오늘 초, NVIDIA는 2026년 GTC Berlin 무역 박람회를 주요 기조연설로 시작했습니다. 언제나 그랬듯이 CEO Jensen Huang이 주재한 GTC Berlin 기조연설은 최근 몇 년간 NVIDIA의 가장 중요한 보조 기조연설 중 하나가 되었는데, 이는 유럽을 위한 회사의 주요 무역 박람회이기 때문입니다. GTC Berlin 기조연설에 대한 가시성이 높아짐에 따라, 쇼 발표의 중요성도 커졌습니다.
2026년 쇼를 위해 NVIDIA는 AI 추론(AI inference)과 에이전트형 AI(agentic AI)를 중심으로 하드웨어 및 소프트웨어 관련 발표들을 혼합하여 준비했습니다. 주목할 점은 NVIDIA가 Vera Rubin 서버를 운송 컨테이너에 넣을 계획이며, 소프트웨어 측면에서는 회사가 방대하게 확장되는 소프트웨어 생태계를 사용하는 방법에 대한 다수의 업데이트와 몇 가지 새로운 레퍼런스 아키텍처를 가지고 있다는 것입니다.
이 기조연설은 유럽에서의 지속적인 성장에 대한 NVIDIA의 계획이라는 배경 속에서 열렸습니다. 이 회사는 이전에 유럽을 충분히 서비스되지 않은 시장으로 간주하며 그곳 확장에 적극적이었습니다. 주권형 AI(sovereign AI)와 새로운 슈퍼컴퓨터 구축이 임박하고, 계속되는 AI 인프라 구축과 함께, 회사는 유럽 고객들이 어떻게 NVIDIA 하드웨어를 채택하고 있는지, 그리고 다른 회사들도 왜 그래야 하는지를 보여주고자 합니다.
DSX POD가 Vera Rubin NVL72를 운송 컨테이너에 담다
하드웨어 뉴스 측면에서, 2026년 GTC Berlin 기조연설의 하이라이트는 DSX POD 레퍼런스 디자인 발표입니다. 이는 컨테이너 내부에 완전한 Vera Rubin 시스템을 구축하기 위한 청사진입니다.
NVIDIA GTC Berlin 2026 DSX POD NVIDIA GTC Berlin 2026 DSX POD
대규모 DGX 시스템 클러스터를 구축하는 청사진인 NVIDIA의 DGX SuperPOD 제공물과 혼동해서는 안 됩니다. DSX POD는 상황을 더 문자 그대로 받아들입니다. 간단히 말해, 이는 완전히 조립된 서버 컨테이너로 제작되어 현장에서 설치할 수 있도록 설계된 소규모 다중 랙 Vera Rubin 시스템입니다.
컨테이너 크기(NVIDIA는 정확한 크기를 확인하지 않았지만 40피트라고 추정)의 인터모달 컨테이너 내에 DSX POD 레퍼런스 디자인은 컨테이너 안에 Vera Rubin NVL72 랙 7개를 설치하도록 설계되었으며, 여기에 관련 네트워킹, 냉각 및 관리 하드웨어가 포함됩니다. 결과적으로 만들어진 이 컨테이너들은 전원, 네트워킹 및 더 큰 냉각 시스템에 연결되어 작동해야 하기 때문에 완전히 자립형은 아닙니다. 하지만 유틸리티를 제외하고는 DSX POD 자체가 자체적으로 완전한 기능을 갖춘, 완벽하게 장비된 컴퓨팅 시스템입니다. 아마도 여러 개의 POD가 한 번에 설치되어 더 큰 클러스터를 형성하고 데이터 센터를 빠르게 채울 것이며, 한 번에 25 EFLOPs의 AI 추론 성능을 제공할 것입니다. 유럽은 모듈식 컨테이너 기반 데이터 센터 구축 역사를 가지고 있습니다.
이 컨테이너들은 건설 현장에서 완전히 조립되고 테스트되며 검증됩니다. 궁극적인 목표는 Vera Rubin 시스템 구축 과정을 현장 활동에서 공장에서 수행하는 것으로 옮겨, 대량 생산에서 오는 규모와 품질의 이점을 얻는 것입니다. 표준화된 DSX POD는 그 자체로 현장에 배송되어 몇 달이 걸리는 현장 구축 방식 대신 14일 이내에 설치될 수 있으며, 궁극적으로 데이터 센터가 하드웨어를 최대한 빨리 가동하고 운영자들에게 수익을 창출할 수 있도록 합니다. 한편, 표준 인터모달 컨테이너 크기를 사용하기 때문에 이러한 POD는 트럭(무거운 철도 대신)으로 운송되어 거의 모든 곳에 도달할 수 있습니다.
DSX POD 발표는 NVIDIA가 이전에 공개했던 DSX 청사진(blueprint) 발표에 이어, NVIDIA 하드웨어 설치 과정을 간소화하기 위한 최신 노력입니다. 회사의 장기적인 목표는 하이퍼스케일러 및 기타 데이터 센터를 대상으로 한 하드웨어 판매를 지속적으로 늘리는 것이며, 서버-인-어-컨테이너(server-in-a-container)는 그 도구 중 하나입니다. 한편, 이 발표가 GTC Berlin에서 이루어진 것은 우연이 아닙니다. 유럽 시장은 NVIDIA에게 높은 우선순위가 되었는데, 이는 회사가 대륙의 다가오는 슈퍼컴퓨터 구축과 주권 AI(sovereign AI)에 대한 더 광범위한 추진을 염두에 두고 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 DSX POD는 전 세계적으로 이용 가능할 것입니다. 이것은 유럽에만 국한된 프로젝트가 아닙니다.
그 외에, DSX POD의 핵심 사항은 NVIDIA의 다른 DSX 청사진과 마찬가지로, 이는 NVIDIA의 즉각적인 고객들이 구축하기 위한 레퍼런스 디자인(reference design)이라는 점입니다. NVIDIA가 직접 DSX POD를 구축하거나 판매하지는 않을 것입니다. 프로젝트의 파트너 목록은 Gigabyte, HPE, Dell, Delta, QCT 등 하드웨어 공급업체들의 일반적인 명단입니다. NVIDIA에 따르면, 파트너들이 2027년 초부터 전 세계적으로 DSX POD를 납품하기 시작할 것으로 예상합니다.
공급망 확장: 기판에서 광학까지
황(Huang)의 발표에서 또 다른 핵심 사항은 향후 몇 년 동안 공급업체와 협력하여 공급망 용량을 더욱 확대하려는 NVIDIA의 계획에 대한 업데이트였습니다. NVIDIA는 지난 반세기 대부분 동안 파트너들에게 한계치까지 요구해 왔으며, 회사는 웨이퍼나 메모리와 같은 명백한 영역뿐만 아니라 패키징 및 테스트와 같이 덜 눈에 띄는 영역에서도 공급 용량으로 병목 현상을 겪고 있습니다.
최신 공급망 추진과 함께 NVIDIA는 파트너들에게 매우 야심 찬 목표를 설정했습니다. 주목할 만한 점은, 회사의 계획이 향후 3년 동안 다음과 같은 용량 개선을 요구한다는 것입니다:
- 기판(Substrate): IBIDEN, Samsung Electro-Mechanics, Unimiron으로부터 3년 동안 2.5배 용량 증가 예정.
- 첨단 패키징(Advanced Packaging): Amkor로부터 2028년 말까지 인터포저 웨이퍼(interposer wafers)를 4배 늘릴 계획.
- 테스트(Testing): KYEC에서 2027년까지 2배 용량 증가 예정.
- 코패키지 광학(Co-packaged optics): SIL로부터 코패키지 광학용 광 엔진(optical engines) 용량을 무려 15배 늘리고, 이를 다시 두 배로 늘려 2028년 말까지는 30배 증가시킬 계획.
이 중에서도 광학 관련 발표가 특히 중요합니다. 왜냐하면 NVIDIA가 Vera Rubin 세대와 그 이후에도 코패키지 광학에 집중적으로 진출하고 있기 때문입니다. 이는 더 밀도 높은 네트워킹 하드웨어(denser networking hardware)를 구현할 수 있게 하는 핵심 동력이며, 궁극적으로는 구리 기반 네트워킹의 대규모 사용을 대체하게 될 것입니다. NVIDIA가 광학 기술을 활용하는 규모 자체가 아직 비교적 작기 때문에, 이렇게 공격적으로 용량을 늘려야 할 필요성이 있는 것입니다.
NVIDIA Co-Packaged Optics NVIDIA Co-Packaged Optics
한편, 이 내용을 GTC Berlin에 참석한 청중에게 다시 연결하자면, 이러한 공급망 개선은 유럽에서 AI 팩토리 구축을 위한 NVIDIA의 하드웨어 공급 능력을 높이는 데 일부 목적이 있습니다. 만약 회사가 유럽에서의 매출 성장을 계획대로 달성하려면, 그럴 수 있는 역량이 필요합니다.
에이전트 안전을 위한 OpenShell 참조 아키텍처
소프트웨어 측면에서 NVIDIA의 GTC Berlin 기조연설은 소프트웨어에 중점을 두었으며, 이는 NVIDIA가 여전히 인원수 기준으로 가장 먼저 소프트웨어 회사임을 다시 한번 강조합니다. 이러한 발표들 중에서 가장 중요한 것은 아마도 NVIDIA의 OpenShell 참조 아키텍처(reference architecture) 발표일 것입니다. 이 아키텍처는 회사의 에이전트 AI 안전성(agentic AI safeties) 제품군을 더욱 구체화하는 것을 목표로 합니다. NVIDIA는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 활용하여 안전한 시스템을 구축하는 청사진(blueprint)을 제공함으로써, 안전한 에이전트 AI를 구축하는 과정의 마찰 요소를 줄이는 방안을 모색하고 있습니다.
NVIDIA GTC Berlin 2026 OpenShell NVIDIA GTC Berlin 2026 OpenShell
다른 NVIDIA 레퍼런스 아키텍처 프로젝트들과 마찬가지로 OpenShell 역시 새로운 하드웨어 또는 소프트웨어 프로젝트는 아닙니다. 대신 NVIDIA의 하드웨어를 가장 잘 활용하는 방법에 대한 가이드입니다. 구체적으로, OpenShell 레퍼런스 아키텍처는 하드웨어 수준에서 Vera Rubin 플랫폼을 기반으로 구축되며, 소프트웨어 측면에서는 올해 초 회사에서 도입한 OpenShell 보안 런타임 소프트웨어를 활용합니다.
이 레퍼런스 아키텍처 문서는 나아가 완전하고 안전한 에이전트형 AI 운영 환경의 일부로 OpenShell을 사용하는 근거와 모범 사례를 제시합니다. NVIDIA의 비전(및 마케팅 제안)은 LLM 추론에는 Vera Rubin을 사용하고, 에이전트 실행 및 OpenShell 소프트웨어 스택 구동에는 Vera CPU를 사용하며, 마지막으로 BlueField-4 DPU를 하드웨어 보안 강제 메커니즘으로 사용하는 것입니다. 이 레퍼런스 아키텍처 문서와 관련 소프트웨어가 오늘 공개됩니다.
STH 독자들을 위한 작은 정보
몇 달 전, 저희는 8개의 NVIDIA GB10 클러스터로 BIG AI 클러스터를 구축했습니다.
저희가 그 클러스터를 구축한 이후 사용했던 NVIDIA GB10의 가격이 최근 두 배로 올랐고, 이 공백을 메우기 위해 새로운 NVIDIA DGX Spark 64GB가 출시되었습니다. 저희가 사용했던 MikroTik CRS804-4DDQ-hRM도 구하기 어려워졌습니다.
GTC Berlin에서 나온 큰 소식은 NVIDIA Sync Cluster Assistant의 업데이트입니다. 이 업데이트를 통해 DGX Spark가 최대 8개 유닛까지 클러스터를 지원할 수 있게 됩니다.
마무리하며
NVIDIA의 GTC Berlin 기조연설은 AI 붐이 막힘없이, 혹은 적어도 현재 공급망이 허용하는 한 가장 빠르게 계속되는 시점에 나왔습니다. 올해 기조연설에서 NVIDIA가 초점을 맞춘 부분 중 하나가 바로 공급망 강화라는 것은 우연이 아닙니다. 특히 유럽에서 대규모 인프라 구축을 촉진할 의도가 있다면 더욱 그렇습니다. DSX POD와 그 위에 구동될 복잡한 소프트웨어 생태계를 갖추고, NVIDIA는 유럽 제공업체들에게 자체 AI 팩토리를 구축하고 운영하는 데 필요한 도구를 제공하는 것을 목표로 하며, 이 과정에서 NVIDIA를 거부할 이유를 점점 줄여나가고 있습니다.
NVIDIA GTC Berlin 2026 AI At Work NVIDIA GTC Berlin 2026 AI At Work
