엔비디아가 메타와 온프레미스와 클라우드를 아우르는 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 훈련과 추론에 최적화된 하이퍼스케일 데이터센터를 기반으로, 수백만 대에 이르는 GPU와 차세대 CPU, 네트워킹 기술을 통합하는 초대형 AI 인프라를 공동 설계·배포할 계획이다.

NVIDIA는 이번 협력을 통해 자사 CPU와 블랙웰(Blackwell), 루빈(Rubin) GPU를 대규모로 공급한다. 해당 GPU는 Meta의 페이스북 오픈 스위칭 시스템(Facebook Open Switching System) 플랫폼에 배포되며, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 스위치와 함께 통합된다. 이는 AI 학습과 추론을 동시에 지원하는 고성능·고확장성 인프라 구축을 목표로 한다.

젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “메타처럼 대규모로 AI를 배포하는 기업은 없다”며 “엔비디아는 CPU, GPU, 네트워킹, 소프트웨어 전반에 걸친 긴밀한 공동 설계를 통해 메타 연구진과 엔지니어들이 차세대 AI 혁신을 위한 기반을 구축할 수 있도록 풀스택 플랫폼을 제공하고 있다”고 밝혔다.

마크 저커버그 메타 창립자 겸 CEO 역시 “엔비디아와의 협력을 확대해 베라 루빈 플랫폼을 활용한 최첨단 클러스터를 구축함으로써, 전 세계 모든 사람에게 개인 맞춤형 슈퍼 인텔리전스를 제공하게 돼 매우 기쁘게 생각한다”고 강조했다.

엔비디아 CPU 배포 확대…전력 대비 성능 개선

양사는 Arm 기반 그레이스(Grace) CPU를 메타 데이터센터의 프로덕션 애플리케이션에 배포하기 위해 협력을 지속하고 있다. 이는 메타의 장기 인프라 전략의 핵심 축으로, 데이터센터 전반에서 전력 대비 성능을 크게 개선하는 데 초점을 맞춘다.

이번 프로젝트는 그레이스 단독 아키텍처의 첫 대규모 배포 사례다. 양사는 CPU 생태계 라이브러리에 대한 공동 설계와 소프트웨어 최적화 투자를 병행해 세대별 전력 대비 성능을 지속적으로 향상시키고 있다.

또한 차세대 베라 CPU의 배포도 검토 중이다. 2027년 대규모 도입 가능성을 타진하고 있으며, 이를 통해 메타의 에너지 효율적 AI 컴퓨팅 역량을 한층 강화하고 Arm 기반 소프트웨어 생태계 확장에도 속도를 낼 계획이다.

온프레미스·클라우드 통합 아키텍처

메타는 엔비디아 GB300 기반 시스템을 도입해 온프레미스 데이터센터와 엔비디아 클라우드 파트너(NCP) 환경을 아우르는 통합 아키텍처를 구축한다. 이는 AI 워크로드의 이식성과 운영 효율성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다.

특히 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼 도입을 통해 AI 규모에 최적화된 네트워크 환경을 구현한다. 예측 가능한 저지연 성능을 보장하고, 자원 활용도를 극대화하며, 운영 및 전력 효율성을 개선하는 것이 핵심이다. AI 클러스터가 수십만~수백만 노드로 확장되는 상황에서 네트워킹 병목을 최소화하는 설계가 중요해졌다는 점에서 의미가 크다.

왓츠앱에 컨피덴셜 컴퓨팅 도입

이번 협력은 보안 영역까지 확장된다. 메타는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅을 왓츠앱의 프라이빗 프로세싱에 도입했다. 이를 통해 사용자 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하는 동시에, 메시징 플랫폼 전반에 AI 기반 기능을 구현할 수 있게 된다.

WhatsApp에 적용된 컨피덴셜 컴퓨팅은 데이터가 처리되는 동안에도 암호화 상태를 유지해, 외부 침해 가능성을 최소화하는 기술이다. 양사는 이를 메타 포트폴리오 전반으로 확대해 대규모 프라이버시 강화형 AI 구현을 지원할 방침이다.

차세대 AI 모델 공동 설계

엔비디아와 메타 엔지니어링 팀은 메타의 핵심 워크로드 전반에 걸쳐 최첨단 AI 모델을 최적화·가속하기 위한 심층 공동 설계를 진행 중이다. 이는 단순한 하드웨어 공급을 넘어, 모델 아키텍처와 인프라를 함께 설계하는 코디자인(Co-design) 전략으로 해석된다.

엔비디아의 풀스택 플랫폼과 메타의 대규모 프로덕션 워크로드를 결합함으로써, 전 세계 수십억 명이 사용하는 추천·개인화·생성형 AI 서비스의 성능과 효율성을 동시에 끌어올리는 것이 목표다.

이번 파트너십은 단순한 기술 협력을 넘어, AI 인프라의 표준을 재정의하려는 시도로 평가된다. 하이퍼스케일 환경에서 CPU·GPU·네트워킹·보안을 통합 설계하는 모델이 본격화되면서, 글로벌 AI 인프라 경쟁 역시 한층 가속화될 전망이다.

김종혁 기자/news@newstap.co.kr

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