인공 지능이라는 치열한 경쟁 분야에서는 컴퓨팅 파워가 최고로 군림하며, Nvidia는 그래픽 처리 장치(GPU)를 통해 현재 AI 혁명의 기반을 다진 명실상부한 제왕으로 서 있습니다. 그러나 기술 업계 복도에서 흘러나오는 소문에 따르면, 이 반도체 거인이 핵심 실리콘 사업을 넘어 전략적 확장을 모색하고 있을 수 있다고 합니다. 보도에 따르면 Nvidia는 점점 더 중요해지는 AI 서버 임대 시장에서 활동하는 신생 스타트업인 Lepton AI를 인수할 가능성을 두고 깊은 논의를 진행 중입니다. 이 움직임이 성사된다면 Nvidia의 전략에 중대한 진화를 알리는 신호탄이 될 수 있으며, 가치 사슬에서 더 높은 위치로 나아가고 AI 인프라 접근성의 역학을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.
The Information이 인용한 소식통에 따르면 수억 달러 범위에 달하는 가치 평가로 추정되는 이 잠재적 거래는 설립된 지 겨우 2년 된 회사를 중심으로 이루어집니다. Lepton AI는 특정 틈새 시장을 개척했습니다. 즉, 주로 주요 클라우드 제공업체로부터 Nvidia의 탐나는 AI 칩이 탑재된 서버 용량을 확보하여 임대한 다음, 이 컴퓨팅 파워를 다른 회사, 종종 소규모 기업이나 클라우드 거대 기업에 대한 장기 약정 없이 유연한 접근이 필요한 회사에 재임대하는 것입니다. 이 비즈니스 모델은 Lepton AI를 중개자, 즉 AI 개발 및 배포를 촉진하는 원시 처리 능력을 공급하는 복잡한 생태계의 촉진자로 자리매김합니다.
Lepton AI 해독: GPU 러시의 중개자
불과 2년 전에 설립된 Lepton AI는 AI 인프라 붐을 둘러싼 기업가적 열정을 대표합니다. 핵심 제안은 접근성과 유연성을 중심으로 이루어집니다. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP)과 같은 하이퍼스케일 클라우드 제공업체는 Nvidia GPU 인스턴스에 대한 직접적인 액세스를 제공하지만, 이들의 서비스를 탐색하고, 용량을 확보하고, 인프라를 관리하는 것은 특히 스타트업이나 변동성이 큰 요구 사항을 가진 팀에게는 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.
Lepton AI는 이 격차를 파고듭니다. 서버 용량을 집계하여(본질적으로 클라우드 제공업체로부터 도매로 구매) 잠재적으로 더 유연한 조건이나 AI 워크로드에 맞춤화된 부가 가치 서비스를 제공함으로써 고성능 컴퓨팅에 대한 접근을 단순화하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 H100 및 그 이전 모델과 같은 Nvidia의 고급 GPU에 대한 지속적인 부족과 압도적인 수요에 힘입어 번창합니다. Nvidia로부터 직접 할당량을 확보할 수 없거나 클라우드 제공업체와의 긴 대기 목록에 직면한 회사는 더 빠르거나 맞춤화된 액세스를 위해 Lepton AI와 같은 중개업체에 의존할 수 있습니다.
이 스타트업은 2023년 5월 CRV와 Fusion Fund가 주도한 1,100만 달러의 시드 펀딩을 확보했습니다. 이 초기 자본 투입은 플랫폼 구축, 클라우드 제공업체와의 관계 구축, 초기 고객 기반 확보 노력을 촉진했을 가능성이 높습니다. 이 분야에서 운영하려면 운영 비용뿐만 아니라 자체 고객을 위한 용량 가용성을 보장하기 위해 서버 임대에 사전 약정할 가능성이 있는 상당한 자본이 필요합니다. 따라서 보고된 인수 가격은 Lepton AI가 짧은 기간 동안 달성한 빠른 성장과 유망한 성과, 또는 아마도 더 중요하게는 Nvidia가 자체 하드웨어에 대한 다운스트림 액세스를 제어하거나 영향을 미치는 데 부여하는 막대한 전략적 가치를 시사합니다.
Lepton AI는 본질적으로 전문 리셀러 및 서비스 계층 역할을 하며, 대규모 클라우드 인프라를 직접 다루는 복잡성 중 일부를 추상화합니다. 대상 고객은 다음과 같습니다.
- AI 스타트업: 모델 훈련이나 추론을 위해 강력한 컴퓨팅이 필요하지만 대규모 클라우드 계약을 위한 규모나 자원이 부족한 회사.
- 연구소: 실험을 위해 고성능 컴퓨팅의 폭발적인 사용이 필요한 학술 또는 기업 연구 그룹.
- 기업: 기존 클라우드 계약 외에 보충 용량이 필요한 특정 AI 프로젝트를 탐색하는 대기업.
이 모델의 실행 가능성은 Lepton AI가 GPU 용량을 안정적이고 비용 효율적으로 확보하고, 인프라를 효율적으로 관리하며, 직접 소스로 가는 것과 비교하여 매력적인 가격이나 서비스를 제공할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 거대 기업이 지배하는 시장에서 섬세한 균형 잡기입니다.
Nvidia의 전략적 계산: 실리콘을 넘어서
업계에서 가장 탐나는 AI 칩을 설계하고 판매함으로써 경이로운 성공을 거둔 회사인 Nvidia가 왜 서버 임대 사업에 뛰어들어, 간접적이기는 하지만 자체 최대 고객인 클라우드 서비스 제공업체와 경쟁하려 할까요? 잠재적인 동기는 다면적이며 진화하는 AI 환경에 대해 많은 것을 말해줍니다.
1. 수직 통합 및 가치 확보: AI 가치 사슬은 칩 설계 및 제조에서 서버 통합, 데이터 센터 운영, 클라우드 플랫폼, 그리고 최종적으로 AI 애플리케이션 자체에 이르기까지 확장됩니다. 현재 Nvidia는 칩 수준에서 막대한 가치를 확보하고 있습니다. 그러나 기업들이 GPU 가속 컴퓨팅에 대한 액세스 비용으로 프리미엄을 지불하는 서비스형 인프라(IaaS) 계층에서도 상당한 가치가 창출됩니다. Lepton AI와 같은 플레이어를 인수함으로써 Nvidia는 잠재적으로 AI 인프라에 대한 전체 지출에서 더 큰 부분을 차지하여 부품 판매를 넘어 서비스 제공으로 나아갈 수 있습니다.
2. 시장 정보 및 직접적인 고객 피드백: 임대 서비스를 운영하는 것은, 비록 일정 거리를 두더라도, Nvidia에게 GPU가 어떻게 사용되고 있는지, 어떤 워크로드가 가장 일반적인지, 어떤 소프트웨어 스택이 선호되는지, 고객이 어떤 병목 현상에 직면하는지에 대한 귀중한 실시간 통찰력을 제공할 것입니다. 이 직접적인 피드백 루프는 대규모 클라우드 파트너를 통해 필터링된 피드백에만 의존하는 것보다 훨씬 효과적으로 미래의 칩 설계, 소프트웨어 개발(CUDA 플랫폼 등) 및 전반적인 시장 전략에 정보를 제공할 수 있습니다.
3. 시장 형성 및 접근성 보장: 하이퍼스케일러는 중요한 파트너이지만, Nvidia는 자사의 기술이 더 넓은 시장, 특히 소규모 혁신가에게 도달하는 방식에 대해 더 직접적인 영향력을 원할 수 있습니다. 임대 부서는 특정 고객 세그먼트나 전략적 이니셔티브가 최신 Nvidia 하드웨어에 대한 보장된 액세스를 갖도록 보장하는 채널 역할을 할 수 있으며, 잠재적으로 궁극적으로 칩에 대한 더 많은 수요를 유발하는 혁신을 촉진할 수 있습니다. 또한 주요 클라우드 파트너를 통해 더 광범위하게 출시하기 전에 새로운 하드웨어 또는 소프트웨어 제품을 위한 테스트베드 역할을 할 수도 있습니다.
4. 경쟁 역학: 이 움직임은 방어적으로 해석될 수도 있습니다. 경쟁사(AMD 및 Intel 등)가 AI 칩 시장에서 입지를 확보하기 위해 노력하고 하이퍼스케일러가 자체 맞춤형 AI 실리콘을 개발함에 따라, Nvidia는 최종 사용자에 대한 직접적인 채널을 소유하는 것을 생태계의 지배력과 고객 충성도를 공고히 하는 방법으로 볼 수 있습니다. 이는 Nvidia의 전체 스택(하드웨어 + 소프트웨어)의 성능과 사용 편의성을 보여줄 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
5. 새로운 비즈니스 모델 탐색: AI 컴퓨팅에 대한 끊임없는 수요는 Nvidia가 하드웨어 판매를 넘어 반복적인 수익 모델을 탐색하도록 촉발할 수 있습니다. 서비스 수익은 처음에는 칩 판매에 비해 작을 가능성이 높지만, 다각화 전략이자 폭발적인 성장을 경험하고 있는 부문에 대한 진입을 나타냅니다.
그러나 서버 임대 시장 진입에는 위험이 따르지 않습니다. 이는 Nvidia를 수십억 달러 상당의 GPU를 구매하는 최대 고객인 클라우드 제공업체와 잠재적인 ‘협력 경쟁(co-opetition)’ 관계에 놓이게 합니다. Nvidia는 이러한 중요한 파트너를 소외시키지 않도록 이러한 관계를 신중하게 탐색해야 합니다. 더욱이 서비스 비즈니스를 운영하려면 하드웨어를 설계하고 판매하는 것과는 다른 운영 능력이 필요합니다. 즉, 가동 시간, 고객 지원 및 인프라 관리에 중점을 두어야 합니다.
급성장하는 임대 AI 파워 시장
Nvidia가 Lepton AI에 관심을 가질 수 있는 배경에는 AI 컴퓨팅 리소스에 대한 전례 없는 골드러시가 있습니다. ChatGPT를 구동하는 것과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하거나 신약 개발, 자율 주행, 금융 모델링과 같은 분야에서 정교한 AI 애플리케이션을 개발하려면 주로 GPU에서 공급되는 막대한 처리 능력이 필요합니다.
임대 시장을 주도하는 주요 요인은 다음과 같습니다.
- 엄청난 하드웨어 비용: 최첨단 AI 서버를 직접 구매하는 것은 막대한 자본 지출을 의미하며, 이는 종종 스타트업이나 심지어 많은 기존 기업의 손이 닿지 않는 수준입니다. H100과 같은 Nvidia의 최고급 GPU는 개당 수만 달러에 달할 수 있으며, 완전히 갖춰진 서버는 수십만 달러에 이를 수 있습니다.
- 하드웨어 부족: Nvidia의 고급 GPU에 대한 수요는 지속적으로 공급을 초과합니다. 대규모 클라우드 제공업체조차도 충분한 재고를 확보하는 데 어려움을 겪어 대기 목록과 용량 제약으로 이어집니다. 이러한 부족 현상은 할당량을 확보한 중개업체에게 기회를 창출합니다.
- 유연성 및 확장성 요구: AI 개발에는 종종 예측 불가능한 컴퓨팅 요구 사항이 수반됩니다. 팀은 몇 주 동안 지속되는 훈련 실행을 위해 막대한 리소스가 필요할 수 있으며, 그 후에는 활용도가 낮은 기간이 이어질 수 있습니다. 임대 모델은 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 탄력성을 제공하여 자본 지출을 운영 지출로 전환합니다.
- 빠른 기술 노후화: AI 하드웨어 혁신 속도는 눈부십니다. 임대를 통해 기업은 빠르게 가치가 하락하는 자산을 소유할 위험 없이 최신 기술에 액세스할 수 있습니다.
Lepton AI 및 그보다 약간 더 오래되고 규모가 큰 경쟁사인 Together AI와 같은 스타트업은 이러한 역학을 활용하기 위해 등장했습니다. 벤처 캐피털에서 5억 달러 이상을 조달한 Together AI는 유사한 전제에서 운영되지만 잠재적으로 더 큰 규모로 운영되어 GPU 임대 및 전문 AI 클라우드 모델에 대한 투자자의 신뢰를 강조합니다. 이들 회사는 AI/ML 워크로드에만 집중함으로써 하이퍼스케일러와 차별화되며, 잠재적으로 최적화된 소프트웨어 스택, 전문 지원 또는 특정 사용 사례에 대해 더 예측 가능한 가격 구조를 제공합니다. 이들은 더 넓은 클라우드 인프라 시장 내에서 성장하는 전문화 계층을 나타냅니다.
경쟁 무대 탐색: 스타트업 대 거인
AI 컴퓨팅 임대를 위한 경쟁 환경은 기존의 거대 기업과 민첩한 스타트업이 혼합되어 복잡합니다.
- 하이퍼스케일러 (AWS, Azure, GCP): 이들은 GPU 인스턴스를 포함한 방대한 범위의 서비스를 제공하는 지배적인 플레이어입니다. 규모의 경제, 글로벌 도달 범위 및 통합된 생태계의 이점을 누립니다. 또한 Nvidia의 최대 고객이기도 합니다. 그러나 이들의 규모는 때때로 복잡성, 소규모 고객에 대한 덜 개인화된 지원, 그리고 수요가 최고조에 달할 때 제한된 GPU 용량에 대한 치열한 경쟁으로 이어질 수 있습니다.
- 전문 AI 클라우드 제공업체 (예: CoreWeave, Lambda Labs): 이들 회사는 AI/ML을 위한 고성능 컴퓨팅 제공에 특별히 중점을 두며, 종종 대규모 GPU 집합과 이러한 워크로드에 맞춤화된 전문 지식을 자랑합니다. 이들은 하이퍼스케일러 및 소규모 임대 스타트업 모두와 직접 경쟁합니다.
- 임대 스타트업 (예: Lepton AI, Together AI): 이들 플레이어는 종종 특정 틈새 시장, 유연성 또는 사용 편의성에 중점을 둡니다. 이들의 모델은 종종 하이퍼스케일러나 전문 제공업체로부터 용량을 임대하고 이를 재판매하여 관리, 최적화 또는 특정 도구 계층을 추가하는 것을 포함합니다. 이들의 존재는 시장의 비효율성과 맞춤형 액세스에 대한 충족되지 않은 요구를 강조합니다.
Lepton AI 인수는 Nvidia를 이 경쟁 구도에 직접적으로 끌어들일 것이며, 비록 잠재적으로 작게 시작하더라도 말입니다. 이는 어떤 의미에서는 다른 전문 제공업체와 경쟁하고 간접적으로는 하이퍼스케일러 자체의 GPU 임대 서비스와 경쟁하게 될 것입니다. 중요한 질문은 Nvidia가 그러한 서비스를 어떻게 포지셔닝할 것인가 하는 점입니다. 대중 시장을 겨냥할 것인가, 아니면 전략적 틈새 시장에 집중하여 자체 Inception 프로그램 내의 AI 스타트업을 지원하거나 연구 이니셔티브를 촉진할 것인가?
하이퍼스케일러와의 관계가 가장 중요할 것입니다. Nvidia는 인수된 Lepton AI를 보완적인 서비스로 포지셔닝하여 거대 기업이 충분히 서비스하지 못하는 세그먼트를 타겟팅하거나 Nvidia 자체 스택(CUDA, cuDNN, TensorRT 등)을 기반으로 구축된 고유한 소프트웨어 최적화를 제공할 수 있습니다. 심지어 소규모 플레이어가 결국 AWS, Azure 또는 GCP로 더 큰 워크로드를 마이그레이션할 수 있는 지점까지 확장할 수 있도록 함으로써 간접적으로 더 많은 클라우드 소비를 유도하는 방법으로 구성될 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 채널 충돌의 가능성은 현실이며 신중한 관리가 필요할 것입니다.
거래 소문과 가치 평가 신호
Lepton AI에 대해 보고된 ‘수억 달러’의 가치 평가는 주목할 만합니다. 공개된 시드 펀딩이 1,100만 달러에 불과한 2년 된 회사에게 이는 상당한 프리미엄을 나타냅니다. 이러한 잠재적 가격표에 기여할 수 있는 몇 가지 요인이 있습니다.
- 전략적 프리미엄: Nvidia는 Lepton AI의 현재 비즈니스뿐만 아니라 임대 시장 진입, 시장 정보 확보, 사용자에 대한 직접적인 채널 확보라는 전략적 이점을 위해 프리미엄을 지불할 의향이 있을 수 있습니다.
- 팀 및 기술: 인수는 부분적으로 GPU 인프라 관리 및 AI 고객 서비스에 대한 Lepton AI 팀의 전문 지식을 평가하는 ‘인재 인수(acqui-hire)’일 수 있습니다. 또한 가치 있다고 판단되는 독점 소프트웨어나 운영 효율성을 보유하고 있을 수도 있습니다.
- 시장 검증: 경쟁사인 Together AI의 성공과 높은 가치 평가는 상당한 시장 잠재력을 시사하고 초기 단계임에도 불구하고 Lepton AI에 대한 더 높은 가격을 정당화하는 벤치마크를 제공할 수 있습니다.
- 하드웨어 접근 통제: 극심한 GPU 부족 환경에서 Nvidia 하드웨어에 대한 접근(임대를 통해서라도)을 확보한 모든 주체는 상당한 가치를 지닙니다. Nvidia는 부분적으로 해당 용량을 통제하거나 방향을 바꾸기 위해 비용을 지불하고 있을 수 있습니다.
만약 거래가 그러한 가치 평가로 진행된다면, 이는 하드웨어 자체를 넘어 AI 인프라 서비스 계층 내에 잠재된 가치에 대한 강력한 신호를 보냅니다. 이는 현재 시장 환경에서 GPU 리소스에 대한 접근을 촉진하고 효율적으로 관리하는 것이 매우 가치 있는 제안임을 시사합니다.
생태계 전반의 파급 효과: 클라우드 제공업체 및 그 이상
Nvidia의 Lepton AI 인수는 신중하게 포지셔닝되더라도 필연적으로 기술 생태계 전반에 파급 효과를 보낼 것입니다.
- 클라우드 서비스 제공업체: AWS, Azure, GCP는 면밀히 주시할 것입니다. Lepton AI는 현재 고객(서버를 임대)이지만, Nvidia 소유의 Lepton은 특히 Nvidia가 운영 확장에 막대한 투자를 한다면 더욱 직접적인 경쟁자가 될 수 있습니다. 이는 클라우드 제공업체가 자체 GPU 제공, 가격 책정 전략 및 Nvidia와의 파트너십을 재평가하도록 유도할 수 있습니다. Nvidia에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 맞춤형 AI 가속기 개발 노력을 가속화할 수도 있습니다.
- 기타 하드웨어 제조업체: Nvidia의 지배력에 도전하려는 AMD 및 Intel과 같은 경쟁업체는 이를 Nvidia가 하드웨어뿐만 아니라 액세스 플랫폼까지 제어하여 생태계를 더욱 공고히 하려는 시도로 볼 수 있습니다. 이는 자체 소프트웨어 스택을 구축하고 대체 인프라 플랫폼을 육성해야 할 긴급성을 높일 수 있습니다.
- 기타 인프라 스타트업: Together AI, CoreWeave 또는 Lambda Labs와 같은 회사에게 Nvidia가 지원하는 경쟁자의 등장은 환경을 변화시킵니다. 한편으로는 시장을 검증하지만, 다른 한편으로는 막대한 자금력과 핵심 기술에 대한 비할 데 없는 영향력을 가진 잠재적으로 강력한 경쟁자를 도입합니다.
- 최종 사용자: GPU 리소스를 찾는 AI 개발자 및 기업에게 이 움직임은 더 많은 선택권, 잠재적으로 더 나은 최적화된 서비스 또는 특히 소규모 플레이어를 위한 더 쉬운 액세스로 이어진다면 긍정적일 수 있습니다. 그러나 Nvidia가 자신의 지위를 부당하게 활용한다면 시장 집중화에 대한 우려로 이어질 수도 있습니다.
전반적인 효과는 주요 플레이어가 실리콘 설계에서 클라우드 서비스 및 소프트웨어 플랫폼에 이르기까지 퍼즐의 더 많은 조각을 제어하려고 함에 따라 AI 스택 내 수직 통합 추세의 가속화일 수 있습니다.
인수 패턴? 점 연결하기
Nvidia의 Lepton AI에 대한 잠재적 움직임은 진공 상태에서 발생하는 것이 아닙니다. 이는 Nvidia가 최근 합성 데이터 생성 전문 스타트업인 Gretel AI를 인수했다는 보도 직후에 나온 것입니다. 합성 데이터는 특히 실제 데이터가 부족하거나 민감하거나 편향된 경우 AI 모델 훈련에 매우 중요합니다.
이 두 가지 잠재적 인수를 종합하면 Nvidia의 더 넓은 전략적 방향을 시사합니다.
- Gretel (데이터): AI 모델 개발의 입력 측면을 다룹니다. 즉, 훈련에 필요한 고품질 데이터를 제공합니다.
- Lepton AI (컴퓨팅): 처리 측면을 다룹니다. 즉, 모델이 훈련되고 실행되는 인프라를 제공합니다.
이 조합은 Nvidia가 전체 AI 개발 라이프사이클을 지원하는 보다 통합된 플랫폼 또는 도구 세트를 제공하려는 야망을 나타낼 수 있습니다. 데이터 생성/관리 및 컴퓨팅 인프라 액세스의 핵심 요소를 모두 제어함으로써 Nvidia는 생태계를 크게 강화하여 AI 개발자에게 더욱 필수 불가결한 존재가 될 수 있습니다. 이는 Nvidia가 AI 골드러시를 위한 ‘곡괭이와 삽’(GPU)뿐만 아니라 ‘채굴권’(임대 컴퓨팅) 및 ‘분석 서비스’(데이터 도구)의 일부도 제공하는 미래를 암시합니다.
이 전략은 하드웨어를 필수 불가결하게 만들기 위해 설계된 소프트웨어 스택(CUDA, 라이브러리, 프레임워크)에 대한 Nvidia의 막대한 투자와 일치합니다. 데이터 및 컴퓨팅 액세스와 관련된 서비스를 추가하는 것은 이 플랫폼 전략의 논리적 확장이 될 것입니다.
진화하는 AI 컴퓨팅 액세스 환경
조직이 인공 지능에 필요한 컴퓨팅 파워에 액세스하는 방식은 끊임없이 변화하고 있습니다. Nvidia의 Lepton AI 잠재적 인수는 이러한 환경을 형성하는 몇 가지 광범위한 추세에 부합합니다.
처음에는 주로 온프레미스 하드웨어를 구매하고 관리하는 것을 통해 액세스했습니다. 클라우드 컴퓨팅의 부상은 패러다임을 IaaS로 전환시켰고, 하이퍼스케일러는 온디맨드 방식으로 GPU 인스턴스를 제공했습니다. 이제 우리는 추가적인 전문화와 다양화를 목격하고 있습니다.
- 전문 AI 클라우드: AI/ML 워크로드를 위해 특별히 최적화된 환경을 제공합니다.
- 임대 중개업체: 종종 더 큰 제공업체의 용량을 활용하여 유연한 액세스를 제공합니다.
- 서버리스 GPU: 서버 관리를 완전히 추상화하여 사용자가 순수하게 계산당 또는 추론당 비용을 지불할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.
- 엣지 컴퓨팅: 데이터가 생성되는 곳에 더 가까운 곳에 더 작고 전력 효율적인 하드웨어를 사용하여 AI 추론 기능을 배포합니다.
Lepton AI를 통한 Nvidia의 잠재적인 임대 시장 진입은 다양한 액세스 모델이 필요하다는 인식을 의미합니다. 하이퍼스케일러는 대규모 통합 클라우드 요구 사항에 대해 계속해서 지배적일 것이지만, 보다 전문화되고 유연하며 개발자 중심적인 컴퓨팅 제품에 대한 분명한 시장이 있습니다. Nvidia는 자신의 역할이 아무리 중요한 구성 요소 공급업체에만 국한되는 것을 방지하고 이 진화하는 생태계에서 지분을 확보할 준비가 된 것으로 보입니다.
이 움직임이 구체화된다면, 이는 Nvidia가 기초 하드웨어를 제공하는 것뿐만 아니라 해당 하드웨어가 업계 전반에서 어떻게 액세스되고 활용되는지를 적극적으로 형성함으로써 AI 혁명의 중심에 계속 서 있겠다는 결의를 강조합니다. 이는 유연하고 접근 가능한 AI 컴퓨팅에 대한 지속적인 필요성과 AI 인프라 시장의 더 넓은 스펙트럼에 걸쳐 가치를 확보하려는 Nvidia의 야망에 대한 계산된 베팅을 나타냅니다. 앞으로 몇 달 안에 이러한 논의가 거래로 구체화될지, 그리고 Nvidia가 이러한 서비스를 방대한 기술 제국에 어떻게 통합할 계획인지 드러날 것입니다.