엔비디아의 루빈 칩은 AI를 저렴한 인프라로 만들어주고 있습니다. 바로 이러한 이유로 비텐서와 같은 개방형 인텔리전스 시장이 중요해지고 있는 것입니다.
엔비디아는 CES 2026에서 인공지능(AI) 작동 방식의 중대한 변화를 예고했습니다. 소비자용 GPU를 앞세우기보다는, 대규모 추론을 더 빠르고 저렴하며 효율적으로 처리하도록 설계된 랙 규모의 AI 컴퓨팅 플랫폼인 루빈(Rubin)을 선보였습니다.
베라 루빈은 현재 활발하게 제작 중입니다.
— NVIDIA (@nvidia) 2026년 1월 6일
NVIDIA는 6개의 새로운 칩을 통합하여 대규모 AI 처리에 최적화된 AI 슈퍼컴퓨터를 구현하는 NVIDIA Rubin 플랫폼을 통해 차세대 AI 인프라 구축을 시작했습니다.
꼭 알아야 할 5가지 핵심 사항입니다 🧵 pic.twitter.com/TiQKUK4eY3
루빈, AI를 산업 인프라로 전환하다
엔비디아는 CES에서 더 이상 개별 칩을 판매하는 것이 아니라 AI 공장을 판매한다는 점을 분명히 했습니다.
Rubin은 엔비디아의 차세대 제품입니다.
젠슨 황이 업계에서 가장 중요한 규칙을 깨뜨렸습니다.
— 리카르도 (@Ric_RTP) 2026년 1월 7일
그리고 이것이 바로 엔비디아가 AI 칩 시장의 95%를 장악하고 있는 이유를 설명해 줍니다.
어젯밤 CES에서 그는 현재 출시 중인 새로운 AI 슈퍼컴퓨터인 베라 루빈을 공개했습니다.
본격적인 생산은 몇 주 전에 시작되었습니다.
하지만 여기… pic.twitter.com/INWF8ByP88
이는 현대 AI 워크로드가 더 이상 단일 챗봇의 형태를 띠지 않기 때문에 중요합니다. 점점 더 많은 소규모 모델, 에이전트 및 전문 서비스가 실시간으로 서로 호출하는 구조에 의존하고 있습니다.
비용 절감으로 AI 개발 방식이 바뀌고 있습니다.
Rubin은 추론 비용을 절감하고 확장성을 높여 새로운 유형의 AI 경제를 가능하게 합니다. 개발자는 하나의 거대한 모놀리식 모델 대신 수천 개의 정교하게 조정된 모델을 배포할 수 있습니다.
기업은 다양한 작업을 위해 여러 모델을 사용하는 에이전트 기반 시스템을 운영할 수 있습니다.
하지만 이는 새로운 문제를 야기합니다. AI가 모듈화되고 보편화되면, 누군가는 각 요청을 어떤 모델이 처리할지 결정해야 합니다. 또한 성능을 측정하고, 신뢰를 관리하고, 결제를 처리해야 합니다.
클라우드 플랫폼은 모델을 호스팅할 수 있지만, 모델을 위한 중립적인 시장을 제공하지는 않습니다.
바로 그 공백을 비텐서가 메웁니다.
Bittensor는 컴퓨팅 자원을 판매하는 것이 아닙니다. Bittensor는 AI 모델들이 유용한 결과물을 제공하기 위해 경쟁하는 탈중앙화 네트워크를 운영합니다. 이 네트워크는 온체인 성능 데이터를 사용하여 모델들의 순위를 매기고 자체 토큰인 TAO로 보상을 지급합니다.
@nvidia CEO 젠슨 황 님께서 @bittensor가 이미 존재한다는 사실도 모르고 $TAO를 설명해 주셔서 감사합니다. https://t.co/508xbAuWjn
— YVR τrader(@YVR_Trader) 2026년 1월 7일
각 비텐서 서브넷은 텍스트 생성, 이미지 처리 또는 데이터 분석과 같은 특정 유형의 인텔리전스에 대한 시장처럼 작동합니다. 성능이 우수한 모델은 더 많은 수익을 얻고, 성능이 저조한 모델은 영향력을 잃습니다.
모델의 수가 증가할수록 이러한 구조의 가치는 더욱 높아집니다.
엔비디아의 루빈이 비텐서의 모델을 실현 가능하게 만드는 이유는 무엇일까요?
Rubin은 Bittensor와 경쟁하는 회사가 아닙니다. 오히려 Bittensor의 경제 모델이 대규모로 작동하도록 지원합니다.
엔비디아가 AI 실행 비용을 낮추면서 더 많은 개발자와 기업이 특화된 모델을 배포할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 클라우드 환경과 기업 전반에 걸쳐 이러한 모델의 순위를 매기고, 선택하고, 비용을 지불하는 중립적인 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있습니다.
Bittensor는 그러한 조정 계층을 제공합니다. 이를 통해 수많은 AI 서비스를 개방적이고 경쟁적인 시장으로 전환합니다.
엔비디아는 AI의 물리적 계층, 즉 칩, 메모리, 네트워크를 장악하고 있습니다. 루빈은 AI를 더 저렴하고 빠르게 실행할 수 있도록 함으로써 엔비디아의 지배력을 더욱 강화합니다.
CES에서 저희 CEO인 젠슨 황은 Rubin, GR00T, Alpamayo 등을 통해 물리적 AI가 공장, 로봇, 그리고 차세대 자율주행 차량에서 어떻게 구현되고 있는지 공개했습니다.
— NVIDIA (@nvidia) 2026년 1월 13일
기조연설을 시청하세요: https://t.co/yUHiDMBXSg
공지사항을 읽어보세요: https://t.co/16BG6MDmD5 pic.twitter.com/1qo9SIqTha
Bittensor는 그보다 한 단계 위 계층에서 작동합니다. 어떤 모델이 사용되고 어떤 보상을 받을지 결정함으로써 인텔리전스의 경제성을 관리합니다.
인공지능이 에이전트 군집 및 모듈형 시스템으로 발전함에 따라 경제 부문을 중앙 집중화하기가 더욱 어려워집니다.
이것이 앞으로 의미하는 바는 무엇일까요?
2026년 하반기에 예정된 Rubin의 출시로 데이터 센터와 클라우드 전반에 걸쳐 AI 역량이 확장될 것입니다. 이는 실제 워크로드를 놓고 경쟁하는 모델 및 에이전트 수의 증가를 촉진할 것입니다.
비텐서와 같은 개방형 네트워크는 이러한 변화의 수혜를 입을 것입니다. 이러한 네트워크는 엔비디아의 인프라를 대체하는 것이 아니라, 엔비디아에 시장을 제공하는 것입니다.
그런 의미에서 루빈은 분산형 AI를 약화시키는 것이 아니라, 오히려 조직화할 대상을 제공하는 것입니다.
"엔비디아의 루빈 칩이 2026년 비텐서 채택을 어떻게 촉진할 수 있을까?"라는 제목의 글이 비인크립토(BeInCrypto) 에 처음으로 게재되었습니다.
