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엔비디아 블랙웰(Blackwell), B200/GB200 슈퍼칩

작성자 붉은양말 · 2025-11-03

🚀 AI의 심장을 지배하다: 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처, B200/GB200 슈퍼칩의 현주소


🌟 AI 지도를 바꾼 ‘블랙웰’의 시대가 도래하다

2024년 공개되어 전 세계를 뒤흔들었던 엔비디아(NVIDIA)의 블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 이제 단순한 청사진이 아닙니다. 2025년 하반기에 접어든 지금, Blackwell 기반의 B200 GPU와 GB200 슈퍼칩은 이미 Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 및 대형 데이터 센터에 성공적으로 안착하며 AI 컴퓨팅의 새로운 표준을 제시하고 있습니다.

더 이상 ‘예상’이 아닌 ‘현실’이 된 Blackwell 기술의 핵심은 무엇이며, 폭발적인 성능 향상과 함께 천정부지로 치솟은 가격의 현주소는 어디인지, 2025년 11월 현재의 최신 정보를 분석해 드립니다.


1. ⚙️ Blackwell 아키텍처: 압도적인 성능이 입증되다

블랙웰은 엔비디아의 10세대 GPU 마이크로아키텍처로, 이전 호퍼(Hopper) 아키텍처 대비 성능 효율을 수직 상승시켰습니다.
이미 클라우드 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 추론 테스트를 통해 그 성능이 입증되었습니다.

💡 핵심 기술과 성능 요약

  • 2080억 트랜지스터: TSMC 4NP 공정으로 구현된, 역대 GPU 중 최다 트랜지스터 집적으로 성능 밀도를 극대화했습니다.
  • 2세대 트랜스포머 엔진 (FP4/FP6 지원): 생성형 AI 워크로드에 최적화되어, LLM 추론 속도에서 H100 대비 3배 이상의 가속 성능을 실현했습니다.
  • NVLink 초연결: 최대 576개의 GPU를 단일 시스템처럼 작동시키는 기술로, 진정한 AI 팩토리를 구축하는 핵심 인프라입니다.

2. ⚡️ B200 GPU와 GB200 슈퍼칩: 시장을 지배하는 두 축

Blackwell 아키텍처 기반의 핵심 제품인 B200 GPU와 GB200 슈퍼칩은 AI 데이터 센터의 필수 요소로 자리 잡았습니다.

제품명구성핵심 역할주요 특징
B200 GPU단일 Blackwell GPU대규모 AI 모델 학습 및 추론 가속HBM3e 메모리 탑재, 압도적인 연산 성능.
GB200 SuperchipGrace CPU + 2 x B200 GPU고성능 컴퓨팅 (HPC) 및 초대형 AI 시스템CPU와 GPU를 초고속 NVLink로 통합, 단일 서버랙에서 슈퍼컴퓨팅 성능 구현.

3. 💰 가격 및 공급 현황: ‘5천만 원 시대’의 도래

2025년 11월 현재, B200 및 GB200은 AI 시장에서 가장 강력하고, 당연하게도, 가장 비싼 하드웨어로 확정되었습니다.

  • B200 GPU 가격: 시장에서는 이전 H100, H200의 가격대(3500만원~4200만원)를 뛰어넘어 5,000만 원 이상으로 거래되고 있는 것으로 확인됩니다. (시스템 구성 및 공급처에 따라 가격 상이)
  • GB200 Superchip 가격: Grace CPU와의 통합 및 복잡한 NVLink 시스템 구성으로 인해 수억 원대의 단일 랙 시스템 형태로 주로 공급되며, AI 인프라 구축 비용을 대폭 상승시키는 주범이 되고 있습니다.

📢 공급 현황

Blackwell은 ‘예정’이 아니라 ‘현재 진행형’입니다.
2025년 상반기부터 주요 고객사들에게 출하를 시작했으며, 현재 Microsoft Azure 등의 클라우드 서비스에서는 이미 GB200 기반의 VM(가상 머신) 서비스가 제공되어 고객들이 직접 이 성능을 활용하고 있습니다.

이는 Blackwell이 AI 개발자들에게 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 당장 활용 가능한 강력한 도구임을 의미합니다.


✅ Blackwell은 이미 우리의 AI 미래를 가속하고 있다


엔비디아 Blackwell 아키텍처와 B200/GB200 슈퍼칩은 2025년 하반기, AI 생태계의 패권을 확실히 거머쥐었습니다.
천문학적인 가격에도 불구하고 그 수요가 폭증하는 것은, 이 칩이 데이터 분석, 과학 컴퓨팅, 그리고 생성형 AI 서비스의 품질과 속도를 한 차원 끌어올리는 유일무이한 해결책이기 때문입니다.


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