엔비디아가 CES 2026에서 Blackwell의 다음 세대인 'Rubin' 플랫폼이 이미 본격 생산에 들어갔다고 밝혔습니다. 회사가 내건 목표는 AI 답변 한 단위(토큰)를 만드는 비용을 이전 세대의 약 10분의 1로 낮추는 것입니다. 2026년 내내 이어진 데이터센터 투자 경쟁과 AI 서비스 요금을 읽는 기준점이 되는 발표입니다.
핵심 사실 · 한눈에 보기
1월 5일 젠슨 황 CEO가 라스베이거스 CES 2026 특별 발표에서 Rubin 플랫폼을 공개했습니다.
Rubin은 칩 6종(Vera CPU·Rubin GPU·NVLink 6 스위치·ConnectX-9·BlueField-4·Spectrum-6)을 함께 설계한 플랫폼이며, 엔비디아는 '본격 생산 중'이라고 밝혔습니다.
엔비디아는 토큰 생성 비용을 이전 세대(Blackwell)의 약 10분의 1로 낮춘다고 주장했습니다.
Rubin 기반 DGX SuperPOD 시스템은 2026년 하반기 출시 예정이라고 밝혔습니다.
같은 무대에서 자율주행용 공개 추론 모델 'Alpamayo'와 의료·기후·로봇 등 6개 분야 공개 모델 묶음도 소개했습니다.
CES 무대에서 나온 것
젠슨 황 CEO는 1월 5일 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 엔비디아 CES 2026 특별 발표를 맡았습니다. 핵심은 세 가지였습니다. 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼 Rubin, 엔비디아가 직접 만든 공개 모델들, 그리고 자율주행입니다.
Rubin은 천문학자 베라 루빈의 이름을 땄고, 2025년의 주력이던 Blackwell 아키텍처의 후속입니다. 엔비디아는 이번 플랫폼이 이미 '본격 생산(full production)' 단계에 있다고 밝혔습니다.
엔비디아가 CES에서 에이전트용 Nemotron, 물리 AI용 Cosmos, 자율주행용 Alpamayo, 로봇용 Isaac GR00T, 바이오·의료용 Clara까지 다섯 갈래의 공개 모델과 대규모 학습 데이터를 한꺼번에 풀었습니다. 칩을 파는 회사가 그 칩 위에서 돌릴 모델과 데이터까지 직접 공급해 생태계를 넓히려는 전략입니다.
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1월 5일 엔비디아가 CES에서 Nemotron·Cosmos·Alpamayo·Isaac GR00T·Clara 계열의 새 공개 모델과 데이터, 도구를 발표했습니다.
공개 데이터에는 언어 학습 토큰 10조 개, 로봇 궤적 50만 건, 단백질 구조 45만5천 개, 차량 센서 데이터 100TB가 포함됩니다.
자율주행용 Alpamayo 1은 주변을 이해하고 자기 행동을 설명하는 대규모 추론형 VLA 공개 모델로, 시뮬레이터 AlpaSim과 1,700시간 이상의 주행 데이터가 함께 공개됐습니다.
Nemotron에는 음성 인식(Speech), 멀티모달 검색(RAG), 안전(Safety·PII 탐지) 모델이 추가됐습니다.
모델·데이터는 GitHub, Hugging Face, build.nvidia.com 등에서 받을 수 있고, 상당수는 NIM 마이크로서비스로도 제공됩니다.
다섯 갈래로 나온 공개 모델
Nemotron(에이전트): 실시간 음성 인식 Nemotron Speech, 문서 검색용 임베딩·재순위 모델 Nemotron RAG, 콘텐츠 안전·개인정보 탐지 Nemotron Safety
Cosmos(물리 AI): 물리 세계를 이해하는 추론 VLM Cosmos Reason 2, 합성 영상을 만드는 Cosmos Transfer 2.5·Predict 2.5
Alpamayo(자율주행): 추론형 VLA 모델 Alpamayo 1, 오픈소스 시뮬레이터 AlpaSim, 1,700시간 이상 주행 데이터
Isaac GR00T(로봇): 휴머노이드 전신 제어용 GR00T N1.6
Clara(바이오): 단백질 설계 La-Proteina, 합성 가능성 반영 ReaSyn v2, 약물 안전성 예측 KERMT, RNA 3D 구조 예측 RNAPro
엔비디아가 CES에서 책상 옆에 두는 AI 컴퓨터 DGX Spark와 DGX Station으로 데이터센터 급 모델을 돌리는 모습을 보여 줬습니다. DGX Spark는 1천억 매개변수급, DGX Station은 최대 1조 매개변수급 모델을 로컬에서 돌릴 수 있다고 밝혔습니다. 공개 모델 생태계와 손잡고 성능을 끌어올려, 클라우드에 데이터를 올리지 않고 개발하려는 수요를 겨냥했습니다.
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1월 5일 엔비디아가 CES에서 DGX Spark와 DGX Station으로 최신 공개·프런티어 모델을 데스크톱에서 구동하는 방법을 공개했습니다.
두 제품은 Grace Blackwell 아키텍처 기반이며, DGX Spark는 1천억 매개변수 모델, DGX Station은 최대 1조 매개변수 모델을 돌릴 수 있다고 밝혔습니다.
DGX Station은 GB300 Grace Blackwell Ultra 슈퍼칩과 775GB 통합 메모리를 갖췄고, Kimi-K2 Thinking, DeepSeek-V3.2, Mistral Large 3, Llama 4 Maverick, Qwen3, gpt-oss-120b 등을 예로 들었습니다.
llama.cpp와 협력해 DGX Spark에서 최신 모델 실행 성능이 평균 35% 올랐고, Blackwell의 NVFP4 형식으로 모델을 최대 70% 압축할 수 있다고 밝혔습니다.
영상 생성 작업에서 DGX Spark가 M4 Max 탑재 최상위 맥북 프로보다 8배 빠르다고 엔비디아가 시연했습니다.
두 제품의 역할
DGX Spark: 모든 개발자용. 엔비디아 AI 소프트웨어가 미리 설치돼 꽂으면 바로 쓰는 방식. 모델 개발·미세 조정·실행
DGX Station: 기업·연구소용. 랙 단위로 설치하던 GB300을 한 대의 데스크사이드 장비로
공개 모델 최적화: llama.cpp 성능 향상, FLUX.2·Qwen-Image 등 이미지·영상 모델의 NVFP4 지원, Lightricks LTX-2 영상 모델 공개