1. 핵심 요약
- 엔비디아와 Groq의 200억 달러 규모의 전략적 라이선스 계약은 AI 스택의 미래를 위한 4가지 측면의 경쟁의 시작을 알리는 신호탄입니다.
- AI 추론 작업이 학습을 넘어 데이터센터 수익의 주를 이루면서, GPU는 모든 것을 해결하는 만능 솔루션으로서의 시대가 끝나고, '프리필(prefill)'과 '디코드(decode)' 단계에 최적화된 분산 추론 아키텍처가 부상하고 있습니다.
- 엔비디아는 자체 칩 Vera Rubin을 통해 대규모 컨텍스트 처리를 담당하고, Groq의 기술을 활용하여 고속 토큰 생성을 담당하는 방식으로 아키텍처를 분리하며 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있습니다.
2. 기사 상세 번역
엔비디아, 범용 GPU 시대의 종말을 인정하다
엔비디아의 200억 달러 규모의 Groq과의 전략적 라이선스 계약은 미래 AI 스택을 둘러싼 4가지 측면의 경쟁에서 가장 먼저 나타난 명확한 움직임입니다. 2026년은 이러한 경쟁이 기업 구축자들에게 명확하게 드러나는 시기가 될 것입니다.
AI 애플리케이션과 이를 구동하는 데이터 파이프라인을 구축하는 기술 의사 결정자들에게 이 계약은 기존의 범용 GPU가 AI 추론의 기본 솔루션으로서의 시대가 끝나고 있다는 신호입니다.
우리는 이제 실리콘 자체가 두 가지 유형으로 분할되어 방대한 컨텍스트와 즉각적인 추론을 모두 요구하는 세상에 적응하는 분산 추론 아키텍처의 시대로 접어들고 있습니다.
추론이 GPU 아키텍처를 두 갈래로 나누는 이유
엔비디아 CEO 젠슨 황이 보고된 600억 달러 규모의 현금 보유고의 3분의 1에 해당하는 금액을 라이선스 계약에 투자한 이유를 이해하려면, 엔비디아의 보고된 92%의 GPU 시장 점유율에 수렴하는 실존적 위협을 살펴봐야 합니다.
2025년 말, 업계는 전환점을 맞이했습니다. 델로이트에 따르면, 추론(학습된 모델이 실제로 실행되는 단계)이 처음으로 총 데이터센터 수익 측면에서 학습을 능가했습니다. 이 새로운 "추론 전환(Inference Flip)"에서 지표는 변화했습니다. 정확도는 여전히 기본적인 요소이지만, 이제 전투는 지연 시간과 자율 에이전트에서 "상태"를 유지하는 능력에 대해 벌어지고 있습니다.
이 전투는 네 가지 전선으로 나뉘며, 각 전선은 동일한 결론을 가리킵니다. 추론 워크로드는 GPU가 일반화할 수 있는 속도보다 빠르게 분열되고 있습니다.
1. GPU를 두 개로 분리: 프리필 vs. 디코드
Groq의 투자자이자, 아키텍처에 대한 이해도가 높은 게빈 베이커(Gavin Baker)는 Groq 계약의 핵심 동기를 간결하게 요약했습니다. "추론은 프리필과 디코드로 분리되고 있습니다."
프리필과 디코드는 두 가지 뚜렷한 단계입니다.
- 프리필 단계: 이는 사용자의 "프롬프트" 단계라고 생각할 수 있습니다. 모델은 10만 줄의 코드베이스나 1시간 분량의 비디오와 같이 방대한 양의 데이터를 흡수하고 상황에 대한 이해를 계산해야 합니다. 이는 "계산 집약적(compute-bound)"이며, 엔비디아의 GPU가 역사적으로 뛰어난 대규모 행렬 곱셈이 필요합니다.
- 생성(디코드) 단계: 이는 실제 토큰 단위의 "생성"입니다. 프롬프트가 흡수되면 모델은 한 단어(또는 토큰)씩 생성하며, 각 단어를 시스템에 다시 공급하여 다음 단어를 예측합니다. 이는 "메모리 대역폭 제한적(memory-bandwidth bound)"입니다. 데이터가 메모리에서 프로세서로 충분히 빠르게 이동할 수 없으면 모델이 버벅거립니다. GPU가 강력하더라도 말이죠. (이것이 엔비디아가 약했고, Groq의 특수 언어 처리 장치(LPU)와 관련된 SRAM 메모리가 빛나는 부분입니다.)
엔비디아는 곧 출시될 Vera Rubin 칩 제품군을 발표했는데, 이 제품군은 이 분할을 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 이 제품군의 Rubin CPX 구성 요소는 100만 개 이상의 토큰에 대한 대규모 컨텍스트 창에 최적화된 "프리필" 워크호스 역할을 합니다. 이러한 규모를 저렴하게 처리하기 위해, 엔비디아는 현재 GPU 옆에 위치한 엔비디아의 최상위 메모리인 **고대역폭 메모리(HBM)**의 엄청난 비용을 포기하고 대신 새로운 유형의 메모리인 128GB의 GDDR7을 사용합니다. HBM은 극도의 속도를 제공하지만(Groq의 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)만큼 빠르지는 않음), GPU에서의 공급량이 제한적이고 비용이 규모 확장의 장벽이 됩니다. GDDR7은 방대한 데이터 세트를 흡수하는 데 더 비용 효율적인 방법을 제공합니다.
한편, 엔비디아가 추론 로드맵에 통합하고 있는 "Groq 스타일"의 실리콘은 고속 "디코드" 엔진 역할을 합니다. 이는 Google의 TPU와 같은 대체 아키텍처로부터의 위협을 중화하고 10년 이상 엔비디아의 주요 경쟁 우위였던 CUDA 소프트웨어 생태계의 지배력을 유지하기 위한 것입니다.
이 모든 것이 Groq 투자자인 베이커가 엔비디아의 Groq 라이선스 계약으로 인해 다른 모든 특수 AI 칩이 취소될 것이라고 예측하게 만들었습니다. 단, Google의 TPU, Tesla의 AI5, AWS의 Trainium은 예외입니다.
2. SRAM의 차별화된 힘
Groq 기술의 핵심은 SRAM입니다. DRAM은 PC나 엔비디아 H100 GPU의 HBM에 사용되는 것과 달리 SRAM은 프로세서 로직에 직접 에칭됩니다.
Microsoft의 벤처 펀드 M12의 관리 파트너인 Michael Stewart는 SRAM을 짧은 거리에서 최소한의 에너지로 데이터를 이동하는 데 가장 적합하다고 설명했습니다. "SRAM에서 비트를 이동하는 데 필요한 에너지는 0.1피코줄 이하입니다." Stewart는 "DRAM과 프로세서 간에 이동하는 데는 20~100배 더 나쁜 에너지가 필요합니다."라고 말했습니다.
2026년의 세계에서 에이전트는 실시간으로 추론해야 하므로 SRAM은 최고의 "스크래치 패드" 역할을 합니다. 모델이 외부 메모리 전송의 "낭비된 주기" 없이 기호 연산 및 복잡한 추론 프로세스를 조작할 수 있는 고속 작업 공간입니다.
그러나 SRAM에는 주요 단점이 있습니다. 물리적으로 부피가 크고 제조 비용이 비싸기 때문에 DRAM에 비해 용량이 제한적입니다. Weka의 최고 AI 책임자인 Val Bercovici는 시장이 분할되는 것을 보고 있습니다.
Bercovici는 Groq 친화적인 AI 워크로드(SRAM이 유리한 워크로드)는 80억 개 이하의 파라미터를 사용하는 소형 모델이라고 말했습니다. 그러나 이것은 작은 시장이 아닙니다. "엔비디아가 제공하지 않았던 거대한 시장 세그먼트입니다. 바로 엣지 추론, 낮은 지연 시간, 로봇 공학, 음성, IoT 장치입니다. 이는 편의성, 성능 또는 개인 정보 보호를 위해 클라우드 없이 휴대폰에서 실행되기를 원하는 것들입니다."라고 그는 말했습니다.
이 8B "스위트 스팟"은 2025년에 많은 기업들이 거대한 모델을 매우 효율적인 소형 버전으로 축소하는 모델 증류가 폭발적으로 증가했기 때문에 중요합니다. SRAM은 조 단위 파라미터의 "프론티어" 모델에는 실용적이지 않지만, 이러한 소형 고속 모델에는 완벽합니다.
3. Anthropic의 위협: '이식 가능한 스택'의 부상
이 계약의 또 다른 중요한 동인은 Anthropic이 가속기 전반에 걸쳐 스택을 이식할 수 있도록 성공했다는 점입니다.
Anthropic은 학습과 추론을 위한 이식 가능한 엔지니어링 접근 방식을 개척했습니다. 기본적으로 모델이 엔비디아 GPU와 Google의 Ironwood TPU를 포함한 여러 AI 가속기 제품군에서 실행될 수 있도록 하는 소프트웨어 레이어입니다. 최근까지 엔비디아의 지배력은 고성능 모델을 엔비디아 스택 외부에서 실행하는 것이 기술적으로 어려웠기 때문에 보호되었습니다. Weka의 Bercovici는 "Anthropic입니다."라고 말했습니다. "Anthropic이 TPU뿐만 아니라 GPU에서도 작동할 수 있는 소프트웨어 스택을 구축할 수 있었던 사실은 시장에서 충분히 평가받지 못하고 있다고 생각합니다."
(정보 공개: Weka는 VentureBeat 이벤트의 스폰서였습니다.)
Anthropic은 최근 Google로부터 최대 100만 개의 TPU에 액세스하기로 약속했으며, 이는 1기가와트 이상의 컴퓨팅 용량을 나타냅니다. 이러한 다중 플랫폼 접근 방식은 회사가 엔비디아의 가격 또는 공급 제약에 묶이지 않도록 보장합니다. 따라서 엔비디아에게 Groq 계약은 방어적인 움직임이기도 합니다. 엔비디아는 Groq의 초고속 추론 IP를 통합함으로써 소형 모델을 실행하거나 실시간 에이전트의 일부로 실행되는 것과 같이 가장 성능에 민감한 워크로드가 엔비디아의 CUDA 생태계 내에서 수용될 수 있도록 하고 있습니다. 경쟁사들이 Google의 Ironwood TPU로 이탈하려고 시도하는 동안 말이죠. CUDA는 엔비디아가 개발자에게 GPU를 통합하기 위해 제공하는 특별한 소프트웨어입니다.
4. 에이전트 '상태' 전쟁: Manus와 KV 캐시
이 Groq 계약의 시기는 Meta가 에이전트 개척자인 Manus를 이틀 전에 인수했다는 사실과 일치합니다. Manus의 중요성은 부분적으로 상태 유지에 대한 집착 때문이었습니다.
에이전트가 10단계 전에 무엇을 했는지 기억할 수 없다면 시장 조사나 소프트웨어 개발과 같은 실제 작업에는 쓸모가 없습니다. **KV 캐시(키-값 캐시)**는 LLM이 프리필 단계 동안 구축하는 "단기 기억"입니다.
Manus는 프로덕션 등급 에이전트의 경우 입력 토큰과 출력 토큰의 비율이 100:1에 달할 수 있다고 보고했습니다. 즉, 에이전트가 한 단어를 말할 때마다 100개의 다른 단어를 "생각하고" "기억"합니다. 이러한 환경에서 KV 캐시 적중률은 Manus가 말했듯이 프로덕션 에이전트에게 가장 중요한 지표입니다. 해당 캐시가 메모리에서 "삭제"되면 에이전트는 사고 흐름을 잃고 모델은 프롬프트를 다시 계산하는 데 막대한 에너지를 소모해야 합니다.
Groq의 SRAM은 이러한 에이전트에게 "스크래치 패드" 역할을 할 수 있습니다. 다시 말하지만, 주로 소형 모델의 경우에 그렇습니다. Nvidia의 Dynamo 프레임워크 및 KVBM과 결합하여 Nvidia는 추론 서버가 SRAM, DRAM, HBM 및 Weka의 Bercovici와 같은 다른 플래시 기반 오퍼링에 걸쳐 이 상태를 계층화할 수 있도록 하는 "추론 운영 체제"를 구축하고 있습니다.
Supermicro의 기술 지원 수석 이사인 Thomas Jorgensen은 9월에 고급 클러스터의 주요 병목 현상이 더 이상 컴퓨팅이 아니라고 말했습니다. GPU에 데이터를 공급하는 것이 병목 현상이었습니다. 병목 현상을 해결하려면 메모리가 필요합니다.
"전체 클러스터가 이제 컴퓨터입니다." Jorgensen은 "네트워킹은 짐승의 내부적인 부분이 됩니다. 짐승에게 데이터를 공급하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 왜냐하면 GPU 간의 대역폭이 다른 모든 것보다 빠르게 증가하고 있기 때문입니다."라고 말했습니다.
이것이 엔비디아가 분산 추론으로 나아가는 이유입니다. 워크로드를 분리함으로써 엔터프라이즈 애플리케이션은 특수 스토리지 계층을 사용하여 메모리 클래스 성능으로 데이터를 공급할 수 있으며, 특수 "Groq 내부" 실리콘은 고속 토큰 생성을 처리할 수 있습니다.
2026년의 결론
우리는 극도의 전문화 시대로 접어들고 있습니다. 수십 년 동안 기존 업체는 하나의 지배적인 범용 아키텍처를 배송하여 승리할 수 있었고, 그들의 맹점은 종종 그들이 가장자리에서 무시한 것이었습니다. Intel이 저전력에 오랫동안 소홀했던 것이 고전적인 예입니다. Michael Stewart는 Microsoft의 벤처 펀드 M12의 관리 파트너입니다. 엔비디아는 같은 실수를 반복하지 않겠다는 신호를 보내고 있습니다. "심지어 리더조차도, 심지어 정글의 사자조차도 인재를 확보하고 기술을 확보한다면, 시장 전체가 더 많은 옵션을 원한다는 신호입니다."라고 Stewart는 말했습니다.
기술 리더에게는 스택을 하나의 랙, 하나의 가속기, 하나의 솔루션으로 설계하는 것을 중단하라는 메시지입니다. 2026년에는 이점을 얻는 팀은 워크로드를 명시적으로 분류하고 올바른 계층으로 라우팅하는 팀이 될 것입니다.
- 프리필 집약적 vs. 디코드 집약적
- 장기 컨텍스트 vs. 단기 컨텍스트
- 대화형 vs. 배치
- 소형 모델 vs. 대형 모델
- 엣지 제약 조건 vs. 데이터센터 가정
아키텍처는 이러한 레이블을 따를 것입니다. 2026년에는 "GPU 전략"이 구매 결정이 아니라 라우팅 결정이 될 것입니다. 승자는 어떤 칩을 구매했는지 묻지 않고 모든 토큰이 어디에서 실행되었는지, 그리고 그 이유는 무엇인지 물을 것입니다.
AI검색 기반 자료입니다. 중요한 정보인 경우 다시 확인해주세요.
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