** LSEG·Nvidia 협력, 110조 행 금융데이터 분석을 ‘수시간 → 수초’로 단축

**1. 110조 행 규모의 LSEG Tick History를 Nvidia GPU로 초고속 분석**
① LSEG가 Nvidia와 협력해 **110조 개 데이터 행, 1억 개 이상 금융상품, 30년 이상 기록**을 담은 Tick History를 GPU 기반으로 처리하는 구조
② 해당 데이터는 **580개 이상의 거래소·거래장·데이터 제공처**에서 수집된 과거 체결가와 호가 데이터를 포함한 초대형 금융시장 데이터베이스 수준
③ Nvidia의 GPU와 **cuDF·Polars**를 활용한 벤치마크에서 수년치 데이터를 기존 수시간에서 **수초 단위로 분석할 수 있는 수준**까지 단축한 결과 ([LSEG](https://www.lseg.com/en/media-centre/press-releases/2026/lseg-nvidia-accelerate-tick-history-analysis-cudf))

**2. 퀀트·리서치·트레이딩 분석을 장 마감 후 배치처리에서 실시간에 가깝게 전환**
① 기존 금융기관들은 방대한 시장데이터를 장 마감 후 밤새 불러와 분석하는 overnight analytics 방식에 크게 의존해온 구조
② GPU 가속으로 과거 거래·호가 데이터를 장중에도 빠르게 분석할 수 있게 되면서 백테스트·시장미세구조 분석·리스크 점검·AI 모델 학습을 훨씬 짧은 시간 안에 수행할 수 있는 환경
③ 주식시장이 점차 24시간에 가까운 거래체계로 이동하는 가운데 금융기관이 장중에도 과거 데이터를 반복 분석하고 의사결정에 반영할 수 있는 기반을 강화한 모습

**3. Nvidia GPU 활용처가 AI 모델 학습에서 금융데이터 인프라까지 확대**
① 이번 협력은 생성형 AI 모델 학습뿐 아니라 초대형 표형 데이터 처리와 금융시장 분석에서도 Nvidia GPU가 CPU 기반 기존 인프라를 대체할 수 있음을 보여주는 사례
② LSEG의 실시간 네트워크 트래픽은 2026년 상반기 전년 대비 29% 증가, Tick History API 요청은 48% 증가하며 금융기관의 고속 데이터 처리 수요가 빠르게 확대되는 상황
③ Nvidia가 AI 챗봇·클라우드 학습용 GPU 공급업체를 넘어 금융·제약·산업 데이터 분석을 지원하는 범용 가속컴퓨팅 플랫폼으로 TAM을 넓히고 있음을 보여줌

[#트래킹](?q=%23%ED%8A%B8%EB%9E%98%ED%82%B9) [#미국주식](?q=%23%EB%AF%B8%EA%B5%AD%EC%A3%BC%EC%8B%9D) [#엔비디아](?q=%23%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84) [#NVDA](?q=%23NVDA)