기가바이트, 748GB AI 슈퍼컴퓨터 공개

기가바이트(GIGABYTE)가 엔비디아(NVIDIA·$NVDA) GB300 칩을 탑재한 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터 W775 시리즈를 공개했다. 데이터센터 랙에 들어가던 고성능 AI 연산 장비를 사무실에 둘 수 있는 타워형 장비로 낮춘 것이 핵심이다.

기가바이트가 20일 W775 시리즈를 발표했다고 ABMedia는 전했다. 플래그십 모델 W775-V10-L01은 엔비디아 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩을 탑재한 AI 워크스테이션으로, AI 학습과 추론 작업을 겨냥했다.

제품 사양은 일반 PC보다 서버에 가깝다. W775-V10-L01은 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU 1개와 72코어 그레이스 CPU 1개를 넣었다. GPU에는 252GB HBM3E 메모리와 7.1TB/s 대역폭이 적용됐다.

CPU 쪽에는 496GB LPDDR5X 메모리와 396GB/s 대역폭이 들어간다. 두 메모리를 합치면 가용 메모리는 748GB 수준이다. 단일 노드에서 대형언어모델(LLM)을 로컬로 돌리려는 기업 수요를 겨냥한 구성이다.

기가바이트는 W775-V10-L01이 단일 노드에서 대형 AI 모델을 로컬로 구동하는 기업 환경을 겨냥한다고 설명했다. 외부 클라우드 의존도를 낮추고 응답 지연을 줄이려는 기업 수요에 맞춘 제품이라는 설명이다.

GB300은 엔비디아의 그레이스 CPU와 블랙웰 울트라 GPU를 결합한 AI 연산 플랫폼이다. CPU와 GPU를 고속으로 묶어 대규모 모델 추론과 학습에 필요한 메모리 접근성을 높이는 방식이다. 지금까지 이런 구성은 대형 클라우드와 데이터센터 장비에 주로 배치돼 왔다.

W775가 겨냥하는 지점도 이 변화에 있다. 대형 클라우드나 데이터센터에 맡기던 대규모 모델 추론을 기업 내부 장비에서 처리하려는 수요다. 모델 크기, 응답 지연, 데이터 보안이 중요한 기업에는 로컬 AI 장비가 선택지가 될 수 있다.

네트워크 구성도 단일 PC와 다르다. W775-V10-L01은 엔비디아 ConnectX-8 슈퍼NIC를 통해 400Gb/s QSFP 포트 2개를 제공한다. 기가바이트 제품 자료에는 여러 대를 연결해 확장할 수 있는 고속 네트워크 구성이 포함됐다.

이는 한 대의 장비를 독립적으로 쓰는 워크스테이션을 넘어 작은 GPU 클러스터로 묶어 쓰는 배치까지 염두에 둔 설계다. 기업은 업무 규모에 따라 단일 노드 추론, 여러 대를 연결한 학습·추론 확장 구성을 나눠 검토할 수 있다.

크립토 업계가 이 제품을 볼 지점은 토큰 가격이 아니라 인프라다. 블록체인 기업과 가상자산 데이터 사업자에게는 거래 감시, 온체인 분석, 코드 자동화, 고객 지원 자동화 같은 내부 업무에 로컬 AI 장비를 적용할 가능성이 거론될 수 있다. 이런 작업은 모델 크기와 응답 지연, 데이터 보안에 민감하다.

다만 W775가 곧바로 데이터센터 수요를 대체한다고 보기는 어렵다. 엔비디아의 GB300 NVL72는 블랙웰 울트라 GPU 72개와 그레이스 CPU 36개를 하나의 랙스케일 플랫폼으로 묶는다. 본지는 앞서 GB300 NVL72 랙 전력과 냉각·배전 인프라 문제를 다룬 바 있다.

W775는 그와 달리 사무실 배치가 가능한 단일 노드 장비다. 랙스케일 AI 공장과 기업용 로컬 AI 장비는 같은 GB300 계열을 쓰지만 쓰임새가 다르다. 전력, 냉각, 네트워크 설계에서도 요구 조건이 달라진다.

ABMedia는 기가바이트가 2026년 상반기 약 182억2000만 대만달러를 투자했고, 연간 자본지출 전망을 기존 230억~250억 대만달러에서 280억~300억 대만달러로 높였다고 전했다. 회사가 밝힌 투자 용도는 새 사무동 매입, AI 서버 공장 생산능력과 장비 확충이다.

이 수치는 W775 한 제품의 판매 전망이라기보다 AI 서버와 기업용 AI 인프라 수요에 대응하는 설비 투자 흐름으로 읽힌다. 엔비디아 GPU 기반 장비가 데이터센터 랙에서 데스크사이드 장비로 내려오면서 AI 인프라 시장은 클라우드, 랙스케일 시스템, 기업 내부 장비로 더 세분화되고 있다.

W775의 의미는 데이터센터급 AI 칩의 배치 장소가 넓어졌다는 데 있다. 실제 도입 규모와 크립토 기업 업무에 미칠 영향은 가격, 공급 일정, 소프트웨어 운용 조건이 더 확인된 뒤 판단할 수 있다.