안녕하세요! 평소 AI 업계 소식에 귀를 기울이는 제가 최근 화제의 엔비디아 관련 뉴스를 짚어보겠습니다.
최근 "엔비디아 루빈 출시 지연"이라는 소문이 업계를 발칵 뒤집고 있는데, 과연 그 실체는 무엇일까요?
루빈 지연설, 그 배경은?
지난 8월 14일, 푸본리서치의 셔먼 샹 애널리스트가 루빈 출시 지연 가능성을 제기했습니다.
그는 "루빈이 6월 말 첫 번째 테이프아웃을 마쳤지만, AMD의 MI450과 차별화하기 위해 재설계 중"이라고 주장했죠.
하지만 저는 이 주장을 듣자마자 의문이 들었어요.
엔비디아가 그렇게 쉽게 제품 일정을 변경할 회사일까요?
게다가 경쟁사와의 경쟁 때문에 이미 완성된 설계를 번복한다는 게 과연 합리적일까요?
엔비디아의 공식 입장, 신뢰할 만한 이유
놀랍게도 엔비디아는 즉시 이러한 추측을 공식적으로 반박했습니다.
회사 측은 차세대 AI 칩 루빈의 출시 일정이 원래 계획대로 순조롭게 진행되고 있다고 명확히 밝혔습니다.
업계 조사 결과, 푸본리서치의 주장은 사실과 거리가 먼 것으로 드러났어요.
사실 푸본리서치는 과거에도 유사한 도발적 예측으로 신뢰를 잃은 바 있어, 시장에서도 이번 주장의 신뢰성을 낮게 평가하고 있습니다.
루빈, 정말 어떤 칩이길래?
GTC 2025에서 공개된 루빈은 정말 혁신적인 AI 칩입니다.
젠슨 황 CEO는 "AI 데이터센터 기준 성능으로 블랙웰은 H100 대비 68배, 루빈은 놀랍게도 900배 향상될 것"이라고 발표했습니다.
루빈에는 6세대 HBM4 메모리가 탑재되고, 새로운 베라(Vera) CPU와 결합되어 기존 칩들보다 훨씬 더 강력한 성능을 제공할 예정입니다.
2026년 하반기 출시를 목표로 하고 있죠.
왜 이런 지연설이 나올까요?
사실 이런 루머가 나오는 이유는 이해할 만합니다.
엔비디아가 시장을 거의 독점하고 있어, 경쟁사들과 일부 투자자들은 엔비디아의 성장세에 제동이 걸리기를 바라고 있거든요.
특히 최근 중국 딥시크의 저비용 AI 모델 출시로 "고성능 GPU가 정말 필요할까?"라는 의문이 제기되면서, 엔비디아에 대한 부정적인 뉴스가 더 주목받고 있는 상황입니다.
하지만 젠슨 황 CEO는 "거의 전 세계가 틀렸다"며 "올해 AI에 필요한 컴퓨팅 연산량은 지난해 예측보다 100배 이상 많다"고 단호하게 반박했어요.
추론형 AI와 에이전트 AI의 확산으로 오히려 더 강력한 컴퓨팅 성능이 절실히 필요하다는 것이죠.
시장의 실제 반응은?
흥미롭게도 루빈 지연설이 나온 후에도 엔비디아 주가는 큰 타격을 입지 않았습니다.
오히려 8월 15일 엔비디아가 공식 부인 성명을 낸 후 주가는 0.26% 상승하며 안정세를 보였습니다.
이는 시장이 이미 이런 루머의 진위를 의심하고 있었다는 명백한 증거로 볼 수 있어요. 실제로 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 주요 클라우드 기업들이 올해 블랙웰 칩을 무려 360만 개나 구매하는 등 엔비디아에 대한 수요는 여전히 뜨겁습니다.
엔비디아의 로드맵, 탄탄한 계획
엔비디아는 올해 하반기 블랙웰 울트라, 2026년 하반기 루빈, 2027년 루빈 울트라, 2028년 파인먼까지 매우 구체적인 로드맵을 제시했습니다.
이렇게 명확한 계획을 발표한 상황에서 갑자기 일정을 변경한다는 건 현실적으로 거의 불가능해 보입니다.
특히 루빈과 함께 출시될 HBM4 메모리도 SK하이닉스가 올해 10월부터 대량 생산에 착수할 예정이라고 발표했습니다.
이런 상황에서 엔비디아만 일정을 늦춘다는 건 상식적으로 납득하기 어렵죠.
한국 기업들에게는 기회?
일부에서는 루빈 출시가 지연되면 HBM3E의 생명주기가 길어져 삼성전자에게 호기가 될 것이라는 분석도 나왔어요.
하지만 삼성전자가 아직 엔비디아 퀄테스트를 통과하지 못한 상황에서는 그 의미가 크지 않다는 게 전문가들의 중론입니다.
오히려 루빈이 계획대로 출시되면서 HBM4 시장이 본격적으로 개막되는 것이 한국 메모리 업계 전체에 더 큰 도움이 될 것으로 보입니다.
특히 최근 중국 딥시크의 저비용 AI 모델 출시로 "고성능 GPU가 정말 필요할까?"라는 의문이 제기되면서, 엔비디아에 대한 부정적인 뉴스가 더 주목받고 있는 상황입니다.
하지만 젠슨 황 CEO는 "거의 전 세계가 틀렸다"며 "올해 AI에 필요한 컴퓨팅 연산량은 지난해 예측보다 100배 이상 많다"고 단호하게 반박했어요.
추론형 AI와 에이전트 AI의 확산으로 오히려 더 강력한 컴퓨팅 성능이 절실히 필요하다는 것이죠.
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