이 과정에서 CPU는 단순 보조 장치가 아니라 전체 AI 파이프라인을 조율하는 컨트롤 레이어가 된다.
엔비디아는 Vera를 이러한 환경에 맞춰 설계했다. CPU가 다음과 같은 역할을 맡도록 한 것이다.
엔비디아는 Vera가 특히 강화학습(RL)과 에이전틱 AI 워크플로를 위해 만들어진 호스트 CPU라고 설명한다.
오늘날 대부분의 데이터센터 서버는 Intel Xeon이나 AMD EPYC 같은 범용 CPU를 사용한다.
Vera는 이 접근 방식과 다르다.
Vera는 독립적인 범용 서버 칩이 아니라 GPU 가속 클러스터를 관리하는 컨트롤 프로세서로 설계됐다.
즉 목표는 자체 계산 성능만 높이는 것이 아니라 다음을 최적화하는 것이다.
이런 구조는 GPU 기반 AI 시스템에서 발생하는 병목을 줄이기 위한 설계다.
Vera는 Arm 아키텍처 기반 88코어 CPU다.
Arm 서버 칩은 최근 대형 클라우드 기업 사이에서 인기를 얻고 있는데, 이유는 다음과 같다.
엔비디아는 Vera가 AI 환경에서
을 제공할 수 있다고 주장한다.
이는 CPU 자체 성능보다 GPU와 함께 동작하는 전체 시스템 설계에서 나온 이점이라는 설명이다.
Vera CPU는 단독 제품이 아니라 Vera Rubin 플랫폼의 일부다.
이 플랫폼은 다음 조합으로 구성된다.
목표는 다음과 같은 AI 작업을 처리하는 것이다.
엔비디아는 CPU, GPU, 네트워크를 함께 설계함으로써 통신 병목을 줄이고 토큰당 전력 효율(tokens per watt)을 높일 수 있다고 설명한다.
엔비디아는 이미 GPU 시장에서 압도적인 위치를 차지하고 있다. 하지만 최근 전략은 훨씬 더 넓다.
현재 회사가 제공하는 인프라는 다음과 같이 확장되고 있다.
결국 목표는 개별 칩 판매가 아니라 완전한 AI 인프라 플랫폼 판매다.
이 전략이 성공하면 데이터센터 구조 자체가 바뀔 수 있다. 지금까지는 Intel이나 AMD CPU와 별도 가속기를 조합하는 구조가 일반적이었지만, 앞으로는 GPU 중심으로 통합된 시스템이 늘어날 가능성이 있다.
엔비디아 전략에서 중요한 고객은 **하이퍼스케일러(hyperscaler)**다. 이는 Microsoft, Meta, Google, Alibaba처럼 초대형 클라우드 데이터센터를 운영하는 기업을 의미한다.
예를 들어 Microsoft가 추진 중인 Fairwater AI 슈퍼팩토리는 Vera Rubin 기반 랙 시스템을 사용할 예정이며 수십만 개 규모의 칩이 배치될 수 있다.
이처럼 거대한 AI 데이터센터는 종종 **‘AI 팩토리’**라고 불린다.
이 시설들은
를 동시에 처리하도록 설계된다.
엔비디아의 공격적인 인프라 전략은 이미 폭발적인 실적 성장 속에서 진행되고 있다.
회사는 2027 회계연도 1분기 매출 816억 달러를 기록했으며, 이는 전년 대비 85% 증가한 수치다. 데이터센터 매출만 752억 달러에 달했다.
또한 다음 분기 매출을 약 910억 달러 수준으로 전망했다.
장기적으로는 Blackwell과 Vera Rubin 시스템에 대해 최대 1조 달러 규모의 누적 주문 가능성을 언급하기도 했다.
Vera의 의미는 단순히 새로운 CPU가 나온 것이 아니다.
핵심은 데이터센터 서버의 CPU 소켓을 누가 차지하느냐다.
지금까지 그 자리는 대부분
가 장악해 왔다.
엔비디아는 GPU와 긴밀히 통합된 CPU를 제공함으로써 AI 서버 내부의 더 많은 부품 매출을 가져오려는 전략을 펼치고 있다.
다만 2000억 달러라는 수치는 엔비디아의 총시장규모(TAM) 추정치다. 실제 성과는 다음 요인에 따라 달라질 수 있다.
한 가지 분명한 점은 있다.
AI 시대에 GPU 뒤에서 조용히 일하던 CPU가 다시 전략적 핵심 부품으로 떠오르고 있다는 것이다.