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[인공지능] 레노버·모토로라, 개인용 AI ‘Qira’ 디바이스·앱·시장 전반으로 확장

PC, 스마트폰부터 웨어러블까지 적용 확대 워카토, 노션 등 주요 앱·서비스 연동으로 일상 속 개인용 AI 경험 강화 레노버가 개인용 AI ‘Qira(키라)’의 적용 범위를 확대하며 더 많은 디바이스와 앱, 서비스를 아우르는 개인 맞춤형 AI 경험을 강화한다. 올해 초 ‘CES 2026’에서 열린 ‘레노버 테크월드(Tech World)’에서 처음 공개된 Qira는 호환 가능한 레노버·모토로라 디바이스 전반에서 끊김 없이 작동하도록 설계된 개인용 AI다. 지난 3월 'MWC 2026'에서 20종 이상의 레노버 디바이스에 적용한다고 발표하며 시장 진출을 본격화한 레노버는 'IFA 2026' 기간 중 열린 '레노버 이노베이션 월드(Lenovo Innovation World)'를 통해 Qira의 확장 전략을 발표했다. 주요 내용으로는 ▲16GB 메모리 레노버 PC 지원 ▲안드로이드 17 업그레이드가 적용되는 일부 모토로라 디바이스 지원 ▲‘모토 워치 울트라(moto watch ultra)’ 탑재 ▲워카토(Workato)와의 협업을 통한 주요 앱 및 서비스 연동 확대 등이 포함된다. 레노버는 올해 초 첫 Qira 적용 이후 커머셜 및 컨슈머 포트폴리오 전반에 걸쳐 80종 이상의 PC 구성과 일부 태블릿, 모토로라 스마트폰으로 적용 대상을 넓혀왔다. 현재 6개 언어를 지원하며, 지원 언어를 지속적으로 확대할 예정이다. 2026년 말까지 적용 디바이스 제품군과 폼팩터 또한 더욱 다양화해 나갈 계획이다. 더 많은 디바이스를 아우르는 하나의 개인용 AI Qira는 사용자가 일상에서 여러 디바이스와 앱을 오가며 작업하는 환경을 고려해 개발됐다. 태블릿에서 떠올린 아이디어를 PC에서 이어가거나 여러 디바이스와 앱에 흩어진 메시지, 알림, 회의 정보 등을 단일 인터페이스에서 볼 수 있도록 지원한다. 또한 우선순위에 따라 정리된 알림 요약을 제공해 사용자가 놓친 내용과 핵심 사항을 빠르게 파악하고 중단했던 업무를 자연스럽게 재개할 수 있도록 돕는다. 이번 확장으로 16GB 메모리를 탑재한 지원 대상 레노버 PC 사용자도 Qira를 이용할 수 있게 됐다. 지속적인 로컬 모델 최적화를 통해 온디바이스 AI 기반도 강화하고 있다. 지원 대상 기기 사용자는 레노버 공식 웹사이트에서 Qira를 다운로드할 수 있으며, 향후 출시될 지원 디바이스에는 사전 탑재될 예정이다. 모바일과 웨어러블 분야에서도 확장이 이어진다. Qira는 안드로이드 17 업그레이드가 적용되는 일부 모토로라 디바이스에 순차적으로 탑재된다. 현재 모토 AI(moto ai)를 탑재한 스마트폰과 AI 나우(AI Now)를 탑재한 태블릿의 경우, 안드로이드 17 업그레이드를 통해 Qira가 새롭게 적용된다. 특히 첫 웨어러블 지원 기기인 '모토 워치 울트라(moto watch ultra)'에서는 손목을 들어 올리거나 "헤이 키라(Hey Qira)"라고 말하는 것만으로 질문을 하거나 디바이스 간 정보를 바탕으로 필요한 내용을 확인할 수 있다. 댄 데리(Dan Dery) 레노버 AI 에코시스템 부문 부사장은 “개인용 AI는 단순히 명령을 기다리는 앱에 머물러서는 안 된다”며 “사용자에게 무엇이 중요한지 이해하고 여러 디바이스를 넘나들며 사용자가 선택한 에이전트와 애플리케이션, 서비스 전반에서 다음 단계를 조율할 수 있어야 한다”고 말했다. @lenovo

대장 2026.09.07

[인공지능] CyberLink 포토디렉터 365, 신규 ‘AI PC 모드’ 공개

AI·멀티미디어 소프트웨어 기업 사이버링크가 포토디렉터 365(PhotoDirector 365)의 새로운 온디바이스 편집 환경 ‘AI PC 모드’를 공개했다. 올가을 출시되는 엔비디아의 개인용 AI 에이전트 플랫폼 NVIDIA RTX Spark™에 최적화된 이 모드는 선별된 AI 사진 편집 도구를 사용자 PC에서 직접 구동한다. 클라우드 처리를 줄이고 편집 작업을 로컬에서 완결하는 방식이다. AI PC 모드는 AI 생성 기능과 편집 도구를 하나의 온디바이스 작업 공간에 모았다. 완전한 AI 편집 워크플로를 로컬에서 처리하는 첫 주류 창작 애플리케이션 가운데 하나다. 이미지를 클라우드에 올리지 않고 편집할 수 있어 해당 작업에서는 인터넷 연결에 대한 의존도도 낮아진다. CyberLink 제1사업부 빈센트 린(Vincent Lin) 사장은 “AI PC 모드는 자신의 작업물이 어떻게 처리되는지에 대한 결정권을 크리에이터에게 되돌려준다”며 “NVIDIA RTX Spark를 통해 강력한 생성형 AI 편집을 PC로 직접 가져왔다. 포토디렉터 365 사용자는 작업 방식과 프라이버시 양쪽에서 한층 넓은 선택지를 갖게 된다”고 밝혔다. AI 처리 방식, 두 가지 선택지 포토디렉터 365 사용자는 AI 편집 도구를 어떤 방식으로 사용할지 직접 선택할 수 있다. 전체 기능 모드(Full Feature Mode)는 클라우드 기반 기능을 포함한 포토디렉터 365의 모든 기능을 제공하고, AI PC 모드는 기기에서 직접 처리할 수 있는 도구를 중심으로 구성된다. 사용자는 작업 성격에 따라 처리 방식을 선택하면 된다. 포토디렉터의 모든 도구가 필요한 작업과 편집 과정을 로컬에 두고 싶은 작업을 구분해 사용하는 식이다. AI PC 모드에서는 생성형 도구를 사용할 때 클라우드 AI 생성 크레딧 소모도 줄어든다. 온디바이스 AI 편집을 위한 전용 작업 공간 AI PC 모드는 포토디렉터의 온디바이스 도구를 한 화면에 정리해 제공한다. 주요 도구는 다음과 같다. · 생성형 편집: AI 이미지 생성기, 채팅으로 편집, AI 대체 · 이미지 향상: AI 노이즈 제거, AI 흐림 보정, AI 얼굴 흐림 보정, AI 이미지 업스케일러, 자동 색상 보정 · 배경 편집: 배경 제거 및 교체 · 개체 및 방해 요소 제거: AI 개체 제거, 와이어 제거 · 인물 및 스타일 도구: AI 가상 피팅, AI 헤어스타일, 얼굴 보정, 체형 보정 AI PC 모드의 로컬 처리는 업로드와 대기 시간을 줄이고 사용량 제한 없이 작업할 수 있게 한다. 또한 결과물이 사용자 기기 안에 남는 만큼 필요할 때 프라이버시를 지킬 수 있고, 인터넷 환경이 제한적인 곳에서도 작업을 이어갈 수 있다. 이에 개인 크리에이터는 일상적인 사진 편집을 더 직접적으로 통제할 수 있다. 기업과 에이전시, 부동산 업계, 이커머스 판매자에게는 제품 이미지와 마케팅 소재 등 시각 자산을 작업이 이뤄지는 시스템 안에 그대로 두고 관리할 수 있다는 것이 강점이다. NVIDIA RTX Spark에 최적화 NVIDIA RTX Spark는 고성능 AI 모델과 에이전트, 애플리케이션을 데스크톱으로 가져오는 새로운 개인용 AI 컴퓨팅 플랫폼이다. 최대 1페타플롭스의 AI 연산 성능과 최대 128GB 통합 메모리를 갖춰 크리에이터와 개발자가 부하가 큰 AI 작업을 로컬에서 처리하면서 데이터를 직접 관리하고 클라우드 의존도를 낮출 수 있도록 설계됐다. CyberLink는 NVIDIA TensorRT for RTX를 활용해 AI PC 모드를 NVIDIA RTX Spark에 맞춰 최적화했다. 이를 통해 포토디렉터 365는 부하가 큰 AI 편집 작업에 로컬 GPU 성능을 그대로 활용한다. 일부 AI 작업을 클라우드에서 PC로 옮긴 AI PC 모드는 포토디렉터 365의 전체 기능을 그대로 쓰면서 로컬 하드웨어 성능을 활용하려는 크리에이터에게 또 하나의 선택지를 제공한다. AI PC 모드를 활용하면 결과물의 외부 전송은 물론 사용량 제한이나 토큰 소모도 없이 주요 생성형 AI 편집 기능을 이용할 수 있다. 엔비디아 로컬 AI 제품 마케팅 총괄 제라르도 카브레라(Gerardo Cabrera) 시니어 디렉터는 “크리에이터들은 PC를 도구가 아닌 동료로 바꿔가고 있다”며 “CyberLink는 엔비디아 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 한 생성형 AI로 사용자에게 최고의 성능을 제공하며 이 흐름을 이끌고 있다”고 밝혔다. AI PC 모드는 오는 10월부터 NVIDIA RTX Spark를 탑재한 윈도우 PC의 포토디렉터 365 구독 SW에 순차 적용된다. 자세한 내용은 kr.cyberlink.com에서 확인할 수 있다.

브로홍 2026.09.06

[인공지능] 엔비디아, IFA 2026서 로컬 AI 가속하는 신기술·생태계 공개

브로홍 2026.09.06

[인공지능] 엔비디아 스펙트럼-X 멀티플레인, 더 단순하고 복원력 높은 네트워크로 대규모 AI 팩토리 확장 지원

엔비디아가 핫칩스(Hot Chips) 2026에서 스펙트럼-X 멀티플레인(Spectrum-X Multiplane)을 공개했다고 밝혔다. 이는 하드웨어 가속 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet) 아키텍처의 최신 기술로, 추가 네트워크 계층을 구축할 때 발생하는 지연 시간, 지터(jitter), 비용 문제를 방지하며, 이더넷을 전례 없는 규모로 확장할 수 있도록 지원한다. AI 팩토리가 대규모로 확장됨에 따라 네트워크는 성능을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷은 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 스위치, 슈퍼NIC(SuperNIC), 소프트웨어를 결합한 엔드투엔드 AI 최적화 이더넷 플랫폼으로 설계돼 AI 팩토리와 클라우드를 위한 이더넷 기반 AI 인프라의 성능과 효율을 향상시킨다. 이 플랫폼은 범용 이더넷 대비 1.6배 높은 AI 네트워킹 성능을 제공하도록 설계됐으며, 멀티테넌트(multi-tenant) 환경에서도 일관되고 예측 가능한 성능을 제공한다. 멀티플레인, 새로운 네트워크 계층의 부담 없이 대규모 확장 지원 기존에는 AI 팩토리를 현재 최대 규모 클러스터 이상으로 확장하기 위해 세 번째 네트워크 계층을 추가해야 했다. 이는 지연 시간을 증가시키고 예측하기 어려운 성능 저하를 초래하며, 케이블, 광학 부품, 전력 비용을 증가시킨다. 스펙트럼-X 멀티플레인은 보다 단순한 방식을 적용한다. 각 서버의 네트워크 연결을 여러 개의 독립적인 경로, 즉 플레인(plane)으로 분할하고, 각 플레인은 자체적인 경량 2계층 네트워크로 운영된다. 이를 통해 세 번째 계층에 따른 추가 비용과 복잡성 없이 최대 512,000개의 GPU까지 확장 가능한 단순하고 평면적인 네트워크를 구축한다. 이 모든 과정은 자동으로 이뤄진다. 엔비디아 커넥트X 슈퍼NIC(ConnectX SuperNIC) 내부의 전용 하드웨어 엔진이 플레인 간 트래픽을 관리하고 장애 발생 시 장애 지점을 즉시 우회하도록 트래픽 경로를 재설정해 애플리케이션과 소프트웨어는 빠르고 안정적인 단일 연결만 인식하게 된다. 8개 플레인 토폴로지에서는 하나의 플레인에 장애가 발생하더라도 네트워크가 전체 대역폭의 약 90%를 유지하며, 소프트웨어 기반 멀티플레인 부하 분산보다 11배 빠른 하드웨어 복구 속도를 제공한다. 이를 통해 AI 팩토리 생산량을 1.6배 높일 수 있다. 극한의 공동 설계 기반 구현 이러한 안정성은 스위치 실리콘, 슈퍼NIC, 소프트웨어 전반에 걸친 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72의 극한의 공동 설계(extreme codesign)를 통해 구현된다. 102.4Tb/s 스펙트럼-6 이더넷 ASIC(Spectrum-6 Ethernet ASIC) 기반의 스펙트럼-X SN6000 시리즈 스위치와 GPU당 최대 1,600Gb/s를 지원하는 커넥트X-9 슈퍼NIC(ConnectX-9 SuperNIC)은 베라 루빈 NVL72 AI 팩토리를 위해 특별히 설계됐다. 스펙트럼-XGS 이더넷(Spectrum-XGS Ethernet)은 이러한 공동 설계를 데이터센터 전반으로 확장해 여러 시설이 하나의 AI 슈퍼팩토리처럼 작동하도록 지원하며, 멀티사이트 NCCL 집합 연산(collectives)을 1.9배 가속화한다. @nvidia

브로홍 2026.08.26

[인공지능] 엔비디아, 블루필드-4·DOCA 기반 에이전틱 AI 팩토리용 스케일인 인프라 공개

엔비디아가 엔비디아(NVIDIA) AI 네트워킹의 다섯 번째 축이자 에이전틱 AI 팩토리를 위한 새로운 유형의 가속 네트워크 인프라인 엔비디아 스케일인(Scale-In)을 공개했다. 스케일인은 AI 팩토리의 보안, 관리, 운영을 담당하는 인프라 서비스에도 특화된 가속 기술을 적용해, AI 컴퓨팅과 함께 인프라 전반을 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 스케일인은 엔비디아 블루필드-4(BlueField-4) 프로세서와 엔비디아 DOCA 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 하며, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(Spectrum-X Ethernet)을 통해 연결된다. 이를 통해 기존의 노스-사우스(north-south) 액세스 네트워크를 통합된 가속 인프라 도메인으로 전환한다. 클라우드 컴퓨팅은 소프트웨어 정의 네트워킹과 결합성, 탄력성을 데이터센터에 도입해 사용자, 애플리케이션, 데이터, 서비스가 동적으로 확장될 수 있도록 했다. 에이전틱 AI는 차세대 플랫폼 전환을 의미한다. AI 팩토리는 대규모 가속 컴퓨팅을 기반으로 점점 더 많은 사용자, 애플리케이션, 자율형 에이전트를 하나로 결합하며, 이들은 데이터, 스토리지, 서비스와 지속적으로 상호작용한다. 이에 따라 AI를 실제로 구동하는 인프라에 요구되는 조건도 크게 변화한다. 이제 네트워킹, 스토리지, 사이버 보안, 운영 역시 AI 컴퓨팅과 함께 가속돼야 하며, 소프트웨어 정의 유연성과 특수 목적 하드웨어 가속, 풀스택 공동 설계를 결합해야 한다. 엔비디아 스케일인은 멀티테넌트 네트워킹, 고성능 스토리지 액세스, 실리콘 내장 보안, 탄력적 프로비저닝, 실시간 옵저버빌리티를 제공하는 동시에 인프라 처리를 호스트 컴퓨팅 리소스와 독립적으로 유지한다. 스케일인은 이러한 서비스를 AI 팩토리의 일부로 가속하고 공동 설계함으로써 보안, 데이터 액세스, 운영이 AI 컴퓨팅과 함께 확장될 수 있도록 지원한다. 이를 통해 대규모 에이전틱 AI를 구축하고 운영하는 데 필요한 안전하고 효율적이며 관리 가능한 공유 인프라를 구현한다. @nvidia

브로홍 2026.08.26

[인공지능] 엔비디아, 그록 3 LPX 본격 양산 돌입

엔비디아가 인터랙티브 AI 추론 가속기인 엔비디아 그록 3 LPX(NVIDIA Groq 3 LPX)의 본격적인 양산에 들어갔다고 발표했다. 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 확장하는 그록 3 LPX는 반응성이 뛰어난 에이전틱 시스템의 초고속 토큰 생성을 지원해 AI 추론 성능을 크게 향상시킨다. 에이전틱 시스템은 수백, 수천 단계에 걸친 추론 과정에서 방대한 양의 토큰을 생성할 수 있다. 따라서 에이전트의 실시간 추론·행동과 복잡한 작업을 완료하기 위해서는 토큰 생성 속도를 높이는 것이 매우 중요하다. 베라 루빈 NVL72 시스템은 모든 AI 팩토리를 위한 가장 다재다능한 학습 및 추론 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 그록 3 LPX는 토큰 생성 속도를 획기적으로 높여 베라 루빈 NVL72의 추론 성능을 확장하며, 대량의 컨텍스트를 처리하는 워크로드에 최상의 사용자 경험을 제공한다. 이를 통해 에이전트가 극한의 속도로 작동할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 그록 3 LPX는 AI 추론의 한계를 확장하고 있다. 그록 3 LPX는 오픈소스 에이전틱 모델 젬마 4 31B(Gemma 4 31B)를 대상으로 에이전틱 시스템에 필수적인 10만 토큰 컨텍스트를 적용한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 벤치마크에서 초당 3,400개의 출력 토큰이라는 기록적인 성능을 달성했다. 이는 해당 모델에서 지금까지 기록된 가장 빠른 성능이다. 그록 3 LPX는 코딩과 같은 에이전틱 작업을 몇 시간이 아닌 단 몇 분 만에 수행할 수 있도록 지원하며, 가장 유사한 대체 플랫폼 대비 에이전트와 지연 시간에 민감한 워크로드에서 4배 빠른 응답 속도를 제공한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “추론은 AI 성장의 원동력이다. 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)과 NVL72는 전례 없는 성능과 효율성 향상을 통해 거대 언어 모델(large language model, LLM) 추론에 혁신을 가져왔다. 베라 루빈은 에이전틱 AI 시대를 위해 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 구성으로 이러한 비전을 확장하며, 초고속 토큰 생성을 위한 LPX로 성능의 한계를 한층 더 끌어올린다. 이는 지능이 생산되는 방식을 혁신하며, 전 세계적으로 AI 컴퓨팅 수요가 증가하는 가운데 AI 처리량, 효율성, 응답성 측면에서 또 한 번의 획기적인 도약을 가능하게 한다”고 말했다. 그록 3 LPX, 인터랙티브 AI 추론 가속기 에이전틱 AI는 두 가지 뚜렷한 컴퓨팅 과제를 제시한다. 하나는 방대한 양의 컨텍스트를 효율적으로 처리하는 것이고, 다른 하나는 매우 낮은 지연 시간으로 토큰을 생성하는 것이다. 엔비디아 그록 3 LPX는 베라 루빈의 상호작용성 향상을 위해 특별히 설계됐다. 이는 개별 사용자를 위한 토큰이 생성되는 속도를 의미하며, 에이전트가 각 작업 단계를 얼마나 빠르게 완료할 수 있는지를 결정한다. 생성 속도가 빨라지면 에이전트는 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 유지하면서 파일 검토, 코드 작성·테스트, 도구 호출, 결과 검증, 반복 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그록 3 LPX로 가속화되는 AI 클라우드 AI 클라우드는 AI 경제의 원동력으로 자리 잡고 있으며, 기업과 개발자들이 대규모 학습, 추론(reasoning), 인퍼런스(inference)을 위한 첨단 인프라를 활용할 수 있도록 지원한다. 지연 시간에 민감한 대규모 추론 워크로드를 처리하는 서비스 제공업체에 엔비디아 그록 3 LPX는 검증된 랙 스케일 시스템에서 차별화된 컴퓨팅을 구축할 수 있는 기반을 제공한다. 선도적인 AI 클라우드 기업 네비우스(Nebius)는 자사의 생산용 추론 플랫폼인 네비우스 토큰 팩토리(Nebius Token Factory)에 엔비디아 그록 3 LPX를 도입할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 뛰어난 응답성을 갖춘 에이전틱 AI 애플리케이션을 위해 초고속 토큰 생성 기능을 활용할 수 있다. 네비우스 최고기술책임자(CTO) 다닐라 슈탄(Danila Shtan)은 “생성은 AI 시스템의 실제 응답 속도를 결정하는 추론 단계이며, 엔비디아 그록 3 LPX는 바로 이 과정을 가속화하기 위해 설계됐다. 우리는 네비우스 토큰 팩토리를 통해 이를 실제 운영 환경에 도입하는 최초의 AI 클라우드 기업으로서, 개발자들이 새로운 스택으로 마이그레이션할 필요 없이 기존 API를 그대로 사용하면서 에이전트 루프의 모든 단계가 즉각적으로 이뤄지는 경험을 제공한다”고 말했다. 네비우스에 이어, AI 추론에 특화된 클라우드 기업 그록(Groq)도 해당 플랫폼을 가장 먼저 도입하는 기업 중 하나가 될 계획이다. AI 팩토리를 위한 극한의 공동 설계 엔비디아 베라 루빈은 7개의 칩과 5개의 특수 설계된 랙 전반에 걸친 극한의 공동 설계(extreme codesign)를 통해 가장 포괄적인 AI 팩토리 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 베라 루빈 NVL72와 그록 3 LPX는 프론티어 모델 개발사와 오픈 모델 서비스 제공업체를 비롯한 AI 팩토리의 다양한 워크로드 요구사항을 충족한다. 이러한 랙 플랫폼에는 엔비디아 블루필드-4 DPU(BlueField-4 DPU)가 탑재되며, 엔비디아 베라 CPU(Vera CPU) 랙, 엔비디아 베라 블루필드-4 STX(Vera BlueField-4 STX) 스토리지, 엔비디아 스펙트럼TM-6 SPX 이더넷(SpectrumTM-6 SPX Ethernet)과 결합해 멀티 에이전트 시스템을 최적화함으로써 와트당 최고 처리량과 최저 지연 시간의 인퍼런스를 제공한다. @nvidia

브로홍 2026.08.25

[인공지능] AMD, IT 리더의 대규모 AI 도입 경제성 분석 지원 '토크노믹스 계산기' 출시

IT 의사결정권자(ITDM)는 대규모 AI 도입에 따른 경제적 현실 및 비용 문제에 직면해 있다. AMD는 이들이 AI 사용 비용을 보다 정확하게 파악하고 예산을 최적화할 수 있도록 지원하는 새로운 AMD 클라이언트 토크노믹스 계산기(AMD Client Tokenomics Calculator)를 출시했다. AMD 클라이언트 토크노믹스 계산기는 기업 IT 리더가 클라우드 전용, 로컬 및 하이브리드 환경에서 AI 워크로드를 실행하는 데 드는 비용을 직접 비교할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 사용량과 인프라 전략에 따라 경제성이 어떻게 달라지는지 파악할 수 있는 인사이트를 제공한다. 사용자는 팀 규모, 토큰 사용량, 클라우드 AI 모델, 배포 방식 등 다양한 변수를 맞춤 설정해 다음 항목을 평가할 수 있다. - 예상 총소유비용(TCO) 및 향후 최대 5년간의 누적 지출 비교 - 클라우드 전용 환경과 비교한 로컬 및 하이브리드 환경의 손익분기점 도달 시점 - 예상 비용이 가장 낮은 권장 배포 방식 - 분석된 워크로드에 적합한 AMD 하드웨어 구성 제안 또한 AMD 클라이언트 토크노믹스 계산기는 AMD 공식 웹페이지에서 직접 사용해 볼 수 있다. @amd

브로홍 2026.08.24

[인공지능] AMD, AI 에너지 효율 4배 향상 달성…2026년 목표치 상회

AMD는 2026년 중반 기준 AI 에너지 효율이 약 4배 향상됐다고 발표했다. 이는 현 시점에서 예상했던 3배 향상 목표를 앞선 성과이며, 같은 시점의 과거 추세와 비교해도 2배 이상 높은 수준이다. 이번 성과를 바탕으로 AMD는 2024년을 기준으로 2030년까지 AI 학습 및 추론을 위한 랙 스케일 에너지 효율을 20배 향상한다는 목표를 순조롭게 추진하고 있다. 특히 이번 성과는 컴퓨팅 반도체, 메모리, 인터커넥트, 소프트웨어 및 랙 스케일 시스템 설계에 이르기까지 시스템 차원에서 AI 효율성을 높여온 AMD의 접근 방식을 보여준다. AI 워크로드가 지속적으로 확대됨에 따라 에너지 효율 향상은 고객이 전력 1와트당 더 많은 유용한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있도록 지원하는 동시에 전력 사용량을 줄이고, 총소유비용을 개선하며, 전력, 냉각 및 인프라와 관련된 제약을 완화하는 데 도움을 줄 수 있다. AMD의 전망에 따르면 지속적인 효율성 향상이 가져올 잠재적 효과는 매우 큽니다. 2030년에는 약 2개의 AMD 랙이 2024년 기준 570개 랙과 동일한 수준의 컴퓨팅 성능을 제공할 것으로 예상된다. 이를 통해 대표적인 AI 학습 워크로드에서 사용 단계의 전력 소비량은 20분의 1로, 탄소 배출량은 28분의 1로 줄일 수 있을 것으로 전망된다. AMD는 또한 2025-26 기업 책임 보고서(Corporate Responsibility Report)를 발간하고 제품 효율성, 운영, 공급망 책임 및 지역사회 기여 전반에 걸친 성과를 공개했다. 주요 성과로는 2020년부터 2025년까지 운영 과정에서 발생하는 온실가스 배출량을 30% 감축했으며, AMD가 전 세계에서 사용하는 전력의 58%를 재생에너지원으로 조달했다. 또한 책임 있는 비즈니스 관행 준수 여부를 확인하기 위해 제조 공급업체 공장의 99%에 대해 감사를 실시했다. @amd

브로홍 2026.08.19

[인공지능] 엔비디아 RTX GPU, 로컬 AI에서 프론티어급 큐원3.8-27B 코딩 에이전트 구현

엔비디아가 엔비디아(NVIDIA) RTX GPU에서 큐원3.8-27B(Qwen3.8-27B)를 지원하며, 프론티어급 로컬 코딩 에이전트를 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 한다. 큐원3.8-27B는 큐원3.8-맥스(Qwen3.8-Max)의 로컬 동반 모델로, 270억 파라미터 규모의 오픈 모델이다. 단일 GPU에서 실행할 수 있으며, 로컬 파일과 도구, 프로젝트 컨텍스트를 활용하는 반응성 높은 코딩 워크플로우를 지원한다. 개발자는 민감한 코드와 독점 데이터, 프로젝트 컨텍스트를 자체 시스템에 유지하면서 개발 과정 전반에서 강력한 AI 지원을 활용할 수 있다. 이 모델은 현재 엔비디아 RTX PRO GPU와 엔비디아 지포스(GeForce) RTX 5090을 비롯한 엔비디아 RTX GPU에서 지원된다. 다중 토큰 예측(multi-token prediction, MTP)으로 최적화된 큐원3.8-27B는 MTP를 적용할 경우 단일 지포스 RTX 5090에서 초당 131토큰의 성능을 제공한다. 이에 따라 에이전틱 코딩, 도구 사용, 장시간 개발 작업 등에서도 빠른 로컬 추론을 구현할 수 있다. 개발자는 라마.cpp(llama.cpp), 올라마(Ollama), 언슬로스(Unsloth), LM 스튜디오 바이오닉(LM Studio Bionic)을 통해 즉시 활용할 수 있으며, 이들 모두 엔비디아 RTX GPU에서 큐원3.8-27B를 지원한다. 엔비디아 RTX의 성능과 쿠다(CUDA) 소프트웨어 생태계, 기존 오픈소스 도구를 결합해 새로운 모델을 폭넓게 지원하고, 빠른 반응성을 갖춘 로컬 에이전틱 코딩 워크플로우를 위한 기반을 제공한다. 한편 큐원3.8-27B는 DGX 스파크(DGX Spark)와 DGX 스테이션(DGX Station)에서도 지원된다. 모든 엔비디아 로컬 AI 디바이스의 NVFP4 지원을 비롯한 추가 최적화 기능도 곧 공개될 예정이다. 이를 통해 큐원3.8-27B는 엔비디아의 상시 구동 개인용 AI 시스템에서 프론티어급 로컬 코딩 에이전트를 구현할 수 있다. PC와 개인용 AI 시스템을 넘어, 엔비디아 젯슨(Jetson)에서도 큐원3.8-27B를 지원해 활용 범위를 엣지 환경으로 확장한다. 강력한 추론 역량과 에이전틱 역량을 갖춘 큐원3.8-27B는 MTP를 활용한 추측 디코딩(speculative decoding)을 통해 엣지 환경에서도 빠르고 반응성 높은 로컬 추론을 지원한다. @nvidia

브로홍 2026.08.18

[인공지능] 엔비디아, LG와 피지컬 AI 협력 확대… 아이작 GR00T 기반 차세대 휴머노이드 개발

엔비디아(www.nvidia.co.kr)와 LG가 개방형 추론 휴머노이드 파운데이션 모델인 엔비디아 아이작 GR00T(NVIDIA Isaac GR00T)를 기반으로 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발한다고 발표했다. 해당 로봇은 내년 1분기에 공개될 예정이다. 엔비디아와 LG는 8월 13일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 엔비디아 본사에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과 구광모 LG 대표가 참석한 가운데 양해각서(MOU)를 체결했다. 이를 통해 양사는 로보틱스, AI 팩토리, 모빌리티 분야에서 전략적 협력 구상을 넘어 본격적인 실행 단계에 돌입한다. 이번 협약에 따라 LG는 LG전자(LG Electronics) 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에서 LG 클로이드(LG CLOiD) 휠 베이스 로봇을 실증하고, 엔비디아 DSX와 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin)을 활용한 AI 팩토리 레퍼런스 사이트를 구축할 계획이다. 또한 엔비디아 드라이브 하이페리온(DRIVE Hyperion)을 기반으로 차세대 AI 정의 차량(AI-Defined Vehicle, AIDV) 플랫폼도 개발할 예정이다. 구광모 LG 대표는 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리와 피지컬 AI 분야에서 함께할 목표가 분명해졌다. 업계를 선도하는 레퍼런스 구축을 통해 AI 확산을 가속화하겠다”고 말했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “피지컬 AI가 제공하는 가장 중요한 기회는 모든 기계가 현실 세계를 이해하고 추론하며, 사람과 함께 안전하게 행동할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 데 있다. 이는 가정과 공장 현장, 도로에 이르기까지 우리의 일상을 새롭게 바꿔놓을 것”이라고 말했다. 이어 “LG와 엔비디아는 수년간 이어온 협력을 바탕으로 LG의 제품 엔지니어링 및 제조 분야 리더십과 엔비디아의 기술을 결합해 로봇, AI 팩토리, 자율주행차의 새로운 시대를 앞당기고 있다”고 말했다. 1. 로보틱스 엔비디아, LG 테네시 공장 세탁기 생산라인서 휠 베이스 로봇 실증 지원 LG와 엔비디아는 휴머노이드와 휠 베이스 로봇, 그리고 이를 학습·고도화하는 데 필요한 데이터 시스템에 이르기까지 피지컬 AI의 개발부터 실제 현장 배포까지 전 과정에서 협력을 확대하고 있다. LG는 내년 1분기 공개를 목표로 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇을 개발하고 있다. 해당 로봇에는 온보드 컴퓨팅과 고도화된 추론·제어를 위한 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor)가 탑재되며, 엔비디아의 개방형 휴머노이드 파운데이션 모델인 아이작 GR00T와 업계 최초의 로보틱스용 풀스택 통합 안전 시스템인 엔비디아 헤일로스 포 로보틱스(Halos for Robotics)를 기반으로 개발되고 있다. LG는 LG전자, LG이노텍(LG Innotek), LG에너지솔루션(LG Energy Solution)의 액추에이터, 센서, 배터리 등 ‘원 LG(One LG)’ 역량을 결합할 계획이다. 또한 LG는 연내 휠 베이스 로봇인 LG 클로이드를 LG전자의 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실제 생산 환경에서 실증할 예정이다. LG는 실증 결과를 바탕으로 로봇의 성능과 활용성을 개선하는 동시에 글로벌 생산시설, 가정, 상업 공간으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에는 LG의 로봇 데이터 플랫폼인 LG CNS의 피지컬웍스(PhysicalWorks) 기반의 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력도 포함된다. 피지컬웍스는 로보틱스를 위한 지속적인 데이터 수집, 합성 데이터 생성, 학습, 검증을 지원하는 현장형 피지컬 AI 데이터 팩토리 구축을 목표로 개발될 예정이다. 이번 협력을 통해 확보되는 로봇 데이터와 제조 현장 실증 경험은 LG가 자체 개발 중인 로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model, RFM)의 경쟁력 강화에도 활용된다. LG는 자체 AI 모델 역량을 지속적으로 고도화하는 동시에 엔비디아 아이작 GR00T를 적극 활용해 로보틱스 분야의 기술 경쟁력을 강화할 계획이다. 양사는 협력 실행력을 높이기 위해 기술 및 비즈니스 전문가로 구성된 공동 TF(Task Force)를 운영한다. TF는 연구개발, 현장 실증, 상용화 전반에 걸쳐 긴밀하게 협력할 예정이다. 2. AI 팩토리 엔비디아 DSX™ 플랫폼, LG AI 팩토리 레퍼런스 사이트 구축에 활용 LG는 엔비디아 DSX AI 팩토리 아키텍처를 기반으로 열 관리, 전력, 설계, 운영 등 AI 인프라 전반을 아우르는 ‘원 LG’ 역량을 결합하고 있다. LG는 2027년 상반기 엔비디아 베라 루빈을 기반으로 AI 팩토리 레퍼런스 사이트를 구축한다. 이후 해당 성과를 바탕으로 2028년 상반기까지 충청남도 천안에 80MW 규모의 LG AI 팩토리를 구축할 계획이다. 이 AI 팩토리는 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델 고도화에 활용될 예정이다. 이를 통해 LG는 설계, 구축, 운영까지 전 과정을 아우르는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 ‘원 LG’ 엔드 투 엔드 AI 팩토리 솔루션을 검증할 계획이다. 향후 이를 기반으로 글로벌 빅테크 고객에게 턴키 방식의 ‘원 LG’ 패키지 솔루션을 제공함으로써 글로벌 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대할 것으로 기대된다. 3. 미래 모빌리티 엔비디아 드라이브 플랫폼, LG 차세대 AI 정의 차량 개발 지원 LG는 엔비디아 드라이브 하이페리온을 기반으로 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI)와 자동차 소프트웨어 역량을 통합한 차세대 AI 정의 차량용 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 엔비디아는 AI 기반 자율주행 기술과 차량 컴퓨팅 플랫폼을 바탕으로 LG의 IVI 중심의 차량 부품 역량이 자율주행 분야로 확장될 수 있도록 지원한다. 이를 통해 LG는 자율주행 기능과 차량 내 AI 서비스를 통합한 차세대 자동차 솔루션을 글로벌 완성차 업체(OEM)에 제공하고, 미래 모빌리티 시장에서 새로운 성장 기회를 창출할 계획이다. @nvidia

브로홍 2026.08.17

[인공지능] 다나와, 생성형 AI 시대 새로운 쇼핑 관문으로 부상…가격비교·구매 연결 확대

이커머스 전문기업 커넥트웨이브가 운영하는 가격비교 서비스 다나와는 최근 1년간(2025년 8월~2026년 7월) 주요 생성형 AI 플랫폼을 통한 방문자 수를 분석한 결과, 전년 동기 대비 119% 증가했다. 이번 조사는 웹사이트 트래픽 분석 도구인 구글 애널리틱스(Google Analytics)의 유입 데이터를 기반으로 진행됐다. 기기별로는 PC 웹사이트 방문자가 115%, 모바일 웹사이트 방문자가 127% 증가하며 생성형 AI가 새로운 쇼핑 유입 채널로 빠르게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. AI 플랫폼별 증가율은 제미나이(Gemini)가 910%로 가장 높은 증가세를 기록했다. 이어 챗GPT(ChatGPT)가 92.5%, 퍼플렉시티(Perplexity)가 91.8% 증가했다. 실제 유입 규모는 챗GPT가 가장 컸다. 최근 1년간 생성형 AI를 통한 전체 방문자 가운데 챗GPT 비중은 62.1%로 가장 높았으며, 퍼플렉시티, 제미나이, 클로드(Claude)가 뒤를 이었다. 생성형 AI를 통한 유입 이용자는 가격 비교와 구매 탐색 과정으로 자연스럽게 연결되고 있다. 커넥트웨이브의 자체 분석 결과, 최근 1년간 생성형 AI를 통해 다나와와 에누리를 방문한 이용자 중 다나와는 33%, 에누리는 27%가 제휴 쇼핑몰로 이동했다. 다나와는 이러한 변화에 맞춰 국내 가격비교 플랫폼 최초로 'AI 쇼핑 MCP(Model Context Protocol)'를 선보였다. 이를 통해 AI가 다나와의 실시간 가격 및 상품 데이터를 활용해 이용자에게 적합한 상품과 구매처를 추천할 수 있도록 지원한다. 현재는 클로드와 연동해 서비스를 제공하고 있으며, 향후 챗GPT, 제미나이 등 주요 생성형 AI 플랫폼으로 연동을 순차적으로 확대해 생성형 AI 기반 가격비교 서비스 시장의 주도권을 확고히 확보해 나갈 계획이다. 다나와는 20년 이상 축적한 14억 건 이상의 상품 데이터를 기반으로 쿠팡, 네이버, 11번가, G마켓, SSG닷컴 등 국내 주요 쇼핑몰과 실시간 연동해 가격, 재고, 할인 혜택 정보를 제공하고 있다. 특히 다양한 쇼핑몰에 분산된 상품 정보를 표준화하고 카탈로그화한 데이터 경쟁력이 생성형 AI 시대 핵심 자산으로 평가받고 있다.

브로홍 2026.08.13

[인공지능] 엔비디아, 로보택시·자율주행차용 프론티어급 개방형 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’ 상업적 이용 가능

브로홍 2026.08.09

[인공지능] 픽스AI, 통합형 창작 도구 ‘PixAI Studio’ 정식 출시

전 세계 1500만 명 이상의 등록 사용자를 보유한 글로벌 AI 2D 창작 플랫폼 픽스AI(PixAI)를 운영하는 메타노멀리 K.K.는 이미지 생성과 영상 제작, 편집, 에셋 관리를 하나의 시각적 제작 흐름으로 연결하는 통합형 AI 창작 도구 ‘PixAI Studio’를 정식 출시했다고 밝혔다. PixAI Studio는 프롬프트를 입력해 개별 이미지를 생성하는 기존 방식에서 나아가 캐릭터 제작과 장면 편집, 영상 변환, 음성 합성, 후속 에셋 제작 등 여러 창작 단계를 하나의 캔버스에서 설계하고 관리할 수 있도록 만든 노드 기반 워크스페이스다. 이용자는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등의 에셋과 생성·편집 단계를 노드 형태로 자유롭게 배치하고 연결할 수 있다. 각 노드의 출력은 다음 제작 단계의 입력으로 이어지며, 기존에 여러 도구와 작업 화면을 오가며 진행하던 복잡한 제작 과정을 하나의 시각적 워크플로로 구성할 수 있다. 예를 들어 캐릭터 이미지를 생성한 뒤 표정과 의상, 배경을 수정하고 여러 장면에 배치해 연속된 스토리 이미지를 만들 수 있다. 완성된 장면은 영상 변환과 음성 합성 단계로 연결해 짧은 애니메이션이나 뮤직비디오, 게임 프로모션 영상으로 확장할 수 있다. 제작 도중 특정 장면이나 결과물을 변경해야 할 경우에도 해당 노드의 입력이나 설정만 조정해 후속 작업에 반영할 수 있다. 전체 제작 과정을 처음부터 반복하지 않고 필요한 단계에 집중할 수 있어 시안 비교와 반복 수정에 필요한 시간과 작업 부담을 줄인다. 픽스AI는 이번 출시를 통해 AI 창작의 중심을 ‘한 번의 결과물 생성’에서 ‘반복 가능하고 확장 가능한 콘텐츠 제작 파이프라인’으로 넓힌다는 계획이다. 한 장의 이미지 생성에서 전체 콘텐츠 제작 파이프라인으로 기존 AI 창작 환경에서는 이미지를 생성한 뒤 결과물을 내려받고, 편집이나 영상 제작을 위해 별도의 도구에 다시 업로드하는 방식이 일반적이었다. 캐릭터와 장면이 늘어날수록 파일과 버전을 개별적으로 관리해야 했으며, 수정이 발생할 때마다 참고 이미지와 설정을 다시 입력하거나 여러 제작 단계를 반복해야 했다. 특히 연재 만화, 애니메이션, 비주얼 노벨, 게임 콘텐츠처럼 동일한 캐릭터와 세계관이 여러 장면에 걸쳐 이어지는 프로젝트에서는 작업 흐름이 쉽게 단절될 수 있었다. PixAI Studio는 캐릭터 생성, 장면 구성, 이미지 편집, 영상 변환, 음성 합성, 텍스트 배치, 에셋 관리 등 분산돼 있던 제작 단계를 하나의 캔버스 안에 통합한다. 이용자는 프로젝트 목적에 맞게 필요한 노드를 배치하고, 각 결과물이 다음 작업으로 이어지는 구조를 직접 설계할 수 있다. 여러 도구를 오가며 파일을 이동하거나 동일한 설정을 반복하는 과정을 줄여 초기 아이디어를 실제 결과물로 발전시키는 데 필요한 시간을 단축한 것이 특징이다. 이를 통해 AI 생성 결과물은 한 번 사용하고 끝나는 이미지가 아니라 새로운 장면과 이야기, 영상 콘텐츠에 반복적으로 활용할 수 있는 프로젝트 자산으로 기능한다. PixAI는 최종 결과물뿐 아니라 결과물이 만들어지는 과정까지 구조화함으로써 개인 크리에이터도 전문 제작 환경에서 사용하는 콘텐츠 파이프라인을 보다 직관적으로 운영할 수 있도록 했다고 설명했다. 생성·편집·영상·음성 흐름을 한 캔버스에서 PixAI Studio의 핵심은 다양한 제작 단계와 에셋의 관계를 시각적으로 보여주는 노드 기반 캔버스다. 각 노드는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등의 에셋이나 생성·편집 작업을 나타낸다. 이용자는 필요한 노드를 캔버스 위에 배치하고 선으로 연결해 하나의 아이디어가 어떤 과정을 거쳐 최종 콘텐츠로 발전하는지를 한눈에 확인할 수 있다. 작업 구조가 화면에 표시되기 때문에 여러 장면과 버전이 동시에 만들어지는 프로젝트에서도 각 에셋이 어디에서 생성됐고, 어떤 후속 작업에 활용되는지 쉽게 파악할 수 있다. 시네마틱 영상 제작에서는 이미지 생성부터 영상 변환, 음성 합성까지 이어지는 과정을 하나의 워크플로로 구성할 수 있다. 캐릭터와 배경을 이미지로 제작한 뒤 움직임을 추가하고, 음성과 오디오를 결합해 하나의 영상 콘텐츠로 완성하는 방식이다. 연재 만화 제작에서는 캐릭터 설정을 기준으로 페이지별 구도를 생성하고, 장면 이미지와 대사·텍스트를 같은 캔버스에서 관리할 수 있다. 캐릭터 설정과 각 페이지의 제작 관계를 하나의 흐름으로 연결해 장기 연재나 스토리 기반 프로젝트의 구조를 체계적으로 관리할 수 있다. 픽스AI는 노드 기반 제작 방식을 전문 기술자만을 위한 복잡한 도구가 아니라 개인 일러스트레이터와 만화 창작자, 영상 크리에이터도 활용할 수 있는 시각적 창작 환경으로 제공한다는 방침이다. 160만 개 이상 커뮤니티 LoRA와 기존 작품 자산 직접 연결 PixAI Studio는 픽스AI가 자체 개발한 애니메이션 특화 이미지 모델을 비롯해 160만 개 이상의 커뮤니티 LoRA를 포함한 플랫폼의 모델 생태계에 직접 접근할 수 있도록 설계됐다. 이용자는 프로젝트에 필요한 모델과 LoRA를 선택하고 이미지 생성, 편집, 영상 제작 단계와 조합해 자신만의 제작 워크플로를 구성할 수 있다. 여러 LoRA를 함께 활용해 프로젝트 고유의 화풍과 시각적 특징을 설정하고, 동일한 구성을 연재 만화와 애니메이션, 게임 비주얼, 시리즈 콘텐츠 전반에 적용하는 것도 가능하다. 이는 개별 장면에서 같은 캐릭터를 유지하는 것을 넘어 프로젝트 전체의 색감과 표현 방식, 화면 분위기를 일관되게 관리하는 데 도움이 된다. 기존에 픽스AI에서 제작한 작품도 Studio 안으로 불러와 새로운 프로젝트의 에셋으로 활용할 수 있다. 이미 완성한 캐릭터나 장면에 새로운 의상과 배경을 적용하거나 다른 구도와 후속 장면을 제작한 뒤 영상 콘텐츠로 확장할 수 있다. 외부 도구를 오가며 작품을 내려받고 다시 업로드하는 과정을 줄이고, 픽스AI 안에서 생성과 편집, 에셋 활용, 후속 제작이 자연스럽게 이어지도록 한 점도 주요 특징이다. 픽스AI는 애니메이션·2D 창작에 특화된 자체 모델과 대규모 커뮤니티 LoRA 생태계, 이용자가 축적한 기존 작품을 하나의 제작 환경에서 연결할 수 있다는 점이 범용 노드 도구와 구별되는 PixAI Studio의 핵심 경쟁력이라고 설명했다. 영상·연재 만화·캐릭터 디자인으로 활용 영역 확대 PixAI Studio는 단일 이미지 제작을 넘어 여러 단계와 형식을 결합해야 하는 복합 콘텐츠 프로젝트에 활용할 수 있다. 시네마틱 영상 제작에서는 이미지 생성, 영상 변환, 음성 합성 과정을 하나의 제작 구조로 연결할 수 있다. 캐릭터와 배경 이미지를 영상화하고 오디오를 결합해 짧은 애니메이션과 뮤직비디오, 게임 프로모션 영상 등을 제작할 수 있다. 연재 만화 제작에서는 캐릭터 설정, 페이지별 구도 생성, 장면 이미지 제작, 대사와 텍스트 관리를 한곳에서 진행할 수 있다. 동일한 인물과 세계관이 반복해서 등장하는 프로젝트에서도 캐릭터 설정과 페이지별 제작 흐름을 연결해 관리할 수 있다. 캐릭터 디자인 과정에서는 하나의 기본 설정을 바탕으로 표정과 의상, 포즈, 배경이 다른 여러 버전을 효율적으로 제작할 수 있다. 캐릭터 설정 자료와 감정별 표정, 의상 시안, 홍보용 비주얼 등 시리즈 제작에 필요한 에셋을 하나의 워크플로에서 확장할 수 있다. 여러 LoRA를 조합하면 프로젝트 고유의 화풍을 설정하고 이를 전체 시리즈에 적용할 수 있어 캐릭터의 외형뿐 아니라 색감과 표현 방식까지 통일된 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 픽스AI는 이를 통해 개인 창작자도 여러 전문 도구를 별도로 구축하지 않고, 캐릭터 디자인에서 연재 콘텐츠와 영상 제작까지 이어지는 복합 프로젝트를 한곳에서 진행할 수 있도록 지원한다. 템플릿과 캐릭터 일관성으로 전문 워크플로 진입장벽 낮춰 노드 기반 도구는 높은 자유도를 제공하지만, 처음 접하는 이용자에게는 복잡하게 느껴질 수 있다. PixAI Studio는 이용자가 모든 제작 구조를 처음부터 직접 설계해야 하는 부담을 줄이기 위해 이미지와 영상 제작용 사전 템플릿을 제공한다. 이용자는 목적에 맞는 템플릿을 선택해 바로 작업을 시작한 뒤 필요한 노드와 모델, 에셋을 추가해 자신만의 워크플로로 발전시킬 수 있다. 초보 이용자는 미리 구성된 제작 흐름을 따라가며 각 노드의 역할과 연결 방식을 익힐 수 있다. 숙련된 크리에이터는 템플릿을 출발점으로 여러 모델과 LoRA, 편집 단계를 결합한 복잡한 제작 파이프라인을 구축할 수 있다. 여러 장면을 제작하는 과정에서도 캐릭터의 외형과 핵심 특징을 유지하기 쉽도록 설계한 점도 주요 특징이다. 동일한 캐릭터가 반복해서 등장하는 애니메이션과 연재 만화, 비주얼 노벨, 게임 콘텐츠에서는 얼굴과 의상, 색상, 시각적 특징의 일관성이 전체 완성도를 좌우한다. PixAI Studio에서는 하나의 캐릭터 에셋을 중심으로 표정과 포즈, 의상, 배경, 장면 연출을 확장해 프로젝트 전체의 통일감을 높일 수 있다. 이용자는 한 명의 오리지널 캐릭터를 기반으로 일상 장면과 전투 장면, 표정 차이, 의상 시안, 홍보 포스터와 짧은 영상까지 하나의 프로젝트 안에서 발전시킬 수 있다. 생성 도구를 넘어 ‘AI 콘텐츠 제작 환경’으로 픽스AI는 그동안 애니메이션풍·2D 이미지 생성에 특화된 플래그십 모델 ‘Tsubaki.2’, 프롬프트 없이 대화로 이미지를 생성하는 AI 창작 에이전트 ‘Mio.2’, 자연어 기반 이미지 편집 모델 ‘PixAI Edit Pro(v1.0)’ 등을 선보이며 창작 기능을 확대해 왔다. PixAI Studio는 이러한 개별 기능과 모델 생태계, 이용자가 축적한 작품을 실제 콘텐츠 제작 단계에 맞춰 연결하는 상위 작업 환경이다. 이번 출시는 새로운 생성 모델 하나를 추가한 업데이트가 아니라 픽스AI가 보유한 이미지·영상·편집·에셋 기능을 하나의 제작 시스템으로 재구성한 대규모 제품 확장이라는 점에서 의미가 있다. 픽스AI는 이를 통해 생성형 AI 서비스의 역할을 결과물을 빠르게 만드는 도구에서 창작자가 아이디어와 에셋, 여러 제작 단계를 직접 설계하고 관리하는 콘텐츠 제작 환경으로 확장한다는 전략이다. 픽스AI는 생성형 AI를 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 위해서는 개별 모델의 성능뿐 아니라 여러 작업 단계를 안정적으로 연결하고, 만들어진 에셋을 반복적으로 활용할 수 있는 환경이 필요하다며, PixAI Studio는 이용자가 아이디어부터 최종 결과물까지의 과정을 하나의 시각적 제작 파이프라인으로 설계할 수 있도록 만든 통합형 AI 창작 워크스페이스라고 설명했다. 이어 픽스AI의 애니메이션 특화 모델과 커뮤니티 LoRA, 이용자의 기존 작품을 하나의 제작 환경에서 연결해 전문 콘텐츠 제작 방식의 진입장벽을 낮추는 것이 목표라며, 개인 크리에이터도 이미지와 영상, 연재형 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작할 수 있도록 Studio의 모델과 템플릿, 워크플로 기능을 지속적으로 고도화해 나가겠다고 밝혔다.

브로홍 2026.08.07

[인공지능] 이파피루스, 열람과 비식별화를 하나로… ‘스트림닥스 7.0’ 출시

문서 AI 전문 기업 이파피루스가 문서 열람부터 고도화된 보안, 개인정보 비식별화까지 단 하나의 솔루션으로 완벽히 해결하는 차세대 웹 문서 뷰어 ‘스트림닥스(StreamDocs) 7.0’을 공식 출시했다고 밝혔다. StreamDocs 7.0은 이파피루스가 글로벌 AI 고객을 대상으로 론칭해 퍼플렉시티(Perplexity.ai) 등에서 사용 중인 MuPDF WebViewer와 동일한 엔진을 탑재했다. 이를 통해 글로벌 빅테크 기업들이 검증한 압도적인 렌더링 속도와 정교한 문서 텍스트 추출 성능을 국내외 기업 고객에게 동일하게 제공한다. 이번 신제품은 문서 포맷이나 기능별로 뷰어 및 보안 솔루션을 개별 구매해 연동해야 했던 기존 시장의 구조적 불편함을 완전히 해소한다. 기업 및 공공기관 고객은 단 하나의 솔루션 도입만으로 HWP, HWPX, MS 오피스, PDF, ODT 등 모든 업무용 문서를 다운로드 없이 웹 브라우저에서 초고속 스트리밍 방식으로 열람할 수 있다. 특히 열람과 보안 체계를 하나로 묶은 단일 인프라를 통해 유지관리 효율성을 대폭 끌어올렸다. StreamDocs 7.0은 실시간 스트리밍 방식을 기반으로 포맷에 관계없이 모든 문서에서 동일한 고성능 주석(메모, 링크, 스탬프, 도형 등) 작성, 초성 및 정규식 검색, 다수의 문서를 하나의 문서처럼 연속 열람하는 DAP(Document Assembly) 기술을 완벽하게 지원한다. 특히 StreamDocs 7.0은 최근 강화된 개인정보 보호법에 맞춰 민감 정보 및 개인정보를 완벽하게 가려내는 ‘비식별화 기능’을 옵션이 아닌 기본 사양으로 전격 탑재했다. 별도의 비식별화 전용 솔루션을 추가 구매할 필요가 없어 기업의 IT 도입 비용과 시스템 복잡도를 획기적으로 줄여준다. 개발 공수와 관리 부담을 획기적으로 낮춘 ‘No-Code(노코드) 어드민’도 함께 제공된다. 이로써 고객사 시스템 관리자는 최초 도입 후 비즈니스 환경 변화나 업무 요구사항에 따라 별도의 코드 수정 없이 토글(On/Off) 버튼 클릭만으로 뷰어 UI 항목, 열람방식·다운로드·인쇄·주석 권한 설정 등을 세분화해 즉시 제어할 수 있다. 또한 워터마크, 타임스탬프(TSA), 비가시 추적코드 등 필요한 보안 고도화 기능도 레고 블록처럼 유연하게 연동해 활용할 수 있다. 이파피루스는 행정안전부, 국세청, 국민연금공단, 조달청, 우리은행, 삼성화재, KB증권 등 주요 기관 및 대기업에서 검증받은 독보적 기술력을 바탕으로 이번 7.0 버전을 통해 B2B 및 공공 DX 시장에서의 입지를 더욱 공고히 할 계획이다. 김정희 이파피루스 대표이사는 “그동안 기업들은 문서 열람, 보안, 비식별화 등 개별 솔루션을 각각 도입하고 연동하느라 막대한 비용과 관리적 부담을 안고 있었다”며 “StreamDocs 7.0은 ‘열람과 보안의 완벽한 단일 솔루션화’와 ‘비식별화 기본 탑재’라는 파격적인 혁신을 통해 고객의 IT 인프라 효율성을 극대화한 제품”이라고 강조했다. 이어 “고객이 필요한 기능을 그때그때 유연하게 확장할 수 있는 구조와 압도적인 스트리밍 기술력을 앞세워 기존의 개별 구매 중심 뷰어 시장 판도를 개편하고 웹문서 솔루션 분야에서 이파피루스만의 독보적인 시장 리더십을 더욱 견고히 다져나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.

브로홍 2026.08.06

[인공지능] 문샷, 기업가치 500억 달러 IPO 추진… Kimi K3 성공에도 AI 모델 증류 논란

중국 AI 기업 문샷(Moonshot AI)이 기업공개(IPO)를 추진하는 것으로 알려졌다. 생성형 AI 모델 'Kimi K3'의 성공을 발판으로 기업가치 500억 달러를 목표로 하고 있지만, 미국에서는 앤트로픽(Anthropic) 모델 증류(Model Distillation) 의혹이 제기되면서 논란도 이어지고 있다. 중국 매체 보조에 따르면 문샷은 이르면 이달 홍콩 증시 상장을 추진할 계획이다. 시장에서는 IPO를 통해 최소 30억 달러 이상의 신규 자금을 조달할 것으로 전망하고 있다. 다만 실제 공모 규모가 이보다 더 커질 가능성도 제기됐다. 문샷은 최근 시리즈 F 투자에서 약 35억 달러를 조달하며 기업가치 350억 달러를 인정받았다. 이후 진행 중인 시리즈 G에서는 기업가치를 500억 달러 수준으로 끌어올리는 방안도 거론되고 있다. 때문에 시장에서는 IPO 역시 이를 웃도는 기업가치를 목표로 할 가능성이 높다고 봤다. 기업가치 상승의 배경에는 Kimi K3가 있다. Kimi K3는 8,960억 개의 전문가(Experts)를 활용하는 대규모 Mixture of Experts(MoE) 구조를 채택했다. 모델 활성화 과정에서는 필요한 전문가만 선택적으로 실행해 연산량을 줄이는 동시에, KV 캐시(KV Cache) 사용량과 토큰당 메모리 소비를 크게 낮춘 것이 특징이다. 또한 전문가를 다수의 GPU에 분산 배치해 대규모 AI 데이터센터에서도 높은 처리 효율을 확보하도록 설계됐다. 업계에서는 독특한 구조 덕분에 Kimi K3가 동일한 추론 성능 대비 운영 비용을 크게 낮췄다고 평가하고 있다. 문샷은 컴퓨팅 인프라도 빠르게 확대하고 있다. 블룸버그에 따르면 회사는 알리바바로부터 엔비디아 H200 GPU 약 2만 개 규모의 AI 클러스터를 확보한 것으로 알려졌다. 이를 통해 차세대 모델 학습과 추론 인프라를 대폭 확대하고 있다. 다만 미국에서는 Kimi K3를 둘러싼 논란도 계속되고 있다. 앤트로픽과 일부 미국 정부 관계자는 문샷이 자사 모델 'Fable'을 증류해 Kimi K3를 개발했다는 의혹을 제기했다. 모델 증류는 기존 대형 모델의 출력 결과를 활용해 새로운 모델을 학습시키는 기법으로, AI 업계에서는 널리 활용되는 기술이다. 그러나 원 개발사의 허가 없이 상용 모델을 증류에 활용했다면 지식재산권과 이용 약관 위반 여부가 쟁점이 될 수 있다. 현재까지 문샷은 관련 의혹에 대해 공식적으로 인정하지 않았으며, 미국 측 역시 구체적인 기술적 근거는 공개하지 않았다. 일부 미국 정부 관계자는 문샷이 엔비디아 GB300 서버를 자체 보유하고 있으며 태국을 통해 추가 GPU를 확보했다는 의혹도 제기했지만, 이 역시 현재까지 공식적으로 확인된 내용은 아니다. 업계에서는 이번 IPO 추진이 중국 AI 기업의 자금 조달 경쟁을 한층 가속화할 것으로 보고 있다. 딥시크(DeepSeek), 즈푸AI(Zhipu AI), 문샷 등 중국 AI 기업들이 잇달아 초거대 모델과 AI 인프라 투자에 나서는 가운데, 향후 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 GPU 확보 능력과 자본 조달 역량까지 포함하는 종합 경쟁으로 확대될 것이라는 전망이 나온다. 출처 = https://www.weeklypost.kr/news/articleView.html?idxno=11744

대장 2026.08.03

[인공지능] 엔비디아, AI 안전·보안 위한 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스’ 출범

엔비디아가 AI 안전과 사이버 보안을 강화하기 위한 ‘오픈 시큐어 AI 얼라이언스(Open Secure AI Alliance)’의 출범을 발표했다. 엔비디아와 창립 회원사들은 책임 있는 AI 활용과 신뢰도 향상을 지원하는 개방형 모델, 에이전트 하네스와 보안 도구를 공동 개발하고 공유할 예정이다. 오픈소스 소프트웨어는 세계 경제를 지탱하는 핵심 기반이다. 기술을 전문가 커뮤니티가 자유롭게 활용하고 검토할 수 있도록 함으로써 클라우드 컴퓨팅, 금융 서비스, 제조, 통신, 정부와 인터넷 서비스 전반을 뒷받침하고 있다. 사이버 보안은 오픈소스 소프트웨어의 3대 수혜 분야 중 하나다. 리눅스 재단(Linux Foundation)의 아크리테스(Akrites) 이니셔티브와 오픈SSF(OpenSSF) 커뮤니티의 활동을 기반으로 기반으로 하는 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 개방형 기술을 활용해 취약점을 해결하고 공개하는 데 협력할 예정이다. 오픈소스가 소프트웨어를 위한 공동의 기반을 마련했듯, 미국과 파트너 국가들은 이제 AI 보안과 관련한 선택의 기로에 놓여 있다. 인프라를 보호하는 방어 체계를 소수의 불투명한 시스템 안에 둘 것인지, 아니면 모든 보안 담당자가 검토하고 조정하며 배포할 수 있는 개방형 모델과 하네스, 도구를 기반으로 구축할 것인지 선택해야 한다. 세계에는 폐쇄형 모델과 개방형 모델이 모두 필요하다. 특히 사이버 보안 분야에서 개방형 모델과 개방형 하네스는 필수적이다. 방어 역량에 대한 접근성을 확대하고, 보안 담당자를 위한 투명성을 높이며, 데이터를 보호하면서 사이버 방어를 수행할 수 있도록 지원하기 때문이다. 또한 맞춤화와 현지화가 가능한 제어 기능을 통해 최첨단 폐쇄형 모델을 보완한다. 오픈소스는 단일 장애점 없이 커뮤니티가 주도하고 각 조직이 직접 통제할 수 있는 대규모 분산형 방어 체계를 가능하게 한다. 개방형 모델도 다른 강력한 기술과 마찬가지로 악용될 수 있다. 여기에는 안전장치를 약화하거나 기능을 사이버 공격에 전용하려는 시도도 포함된다. 그러나 이러한 위험은 개방형 시스템에만 존재하는 것이 아니며, 첨단 AI가 배포되는 모든 환경에서 관리돼야 한다. 최근 발생한 허깅페이스(Hugging Face) 보안 사고는 사이버 보안 담당자에게 자체 방어를 위한 개방형 최첨단 에이전틱 시스템이 필요하다는 점을 분명히 보여줬다. 당시 공격자와 방어자를 구분하지 못한 폐쇄형 AI 도구가 필수적인 포렌식 분석을 차단하자, 허깅페이스는 자체 인프라에서 오픈 웨이트 GLM 5.2 모델을 실행해 1만7,000건 이상의 활동을 분석하고 침입을 차단했다. 이 사건은 실질적인 사실을 보여줬다. 보안 담당자가 첨단 AI를 직접 검토하고 조정하며 자체 인프라에서 실행할 수 없다면, 신속한 대응이 가장 중요한 바로 그 순간에 대응 역량이 제한될 수 있다. 기업과 국가는 핵심 산업이 멀티벤더 생태계 전반에서 보안 시스템을 구축하고 단일 장애점을 방지할 수 있도록 개방형 최첨단 방어 도구와 기술을 확보해야 한다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스의 사명은 전 세계 보안 담당자들이 신뢰하고 직접 통제할 수 있는 개방형 최첨단 도구를 활용할 수 있도록 하는 것이다. 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안, 엔터프라이즈 소프트웨어, 오픈소스 재단과 AI 연구 분야의 주요 기업과 기관들이 오픈 시큐어 AI 얼라이언스의 창립 파트너로 참여한다. 참여사에는 엔비디아를 비롯해 어도비(Adobe), 케이던스(Cadence), 캐피털 원(Capital One), 시스코(Cisco), 클라우데라(Cloudera), 클라우드플레어(Cloudflare), 코그니션(Cognition), 크라우드스트라이크(CrowdStrike), 데이터브릭스(Databricks), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 도어대시(DoorDash), 엘라스틱(Elastic), HPE, 허깅페이스, IBM, 랭체인(LangChain), 리눅스 재단, 마이크로소프트(Microsoft), 네이버(NAVER), 넷앱(NetApp), 누스 리서치(Nous Research), 오픈클로(OpenClaw), 팔란티어(Palantir), 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks), 레드햇(Red Hat), 리플렉션 AI(Reflection AI), 세일즈포스(Salesforce), SAP, SK텔레콤, 서비스나우(ServiceNow), 지멘스(Siemens), 스노우플레이크(Snowflake), 스페이스XAI(SpacexAI), 시놉시스(Synopsys), 싱킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab), 트렌드AI(TrendAI) 등이 포함된다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 AI 시대의 소프트웨어와 에이전트를 보호하기 위한 개방형 기술과 기법, 도구를 개발하고 공유하는 연합체다. 일각에서는 개방형 모델이 사이버 공격에 악용되거나 가드레일을 제거하도록 수정될 수 있기 때문에 본질적으로 안전성이 낮다고 주장한다. 이러한 위험은 실제로 존재하지만 폐쇄형 시스템에서도 사라지지 않는다. 단순히 모델 가중치를 비공개로 유지한다고 해서 공격자가 강력한 AI를 확보하거나 악용하려는 시도까지 막을 수 있는 것은 아니다. 올바른 대응은 보안 담당자가 강력한 개방형 시스템에 접근하지 못하도록 제한하는 것이 아니다. 개방성과 함께 강력한 안전장치, 악의적 사용을 금지하는 명확한 규칙, 엄격한 평가와 신속한 취약점 대응 체계를 마련해야 한다. 사이버 보안에서 더 안전한 방향은 더 많은 보안 담당자가 사회가 의존하는 시스템을 시험하고 검증하며 강화할 수 있도록 하는 것이다. 보안 담당자에게는 최첨단 폐쇄형 모델과 최첨단 개방형 모델이 모두 필요하며, 두 모델이 함께 작동해야 한다. 이를 통해 보안 담당자는 업무에 적합한 시스템을 선택하고, 보안상 필요한 모든 환경에서 투명성과 맞춤화, 소버린 통제권을 확보할 수 있다. 개방형 연구로 사이버 보안과 AI 안전 강화 AI 에이전트는 단순한 언어 모델이 아니다. 모델과 하네스, 가드레일로 구성된 복잡한 시스템이다. 실질적인 AI 안전과 보안은 모델 가중치가 공개됐는지 또는 비공개됐는지만으로 결정되지 않는다. 아이덴티티, 권한, 하네스, 가드레일, 로그와 평가 등 전체 에이전트 스택에 의해 좌우된다. 개방형 하네스와 도구를 활용하면 더 많은 보안 담당자가 이러한 제어 체계를 보다 쉽게 검토하고 테스트하며 개선할 수 있다. 엔비디아는 새로운 사이버 보안 도구와 기술 개발을 가속하기 위해 오픈 시큐어 AI 얼라이언스에 개방형 모델과 모델 가중치, 데이터, 새로운 에이전트 하네스 연구를 제공한다. 새로운 오픈소스 엔비디아 랩스 객체 지향 에이전트(NVIDIA Labs Object-Oriented Agent, NOOA) 프로젝트도 현재 깃허브(GitHub)를 통해 이용할 수 있다. 이를 통해 에이전트 하네스에서 고급 AI 안전 기능에 대한 접근성을 높일 수 있다. NOOA 연구 프레임워크는 하네스가 모델과 더욱 효과적으로 통합되도록 지원해 에이전트의 행동을 보다 쉽게 테스트하고 추적, 감사, 관리할 수 있도록 한다. 얼라이언스 참여사들은 아이덴티티와 격리부터 안전한 모델 형식, 멀티모델 스캐닝과 보안 코딩 워크플로우에 이르는 개방형 에이전트 방어 스택을 구축하고 있다. HPE는 SPIFFE/SPIRE에 기여하고 있다. SPIFFE/SPIRE는 AI 에이전트와 서비스의 신원을 암호학적으로 검증할 수 있는 제로 트러스트 아이덴티티 프레임워크 표준과 방식을 마련해, 승인된 워크로드만 통신하고 엔터프라이즈 자원에 접근하도록 지원한다. 허깅페이스는 AI 모델 가중치를 안전하게 저장하는 형식인 세이프텐서(Safetensors)를 파이토치 재단(PyTorch Foundation)에 제공했다. 세이프텐서는 투명성을 제공하며 원격 코드 실행이 발생하지 않는다는 보장을 제공한다. IBM과 레드햇의 라이트웰(Lightwell)은 디지털 서명된 패치를 통해 오픈소스 공급망 전반으로 보안을 확장한다. 마이크로소프트의 MDASH 멀티모델 에이전틱 스캐닝 하네스는 여러 전문 AI 에이전트를 조정해 실제로 악용 가능한 버그를 발견하고, 토론하며, 입증한다. 스페이스XAI는 신뢰성과 투명성을 높이고 새로운 기능 개발을 촉진하기 위해 터미널 기반 AI 코딩 에이전트인 그록 빌드(Grok Build)를 오픈소스로 공개했다. 또한 개발자와 연구 커뮤니티를 지원하기 위해 그록 모델 제품군의 가중치를 오픈소스로 공개할 계획이다. 정책 입안자와 규제 당국에 대한 제언 정책 입안자와 규제 당국이 AI 안전 문제를 다루는 과정에서는 개방형 모델과 하네스, 보안 도구를 AI와 사이버 보안 정책의 위험 요소가 아닌 방어 자산으로 인식하는 것이 중요하다. 최첨단 개방형 AI 시스템을 일괄적으로 제한하면 방어 역량이 약화되고, 소수의 폐쇄형 제공업체에 권한과 의존도, 취약성이 집중될 위험이 있다. 기업과 정부는 과거 세대가 오픈소스 소프트웨어에 투자했던 것처럼 데이터세트, 평가 프레임워크, 공격 시뮬레이터와 레드팀 도구 등 AI 방어를 위한 공동의 개방형 인프라에 투자해야 한다. 함께 만들어야 할 미래 AI 에이전트 시대는 회복탄력성과 공동의 보안을 강화하는 시대가 될 수 있다. 올바른 선택을 한다면 개방형 보안 AI 시스템은 보안 담당자에게 필요한 도구를 제공하고, 경쟁을 강화하며, 기술 리더십을 확대하고, 이 혁신적인 기술의 안전과 보안이 모두를 위해 개방된 환경에서 구축되도록 할 수 있다. 이러한 미래는 기밀성만으로 안전이 보장된다고 가정해서는 확보할 수 없다. 철저한 검증을 견딜 만큼 강력하고, 개선할 수 있을 만큼 유연하며, 모든 보안 커뮤니티의 역량을 결집할 수 있을 만큼 개방적인 시스템을 구축해야 한다. 이는 함께 만들어갈 가치가 있는 미래다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 정부와 산업계, 연구자들이 AI 시대를 함께 보호하는 노력에 동참할 것을 제안한다. @nvidia

브로홍 2026.07.31

[인공지능] 엔지니어들과 함께하는 ‘오픈소스 서밋 코리아’ 개최

오픈소스를 통해 대규모 혁신을 지원하는 비영리 단체인 리눅스 재단(The Linux Foundation)은 8월 11일부터 12일까지 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 호텔에서 개최되는 ‘오픈소스 서밋 코리아(Open Source Summit Korea)’의 주요 프로그램을 추가로 발표했다. 오픈소스 서밋 코리아는 개발자와 기술 리더들에게 리눅스 커널 개발 및 클라우드 인프라를 비롯해 AI 플랫폼, 임베디드 시스템, 소프트웨어 공급망 보안, 오픈소스 프로그램 관리에 이르기까지, 오늘날 가장 중요한 오픈소스 기술을 구현 및 운영하는 전문가들과 직접 교류할 수 있는 기회를 제공한다. 이틀간 진행되는 기술 프로그램은 업계 전반의 동향은 물론, 엔지니어링 실무와 운영 환경에서의 구축 사례, 구현 과정에서 얻은 경험, 그리고 현장에서 직면한 다양한 과제에 초점을 맞춰 기획되었다. 참가자들은 세계에서 가장 영향력 있는 기술 조직에서 활동하는 유지관리 전문가와 연구원, 아키텍처 전문가, 개발자 및 오픈소스 리더들로부터 직접 다양한 정보를 얻을 수 있다. 리눅스 재단의 이벤트 담당 수석 부사장인 안젤라 브라운(Angela Brown)은 “기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 따라서 이러한 시스템을 일상적으로 구축하는 현업 전문가들에게 직접 배우는 것만큼 효과적인 방법은 없다”라며, “오픈소스 서밋 코리아는 리눅스 커널 개발 및 AI 인프라를 비롯해 클라우드 플랫폼, 임베디드 시스템, 보안, 오픈소스 프로그램 관리에 이르기까지 개발자들이 즉시 활용할 수 있는 실질적인 지식을 제공하도록 기획되었다. 참가자들은 영감을 얻는 데 그치지 않고, 새로운 아이디어를 발굴하고, 다양한 인적 네트워크를 구축하는 것은 물론, 실무에 바로 적용할 수 있는 기술을 배우는 기회를 얻게 될 것이다”고 말했다. 최신 컴퓨팅 기술을 구현하는 전문가들에게 배우다 기조연설 프로그램에서는 AI, 리눅스, 엔터프라이즈 인프라, 신기술 등 다양한 분야에서 오픈소스 혁신을 이끌고 있는 리더들이 한자리에 모인다. 주요 기조연설자는 다음과 같다. - 이홍락 박사, LG AI리서치 사장 겸 최고 AI 책임자 - 그렉 크로아-하트만(Greg Kroah-Hartman), 리눅스 재단 펠로우 및 리눅스 커널 메인테이너 - 프리야 나그푸르카르(Priya Nagpurkar), IBM AI 네이티브 시스템 리서치 부문 부사장 - 김찬란, 엔비디아(NVIDIA) 시니어 개발자 관계 매니저 - 짐 젬린(Jim Zemlin), 리눅스 재단 CEO - 아나 히메네스 산타마리아 (Ana Jiménez Santamaría), 리눅스 재단 선임 프로젝트 매니저 - 임문영, 대한민국 제22대 국회의원 이번 컨퍼런스는 총 68개의 세션으로 진행되며, 삼성전자와 SK텔레콤, LG전자, 현대자동차, 현대오토에버, SK하이닉스, KT클라우드, 네이버클라우드, 카카오뱅크, 라인 플러스(LINE Plus), 한국전자통신연구원(ETRI), AWS, 구글(Google), 마이크로소프트(Microsoft), IBM, 퀄컴(Qualcomm), 레드햇(Red Hat), SAP, 스노우플레이크(Snowflake), 수세(SUSE), 데이터독(Datadog), 아카마이(Akamai), 보잉(Boeing) 등 다양한 기업 및 기관의 전문가들이 연사로 참여해 참가자들과 전문 지식과 실무 경험을 공유할 예정이다. 실무 중심의 기술 콘텐츠 컨퍼런스 프로그램은 최신 시스템을 구현 및 배포하고, 보안을 확보하고, 유지관리를 수행하는 과정에서 기업들이 직면하는 다양한 엔지니어링 과제를 다룬다. 참가자들은 다음과 같은 주제에 중점을 둔 여러 세션을 통해 최신 기술과 실무 노하우를 살펴볼 수 있다. - 리눅스 커널 개발, 유지관리, 성능, 라이브 패치 및 보안 - AI 인프라, 모델 배포, 옵저버빌리티(Observability), 평가 및 거버넌스 - 쿠버네티스(Kubernetes), 오픈스택(OpenStack), 컨테이너, 네트워킹, 플랫폼 엔지니어링 및 클라우드 운영 - 임베디드 시스템, 제퍼(Zephyr), 자동차용 소프트웨어 및 안전 필수(Safety-Critical) 기술 - 소프트웨어 공급망, SBOM, 컴플라이언스 및 오픈소스 보안 - OSPO 전략, 엔터프라이즈 도입, 커뮤니티 협업 및 오픈소스 거버넌스 이러한 프로그램에는 삼성전자의 성숙한 OSPO(Open Source Program Office) 구현 및 운영 경험, 주요 연구기관 및 기술 기업이 실제 운영하고 있는 AI 시스템, 리눅스 커널 개발 및 보안, 클라우드 네이티브 인프라, 자동차용 소프트웨어, 통신 플랫폼, 그리고 대규모 오픈소스 기술 배포와 관련된 현실적인 과제 등 다양한 세션들이 포함되어 있다. 다양한 교류 프로그램 오픈소스 서밋 코리아는 오픈소스 프로젝트에 직접 기여하는 개발자나 운영 환경 인프라를 관리하는 엔지니어, 또는 OSPO(Open Source Program Office) 운영 담당자를 비롯해 오픈소스가 AI와 클라우드 컴퓨팅, 임베디드 시스템, 통신, 자동차 소프트웨어, 엔터프라이즈 플랫폼을 어떻게 변화시키고 있는지에 관심 있는 모든 이들에게 최신 컴퓨팅 기술을 구현하는 전문가들로부터 직접 배울 수 있는 특별한 기회를 제공한다. 또한, 이번 행사는 MCP 개발자 서밋 서울(MCP Dev Summit Seoul)과 동시에 개최된다.

브로홍 2026.07.31

[인공지능] 픽스AI, 여름 시즌 프로젝트 ‘아이스바 페스티벌’ 전개

글로벌 AI 2D 창작 플랫폼 픽스AI(PixAI)를 운영하는 메타노멀리 K.K.는 오리지널 애니메이션 MV와 캐릭터 스토리, AI 이미지·영상 창작 도구, 글로벌 콘테스트를 연결한 여름 시즌 프로젝트 ‘아이스바 페스티벌’을 전개한다고 밝혔다. ‘아이스바 페스티벌’은 7월 29일 오후 5시부터 8월 18일 정오까지 한국·일본시간 기준으로 진행된다. 캠페인의 중심 콘텐츠인 스페셜 MV ‘여름빛을 찾아서’를 비롯해 PixAI 대표 캐릭터 미오(Mi)의 오리지널 스토리 ‘한여름의 징조’, 해당 세계관을 바탕으로 한 애니메이션 단편이 순차적으로 공개된다. 이용자는 콘텐츠를 감상하는 데서 그치지 않고 픽스AI의 이미지·영상 생성 기능을 활용해 자신만의 여름 풍경과 이야기를 작품으로 제작할 수 있다. 완성한 작품은 X, 유튜브, 틱톡 및 픽스AI 플랫폼에서 진행되는 글로벌 창작 이벤트에 출품하고 전 세계 크리에이터와 공유할 수 있다. 픽스AI는 이번 프로젝트를 단순한 계절 프로모션이 아닌 오리지널 콘텐츠에서 출발한 영감이 이용자의 이미지·영상·만화 창작으로 이어지는 참여형 캠페인으로 기획했다. 콘텐츠와 AI 창작 도구, 커뮤니티 활동을 하나의 흐름으로 연결해 이용자가 아이디어를 발견하고 작품으로 발전시키는 전 과정을 지원한다는 구상이다. 오리지널 콘텐츠에서 사용자 창작으로 이어지는 시즌 프로젝트 ‘아이스바 페스티벌’은 음악과 애니메이션, 캐릭터 스토리, AI 창작 기능, 글로벌 커뮤니티 이벤트를 하나의 여름 테마 아래 구성한 시즌형 프로젝트다. 이용자는 Mio의 여름 이야기를 담은 MV와 스토리에서 창작 아이디어를 얻고, 이를 일러스트와 영상, 만화, 짧은 서사 등 각자의 방식으로 시각화할 수 있다. 제작된 작품은 다시 글로벌 커뮤니티에 공개돼 다른 이용자의 감상과 새로운 창작으로 이어진다. 픽스AI는 이러한 구조를 통해 콘텐츠 소비와 작품 제작을 분리하지 않고, 하나의 오리지널 콘텐츠가 전 세계 이용자의 다양한 창작물로 확장되는 순환형 창작 경험을 강화한다는 계획이다. 회사 측은 생성형 AI 창작 플랫폼의 경쟁력이 모델 성능뿐 아니라 이용자가 창작을 시작할 수 있는 맥락과 영감을 제공하고, 완성한 작품을 공유할 수 있는 커뮤니티 환경까지 함께 구축하는 데 있다고 설명했다. 스페셜 MV ‘여름빛을 찾아서’ 공개… MyGO!!!!! 코히나타 미카 보컬 참여 캠페인의 중심 콘텐츠인 ‘여름빛을 찾아서’는 번잡한 일상에서 잠시 벗어나 Mio와 함께 여름의 빛과 기억을 찾아 떠나는 여정을 그린 스페셜 애니메이션 MV다. 작품은 여름 바람과 매미 소리, 햇빛에 반짝이는 풍경과 청량한 색채를 음악과 애니메이션으로 표현했다. 하나의 완결된 콘텐츠인 동시에 이용자가 새로운 장면과 이야기를 만들어 나갈 수 있는 창작의 출발점으로 제작된 것이 특징이다. 보컬은 TV 애니메이션 ‘BanG Dream! It’s MyGO!!!!!’에서 나가사키 소요 역을 맡고 밴드 MyGO!!!!!의 베이시스트로 활동하는 일본 성우 코히나타 미카(小日向美香·Mika Kohinata)가 맡았다. 작사·작곡·편곡은 일본 음악 제작사 KEYTONE의 키무라 타카아키(Takaaki Kimura)가 담당했다. 기타에는 하나가타 마키(Maki Hanagata), 베이스에는 나츠메 유키(Yuki Natsume)가 참여했으며, 믹싱은 오시마 타케아키(Takeaki Oshima)가 맡았다. 애니메이션은 픽스AI 애니메이션 팀이 제작했다. 픽스AI는 MV의 색감과 정서, 캐릭터 관계, 여름이라는 계절적 소재를 이용자가 자유롭게 재해석할 수 있도록 글로벌 창작 챌린지도 함께 운영한다. 참가자는 MV에서 받은 영감을 일러스트뿐 아니라 영상, 만화, 애니메이션 장면, 사진 일기 등 다양한 형식으로 표현할 수 있다. Mio의 여름 세계관, 오리지널 스토리와 애니메이션으로 확장 캠페인 기간에는 Mio를 중심으로 한 오리지널 스토리 ‘한여름의 징조’도 공개된다. 작품은 사계절이 존재하지 않는 섬과 그곳에 남겨진 어느 여름의 기억을 소재로 한다. 이용자는 Mio와 함께 섬을 탐색하며 사라진 계절과 기억에 얽힌 비밀을 하나씩 발견하게 된다. 픽스AI는 각 챕터의 이야기와 시각적 요소를 통해 이용자가 캐릭터와 세계관에 자연스럽게 몰입하고, 작품 속 풍경과 감정, 사건을 새로운 창작 아이디어로 발전시킬 수 있도록 구성했다. 스토리 챕터를 감상한 이용자에게는 픽스AI의 애니메이션풍 이미지 생성 모델 ‘Tsubaki.2’를 체험할 수 있는 생성 카드가 제공된다. 해당 스토리를 바탕으로 제작된 애니메이션 단편도 픽스AI 주요 공식 채널을 통해 순차적으로 공개될 예정이다. 픽스AI는 MV와 오리지널 스토리, 애니메이션 단편을 연계함으로써 AI 창작 플랫폼의 역할을 이미지 생성 기능에 한정하지 않고, 캐릭터와 서사, 음악, 영상이 결합된 콘텐츠 경험으로 확장해 나간다는 방침이다. X·유튜브·틱톡·픽스AI서 글로벌 창작 이벤트 동시 전개 픽스AI는 ‘여름빛을 찾아서’ 공개와 함께 X, 유튜브, 틱톡에서 글로벌 창작 챌린지를 진행한다. 참가자는 여름을 주제로 자유롭게 작품을 제작하거나 MV에서 영감을 받은 하나의 완성된 이야기를 이미지·영상·만화 등의 형식으로 표현할 수 있다. 출품작은 비주얼, 스토리, 창의성 등 세 부문으로 나눠 심사하며, 부문별 5명씩 총 15명의 수상자에게 총 1050달러 상당의 아마존 기프트카드를 제공한다. 작품은 X, 유튜브 또는 틱톡에 전체 공개로 게시한 뒤 해시태그 ‘#PixAI’를 추가하고, 8월 18일 정오까지 공식 응모 양식에 작품 링크를 제출하면 된다. MV 공식 게시물을 대상으로 한 X 이벤트도 별도로 운영된다. 픽스AI 공식 X 계정을 팔로우하고 MV 게시물에 ‘좋아요’와 리포스트를 남긴 참가자 가운데 5명을 추첨해 총 250달러 상당의 아마존 기프트카드를 제공한다. 픽스AI 플랫폼과 X에서는 여름 시즌 스페셜 콘테스트 ‘여름 속으로 떠나자’도 함께 열린다. 참가자는 자신이 상상하는 여름 여행과 바다, 휴양지, 여름밤의 풍경 등을 작품으로 표현할 수 있으며, 수상자에게는 아마존 기프트카드와 픽스AI 크레딧이 제공된다. 픽스AI는 글로벌 SNS 챌린지와 플랫폼 내 콘테스트를 병행해 처음 AI 창작을 경험하는 이용자부터 일러스트·영상·만화 등 복합적인 형식을 다루는 크리에이터까지 폭넓게 참여할 수 있도록 했다. 영상 모드 한시 개방… 이미지에서 영상으로 창작 범위 확대 픽스AI는 이번 캠페인을 통해 이미지 중심의 창작 경험을 영상 제작으로 확대한다. 캠페인 기간에는 영상 모드 v3.0 Lite를 모든 이용자에게 한시적으로 무료 개방한다. 멤버십에 가입하지 않은 이용자도 캐릭터 움직임과 장면 전환, 빛과 바람의 변화 등 정적인 이미지로 표현하기 어려운 요소를 영상으로 구현할 수 있다. v4.0 시리즈 영상 카드 구매자에게는 영상 생성 카드 10장이 추가로 제공돼 상위 영상 모델을 활용한 제작 경험도 지원한다. 이를 통해 한 장의 이미지에서 시작한 아이디어를 움직임과 시간의 흐름을 가진 영상 콘텐츠로 발전시킬 수 있다. 이와 함께 일일 출석을 통한 Tsubaki.2 생성 카드 제공, 매일 참여할 수 있는 행운 뽑기, Mio.2 젬 팩 구매 시 30% 보너스 젬 지급 등 이미지와 영상 창작에 필요한 자원을 지원하는 프로그램도 운영한다. 캠페인 기간에는 연간 멤버십 신규 가입·갱신·업그레이드에 50% 할인 혜택을 적용하며, 크레딧 팩 구매 시 최대 90%의 보너스 크레딧과 여름 테마 프로필 꾸미기 아이템을 제공한다. 픽스AI는 이러한 혜택을 단순한 구매 촉진 수단이 아니라 이용자가 이미지와 영상 제작을 반복적으로 시도하고 글로벌 창작 이벤트에 참여하는 데 필요한 접근 비용을 낮추기 위한 지원책으로 운영한다는 방침이다.

브로홍 2026.07.31

[인공지능] 엔비디아, 베라 CPU로 차세대 CPU·GPU 설계 가속

엔비디아가 엔비디아 베라 CPU(NVIDIA Vera CPU)를 활용해 차세대 CPU와 GPU 설계를 가속화한다고 밝혔다. 엔비디아는 케이던스(Cadence), 시놉시스(Synopsys)와 핵심 전자설계자동화(EDA) 애플리케이션을 최적화하고 있으며, 초기 테스트에서 주요 검증·시뮬레이션 워크로드 성능이 최대 1.5배 향상된 것으로 나타났다. CPU와 GPU, AI 시스템이 정교해지면서 최신 칩 설계의 복잡성도 빠르게 커지고 있다. 엔비디아는 이러한 과제에 대응하기 위해 업계 선도 기업인 케이던스, 시놉시스와 협력해 핵심 EDA 애플리케이션을 엔비디아 베라 CPU에 최적화하고 있다. 엔비디아는 현재 차세대 CPU와 GPU 개발에 사용되는 EDA 워크플로우 전반에 베라를 도입하고 있다. 이를 통해 고성능 CPU 아키텍처가 업계에서 가장 까다로운 엔지니어링 워크로드를 가속할 수 있음을 보여주고 있다. 핵심 EDA 워크로드 가속 관건은 칩 개발 속도다. EDA 워크로드가 가속되면 이를 활용하는 산업 기술의 개발 속도도 함께 빨라질 수 있다. 시뮬레이션과 검증, 구현 기술은 반도체 개발에서 핵심적인 역할을 한다. 칩이 제조 단계에 도달하기 훨씬 전부터 엔지니어들은 수년에 걸쳐 동작을 검증하고, 예외적인 상황을 파악하며, 수천 번의 반복 작업을 통해 설계를 개선한다. GPU와 AI가 칩 설계의 여러 영역을 가속화했지만, 일부 핵심 EDA 워크로드는 여전히 CPU 성능에 크게 의존한다. 로직 시뮬레이션과 정형 검증, 디지털 구현의 일부 작업은 높은 단일 코어 성능과 효율적인 메모리 시스템, 높은 전체 처리량을 필요로 하는 경우가 많다. 따라서 CPU 아키텍처는 엔지니어링 팀이 설계를 얼마나 빠르게 검증하고 대안을 탐색하며 제품 개발을 테이프아웃 단계까지 진행할 수 있는지를 결정하는 중요한 요소다. 케이던스·시놉시스 초기 테스트에서 성능 향상 확인 엔비디아의 초기 테스트에는 여러 주요 EDA 애플리케이션이 포함됐다. 테스트 결과는 베라가 최신 칩 설계에서 컴퓨팅 집약도가 가장 높은 두 단계의 워크로드를 가속화할 수 있음을 보여준다. 일부 프로덕션급 워크플로우를 대상으로 한 초기 테스트에서도 고무적인 결과가 나타났다. 정형 검증 플랫폼인 케이던스 재스퍼(Jasper)는 스마트 프루프(Smart Proof) 기술과 머신러닝을 활용해 설계 주기 초기에 버그를 발견하고 수정하며 검증 생산성을 높인다. 시놉시스 VCS는 제조 전에 복잡한 칩 설계를 시뮬레이션하고 검증하는 고성능 기능 검증 솔루션이다. 두 애플리케이션의 테스트에는 동일한 수의 코어가 사용됐다. 두 애플리케이션 모두 일부 워크로드에서 최대 1.5배 높은 성능을 기록했다. 엔비디아는 벤치마크 결과를 넘어, 향후 더욱 광범위한 워크플로우에서 엔지니어링 생산성을 향상하기 위해 양사와 긴밀히 협력해 애플리케이션 프로파일링, 소프트웨어 최적화, 시스템 수준 튜닝을 진행하고 있다. 설계 프로세스 전반에 베라 도입 엔비디아는 차세대 엔비디아 프로세서 개발에 사용되는 EDA 워크플로우 전반에 베라를 도입하고 있다. 베라는 88개의 맞춤형 엔비디아 올림푸스(Olympus) CPU 코어와 고효율 LPDDR5X 메모리 서브시스템, 2세대 엔비디아 스케일러블 코히어런트 패브릭(NVIDIA Scalable Coherent Fabric)을 결합했다. 이를 통해 까다로운 엔지니어링 애플리케이션에 높은 코어당 성능과 메모리 대역폭, 일관된 저지연 성능을 제공하도록 설계됐다. 이러한 역량은 지연 시간에 민감한 작업과 컴퓨팅 팜 전반에서 수행되는 대규모 회귀 테스트가 혼합된 워크로드에 특히 중요하다. 실행 속도가 향상되면 개별 검증 시간을 단축할 수 있으며, 처리량이 증가하면 엔지니어가 동일한 개발 기간 내에 더 많은 설계 대안을 평가하고 더 많은 검증 작업을 완료할 수 있다. RTL에서 실리콘까지 프로세서의 아키텍처와 마이크로아키텍처를 정의한 뒤, 엔지니어는 레지스터 전송 수준(RTL)에서 프로세서 동작의 상당 부분을 기술한다. 이후 여러 검증·구현 기술이 함께 작동해 해당 설계를 제조 가능한 실리콘으로 전환한다. 이러한 워크플로우는 로직 시뮬레이션과 정형 검증, 회귀 테스트, 디지털 구현을 아우른다. 이를 통해 엔지니어는 기능을 검증하고 예외 상황을 파악하며 설계를 제조 가능한 실리콘으로 전환할 수 있다. 이들 단계는 서로 연결돼 있기 때문에 검증 처리량을 높이면 조직이 문제를 더 일찍 발견하고, 이후 단계에서 발생할 수 있는 비용 부담이 큰 설계 반복 작업을 줄이는 데 도움이 된다. 엔비디아 CPU로 차세대 엔비디아 칩 설계 엔비디아가 자체 엔지니어링 워크플로우 전반에 베라를 도입하는 것은 각 작업에 가장 적합한 컴퓨팅 아키텍처로 해당 워크로드를 가속한다는 더 광범위한 전략을 반영한다. EDA 분야에서 GPU와 AI는 다양한 알고리즘의 처리 속도를 지속적으로 높이고 있으며, 고성능 CPU는 핵심 시뮬레이션과 검증, 구현 워크로드에 여전히 필수적이다. 이들은 함께 전체 설계 주기의 성능 향상을 지원한다. 엔비디아는 향후 엔비디아 리겔(Rigel) 코어를 기반으로 하는 차세대 로사(Rosa) CPU를 통해 베라를 한 단계 더 발전시키는 한편, CPU 로드맵 전반에서 주요 EDA 애플리케이션의 최적화를 지속할 계획이다. 엔비디아는 자사 CPU를 활용해 차세대 엔비디아 CPU와 GPU 설계를 지원함으로써 실리콘 설계와 소프트웨어 최적화, 시스템 엔지니어링 간 지속적인 피드백 루프를 구축하고 있다. 이를 통해 각 세대가 다음 세대의 개발에 기여할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.07.30

[인공지능] 약 1500억원 투자 유치한 런팟, 서울에서 한국 AI 생태계 접점 확대

생성형 AI가 연구·실험을 넘어 실제 서비스로 확산하면서 GPU는 모델 개발과 추론을 뒷받침하는 핵심 인프라로 자리 잡았다. 필요한 GPU를 빠르게 확보하고 학습·추론 환경을 유연하게 확장하는 역량이 AI 개발 속도를 좌우하는 가운데, AI Developer Cloud 런팟(Runpod)은 지난 6월 Summit Partners가 주도한 1억달러(약 1500억원) 규모의 성장투자를 유치했다. 런팟은 이달 플랫폼 개발자 100만명 돌파를 발표했다. 서울에서 열린 ICML 2026에 이어 7월 25일 숙명여자대학교 백주년기념관 삼성컨벤션센터에서 열리는 ‘PseudoCon 2026’에 참가해 한국 AI 개발자·연구자와의 접점을 넓힌다. PseudoCon은 AI·머신러닝 개발자 커뮤니티 가짜연구소(Pseudo Lab)가 주최하는 약 300명 규모의 콘퍼런스다. 런팟은 플랫폼 발표와 라이브 데모, 1:1 GPU 도입상담을 통해 AI 워크로드의 구축·학습·배포 방법을 소개한다. 런팟의 APAC GTM Sales 담당 Kenny Lee는 메인 세션에서 플랫폼과 AI 워크로드 운영 방식을 발표하고, 부스에서 개발자·연구자·기업 팀의 GPU 도입 수요를 직접 상담한다. 이번 런팟 부스의 한국 현장 운영과 콘텐츠 현지화는 엔드플랜(Endplan Inc.)이 맡는다. 엔드플랜 CTO이자 Runpod 글로벌 크리에이터인 김진의는 ‘오픈소스 LLM 모델로 Codex 활용하기’를 주제로 약 10분간 미니랩을 진행한다. Runpod에 오픈소스 LLM을 서빙하고 OpenAI Codex에 연결하는 과정을 라이브로 시연할 예정이다. 런팟은 현장에서 개발자의 실제 GPU 활용을 지원하는 크레딧 프로그램도 운영한다. 미니랩에 끝까지 참여하고 신청 폼을 제출한 선착순 30명에게는 10달러 상당의 Runpod 크레딧을 제공한다. 1:1 도입상담을 거쳐 선정된 1개 리드에는 실제 테스트와 도입 검증을 위한 최대 500달러의 Runpod 크레딧을 지원한다.

브로홍 2026.07.26

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