엔비디아의 Rubin CPX GPU 공개 ASIC 시장 진입인가?

엔비디아 Rubin CPX GPU의 주요 특징 및 의의

• 추론 단계의 분리: AI 모델의 추론 과정은 크게 프리필(pre-fill)과 디코드(decode)의 두 단계로 나뉩니다. 프리필은 입력된 모든 토큰(단어, 데이터 조각)을 한꺼번에 처리하는 단계로, 높은 연산 능력(FLOPS)이 중요합니다. 반면, 디코드는 토큰을 하나씩 생성하는 단계로, 연산량은 적지만 메모리 대역폭(memory bandwidth)이 많이 요구됩니다.
• 프리필 단계에 특화: 루빈 CPX는 이 중 프리필 단계에 최적화되었습니다. 기존의 고성능 GPU는 프리필과 디코드 단계 모두를 처리하도록 설계되어, 메모리 대역폭이 높은 HBM(고대역폭 메모리)을 사용합니다. 그러나 프리필 단계에서는 HBM의 높은 대역폭이 비효율적이었습니다.
• GDDR7 채택: 루빈 CPX는 HBM 대신 저렴하고 전력 효율적인 GDDR7 메모리를 채택했습니다. 이를 통해 HBM 기반 GPU보다 훨씬 낮은 비용으로 높은 연산 성능(30 PetaFLOPS)을 제공할 수 있습니다.

엔비디아의 Rubin CPX GPU

ASIC 반도체 산업에 미칠 영향

루빈 CPX의 등장은 범용 GPU에 집중하던 엔비디아가 특정 AI 워크로드에 최적화된 맞춤형 솔루션을 제시하기 시작했다는 점에서 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 산업에 다음과 같은 영향을 줄 것으로 예상됩니다.

• ASIC의 장점 흡수: 루빈 CPX는 특정 연산(프리필 단계)에 특화되어 있다는 점에서 ASIC의 철학과 유사합니다. 즉, 엔비디아가 ASIC의 핵심 장점인 '효율성과 비용 최적화'를 GPU 설계에 접목하기 시작한 것입니다. 이는 기존에 ASIC 전문 기업들이 노리던 틈새시장을 엔비디아가 직접 공략하기 시작했다는 의미입니다.
• 경쟁 심화 및 시장 세분화: 지금까지 데이터센터용 AI 반도체 시장은 엔비디아의 GPU가 압도적으로 지배해왔습니다. 그러나 AI 추론 시장이 커지면서 구글의 TPU, 아마존의 트레이니움(Trainium), 인텔의 가우디(Gaudi) 등 ASIC 기반의 경쟁자들이 등장했습니다. 엔비디아는 루빈 CPX를 통해 이러한 경쟁자들의 추격을 따돌리고, 추론 시장을 프리필/디코드로 세분화하여 각 단계에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 시장 지배력을 더욱 공고히 하려는 전략입니다.
• ASIC 기업의 포지셔닝 변화: 루빈 CPX의 등장으로 기존의 AI ASIC 기업들은 더욱 세밀하고 특화된 영역을 찾아야 할 필요성이 커졌습니다. 예를 들어, 특정 데이터 타입(예: 비디오, 이미지) 처리, 특정 모델 구조(예: 스파스 모델)에 최적화된 칩을 개발하는 등 '더욱 좁고 깊은' 영역으로 진입하는 추세가 가속화될 수 있습니다.

엔비디아의 Rubin CPX GPU는 ASIC 시장 진입인가?

엔비디아의 Rubin CPX GPU는 엄밀한 의미의 ASIC(주문형 반도체)은 아닙니다. 그러나 ASIC의 핵심 강점인 '특정 목적을 위한 효율성'을 GPU에 접목시킨, "AI 추론 특화 GPU"라고 볼 수 있습니다.

ASIC은 특정 고객의 요구에 따라 맞춤형으로 설계되는 반면, Rubin CPX GPU는 범용 GPU의 일종이지만, AI 추론의 프리필(pre-fill) 단계에 최적화하여 설계되었습니다. 즉, AI 추론 워크로드에서 가장 연산량이 많은 초반부 처리에 특화된 GPU입니다.

이러한 특성 때문에 루빈 CPX는 HBM(고대역폭 메모리) 대신 저렴하고 전력 효율적인 GDDR7 메모리를 사용합니다. 이는 ASIC이 추구하는  '비용 대비 성능 효율'과 매우 유사하며, 엔비디아가 브로드컴이 지배하던 틈새시장에 직접 뛰어들었다는 의미로 해석됩니다.

 

Rubin CPX GPU와 브로드컴의 경쟁 구도 전망

루빈 CPX의 등장은 브로드컴에게 직접적인 위협이 될 것이며, 두 회사의 경쟁은 다음과 같은 양상으로 전개될 가능성이 높습니다.

 

1. 엔비디아의 '통합 솔루션' vs. 브로드컴의 '맞춤형 솔루션'

• 엔비디아의 강점: 엔비디아는 AI 모델 훈련(training)부터 추론(inference)까지, 그리고 GPU, CPU(Grace), 네트워킹(InfiniBand)에 이르기까지 모든 것을 아우르는 통합 솔루션을 제공합니다. 루빈 CPX는 이러한 엔비디아의 생태계에 편입되어 시너지를 낼 것입니다. 특히 루빈 CPX는 기존의 고성능 GPU와 함께 사용되어 데이터센터 내의 AI 워크로드를 분담하는 **'이원화 전략'**의 핵심 부품이 될 것입니다.
• 브로드컴의 강점: 브로드컴은 특정 빅테크 기업(오픈AI, 구글, 메타 등)의 AI 워크로드에 완벽하게 맞춘 ASIC을 제공하는 데 강점을 가지고 있습니다. 이 맞춤형 칩은 엔비디아의 범용 GPU보다 해당 워크로드에서 훨씬 더 높은 효율성을 낼 수 있습니다. 최근 오픈AI가 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 브로드컴과 손잡고 자체 AI 칩을 개발하려는 움직임은 브로드컴의 강력한 경쟁력을 보여줍니다.

2. 경쟁 분야의 확장: ASIC에서 네트워킹으로

• 브로드컴의 네트워킹 우위: 브로드컴은 AI 데이터센터 구축에 필수적인 이더넷 기반의 네트워킹 칩 시장을 사실상 지배하고 있습니다. 이는 엔비디아가 InfiniBand를 통해 GPU와 네트워크를 통합하려는 시도에 맞서는 핵심 무기입니다. AI 데이터센터의 규모가 커질수록 네트워킹의 중요성은 더욱 커지므로, 브로드컴의 영향력은 앞으로도 강력하게 유지될 것입니다.
• 루빈 CPX의 간접적 영향: 루빈 CPX는 네트워킹 기술 자체를 바꾸지는 않지만, 엔비디아가 '통합 플랫폼'을 통해 브로드컴의 네트워킹 솔루션 의존도를 낮추려는 전략의 일환입니다.

3. 시장의 분화와 공존 가능성

• 하이퍼스케일러의 선택: 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 클라우드 기업들은 비용 효율성을 극대화하기 위해 자체 칩을 개발하거나 브로드컴의 ASIC을 계속해서 활용할 것입니다. 이들에게는 특정 워크로드에 최적화된 브로드컴의 솔루션이 여전히 매력적입니다.
• 기업용 AI 시장의 성장: 반면, AI 모델을 자체적으로 훈련하거나 특정 애플리케이션에 적용하려는 중소기업이나 일반 기업 고객들은 엔비디아의 강력한 소프트웨어 생태계와 범용 GPU를 선호할 것입니다. 루빈 CPX는 이들에게 AI 추론 비용을 절감하는 새로운 선택지를 제공할 수 있습니다.

엔비디아의 Rubin CPX GPU는 브로드컴이 독점하던 'AI 추론용 고효율 칩' 시장에 강력한 도전장을 내민 것입니다. 하지만 브로드컴 역시 맞춤형 ASIC과 네트워킹 분야에서의 확고한 지위를 바탕으로 엔비디아에 맞설 것입니다. 앞으로 두 회사의 경쟁은 한쪽이 다른 쪽을 압도하기보다는, AI 반도체 시장을 '훈련용 고성능 GPU', '추론용 고효율 GPU', '맞춤형 ASIC', '데이터센터 네트워킹' 등 여러 분야로 더욱 세분화하며 각자의 강점을 극대화하는 방향으로 진행될 가능성이 높습니다.