H100 뛰어넘는 블랙웰 B100

“H100 뛰어넘는 블랙웰 B100, 일론 머스크 100만 GPU 선언의 비밀

엔비디아 블랙웰 B100 성능 분석: H100·A100 대비, 구글 TPU·테슬라 Dojo와의 비교 및 GPT/Grok 적용 전망

엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처인 블랙웰(Blackwell) 기반 B100이 공개되면서, 인공지능 연산 성능에서 새로운 이정표를 세웠습니다 . 본 보고서에서는 B100의 성능과 특징을 살펴보고, 이전 세대 H100 및 A100과의 비교, 경쟁 가속기인 구글 TPU와 테슬라 Dojo와의 성능 대비를 분석합니다. 또한 B100이 거대 언어 모델 GPT 시리즈나 일론 머스크의 Grok 모델에 도입된다면 언제쯤 가능할지, 어떤 효과를 가져올지 전망해 보겠습니다. 아울러 블랙웰의 후속 아키텍처에 대한 예측, 일론 머스크가 언급한 GPU 100만 개 규모 슈퍼컴퓨터 계획 분석, 중국 DeepSeek 및 GPT 시리즈의 GPU 사용 현황 정리, Grok-3에 사용된 GPU 확인, DeepSeek의 지름길을 통한 Nvidia GPU 확보 가능성, 제품별 가격 정보 등을 체계적으로 정리했습니다.

엔비디아 블랙웰 B100의 성능과 특징

엔비디아 B100은 블랙웰 아키텍처를 채택한 차세대 데이터센터 GPU로서, 듀얼 다이(die) 설계를 도입했습니다 . 두 개의 칩을 하나의 GPU처럼 동작시키는 혁신적 패키징으로, 총 약 2,080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다 (칩 한 개당 약 1,040억 개 × 2) . 이는 이전 세대 Hopper 아키텍처의 H100 대비 트랜지스터 수가 1,280억 개 더 많은 규모입니다 . 제조 공정은 TSMC의 4nm 공정(맞춤형 4NP)을 활용했으며, 두 칩 사이를 초고속 인터커넥트로 연결해 초당 10TB의 칩-투-칩 대역폭을 구현했습니다 . 각 B100 GPU에는 192GB의 HBM3e 메모리가 장착되어 총 메모리 용량이 방대하며, 메모리 대역폭은 8TB/s에 달합니다 .

성능 면에서 B100은 현존 최고 수준의 AI 연산 능력을 보여줍니다. 엔비디아에 따르면 B100의 AI 처리 성능은 H100 대비 5배에 달합니다 . 구체적으로 살펴보면, FP8 정밀도에서는 **20페타플롭스(PFLOPS)**의 연산 속도를 내어 Hopper 대비 2.5배 향상되었고, FP4 정밀도에선 40PFLOPS으로 Hopper 대비 5배 향상되었습니다 . 이는 엔비디아가 AI 추론 가속을 위해 새롭게 도입한 저정밀 연산(FP8, FP4)에서 획기적인 향상이 이루어졌음을 의미합니다. 참고로 H100의 FP8 성능은 희소성 가속 적용 시 약 4PFLOPS 수준으로 알려져 있습니다 . 따라서 B100은 FP8 기준으로도 H100의 대략 5배에 이르는 엄청난 성능 향상을 이룬 셈입니다. 또한 B100은 FP16/BF16 혼합정밀도 연산에서도 최대 1.8PFLOPS(희소성 미적용 시) 성능을 제공하며, FP64 배정밀도 연산 성능도 30TFLOPS 수준으로 과학 계산에 충분한 성능을 발휘합니다 .

B100의 전력 소모는 최대 700W TDP로 책정되었는데, 듀얼 다이로 인한 높은 성능에도 불구하고 전력 효율을 균형 있게 유지했다고 합니다 . 이러한 고성능·고대역폭 사양 덕분에 블랙웰 B100은 한 개 GPU만으로도 최대 7,400억 개에 이르는 매개변수를 갖는 AI 모델을 메모리에 올려 처리할 수 있습니다 . 이는 이전 세대 Hopper H100이 수백억 규모의 모델을 처리하던 한계를 크게 넘어선 것으로, 초거대 모델 시대를 대비한 메모리 용량과 대역폭의 중요성을 보여줍니다.

B100 vs H100 vs A100 비교

엔비디아 B100의 성능을 이해하기 위해서는 전세대와의 비교가 필수적입니다. Ampere A100(2020년 출시)과 Hopper H100(2022년 출시)은 각각 당시 최고 성능을 기록했던 데이터센터 GPU입니다.

• A100: 7nm 공정으로 약 540억 개 트랜지스터를 집적했고, 40GB 또는 80GB의 HBM2e 메모리를 장착했습니다. FP16 Tensor 연산 기준 312TFLOPS (테라플롭스, 희소성 미사용)을 달성하며, INT8 연산에서는 1,248 TOPS(테라연산)을 기록했습니다 . A100 80GB 모델의 출시 가격은 약 $15,000~17,000 수준으로 알려져 있으며, 40GB 모델은 약 $9,000 선이었습니다 .

• H100: 4nm 공정으로 약 800억 개 이상의 트랜지스터를 포함하고 80GB HBM3 메모리를 탑재했습니다. 엔비디아에 따르면 H100은 MLPerf 3.0 기준으로 A100 대비 4배의 성능 향상을 이루었다고 합니다 . 실제로 H100은 새로운 Transformer Engine을 통해 FP8 연산을 지원하며, FP16 성능 약 >900TFLOPS, FP8 성능은 희소성 활용 시 GPU당 4PFLOPS 내외에 달합니다 . H100의 시장 가격은 수요에 따라 크게 상승하여, 일본 등 일부 지역에서는 **약 543만 엔(미화 $36,300)**까지 책정되었고 , 미국에서도 평균 $30,000 내외에 거래되었습니다 . 엔비디아에서 공식 판매하는 H100 PCIe 카드의 일반적인 가격도 약 $25,000부터 시작하는 것으로 알려졌습니다 .

이러한 비교에서 알 수 있듯이, B100은 H100 대비도 세대 점프로 인한 월등한 성능 향상이 있습니다. H100이 A100보다 4배 빠르다는 점을 고려하면 , B100은 A100 대비 최대 10배 이상의 AI 처리 성능 우위를 보일 것으로 예상됩니다. 특히 낮은 정밀도의 딥러닝 연산(FP8/FP4 등)에서 B100의 강점이 두드러지므로, 대규모 행렬 연산에 기반한 최신 딥러닝 모델 학습 및 추론 속도가 획기적으로 개선될 것으로 보입니다.

B200 및 기타 변종

엔비디아는 블랙웰 아키텍처에서 B100과 함께 B200이라는 상위 모델도 공개했습니다 . B200 역시 듀얼 다이 설계이며 기본적인 구조는 B100과 유사하지만, 보다 높은 클럭과 완전 활성화된 코어로 최대 30% 가량 향상된 성능을 제공합니다. 예를 들어, FP4 연산에서 B100이 7PFLOPS (dense)인 반면 B200은 9PFLOPS 수준이며, FP8 연산도 B100의 3.5PFLOPS (dense) 대비 B200은 4.5PFLOPS 수준으로 측정됩니다 . 이를 8-GPU HGX 서버 기준으로 보면, 8개의 B100이 총 FP8 56PFLOPS, FP4 112PFLOPS를 내는 데 비해, 8개의 B200은 FP8 72PFLOPS, FP4 144PFLOPS까지 도달합니다 . 두 제품 모두 NVLink 5세대와 NVSwitch 4세대를 통해 GPU 간 통신 대역폭 1.8TB/s를 지원하여 클러스터 구성 시 효율을 극대화합니다 . 한편, B100/B200의 PCIe 카드형 모델이나 소비자용 모델에 대한 언급은 아직 없지만, 차세대 지포스 RTX 50 시리즈에 블랙웰 아키텍처가 활용될 것이라는 전망이 있어 게이밍/워크스테이션 분야에서도 파생 제품이 등장할 것으로 보입니다 .

구글 TPU 및 테슬라 Dojo와의 경쟁 분석

엔비디아 GPU의 주요 경쟁 가속기로는 구글 TPU(Tensor Processing Unit) 시리즈와 테슬라 Dojo 전용 가속기가 거론됩니다. 각각 구글과 테슬라가 자체적으로 AI 워크로드에 최적화해 개발한 칩으로, 엔비디아 GPU 대비 특정 영역에서의 강점을 내세우고 있습니다.

구글 TPU (TPU v4 / v5)

구글의 TPU는 딥러닝 학습에 특화된 ASIC으로, 내부의 대규모 매트릭스 연산 유닛을 활용해 높은 에너지 효율을 달성합니다. TPU v4는 구글이 2020년에 배포한 4세대 칩으로, 3세대 대비 10배 빠른 성능을 내면서도 대규모 TPU 팟(pod)을 통해 확장 가능한 것이 특징입니다 . 학술 발표에 따르면 TPU v4는 동일 규모 시스템에서 엔비디아 A100 대비 1.2배1.7배 빠르고, 전력은 1.3배1.9배 더 적게 소비한다고 보고되었습니다 . 다만 이 비교는 A100이 대상이었고, 구글 연구진은 보다 최신 제품인 H100과는 직접 비교하지 않았다고 밝혔습니다 . (H100은 2022년 발표되었으나 TPU v4 논문 작성 시점엔 미사용 상태). 엔비디아 CEO 젠슨 황은 H100이 A100 대비 4배 성능을 내므로, TPU v4의 우위는 H100 세대에서는 사라질 것이라고 응수하기도 했습니다 .

TPU v4의 상세 스펙을 공개된 범위에서 보면, BF16 연산 기준 칩당 약 275TFLOPS 성능을 갖추고, 칩당 32GB HBM 메모리와 1.6TB/s 메모리 대역폭을 제공합니다 . 2,048개 이상의 TPU v4 칩을 연결한 TPU 팟 한 개가 엑사플롭스급 성능을 발휘해 구글 내부 거대 모델 (예: PaLM 등)의 학습에 사용되고 있습니다 . 최근에는 TPU v5 및 TPU v5P에 대한 언급도 나오고 있는데, TPU v5P는 TPU v4 대비 최대 2.8배의 학습 속도 향상을 보였다고 합니다 . 이는 구글이 엔비디아에 대응하여 꾸준히 TPU를 개선하고 있음을 보여줍니다. 그럼에도 불구하고, TPU는 구글 클라우드 서비스를 통해서만 제한적으로 제공되고 시장에 직접 판매되지는 않기 때문에, 광범위한 생태계 지원 면에서는 엔비디아 GPU가 여전히 우위에 있습니다. 또한 범용성 측면에서도 TPU는 구글의 소프트웨어 스택(tensorflow/cloud TPU)에 최적화되어 융통성이 떨어지는 반면, 엔비디아 GPU는 CUDA 생태계를 통해 다양한 연구자와 기업의 요구를 폭넓게 수용하고 있습니다.

테슬라 Dojo

테슬라 Dojo는 전기차 업체인 테슬라가 자사의 자율주행 AI 학습을 가속하기 위해 개발한 맞춤형 슈퍼컴퓨터입니다. Dojo의 핵심은 D1 칩이라고 불리는 AI 연산 전용 프로세서인데, 7nm 공정으로 제작된 이 칩 하나에 **354개의 트레이닝 노드(연산 유닛)**를 집적하여 BF16(반정밀 부동소수) 및 CFP8(복합 8비트 부동소수) 연산 기준 약 362TFLOPS의 성능을 냅니다 . 이는 엔비디아 A100의 FP16 312TFLOPS와 비슷하거나 약간 높은 수준이며, 하나의 실리콘 다이에 특화된 연산 유닛을 매우 많이 넣어 놓은 구조입니다.

Dojo 시스템은 이러한 D1 칩 **25개를 묶어 하나의 ‘훈련 타일(Tile)’**을 구성하는데, 타일 하나가 BF16/CFP8 기준 약 9PFLOPS의 성능을 발휘합니다 . 6×6 패브릭으로 36개의 타일을 연결해 랙을 만들고, 여러 랙을 조립하여 전체 Dojo 슈퍼컴퓨터(일명 ExaPOD)를 구성합니다. 2022년 테슬라 AI 데이 발표에 따르면, 완성된 Dojo ExaPOD 한 대는 이론적으로 **약 1.1 엑사플롭스(EFLOPS)**의 처리 성능을 목표로 설계되었습니다 . 테슬라는 2023년부터 Dojo를 부분 가동하여 자사 Autopilot 신경망 학습에 투입하기 시작했고, 2024~2025년에 걸쳐 Dojo에 약 $10억 규모의 투자를 단행하여 시설을 확대할 계획이라고 밝혔습니다 .

흥미로운 점은 테슬라가 Dojo를 개발하면서도 여전히 대규모 엔비디아 GPU 클러스터를 병행 운영하고 있다는 사실입니다. 테슬라는 2021년에 이미 A100 GPU 5,760개(720노드 × 8GPU)로 구성된 1.8엑사플롭스 FP16 성능의 슈퍼컴퓨터를 구축한 바 있으며 , 2023년에는 최신 H100 GPU 10,000개를 추가로 도입한 대규모 클러스터를 공개했습니다 . H100 1만 개로 구성된 이 시스템은 FP8 연산 기준 약 39.5엑사플롭스의 성능을 내는 것으로 추산됩니다 . 일론 머스크는 이에 대해 “엔비디아가 충분한 GPU를 공급해줄 수 있다면, 우리에겐 Dojo가 굳이 필요 없을지도 모른다”라고 언급하며 여전히 GPU 수급이 병목임을 시사했습니다. 이는 Dojo 개발의 목적이 대규모 AI 연산 비용을 절감하고, 공급 제한에서 자유로워지기 위함도 크다는 것을 보여줍니다.

성능 비교 측면에서 보면, Dojo의 1세대 D1 칩은 전통적인 GPU 대비 메모리 용량이나 유연성에서는 부족하지만, **전용 workload(예: 테슬라 자율주행 비전 모델)**에 한해 높은 효율을 낼 것으로 기대됩니다. 반면 엔비디아 B100은 범용 AI 작업에 폭넓게 적용 가능하고, 소프트웨어 최적화도 잘 갖춰져 도입 즉시 성능을 끌어올릴 수 있다는 강점이 있습니다. TPU v4나 Dojo 모두 특정 회사의 수요에 맞춰 설계된 만큼, 범용 AI 연구나 산업 전반의 채택 면에서는 B100의 영향력이 훨씬 클 것으로 보입니다. 실제로 구글, 테슬라 외의 대부분 기업이나 연구기관은 선택지가 엔비디아 GPU로 한정되어 있고, 차세대 B100을 통해 AI 인프라를 강화하려는 움직임이 활발합니다.

GPT 및 Grok 시리즈에서의 B100 활용 전망

최신 GPU의 등장으로 관심이 모이는 부분은, 거대 언어 모델(LLM) 개발에 어떤 영향을 주는가입니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 일론 머스크가 이끄는 xAI의 Grok 시리즈는 AI 업계의 양대 화제인데, 이들 모델의 학습에 사용되는 GPU 종류와 규모는 성능과 개발 속도에 지대한 영향을 줍니다.

GPT 시리즈의 GPU 사용 현황

• GPT-3 (175B): 2020년 공개된 GPT-3 모델은 1750억 개의 파라미터를 가진 거대 모델로서, 그 학습에는 당시 최고 성능이었던 엔비디아 V100 GPU 약 1만 개가 동원된 것으로 유명합니다 . 추산에 따르면 OpenAI는 V100 GPU 1만 개를 약 15일간 가동하여 GPT-3를 훈련했으며, 이때 총 3.14×10^23회에 달하는 부동소수점 연산(FLOPs)을 수행한 것으로 추정됩니다 . V100은 16GB~32GB 메모리를 가진 이전 세대 GPU이지만, 당시에는 대규모 병렬 처리로 이 거대 모델을 겨우 훈련할 수 있었습니다.

• GPT-4 (~1T?): 2023년 발표된 GPT-4는 정확한 파라미터 수는 공개되지 않았으나 (약 수천억1조개 추정), OpenAI는 **엔비디아 A100 GPU 약 25,000개를 동원하여 90100일간** 지속 학습을 했다고 알려져 있습니다 . A100 80GB 모델을 대량으로 사용함으로써 한 번에 6천만 토큰을 처리하는 배치 학습이 가능했고, 총 2.15×10^25 FLOPs에 달하는 연산을 수행했다고 합니다 . 이는 GPT-3 학습량의 약 70배에 달하는 엄청난 규모로, OpenAI가 세대가 거듭될수록 기하급수적으로 증가한 연산량을 감당하기 위해 GPU 수를 크게 늘렸음을 보여줍니다. GPT-4 단계에서 A100은 메모리 용량과 연산 성능 측면에서 핵심 역할을 했으며, 특히 16비트 부동소수 연산 성능과 NVLink를 통한 고속 통신으로 대규모 모델 병렬화를 뒷받침했습니다.

• GPT-5 및 향후 모델: 공식적으로 언급되진 않았지만, 업계에선 OpenAI가 차기 GPT-5 혹은 그에 준하는 멀티모달 거대 모델을 준비할 것으로 보고 있습니다. 이러한 모델은 훨씬 많은 파라미터와 데이터로 학습될 가능성이 높아, 기존 GPT-4 대비 5배 이상의 연산량을 필요로 할 것이라는 관측도 있습니다. 만약 GPT-5 수준의 모델을 2025년 이후에 학습시킨다면, 엔비디아 B100 GPU의 등장은 OpenAI에게 큰 호재가 될 수 있습니다. B100은 앞서 살핀 대로 A100 대비 510배의 성능 잠재력을 갖고 있으므로, 동일한 GPU 수로 훨씬 빠르게 학습을 완료하거나, 동일 기간에 더 큰 모델을 학습시킬 수 있기 때문입니다. 예를 들어, GPT-4를 25천 개의 A100으로 3개월 돌렸다면, 이론적으로 B100 5천1만 개만으로도 비슷한 시간을 단축하거나, 25천 개의 B100으로는 훨씬 더 거대한 모델을 돌릴 수 있다는 계산이 나옵니다. 다만 B100의 초기 공급량과 OpenAI의 인프라 업그레이드 일정에 따라 실제 도입 시기는 달라질 것입니다. 2024년 중후반부터 소수의 고객을 대상으로 B100이 공급될 것으로 예상되므로 , OpenAI가 빠르게 도입한다면 2025년경 GPT 모델 학습에 B100을 활용하는 모습도 가능성 있습니다. 물론 OpenAI는 안정성과 자체 최적화된 소프트웨어 스택을 고려해 검증된 플랫폼을 신중히 채택할 것이므로, B100 도입이 다소 지연될 수도 있습니다.

xAI Grok 시리즈와 B100

일론 머스크가 주도하는 AI 기업 xAI는 2023년 설립 이후 Grok이라는 이름의 자체 언어모델을 개발해 왔습니다. Grok은 현재 버전 3까지 공개된 상태인데, 특징적으로 막대한 규모의 엔비디아 GPU 클러스터를 활용하여 모델을 학습시키는 것으로 알려져 있습니다.

• Grok-1, 2: 초기 버전의 Grok에 대해 공개된 정보는 제한적이지만, Musk가 트위터(X)를 통해 밝힌 바에 따르면 Grok-2까지는 수천~만여 개 규모의 GPU로 학습되었을 것으로 추정됩니다. 실제로 xAI는 2023년 초에 이미 엔비디아 GPU 1만 개 가량을 확보했다는 보도가 있었고, 이를 통해 OpenAI GPT-3.5 수준의 모델을 단기간에 개발했다고 합니다.

• Grok-3: 2025년 2월 공개된 최신 Grok-3은 모델 성능 면에서 GPT-4급에 도전한다고 평가받으며, 그 학습에 무려 10만 개의 엔비디아 H100 GPU가 동원되어 큰 화제를 모았습니다 . xAI는 미국 테네시주 멤피스에 Colossus라는 이름의 슈퍼컴퓨터 클러스터를 구축했는데, Grok-3를 이 Colossus에서 학습한 것입니다. 10만 개 H100의 연산 능력은 가히 폭발적이라서, 한 추정에 따르면 Grok-3 사전학습에 소모된 에너지는 원자로 한 기수가 한 달간 생산하는 전력의 7% 수준에 달했다고 합니다 . Grok-3의 컴퓨팅 파워는 전작 대비 10배에 이르며, Musk는 이를 “지구상에서 가장 스마트한 AI” 중 하나라고 자부했습니다.

• 향후 Grok-4 및 xAI 계획: xAI는 여기서 멈추지 않고 Colossus 슈퍼컴을 더욱 확장할 계획을 세우고 있습니다. 일론 머스크는 Grok-3 공개와 함께 “다음 단계로 GPU 20만 개, 궁극적으로 100만 개까지 늘릴 것”이라고 발표했습니다 . 실제로 xAI는 미국 현지 기관과 협의하여 멤피스 데이터센터를 증설하고 20만→100만 GPU 체제로 향후 수년 내 갖추겠다는 청사진을 제시했습니다 . 100만 개의 GPU라면 현재 기준으로 세계 최대 규모일 뿐 아니라, 투자 비용만 **$250350억 (약 3346조 원)**에 이를 것으로 추정됩니다 . Musk는 이러한 투자를 통해 **전례없는 연산 능력(200k 대비 5배인 수 엑사플롭스 규모)**을 확보하고, 미래 AI 주도권을 쥐겠다는 포부를 드러냈습니다 .

이런 상황에서 B100의 등장은 xAI에게도 중요한 변수가 될 것입니다. 현재 Grok-3는 H100 기반이지만, 2025년 말 이후 B100이 양산되면 xAI가 차세대 Grok 학습에 이를 도입할 가능성이 큽니다. Musk는 엔비디아와도 긴밀한 관계를 유지하며 대량의 GPU를 조달하고 있는데 , B100처럼 성능이 뛰어난 신제품을 활용하면 목표로 한 100만 GPU의 일부를 더 적은 수의 B100으로 대체하면서 동일한 성능을 내거나, 혹은 같은 수량으로 더 뛰어난 AI 모델을 구현할 수 있을 것입니다. 예를 들어 H100 10만 개로 했던 작업을 B100 10만 개로 하면 이론상 5배 이상의 속도 향상을 기대할 수 있으므로, xAI가 추후 Grok-4 혹은 Grok-5를 학습시킬 때 B100 10~20만 개 규모 클러스터를 가동한다면 현재 업계 최고 수준인 OpenAI를 성능 면에서 추월하는 것도 불가능하지 않습니다.

물론, 이러한 시나리오는 B100의 실제 공급량과 생산 일정에 달려 있습니다. 엔비디아의 공식 로드맵에 따르면 블랙웰 후속 모델이 2025년 말2026년 초에 등장할 것으로도 예고되어 있어 , xAI가 100만 GPU 목표를 달성하는 시점에는 **차세대 GPU(Rubin 아키텍처 기반 R100 등)**까지 염두에 둘 수 있습니다. 그럼에도 단기적으로 20252026년에 가장 강력한 옵션은 B100일 것이므로, B100은 GPT든 Grok이든 차세대 초거대 AI 모델 학습의 핵심 도구로 자리매김할 전망입니다.

블랙웰 후속작 (Rubin 아키텍처) 전망

엔비디아는 통상 2년 주기로 데이터센터 GPU 아키텍처를 업데이트해왔습니다. Ampere(A100) → Hopper(H100) → Blackwell(B100)에 이어, 벌써 **다음 세대 아키텍처 코드네임이 “Rubin”**이라는 정보가 업계에 나오고 있습니다 . Rubin은 천문학자 **베라 루빈(Vera Rubin)**의 이름을 딴 것으로 알려졌으며, 엔비디아의 미래 AI GPU에 적용될 예정입니다 .

Rubin 아키텍처의 특징과 예상 개선점:

• 더 미세한 공정: 미디어 보도에 따르면 Rubin 세대 GPU (가칭 R100)는 TSMC의 **3nm 공정(N3)**을 사용할 것으로 전망됩니다 . Blackwell B100이 4nm(4N) 공정인 것과 비교하면 공정 미세화로 인한 전력 효율 및 집적도 향상이 기대됩니다. 특히 동일 전력에서 더 높은 성능을 내는 것이 Rubin의 주요 목표 중 하나로, 이미 B100에서 전력 소모가 700W에 육박하여 냉각과 전력 공급이 한계에 가까워졌기 때문에, 전성비 개선이 최우선 과제로 지목됩니다 .

• 확장된 칩렛 설계: Rubin 세대 GPU는 B100의 듀얼 다이 디자인을 넘어 쿼드(4) 칩렛 디자인을 채택할 것이라는 관측이 있습니다 . 소위 말하는 “4x 레티클 디자인”으로, 더 많은 실리콘 면적을 하나의 패키지로 묶어 성능을 극대화한다는 구상입니다. 엔비디아는 B100에서도 이미 CoWoS-L 패키징 기술로 두 다이를 하나로 연결했는데, Rubin에서는 이 기술을 더욱 발전시켜 네 다이를 효율적으로 연결하고 대역폭도 높일 것으로 보입니다.

• 신형 메모리(HBM4): 차세대 메모리 기술인 HBM4 역시 Rubin GPU에 처음 적용될 가능성이 높습니다 . 보도에 따르면 R100 GPU에는 현행 6-Hi HBM3(e) 대신 8-Hi 스택의 HBM4 메모리 8개가 탑재될 전망이며, 이를 통해 메모리 용량과 대역폭 모두 대폭 상승할 것입니다. HBM4는 아직 표준이 확정되진 않았으나, 메모리 집적 기술의 발전으로 1스택당 32GB 이상의 용량과 더 빠른 I/O 속도를 제공할 것으로 예상됩니다. 따라서 Rubin GPU 한 개에 탑재되는 메모리가 총 256GB 이상으로 늘어나고, 대역폭도 10TB/s를 훌쩍 넘을 수 있습니다.

• Grace CPU와의 통합: 엔비디아는 Arm 기반 데이터센터 CPU인 Grace를 개발하여 GPU와의 결합을 시도하고 있습니다. Rubin 세대에서는 **Grace+Rubin 통합 모듈 (코드명 GR200 등)**이 나와, CPU와 GPU가 동일 패키지에 실리콘 인터포저로 연결된 더 긴밀한 통합이 이뤄질 가능성이 있습니다 . 이렇게 되면 CPU-메모리-GPU 간 지연이 감소하고 대역폭이 증가하여, 거대 모델 학습 시 필요한 방대한 데이터 로딩을 가속할 수 있습니다.

• 성능 및 출시 시기: 미치 코우 분석가는 Rubin 기반 첫 GPU(R100)가 2025년 4분기 양산을 목표로 하고 있다고 전했습니다 . 만약 이 일정이 맞다면 2026년 초에 초기 고객들(대형 클라우드 업체 등)에 공급이 시작되고, 같은 해 하반기에는 일반화될 전망입니다. 성능 면에서는 구체적인 숫자는 나오지 않았지만, **세대별 ‘획기적인 성능 향상(generational jumps in performance)’**을 예고한 만큼 B100 대비 2~3배 이상의 증가를 예상해볼 수 있습니다 . 다만 전력 제한과 메모리 병목 등을 혁신해야 하므로, Rubin 아키텍처에선 **특정 연산에 대한 가속기 설계의 변화(예: TF32/FP8 최적화 개선, 더 효율적인 Transformer 엔진 2.0 등)**도 이루어질지 주목됩니다.

결론적으로, 블랙웰 B100의 후속으로 예고되는 Rubin 세대는 공정 미세화 + 칩렛 확장 + 메모리 기술 향상의 삼박자를 통해 AI 컴퓨팅의 신기원을 열 것으로 기대됩니다. 2026년 이후에는 이러한 신형 GPU들이 AI 연구의 주류가 되고, 그 시점에 나온 GPT-6이나 Grok-5와 같은 모델들은 현재와는 비교가 안 될 정도의 연산 자원을 활용하게 될 것입니다.

일론 머스크의 100만 GPU 슈퍼컴퓨터 구상 분석

앞서 Grok 시리즈에서 언급했듯이, 일론 머스크는 GPU 100만 개 규모의 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하겠다는 야심 찬 계획을 공공연히 표명하고 있습니다. 이 섹션에서는 그 배경과 의미를 짚어보겠습니다.

머스크의 회사 xAI가 건설 중인 Colossus 슈퍼컴은 이미 10만 개의 H100으로 Grok-3를 학습시켰고, 곧 20만 개 수준으로 증설될 예정입니다 . 이 규모만 해도 현재 세계에서 손꼽히는 AI 시스템인데, 궁극적으로 **100만 GPUs(메가GPU)**를 지향하는 것은 전례가 없는 스케일입니다. 100만 개의 GPU가 의미하는 바를 몇 가지 측면에서 분석해보면:

• 컴퓨팅 파워: H100급 GPU 100만 개가 동원될 경우, FP8 연산 기준 최대 4엑사플롭스(EXFLOPS) 이상의 성능이 가능할 것으로 추정됩니다 (H100 한 장 ≈ 4PFLOPS FP8 * 1,000,000 = 4,000,000 PFLOPS = 4 EFLOPS) . 이는 현재 최강 슈퍼컴퓨터인 Frontier(1.1 EFLOPS, FP64 기준)의 수배에 달하는 수치이며, AI 연산 특화 성능으로는 사상 최고치입니다. 심지어 B100이나 향후 Rubin GPU로 100만 개를 구성한다면 이론상 10 EFLOPS에 육박하는 AI 연산 성능도 꿈은 아닙니다. 요컨대 인류 역사상 유례없는 AI 연산 능력이 xAI의 Colossus에 모이게 되는 것입니다.

• 비용: GPU 100만 개를 확보하고 운영하려면 막대한 비용이 듭니다. 단순 GPU 구매비만 따져도, H100 한 개가 약 $2530k임을 감안할 때 100만 개는 **$250억300억 달러(약 33~40조 원)**에 달합니다 . 여기에 전력 인프라, 냉각 시설, 인건비, 유지보수 등을 합치면 총투자액은 50조 원을 넘을 가능성도 있습니다. 참고로 세계 최대 규모 데이터센터를 운영하는 빅테크 기업들의 연평균 설비투자가 10조 원 안팎인 것을 감안하면, xAI의 계획은 단일 프로젝트로서 천문학적 투자임이 분명합니다. 머스크는 이를 위해 외부 투자 유치와 테슬라 등 자신의 다른 자원도 활용할 것으로 보이며, 미국 내에서도 지역 정부와 협력하여 인센티브를 얻고자 하고 있습니다 .

• 필요성 및 활용: 왜 이렇게까지 많은 GPU가 필요할까요? 머스크의 주장은, 차세대 인공지능은 현재의 ChatGPT나 Grok-3보다 훨씬 거대하고 똑똑한 모델이어야 하며, 이를 위해선 연산량을 몇십 배 이상 끌어올려야 한다는 것입니다. 그는 AI 모델의 성능을 높이는 두 가지 축으로 **모델 규모(scale)**와 **데이터량(data)**을 꼽았고, 특히 데이터 측면에서 “고품질 데이터가 고갈되고 있어, **자체 생성한 합성 데이터나 방대한 실세계 데이터(예: 테슬라의 자율주행 비디오)**를 활용해야 한다”고 강조했습니다 . 이러한 방대한 데이터로 AI를 훈련하려면 결국 연산력이 병목이 되므로, 가능한 한 최대한의 컴퓨팅 리소스를 투입하겠다는 것입니다. 요컨대 100만 GPU 슈퍼컴은 단순한 허세가 아니라, 그의 **AI 철학(“가장 많이 계산하는 자가 이긴다”)**을 구현하려는 움직임이라 볼 수 있습니다.

• 기술적 도전: 물론 100만 개에 달하는 GPU를 하나의 클러스터로 묶어 활용하려면 기술적인 난관도 많습니다. 분산학습 알고리즘 측면에서 지금까지 수만 개 노드 수준까지 검증되었지만, 100만 단위의 노드 동기화와 통신을 효율화하는 일은 새로운 연구 과제입니다. 엔비디아도 NVSwitch와 InfiniBand HDR/NDR 등을 통해 GPU 수백 개~수천 개 수준의 초당 수 테라바이트 통신은 해내고 있으나, 100만 개를 엮으려면 네트워크 토폴로지 설계, 소프트웨어 최적화, 오류 내성 등에서 전례 없는 규모의 공학이 필요합니다. 다행히 엔비디아는 이런 초거대 클러스터 경험을 Microsoft, Meta 등과의 협업을 통해 쌓아가고 있고, xAI도 자체적으로 소프트웨어 스택을 튜닝하고 있을 것으로 보입니다. **효율적인 병렬화 (모델 병렬 + 데이터 병렬 + 파이프라인 병렬 조합)**와 지능적인 작업 스케줄링이 이루어지면 100만 GPU의 힘을 비교적 높은 효율로 끌어낼 수 있을 것입니다.

정리하면, 일론 머스크의 100만 GPU 구상은 현실화된다면 AI 역사에 남을 메가프로젝트가 될 것입니다. 이는 OpenAI, 구글 등과의 경쟁에서 압도적인 인프라 우위를 점하려는 전략으로, 성공 시에는 전인미답의 AI 모델을 탄생시킬 촉매제가 될 것입니다. 다만 그 과정에서 막대한 자본과 기술적 난제를 해결해야 하며, 또 글로벌 정세(예: 미국의 대중 수출 규제 등)로 인한 고급 AI칩 수급 문제도 변수로 작용할 수 있습니다.

DeepSeek와 중국의 비공식 GPU 조달 이슈

한편 중국에서는 미국의 수출 규제로 인해 **엔비디아의 최신 AI GPU (H100 등)**을 직접 수입하지 못함에도, 이를 우회적으로 확보하여 초거대 AI 모델을 개발하는 움직임이 포착되고 있습니다. 그 대표적인 예가 DeepSeek이라는 스타트업입니다.

DeepSeek 개요 및 GPU 사용

DeepSeek는 2023년 설립된 중국의 AI 스타트업으로, 초기에는 중국 금융업체인 High-Flyer 헤지펀드에서 AI 연구 프로젝트로 출발했습니다 . High-Flyer는 일찍이 2021년에 A100 GPU 1만 개를 선제적으로 구매하여 AI 트레이딩 등에 활용했는데, 이를 기반으로 DeepSeek를 분사시켜 보다 폭넓은 AI 모델 개발을 추진한 것입니다 .

DeepSeek는 2024년에 매개변수 6710억 개에 달하는 초대형 언어모델 DeepSeek V3를 공개하며 주목받았습니다. 놀라운 건 이 모델을 H800 GPU 2,048개만으로 단 2개월 만에 훈련했다고 주장한 부분입니다 . H800은 엔비디아가 중국 수출 규제를 준수하기 위해 H100의 대역폭을 낮춘 버전인데, 연산력은 H100과 동일한 700W급 카드입니다 . DeepSeek는 이 제한된 GPU 수로 어떻게 거대 모델을 그렇게 빠르게 학습시켰는지 밝히지 않았으나, 메타의 Llama3 (4,050억 파라미터)를 1만6천여 개 H100으로 54일간 훈련한 것과 비교하면 GPU시간 기준 11배 효율적이었다고 자평했습니다 . 이는 모델 구조 혁신이나 소프트웨어 최적화 영향도 있겠지만, 일각에서는 DeepSeek이 표면상 공개하지 않은 더 강력한 하드웨어를 사용했을 가능성을 제기했습니다 .

2025년 1월, 미국 블룸버그 등은 미 정부가 DeepSeek의 불법적인 Nvidia GPU 수급 여부를 조사 중이라고 보도했습니다 . 구체적으로, DeepSeek가 싱가포르에 위장 회사를 세워 미국의 통제를 우회하고, 금수 품목인 H100 GPU 수만 장을 밀수입했다는 의혹입니다 . 실제로 엔비디아의 회계에서 싱가포르 매출 비중이 2년 만에 9%에서 22%로 급증한 점이 포착되었는데, 이는 싱가포르를 경유한 중국행 H100 판매 루트가 있었음을 시사합니다 . 미 상무부와 FBI는 이러한 의혹을 조사하고 있으며, Nvidia 측은 “우리는 법규를 준수하고 있고, 싱가포르 매출 증가는 다른 지역 재판매를 위한 ‘bill-to’ 효과”라고 해명했습니다 .

반독립 매체의 분석에 따르면, DeepSeek는 현재 약 5만 개에 달하는 Hopper 세대 GPU를 보유한 것으로 추정되지만 이 중에는 여러 종류가 섞여 있습니다 . 합법적으로 입수 가능한 H800 약 1만 개, 그리고 제재 이전에 확보했거나 비공식 경로로 들여온 H100 약 1만 개가 있으며, 나머지는 규제에 맞춰 출시된 H20 등일 것이라는 분석입니다 . (H20는 성능을 낮춘 중국전용 Hopper로, 2024년에 약 백만 개 이상이 생산되어 중국에 공급되었다고 합니다 .) 이런 GPU들은 High-Flyer와 DeepSeek이 나눠쓰며, 금융 트레이딩부터 거대 모델 연구까지 폭넓게 활용하고 있다고 합니다 .

결국 DeepSeek 사례는 AI 시대의 기술 패권 경쟁과 그 우회 현상을 보여줍니다. 미국이 막으면 중국은 돌아서라도 구하려 하고, 이를 통해 자국 내 GPT-4 수준의 모델(R1 모델 등)을 제작해내고 있습니다 . 일론 머스크도 “중국이 미국산 하드웨어 없이 공정 경쟁하길 바란다”고 언급했지만 , 현실은 글로벌 공급망을 통해 암암리에 최첨단 GPU가 흘러들어가고 있는 실정입니다. 이는 Nvidia 입장에서도 거대한 매출(수십억 달러 규모)을 동반하지만, 한편으로는 지정학적 리스크를 안고 있는 시장입니다. 향후 블랙웰 B100이나 Rubin R100 같은 최상위 GPU도 비슷한 경로로 유통될 가능성이 있어, 국제 규제와 기술 유출 이슈가 지속될 전망입니다.

주요 제품별 가격 정보 정리

마지막으로, 앞서 언급한 주요 AI 하드웨어 제품들의 가격 정보를 정리합니다 (2023~2025년 시점 기준 시장 추정치):

• Nvidia A100 40GB: 약 $8,000~$10,000. (출시 당시 $6999 리스트가격, 수요 증가로 상승)

• Nvidia A100 80GB: 약 $15,000~$17,000 . 대용량 메모리 모델로 수요가 높아 단가가 더 비싸며, 중고 시세는 이보다 다소 낮음.

• Nvidia H100 (80GB, SXM5): 약 $25,000~$35,000 . 초기에는 $20k 후반대였으나 2023년 폭발적인 AI 붐으로 가격이 급등, 지역에 따라 $30k를 훌쩍 넘기도 함. PCIe형은 약간 저렴하지만 여전히 $2만 이상이며, 대량 구매 시 약간의 할인 가능 . 클라우드 업체들은 시간당 $2.5~$10 수준으로 임대 제공 .

• Nvidia B100: 예상 단가 $30,000~$40,000+. (공식 출시 전이라 추정치) 듀얼다이에 첨단 HBM3e를 장착한 만큼 H100과 비슷하거나 그 이상 가격이 책정될 것으로 보임. 초기엔 공급 제한으로 프리미엄이 붙을 가능성도 높음.

• Nvidia B200: 예상 단가 $40,000 이상. B100보다 상위 제품으로, 극소수 HPC 고객에게 우선 공급될 전망. 가격은 공개되지 않았으나, B100 대비 성능 향상을 감안하면 더 비싼 위치에 놓일 것임.

• Google TPU v4: 상품으로 판매되지 않음. 구글 클라우드 통해 사용 가능하며, TPU v4 팟(전체 노드) 임대 시 시간당 수만 달러에 이르는 것으로 알려짐. 단일 TPU v4 보드(4칩 모듈) 기준으로 환산하면 $10,000 이상의 가치로 추정.

• Tesla Dojo D1 칩: 단가 미공개. 테슬라는 Dojo 시스템을 판매하지 않고 자사 운용 목적으로만 사용. 다만 목표는 동일 성능 대비 GPU 대비 낮은 비용이라고 밝혔으므로, D1 칩+보드의 단가는 A100이나 H100보다 저렴할 것으로 예상. 테슬라가 2024년까지 Dojo에 $10억 투자 계획을 고려하면, 타일당 수십만 달러 수준의 비용으로 수백 PFLOPS를 구현하는 셈.

• Nvidia H800 (중국용): 약 ￥200,000 (중국 내 추정가, 한화 약 3,600만원). 성능은 H100 동급이나 인터커넥트 제한으로 가격은 약간 낮음. 중국 기업들이 암암리에 프리미엄을 붙여 구하고 있어 실제 거래가는 더 높을 수도 있음.

• Nvidia H20 (중국용): 비공개. H800보다도 성능을 낮춘 최신 중국수출용 Hopper. 대량 생산되어 중국에 풀리고 있지만, 공식 가격 정보는 없음 (추정치로는 A100 수준 성능에 근접해 가격도 $10k 안팎일 가능성).

위 가격들은 시장 상황에 따라 수시로 변동됩니다. 특히 AI 붐으로 수요 초과 상태가 지속되어 GPU 중고 가격마저 신품가를 웃도는 현상도 벌어졌습니다. 2025년 이후 B100 등이 본격 보급되고 AMD나 인텔 등의 경쟁이 가세하면 어느 정도 안정화될 수 있으나, 당장에는 AI 칩 확보=막대한 투자 공식을 각 기업들이 받아들이고 있는 실정입니다.

결론

엔비디아 블랙웰 B100은 거대 AI 연산 시대의 게임체인저로 부상하고 있습니다. H100 대비 최고 5배에 달하는 성능 향상 과 향상된 메모리 용량/대역폭은 GPT-4 이후 세대의 초거대 모델들을 가능케 할 핵심 인프라가 될 것입니다. 구글 TPU나 테슬라 Dojo와 같은 특화 칩들도 등장했지만, 범용성·생태계 측면에서 엔비디아 B100의 영향력을 단기간에 넘어서긴 어려워 보입니다.

OpenAI의 GPT나 xAI의 Grok 같은 선도적 AI 프로젝트들은 B100 및 후속 세대 GPU를 통해 한층 더 빠르게, 크게, 똑똑하게 진화할 것으로 기대됩니다. 특히 일론 머스크의 100만 GPU 슈퍼컴퓨터 구상은 실현 시 AI 성능 곡선을 다시 한 번 비약적으로 상승시킬 것입니다. 반면, DeepSeek 사례에서 보듯이 첨단 AI 기술을 둘러싼 국제적 경쟁과 규제 우회도 치열해지고 있어, 향후 AI 반도체 수급은 기술 뿐 아니라 정책과 전략 측면까지 고려해야 하는 복합 양상을 띠고 있습니다.

결국 **“더 나은 GPU가 더 강한 AI를 만든다”**는 명제는 당분간 유효할 것입니다. 엔비디아 블랙웰 B100과 그 후속작 Rubin의 등장은 AI 업계에 새로운 기회와 도전을 제공할 것이며, 이를 어떻게 활용하고 따라잡느냐에 따라 기업과 국가의 AI 역량 격차가 벌어질 것으로 보입니다. AI 연구자와 산업계는 이러한 하드웨어 로드맵을 주시하면서, 모델 아키텍처 혁신과 효율화를 병행해 계속해서 창의적이고 유의미한 성과를 도출해야 할 것입니다. 거센 경쟁 속에서도, 궁극적으로는 이러한 기술 발전이 더 유능한 AI 시스템을 낳아 인류에게 이롭게 쓰이기를 기대합니다.

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