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GPU 공급 넘어 AI 플랫폼으로…엔비디아, 산업 전반에 기술 심는다
[경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 연산 인프라를 넘어 기업용 AI 에이전트와 로봇, 통신망, 자율주행 등으로 사업 영역을 넓히고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 공급하는 데 그치지 않고 AI 모델과 개발 도구, 보안·운영 체계, 산업별 응용 기술을 하나의 플랫폼으로 연결하는 전략이다. AI가 콘텐츠 생성과 정보 검색을 넘어 실제 업무를 수행하고 물리적 환경에서 작동하는 단계로 진화하면서, 하드웨어부터 소프트웨어까지 아우르는 엔비디아의 기술 생태계도 확장되는 것으로 분석된다. 22일 엔비디아는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난 20일(현지시간) 독일 베를린 템포드롬에서 열린 'GTC 베를린 2026' 기조연설에서 AI 팩토리와 AI 에이전트, 피지컬 AI를 중심으로 한 기술 전략을 공개했다고 밝혔다. 이날 젠슨 황 CEO는 유럽 기업들과의 협력 사례를 소개하며 AI 인프라 구축부터 산업 현장 적용까지 이어지는 생태계를 유럽 전역으로 확대하겠다는 구상도 제시했다. 젠슨 황 CEO는 AI 산업을 에너지와 AI 팩토리, 모델, 애플리케이션 등이 연결된 '5단 케이크'에 비유했다. 전력이 AI 컴퓨팅 인프라를 가동하고, 인프라에서 모델을 학습·실행해 디지털 지능을 생산하며, 이를 각종 서비스와 산업 현장에 적용하는 구조라는 의미다. AI를 활용하는 데서 나아가 자체적으로 AI를 생산할 수 있는 인프라를 확보해야 한다는 것으로 풀이된다. 젠슨 황 CEO는 "AI 모델이 등장하기 훨씬 전부터 인프라가 먼저 갖춰져야 한다"며 "AI 경제의 일원이 되려면 단순히 AI를 소비하는 데 그쳐서는 안 되고, AI를 직접 생산해야 한다"고 말했다. ◆ AI 팩토리 구축 기간 단축…인프라 공급 방식 바꾼다 엔비디아는 AI 인프라 구축 속도를 높이기 위한 방안으로 'DSX POD'를 공개했다. 모듈형 컨테이너 안에서 AI 팩토리의 주요 시스템을 사전에 통합하고 검증한 뒤 현장에 설치할 수 있도록 지원하는 레퍼런스 설계다. 엔비디아는 전력과 냉각 등 현장 기반 설비가 준비된 경우 구축 기간을 기존 약 6개월에서 최단 14일로 줄일 수 있다고 설명했다. AI 모델과 에이전트가 고도화할수록 이를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 자원도 늘어나는 만큼, 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하고 가동하느냐가 AI 서비스 경쟁력과 직결될 수 있는 것으로 꼽힌다. 인프라 구축에 소요되는 시간을 줄이면 고객사가 연산 자원을 실제 서비스에 투입하는 시점도 앞당길 수 있는 것으로 평가된다. 엔비디아는 하드웨어와 시스템 소프트웨어, 쿠다-X 라이브러리, AI 모델을 포괄하는 풀스택 플랫폼도 강조했다. 베라 루빈 컴퓨팅 플랫폼을 비롯한 랙 스케일 시스템과 소프트웨어를 결합해 AI 모델 학습뿐 아니라 추론과 에이전트 실행까지 지원한다는 구상이다. ◆ AI 에이전트 확산에 보안·기업 데이터 연결 중요도 커진다 엔비디아는 AI 에이전트를 차세대 컴퓨팅 플랫폼의 주요 축으로 제시했다. 에이전트가 질문에 답하는 수준을 넘어 정보를 검색하고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 업무를 수행하면 모델의 성능뿐 아니라 실행 환경과 권한 관리, 기업 데이터에 대한 접근 통제가 중요해지기 때문이다. 이를 위해 엔비디아는 안전한 AI 에이전트 구축을 지원하는 '오픈쉘' 레퍼런스 아키텍처를 공개했다. 오픈소스 기반 정책 제어형 런타임을 활용해 에이전트와 에이전트가 영향을 미칠 수 있는 시스템 사이에 격리 환경을 마련하고, 접근 권한과 정책 집행, 실행 과정을 통제하도록 설계했다. 해당 아키텍처는 에이전트가 파일이나 네트워크, 각종 도구에 접근할 수 있는 만큼 필요한 권한만 부여하고 실행 과정에서 이상 행동이 발생하는지 지속적으로 확인하도록 설계됐다. 기업이 에이전트를 실제 업무에 도입할 때 필요한 보안과 관리 체계를 플랫폼 차원에서 제공하겠다는 전략으로 풀이된다. 기업 내부 데이터를 에이전트가 활용하도록 지원하는 기술도 선보였다. '에이전트 지식 파운데이션'은 문서 등 비정형 정보와 데이터베이스에 저장된 정형 정보를 에이전트에 연결하기 위한 모델과 라이브러리로 구성된다. 문서 파싱과 검색, 관련 정보 재정렬을 지원하는 네모트론 도구와 정형 데이터를 활용해 예측하는 쿠모 모델 등이 포함됐다. 기업이 보유한 내부 지식과 독점 데이터를 AI 모델에 연결하고, 이를 각 업무에 맞게 활용할 수 있도록 돕는 방식이다. 엔비디아는 네모트론과 코스모스, GR00T, 알파마요, 아이징, 어스-2 등 산업별 활용을 겨냥한 오픈 모델도 제시했다. 기업은 공개된 모델과 관련 도구를 활용해 자체 데이터를 기반으로 모델을 추가 학습시키고 특정 업무에 맞게 조정할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아는 쿠다-X 라이브러리와 에이전트 툴킷을 결합해 전문 업무 수행 능력을 높인다는 계획이다. 쿠다-X는 과학·엔지니어링·연구 등에서 사용하는 가속 컴퓨팅 라이브러리 모음으로, 엔비디아는 이를 통해 에이전트가 데이터 처리와 시뮬레이션 등 복잡한 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있다고 설명했다. 실제 산업 현장 적용 사례도 소개했다. 라일라 사이언스는 에이전트를 활용해 가상 실험을 진행하고 치료제 후보물질 설계를 지원한다. 지멘스의 독일 에를랑겐 공장에서는 에이전트가 신제품 생산 준비를 돕고, 디지털 트윈을 통해 실제 생산에 변경 사항을 적용하기 전 테스트 계획을 검증한다. 다쏘시스템은 엔지니어링 에이전트와 시뮬레이션을 활용해 설계를 개선하는 사례를 제시했다. ◆ 통신망·의료·자율주행으로 AI 적용 범위 확대 엔비디아는 통신망을 분산형 AI 인프라로 전환하는 전략도 공개했다. 중앙 데이터센터에 집중됐던 AI 연산을 지역 거점과 기지국 인근까지 확장해 네트워크 운영 자동화와 음성 지능 등 다양한 서비스를 지원하겠다는 것이다. 통신망을 데이터 전송 수단에서 AI 추론과 연산이 이뤄지는 플랫폼으로 확장하는 접근으로 분석된다. 젠슨 황 CEO는 엔비디아가 노키아와 협력해 티모바일(T-Mobile) 네트워크에서 상용 전화 통화를 구현했다고 소개했다. 엔비디아는 AI 기술을 통신망에 적용해 주파수 효율을 높이고 네트워크 운영을 개선할 수 있다고 설명했다. 통신사의 기존 네트워크 자산을 AI 서비스 제공 기반으로 활용할 수 있다는 점에서 통신 사업자와 AI 인프라 기업 간 협력도 확대될 전망이다. 의료 분야에서는 지멘스 헬시니어스와 협력하는 AI 기반 적응형 방사선 치료 기술을 소개했다. AI 에이전트가 치료 계획을 조정하고 디지털 트윈으로 장비와 환자의 해부학적 구조를 시뮬레이션하는 방식이다. 실시간 영상과 센서 데이터를 활용해 치료 중 환자의 움직임이나 종양 위치 변화에 대응하는 기술도 제시했다. 자율주행 분야에서는 엔비디아 하이페리온 컴퓨팅 플랫폼과 알파마요 소프트웨어 생태계를 중심으로 완성차·모빌리티 기업과의 협력을 확대하고 있다. 볼트, 루시드, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐, 아인라이드 등이 관련 플랫폼을 활용하는 사례로 소개됐다. 볼보자동차는 하이페리온과 알파마요 스택을 활용해 자율주행 기술을 개발하고 있다. 엔비디아는 자율주행차의 개발과 검증, 배포를 지원하는 AI 및 안전 기술도 공개했다. 차량용 컴퓨팅 플랫폼을 공급하는 데서 나아가 자율주행 소프트웨어와 검증 도구까지 제공해 완성차 업체의 개발 과정 전반에 관여하려는 전략이다. ◆ 로봇 개발 생태계도 강화…개인용 AI 기기로 확장 피지컬 AI 분야에서는 로봇 개발에 필요한 데이터 수집과 학습, 시뮬레이션, 실제 구동 환경을 연결하는 아이작 플랫폼을 강화했다. 엔비디아는 아이작 GR00T를 기반으로 한 레퍼런스 휴머노이드 '애자일 원 SN'을 발표했다. 31자유도 구조로 설계된 이 플랫폼은 연구자가 휴머노이드 개발 환경을 구축하는 데 필요한 시간을 기존 수주에서 수일 수준으로 줄이는 것을 목표로 한다. 출시는 내년으로 예정됐다. 애자일 원 SN은 데이터 수집용 아이작 캡처, 로봇 지능 모델 GR00T, 시뮬레이션 기반 학습 도구 아이작 랩, 실행 환경 아이작 OS 등을 연결한다. 연구자가 로봇의 전체 개발 과정을 하나의 기술 체계에서 활용하거나 필요한 구성 요소만 선택할 수 있도록 한 것이 특징이다. 엔비디아는 로봇이 가상 환경에서 학습한 뒤 실제 장비에 적용되는 과정을 보여주는 시연도 진행했다. 시뮬레이션과 클라우드 연산, 로컬 컴퓨팅을 연계해 로봇 개발에 필요한 반복 학습과 검증을 지원하는 방식이다. 이는 로봇 하드웨어 자체뿐 아니라 개발에 필요한 소프트웨어와 시뮬레이션 도구까지 생태계에 포함하려는 전략으로 풀이된다. 개인용 AI 컴퓨팅 시장도 공략한다. 엔비디아는 RTX 스파크 제품군을 소개하며 로컬 AI 실행과 콘텐츠 제작, 그래픽 작업 등을 지원하는 개인용 컴퓨팅 환경을 강조했다. 기조연설에서는 1페타플롭 성능과 128GB 메모리를 갖춘 소형 시스템을 과거 오픈AI에 제공했던 DGX-1과 비교하며 AI 연산 성능의 소형화 추세를 설명했다. 시연에서는 에이전트가 시뮬레이션 환경에서 로봇을 학습시키고, 클라우드에서 학습한 정책을 소형 컴퓨터에서 평가한 뒤 실제 로봇에 적용하는 과정도 공개됐다. 중앙 데이터센터의 대규모 연산과 개인용 기기의 로컬 처리, 가상 환경에서의 학습을 연결해 AI 개발과 실행의 범위를 넓힌다는 구상이다. 이번 GTC 베를린에서 엔비디아가 제시한 전략은 AI 인프라부터 모델, 에이전트, 산업별 응용 기술까지 하나의 기술 체계로 묶는 데 초점이 맞춰졌다. AI 팩토리 구축 기간을 줄이고 기업 데이터와 에이전트를 연결하는 한편, 통신망과 의료, 자율주행, 로봇 등으로 적용 분야를 확장하는 방식이다. 젠슨 황 CEO는 "유럽의 모든 기업이 AI 기업으로 거듭날 것이며, 유럽에는 활기찬 AI 경제가 형성될 것"이라며 "이제 누구나 에이전트를 만들 수 있고, 함께 유럽의 AI 경제를 구축하고 AI가 실제 업무에 활용되도록 하자"고 말했다.
2026-10-22 17:54:47
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삼성·SK·LG, 내년 경영전략 수립 본격화…AI 투자 성과·수익성 확보 방점
[경제일보] 삼성전자와 SK, LG 등 주요 그룹이 연말 경영회의를 통해 투자 우선순위와 사업별 실행 전략을 점검하며 2027년 경영전략 수립에 속도를 내고 있다. 인공지능(AI)을 중심으로 대규모 투자가 이어진 가운데 내년에는 신사업의 실질적인 성과 창출과 수익성 확보에 무게가 실릴 전망이다. 20일 재계에 따르면 LG그룹은 전날 구광모 ㈜LG 대표 주재로 전 계열사 사업보고회를 시작했다. SK그룹은 다음 달 최고경영자(CEO) 세미나를 앞두고 있으며 삼성전자도 예년 일정에 따라 오는 12월 글로벌 전략회의를 개최할 것으로 예상된다. LG그룹은 약 한 달간 LG전자와 LG디스플레이, LG이노텍 등 전자 계열사를 시작으로 화학, 통신·서비스 계열사 순서로 사업보고회를 진행한다. 계열사별 올해 경영 성과를 살펴보고 내년도 사업계획과 주요 투자 과제를 점검하는 자리다. 특히 AI 팩토리와 피지컬 AI 등 미래 사업의 실행계획이 주요 안건으로 다뤄질 전망이다. LG그룹은 올해 엔비디아와 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 빅테크와 협력을 확대해 왔다. 이번 회의에서는 공동 사업의 추진 현황과 사업화 일정, 계열사 간 협업 방안 등을 구체화할 것으로 예상된다. 앞서 LG그룹은 지난 3월 AI 전환(AX) 실행력, 6월 연구개발(R&D) 경쟁력, 9월 투자 전략 고도화를 주제로 사장단회의를 개최했다. 이번 사업보고회에서는 그간 논의한 과제를 내년도 사업계획에 반영하고 투자 성과를 높이기 위한 실행 방안을 살펴볼 것으로 관측된다. SK그룹은 오는 11월 12~14일 예정된 CEO 세미나에서 AI 중심 사업구조 전환과 계열사별 경영 과제를 논의할 것으로 전망된다. 특히 세미나에 앞서 이르면 이달 말 사장단 인사가 단행될 가능성도 거론되고 있어 내년도 경영체제와 사업 전략의 윤곽이 조기에 나타날 수 있다. 핵심 의제로는 AI 반도체 경쟁력 강화와 대규모 인프라 투자 계획이 꼽힌다. SK하이닉스의 차세대 고대역폭메모리(HBM) 공급 전략과 AI 데이터센터 구축 일정, 관련 계열사의 사업 참여 방안 등이 논의 대상에 오를 가능성이 있다. AI 관련 투자 확대에 따른 수익 창출 시점과 사업별 투자 효율성도 주요 점검 대상으로 거론된다. 기존 사업구조 재편의 후속 과제도 주요 현안이다. SK그룹은 그동안 비핵심 자산 정리와 사업 포트폴리오 조정을 추진해 왔다. 이번 세미나에서는 AI 분야에 집중된 투자 재원을 효율적으로 배분하는 한편 배터리와 에너지 등 주요 사업의 수익성을 높이기 위한 방안을 점검할 것으로 예상된다. 삼성전자는 연말 글로벌 전략회의를 통해 반도체와 완제품 사업의 경쟁력 강화 방안을 구체화할 것으로 예상된다. 매년 6월과 12월 개최되는 글로벌 전략회의는 국내외 주요 경영진과 해외법인장이 사업별 실적과 시장 환경을 공유하고 향후 영업 전략을 논의하는 자리다. 지난해에는 12월 16~18일 디바이스경험(DX)부문과 디바이스솔루션(DS)부문이 각각 회의를 진행했다. 올해도 비슷한 시기에 개최될 가능성이 있지만 구체적인 일정은 확정되지 않았다. 반도체 사업을 담당하는 DS 부문에서는 차세대 HBM 공급 확대와 파운드리 사업의 수익성 개선이 주요 과제로 꼽힌다. 삼성전자는 올해 HBM4 양산 출하에 나섰으며 2027년에는 고객 맞춤형 HBM 샘플 공급도 추진하고 있다. 이에 따라 차세대 제품의 생산능력 확보와 주요 고객사 공급 확대, 미국 테일러 공장 가동 및 추가 생산시설 투자 방향 등을 논의할 것으로 관측된다. 스마트폰과 가전, TV 등을 담당하는 DX 부문에서는 AI 기능을 활용한 제품 차별화와 수익성 확보가 핵심 현안으로 거론된다. 스마트폰 사업은 차기 갤럭시 시리즈의 판매 전략과 부품 원가 부담에 대한 대응책을 마련하고, 가전과 TV 사업은 프리미엄 제품 판매 확대 및 서비스·플랫폼 사업 경쟁력 강화에 집중할 것으로 예상된다. 지난 6월 전략회의에서 주요 의제로 다뤘던 전사적 AI 전환의 실행 성과도 점검 대상에 포함될 가능성이 있다. 재계 한 관계자는 "주요 그룹들이 그동안 AI를 중심으로 미래 성장사업에 대규모 투자를 이어온 만큼 내년에는 실질적인 성과 창출에 무게를 둘 것으로 예상된다"며 "미국의 관세 정책 변화에 대응해 글로벌 생산거점을 효율적으로 운영하고 공급망을 재정비하는 등 대외 불확실성에 따른 수익성 악화를 최소화하는 전략도 중요해질 것"이라고 했다.
2026-10-20 16:25:34
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KT, 외부 AI 기술로 사업 확장…통신 운영·콘텐츠 기획에 에이전트 적용
[경제일보] KT가 인공지능(AI) 스타트업과 협력해 통신망 운영부터 공장 관리, 미디어·콘텐츠 기획까지 AI 적용 범위를 넓힌다. 네트워크 장애 원인을 분석하는 AI 에이전트와 로봇을 활용한 시설 관리, 드라마 기획안 분석 솔루션 등을 실제 업무에 접목하는 방식이다. 지난 2024년부터 총 56개 스타트업과 협력해 온 KT는 외부 기술을 자사 사업과 연결해 기업 대상 AI 전환(AX) 사업의 경쟁력을 높인다는 구상이다. 20일 KT는 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 'K-PATH 2026'을 열고 AI 스타트업과의 주요 AX 협업 사례를 공개했다. K-PATH는 AI 기술력을 갖춘 스타트업을 KT의 AX 사업 파트너로 육성하고 공동 프로젝트를 통해 사업화 기회를 창출하는 프로그램이다. 이날 행사에는 역대 선정 기업과 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부, AWS, 구글 클라우드, 현대자동차 등 벤처·산업계 관계자 약 200명이 참석했다. KT가 이번에 소개한 협업 사례는 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 중심으로 구성됐다. 피지컬 AI 분야에서는 다임테크놀로지와 쓰리아이가 산업 현장과 시설 관리에 적용할 기술을 선보였다. 다임테크놀로지는 로봇 통합 제어와 디지털 트윈을 결합한 공장 운영 서비스를 개발하고 있다. 가상 공간에 실제 공장과 설비를 구현해 운영 상황을 분석하고, 로봇 제어와 연계하는 방식으로 공장 운영의 효율성을 높이는 것을 목표로 구현하고 있다. 쓰리아이는 시설 이상 감지부터 로봇 출동, 촬영, AI 판독까지 자동화하는 '공공 SOC 피지컬 AI' 서비스를 개발하고 있다. 사회간접자본(SOC) 시설을 점검하는 과정에 AI와 로봇을 활용해 이상 징후를 확인하고 대응하는 구조다. 시설 점검과 관리 업무에 적용할 경우 현장 인력의 업무 부담을 줄이고 이상 상황에 대한 대응을 지원한다는 구상이다. 에이전틱 AI 분야에서는 통신망 운영과 콘텐츠 기획에 AI를 적용하는 사례가 공개됐다. 사이오닉 AI는 네트워크 장애 원인과 조치 방안을 제시하는 AI 에이전트를 개발해 KT의 네트워크 운영 업무에 적용하는 방안을 검증하고 있다. 네트워크에서 문제가 발생했을 때 관련 정보를 분석하고 대응 방안을 제시해 운영자의 판단과 조치를 지원하는 방식이다. KT는 미디어·콘텐츠 사업에도 AI 적용을 추진한다. 스타트업 달파는 AI를 활용해 드라마 대본과 기획안을 분석하고 콘텐츠 기획·투자를 지원하는 솔루션을 개발하고 있다. KT는 해당 솔루션을 그룹 내 미디어·콘텐츠 사업에 적용할 계획이다. 콘텐츠 기획과 투자 과정에서는 작품의 소재와 구성, 시장성 등 다양한 요소를 검토해야 한다. AI를 활용해 대본과 기획안을 분석하면 관련 정보를 정리하고 검토하는 업무를 지원할 전망이다. KT는 통신망 운영과 제조·시설 관리, 콘텐츠 기획 등 서로 다른 산업·업무 영역에서 스타트업의 기술을 활용하는 동시에 협업 기술을 실제 사업으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 자체 개발만으로 모든 AI 기술을 확보하기보다 전문 스타트업과 공동으로 기술을 개발하고, KT가 보유한 사업 기반과 연결해 활용 범위를 넓히려는 전략으로 풀이된다. KT는 스타트업의 성장과 사업 확장을 지원하기 위해 글로벌 IT 기업과의 협력 기회도 마련했다. 행사에서 AWS와 구글 클라우드의 스타트업 지원 프로그램을 소개하고, 벤처·산업계 관계자들과 비즈니스 미팅을 진행해 투자 유치와 신규 사업 기회를 모색했다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "K-PATH를 통해 유망 AI 스타트업의 기술을 KT의 사업 역량과 연결해 실질적인 사업화 성과를 만들어 나갈 것"이라며 "다양한 산업의 AX 수요를 새로운 사업 기회로 발전시키고, 국내 AI 기업과 함께 성장할 수 있는 AX 생태계를 확대하겠다"고 말했다.
2026-10-20 14:51:02
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