Anthropic, Nvidia Blackwell Ultra GB300 시스템으로 Azure에 Claude 출시

Anthropic의 Claude AI 모델 제품군이 이제 Nvidia의 Blackwell Ultra GB300 GPU 시스템에서 구동되는 Microsoft Azure에서 정식 제공된다. 이는 이 스타트업의 첫 Nvidia 하드웨어 기반 배포이자 지난해 11월 발표된 3자 파트너십의 이정표다.

Anthropic은 월요일 성명을 통해 "이번 배포는 기업 AI 워크로드의 총소유비용을 낮추면서 추론 성능과 효율성을 개선하도록 설계되었다"고 밝혔다. 이 모델들은 Quantum-X800 InfiniBand 네트워킹을 갖춘 Nvidia GB300 NVL72 시스템에서 실행되며, 고객은 다양한 비즈니스 기능 전반에서 운영 가능한 자율 에이전트를 배포할 수 있다.

초기 라인업에는 Claude Opus 4.8과 Claude Haiku 4가 포함되며, Anthropic은 Azure에서 모델 제공을 계속 확대할 것이라고 밝혔다. Microsoft는 Foundry 플랫폼을 통해 결제, 인증 및 거버넌스를 처리하여 이미 Azure 생태계에 있는 기업들의 통합 장벽을 낮춘다. GB300 NVL72 시스템은 72코어 ARM CPU와 Blackwell Ultra GPU를 결합한 구성으로, Nvidia가 최근 발표한 DGX Station 데스크톱(748GB 통합 메모리를 갖춘 9만~10만 달러 워크스테이션으로 700억 파라미터 모델을 로컬에서 실행 가능)에도 동일한 구성을 사용한다.

기술적 초점은 자율 에이전트 워크로드에 맞춰져 있다. Nvidia가 검증한 에이전트 스킬을 통해 기업은 Claude 에이전트에 도메인 특화 역량을 장착할 수 있다. 이는 AI 에이전트를 독립형 도구가 아닌 핵심 업무 워크플로우에 사실상 내장하는 방식이다. Nvidia의 Secure Agent Workspace Reference Design은 아이덴티티, 네트워킹, 자격 증명 및 런타임 정책에 대한 인프라 수준의 통제를 제공하며, 데이터 컴플라이언스 요구사항이 가장 엄격한 금융, 의료, 법률 서비스 등 규제 산업을 대상으로 설계되었다.

이번 상용 출시는 2025년 11월 Microsoft, Nvidia, Anthropic 간 체결된 프레임워크 협약을 실제 제공 가능한 제품으로 전환한 것이다. Nvidia로서는 이번 배포가 하이퍼스케일러들이 GPU 용량 확보에 경쟁하는 시점에 Blackwell Ultra GB300을 기업용 추론 플랫폼으로 검증한 사례다. Microsoft는 Azure에서 Claude에 대한 독점적인 기업 유통 채널을 확보함으로써 AI 에이전트 시장에서 Amazon Web Services 및 Google Cloud에 맞서 경쟁력을 강화한다. Anthropic에게 Azure 파트너십은 OpenAI의 Microsoft 관계와 직접 경쟁하는 유통 경로를 제공하지만, OpenAI는 여전히 Azure AI 인프라에서 지배적인 워크로드로 남아 있다.

기업 에이전트 시장이 핵심 목표다. 기업들이 대규모 언어 모델 실험 단계에서 복잡한 비즈니스 업무를 자동화하는 프로덕션 시스템 배포로 전환함에 따라, 이러한 에이전트를 지원하는 인프라 계층이 전략적 병목 지점이 되고 있다. Nvidia의 GB300 시스템은 통합 메모리 아키텍처와 고대역폭 네트워킹을 통해 전문화된 하위 에이전트들이 부서 간 조율하는 멀티 에이전트 아키텍처의 추론 요구를 처리하도록 설계되었다. 신흥 AI 인프라 기업 Bit Origin Ltd는 최약 16대의 Nvidia Blackwell B300 서버를 약 1,100만 달러에 인수했으며, 이 서버들이 월 약 36만 달러의 수익을 창출할 것으로 예상된다. 이는 Blackwell 기반 인프라의 수익 잠재력을 보여주는 데이터 포인트다.

Nvidia 주가는 지난 12개월 동안 140% 이상 상승하며 선행 주가수익비율 약 35배에 거래되고 있다. 기업 AI 지출이 계속 가속화되는 가운데 Blackwell Ultra GB300은 예상 AI 가속기 시장 점유율 80%를 Amazon, Google, AMD의 자체 칩으로부터 방어하려는 회사의 최신 시도다. 투자자들에게 남은 과제는 하이퍼스케일러들이 맞춤형 대안을 개발함에 따라 Nvidia가 가격 결정력을 유지할 수 있을지, 아니면 에이전트형 AI 워크로드로의 전환이 Nvidia의 공급과 경쟁사의 생산량을 모두 흡수할 충분한 추가 수요를 창출할지 여부다.

이 글은 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.