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Nvidia Vera Rubin GPUs 출시가 진행되는 가운데 한국 반도체 제조사들의 생산량 확대로 메모리 비용이 급등하면서 부품 인플레이션을 초래하고 있다.

Nvidia 신규 GPU 세대 출시가 메모리 공급 부족과 맞물리면서 인프라 비용 인플레이션을 가속화하고 있다.

업계 전문지Slicast · 2026년 8월 9일 21:01 UTC · 미국 · 출처: Chosunbiz

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차세대 인공지능 플랫폼인 엔비디아의 베라 루빈(Vera Rubin) 비용 중 메모리 반도체가 약 62%를 차지하는 것으로 나타났다. 조선비즈가 입수한 UBS의 부품표(BOM) 분석에 따르면, 하나의 베라 중앙처리장치(CPU)와 두 개의 루빈 그래픽처리장치(GPU)를 결합한 베라 루빈 슈퍼칩의 총 비용은 3만8,902달러다. 이 중 메모리 부품 비용은 2만4,297달러로, 차세대 고대역폭 메모리(HBM4)와 SOCAMM2가 가장 큰 지출 항목을 차지했다.

비용 내역을 살펴보면 GPU와 CPU 메모리 간 현저한 불균형이 드러난다. 각 루빈 GPU에 탑재된 HBM4는 시스템 전체 비용의 12.7%(4,943달러)를 차지한다. 반면, 베라 CPU에 연결된 SOCAMM2는 총 비용의 49.8%(1만9,355달러)를 차지해 CPU 메모리가 주요 비용 요인으로 작용하고 있다. 인터포저, 고급 패키징 및 주변 장치를 포함한 루빈 GPU의 전체 비용은 9,247달러로 추정된다. SOCAMM2가 포함된 베라 CPU 비용은 2만59달러였으며, 기타 보드 부품 비용은 350달러였다.

베라 루빈에 대한 시장의 반응은 확실히 긍정적이다. 엔비디아는 지난달 베라 루빈 NVL72 시스템이 이미 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 코어웨이브 등 주요 클라우드 플랫폼에서 가동 중이라고 발표했다. 스페이스X의 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 8월 4일 실적 발표에서 베라 루빈을 "최고의 아키텍처"라고 칭하며 엔비디아 GPU를 중심으로 한 AI 인프라 구축 계획을 밝혔다. 스페이스X는 올해 말까지 컴퓨팅 인프라 용량을 2기가와트(GW) 이상 확보하고, 내년 말까지 거의 10GW까지 확대할 계획이다. 주요 고객들의 이러한 도입 계획은 블랙웰 이후 베라 루빈의 지속적인 수요와 견조한 판매 모멘텀을 시사한다.

전 세대 대비 메모리 비용 비중이 크게 증가했다. 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra)의 GB300에서 메모리 비용 비중은 53%였으나, 베라 루빈에서는 9%p 상승했다. 베라 루빈의 총 비용이 전작 대비 약 2.1배 증가한 3만8,902달러인 반면, 메모리 비용은 2.5배 증가한 2만4,297달러로 더 가파른 상승세를 보였다. 이는 주로 SOCAMM2 채택에 기인한 결과다.

SOCAMM2는 서버 메모리를 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 이 기술은 전통적으로 스마트폰과 노트북에 사용되던 저전력 DRAM(LPDDR5X)을 AI 서버용으로 모듈화한 것이다. 여러 DRAM 모듈을 묶어 교체 가능한 형태로 CPU 근처에 배치한다. HBM보다 대역폭이 낮지만, SOCAMM2는 전력 소비를 줄이면서도 서버용 DDR5 레지스터드 듀얼 인라인 메모리 모듈(RDIMM) 대비 우수한 대역폭과 효율성을 제공한다.

베라 루빈의 메모리 용량은 이러한 변화를 뒷받침한다. 각 루빈 GPU에는 12단 적층 HBM4가 8개 포함되어 있어 288기가바이트(GB)의 용량을 제공하며, 이는 블랙웰 B200의 192GB HBM3E보다 50% 많지만 블랙웰 울ترا의 용량과 동일하다. 그러나 베라 CPU는 최대 1.5테라바이트(TB)의 LPDDR5X를 지원하여 이전 그레이스 CPU의 최대 480GB보다 3배 이상 많다. 베라 루빈 NVL72 시스템은 72개의 루빈 GPU와 36개의 베라 CPU를 단일 서버 랙에 연결하여 총 74.7TB의 DRAM(20.7TB의 HBM4 및 54TB의 CPU LPDDR5X)을 구성한다. 이 규모를 비교하자면 프리미엄 스마트폰에는 일반적으로 12GB의 LPDDR5X가 탑재되며, 단일 베라 루빈 NVL72 랙에는 CPU LPDDR5X만으로 약 4,500대의 스마트폰에 해당하는 용량이 포함된다.

삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 HBM을 넘어 저전력 DRAM 및 저장 장치 분야에서도 공급 포트폴리오를 확장하고 있다. 삼성전자는 HBM4, SOCAMM2, PM1763 저장 제품 등을 "엔비디아용 메모리 제품"으로 소개했다. SK하이닉스는 10나노미터 공정 기반의 6세대 LPDDR5X를 활용해 192GB SOCAMM2를 양산 중이다. 마이크론은 3월 베라 루빈용 12단 36GB HBM4 및 192GB SOCAMM2의 양산을 시작했다.

공급 동향은 새로운 리스크를 제기한다. 인포메이션(The Information)은 엔비디아가 차세대 '루빈 울트라(Rubin Ultra)' GPU의 HBM 용량을 원래 사양에서 축소하는 것을 고려하고 있다고 보도했다. 엔비디아는 초기에 각 루빈 울트라 GPU에 16개의 HBM4E 스택을 사용하여 1테라바이트(TB)의 7세대 HBM(HBM4E)을 탑재할 계획이었다. 그러나 테스트 샘플은 일부가 192GB, 나머지가 256GB로 현재 루빈 GPU에 출하되는 288GB보다 낮은 용량을 보이는 것으로 알려졌다. 출시일까지 충분한 HBM4E 생산에 어려움을 겪는 등 공급 제약이 이러한 사양 하향 조정의 주요 원인으로 보인다.

시장 조사 기관 트렌드포스(TrendForce)는 루빈 울트라 검토 중인 추가 구성 변형 사항도 지적했다. 여기에는 계획된 12단 HBM4E 외에도 8단 HBM4E가 포함되며, 12단과 8단 HBM4를 혼합한 구성도 검토되고 있다. 또한 트렌드포스는 2027년까지 지속될 것으로 예상되는 LPDDR5X 부족 사태로 인해 엔비디아가 베라 루빈 슈퍼칩의 SOCAMM2 용량을 초기 사양의 약 절반 수준으로 축소했다고 전했다.

이러한 사양 조정은 근본적인 공급망 권력 역학을 반영한다. 한 반도체 업계 관계자는 "성능 타협을 하지 않는 엔비디아가 일부 사양을 양보한 것은 메모리 기업들의 우위 구조가 반영된 결과로 해석될 수 있다"고 말했다. AI 가속기 시장에서 엔비디아의 독주 구도가 점차 약화되고 있지만, 여전히 AI 메모리 시장의 최대 구매자이다. 세 메모리 공급업체가 생산 물량을 어떻게 배분하느냐에 따라 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론의 이익 개선 폭이 최종적으로 결정될 것이다.

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