GPU·LPU·CPU 역할 분담 구조로 ‘AI 에이전트 인프라’ 본격화
삼성, HBM4E 공개…속도·대역폭 끌어올리며 메모리 경쟁력 강조
AI 연산 수요 최대 100만배 확대…반도체 경쟁 ‘플랫폼 전쟁’ 전환
엔비디아가 추론 중심의 차세대 AI 인프라를 전면에 내세우며 ‘AI 에이전트 시대’ 주도권 확보에 나섰다. 여기에 삼성전자가 7세대 고대역폭메모리(HBM) 신제품을 공개하며 메모리 경쟁력까지 더해지면서, AI 반도체 생태계 전반이 한 단계 진화하는 모습이다. 16일(현지시간) 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 미국 새너제이 SAP센터에서 열린 ‘GTC 2026’ 기조연설에서 “추론의 변곡점이 도래했다”고 선언했다. 기존 AI 산업이 학습 중심이었다면, 이제는 실제 판단과 실행을 담당하는 ‘추론’이 핵심으로 떠올랐다는 의미다. [그래픽=구글 제미나이(Google Gemini) 생성 이미지]
[중앙이코노미뉴스 윤남웅] 엔비디아가 추론 중심의 차세대 AI 인프라를 전면에 내세우며 ‘AI 에이전트 시대’ 주도권 확보에 나섰다. 여기에 삼성전자가 7세대 고대역폭메모리(HBM) 신제품을 공개하며 메모리 경쟁력까지 더해지면서, AI 반도체 생태계 전반이 한 단계 진화하는 모습이다.
16일(현지시간) 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 미국 새너제이 SAP센터에서 열린 ‘GTC 2026’ 기조연설에서 “추론의 변곡점이 도래했다”고 선언했다. 기존 AI 산업이 학습 중심이었다면, 이제는 실제 판단과 실행을 담당하는 ‘추론’이 핵심으로 떠올랐다는 의미다.
엔비디아는 이를 위해 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 ‘베라 루빈’에 새로운 연산 구조를 도입했다. 대규모 데이터 처리와 학습은 GPU가 맡고, 빠른 응답과 판단은 추론 전용 칩인 LPU(Language Processing Unit)가 담당하는 방식이다. 여기에 CPU가 전체 시스템을 조율하는 구조를 결합했다.
특히 LPU 256개를 하나로 묶은 ‘LPX 랙’을 통해 초저지연 추론 성능을 구현하고, 조 단위 파라미터를 가진 AI 모델의 처리 효율을 최대 35배 끌어올릴 수 있다고 설명했다. 황 CEO는 AI 에이전트 등장 이후 추론 수요가 초기 챗GPT 대비 1만배, 실제 연산 수요는 최대 100만배까지 증가했다고 진단했다.
새 CPU ‘베라’도 함께 공개됐다. 기존 x86 대비 성능은 1.5배, 에너지 효율은 2배 수준이며, 자체 설계 코어 ‘올림퍼스’를 통해 메모리 대역폭을 3배까지 확장했다. GPU·LPU·CPU가 역할을 분담하는 구조를 통해 AI 에이전트가 스스로 작업을 수행하고 지시까지 내리는 ‘지능형 시스템’ 기반을 완성했다는 평가다.
엔비디아는 하드웨어를 넘어 소프트웨어까지 포함한 AI 에이전트 생태계도 제시했다. 기존 AI 에이전트 플랫폼을 확장한 ‘네모클로’를 통해 보안 기능을 강화하고 기업 환경에서의 활용도를 높였다. 황 CEO는 이를 “인터넷 초기 하이퍼텍스트 등장에 준하는 변화”로 규정했다.
삼성전자 HBM4 제품. [사진=삼성전자]
이 같은 변화의 핵심에는 메모리 기술 진화도 맞물려 있다. 삼성전자는 같은 행사에서 차세대 HBM ‘HBM4E’를 처음 공개하며 AI 메모리 경쟁력을 전면에 내세웠다.
HBM4E는 핀당 16Gbps 전송 속도와 4.0TB/s 대역폭을 지원하는 제품으로, 기존 HBM4 대비 성능을 크게 끌어올렸다. 삼성전자는 10나노급 D램 공정과 4nm 파운드리 기술을 결합해 개발 속도를 높이고, 하반기 샘플 출하를 목표로 하고 있다.
패키징 기술에서도 진전을 보였다. 기존 열압착접합(TCB) 대비 열 저항을 20% 개선한 하이브리드구리접합(HCB)을 적용해 16단 이상 고적층 구현이 가능해졌다. 고성능 AI 연산에서 병목으로 지적되던 발열 문제를 줄인 것이 핵심이다.
삼성전자는 엔비디아 플랫폼과의 연계성도 강조했다. ‘루빈’ GPU용 HBM4, ‘베라’ CPU용 메모리 모듈, SSD까지 포함해 AI 서버 전반의 메모리 솔루션을 공급할 수 있다는 점을 부각했다.
결국 이번 GTC 2026의 핵심은 단순한 신제품 공개를 넘어, AI 산업 구조가 ‘학습 중심’에서 ‘추론 중심’으로 이동하고 있다는 점이다. GPU 중심 시대에서 LPU·CPU·HBM이 결합된 통합 아키텍처로 진화하면서, 반도체 경쟁도 단일 칩이 아닌 ‘플랫폼 경쟁’으로 확대되는 흐름이 뚜렷해지고 있다.
엔비디아는 향후 AI 칩 시장 규모가 최소 1조달러에 이를 것으로 전망했다. 이 시장에서 누가 ‘추론 인프라’를 선점하느냐에 따라 글로벌 반도체 판도가 다시 재편될 가능성이 커지고 있다.
윤남웅 기자
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