엔비디아(Nvidia)와 스토리지·AI 인프라 기업 DDN(DataDirect Networks)이 GPU 투자 대비 가치를 극대화하기 위한 협력 방향을 공개했다. DDN CEO 알렉스 부자리(Alex Bouzari)는 “엔비디아는 이제 AI 인프라 기업으로서 GPU를 생산적이고 수익성 있게 만드는 것이 모든 것의 핵심”이라며 두 회사가 AI 공장(AI Factory) 내 오케스트레이션 계층에서 GPU 효율을 높이는 솔루션에 집중하고 있다고 밝혔다.
DDN은 최근 엔비디아의 Vera Rubin AI 플랫폼에 탑재된 스토리지 프로세서 BlueField-4와 연동하는 AI 데이터 인텔리전스 포트폴리오 신기능을 발표했다. 부자리 CEO는 에이전트 AI가 기존 챗봇과 본질적으로 다른 인프라 부하를 유발한다고 설명했다. 챗봇이 요청 1건을 처리하는 동안 AI 에이전트는 30건의 요청을 생성하며, 그만큼 처리 능력과 데이터 요구량이 30배 늘어난다는 것이다. 그는 “에이전트 AI 시대로 전환하려면 이 규모의 확장을 위해 특별히 설계된 새로운 아키텍처가 반드시 필요하다”고 강조했다.
이번 협력의 경제적 논리는 토큰 비용 절감에 집약된다. 토큰 비용은 AI 모델이 텍스트를 처리하는 데 드는 비용 단위로, 기업 AI 도입에서 경제성을 판단하는 핵심 지표로 자리잡고 있다. 부자리 CEO는 “엔비디아가 토큰 비용을 10배, 20배 절감하겠다고 이야기하고 있으며, DDN은 실제 업계 현장에서 그 목표를 매일 실행하고 있다”고 말했다. 두 회사를 연결하면 기업용 AI의 빠른 확산이 가능하다는 논리다.
두 회사는 데이터와 컴퓨팅이 유기적으로 결합돼야 AI 투자가 실질적 성과로 이어진다는 입장을 공유하고 있다. AI 에이전트가 필요한 데이터에 신속하게 접근하지 못하거나, 데이터 계층이 처리 속도를 따라가지 못하면 에이전트의 성능 자체가 제약을 받는다. 엔비디아와 DDN의 협력은 반도체와 스토리지 양쪽에서 동시에 병목을 해소함으로써 AI 공장 구조를 실제 운영 가능한 수준으로 끌어올리겠다는 목표를 가리킨다.
