OCP 글로벌 서밋: NVIDIA, Vera Rubin 랙 설계를 공개하고 Google·Meta·Cisco와 AI 팩토리 개방 표준 추진

2026년 10월 12일 미국 새너제이에서 열린 Open Compute Project(OCP) 글로벌 서밋에서 NVIDIA는 'AI 팩토리'를 둘러싼 일련의 개방형 기여와 협력을 발표했다. NVIDIA의 논리는 AI 팩토리가 메가와트에서 기가와트로 커질수록 이를 짓는 데 고성능 연산 칩만으로는 부족하며, 개방형 표준이 업계가 AI 인프라를 더 빠르고 효율적이며 안정적으로 키우도록 돕는다는 것이다. 발표는 AI 팩토리 자체, 이를 움직이는 전력망, 그리고 연산의 핵심인 랙 단위 아키텍처라는 세 층에 걸쳐 있다. 가장 핵심은 NVIDIA가 Vera Rubin의 주요 랙과 컴퓨트 트레이 설계를 개방형 NVIDIA MGX 아키텍처를 통해 OCP에 기여했다는 점이다. 시스템 업체는 차세대 AI 팩토리 장비를 개발할 공통 토대를 얻게 된다. NVIDIA는 3세대 MGX 데이터센터 참조 설계에도 업계와 함께 참여했고, 개방형 액체 냉각 기술인 MQD·MQDB와 묶었다. 검증된 AI 팩토리 설계를 다른 업체가 채택하고 제조하고 확장할 수 있는 표준으로 만드는 것이 목표다. NVIDIA가 설명한 MGX 1.2 규격에는 랙 단위 액체 냉각 블라인드 메이트, 상호 운용 가능한 랙 간 연결, 액체 냉각 5,000A 버스바, 19인치 장비 기본 지원, 더 높은 밀도의 랙 설계가 들어 있다. 구성 가능한 I/O 베이, 팬 없는 액체 냉각 컴퓨트 트레이, 표준화된 전력·냉각 인터페이스도 더해져 최대 250kW 랙 배치를 지원한다. 별도의 Vera CPU 랙 설계 규격은 MGX를 가속 컴퓨팅 너머로 넓힌다. Vera Rubin NVL72가 대규모 학습과 추론을 맡는 동안, Vera CPU 랙은 도구 호출, 오케스트레이션, 샌드박스 실행을 겨냥해 에이전트가 애플리케이션, 데이터, 서비스와 실시간으로 상호작용하도록 돕는다.

두 번째는 소프트웨어다. NVIDIA의 DSX AI 팩토리 플랫폼은 연산, 네트워크, 전력, 냉각, 시설, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계하며, 개방형 운영 계층인 DSX OS에 오픈소스 구성요소가 여럿 추가됐다. Config Manager는 스위치 설정을 대규모로 자동화한다. Cluster Readiness Engine은 학습 시작 전에 실제 워크로드 시뮬레이션으로 GPU 클러스터를 스트레스 테스트해 비싼 작업 중단을 막는다. Rack Management Service는 랙을 일급 단위로 취급해 펌웨어를 관리한다. Cluster API Provider for NVIDIA Infrastructure Controller는 베어메탈 배포와 테넌트 온보딩을 며칠에서 몇 시간으로 줄인다. NVIDIA는 이 구성요소들이 DGX Cloud를 운영한 경험에서 나왔다고 하며, 개발자는 DSX AI Factory GitHub 페이지에서 살펴보고 기여할 수 있다.

세 번째는 업계와 함께 공개한 표준이다. NVIDIA는 AMD, Google, Meta와 함께 AI 팩토리 시설 설계의 통일된 청사진인 Open Data Center Specification v0.7을 발표했다. 전력 구조, 냉각 인프라, 물리적 배치를 다룬다. Google, Meta, Microsoft, NVIDIA가 낸 OCP Grid Resilience Specification은 전력망 교란 중 대규모 AI 인프라가 어떻게 행동해야 하는지 정한다. 계통에 연결된 채로 자동 대응하고, 2초 안에 거의 전체 부하로 복귀해야 한다. 표준이 공개되면서 장비 제조사, 코로케이션 업체, 운영자는 특정 고객의 독자 규격을 기다리지 않고 공통 목표를 향해 설계할 수 있다. 서밋에서 Visionbay도 Vertiv의 전력·열 기술을 결합한 800 VDC 아키텍처 기반의 K-1 플랫폼 계획을 공개하며 향후 Vera Rubin 도입에 대비했다. 네트워크도 초점이었다. Meta와 NVIDIA는 Meta가 102.4Tb/s NVIDIA Spectrum-6 이더넷 스위치를 채택해 개방형 네트워킹 위에 더 큰 Vera Rubin AI 팩토리를 짓겠다고 발표했다. NVIDIA에 따르면 Spectrum-6는 Spectrum-4의 두 배 스위칭 용량과 레인 대역폭을 가지며 레인당 200G로 무손실 이더넷 AI 패브릭을 제공한다. Meta는 이를 바탕으로 N-IceCube 스위치를 만들어 100T 액체 냉각 랙인 IcePack에 넣고 Meta의 오픈소스 네트워크 운영체제 FBOSS로 구동한다. Spectrum-X Multiplane을 쓰면 GPU 트래픽이 하드웨어에서 최대 8개의 독립 네트워크 플레인으로 분산되어, 스위치 계층을 줄이고 비용을 낮춘 채 10만 개 이상의 GPU로 확장할 수 있다. 부품이 고장 나면 트래픽이 나머지 플레인으로 옮겨가 대역폭은 줄어도 GPU는 계속 일한다. NVIDIA와 Cisco는 OSFP와 비슷한 크기로 레인당 400Gb/s로 가는 광 모듈 폼팩터 USFP도 제안했다. 현재 전이중 레인 16개에서 32개까지 확장할 계획이며 대역폭 밀도 4배, 전력 효율 약 1.3배를 내세운다. 또 NVIDIA와 Google은 향후 ConnectX-10 SuperNIC과 BlueField DPU가 Google의 Falcon 전송 프로토콜을 지원한다고 밝혔다. 두 회사의 NIC가 공통 전송 계층으로 통신하면서 애플리케이션은 표준 RDMA 인터페이스를 그대로 쓴다.

우리의 판단은 공통분모가 '인터페이스 공개'라는 것이다. NVIDIA는 여전히 연산의 최대 공급자지만 랙, 전력, 냉각, 네트워크, 운영 소프트웨어의 규격을 개방형 커뮤니티에 내놓아 공급망 전체가 같은 인터페이스에 맞춰 짓도록 했다. 데이터센터 운영자에게는 조달과 공사를 더 일찍 시작할 수 있다는 이점이, NVIDIA에는 Vera Rubin이 생태계에 안착하기 쉬워진다는 이점이 있다. 유의할 점은 출처가 NVIDIA 자사 블로그이고 성능과 효율 수치가 모두 업체의 설명이라는 것이다. 진짜 시험은 이 규격을 몇 개 제조사가 채택하는지, 그리고 Vera Rubin 시스템이 실제로 언제 출하되는지다.