄다.1

이러한 가속화된 로드맵은 경쟁사에게 ’의사결정 마비’를 유도하는 전략적 무기로 작용한다. 수십억 달러 규모의 데이터센터를 계획하는 클라우드 제공업체나 대기업 입장에서, NVIDIA의 대안을 선택하는 것은 1~2년 안에 기술적으로 뒤처질 수 있다는 큰 위험을 감수하는 결정이 된다. 반면, NVIDIA의 로드맵에 동조하는 것은 공격적이지만 명확한 미래 경로를 보장받는 ‘안전한’ 선택이 된다. 이 전략은 경쟁사들이 대규모 고객을 확보하여 R&D 자금을 마련할 기회를 차단하고, 결과적으로 NVIDIA의 시장 지배력을 더욱 공고히 하는 효과를 낳는다.

5.3 기술적 맥락: 타 대규모 컴퓨팅 인프라와의 비교

Vera Rubin 플랫폼의 규모와 목표를 이해하기 위해, 다른 분야의 대규모 과학 컴퓨팅 인프라와 비교하는 것은 유용하다.

CERN LHC Computing Grid (WLCG):

• 목적: 유럽입자물리연구소(CERN)의 거대강입자가속기(LHC) 실험에서 생성되는 연간 수십 페타바이트의 방대한 데이터를 저장, 처리, 분석하기 위해 구축된 전 세계적인 분산 컴퓨팅 그리드이다.16
• 아키텍처: CERN의 Tier-0 센터에서 전 세계 13개의 Tier-1 센터와 150개 이상의 Tier-2 센터로 데이터를 계층적으로 분산시키는 그리드 컴퓨팅 모델을 사용한다.17 주로 CPU 기반의 고처리량 컴퓨팅(High-Throughput Computing, HTC)에 중점을 두어, 수많은 독립적인 분석 작업을 병렬로 처리한다.
• 차이점: WLCG의 과제는 이미 생성된 정형화된 과학 데이터를 ’분석’하는 것이다. 반면, Vera Rubin 플랫폼은 비정형 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 해답을 ’생성’하고 ’추론’하는 데 최적화된 GPU 중심의 고성능 컴퓨팅(High-Performance Computing, HPC) 인프라라는 점에서 근본적인 차이가 있다.

Square Kilometre Array (SKA):

• 목적: 호주와 남아프리카에 건설 중인 세계 최대의 전파망원경으로, 우주 초기의 미세한 신호를 포착하기 위해 수십만 개의 안테나에서 수집되는 방대한 데이터를 실시간으로 처리해야 한다.19
• 아키텍처: 데이터 처리량이 전 세계 인터넷 트래픽의 10배에 달할 것으로 예상되며, 이를 처리하기 위한 특수 목적의 신호 처리(Signal Processing) 하드웨어와 슈퍼컴퓨팅 시설이 핵심이다.20
• 차이점: SKA의 컴퓨팅 과제는 데이터 수집, 보정, 이미지 생성이라는 고도로 전문화되고 고정된 파이프라인에 집중되어 있다. 반면, Vera Rubin 플랫폼은 언어, 비디오, 과학 시뮬레이션 등 다양한 종류의 AI 모델을 유연하게 처리해야 하는 범용 AI 가속 플랫폼이라는 점에서 목적과 아키텍처가 다르다.

이러한 비교는 ’최첨단 컴퓨팅’의 정의가 어떻게 변화하고 있는지를 보여준다. 수십 년간 CERN이나 SKA와 같은 거대 과학 프로젝트가 대규모 컴퓨팅 기술의 발전을 견인해왔다. 그러나 이제는 생성형 AI라는 상업적 동력이 이들 공공 과학 프로젝트에 필적하거나 이를 능가하는 규모의 컴퓨팅 수요와 투자를 창출하고 있다. OpenAI와 NVIDIA의 파트너십은 AI가 컴퓨팅 인프라의 경계를 확장하는 가장 강력한 동인이 되었음을 명백히 보여주는 사례이다.

6. 명확한 구분: 베라 C. 루빈 천문대

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼과 베라 C. 루빈 천문대는 이름의 유사성 때문에 혼동을 일으키기 쉽지만, 두 프로젝트는 목적, 기술, 조직 면에서 완전히 별개이며, 이를 명확히 구분하는 것이 중요하다.

6.1 베라 C. 루빈 천문대의 과학적 임무

베라 C. 루빈 천문대는 칠레 안데스 산맥의 세로 파촌(Cerro Pachón) 정상에 위치한 실제 지상 천문 관측 시설이다.22 이전 명칭은 LSST(Large Synoptic Survey Telescope)였으며, 2019년 베라 루빈의 업적을 기려 공식적으로 개명되었다.22

천문대의 핵심 임무는 **‘Legacy Survey of Space and Time (LSST)’**라는 이름의 전례 없는 천문 탐사 프로젝트를 10년간 수행하는 것이다.6 이를 위해 세계에서 가장 큰 3.2 기가픽셀 디지털카메라와 8.4미터 광시야 망원경을 이용해, 3~4일마다 남쪽 하늘 전체를 촬영하여 우주의 거대한 ’타임랩스 동영상’을 제작한다.23 이 데이터를 통해 천문학자들은 암흑 물질과 암흑 에너지의 본질 규명, 태양계 내 소행성 및 혜성 목록화, 초신성 폭발과 같은 순간적인 천문 현상 탐사, 그리고 우리 은하의 구조와 형성 역사를 재구성하는 것을 목표로 한다.25

6.2 천문대의 데이터 처리 과제

루빈 천문대는 그 임무의 규모만큼이나 막대한 데이터 처리 과제를 안고 있다. 매일 밤 약 **20테라바이트(TB)**의 원시 이미지가 생성되며, 10년간의 탐사 기간이 끝나면 처리된 데이터를 포함한 총 데이터 볼륨은 **500페타바이트(PB)**에 이를 것으로 예상된다.6 이 엄청난 양의 데이터를 과학적으로 의미 있는 정보로 변환하기 위해, 천문대는 **‘LSST 과학 파이프라인(LSST Science Pipelines)’**이라는 정교한 소프트웨어 시스템을 운영한다.28

이 파이프라인은 크게 두 가지로 나뉜다 28:

1. 신속 처리 (Prompt Processing): 새로운 이미지가 촬영된 후 60초 이내에 기존 이미지와의 차이를 분석하여, 초신성이나 소행성처럼 갑자기 나타나거나 움직이는 천체를 감지하고 전 세계 천문학자들에게 즉시 알림(alert)을 보낸다.
2. 데이터 배포 처리 (Data Release Processing): 1년에 한 번, 그동안 축적된 모든 데이터를 최신 알고리즘으로 재처리하여 더욱 정밀하고 깊이 있는 천체 목록과 이미지를 생성하여 공개한다.

이러한 데이터 처리 과정은 수많은 독립적인 작업을 대규모 데이터셋에 대해 병렬로 수행하는 고처리량 컴퓨팅(HTC)의 전형적인 사례이다.

6.3 NVIDIA 플랫폼과의 결정적 차이

이름의 유사성에도 불구하고, 베라 C. 루빈 천문대와 NVIDIA Vera Rubin 플랫폼 사이에는 직접적인 기술적 협력 관계가 존재하지 않는다.

가장 결정적인 증거는 루빈 천문대 프로젝트의 공식 문서에서 찾을 수 있다. 프로젝트 측은 **“과학 파이프라인에 GPU를 사용할 계획이 없다(There are no plans on the part of Rubin to use GPUs in the science pipelines)”**고 명확히 밝혔다.30 천문대의 데이터 처리는 전통적인 CPU 기반의 대규모 컴퓨터 클러스터에서 수행되도록 설계되고 검증되었다.29

이는 ‘빅데이터’ 문제의 성격이 다양하다는 점을 보여주는 중요한 사례이다. 천문대의 데이터 처리 파이프라인은 기기적 노이즈 제거, 천체 측광, 좌표 보정 등 수십 년간 검증된 정형화된 알고리즘을 수억 개의 천체에 대해 반복적으로 적용하는 작업이다. 이러한 작업은 GPU의 대규모 병렬 처리 능력보다는, 수많은 CPU 코어를 이용해 안정적으로 대량의 작업을 처리하는 HTC 환경에 더 적합할 수 있다. 반면, NVIDIA Vera Rubin 플랫폼은 거대한 단일 신경망 모델을 실행하는 HPC 문제, 즉 AI 훈련 및 추론에 특화되어 있다.

결론적으로, NVIDIA가 자사 차세대 플랫폼에 베라 루빈의 이름을 사용한 것은 암흑 물질이라는 미지의 영역을 개척한 천문학자의 과학적 탐구 정신에 대한 경의의 표시일 뿐, 두 프로젝트는 목표(천문 관측 vs. AI 컴퓨팅), 아키텍처(CPU 클러스터 vs. GPU 통합 시스템), 그리고 사용 기술 면에서 완전히 독립적이다. 이 점을 명확히 인지하는 것은 두 기술 주체를 정확하게 이해하는 데 필수적이다.

7. 종합 결론: AI 인프라의 미래를 재정의하다

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼은 단순한 반도체 성능 향상의 연장선이 아닌, AI 컴퓨팅의 미래를 근본적으로 재정의하려는 NVIDIA의 대담한 비전과 전략을 담고 있다. 본 안내서의 분석을 통해 도출된 핵심 결론은 다음과 같다.

7.1 기술적 혁신의 요약

Vera Rubin 플랫폼은 AI 워크로드의 특성을 깊이 파고들어 ’분산형 추론(Disaggregated Inference)’이라는 새로운 아키텍처 패러다임을 제시했다. 이는 추론 과정을 연산 집약적인 ’컨텍스트 단계’와 메모리 대역폭 집약적인 ’생성 단계’로 분리하고, 각각에 최적화된 Rubin CPX와 Rubin GPU라는 목적 기반 프로세서를 할당하는 혁신이다. 이러한 전문화(specialization)는 AI 하드웨어 설계가 범용성을 넘어 특정 워크로드에 대한 정밀 최적화 단계로 진입했음을 명백히 보여준다.

7.2 AI 모델 발전과의 동조화

AI 모델은 이제 수백만 토큰의 컨텍스트를 이해하고, 다단계 추론을 수행하며, 외부 도구를 활용하는 에이전트 시스템(agentic systems)으로 빠르게 진화하고 있다. 이러한 모델들은 기존 아키텍처에서는 심각한 성능 병목에 부딪힐 수밖에 없다. Vera Rubin 플랫폼의 아키텍처는 바로 이러한 미래 워크로드의 요구사항을 예측하고, 그 병목 현상을 해결하기 위해 정밀하게 설계되었다. 이는 하드웨어의 발전이 AI 모델의 발전을 가능하게 하고, 다시 AI 모델의 요구사항이 차세대 하드웨어 아키텍처를 정의하는 긴밀한 공진화(co-evolution) 관계를 명확히 보여준다.

7.3 산업에 미치는 장기적 영향

OpenAI와의 10기가와트 규모 파트너십은 AI 인프라의 스케일이 이제 ’기가와트’라는 에너지 단위로 측정되는 새로운 시대를 열었음을 선언한 사건이다. 이는 AI 경쟁이 반도체 기술을 넘어 에너지, 냉각, 데이터센터 건설 등 국가 기간산업 수준의 역량을 요구하게 되었음을 의미하며, 관련 산업 전반에 막대한 파급 효과를 미칠 것이다.

결론적으로, NVIDIA Vera Rubin 플랫폼과 그 뒤를 잇는 공격적인 로드맵은 향후 수년간 AI 산업의 컴퓨팅 패러다임을 주도할 것으로 전망된다. 이는 NVIDIA의 기술적 리더십을 공고히 하는 동시에, AI 기술의 미래가 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 AI 모델 자체의 총체적인 혁신을 통해서만 달성될 수 있음을 보여주는 결정적인 사례로 기록될 것이다.

8. 참고 자료

1. Rubin (microarchitecture) - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Rubin_(microarchitecture)
2. NVIDIA Unveils Rubin CPX: A New Class of GPU Designed for Massive-Context Inference, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-rubin-cpx-a-new-class-of-gpu-designed-for-massive-context-inference
3. NVIDIA Rubin CPX Accelerates Inference Performance and …, https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-rubin-cpx-accelerates-inference-performance-and-efficiency-for-1m-token-context-workloads/
4. Vera Rubin - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Vera_Rubin
5. OpenAI and NVIDIA Announce Strategic Partnership to Deploy 10 Gigawatts of NVIDIA Systems, https://nvidianews.nvidia.com/news/openai-and-nvidia-announce-strategic-partnership-to-deploy-10gw-of-nvidia-systems
6. Northwestern scientists launch projects using the Vera C. Rubin …, https://news.northwestern.edu/stories/2025/06/northwestern-scientists-launch-projects-using-the-vera-c-rubin-observatory
7. Vera Rubin Observatory, https://rubinobservatory.org/
8. Nvidia’s Vera Rubin CPU, GPUs chart course for 600kW racks - The Register, https://www.theregister.com/2025/03/19/nvidia_charts_course_for_600kw/
9. Arm and Nvidia: Powering AI Acceleration and the Future of Computing | Arm Developer, https://developer.arm.com/developer-partners/nvidia
10. NVIDIA GTC 2025 – Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman - SemiAnalysis, https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/
11. OpenAI and NVIDIA announce strategic partnership to deploy 10 gigawatts of NVIDIA systems, https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/
12. Nvidia to invest in OpenAI, tying GPUs to equity in landmark deal - KrASIA, https://kr-asia.com/nvidia-to-invest-in-openai-tying-gpus-to-equity-in-landmark-deal
13. Strategic partnership to deploy 10 gigawatts of AI infrastructure - Build in Digital, https://buildindigital.com/strategic-partnership-to-deploy-10-gigawatts-of-ai-infrastructure/
14. How are OpenAI and Nvidia Partnering on AI Infrastructure? | Business Chief North America, https://businesschief.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal
15. NVIDIA, OpenAI Announce ‘Biggest AI Infrastructure Deployment in History’ - NVIDIA Blog, https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/
16. Facts and figures about the LHC - CERN, https://home.cern/resources/faqs/facts-and-figures-about-lhc
17. Worldwide LHC Computing Grid - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Worldwide_LHC_Computing_Grid
18. The LHC’s worldwide computer - CERN Courier, https://cerncourier.com/a/the-lhcs-worldwide-computer/
19. The Square Kilometre Array (SKA) | University of Oxford Department of Physics, https://www.physics.ox.ac.uk/research/group/square-kilometre-array-ska
20. Square Kilometre Array (SKA) - South African Government, https://www.gov.za/about-government/square-kilometre-array-ska
21. Square Kilometre Array - The International Centre for Radio Astronomy Research - ICRAR, https://www.icrar.org/our-research/ska/
22. Vera C. Rubin Observatory - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Vera_C._Rubin_Observatory
23. Ever-changing universe revealed in first imagery from NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory, https://www.nsf.gov/news/first-imagery-nsf-doe-vera-c-rubin-observatory
24. Ever-changing Universe Revealed in First Imagery From NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory | NOIRLab, https://noirlab.edu/public/news/noirlab2521/
25. NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory | NSF - National Science Foundation, https://www.nsf.gov/focus-areas/astronomy-space/rubin-observatory
26. NSF–DOE Vera C. Rubin Observatory - NOIRLab, https://noirlab.edu/public/programs/vera-c-rubin-observatory/
27. Ready, Set, Process: Preparing for Rubin Observatory’s Data Deluge, https://www6.slac.stanford.edu/news/2025-05-15-ready-set-process-preparing-rubin-observatorys-data-deluge
28. Data products, pipelines, and services | Rubin Observatory, https://rubinobservatory.org/for-scientists/data-products
29. NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory | Data processing - YouTube, https://www.youtube.com/shorts/ZTEu7TTBHGM
30. GPU and parallel computing resources in the RSP - Rubin Science Platform, https://community.lsst.org/t/gpu-and-parallel-computing-resources-in-the-rsp/8068
31. Data Management | Rubin Observatory - LSST.org, https://www.lsst.org/about/dm