Nvidia는 DeepSeek 이후 비용 중시형 AI 가속기 시장에서의 매출 성장을 위해 Blackwell Ultra를 포지셔닝하고 있습니다.
엔비디아는 GTC 2025 행사에서 빠르게 판매되고 있는 블랙웰 GPU 아키텍처의 후속작인 '블랙웰 울트라(Blackwell Ultra)'를 공개했으며, 이 새로운 칩은 딥시크 R1과 같은 AI 추론 모델에 특화되어 배치되었습니다. 블랙웰 울트라는 최대 HBM3e 고대역폭 메모리 용량을 50% 증가한 288GB로 늘렸으며, 4비트 부동소수점(FP4) 추론 성능도 동일한 비율로 향상시켰습니다. 델 테크놀로지스, 시스코, 휴렛 팩커드 엔터프라이즈, 레노버, 수퍼마이크로 등 기술 파트너들과 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처와 같은 클라우드 서비스 제공업체들이 출시할 블랙웰 울트라 기반 제품들은 2025년 하반기에 데뷔할 예정입니다.
초대규모 및 고성능 컴퓨팅 부문 부사장인 엔비디아의 이안 버크(Ian Buck) 임원은 블랙웰 울트라가 "추론의 시대에 맞춰 설계되었다"고 설명했습니다. 그는 딥시크 R1의 비용 효율성으로 인해 제기된 의구심을 해소하며, 해당 모델이 "1달러당 100만 토큰 이상을 처리할 수 있지만, 일반적으로 답변을 도출하기 위해 10,000개 이상의 토큰을 생성한다"며 "이러한 새로운 추론의 세계에는 AI 가속화와 발전을 돕기 위한 새로운 소프트웨어와 하드웨어가 필요하다"고 지적했습니다. 딥시크 및 기타 AI 모델을 가동하는 데이터센터가 1조 달러 규모의 기회를 창출하고 있다고 주장하는 엔비디아는, 블랙웰 울트라만으로 "데이터센터 수익 기회"를 50배까지 확대할 수 있다고 밝혔습니다.
성능 향상 폭은 상당합니다. 최근 출시된 GB200 NVL72를 블랙웰 울트라 기반 GB300 슈퍼칩으로 업데이트한 새로운 GB300 NVL72 랙 규모 플랫폼은 동일한 전력 수준에서 HGX H100 기반 데이터센터가 90초 동안 초당 100개의 토큰을 처리하는 반면, 단 10초 만에 딥시크-R1에 대해 초당 1,000개의 토큰을 처리합니다. 버크 임원은 "토큰 총량과 토큰당 달러 비용 측면에서 호퍼(Hopper)에서 블랙웰로 전환하면 더 높은 가치의 서비스를 제공하여 프리미엄 경험과 차별화된 가격대를 시장에 제시함으로써 50배의 확장성을 보인다"고 말했습니다. GB300 NVL72 플랫폼은 72개의 블랙웰 울트라 GPU와 36개의 그레이스 CPU로 구성되며, 20TB의 고대역폭 메모리와 40TB의 고속 메모리, 130TBps의 NVLink 대역폭, 14.4TBps의 네트워킹 속도를 갖춘 상태에서 FP4 밀집 연산 성능 1.1 엑사플롭스를 제공합니다.
엔비디아는 블랙웰 울트라를 여러 구성 옵션으로 제공하고 있습니다. DGX GB300 시스템을 탑재한 액체 냉각식 DGX 슈퍼팟(SuperPod)은 8개의 GB300 NVL72 플랫폼으로 구성되어 있으며, 총 288개의 그레이스 CPU, 576개의 블랙웰 울트라 GPU, 그리고 11.4 엑사플롭스의 FP4 연산을 생성할 수 있는 300TB의 고속 메모리를 갖추고 있습니다. 공기 냉각식 DGX B300 시스템을 탑재한 DGX 슈퍼팟은 HGX B300 NVL16 플랫폼을 사용하며, 호퍼 기반 플랫폼 대비 대규모 언어 모델 추론 속도는 11배 빠르고, 컴퓨팅 성능은 7배 높으며, 메모리 용량은 4배 큽니다. 또한 엔비디아는 784GB의 통합 시스템 메모리를 갖춘 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩을 탑재해 20 페타플롭스의 성능을 구현하는 새로운 블랙웰 울트라 기반 DGX 스테이션 데스크톱 컴퓨터와, 노트북, 데스크톱, 서버용 새로운 블랙웰 기반 RTX 프로 GPU도 소개했습니다.
이번 발표는 블랙웰이 엔비디아 역사상 가장 빠른 제품 성장세를 기록하며 지난 11월부터 1월까지 초기 출하분으로부터 110억 달러의 매출을 올린 시점에 이루어졌습니다. 회사의 지난해 매출은 2배 이상 증가한 1,305억 달러를 기록했으며, 블랙웰 울트라 출시를 통해 엔비디아는 제품 지배력을 유지하고 지속적인 수요를 확보하려는 전략을 강조하고 있습니다. GB300 NVL72 플랫폼은 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 클라우드 서비스 제공업체를 통해 접근 가능한 엔비디아의 DGX 클라우드 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼에서도 이용 가능해질 예정입니다.