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황 CEO는 AI 에이전트 확산을 그래픽처리장치(GPU) 수요 증가의 근거로 제시했다. 스스로 추론하고 도구를 사용하는 에이전트가 작업을 반복하면서 AI의 데이터 처리 단위인 토큰을 대량으로 소비한다는 설명이다. 그는 “토큰 소비량이 급증했다. GPU 수요도 정말 급증했다”고 말했다.
수익화를 앞당길 방안으로는 ‘속도’를 강조했다. 황 CEO는 1기가와트(GW) AI 공장 구축에 500억달러가 들고 연간 400억달러의 매출을 올리는 경우를 가정했다. 가동이 3개월만 늦어져도 100억달러의 매출 기회를 놓칠 수 있다는 계산이다.
엔비디아가 해법으로 제시한 것이 조립형 AI 데이터센터 ‘DSX POD’다. 베라 루빈 시스템과 네트워크·배선·액체냉각 설비를 컨테이너 안에 미리 조립하고 검증해 공급한다. 현장에서 하던 작업을 공장에서 마쳐 장비 반입부터 실제 가동까지 걸리는 시간을 줄이는 방식이다. 엔비디아에 따르면 전력·냉각·통신 등 기반시설이 준비된 부지에서는 현장 설치 기간을 6개월에서 최단 14일로 줄일 수 있다.
늘어날 수요에 대비해 생산능력도 먼저 확보한다. 엔비디아는 일본 이비덴에 수십억달러 규모의 생산능력 예약 선급금을 제공하고 대만 반도체 검사기업 KYEC에도 11억달러의 선급금으로 미국 시설 확충을 지원한다. 향후 3년간 자사 제품용 기판 생산능력을 2.5배로 늘릴 계획이다. 황 CEO는 “수요는 엄청나다. 제약은 생산능력이다”라고 강조했다.
삼성전기는 이 기판 공급망에 새로 합류한다. 엔비디아는 삼성전기의 국내 기존 시설에서 생산능력을 확보하고 세종·부산의 설비 고도화와 신규 공장으로 협력을 확대한다고 밝혔다. 2028년에는 엔비디아 배정 물량이 삼성전기 연간 패키지 기판 생산능력의 상당한 비중을 차지할 것으로 전망했다.
물리적 환경에서 작동하는 ‘피지컬 AI’ 분야에서는 LG 계열사와 협력을 넓힌다. LG이노텍은 이번 GTC에서 엔비디아의 홀로스캔 센서 브리지(HSB)를 적용한 카메라 모듈과 복합 센싱 솔루션을 공개했다. 센서 정보를 중앙처리장치(CPU)를 거치지 않고 AI 컴퓨터로 보내 로봇의 인식·판단을 돕는다. 양사는 휴머노이드용 비전 센싱과 로봇 핸즈 등으로 협업을 확대하고 내년 CES·GTC에서 차세대 솔루션을 공개할 계획이다. LG전자도 로봇·공장 시뮬레이션용 디지털 자산을 모은 엔비디아의 ‘심레디 센트럴 라이브러리’ 제공 기업에 포함됐다. 이 자산들은 가상환경에서 로봇을 학습시키고 검증하는 데 쓰인다.
엔비디아는 한국 기업과의 협력을 강조해왔다. 황 CEO는 지난달 미국 뉴욕에서 열린 코리아소사이어티 연례 갈라에서도 “한국과의 협력은 단순히 반도체 칩 제조를 넘어 로봇, 전력 인프라, 자율주행, 자체 AI 모델 개발 등으로 광범위하고 깊게 이어지고 있다”고 말했다.
