엔비디아는 2026년 7월 1일 AI 클라우드 기업이 대규모 멀티테넌트 AI 팩토리를 세우도록 매출 공유와 신용 지원을 결합한 새 사업 모델을 공개했다. 첫 파트너로 샤론AI가 최대 4만 장의 엔비디아 그레이스 블랙웰 GB300을 배치하고, 퍼머스는 인도네시아 바탐에 360메가와트·최대 17만 장 규모의 DSX AI 팩토리 캠퍼스를 짓는다. 엔비디아는 이 설비에서 표준 제품 매출에 더해 클라우드 매출의 일부까지 나눠 갖는 구조로, 베이스텐·파이어웍스AI·투게더AI 같은 추론 사업자의 빠른 컴퓨트 확보를 겨냥한다. ASAP은 엔비디아 공식 블로그 1차 발표를 바탕으로 핵심만 직답형으로 정리한다.

칩 공급사에서 매출 파트너로

엔비디아는 이번 모델에서 GPU 판매 대금에 더해 자사가 지원한 설비의 클라우드 매출 일부까지 함께 취한다. 콜레트 크레스와 라지 미르푸리가 공동 서명한 2026년 7월 1일 공식 블로그에 따르면, 이 방식은 AI 네이티브 기업과 모델 개발사, 추론 제공자가 인프라 구축 지연 없이 가속 컴퓨트에 접근하도록 설계됐다.

핵심 변화는 엔비디아의 위치가 부품 공급사에서 고객 손익계산서의 지분 참여자로 이동했다는 점이다. 그동안 엔비디아는 GPU를 팔고 나면 매출이 끝났지만, 이제는 그 GPU가 돌아가는 클라우드에서 매출이 발생하는 동안 계속 몫을 받는다. 공급망의 한 단계를 파는 회사에서, 최종 서비스 매출을 함께 나누는 회사로 사업 모델의 무게중심이 옮겨간 셈이다.

4만 장 GB300과 17만 장 캠퍼스를 어떻게 읽나

샤론AI는 최대 4만 장의 그레이스 블랙웰 GB300을 배치하고, 퍼머스는 바탐 DSX 캠퍼스를 360메가와트·최대 17만 장 규모로 확장한다. 엔비디아는 이 설비를 베이스텐·파이어웍스AI·투게더AI 같은 대규모 컴퓨트 수요 기업이 학습·후처리·미세조정·추론에 즉시 쓰도록 연결한다.

파트너	규모	위치·용도
샤론AI	GB300 최대 4만 장	멀티테넌트 AI 팩토리
퍼머스	360메가와트 · 최대 17만 장	인도네시아 바탐 DSX 캠퍼스
대상 고객	베이스텐 · 파이어웍스AI · 투게더AI	학습·추론 즉시 확보

숫자의 무게는 개별 GPU 수보다 전력 규모에 있다. 360메가와트는 중형 도시급 상시 부하에 해당하는 전력으로, AI 팩토리 경쟁이 더 이상 칩 조달이 아니라 전력·부지 확보전으로 넘어갔음을 보여준다. 4만 장, 17만 장이라는 GPU 대수도 결국 이 전력 예산 안에서 몇 장을 돌릴 수 있느냐의 결과값에 가깝다.

자기 고객에게 신용을 대는 구조의 위험

엔비디아가 자사 칩을 살 기업에 신용까지 지원하는 구조는 순환 금융 논란을 키운다. 이번 발표에서 구체적 투자 금액이나 지분 비율은 공개되지 않았고, 매출 공유의 정산 방식도 상세가 빠져 있다.

여기서 한 발 물러서 볼 지점이 있다. 칩을 파는 회사가 그 칩을 살 고객의 매출에 자본을 태우면, 수요가 실물 수요인지 자사 금융이 만든 수요인지 구분이 흐려진다. 단기적으로는 컴퓨트 공급이 빠르게 늘지만, 클라우드 매출이 기대만큼 나오지 않을 경우 엔비디아가 진 위험이 부메랑으로 돌아온다. 금액과 정산 조건이 공개되지 않은 만큼, 이 모델의 건전성은 첫 파트너들의 실제 가동률이 나오는 시점에야 평가할 수 있다.

한국 클라우드·소버린 AI에 주는 함의

한국의 신생 GPU 클라우드와 소버린 AI 사업자에게 이 모델은 초기 설비 자본 부담을 낮추는 우회로가 된다. 퍼머스가 인도네시아 바탐에 짓는 360메가와트 캠퍼스는 동남아를 겨냥한 지역 거점이라는 점에서, 아시아 컴퓨트 공급망의 무게중심 이동을 함께 시사한다.

한국 실무자 입장에서 볼 점은 두 가지다. 하나는 대규모 컴퓨트를 자체 조달하지 않고도 매출 공유형 계약으로 접근하는 선택지가 늘어난다는 것이고, 다른 하나는 그 대가로 엔비디아 생태계에 대한 종속이 재무 구조까지 깊어진다는 것이다. 전력·부지를 확보한 국내 사업자라면 협상 카드가 늘지만, 정산 조건이 공개되지 않은 계약을 맺을 때는 매출 공유 비율과 가동률 전제를 반드시 따져야 한다.

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출처: NVIDIA 공식 블로그 (2026년 7월 1일 발표, 콜레트 크레스·라지 미르푸리)