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title: "오픈AI CPU 공급난 잡은 건 젠슨 황의 '베라'였다"
author: "VibeTimes"
published: "2026-09-08T11:15:05.103Z"
section: "technology"
tags: ["젠슨 황", "이영진", "오픈AI", "CPU", "공급난", "젠슨", "황의", "베라"]
language: "en"
url: "https://vibetimes.co.kr/en/news/cmtsjtdlp2g69o2il1pfu0w2h"
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# 오픈AI CPU 공급난 잡은 건 젠슨 황의 '베라'였다

해법은 CPU였다. 오픈AI의 차세대 에이전트 AI 'GPT-6 아스트라' 등장 이후 반도체 업계의 관심이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 제어용 중앙처리장치(CPU)로 옮겨간 가운데, 젠슨 황 엔비디아 CEO가 내놓은 자체 CPU '베라'가 그 해법으로 부각됐다. 단순 대화를 넘어 컴퓨터 작업을 직접 실행하는 '에이전트'(사용자 대신 일을 수행하는 AI) 방식으로 바뀌면서 계산을 맡는 GPU보다 전체를 통제하는 CPU에 걸리는 부하가 폭증했기 때문이다. 황 CEO는 지난 7일 소셜미디어 엑스(X)에 "GPT-6 아스트라는 엔비디아 그레이스 블랙웰 NVLink72 10만여 대 규모로 학습됐다"고 밝히고 "챗GPT에서 o1을 거쳐 아스트라까지 단 4년 만에 도달했다"라며 "마침내 AGI가 도래했다"고 선언하고 오픈AI 팀에 축하를 전했다.

그간 거대언어모델(LLM) 구동의 핵심은 대규모 행렬 곱셈 연산을 맡은 GPU였지만 아스트라는 성격이 다르다. 운영체제 환경 제어, 웹 브라우저 조작, 샌드박스(가상 실행 환경) 내 코드 컴파일, 다단계 도구 호출 등 컴퓨터 제어 작업을 연속으로 수행하는 자율 에이전트다. 이 같은 입출력 제어와 직렬 시스템 프로세스는 GPU가 아닌 CPU가 전담하는 영역이라 에이전트를 장시간 실행할수록 CPU 연산 부하가 기하급수적으로 커지는 구조다.

## PCIe 우회한 '베라 루빈' 통합 설계

에이전틱 AI의 등장은 엔비디아 차세대 슈퍼칩 플랫폼 '베라 루빈'의 전략적 가치를 끌어올렸다. 데이터센터를 운영하는 클라우드 서비스 제공사(CSP)는 CPU 병목이 생기면 통상 인텔이나 AMD의 x86 서버용 CPU를 추가 구매해 GPU 서버와 연동해 왔고, 이 경로는 부품 간 데이터를 주고받는 직렬 인터페이스인 PCIe 통로를 거치며 데이터 지연과 전력 낭비를 낳는다. 엔비디아는 자체 CPU 베라와 차세대 루빈 GPU를 초고속 인터커넥트(NVLink-C2C)로 단일 패키징해 이를 우회하게 했다. 엔비디아는 외부 제조사 CPU를 별도로 조합하던 방식보다 데이터 전송 속도와 전력 효율 면에서 유리하다고 강조한다.

AI 에이전트 인프라가 GPU와 CPU 양쪽 모두에서 막대한 메모리 대역폭과 용량을 요구하는 만큼 이런 아키텍처 변화는 국내 메모리 반도체 업계에도 영향을 미친다. 루빈 GPU에는 대규모 파라미터 추론용 HBM4가, 베라 CPU에는 실시간 가상 머신 구동과 문맥 기억(컨텍스트 캐싱)을 지원하는 LPDDR5X가 탑재된다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 공급 주도권을 쥔 데다 모바일에서 서버로 영역을 넓히는 LPDDR5X와 모듈 LPCAMM2 시장에서도 양산 경쟁력을 갖추고 있다. 이영진 삼성증권 글로벌 AI/SW 연구원은 "과거에는 연구자가 동시에 관리할 수 있는 실험 수에 한계가 있었지만 에이전트가 코딩과 모니터링을 도맡으면서 인간의 시간 병목이 사라지고 있다"고 짚었다. 그는 "연구 속도를 결정하는 제약이 인간에서 하드웨어로 넘어가는 만큼 컴퓨팅 자원의 중요성은 더욱 높아질 것"이라고 덧붙였다.

오픈AI의 GPU 배분 사례도 근거로 들었다. 연구를 일시 제한해 특정 모델의 GPU 할당량이 59.2% 감소했을 때도 줄어든 컴퓨팅의 약 85%가 다른 모델군 실험으로 빠르게 재배분됐다는 것이다. 이 연구원은 "AI 인프라에 대한 잠재 수요가 견고한 만큼 하드웨어 투자는 단순 토큰 처리를 넘어 장기 에이전트 워크로드를 안정적으로 처리하는 방향으로 계속 확장될 것"이라고 말했다.