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머니 투데이에 따르면, 한국 정부는 내년에 도입할 엔비디아 차세대 AI 칩인 베라 루빈의 예산을 각 기계랙당 275억 원으로 책정했으며, 이는 외신의 이전 예측보다 높습니다. 과학기술정보통신부의 내년 GPU 서버 확장 예산은 3.85조 원으로, 모두 140대의 베라 루빈 NVL72 서버 기계랙 구매에 사용됩니다. 각 NVL72 기계랙은 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 장착하여 총 10,080개의 루빈 GPU를 확보할 수 있으며, 이 배치는 해당 부처가 이전에 발표한 2028년까지 확보할 52,000개의 고급 GPU와는 독립적이며, 실제 공급량은 엔비디아의 공급 상황에 따라 조정될 수 있습니다.각 기계랙당 275억 원은 외신 예측보다 확연히 높은 수치입니다. 미국 투자은행 번스타인의 6월 보고서는 베라 루빈 NVL72 기계랙의 비용을 910만 달러(약 123억 원)로 추정했으며, 모건 스탠리는 약 780만 달러(약 105억 원)로 추정했습니다. 정부 측은 예산이 GPU 부족으로 인한 가격 상승 및 부대 비용을 고려했다고 밝혔습니다. 이 배치의 칩은 범용 인공지능 등 차세대 최전선 모델 개발에 사용될 것입니다. 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관인 배경훈은 6월에 앤트로픽의 초대형 모델인 미토스와 동급의 모델을 만들기 위해 약 1만 개의 베라 루빈이 필요하다고 언급했으며, 이번 140대 규모는 이에 상응합니다.

엔비디아 CEO 황인훈은 GPT-6 아스트라가 약 10만 개의 엔비디아 그레이스 블랙웰 NVLink72로 훈련되었다고 밝혔습니다. ChatGPT에서 o1, 그리고 아스트라까지 단 4년이 걸렸습니다. AGI가 이미 도래했습니다. OpenAI 팀에게 축하를 보냅니다.

로이터 통신에 따르면, AI 데이터 센터 광인터넷 회사 iPronics가 1억 2500만 달러 B 라운드 자금을 완료했다고 발표했습니다. Maverick Silicon과 Light Street Capital이 공동으로 주도했으며, 엔비디아, Triatomic Capital, Bosch Ventures, Catalight Capital, 유럽 혁신 위원회 기금 등이 참여했습니다. 현재 이 회사의 총 자금 조달액은 1억 7700만 달러에 달합니다.iPronics는 AI 인프라를 위해 랙형 광 스위칭 장비를 제공하며, 프로그래머블 광층을 통해 AI 클러스터가 훈련 및 추론 부하에 따라 실시간으로 네트워크 연결을 조정할 수 있도록 합니다. 새로운 자금은 운영 규모를 확장하고 상업화 배치를 가속화하는 데 사용될 것입니다.

모건 스탠리는 엔비디아가 현재 직면한 핵심 문제가 수요 부족이 아니라 공급 능력이 성장 공간을 제한하고 있다고 생각합니다. 엔비디아 경영진은 최근 모건 스탠리에 공급 제한이 해소된다면 회사의 사업 규모가 전년 대비 두 배로 증가할 수 있다고 밝혔습니다.모건 스탠리 애널리스트 하를란 수르(Harlan Sur)는 엔비디아 투자자 관계 팀과의 회의 후 엔비디아에 대한 "매수" 등급을 유지하며 목표 주가는 320달러로 유지했습니다. 엔비디아 경영진은 2028 회계연도에 회사의 사업이 전년 대비 약 70% 성장할 것으로 예상하고 있지만, 수르는 현재 고객 수요 상황을 고려할 때 실제 잠재적 성장 능력이 더 강할 수 있다고 생각합니다. 동시에 엔비디아는 미래 수요에 대한 가시성도 높아지고 있습니다. 수르는 회사 경영진이 2028 회계연도의 성장 전망을 미리 제시한 이유는 내부 수요 판단과 월가 예측 간에 명확한 차이가 있기 때문이라고 말했습니다. 이러한 기대를 미리 발표하는 것은 공급업체 및 기타 파트너들이 미래의 더 높은 수요 수준에 맞춰 생산 능력을 미리 계획하는 데 도움이 됩니다.

블룸버그 통신에 따르면, 엔비디아가 약 130억 달러에 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)를 인수한 후, 세 명의 프랑스 공동 창립자------38세의 클레망 델랑(Clément Delangue), 42세의 줄리앙 쇼몽(Julien Chaumond), 41세의 토마스 울프(Thomas Wolf)------각각 약 18억 달러를 보유하게 되어 블룸버그 억만장자 지수에 처음으로 이름을 올렸습니다.거래는 2027년 상반기 완료될 것으로 예상되며, 세 명의 공동 창립자는 6년간 재직 계약에 따라 계속 재직할 것입니다. 엔비디아는 허깅페이스가 계속해서 개방형 플랫폼을 유지할 것이라고 약속했으며, 사용자들은 자유롭게 AI 모델과 데이터 세트를 업로드하고 다운로드할 수 있습니다. 허깅페이스는 2016년에 설립되어 처음에는 파리에서 시작되었으며, 현재 본사는 브루클린에 있습니다.

전자 뉴스에 따르면 9월 3일, 마이크론은 고대역폭 메모리 HBM 생산 능력을 지난해보다 두 배로 늘릴 계획이며, 올해 연말까지 최대 월 6만 장의 웨이퍼를 추가할 예정이다. 관계자에 따르면, 지난해 마이크론 HBM 생산량은 월 4만에서 5만 장 정도였으며, 연말에는 약 월 10만 장 규모에 이를 것으로 예상되어 삼성전자, SK 하이닉스와의 격차를 줄일 수 있을 것으로 보인다.마이크론은 여러 HBM 장비 공급업체에 대한 구매 주문을 늘리고 있으며, 생산 기지는 주로 대만과 싱가포르의 웨이퍼 공장에 위치하고 있다. 현재 생산량은 HBM3E 12층이 주를 이루고 있으며, 올해 초 HBM4 12층 비율은 약 20%에서 30%였고, 연말에는 최대 50%로 증가할 것으로 예상된다. HBM4 12층은 엔비디아의 최신 AI 가속기 베라 루빈에 사용될 예정이며, 마이크론은 올해 2분기부터 해당 제품의 양산을 시작했다.마이크론 CEO 메흐로트라(Mehrotra)는 올해 6월 2026 회계연도 3분기 실적 발표에서 HBM4 12층의 양산 속도가 HBM3E 12층의 약 두 배에 달한다고 밝혔다. HBM4 누적 출하 수익은 이미 10억 달러를 초과했다. 업계에서는 삼성과 SK 하이닉스 각각의 HBM 생산 능력이 월 15만에서 20만 장 정도로 추정하고 있다. Counterpoint 데이터에 따르면, 올해 2분기 전 세계 HBM 시장 점유율은 SK 하이닉스 50%, 삼성 32%, 마이크론 18%로 나타났다. 마이크론은 일본 히로시마에서 관련 투자를 준비하고 있다.

엔비디아는 N1X 칩을 탑재한 RTX Spark 장치가 올해 10월부터 출하될 것이라고 발표했습니다. N1X는 최대 128GB의 통합 메모리를 지원하며, Blackwell GPU는 초당 10조 번의 부동 소수점 연산 능력을 제공합니다. 풀 스펙 버전은 6144개의 CUDA 코어 Blackwell GPU와 20개의 Grace CPU를 장착하고 있으며, 24GB에서 128GB의 통합 메모리를 지원합니다. 다른 버전은 GPU 코어가 5120개, CPU가 18개로, 24GB에서 32GB의 통합 메모리만 지원합니다.엔비디아는 오픈 소스 도구 NVIDIA PAIR를 출시하여 가정 네트워크의 여러 RTX 장치, DGX Spark 및 애플 장치를 연결하고, 유휴 컴퓨팅 파워를 조정하여 AI 인공지능 작업을 협력 처리할 수 있도록 합니다. 호환되는 장치에는 엔비디아 그래픽 카드가 장착된 컴퓨터(RTX 20 시리즈 및 이후, RTX Pro GPU, DGX Spark)와 애플 M4 또는 그 이상의 칩이 장착된 장치가 포함됩니다. PAIR는 유휴 컴퓨팅 파워를 우선적으로 활용하며, 장치가 네트워크에 추가되거나 제거될 때 자동으로 조정됩니다.미디어 브리핑 예시에서 한 가정은 약 165 TFLOPS의 충분히 활용되지 않은 컴퓨팅 파워를 보유하고 있습니다. Qianwen 3.6 35B A3B 모델의 단일 Spark 노트북은 평균 18분 만에 인공지능 작업을 완료하며, 세 장치의 PAIR 클러스터는 평균 8분 48초가 소요됩니다. Perplexity Portable Computer, Hermes Agent, OpenClaw 세 가지 AI 인공지능 애플리케이션은 더 간소화된 로컬 배포 방식을 제공받게 됩니다.

엔비디아 (NVDA.O)는 1,293억 3천만 달러에 허깅페이스를 인수하기로 합의했습니다.허깅페이스는 전체 AI 생태계의 개방형 플랫폼으로 계속 운영될 것입니다. 엔비디아에 합류하는 허깅페이스 직원들을 위한 주식 유지 계획은 최대 10억 달러에 달합니다.

닛케이 중국어 웹사이트 9월 3일 보도에 따르면, 엔비디아의 인공지능 서버 관련 수요가 반도체 메모리 DRAM 가격 상승을 가속화하고 있다. 개인용 컴퓨터 등 장치에 사용되는 범용 DRAM 제품 가격이 전월 대비 5% 상승했으며, 산업 장비를 위한 제품은 두 자릿수 상승을 보였다. 메모리 제조업체는 AI 서버 전용 메모리를 우선 공급하고 있으며, 그 연쇄 효과가 더욱 확산되고 있다.DRAM은 개인용 컴퓨터, 카메라, 스마트폰 외에도 데이터 센터의 AI 서버 등 장치에 탑재되어 데이터 임시 저장 기능을 수행한다. 메모리 제조업체는 판매자로, 장비 제조업체와 모듈 제조업체는 구매자로, 월별 또는 분기별로 대량 거래 가격을 협상하여 결정한다. PC, 게임기, 서버에 사용되는 범용 모델 DDR5의 16Gb 규격 제품 7월 대량 거래 가격이 약 40.2달러로 확정되었으며, 전월 대비 5% 상승했다. 가격은 7개월 연속 상승세를 보였으며, 전자 상사 고위 관계자는 이미 역사적인 최고가를 경신했다고 밝혔다.

GMGN 시세 데이터에 따르면, Hugging Face 소속의 오픈 소스 로봇을 원형으로 한 Meme 코인 microduck의 시가 총액이 잠시 2800만 달러를 돌파하며 새로운 최고치를 기록했으며, 24시간 거래량은 1670만 달러, 24시간 상승폭은 17%에 달합니다.이 Meme 코인은 Hugging Face가 2026년 8월 27일에 발표한 실제 오픈 소스 소형 로봇 "Microduck"(약 399 달러의 25cm 오리 형태 RL 로봇)에서 영감을 받았으며, NVIDIA 관련 인수 소문과 결합되었습니다. 이는 Hugging Face, Pollen Robotics, NVIDIA 공식과는 전혀 관련이 없으며, 단지 커뮤니티가 기회를 이용해 출시한 독립적인 Meme 토큰입니다.

위험 투자자 Tomasz Tunguz는 X에 글을 올리며 최전선 AI 시장이 폐쇄적인 진영으로 분화되고 있으며, 연구소가 협력 파트너를 선택하고 경쟁자를 차단하며 가장 강력한 모델에 대한 접근을 배급하고 있다고 언급했습니다. Salesforce는 Anthropic을 전용 AI 파트너로 선택하여 Claude를 세계 최대 CRM 및 Slack의 기본 모델로 만들었습니다.OpenAI는 SpaceX가 Cursor를 인수한 후 11월 12일 API 접근을 차단했습니다. Z.ai는 플래그십 모델을 누적 수익이 100억 달러를 초과하는 호스트의 보안 검토 후에 배치했습니다. Anthropic은 Project Glasswing을 통해 Mythos 5를 배급하고 Fable을 미국에서만 추론할 수 있도록 제한했습니다. OpenAI는 신뢰할 수 있는 파트너에게 먼저 GPT-5.6 변형을 출시했습니다.Nvidia는 Hugging Face에 130억 달러, Poolside에 70억 달러, Nemotron에 260억 달러를 약속하며 개방형 생태계에 투자하고 있습니다. Tunguz는 접근이 가격이 아닌 최전선의 새로운 희소성이 되었다고 말했습니다.

월스트리트 저널에 따르면, Nvidia는 새로운 자금 조달 계획의 일부 거래를 중단했습니다. 이 계획은 AI 클라우드 회사에 신용 지원을 제공하고 수익 분배를 교환하기 위한 것입니다. 정보에 정통한 소식통에 따르면, 이 반도체 거인은 지난주 관련 계약에서 철수했지만, 향후 계획을 조정하거나 다른 프로젝트에 통합할 가능성이 여전히 있습니다.Nvidia 대변인은 빠르게 성장하는 AI 생태계와 개방형 컴퓨팅 접근을 위한 새로운 비즈니스 모델이 여전히 추진되고 있으며, 수요가 많아 지속적으로 진화하고 있다고 밝혔습니다. 이 계획은 두 달도 안 된 시점에 발표되었으며, 소규모 AI 클라우드 기업의 자금 조달 요구를 지원하기 위한 것입니다: 고객이 컴퓨팅 파워를 판매할 수 없는 경우, Nvidia는 관련 컴퓨팅 파워를 재임대할 수 있으며, 구매자의 보증 역할을 하여 기업이 Nvidia AI 칩을 구매할 자금을 모으는 데 용이하게 합니다; Nvidia는 하드웨어 판매 외에도 고객이 자사의 칩을 기반으로 생성한 클라우드 수익을 공유합니다.Nvidia는 이번 주 재무 보고 전화 회의에서 이 모델이 중장기적으로 수십억 달러의 수익을 기여할 것으로 기대한다고 밝혔습니다. 그러나 최근 투자자들은 AI 생태계로의 자금 회수에 대한 검토가 강화되었으며, 이른바 순환 거래가 수요를 부풀릴 수 있다는 우려를 하고 있습니다. 보도에 따르면, 일부 직원들은 고객에게 반독점 우려를 표명했으며; 계획 초기에는 Nvidia가 칩 임대 대상을 제한하려고 시도하고, 단일 대기업 고객보다는 여러 소규모 고객에게 분산하는 것을 선호하며, 일정 기준을 초과한 후 50%의 관련 수익 분배를 요구하여 일부 잠재적 협력자의 불만을 초래했습니다.

SemiWiki에 따르면, WSTS 데이터는 2026년 2분기 전 세계 반도체 시장 매출이 3680억 달러에 달하며, 전분기 대비 35%, 전년 대비 104% 증가하여 역사적인 최고치를 기록했다고 보도했습니다. 성장은 주로 AI 수요에 의해 주도되었으며, 메모리 제조업체의 전분기 대비 증가폭이 두드러졌습니다. SK 하이닉스와 Sandisk는 51%에 달하고, Kioxia는 76%에 달했습니다. Nvidia AI 프로세서 사업은 전분기 대비 18% 성장했으며, Broadcom은 전분기 대비 33% 성장이 예상됩니다.Kioxia와 Sandisk는 각각 세계 8위, 9위로 상승했으며, 두 회사의 매출은 전년 대비 각각 4배 이상 증가했습니다. 주요 AI 공급업체를 제외한 나머지 상위 20개 반도체 제조업체는 전분기 대비 단지 9% 증가했으며, 가이드는 2026년 3분기 총합 전분기 대비 약 6% 증가할 것으로 보입니다. 메모리 제조업체들은 3분기 성장 속도에 대한 기대가 뚜렷하게 둔화되었습니다.최신 예측을 종합하면, 2026년 전체 반도체 시장 성장률은 90%에 도달하거나 이를 초과할 것으로 예상되며, Semiconductor Intelligence는 101% 성장을, RCD Advisors는 112% 성장을 예상하고 있습니다. 메모리 분야에서 WSTS는 249% 성장을, Gartner는 280% 성장을 예상하고 있습니다. 대부분의 기관은 2027년 성장률이 20% 중반으로 둔화될 것으로 예상하고 있습니다.

20VC 파트너 P_Bonnet은 알루미늄 산업의 역사에 비유하여 AI에 대해 글을 썼으며, "모든 것이 순조롭게 진행된다면"이라는 시나리오를 탐구했습니다. 대부분의 공급 부족은 3-5년 내에 과잉으로 전환되어 가치를 파괴하지만, 알루미늄은 100년 이상에 걸쳐 가격이 99.9% 이상 하락하고 시장이 1000배 이상 확대되는 과정을 겪었습니다. 이는 매번 가격 인하가 새로운 용도를 잠금 해제했기 때문이며, 동일한 시장 내에서 붕괴되지 않았습니다.AI 토큰은 약 10배의 속도로 동일한 비용 단계로 나아가고 있으며, 핵심은 인간이 더 이상 제약이 되지 않는 것입니다. 대화형 AI는 인간의 읽기 속도와 사용자 규모에 제한을 받지만, 추론과 지능체는 소비자가 더 이상 인간이 되지 않도록 할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 인간의 한계를 완전히 제거할 수 있으며, 남은 것은 빠른 개선의 비용과 효용입니다. 알루미늄 산업도 공정의 혁신에 의존하여 저렴한 금속을 구조 재료로 변모시켰습니다.인프라 층에서, Alcoa는 공정, 자사 광석 및 전력을 통해 수십 년 동안 독점해왔습니다. Nvidia는 CUDA와 같은 공정 축적을 보유하고 있으며, 생산 능력은 임대하는 것처럼 보이고, 자체적으로 전력이 부족합니다. 대형 고객들은 이미 원자력에 직접 잠금을 걸고 칩을 자체 개발하고 있습니다. 최종 가치는 구 가격 하에서 존재할 수 없는 새로운 용도를 발견하는 쪽으로 점차 이전될 것이며, 가격 붕괴, 기술 효과 및 자금 이동은 대립적인 것이 아니라 동일한 결과입니다.

SemiAnalysis에서 발표한 바에 따르면, Nvidia Rubin Ultra는 192GB의 HBM4 8-hi 메모리를 탑재할 예정입니다. 이는 처음 미리보기에서 예상했던 1TB HBM보다 크게 축소된 것이며, 일반 버전 Rubin의 288GB 용량보다도 낮습니다.HBM 구성이 원래의 약 5분의 1로 줄어든 이유는 다음과 같습니다: 네 개의 칩이 포함된 Rubin Ultra 계획이 취소되면서 큐브 수가 8개로 줄어들었고; 스택 높이가 16-hi에서 8-hi로 감소했으며; 32Gb 칩이 아닌 24Gb 칩을 사용하는 HBM4가 채택되었습니다. 이후 8-hi HBM4E 업그레이드 버전이 출시될 가능성이 있습니다.

전 NVIDIA 연구 과학자 Sanja Fidler가 오랜 협력자 ZGojcic, HuanLing6와 함께 VeedaAI를 공동 설립했다고 발표했습니다. 이 회사는 Physical AI를 위한 시뮬레이션 현실을 구축하는 데 전념하고 있으며, 이를 로봇 상호작용 학습 및 평가의 핵심 인프라 계층으로 삼아 로봇 지능이 가상 세계에서 시행착오를 통해 대규모 학습을 할 수 있도록 합니다.Fidler는 현실 세계에서 로봇의 시행착오 훈련이 안전하지 않고 비용이 많이 들며 시간이 소요되기 때문에, 시뮬레이션 현실을 통해 대규모 상호작용 학습을 실현해야 한다고 말했습니다. 팀은 세계 모델이 핵심 기술이라고 생각하며, 방대한 센서와 물리적 세계 데이터를 통해 학습하여 품질, 다양성 및 물리적 사실감을 갖춘 시뮬레이션 환경을 생성할 수 있습니다. VeedaAI는 Khosla Ventures와 Radical Ventures의 지원을 받았으며, 팀원들은 시뮬레이션, 생성적 AI, 3D, 로봇 및 구체화된 지능 분야에서 다년간의 경험을 가지고 있습니다.

TrendForce 집방 컨설팅의 최신 연구에 따르면, 2026년 전 세계 9대 클라우드 서비스 공급자의 총 자본 지출이 전년 대비 약 90% 증가할 것으로 예상됩니다. 초대형 CSP와 Tier-2 데이터 센터의 NVIDIA 전체 AI 서버 구매 의사가 뚜렷하게 증가했으며, Google과 AWS의 차세대 ASIC 플랫폼이 2026년 하반기부터 순차적으로 출시되어 AI 서버 출하 연간 성장률이 28%에서 거의 31%로 상향 조정되었습니다.

금십 보도에 따르면, TrendForce 집방 상담의 최신 AI 서버 산업 연구에 기반하여, AI 기반 시설 수요가 급증하는 배경 속에서 2026년 전 세계 9대 클라우드 서비스 공급자(CSP)의 총 자본 지출이 전년 대비 약 90% 증가할 것으로 예상됩니다.최근 초대형 CSP, Tier-2 데이터 센터 업체들이 NVIDIA(엔비디아)의 전체 랙형 AI 서버 솔루션에 대한 구매 의사가 뚜렷하게 증가했으며, 2026년 AI 서버 출하 연간 성장률이 원래의 28%에서 거의 31%로 상향 조정될 것으로 예상됩니다.

엔비디아는 자동으로 양자 처리기(QPU) 진단 데이터를 분석하고 장치 조정 계획을 자율적으로 판단하여 양자 컴퓨터 교정 프로세스의 자동화를 실현하는 오픈 소스 AI 모델 NVIDIA Ising Calibration 1.5를 발표했습니다. 엔비디아는 Ising Calibration 1.5가 양자 컴퓨팅 교정 시나리오를 위해 설계된 비주얼 언어 모델(VLM)로, 양자 칩 실험 데이터를 이해하고 역사적 사례가 부족할 때 "제로 샘플" 분석을 완료할 수 있으며, 관련 실험 샘플과 결합하여 맥락 학습(ICL)을 수행하여 양자 장치의 지속적인 최적화를 도울 수 있다고 밝혔습니다.QCalEval 양자 교정 벤치마크 테스트에서 Ising Calibration 1.5는 제로 샘플 추론 능력에서 평균적으로 동급 오픈 소스 모델보다 약 10% 앞서 있으며, 관련 실험 사례를 사용하여 맥락 학습을 수행할 때 이전 세대 모델에 비해 성능이 약 86.5% 향상되었고, 여러 오픈 소스 모델을 초과하여 최상급 폐쇄형 대형 모델 수준에 근접했습니다. 이 모델은 310억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 엔비디아 Grace Blackwell 및 Vera Rubin과 같은 데이터 센터 GPU에서 실행을 지원하며, 단일 소비자급 GPU 또는 NVIDIA DGX Spark에서 배포할 수 있는 NVFP4 양자화 버전도 출시하여 양자 실험실의 사용 장벽을 크게 낮추었습니다.엔비디아는 Ising Calibration 1.5의 훈련 데이터가 초전도 양자 비트, 양자 점, 이온, 중성 원자 및 헬륨 표면 전자 등 다양한 양자 비트 아키텍처에서 수집되었으며, 다양한 유형의 양자 컴퓨팅 장치에 교정 능력을 제공한다고 밝혔습니다. 업계에서는 자동화된 교정이 양자 컴퓨팅의 대규모 발전에 있어 주요 병목 현상 중 하나라고 보고 있습니다. 엔비디아가 AI 기반의 양자 교정 도구를 출시한 것은 AI 모델이 전통적인 컴퓨팅 분야에서 양자 하드웨어 제어 층으로 확장되기 시작했음을 의미하며, 향후 양자 컴퓨팅 산업 인프라의 중요한 구성 요소가 될 가능성이 있습니다.