NVIDIA Vera Rubin: Blackwell 대비 추론 비용 10배 절감, AI 인프라의 새 기준
NVIDIA가 CES 2026에서 공개한 Vera Rubin 플랫폼은 336억 트랜지스터 GPU와 88코어 Vera CPU를 탑재해 차세대 AI 팩토리 시대를 연다.
NVIDIA가 CES 2026에서 공개한 Vera Rubin 플랫폼은 336억 트랜지스터 GPU와 88코어 Vera CPU를 탑재해 차세대 AI 팩토리 시대를 연다.
NVIDIA, CES 2026에서 Vera Rubin 공개
NVIDIA가 2026년 1월 CES 기조연설에서 차세대 AI 플랫폼 Vera Rubin을 공식 발표했다. 미국의 선구적 천문학자 베라 루빈의 이름을 딴 이 플랫폼은 기록적인 성능을 보여준 Blackwell 아키텍처의 후속작으로, AI 인프라의 새로운 기준을 제시한다.
6개 칩, 하나의 슈퍼컴퓨터
Vera Rubin 플랫폼의 핵심은 단일 프로세서에 통합된 Vera CPU + 2개 Rubin GPU 조합이다.
| 구성 요소 | 사양 |
|---|---|
| Rubin GPU | 336억 트랜지스터, TSMC 3nm 공정 |
| HBM4 메모리 | 최대 288GB, 22TB/s 대역폭 |
| Vera CPU | 88개 Olympus 코어, ARM 호환 |
| NVLink 6 | GPU당 3.6TB/s 대역폭 |
플랫폼에는 GPU와 CPU 외에도 NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 이더넷 스위치가 포함되어 총 6개 칩이 유기적으로 작동한다.
성능: Blackwell 대비 극적 향상
NVIDIA가 공개한 성능 수치는 압도적이다.
| 지표 | Blackwell 대비 |
|---|---|
| 추론 토큰 비용 | 10배 절감 |
| MoE 모델 학습 GPU 수 | 4배 절감 |
| NVFP4 추론 성능 | 50 PFLOPS (GPU당) |
| 메모리 대역폭 | 2.8배 향상 |
특히 Vera Rubin NVL72 구성은 72개 GPU와 36개 CPU를 통합해 3.6 EFLOPS의 NVFP4 추론 성능과 20.7TB HBM4 용량을 제공한다.
에이전틱 AI와 MoE를 위한 설계
NVIDIA는 Vera Rubin이 특히 다음 분야에 최적화됐다고 강조했다.
- 에이전틱 AI: 자율적 의사결정 AI 시스템
- 고급 추론 모델: 복잡한 논리 처리
- MoE(Mixture of Experts): 희소 활성화 대규모 모델
업계 파트너와 출시 일정
2026년 하반기 출시를 목표로 이미 전체 생산에 돌입했다.
| 파트너 유형 | 기업 |
|---|---|
| 클라우드 | AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle |
| AI 연구소 | Anthropic, OpenAI, Meta, xAI, Mistral AI |
| 서버 제조 | Dell, HPE, Lenovo, Supermicro |
시사점: AI 인프라 경쟁의 새 국면
Vera Rubin은 단순한 GPU 업그레이드가 아닌 완전한 AI 팩토리 플랫폼이다. 추론 비용 10배 절감은 AI 서비스의 경제성을 근본적으로 바꿀 수 있으며, 특히 대규모 언어 모델 운영 비용에 민감한 기업들에게 매력적인 선택지가 될 전망이다.
트릴리온 파라미터 시대를 대비한 NVIDIA의 야심찬 로드맵은 AI 하드웨어 시장에서 그들의 지배력을 더욱 공고히 할 것으로 보인다.
장점
- 추론 토큰 비용 10배 절감으로 AI 서비스 경제성 대폭 향상
- MoE 모델 학습 시 필요 GPU 수 4배 감소로 TCO 절감
- 모듈형 설계로 조립/서비스 시간 18배 단축
- 주요 클라우드 및 AI 연구소와의 광범위한 파트너십 확보
단점/한계
- 구체적인 가격 정보 미공개로 도입 비용 예측 어려움
- 2026년 하반기까지 실제 제품 출시 대기 필요
- 기존 Blackwell 기반 인프라와의 마이그레이션 비용 발생 예상
참고 자료
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주요 기능/특징
Vera Rubin은 336억 트랜지스터의 Rubin GPU와 88코어 Vera CPU를 단일 슈퍼칩에 통합한 차세대 AI 플랫폼이다. TSMC 3nm 공정으로 제작되며, 최대 288GB HBM4 메모리와 22TB/s 대역폭을 제공한다. NVL72 구성 시 72개 GPU로 3.6 EFLOPS 추론 성능을 달성하며, Blackwell 대비 추론 비용 10배, MoE 학습 GPU 수 4배 절감이 가능하다.
핵심 인사이트
- TSMC 3nm 공정으로 336억 트랜지스터 집적, 역대 최대 규모 AI GPU
- HBM4 메모리 적용으로 22TB/s 대역폭 달성, Blackwell 대비 2.8배 향상
- 에이전틱 AI와 MoE 모델에 최적화된 설계로 차세대 AI 워크로드 대응
- 6개 칩 통합 플랫폼으로 네트워킹부터 스토리지까지 풀스택 제공
- Anthropic, OpenAI, Meta 등 주요 AI 연구소들이 Rubin 기반 학습 계획 발표
- 2026년 하반기 출시로 AI 인프라 세대교체 본격화 전망