2026.10.22 목요일
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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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