압권 Apkwon · 딥순우 (뉴스 해설)MUST ASSET — 유튜브 매거진

"젠슨 황의 하트는 장사다" — 컴퓨텍스 2025 해부

베라 CPU · 에이전틱 AI · 토큰 팩토리 · 네이버 하트의 진짜 의미까지 한 번에

3줄 요약

  1. 젠슨 황의 컴퓨텍스 발표는 AI 팩토리 A~Z 수직통합 선언 — GPU·HBM·인피니밴드에 이어 베라 CPU까지 채워 넣어 "토큰을 가장 싸게 만드는 공장"을 완성했다.
  2. 에이전틱 AI 시대엔 CPU 대역폭이 새 병목 — 베라는 X86 대비 3배 대역폭으로 엔비디아가 오랫동안 AMD 인수 실패 후 절치부심해온 숙원을 푼 칩이다.
  3. 네이버·현대차에 날린 하트는 엔비디아가 돈 주는 행사가 아니다 — 메모리(돈 받는 쪽)와 달리, 국내 IT·자동차 기업은 엔비디아 솔루션을 '사야 하는' 고객임을 구분해야 한다.
한눈에 — 다룬 종목·테마
종목/테마발언자핵심 한 줄
에이전틱 AI권순우Bullish생성형 AI보다 빠르게 현실에 도달 중 — 이미 쓰는 사람이 많다
$NVDA 베라 CPU권순우BullishX86 대비 3배 대역폭, AMD 인수 실패 후 내재화한 CPU
토큰 팩토리 개념권순우중립2030년 전 100GW 규모 AI 팩토리 — 토큰이 원가 단위
$035420 네이버 클라우드권순우중립하트≠시혜 — 베라루빈 구매 고객 관리 세레모니
$005380 현대차·아이오닉권순우중립하이페리온 위 로보택시 — 상품성은 현대차 몫
RTX 스파크 (AI PC)권순우Bullish온디바이스 에이전틱 AI — 구독료 0, 장기 기억, 인터넷 무관
에이전틱 AI패러다임 전환

질문→답변의 시대는 끝났다 — AI가 이제 "계획 짜고 직접 클릭한다"

권순우 취재팀장 · 컴퓨텍스 2025 해설 · 관련: 베라 CPU, RTX 스파크, 토큰 팩토리
💡 핵심 통찰

생성형 AI는 프롬프트 박스 안에서만 동작했다. 에이전틱 AI는 최종 목표만 지시하면 스스로 계획을 세우고, 외부 소프트웨어(캐드·엑셀·브라우저·프린터)를 호출해 작업하며 검증까지 완료한다. 인간의 키보드·마우스 속도 제약이 사라지고 컴퓨터끼리 기계어로 수만 번 명령을 주고받게 된다.

무슨 얘기였나: 젠슨 황이 컴퓨텍스에서 직접 시연한 예시 — "다음 달 출장 일정 짜줘"라고 하면 항공권 앱을 열어 결제까지 하고, 호텔 비교 사이트를 열어 예약하고, 사내 출장 규정 문서를 찾아 대조한 뒤 보고서 초안까지 작성한다. 또 리모컨 껍데기를 잃어버렸다고 하면 캐드 설계 후 3D 프린터 명령어까지 자동 생성해 실물을 뽑아낸다.

생성형 vs 에이전틱 결정적 차이: 생성형은 ①질문 → ②답변의 1-step. 에이전틱은 ①의도 파악 → ②계획 수립 → ③도구 호출 → ④수행 → ⑤검증 → ⑥완료의 다차원 순환 구조. 중간 단계 전부를 AI가 알아서 처리한다.

이미 와 있는 기술: 권순우 팀장은 "피지컬 AI(로봇)는 만들기 힘들지만 에이전틱 AI는 이미 오픈클로(Ollama 등 로컬 모델) 기반으로 사용하는 분들이 꽤 많다"고 지적. 뉴스 모니터링 → 리포트 작성 → 블로그 업로드 → 기자 발송까지 24시간 자동 순환 예시를 들었다.

소프트웨어 시장 폭발 논리: 젠슨 황은 "인간 사용자는 최대 80억 명이지만 에이전트는 수백억 개가 동시에 소프트웨어를 사용한다"며 B2B 소프트웨어 시장의 폭발적 팽창을 예고했다. 기계끼리 통신하니 소프트웨어 사용량 자체가 급증한다는 논리.

"소프트웨어 다 없어지는 거 아니야?라는 우려에 대해, 오히려 에이전트가 수백억 개가 돌면서 소프트웨어를 훨씬 더 많이 쓰게 된다."
쉽게 풀어보기 — 에이전틱 AI
에이전틱 AI (Agentic AI)
목표만 말하면 AI가 스스로 계획 세우고 여러 프로그램을 직접 열어서 작업 완료까지 하는 AI. 예전 AI는 "답변만 해줬다"면, 이건 "대신 일처리까지 해준다"는 차이.
토큰 (Token)
AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위. AI가 뭔가를 만들어낼 때 쓰는 '재료'로 보면 됨. 토큰을 많이, 싸게 만들수록 AI 서비스 원가가 낮아짐.
$NVDA 베라 CPU + 루빈 GPUBullish

엔비디아의 오랜 숙원 — "CPU도 우리가 만든다, X86 대비 3배 대역폭"

권순우 취재팀장 · 컴퓨텍스 2025 베라루빈 플랫폼 해설 · 관련: AMD $ARM, $INTC 인텔, AI 팩토리
💡 핵심 통찰

엔비디아는 GPU가 빠른데 CPU가 느려서 병목이 생기는 문제를 오래 호소해왔다. AMD(ARM IP 최대 보유) 인수가 독과점 우려로 무산되자 ARM IP 기반으로 직접 CPU를 설계했다. 베라는 범용 서버 CPU를 대체하는게 목표가 아니라 에이전틱 AI 토큰 생성 속도 최적화에 특화된 칩이다.

베라 CPU 대역폭
X86 대비 3배 데이터 처리 통로
베라루빈 구성
CPU + GPU 통합 하나의 AI 팩토리 플랫폼
목표 AI 팩토리 규모
100GW 2030년 이전

왜 CPU가 지금 중요해졌나: 에이전틱 AI는 컴퓨터끼리 수만 번 명령을 주고받기 때문에 CPU가 명령을 얼마나 빨리 처리하느냐가 핵심 병목이 된다. 이전 생성형 AI 시대엔 GPU 연산 속도가 전부였다면, 에이전틱 시대엔 CPU의 처리 대역폭이 GPU 성능을 결정짓는 새 변수다.

X86의 한계: 기존 인텔 제온·AMD 에픽 같은 X86 계열 CPU는 세대 교체마다 성능이 10~20% 향상되는 수준인데, 이 개선조차 매우 어렵다. 베라는 이를 한 번에 뛰어넘겠다는 설계 철학이다.

베라루빈 = 하나의 플랫폼: 베라(CPU)와 루빈(GPU)은 각각 파는 부품이 아니라 AI 팩토리 전체를 구성하는 하나의 통합 플랫폼으로 봐야 한다. 여기에 NVLink 네트워크 스위치 트레이, 인피니밴드까지 묶이면 외부 CPU를 기다릴 필요 없이 엔비디아 생태계 안에서 최적 속도가 나온다.

한계도 분명히: 기술 전문가들은 "베라가 범용 클라우드 서버에서 쓰는 제온·에픽보다 무조건 좋은 CPU는 아니다"라고 평가. AI 팩토리 내 에이전틱 워크로드에 특화된 것이지, 모든 환경에서 인텔·AMD를 대체하는 만능 CPU가 아님.

RTX 스파크 (AI PC)Bullish

내 노트북이 서버가 된다 — 클라우드 없이 돌리는 에이전틱 AI

권순우 취재팀장 · 컴퓨텍스 2025 AI PC 발표 해설 · 관련: $MSFT 마이크로소프트, 아수스·기가바이트·레노버 등
💡 핵심 통찰

RTX 스파크는 CPU·GPU·네트워크·메모리를 하나의 칩에 통합해 노트북 안에서 에이전틱 AI를 완전 구동한다. 외부 서버로 데이터가 나가지 않고, 구독료도 없으며, 인터넷이 끊겨도 동작한다. 장기 기억(Long-term Memory)이 온디바이스로 가능해 진짜 "내 AI"가 된다.

무슨 제품인가: 엔비디아가 노트북 껍데기(키보드·화면)를 만드는 게 아니다. 아수스·기가바이트·레노버·마이크로소프트 등 파트너사가 이 칩을 탑재한 노트북을 제조한다. 엔비디아는 블랙웰 RTX GPU 기반의 SoC(시스템온칩)를 공급하는 역할.

클라우드 대비 장점 세 가지: ①내 정보가 외부 서버를 오가지 않아 프라이버시 보장, ②GPT·Claude처럼 월 20달러 구독료나 토큰 종량 요금이 없음, ③인터넷 단절 상태에서도 정상 동작. 맥 미니처럼 로컬에서 AI를 돌리는 개념의 엔비디아 버전.

스마트홈 두뇌로도 활용: 집에 설치하면 스마트홈 서버 역할을 겸한다. "밤 11시에 잘 거야"라고 해두면 조명·에어컨·보안을 스스로 판단해 제어하는 식. 단순 노트북이 아니라 에이전틱 AI를 위한 퍼스널 AI 인프라.

모델 선택은 자유: 엔비디아 자체 모델 탑재가 가능하지만 반드시 써야 하는 건 아니다. 원하는 오픈소스 모델을 설치해 사용할 수 있다. 다만 엔비디아는 자사 모델이 이 하드웨어에서 최적화돼 잘 돌아간다고 강조.

토큰 팩토리 패러다임구조 변화

"얼마 들여서 토큰 몇 개 나오냐" — AI 인프라는 이제 제조업이다

권순우 취재팀장 · 컴퓨텍스 2025 핵심 개념 해설 · 관련: $NVDA, $AMD, $INTC, $GOOG
💡 핵심 통찰

AI 인프라의 가치 평가 단위가 바뀐다. 서버 대수·렉 수·GPU 스펙이 아니라 "얼마를 투입해서 토큰을 몇 개 생산하냐"가 경쟁 지표다. 토큰이 상품이 되고 토큰 원가가 낮을수록 경쟁 우위가 생긴다. 젠슨 황은 이걸 "토큰 공장(Token Factory)"이라고 명명했다.

목표 규모
100GW AI 팩토리 / 2030년 전
반도체 설계 검증 가속
40배+ AI 활용 시

패러다임 전환 핵심: 예전엔 "컴퓨팅 파워를 얼마나 쓰냐"가 비용 단위였다면, AI 팩토리 시대에는 토큰 생산량당 원가가 전부다. 디자인을 만들든, 반도체를 설계하든 결국 토큰을 소비하는 작업이고, 그 원가를 낮추는 팩토리를 가진 자가 승리한다.

경쟁 구도: 엔비디아가 베라루빈+NVLink+인피니밴드 풀패키지로 "우리 팩토리가 가장 싼 토큰을 만든다"고 주장하는 반면, AMD·인텔·구글은 각자의 방식으로 "우리가 더 싸다"고 맞선다. 방향성은 엔비디아가 제시하지만 경쟁이 치열하다는 점은 염두에 두어야.

TSMC·SK하이닉스·삼성도 언급: 젠슨 황은 이 팩토리를 만들기 위한 파트너로 TSMC, 폭스콘, SK하이닉스, 삼성을 직접 거론했다. 대만의 반도체 생태계와 한국 메모리가 이 인프라의 핵심 공급망임을 공식화한 것.

"렉이 몇 개인지, 서버가 몇 대인지 상관없습니다. 그냥 돈 얼마 냈는데 토큰 몇 개 나오는지 보면 됩니다."
쉽게 풀어보기 — 토큰 팩토리
토큰 팩토리
토큰(AI 출력의 재료)을 찍어내는 공장. 전기와 돈을 투입해 토큰을 생산하는 제조업으로 AI 인프라를 바라보는 관점. 공장 효율이 좋을수록 같은 비용으로 더 많은 AI 서비스를 제공 가능.
NVLink / 인피니밴드
엔비디아가 만든 GPU 간, 서버 간 초고속 연결 기술. CPU-GPU 사이 데이터 병목을 줄여주는 "고속도로" 역할.
$005380 현대차 · 아이오닉 바이브중립

하이페리온 위에 올라탄 현대차 — 자율주행 인프라는 빌렸지만 상품성은 스스로 만들어야

권순우 취재팀장 · 컴퓨텍스 자율주행 파트너십 코멘트 · 관련: $NVDA 하이페리온, 로보택시
💡 핵심 통찰

젠슨 황이 글로벌 오토메이커의 로보택시 슬라이드에 현대차·아이오닉 바이브를 포함시킨 건 긍정적 신호다. 그러나 엔비디아 하이페리온 시스템은 플랫폼일 뿐 — 그 위에서 소비자가 사고 싶은 차를 만드는 건 현대차의 몫이다.

무엇이 확인됐나: 엔비디아의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼 하이페리온(Hyperion) 위에서 로보택시를 개발하는 글로벌 오토메이커 목록에 현대차가 이름을 올렸다. 다소 미흡했던 현대차의 자율주행 역량에 엔비디아 플랫폼이 보완재가 될 수 있다는 점은 긍정적.

그러나 본질은 같다: 네이버 사례와 구조가 동일하다. 현대차도 엔비디아에 돈을 내고 플랫폼을 사는 쪽이다. 세레모니와 파트너십이 주가에 호재가 될 수는 있지만, 결국 그 플랫폼으로 팔리는 차를 만들어야 기업 가치가 유지된다.