출처: 뉴스1
DGX 스파크가 다시 한 번 국내 산업계를 들썩이고 있습니다. 🤖 젠슨 황 엔비디아 CEO가 APEC CEO 서밋 현장에서 최태원 대한상의 회장에게 이 AI 슈퍼컴퓨터를 선물한 사실이 알려지면서 관련 기업 주가와 데이터센터 시장이 즉각 반응했습니다.
본지는 DGX 스파크의 기술적 특징부터 경제·산업적 의미까지 종합적으로 짚어봅니다.
“Tony, To our partnership and future of the world.”1
— 젠슨 황 CEO, DGX 스파크에 남긴 각인 메시지
1. 초거대 AI 엔진의 심장
DGX 스파크는 최신 NVIDIA Blackwell 기반 GPU 8장을 한 노드에 집적해 1.5PFLOPS 이상의 FP8 연산 성능을 구현합니다. 여기에 4세대 NVLink Switch가 적용돼 노드 간 대역폭 병목을 최소화했습니다.
2. HBM3e로 강화된 메모리
모듈당 192GB를 탑재, 총 1.5TB의 고대역폭 메모리를 제공합니다. 이는 GPT-4급 파라미터를 한 번에 올려놓고도 여유가 있다는 평가입니다.
3. 삼성전자 PCIe Gen5 SSD 공급
국내 업계에 따르면 삼성은 최대 200GB/s 순차 읽기 성능의 PM1795a 시리즈로 스토리지 파트를 담당했습니다. 고속 I/O는 학습-추론 전환 시간을 대폭 단축시킵니다.
출처: 뉴스1
4. 전력 효율, 그리고 냉각
DGX 스파크는 액침 냉각(Immersion Cooling) 옵션을 공식 지원합니다. 동일 성능 기준 전력소모를 30% 이상 절감해 ESG 요구를 충족합니다.
5. 국내 파트너십 확대
SK㈜ C&C·KT Cloud·네이버 클라우드 등이 ‘DGX-Ready DataCenter’ 인증 절차를 밟고 있습니다. 이는 한국형 초거대 AI 서비스 생태계의 가속화를 의미합니다.
경제적 파급효과 🔍
엔비디아는 한 대당 약 3,800만 달러로 알려진 DGX 스파크를 ‘전략적 파트너’에게 우선 공급하고 있습니다. 전문가들은 AI 슈퍼컴퓨터 수요가 2026년까지 연평균 41% 성장할 것으로 전망하며, 국내 반도체·전력·네트워크 전(前)·후방 산업에 연 9조 원 이상의 부가가치를 창출할 것으로 분석합니다.
출처: 전자신문
6. 클라우드-네이티브 AI 플랫폼
DGX 스파크에는 DGX OS 5.0이 기본 탑재돼 쿠버네티스 기반 멀티노드 클러스터링을 손쉽게 구성할 수 있습니다. ‘one-command deployment’ 덕분에 스타트업도 초거대 모델 학습 환경을 수일 내 마련할 수 있습니다.
7. 정책·규제 관점
과기정통부는 2025년 하반기 ‘AI 인프라 고도화 사업’ 공모 계획을 발표하며 DGX급 솔루션을 우선 검토 대상으로 명시했습니다. 이에 따라 국산 AI 프레임워크인 ‘에어스크립트’β와의 호환성 테스트가 진행 중입니다.
8. 경쟁 구도 변화
마이크로소프트의 ‘메아리(Maia)’, AMD의 ‘MI300’에 맞서 엔비디아는 ‘스파크-로컬(cloud@edge)’ 전략을 강화하고 있습니다. 특히 저지연 추론 수요가 높은 게임·AR 시장에서 DGX 스파크가 ‘지연 25ms 벽’을 깨며 우위를 증명했습니다.
9. 보안·윤리 이슈
초고속 모델 학습이 가능해진 만큼 데이터 편향도 급속도로 증폭될 수 있습니다. 엔비디아는 ‘AI Foundry Guard’ 모듈을 제공해 RLHF 중간 단계에서 실시간 필터링을 수행합니다.
전문가 한마디
“DGX 스파크는 단순한 장비가 아니라 ‘AI 동맹’의 상징 입니다. 국내 기업이 얼마나 빠르게 협업 생태계를 구축하느냐가 성장 속도를 좌우할 것입니다.”
— 서울대 전산원 윤성필 교수
10. 앞으로의 과제
① 전력망 증설 ② 냉각 클러스터 분산 ③ 인재 확보가 3대 숙제로 꼽힙니다. 이를 위해 정부 R&D 예산 2,000억 원 규모 ‘AI 인프라 인력 양성 패키지’가 곧 윤곽을 드러낼 예정입니다.
🚀 DGX 스파크가 피운 불꽃은 아직 시작에 불과합니다. 라이브이슈KR은 향후 구매 기업 리스트, 성능 벤치마크, 생태계 지도 등을 연속 보도할 계획입니다.
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