NVIDIA·Emerald AI, power-flexible AI factory 추진… grid asset형 data center 모델 제시

NVIDIA와 Emerald AI는 CERAWeek 2026에서 전력 제약 속 AI infrastructure를 어떻게 늘릴 것인지에 대한 새로운 모델을 제시했다. 2026년 3월 23일 발표에 따르면 두 회사는 AES, Constellation, Invenergy, NextEra Energy, Nscale Energy & Power, Vistra와 함께 power-flexible AI factory 구상을 추진하고 있다. 목표는 AI facility를 더 빨리 grid에 연결하고, AI tokens와 models를 생산하는 high-value compute site로 운영하면서도, 동시에 grid를 지원하는 flexible energy asset처럼 다루는 것이다.

구조는 어떻게 설계되나

기술적 기반은 NVIDIA의 Vera Rubin DSX AI Factory reference design과 DSX Flex software library다. NVIDIA는 co-located generation과 storage를 bridge power로 활용하면 capacity를 더 빨리 올릴 수 있고, 이후에는 같은 자원을 interconnection과 grid service에 다시 활용할 수 있다고 설명했다. 발표의 핵심은 compute, power, networking, cooling을 각각 따로 조달하는 대신 하나의 system architecture로 설계해야 한다는 데 있다.

Emerald AI의 Conductor platform은 그 모델을 움직이는 orchestration layer로 제시됐다. onsite generation, batteries, behind-the-meter resources와 compute flexibility를 함께 조정해 priority workload를 보호하면서도 grid condition에 반응하도록 만든다는 구상이다. NVIDIA와 Emerald AI는 이런 방식이 bridge power 기간을 줄이고, 드문 peak를 기준으로 infrastructure를 과도하게 키울 필요를 낮추며, 대형 AI project의 interconnection을 더 쉽게 만들 수 있다고 주장한다.

왜 이번 발표가 중요한가

이번 협업이 눈에 띄는 이유는 AI data center를 단순한 전력 소비처가 아니라 dispatchable infrastructure로 다시 정의하기 때문이다. NVIDIA는 optimized infrastructure design과 기존 asset 활용을 결합하면 미국 전력 시스템 전반에서 최대 100 gigawatts의 capacity를 열 수 있다는 연구를 인용했다. 실제로 그 규모가 실현될지는 아직 forward-looking 영역이지만, 메시지는 분명하다. 앞으로의 AI 확장은 chip 공급만이 아니라 energy orchestration 역량에도 좌우될 가능성이 크다.

NVIDIA는 또 DSX Flex가 올해 안에 Virginia의 NVIDIA AI Factory Research Center에서 commercial scale로 배치될 것으로 기대한다고 밝혔다. 회사는 이를 Vera Rubin infrastructure 기반의 초기 power-flexible AI factory 사례 가운데 하나로 설명한다. 이 rollout이 계획대로 진행된다면, AI campus가 grid bottleneck이 아니라 grid participant가 될 수 있는지 보여주는 첫 시험대가 될 가능성이 있다.