강력한 수요로 인해 Nvidia의 GPU가 향상되어 세계에서 가장 가치 있는 회사가 되었습니다. GPU는 인공지능을 구축하고 실행하는 핵심 칩이기도 하다. 이제 칩 대기업이 자체 개발한 중앙처리장치(CPU)를 외부 업체에 공급하기 시작하면서 클라우드 서비스 제공업체는 이 제품을 선택해 AMD와 인텔의 솔루션을 대체할 수 있게 되었고, AI 서버 시장은 새로운 경쟁을 시작했다.
2026년 3월 16일, 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 NVIDIA GTC 컨퍼런스에서 NVIDIA CEO Jensen Huang은 Vera Rubin Ultra Kyber 컴퓨팅 트레이와 Vera Rubin Ultra Kyber NVLink 상호 연결 백플레인을 옆에 두고 기조 연설을 했습니다. AI 컴퓨팅 파워 구축 물결의 핵심 기업인 엔비디아는 2027년 말까지 두 가지 주요 칩 제품군인 블랙웰(Blackwell)과 루빈(Rubin)의 매출이 최소 1조 달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다.
화요일에 Nvidia는 칩 사양, 벤치마크 데이터 및 아키텍처 정보를 포함하여 데이터 센터 CPU Vera에 대한 자세한 정보를 공식 발표하여 잠재 고객이 이를 완전히 평가할 수 있도록 했습니다. Nvidia 담당자는 Vera 칩이 6월에 고객에게 배송되었으며 구매자로는 OpenAI, Anthropic 및 SpaceX가 포함되어 있다고 밝혔습니다.
NVIDIA는 오랫동안 글로벌 정보 기술 산업의 방향을 선도해 왔습니다. 그러나 CPU 분야에서는 Nvidia가 뒤늦게 도전했습니다. 상대인 인텔과 AMD는 뿌리가 깊고 주요 초대형 클라우드 제조사와 장기적이고 안정적인 협력 관계를 맺고 있다.
CPU 배치는 Nvidia의 수직 통합 전략의 또 다른 단계입니다. 즉, 해마다 시스템에서 더 많은 핵심 칩과 기술을 개발하는 것입니다. NVIDIA의 목표는 더 이상 단순히 칩을 판매하는 것이 아니라 전체 캐비닛 통합 컴퓨팅 시스템을 고객에게 제공하는 것입니다.
NVIDIA는 이 전략이 엔지니어가 GPU 성능을 완전히 발휘하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. AMD가 자체 개발한 칩과 다양한 맞춤형 컴퓨팅 성능 솔루션 간의 경쟁이 심화됨에 따라 이번 움직임은 선도적인 AI 연구소에서 NVIDIA 시스템의 첫 번째 선택을 통합할 것입니다.
AI 붐 이전에는 CPU는 서버 내부에서 가장 중요하고 가장 비싼 부품이었다. 2022년 ChatGPT가 출시되었을 때 1세대 AI 서버는 일반적으로 1개의 CPU와 최대 8개의 GPU를 사용했으며, 컴퓨팅 성능의 중심은 NVIDIA GPU로 기울어지기 시작했습니다.
그러나 에이전트 AI(Agentic AI)가 빠르게 등장하고 있다. 이러한 유형의 시스템은 약간의 수동 개입으로 백그라운드에서 자율적으로 실행될 수 있습니다. 시장은 CPU의 가치를 다시 강조했다. CPU는 에이전트를 예약하고 그래픽 카드에 지속적으로 데이터를 전송하는 역할을 담당합니다. 자본 시장도 이러한 변화를 포착했습니다. 2026년부터 기존 CPU 제조업체인 AMD와 Intel의 주가는 한 해 동안 각각 128%와 149% 상승하여 칩 부문에서 1위를 차지했습니다. 이는 Nvidia의 8% 상승보다 높은 수치입니다.
NVIDIA의 하이퍼스케일 비즈니스 부사장인 Ian Buck은 지난 주 공유 세션에서 에이전트가 CPU를 "중요"하게 만든다고 말했습니다. "특히 CPU가 단일 요청을 얼마나 빨리 완료하는지에 따라 달라집니다."
NVIDIA는 장기적으로 전체 서버 CPU 시장 규모가 2,000억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. Bernstein은 올해 초 2025년 성숙한 서버 CPU 시장의 전체 규모가 약 370억 달러에 이를 것으로 추정했습니다.
Wolf Research는 지난 5월 Vera 칩 하나의 평균 가격이 약 5,000달러라고 예측했으며, Nvidia는 올해 130만 대를 출하할 것으로 예상합니다. Nvidia는 가격 소문에 대해 언급하지 않았습니다.
Gartner 분석가 Kevin Knox는 AMD가 현재 엔터프라이즈 AI 서버 CPU 트랙의 선두 경쟁자라고 말했습니다. 시장 데이터에 따르면 AMD의 서버 CPU 시장 점유율은 약 33%인 반면 Intel은 66.8%입니다. 그러나 AMD의 점유율은 계속 증가하고 있으며 주요 클라우드 거대 기업과 긴밀하게 연결되어 있습니다.
"AMD는 자체 칩을 중심으로 완전한 생태계를 구축했으며 상당한 이점을 가지고 있습니다." 녹스가 말했다.
단일 코어 성능: 당연히 큰 변화입니다.
NVIDIA는 지난 주 Vera가 완전히 코어에서 설계된 회사 최초의 서버 CPU라고 소개했습니다. ARM의 기성 공개 버전 커널을 사용한 이전 솔루션과 다르며 R&D 투자가 더 높습니다.
Vera는 지능형 AI 시나리오의 병목 현상을 해결하도록 특별히 설계되었습니다. NVIDIA는 지능형 에이전트 로드에 직면했을 때 이 칩의 성능이 Intel 및 AMD에서 사용하는 x86 아키텍처 칩보다 50% 더 높다고 주장합니다.
엔비디아는 과거 인텔과 AMD의 클라우드 지향 CPU가 코어 수를 주로 추구한 반면, 베라는 자체 개발한 올림푸스 코어를 탑재해 싱글 코어 컴퓨팅 속도 향상에 우선순위를 두었다고 설명했다.
Nvidia의 Vera 제품 마케팅 책임자인 Hannah Kutander는 프레젠테이션에서 칩 설계가 단일 코어 컴퓨팅 성능, 높은 메모리 대역폭 및 낮은 대기 시간에 중점을 두고 "에이전트가 가능한 한 빨리 작업을 GPU로 반환할 수 있도록 해줍니다. GPU는 AI 공장에서 매우 비용이 많이 들고 귀중한 리소스이며, 이 솔루션은 GPU의 고부하 작업을 극대화할 수 있습니다."라고 말했습니다.
Nvidia는 Vera 칩을 개별적으로 판매하거나 자체 GPU가 포함된 완전한 패키지로 판매할 수 있습니다. 제품 형태는 다음과 같습니다: 256개의 Vera 칩이 장착된 수냉식 전체 캐비닛, 단일 머신 듀얼 Vera 구성; 또한 NVIDIA GPU와 결합하여 외부 전달을 위한 Vera Rubin 통합 컴퓨팅 플랫폼을 구성할 수도 있습니다.
이 CPU의 전력 소비 범위는 250와트에서 450와트입니다. 칩에는 대용량 저전력 메모리(휴대폰, 노트북에 사용되는 것과 동일한 메모리)가 탑재되어 있으며, 단일 칩은 최대 1.5TB의 메모리 용량을 지원합니다.
일부 분석가들은 Nvidia가 새로운 CPU 범주를 열었고 Intel과 AMD는 현재 이에 상응하는 경쟁자가 없다고 믿습니다. Cambrian AI Research의 창립자인 Karl Freund는 Nvidia의 새로운 CPU가 웹사이트 서비스와 같은 전통적인 서버 서비스를 호스팅하는 데 사용되지 않고 고강도 AI 워크로드에 중점을 둘 것이라고 말했습니다.
그러나 Nvidia의 경우에도 클라우드 공급업체가 신제품을 구매하도록 설득하는 데 여전히 어려움이 있습니다.
Kutande는 Vera가 아직 상용화 초기 단계에 있다고 인정했습니다. 공식 파트너 목록에서 유일한 퍼블릭 클라우드 서비스 제공자는 Oracle입니다. 동시에 Nvidia는 OpenAI가 이번 분기부터 Vera 칩을 대규모로 배포할 계획이라고 밝혔습니다.
Freund의 분석: "Nvidia의 자체 개발 CPU는 Intel 및 AMD CPU에 대한 고객의 의존성을 깨고 이 시장 수익을 놓고 경쟁하기 위한 것입니다. 그들은 현재 시장에 나와 있는 고유한 전용 CPU를 만들기 위한 다른 방법을 찾기로 결정했습니다."