NVIDIA GTC 2026 키노트 정리: Vera Rubin 플랫폼, 3360억 트랜지스터, HBM4, CPU가 주인공이 된 이유

NVIDIA GTC 2026 Vera Rubin이 AI 컴퓨팅의 모든 전제를 뒤집었습니다 — 그리고 가장 큰 반전은 GPU가 아니었습니다. NVIDIA 역사상 처음으로 CPU가 키노트의 주인공이 되었습니다. 젠슨 황은 88코어 Vera CPU에 336억 트랜지스터 Rubin GPU만큼의 시간을 할애했고, 이것이 업계의 방향을 말해줍니다.

NVIDIA GTC 2026 Vera Rubin: 핵심 스펙 총정리

먼저 스펙부터 정리하겠습니다. Rubin GPU는 TSMC 3nm 공정으로 제조된 듀얼 다이 구조로, 3360억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. Blackwell 대비 1.6배 증가한 수치입니다. 224개의 스트리밍 멀티프로세서에 5세대 Tensor Core를 탑재했으며, NVFP4와 FP8 연산에 최적화되었습니다. 핵심 성능 수치는 NVFP4 추론 50 PFLOPS, 학습 35 PFLOPS입니다. Blackwell 대비 추론 5배, 학습 3.5배 향상된 수치입니다.

메모리 측면도 극적입니다. Rubin은 HBM4 메모리를 최초로 탑재한 GPU로, GPU당 최대 288GB, 22 TB/s의 대역폭을 제공합니다. Blackwell의 HBM3e 대비 2.8배 향상된 수치입니다. 조 단위 파라미터 모델을 구동할 때, 이 대역폭 차이는 초당 토큰 처리량에 직접적으로 반영됩니다.

CPU가 GTC 2026의 진짜 주인공인 이유

대부분의 보도가 놓치고 있는 핵심이 있습니다. NVIDIA는 이번 키노트에서 근본적인 사실을 조용히 인정했습니다: AI 팩토리 규모에서 GPU 성능만으로는 더 이상 처리량을 유지할 수 없다는 것입니다. 병목 지점이 이동한 것입니다. NVL72 랙에 수천 개의 GPU를 배치하면, CPU가 데이터 이동 엔진이 됩니다 — 메모리를 오케스트레이션하고, 제어 흐름을 관리하며, 파이프라인이 정체되지 않도록 Tensor Core에 데이터를 공급하는 역할입니다.

Vera CPU는 단순한 ARM 칩 리브랜딩이 아닙니다. NVIDIA가 Arm v9.2 아키텍처 기반으로 88개의 커스텀 “Olympus” 코어를 처음부터 설계했으며, 공간 멀티스레딩으로 176개 스레드를 지원합니다. 메모리 서브시스템이 핵심입니다: 1.2 TB/s 메모리 대역폭(Grace 대비 2.4배), 최대 1.5TB LPDDR5X 용량(Grace 대비 3배), 그리고 1.8 TB/s NVLink-C2C 링크로 CPU-GPU 간 코히런트 메모리 접근이 가능합니다. 마지막 수치가 결정적입니다 — CPU와 GPU가 이전 이종 컴퓨트 아키텍처를 무력화시켰던 레이턴시 페널티 없이 메모리 공간을 공유할 수 있다는 의미입니다.

NVL72 랙: 72개 GPU, 36개 CPU, 하나의 AI 슈퍼컴퓨터

Vera Rubin NVL72는 6개의 공동 설계 칩이 모두 결합되는 시스템입니다: Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 스위치, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 이더넷 스위치. 단일 랙에 72개 Rubin GPU와 36개 Vera CPU가 260 TB/s의 스케일업 대역폭으로 연결됩니다. GPU당 NVLink 6 대역폭은 3.6 TB/s로, 이전 세대의 2배입니다.

결과는? NVIDIA는 Blackwell 대비 토큰당 비용 10배 절감을 주장합니다. 클라우드 공급업체와 기업 AI 팀에게 이 수치가 향후 2년간의 구매 결정을 좌우할 것입니다. 추론 비용이 한 자릿수 떨어지면, 경제적으로 불가능했던 유스 케이스가 갑자기 현실이 됩니다 — 실시간 에이전틱 AI, 영구적 월드 시뮬레이션, 상시 추론 엔진 등이 그 예입니다.

포스트 Blackwell: AI 인프라에 미치는 영향

GTC 2026의 큰 그림은 “GPU 코어만 더 추가하면 된다”는 시대가 끝났다는 것입니다. NVIDIA는 이제 프로세서가 아닌 완전한 시스템을 설계하고 있습니다. 6칩 공동 설계 접근법은 메모리 대역폭부터 네트워크 패브릭, CPU 오케스트레이션까지 모든 병목을 동시에 해결합니다. GPU가 플랫폼이었고 나머지는 부차적이었던 Ampere, Hopper 시대와는 근본적으로 다른 철학입니다.

88개 Olympus 코어의 Vera CPU는 NVIDIA의 확신을 반영합니다: AI 워크로드가 개별 연산은 GPU 가속을 유지하더라도, 시스템 수준에서는 점점 더 CPU 바운드가 되고 있다는 것입니다. 전처리, 토크나이제이션, 스케줄링, 메모리 관리, 노드 간 통신 모두 CPU에서 실행되며, CPU가 따라가지 못하면 세계 최고의 GPU도 데이터를 기다리며 유휴 상태에 빠집니다. 이것이 NVIDIA가 기성 ARM 설계에 의존하지 않고 커스텀 CPU 실리콘에 이 정도로 투자한 이유입니다.

생산 일정과 향후 전망

NVIDIA는 Rubin이 2026년 1분기 기준 이미 풀 프로덕션에 들어갔으며, 파트너 시스템 출시는 2026년 하반기로 예상된다고 발표했습니다. 공격적인 타임라인이며, AMD와 Intel에게 GPU와 CPU 양쪽에서 경쟁력 있는 제품으로 대응해야 한다는 압박을 가합니다. 진정한 경쟁은 더 이상 피크 FLOPS가 아닙니다 — 시스템 수준 효율성, 토큰당 비용, 그리고 인프라가 병목이 되지 않으면서 수백만 건의 동시 추론 요청을 처리하는 능력이 핵심입니다.

GTC 2026은 전환점이었습니다. NVIDIA는 더 이상 CPU를 부수적으로 만드는 GPU 회사가 아닙니다. 랙 안의 모든 칩을 공동 설계하는 AI 인프라 기업이며, Vera Rubin 플랫폼은 그 비전의 가장 명확한 표현입니다. CPU가 무대 중앙에 선 것은 NVIDIA 정체성의 이탈이 아니라, AI 컴퓨트 수요가 향하는 곳의 필연적 결론이었습니다.