엔비디아, SSI에 50억달러 투자·파트너십

엔비디아가 일리야 수츠케버가 창업한 AI 연구기업 Safe Superintelligence(SSI)에 지분을 투자하고 장기 전략적 파트너십을 맺었다. 투자 규모는 공식적으로 공개되지 않았으나, 현금 기준 50억 달러 수준이라는 보도가 나왔다. 협력의 축은 두 가지다. 첫째, SSI는 엔비디아의 차세대 플랫폼인 Vera Rubin을 활용해 현재 대비 10배 수준의 컴퓨팅 캐파를 확보하고 연구 규모를 본격적으로 키운다. 둘째, SSI의 연구 결과물을 엔비디아의 현행 및 차세대 컴퓨팅 플랫폼 고도화에 반영하는 기술 협력이 추진된다. 다만 계약의 구체성은 제한적이다. 기준이 되는 현재 컴퓨팅 규모가 공개되지 않아 '10배'의 절대 수준을 가늠하기 어렵고, 하드웨어 인도 일정과 세부 조건도 밝혀지지 않았다. 올해 3월 엔비디아가 Thinking Machines Lab에 투자하면서 2027년 초 Vera Rubin 배치 개시와 1GW 목표를 제시했던 사례와는 결이 다르다는 평가가 나오는 이유다. SSI는 2024년 6월 설립 이후 2년간 공개 모델, 데모, 논문, 매출이 사실상 전무하다. 그럼에도 320억 달러의 기업가치를 인정받고 70억 달러를 조달한 이례적 사례다. 엔비디아는 비공개로 유지돼 온 SSI의 연구 내용을 예외적으로 열람한 뒤 파트너십을 결정했고, 수츠케버는 "규모를 확대할 가치가 있는 연구를 확보했다"고 밝혔다. 그는 별도 소셜미디어 게시물에서도 "이제 SSI를 확장할 때"라고 언급했다. SSI는 지난 2년간 단순히 더 큰 모델을 만드는 대신 다른 연구 경로를 택한 것으로 알려졌다. 수츠케버는 지난해 11월 팟캐스트에서 AI가 스케일링의 시대에서 연구의 시대로 이동하고 있다고 진단한 바 있다. GPU를 많이 확보하는 역량보다 새로운 알고리즘을 먼저 발견하고 학습 레시피를 설계하는 능력이 경쟁력을 가른다는 취지다. 과거 인터뷰를 종합하면 인간 수준의 일반화, 소량 데이터 학습, 감정과 가치 함수 등 뇌의 학습 메커니즘 가운데 상대적으로 조명받지 못했던 영역에 초점이 맞춰져 있다. 한편 SSI는 구글로부터도 투자를 받았고 초기 TPU 외부 고객으로 알려져 있었다. 이번 엔비디아 플랫폼 채택은 기존 인프라로는 목표한 수준의 스케일업이 어렵다고 판단했을 가능성을 시사한다. 실제 연구 성과와 캐파 확장 진행 상황이 향후 확인해야 할 핵심 변수다.