Nvidia는 인공지능 (AI)을 생성하고 배포하는 데 사용되는 주요 칩인 그래픽 처리 장치 (GPU)에 대한 끝없는 수요 덕분에 가장 가치 있는 기업이 되었습니다.

하지만 이 칩 거물은 이제 자체적인 중앙 처리 장치 (CPU)를 출하하고 있으며, 클라우드 제공업체들이 Advanced Micro Devices (AMD)와 Intel의 제품 대신 이를 배포하기로 결정할 수 있어 AI 서버 분야의 새로운 격전지를 열고 있습니다.

화요일, Nvidia는 Vera라고 불리는 자사의 데이터 센터용 CPU에 대한 사양, 벤치마크 유형 및 잠재 고객이 칩을 완전히 평가하는 데 필요한 아키텍처 정보를 포함한 새로운 정보를 공개했습니다. Nvidia 관계자들은 Vera 칩이 지난 6월 OpenAI, Anthropic, SpaceX를 포함한 고객사들에게 전달되었다고 밝혔습니다.

Nvidia는 정보 기술 산업의 방향을 설정하는 기업으로 간주됩니다. 하지만 CPU 분야에서 Nvidia는 다시 한번 도전자로서, 하이퍼스케일러 (hyperscalers) 및 클라우드 거물들과 깊은 유대 관계를 맺고 있는 Intel 및 AMD라는 두 명의 확고한 플레이어에 맞서 경쟁하고 있습니다.

이 회사의 CPU에 대한 투자는 시스템을 수직 계열화하고 매년 그 내부의 칩과 기술을 더 많이 생산하려는 Nvidia 전략의 또 다른 사례입니다. Nvidia는 단순히 칩만을 판매하는 대신, 컴퓨팅 파워의 전체 랙 (full rack)으로서 전체 시스템을 판매하는 것을 목표로 합니다.

이는 엔지니어들이 GPU에서 더 많은 성능을 끌어낼 수 있도록 도와줌으로써, AMD 및 맞춤형 칩 (custom chips)의 경쟁이 심화되는 가운데 Nvidia의 시스템이 주요 AI 연구소들이 선택하는 컴퓨터로 남을 수 있도록 돕는 전략이라고 Nvidia는 설명합니다.

AI 붐이 일어나기 전에는 CPU가 서버에서 가장 중요하고 가장 비싼 부품이었습니다. 2022년 ChatGPT가 출시되었을 때 사용 가능했던 1세대 AI 서버는 하나의 CPU에 최대 8개의 GPU를 결합했는데, 이는 Nvidia의 GPU로의 전환을 시사하는 신호였습니다.

하지만 최소한의 인간 개입만으로 백그라운드에서 독립적으로 실행될 수 있는 에이전트형 AI (agentic AI)의 부상은, 에이전트를 관리하고 데이터를 공급하는 데 필요한 CPU로 다시 관심을 돌려놓았습니다. 금융 시장은 이를 주목했으며, CPU 기존 강자인 AMD와 Intel은 2026년 현재까지 각각 128%, 149% 상승하며 Nvidia의 8% 상승률을 상회하는 등 가장 높은 성과를 보이는 두 개의 칩 관련 주식에 포함되었습니다.

Nvidia의 하이퍼스케일 (hyperscale) 부사장인 Ian Buck은 지난주 발표에서 에이전트가 CPU를 "훨씬 더 필수적인" 존재로 만들었다고 말했습니다. "특히 CPU가 하나의 질문에 얼마나 빨리 답할 수 있는지가 중요합니다."

Nvidia는 전체 서버 CPU 시장이 결국 2,000억 달러 규모에 달할 수 있다고 밝혔으나, 올해 초 Bernstein의 추정치에 따르면 2025년 성숙한 서버 CPU 시장의 총 가치는 약 370억 달러였습니다.

Wolfe Research는 지난 5월 Vera 칩의 평균 판매 가격(ASP)이 약 5,000달러가 될 것으로 예상했으며, Nvidia가 올해 약 130만 개를 출하할 것이라고 전망했습니다. Nvidia는 가격 책정에 대한 언급을 거부했습니다.

Gartner의 분석가 Kevin Knox는 현재 기업용 AI 서버 CPU 분야에서 AMD가 넘어야 할 산이라고 말했습니다. AMD는 서버 CPU 시장의 약 33%를 점유하고 있는 것으로 알려졌으며, Intel은 66.8%를 차지하고 있지만, AMD는 점유율을 높여가고 있으며 하이퍼스케일러 (hyperscalers)들과 깊은 관계를 맺고 있습니다.

Knox는 "AMD는 자사의 칩을 중심으로 생태계를 구축하는 데 훌륭한 일을 해냈습니다"라고 말했습니다.

Nvidia는 지난주 Vera가 Arm에서 제공하는 기성 설계(off-the-shelf design)를 사용하여 엔지니어링 작업을 줄이는 방식이 아니라, 코어부터 직접 설계한 첫 번째 서버 CPU라고 밝혔습니다.

Nvidia는 Vera가 특히 AI 에이전트의 병목 현상을 해결하기 위해 설계되었으며, 이 칩이 Intel과 AMD가 만드는 유형인 x86 칩보다 AI 에이전트에 대해 50% 더 나은 성능을 제공한다고 말했습니다.

이는 Intel과 AMD의 기존 클라우드용 CPU가 코어 수(core count)에 집중했던 반면, Nvidia의 칩과 Olympus 코어는 대신 싱글 코어 속도(single-core speed)에 집중하기 때문이라고 Nvidia는 설명했습니다.

Nvidia의 Vera 제품 마케터인 Hannah Coutand는 발표에서 이 칩이 코어당 속도(per-core speed), 높은 메모리 대역폭(memory bandwidth), 그리고 낮은 지연 시간(latency)에 초점을 맞추었기 때문에, 에이전트들이 GPU로 가능한 한 빨리 돌아가서 AI 공장에서 매우 비싸고 가치 있는 자산인 이 GPU들을 최대한 활용할 수 있도록 한다고 말했습니다.

회사는 이 칩을 자체적으로 판매할 것이며, 회사 GPU와 페어링하여 사용하는 것 외에도 제공할 것이라고 밝혔습니다. 또한 256개의 Vera 칩이 연결된 액체 냉각(liquid-cooled) 랙 형태와 단일 서버에 두 개의 Vera 칩을 구성한 형태로도 출시될 예정입니다. 이 칩은 'Vera Rubin'이라는 시스템에서 Nvidia의 GPU와 페어링하여 사용할 수도 있습니다.

이 CPU는 전력 소모가 커서 250와트(watts)에서 450와트 사이의 전력을 사용합니다. 또한 이 칩은 노트북과 휴대폰에 사용되는 것과 같은 대용량 저전력 메모리를 사용하여, 칩당 최대 1.5테라바이트(terabytes)의 메모리를 지원합니다.

일부 분석가들은 Nvidia가 Intel과 AMD가 아직 대응할 수 없는 새로운 클래스의 CPU를 만들었다고 말했습니다. Cambrian AI Research의 설립자인 Karl Freund는 Nvidia의 새 CPU가 웹사이트 서비스나 다른 전통적인 서버 작업에 사용되는 것이 아니라, 집중적인 AI 작업 전용으로 예약될 것이라고 말했습니다.

하지만 클라우드 제공업체들로부터 이 칩을 구매하도록 설득하는 것은 Nvidia에게조차 여전히 어려움일 수 있습니다.

Coutand는 Vera가 채택의 '초기 단계(early innings)'에 있다고 말했습니다. 회사는 파트너 목록에서 오라클(Oracle) 외에는 주요 클라우드 서비스 제공업체를 언급하지 않았지만, OpenAI는 이번 분기부터 대량으로 Vera 칩을 배치할 계획이라고 밝혔습니다.

Freund는