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[인공지능] 엔비디아, 에이전트 툴킷으로 DGX 스테이션에서 개인용 AI 에이전트 간소화

엔비디아가 DGX 스테이션(NVIDIA DGX Station)에서 엔비디아 에이전트 툴킷(Agent Toolkit)을 활용해 개인용 AI 에이전트를 로컬 환경에서 손쉽게 구축하고 실행할 수 있다고 밝혔다. 엔비디아 DGX 스테이션은 AI 시대를 위한 데스크사이드 슈퍼컴퓨터로, 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용하면 단 3단계로 설정을 완료하고 약 30분 만에 시스템을 실행할 수 있다. DGX 스테이션에서 엔비디아 에이전트 툴킷은 엔비디아 네모클로(NemoClaw), 엔비디아 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra) 오픈 모델, 에이전트가 활용할 수 있는 도구와 스킬로 제공되는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리, 보안 런타임을 하나의 로컬 시스템에 통합한다. 이 과정에서 인터넷 연결은 필요하지 않다. 워크로드 규모가 확대되면 개발자는 여러 시스템을 연결해 동시에 더 많은 사용자와 에이전트, 더 큰 모델을 지원할 수 있다. 이를 통해 크리에이터와 엔지니어는 로컬에서 즉시 실행할 수 있는 시스템으로 자체 AI 인텔리전스를 직접 보유하고 운영할 수 있다. 모델, 에이전트, 도구로 구성된 전체 스택은 사용자의 자체 데이터와 지식을 활용해 맞춤화된 도메인 특화 ‘슈퍼 에이전트’를 구축하고 실행할 수 있는 플랫폼을 제공한다. DGX 스테이션에서 제공되는 오픈 엔비디아 에이전트 툴킷 스택은 다음과 같이 구성된다. - 엔비디아 네모클로는 맞춤형 자율 에이전트 구축을 위한 오픈 블루프린트로, 모델과 하네스, 런타임을 하나로 제공해 전문 분야에 특화된 에이전트를 개발하는 팀에 출발점을 제공한다. - 엔비디아 네모트론 3 울트라는 5,500억 파라미터 규모의 프론티어 오픈 모델로, DGX 스테이션 GB300 시스템에서 실행되도록 최적화됐다. 각 팀이 자체 도메인에 맞게 조정할 수 있는 모델 계층 역할을 한다. - 엔비디아 옴니버스 라이브러리는 에이전트의 스킬을 물리 시뮬레이션과 3D 에셋 워크플로우까지 확장해 크리에이티브·엔지니어링 전문가에게 범용 에이전트 역량을 뛰어넘는 도구를 제공한다. - 엔비디아 오픈쉘(OpenShell)은 오픈소스 보안 런타임으로, 에이전트를 샌드박스 환경에 격리하고, 에이전트가 도구와 시스템, 데이터와 상호작용하는 방식을 규정한 정책에 따라 운영되도록 한다. - 엔비디아 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩(Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip)은 DGX 스테이션을 통해 데스크톱에서 데이터센터급 성능을 제공한다. 최대 20페타플롭스의 FP4 AI 컴퓨팅 성능과 748GB의 코히어런트 메모리를 갖춰 네모트론 울트라와 같은 대규모 모델을 실행할 수 있다. - 엔비디아 커넥트X-8 슈퍼NIC(ConnectX-8 SuperNIC)는 DGX 스테이션에서 최대 800GB/s의 대역폭을 제공해 매우 빠르고 효율적인 네트워크 연결을 지원한다. 또한 최대 2대의 DGX 스테이션을 연결해 모델 용량과 성능을 더욱 확장할 수 있다. 대규모 운영 환경에서 효율성 강화 DGX 스테이션에서 에이전트를 대규모로 운영하는 팀은 근본적으로 달라진 비용 구조를 활용할 수 있다. 오픈 하네스에 맞게 튜닝된 네모트론 3 울트라는 하드웨어 구매 후 토큰당 비용 없이 최첨단 성능을 제공하므로, 사용자는 에이전트를 한 번만 구축하면 필요한 만큼 실행할 수 있다. 엔비디아는 블렌더(Blender)에 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합하기 위한 블루프린트를 공개했다. 이를 통해 네모클로 에이전트는 호출 가능한 RTX 센서 시뮬레이션과 물리 도구를 활용해 피지컬 AI 워크플로우에 사용할 3D 장면을 준비할 수 있다. 디자이너와 엔지니어는 DGX 스테이션 하나에서 프론티어 모델, 오픈 하네스, 보안 런타임, 3D 도구 등 해당 워크플로우의 핵심 요소를 실행할 수 있다. 모든 요소는 서로 연결되며 오픈 블루프린트를 통해 배포할 수 있다. 프론티어 모델은 네모클로를 전문 서브 에이전트로 오케스트레이션할 수 있다. 이를 통해 옴니버스 도구와 블렌더에 직접 접근할 수 있는 DGX 스테이션의 로컬 에이전트에 도메인 특화 작업을 위임할 수 있다. 랭체인(LangChain)은 네모트론 3 울트라에 맞춰 자사의 딥 에이전트(Deep Agents) 하네스를 튜닝했다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어는 훨씬 낮은 비용으로 벤치마크를 선도하는 에이전틱 성능을 구현할 수 있는 프로덕션 지원 경로를 확보할 수 있다. 누스 리서치(Nous Research)는 네모트론 3 울트라를 자사의 헤르메스 에이전트(Hermes Agent) 하네스에 맞게 파인 튜닝하고 프로덕션 워크로드에 도입했다. 이는 자체 AI 인텔리전스를 직접 보유하는 것의 가치를 보여주는 사례다. 개발자의 스택에 맞게 모델을 튜닝하면 특정 도메인에서 더 빠르고 뛰어난 역량을 갖춘 에이전트를 구현할 수 있다. 헤르메스 에이전트는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol) 카탈로그에 블렌더도 추가해 팀이 에이전트에서 블렌더를 직접 활성화할 수 있도록 했다. 이는 DGX 스테이션에서 실행할 수 있는 도구 활용형 네모클로 에이전트의 실제 사례이다. 오픈클로(OpenClaw)를 운영하는 팀은 이 스택을 통해 활용 범위를 더욱 확장할 수 있다. 네모트론 3 울트라와 옴니버스 도구, DGX 스테이션의 로컬 추론 기능을 오픈클로 환경에 통합함으로써, 지속적으로 장시간 실행되는 오픈클로 에이전트가 이러한 기능을 계속 활용할 수 있다. 새로운 플레이북으로 신속한 개발·배포 지원 개발자가 네모클로와 듀얼 노드 배포 환경에서 별도 구성 없이 에이전트를 구축하고 실행하도록 지원하는 새로운 플레이북 2종이 제공된다. - ‘분산 워크로드를 위한 DGX 스테이션 2대 연결(Connect Two DGX Stations for Distributed Workloads)’ 최대 2대의 DGX 스테이션 시스템을 연결해 확장 가능한 성능으로 강력한 모델을 실행하는 방법을 안내한다. - ‘로컬 LLM 또는 듀얼 DGX 스테이션에서 네모클로 실행(Run NemoClaw With a Local LLM / On Dual DGX Station)’ DGX 스테이션에서 네모클로를 설정하는 방법을 단계별로 안내한다. 이를 통해 네모트론 울트라의 프론티어급 지능을 갖춘 에이전트를 즉시 활용할 수 있다. 엔비디아 DGX 스테이션은 에이수스(ASUS), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 익잭트(Exxact), 기가바이트(GIGABYTE), HP, MSI, 슈퍼마이크로(Supermicro)를 통해 제작되며 현재 주문할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.07.23

[인공지능] 전남정보문화산업진흥원 ‘2026년 전남AX랩 맞춤형 교육 및 기술지도 프로그램’ 운영

전남정보문화산업진흥원(이하 진흥원)은 지역 기업의 AI 활용 역량 강화와 데이터 기반 분석 역량 고도화를 지원하기 위해 ‘2026년 전남AX랩 맞춤형 교육 및 기술지도 프로그램’을 운영한다고 밝혔다. 전남AX랩은 AI 융합 지능형 농업 생태계 구축사업의 일환으로 조성된 AI 활용 지원 공간으로, 진흥원 본원(전남 나주시 빛가람로 777)에 위치해 있으며 데이터 분석·AI 활용 교육과 기업 맞춤형 기술지원을 제공한다. AX랩 프로그램은 전 과정 무료로 운영되며, 참여자가 교육과 기술지도 과정을 선택해 참여할 수 있도록 수요 맞춤형으로 구성됐다. 지역 Agri-Tech 기업을 비롯해 데이터 분석과 AI 활용에 관심 있는 지역 기업 및 개인도 참여할 수 있다. 교육 프로그램은 △KOLAS 등 공인기관 인정 기준 이해와 시험방법·품질매뉴얼 작성 등을 지원하는 ‘기술인증 교육’과 △농업(노지) 데이터 구조 이해, 노코드 기반 데이터 분석, AI 활용 기초 역량 강화를 지원하는 ‘농업 데이터·AI 활용 교육’ 과정으로 운영된다. 기술지도 프로그램은 기업별 사전 진단을 통해 단계별 맞춤형으로 진행된다. 공통 기술지도(단기 컨설팅), 일반 기술지도(실습형 멘토링), 맞춤형 기술지도(심화 컨설팅) 등으로 구성되며 기업별 기술 애로와 현안 해결을 지원할 계획이다. 특히 맞춤형 기술지도 과정에서는 노지·농업 분야 데이터를 활용한 분석 시나리오 수립, 생성형 AI 활용, AI 서비스 프로토타입 제작, 현장 데이터 기반 AI 모델 구현 및 적용 검토 등 기업 수요에 따른 실무형 기술지도를 제공할 예정이다. 진흥원은 전남AX랩은 단순 교육 제공을 넘어 기업이 데이터 활용과 AI 적용 과정에서 겪는 어려움을 함께 해결하는 실무 지원 플랫폼이라며, 기업별 기술 수준과 수요에 맞춘 교육과 기술지도를 통해 지역 농업 혁신기업의 AI 활용 역량을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다고 밝혔다. 전남AX랩 교육 및 기술지도 프로그램은 7월부터 11월까지 순차적으로 운영될 예정이며, 참여를 희망하는 기업 또는 개인은 홍보 포스터 내 QR코드를 통해 신청할 수 있다.

브로홍 2026.07.14

[인공지능] H3C 코리아·효성ITX, Spring Channel Meetup 성료

디지털 인프라 솔루션 기업 H3C 코리아와 한국 공식 총판 효성ITX는 서울 영등포구 효성ITX 본사에서 파트너 초청 행사 ‘H3C Spring Channel Meetup’을 개최하고, 한국 채널 파트너와 시장 성장 전략 및 협력 방안을 공유했다고 밝혔다. ‘변화하는 시장, 함께 성장하는 미래’를 주제로 열린 행사에는 약 20개 주요 파트너사가 참석했다. H3C 코리아와 효성ITX는 H3C의 글로벌 사업 전략과 한국 시장 비전, 주요 제품 및 솔루션 로드맵, 채널 파트너 지원 정책을 소개했다. 행사는 효성ITX IT사업본부 장기봉 팀장의 사회로 진행됐다. H3C 코리아는 행사를 통해 한국 시장을 핵심 전략 시장으로 삼고, 파트너 중심의 채널 생태계를 확대하겠다는 계획을 밝혔다. 네트워크와 서버, 스토리지, 클라우드, 보안, AI를 아우르는 제품 포트폴리오를 기반으로 엔터프라이즈 인프라와 AI 데이터센터 시장에서 파트너 협력을 강화한다는 방침이다. 개회사를 맡은 H3C 코리아 팀 자오(Tim Zhao) 지사장은 “H3C는 단순한 공급업체가 아니라 파트너와 함께 성장하는 동반자를 지향한다”며 “한국 시장을 핵심 전략 시장으로 삼고 제품, 솔루션, 서비스, 기술 혁신 역량을 바탕으로 건강한 채널 생태계를 구축해 나가겠다”고 말했다. 행사 현장에서는 H3C의 디지털 인프라 포트폴리오가 중점적으로 소개됐다. H3C는 네트워크, 서버, 스토리지, 클라우드, 보안, AI 영역을 연결하는 통합 인프라 역량을 강조하고, 기업의 디지털 전환과 AI 도입을 지원하는 제품 및 솔루션 전략을 공유했다. 특히 AI 데이터센터 시장을 주요 성장 영역으로 제시했다. H3C는 400G·800G 초고속 데이터센터 네트워크, AI 서버, 고성능 스토리지, SDN 기반 통합 운영 플랫폼을 기반으로 AI 워크로드와 대규모 데이터 처리 환경에 대응한다. 이를 통해 파트너사가 AI 인프라, 데이터센터 고도화, 엔터프라이즈 네트워크 구축 사업에서 새로운 기회를 발굴할 수 있도록 지원한다는 계획이다. AI 전략 변화도 함께 다뤘다. H3C는 기존 ‘AI in ALL’에서 ‘AI for ALL’로 전략을 확장하고, 산업별 AI 생태계 구축에 집중하겠다는 비전을 제시했다. 이는 AI 기능을 개별 제품에 적용하는 수준을 넘어, 산업 현장에서 실제로 활용 가능한 인프라와 솔루션으로 확산하겠다는 의미다. 채널 전략 발표에서는 파트너 지원 정책이 구체적으로 소개됐다. H3C 코리아 채널매니저 김진욱 부장은 ‘2026 H3C Channel Program’을 발표하고, 파트너 리베이트, Deal Registration, Win Back Program, Demo Program 등 주요 프로그램을 설명했다. H3C 코리아는 기술 교육, 마케팅 지원, 데모 환경 구축, PoC 지원을 통해 파트너사의 영업 및 기술 대응 역량을 강화할 계획이다. @h3c

브로홍 2026.07.07

[인공지능] ABB와 삼성전자, 스마트 빌딩 운영을 기업용 IoT와 연결하는 파트너십 발표

전기화 및 자동화 분야의 글로벌 선도기업 ABB가 삼성전자의 기업용 사물인터넷(IoT) 플랫폼 ‘스마트싱스 프로(SmartThings Pro)’와 자사의 빌딩 자동화 솔루션인 ‘ABB 어빌리티 빌딩프로(ABB Ability™ BuildingPro)’를 연동한 새로운 통합 솔루션을 발표했다. 건물 운영 효율성과 지속가능성에 대한 요구가 높아지는 가운데, 각 사의 스마트 빌딩 플랫폼과 IoT 플랫폼을 유기적으로 연계함으로써 시장의 요구에 대응한다는 계획이다. 이번 통합을 통해 건물 소유주 및 운영자는 보다 연결된 환경에서 빌딩 데이터, 인사이트, 제어 기능에 접근할 수 있다. 이번 협력은 지난 2022년 4월 양사가 체결한 전략적 파트너십의 연장선에서 이뤄졌다. 당시 양사는 ABB의 주거·상업용 빌딩 자동화 솔루션인 ‘ABB-free@home®(프리앳홈)’과 삼성의 ‘스마트싱스’ 간 연동을 위한 공동 기술 개발을 목표로 협력 관계를 구축한 바 있다. 새롭게 공개된 통합 솔루션은 건물의 다양한 운영 데이터를 하나의 환경에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 건물 소유주와 관리자는 익숙한 디지털 환경에서 건물 운영 현황과 성과를 보다 폭넓게 확인하고, 주요 데이터를 실시간으로 모니터링하며 운영 전반에 대한 제어 기능을 한층 유연하게 활용할 수 있다. ABB 어빌리티 빌딩프로(ABB Ability™ BuildingPro)와 삼성 스마트싱스 프로(SmartThings Pro)의 연동으로 건물 관리자는 조명, 냉난방, 차양, 출입 통제 시스템을 비롯해 에너지 모니터링과 재실 감지 데이터를 하나의 화면에서 확인할 수 있다. 플랫폼을 통해서는 분석 기능과 운영 인사이트가 제공되며, 이를 통해 사무실, 매장, 대형 상업용 건물 등 다양한 공간의 운영 성과를 보다 효율적인 관리가 가능하다. 마이크 무스타파(Mike Mustapha) ABB 전기화 스마트 빌딩 부문 총괄 사장은 “복잡해지는 건물 포트폴리오를 보다 효율적으로 관리하기 위해 건물 소유주에게는 신뢰할 수 있는 데이터와 쉽게 관리할 수 있는 도구가 필요하다”며 “ABB 어빌리티 빌딩프로와 삼성 스마트싱스 프로의 연동을 통해 관리자가 보다 정확한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 박찬우 삼성전자 B2B통합오퍼링센터 부사장은 “삼성 스마트싱스 프로는 기업 고객이 건물과 자산을 보다 효율적으로 관리하고 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라며 “ABB 어빌리티 빌딩프로(ABB Ability™ BuildingPro)와의 결합을 통해 고객은 연결된 환경에서 건물 정보와 제어 기능에 접근하고, 일상적인 건물 운영을 보다 간편하게 수행할 수 있게 됐다”고 밝혔다. 호텔 등 숙박 환경에서는 ABB 아이-버스 KNX(ABB i-bus® KNX )와 NETx오토메이션(NETxAutomation ) 소프트웨어가 객실 시스템과 삼성 스마트싱스 프로(삼성 SmartThings Pro) 간 연동을 지원한다. 이를 통해 재실 여부에 기반한 에너지 관리와 중앙 모니터링이 가능해지며, 호텔 관리자의 에너지 소비 절감과 운영 효율 향상을 돕는다. 특정 구역에서 시범 운영한 뒤 확장하는 단계적 도입도 가능하다. 투숙객은 삼성 스마트싱스 프로를 통해 본인의 스마트폰으로 객실 조명, 냉난방, 차양, 엔터테인먼트 기능을 직접 제어할 수 있다. 별도 애플리케이션을 설치하지 않고도 투숙 기간 동안 객실 환경을 개인화할 수 있는 점도 특징이다. ABB 어빌리티 빌딩프로와 삼성 스마트싱스 프로의 통합 솔루션은 2026년 세 곳의 실증 사이트에서 개념검증(PoC)을 거치며 실제 운영 환경에서의 적용 가능성을 검증할 예정이다. 대상지는 △독일 에슈본 삼성 비즈니스 익스피리언스 센터 △네덜란드 암스테르담 삼성 트레이닝 센터 △덴마크 미델파르트 ABB 지점이다. 각 사이트에서는 에너지 효율, 건물 성능, 사용자 경험 향상 효과가 평가된다. ABB와 삼성전자는 이번 협력을 통해 건물 운영과 사용자 경험을 하나의 연결된 환경으로 통합하는 차세대 상업용 건물의 기반을 마련해 나갈 방침이다. ABB Electrification(전기화) 사업은 에너지원에서 소켓에 이르기까지 효율적이고 안정적인 배전을 지원하는 글로벌 기술 리더이다. 100개국에 걸쳐 5만 명 이상의 직원이 고객 및 파트너와 협력해 배전 및 에너지 관리 분야에서 세계적인 도전 과제를 해결하고 있다. 에너지 전환이 가속화되고 전력 수요가 증가함에 따라 우리는 안전하고 스마트하며 지속 가능한 방식으로 전 세계 전기화를 선도하고 있다. ABB는 ‘Engineered to Outrun’이라는 슬로건 아래 열정적으로 고객과 파트너의 전기화를 지원한다.

브로홍 2026.06.14

[인공지능] 엔비디아, 로컬 AI 위한 구글 딥마인드 디퓨전젬마 가속화

엔비디아가 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 디퓨전젬마(DiffusionGemma)를 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX GPU, 엔비디아 RTX PRO 플랫폼, 엔비디아 DGX 스파크(DGX Spark) 시스템 전반에서 더욱 빠르게 실행할 수 있도록 최적화했다고 밝혔다. 이를 통해 로컬 PC부터 클라우드 환경까지 폭넓은 활용이 가능해졌다. 디퓨전젬마는 텍스트를 한 번에 한 단어씩 생성하는 대신 여러 단어를 병렬로 생성해 텍스트 블록 전체를 출력한다. 이를 통해 개발자와 연구자, AI 애호가들이 일상적으로 사용하는 단일 사용자 워크로드에서 혁신적인 저지연 AI 경험을 제공한다. 디퓨전젬마의 주요 특징은 다음과 같다. - 병렬 생성: 디퓨전젬마는 토큰을 한 번에 하나씩 예측하는 대신, 단계마다 최대 256개의 토큰을 디노이징한다. - 젬마(Gemma) 4 기반으로 구축: 디퓨전젬마는 젬마 4를 기반으로 구축됐다. 이는 260억 개의 파라미터를 갖춘 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델이다. 단계마다 38억 개의 파라미터를 활성화하며, 구글의 젬마 4 아키텍처에 디퓨전 헤드를 결합했다. - 최대 4배 향상된 성능: 단일 사용자 생성 환경에서 일반적으로 발생하는 지연 현상을 줄여 로컬 하드웨어에서도 빠른 텍스트 생성을 지원한다. - 오픈 로컬 실행: 디퓨전젬마는 아파치(Apache) 2.0 라이선스 기반의 오픈 웨이트 모델로 제공되며, RTX와 DGX 스파크에서 완전히 실행된다. 클라우드나 토큰당 비용이 필요 없으며, 허깅페이스 트랜스포머(Hugging Face Transformers), vLLM, 언슬로스(Unsloth)에서 기본 지원된다. 새로운 텍스트 생성 방식 오늘날 널리 사용되는 대부분의 거대 언어 모델(large language model, LLM)은 자기회귀(autoregressive) 방식으로 작동한다. 이는 새로운 단어가 이전 단어에 의존하는 형태로, 텍스트를 토큰 단위로 하나씩 순차적으로 생성하는 방식이다. 이러한 순차적 생성 과정 때문에 대화형 AI는 마치 글자를 입력하는 것처럼 응답한다. 디퓨전젬마는 이와 다른 방식을 채택했다. 디퓨전젬마는 젬마 4 26B 전문가 혼합 아키텍처를 기반으로 구축돼, 디퓨전 모델이 이미지를 생성하는 방식과 같이 텍스트를 생성한다. 즉, 노이즈에서 시작해 텍스트 블록 전체를 한 번에 정제한다. 단일 토큰을 생성한 뒤 다음 토큰을 계산하기 위해 대기하는 대신, 각 단계에서 최대 256개의 토큰을 병렬로 디노이징한다. 그 결과, 디퓨전젬마는 텍스트를 순차적으로 생성하는 대신 블록 단위로 처리하는 모델이 됐다. 이러한 병렬 처리 방식은 레이턴시에 민감한 단일 사용자 작업에서 개발자의 사고와 반복 속도에 발맞춘 빠른 응답을 제공한다. 대화형 채팅, 에이전틱 루프, 계획과 실행을 수행하는 온디바이스 어시스턴트와 같은 작업이 여기에 해당된다. 엔비디아 GPU에서 더욱 강력해진 디퓨전젬마 토큰을 한 번에 하나씩 생성하는 방식은 본질적으로 메모리의 영향을 크게 받는다. 기존 LLM은 대부분의 시간을 연산 수행이 아닌 메모리 대역폭 대기에 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원을 충분히 활용하지 못한다. 디퓨전 방식은 이러한 구조를 뒤바꾼다. 256개 토큰으로 구성된 전체 블록을 트랜스포머를 통해 병렬로 처리하는 워크로드는 컴퓨팅 성능에 의해 좌우된다. 여기서 엔비디아 GPU가 두각을 드러낸다. 엔비디아 텐서 코어(Tensor Core)는 대규모 병렬 연산을 가속하며, 쿠다(CUDA) 소프트웨어 스택은 별도의 튜닝 없이도 초기부터 모델의 효율적 실행을 지원한다. 이와 같이 디퓨전젬마는 GPU의 강점을 최대한 활용하도록 설계됐다. 이러한 장점은 실제 성능에서도 확인된다. 디퓨전젬마는 단일 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU에서 초당 1,000개 토큰, 엔비디아 DGX 스파크에서 초당 150개 토큰, 엔비디아 DGX 스테이션(DGX Station)에서 최대 초당 2,000개 토큰의 성능을 제공한다. 이는 동일한 단일 사용자 환경에서 실행되는 동급 자기회귀 모델 대비 약 4배 빠른 수준이다. 이러한 성능상의 이점은 엔비디아의 제품군 전반에서 제공된다. - 엔비디아 DGX 스파크 데스크사이드 개인용 AI 슈퍼컴퓨터에서 로컬 실행: 128GB 통합 메모리를 탑재한 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip) 기반으로 구동되며, 프로토타이핑, 파인튜닝, 완전한 로컬 에이전트 워크플로우를 위한 엔비디아 AI 소프트웨어 스택이 사전 설치돼 있다. - 엔비디아 RTX PRO 6000 워크스테이션에서 실행: 개발자와 연구자, AI 전문가는 전문 워크플로우의 일부로 로컬 저지연 생성과 에이전틱 루프가 실행할 수 있는 충분한 성능 여유를 제공한다. - DGX 스테이션에서 실행: 748GB의 통합(coherent) 메모리를 기반으로, 저지연 텍스트 생성과 에이전틱 루프를 위해 초당 최대 2,000토큰의 업계 최고 수준의 로컬 고속 추론 성능을 제공한다. - 지포스 RTX GPU에서 실행: 향후 라마.cpp(llama.cpp) 지원이 추가될 예정이다. 로컬 환경에서 시작하기 허깅페이스 트랜스포머를 활용하면 모델을 가장 빠르게 테스트하고 프로토타이핑할 수 있다. 이는 지포스 RTX 5090 또는 DGX 스파크에서 별도 설정 없이 디퓨전젬마 실행을 기본 지원한다. 더 높은 처리량의 추론이 필요한 경우에는 vLLM을 활용하면 된다. 특정 작업이나 도메인에 맞게 모델을 적용하려는 경우, 언슬로스와 엔비디아 네모(NeMo) 프레임워크를 통해 파인튜닝을 수행할 수 있다. 또한 로컬 환경을 신속하게 실행할 수 있도록 사전 구성된 DGX 스파크 플레이북도 제공된다. DGX 스파크, RTX PRO, DGX 스테이션용 vLLM 플레이북은 현재 열람 가능하다. 허깅페이스에서 디퓨전젬마를 직접 사용해 보거나, build.nvidia.com에서 엔비디아가 호스팅하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 무료로 테스트할 수 있다. 아키텍처와 로컬 배포에 대해 더 자세히 알아보려면 엔비디아 기술 블로그와 구글 딥마인드 발표를 참고하면 된다. RTX AI 개러지 최신 업데이트 사항 - 엔비디아 연구진이 SANA-WM을 공개했다. 이는 단일 이미지와 카메라 경로만으로 정밀한 6-DoF 제어가 가능한 720p 해상도의 1분 길이 비디오를 생성하는 오픈소스 월드 모델이다. 26억 개 파라미터 규모의 증류 버전은 NVFP4 포맷을 활용해 단일 지포스 RTX 5090 GPU에서 34초 만에 60초 분량의 비디오를 생성할 수 있다. 이는 단일 GPU에서 실행되면서도 유사한 오픈 모델 대비 최대 36배 높은 처리량을 제공한다. 여기에서 관련 논문을 확인할 수 있다. - 윈도우(Windows) 에이전트 구축 환경이 한층 강화됐다. 엔비디아와 마이크로소프트(Microsoft)는 기본 윈도우 환경에서 활용 가능한 턴키 에이전트 샌드박싱 기능을 공개했다. 이는 마이크로소프트 실행 컨테이너(eXecution Containers)와 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 런타임을 제공하는 동시에, 에이전틱 추론 속도를 최대 2배 향상시키고 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)의 기본 윈도우 지원을 추가했다. - DGX 스파크는 개봉 후 몇 분 만에 에이전트를 실행할 수 있는 환경을 제공한다. 간소화된 엔비디아 네모클로(NemoClaw) 설치 과정을 통해 개발자는 로컬 에이전트를 빠르게 활용할 수 있으며, 큐원(Qwen) 3.6-35B는 vLLM에서 최대 2.6배 빠르게 실행된다. 또한 엔비디아 싱크(Sync)의 새로운 클러스터 어시스턴트는 최대 4대의 DGX 스파크를 하나의 512GB 풀로 연결해 약 4,000억 개 파라미터 규모의 모델을 실행할 수 있다.

브로홍 2026.06.13

[인공지능] 글로벌 AI 창작 플랫폼 PixAI, 1500만 사용자 기반 ‘커뮤니티 콘테스트’ 출시

글로벌 AI 2D 창작 플랫폼 PixAI를 운영하는 Metanomaly K.K.는 사용자가 직접 창작 콘테스트를 기획하고 운영할 수 있는 신규 기능 ‘커뮤니티 콘테스트’를 정식 출시했다고 밝혔다. PixAI는 그동안 공식 콘테스트를 통해 전 세계 크리에이터들이 같은 주제 아래 작품을 만들고, 서로의 결과물을 발견하며, 창작 영감을 나누는 커뮤니티형 활동을 이어왔다. 이번 커뮤니티 콘테스트는 이러한 기존 콘테스트 경험을 바탕으로 사용자가 직접 창작 주제를 제안하고 콘테스트를 운영할 수 있도록 한 기능이다. 커뮤니티 콘테스트를 통해 조건을 충족한 크리에이터는 콘테스트 주제, 참가 요건, 보상, 진행 기간을 직접 설정하고 PixAI 내에서 창작 챌린지를 공개할 수 있다. PixAI는 이를 통해 사용자가 작품을 생성하고 공유하는 데서 나아가 직접 새로운 창작 흐름을 만들고 다른 사용자들의 참여를 이끄는 구조를 강화할 계획이다. 이번 업데이트에는 콘테스트 페이지 개편, 공식 문서 사이트 공개, 아시아권 결제 수단 8종 추가, 15개 이상 언어 대상 현지화 자원봉사자 모집도 함께 포함됐다. PixAI는 전 세계 1500만 명 이상의 등록 사용자를 기반으로 창작 커뮤니티 기능뿐 아니라 제품 이해도, 결제 접근성, 현지화 품질까지 함께 고도화하고 있다. 공식 콘테스트에서 사용자 개최형 콘테스트로 확장 PixAI의 콘테스트는 그동안 다양한 창작 주제를 중심으로 전 세계 사용자들의 작품 참여와 커뮤니티 반응을 이끌어 온 대표적인 플랫폼 활동 중 하나다. 사용자는 콘테스트 주제에 맞춰 이미지를 생성하고, 작품을 공개하며, 다른 크리에이터의 작품을 감상하고 반응할 수 있었다. 새롭게 출시된 커뮤니티 콘테스트는 이러한 기존 콘테스트 경험을 사용자 주도형으로 확장한 기능이다. 주최자는 특정 캐릭터 콘셉트, 계절 테마, 의상 스타일, 장면 연출, 팬아트형 챌린지 등 다양한 창작 주제를 직접 제안할 수 있으며, 플랫폼 심사를 통과하면 해당 콘테스트는 PixAI 사용자들에게 공개된다. PixAI는 커뮤니티 콘테스트를 통해 공식 이벤트 중심의 참여 경험을 더욱 넓히고, 사용자들이 스스로 창작 문화를 만들어가는 흐름을 지원할 계획이다. 이를 통해 플랫폼 내 콘테스트는 단순한 보상형 이벤트를 넘어 크리에이터들이 서로의 취향과 아이디어를 발견하고 새로운 창작 문화를 함께 만들어가는 커뮤니티 활동으로 확장될 것으로 기대된다. 창작자의 자율성과 운영 신뢰성을 함께 고려한 구조 커뮤니티 콘테스트에서는 주최자가 콘테스트 주제, 참가 요건, 보상 내용, 진행 기간을 직접 설정할 수 있다. 콘테스트 개최 자체에는 별도 비용이 발생하지 않으며, 보상으로 설정한 크레딧은 주최자의 유료 크레딧 잔액에서 차감된다. 신청이 승인되지 않거나 일부 수상자가 선정되지 않은 경우 해당 유료 크레딧은 자동으로 반환된다. 수상 결과는 작품의 ‘좋아요’ 수를 기반으로 산정되며, 공정한 운영과 부정행위 방지를 위해 PixAI 운영팀이 최종 검토를 진행한다. PixAI는 사용자 주도형 콘테스트의 자율성을 보장하면서도 플랫폼 차원의 심사와 결과 검토 절차를 통해 커뮤니티 운영의 신뢰성을 함께 확보한다는 방침이다. 콘테스트 페이지 개편으로 참여 경험 개선 PixAI는 커뮤니티 콘테스트 출시와 함께 콘테스트 페이지도 전면 개편했다. 사용자는 새롭게 개편된 목록 페이지에서 콘테스트 주제, 이벤트 소개, 총 보상 규모, 남은 기간 등을 한눈에 확인할 수 있다. 상세 페이지에서는 주최자 정보, 보상 내용, 참가 요건 등이 보다 명확하게 표시된다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 콘테스트를 더 쉽게 찾고, 참여 전 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 작품 제출 흐름도 개선됐다. 기존의 태그 기반 참여 방식은 유지하면서 콘테스트 페이지 내 전용 제출 기능을 추가했다. 사용자는 ‘지금 제출하기’ 버튼을 통해 이미 공개된 작품을 콘테스트에 제출할 수 있으며, 시스템이 해당 콘테스트 태그를 자동으로 부여한다. 또한 ‘내 콘테스트’ 기능을 통해 주최자는 콘테스트 신청 진행 상황, 작품 제출 현황, 결과 발표 정보를 한곳에서 관리할 수 있다. 참가자는 관심 있는 콘테스트를 팔로우해 진행 상황과 관련 소식을 확인할 수 있다. 공식 문서 사이트 공개… 사용자 온보딩과 제품 이해도 강화 PixAI는 신규 사용자부터 고급 기능을 더 깊이 활용하려는 사용자까지 참고할 수 있는 공식 문서 사이트도 새롭게 공개했다. 공식 문서에는 이미지 생성, 프롬프트 작성, 크레딧 획득 방법 등 핵심 기능 가이드와 함께 크레딧 및 결제 시스템 설명, 신규 사용자 필수 안내가 포함된다. PixAI는 이를 통해 사용자가 주요 기능과 크레딧 사용 구조를 더 명확하게 이해하고, 예상치 못한 사용이나 혼선을 줄일 수 있도록 지원한다. 공식 문서 링크는 웹 버전의 우측 상단 아바타 드롭다운 메뉴와 앱 마이페이지에서 확인할 수 있다. 또한 PixAI는 공식 문서에 대한 사용자 피드백도 함께 수렴한다. 채택된 유효한 피드백에는 보상이 제공되며, PixAI는 사용자 의견을 반영해 문서 품질과 서비스 이해도를 지속적으로 개선할 계획이다. 아시아권 결제 수단 8종 추가 PixAI는 웹 버전에 아시아권을 중심으로 한 신규 결제 수단 8종도 추가했다. 새롭게 지원되는 결제 수단은 Alipay, GCash, TrueMoney, Touch ’n Go eWallet, AlipayHK, BPI, Bluecode, Tinaba다. 이번 업데이트로 신용카드 결제가 어렵거나 지역별 결제 환경이 다른 사용자도 PixAI 멤버십 플랜과 추가 크레딧을 보다 원활하게 구매할 수 있게 됐다. 결제 화면에서는 사용자의 지역과 언어 설정에 따라 적합한 결제 수단이 우선 표시된다. PixAI는 결제 수단 확대를 통해 아시아권 사용자의 결제 접근성을 높이고, 글로벌 창작자들이 보다 원활하게 플랫폼을 이용할 수 있는 환경을 마련할 계획이다.

브로홍 2026.06.13

[인공지능] AMD '에이전틱 AI에 필요한 랙 스케일 CPU 성능, 에픽으로 구현'

에이전틱 AI는 인프라의 형태를 변화시키고 있다. 기업들이 개별적인 AI 실험 단계에서 실제 운영 환경의 에이전틱 시스템으로 전환함에 따라, 이를 뒷받침하는 CPU 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 오케스트레이션 서비스, 데이터베이스, 웹 프런트엔드, 캐시, 미들웨어, API 및 컨트롤 플레인 서비스는 모두 실제 랙의 전력 및 냉각 한계 내에서 효율적으로 확장되어야 한다. 고객은 벤치마크 결과만을 기준으로 인프라를 구축하지 않는다. 실제 데이터센터에서는 전력, 냉각, 설치 공간, 소프트웨어 호환성, 운영 준비 상태 등 다양한 제약 조건을 고려한 랙 단위 인프라를 구축해야 한다. 이러한 관점에서 평가했을 때 AMD 에픽(EPYC) 프로세서는 랙 규모의 성능에서 명확한 리더십을 보여준다. 모델링된 100kW 랙 시나리오에서 AMD 에픽 9965는 엔비디아 베라(Vera) 기준 대비 약 2.37배의 랙 수준 처리량을 제공하며, 인텔 제온(Xeon) 6980P 대비로는 약 1.6배 높은 처리량을 제공한다. 차세대 AMD 에픽 "베니스(Venice)"는 엔비디아 베라와 대비하여 격차를 3.30배까지 확대할 것으로 예상된다. 더 중요한 점은, 고객이 이러한 인프라를 미래의 새로운 아키텍처로 기다릴 필요 없이 오늘날 표준 x86 플랫폼 위에서 즉시 구축할 수 있다는 점이다. 에이전틱 AI에는 풍부한 CPU 자원을 갖춘 인프라가 필요 AI 인프라 구축을 GPU 중심의 이야기로만 규정하기 쉽다. 하지만 실제 운영 환경의 에이전틱 시스템은 단순한 모델 추론(Inference)만으로 구성되지 않으며 방대하고 지속적으로 운영되는 서비스 환경이다. 각 AI 에이전트는 작업을 조율하는 오케스트레이션 로직, 트랜잭션 데이터베이스, 웹 및 API 엔드포인트, 키-값 저장소, 인메모리 캐시 및 미들웨어에 의존한다. 이러한 구성 요소들은 시스템 전반에서 작업을 조정하고 상태를 유지하며 요청을 처리하고 분배하는 역할을 한다. 이러한 서비스는 대부분 CPU 자원 의존도가 매우 높으며, 단일 모델의 크기보다 동시에 실행되는 에이전트 수에 따라 확장된다. 에이전틱 AI 배포가 실제 운영 환경으로 확대될수록 이를 지원하는 인프라의 규모도 함께 증가한다. 이러한 서비스를 호스팅하는 프로세서 플랫폼은 기업이 실제로 얼마나 많은 에이전트를 운영할 수 있는지, 그리고 어떤 비용 구조로 운영할 수 있는지를 결정하는 핵심 요소가 된다. 결국 이 인프라 계층에서는 가속기(GPU)의 최고 성능이 아닌, 범용 CPU의 처리 능력이 시스템 확장성의 상한선을 결정한다. 랙 수준(Rack-Level) 성능이 올바른 평가 지표인 이유 개별 부품의 벤치마크는 특정 칩의 성능을 설명할 수는 있지만, 고객이 실제로 구축할 수 있는 시스템의 역량을 보여주지는 못한다. 데이터센터는 랙 단위로 구축되며, 각 랙은 고정된 전력 및 냉각 예산, 제한된 설치 공간, 소프트웨어 호환성 요구사항, 그리고 운영 준비 상태 등의 제약을 받는다. 따라서 실제 성능을 결정하는 질문은 "하나의 소켓이 얼마나 빠른가"가 아닌, "100kW 랙 안에 얼마나 많은 유효 작업량을 담을 수 있는가"이다. 이번 분석은 바로 이러한 관점에서 수행되었다. 모든 구성은 2P(2-프로세서) 플랫폼 기반의 가상 100kW 랙 환경으로 정규화되었으며, 이를 통해 개별 프로세서의 최고 성능이 아닌 실제 배포 가능한 서비스 처리 용량을 비교했다. 더 높은 집적도는 곧 랙당 더 많은 서비스 처리 능력으로 이어지며, 이는 자본 효율성, 공간 활용도를 높이고 운영을 간소화하는 핵심 요소다. AMD 에픽의 랙 수준 성능 리더십 범용 컴퓨팅, 서버측 자바(Java), 웹 서비스, 키-값 저장소, 인메모리 캐싱, 관계형 데이터베이스 등 이번 평가에 포함된 모든 워크로드에서 AMD 에픽은 랙 수준 성능 비교에서 뚜렷한 우위를 드러냈다. AMD 에픽 9965("튜린(Turin)", 192코어)는 엔비디아 베라(88코어 "올림푸스(Olympus)") 대비 정규화된 기하평균 성능 기준으로 2.37배 높은 성능을 기록했다. 인텔 제온 6980P("그래나이트 래피즈-AP(Granite Rapids-AP)", 128코어)는 NVIDIA 베라 대비 1.46배의 성능을 기록했다. 향후 AMD 에픽 "베니스"(256코어)가 출시되면 AMD의 격차는 3.3배까지 확대될 것으로 예상된다. 이러한 성능 향상은 특정 벤치마크 하나에 국한된 결과가 아닌, 전체 워크로드 전반에 걸쳐 일관되게 나타났다. 패턴은 일관된다. 고정된 전력 한도 내에서 코어 집적도가 높아질수록 전체 서비스 처리량도 함께 증가한다. 이는 에이전틱 AI 시스템을 둘러싼 트랜잭션 처리 계층, 웹 서비스 계층, 미들웨어 계층에서 랙당 더 높은 동시 처리 능력과 응답성을 제공한다는 의미이며, 이러한 특성은 결국 하나의 환경에서 얼마나 많은 AI 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있는지를 결정한다. 당장 구축 가능한 랙 밀도, 미래의 약속이 아닌 현실 랙 밀도는 최근 데이터센터 업계의 핵심 지표로 자리 잡고 있으며, 이는 실제로 배포 가능한 인프라 가치를 보여주는 직접적인 척도다. 또한 AMD의 현재 출시된 솔루션이 차별화되는 영역이기도 하다. 델 파워엣지 IR7000 또는 이와 유사한 액체냉각 랙에 구축된 AMD EPYC "튜린" 시스템은 현재 랙당 2만7,000개 이상의 CPU 코어를 지원한다. 차세대 AMD EPYC "베니스"는 동일한 등급의 랙 환경에서 3만6,000개 이상의 코어로 확장할 수 있도록 설계되었다. 샌드박스 수와 CPU 코어 수는 직접적으로 동일한 개념은 아니지만, 랙 규모의 컴퓨팅 집적도를 보여주는 지표로 볼 때 결과는 분명하다. AMD는 이미 현재 상용화된 표준 인프라를 통해 미래 기술로 제시되는 랙 밀도를 뛰어넘고 있다. 이러한 AMD 기반 구축 환경은 별도의 새로운 랙 아키텍처 없이도 표준 액체 냉각 데이터센터 장비와 기업이 이미 운영 중인 x86 소프트웨어 생태계에서 구동된다. 이를 통해 소프트웨어 연속성을 유지하고, 마이그레이션 부담을 줄이며, 실제 운영 환경으로의 전환 시간을 단축할 수 있다. 테스트 방법론 및 워크로드 세부 사항 이번 평가에 사용된 워크로드는 에이전틱 AI 서비스 환경에서 중요한 인프라 요소를 반영하도록 구성됐으며, 각 영역은 검증된 업계 표준 벤치마크를 기반으로 평가되었다. - 범용 컴퓨팅: SPEC CPU 2017 정수 연산 성능(Integer Rate) - 서버측 자바: 처리량과 지연 시간에 민감한 비즈니스 로직 실행 성능을 측정하는 SPECjbb2015 기반 워크로드 - 웹 서비스: 지속적인 동시 요청 환경에서 NGINX와 WRK 도구 활용 - 키-값 저장소: 고속 인메모리 작업을 위한 redis-benchmark - 인메모리 캐싱 및 분석: Memcached와 memtier_benchmark 활용 - 관계형 데이터베이스: MySQL 기반 TPROC-C(TPC-C 파생 OLTP 벤치마크) 이번 평가 세트는 AI 에이전트의 전체 엔드투엔드 파이프라인을 모델링한 것이 아닌, 해당 파이프라인이 의존하는 인프라 계층을 분리해 측정하는 데 초점을 맞췄다. 비교는 2소켓(2P) 플랫폼 기반의 100kW 기준 랙 환경에서 수행됐으며, 시스템 전력과 랙당 노드 수는 엔비디아 베라를 기준으로 정규화되었다. 또한 AMD 에픽 "베니스"와 엔비디아 베라 관련 수치는 모델링 및 예측 기반 구성에 따른 결과이므로, 명시된 랙 전력 제약 조건 내에서의 추정치로 제시된다. 단일 스레드 성능 랙 수준 성능과 에너지 효율성 외에도 일부 워크로드에서는 코어당 성능이 여전히 중요한 고려 요소다. AMD는 데이터베이스, 분석, 시뮬레이션 및 멀티 GPU 서버 환경에서의 호스트 프로세싱과 같은 고성능 워크로드에서 지속적으로 우수한 성능을 제공해 왔다. AMD의 차세대 64코어 "베니스" CPU는 엔비디아 베라 88코어 프로세서 대비 코어당 성능에서 약 27% 높은 성능을 제공할 것으로 예상된다. 또한 더 많은 코어를 탑재한 96코어 "베니스" CPU 역시 엔비디아 베라 88코어 프로세서보다 약 11% 높은 코어당 성능을 제공할 것으로 전망된다. 실제 배포 가능한 성능이 경쟁력을 결정 에이전틱 AI 인프라는 개별 부품의 성능 수치가 아니라 랙 단위 관점에서 설계되어야 한다. 이러한 기준에서 결론은 명확하다. AMD 에픽은 더 높은 수준의 실제 배포 가능한 CPU 처리량과 x86 소프트웨어 연속성, 고밀도 AI 지원 인프라를 구현할 수 있는 표준 기반의 확장 경로를 제공한다. 또한 이러한 인프라는 현재 공급 중인 플랫폼에서 바로 구축할 수 있다. 에이전틱 AI를 실제 운영 환경으로 확장하려는 기업에게는 집적도, 호환성, 구축 용이성의 조합이 단순한 성능을 실제 운영 역량으로 전환하는 핵심 요소가 될 것이다.

브로홍 2026.06.13

[인공지능] 젠틀몬스터, 구글과 함께한 차세대 인텔리전트 아이웨어 첫 공개

젠틀몬스터, 구글과 함께한 차세대 인텔리전트 아이웨어 첫 공개 젠틀몬스터는 지난 5월 19일 (미국 현지시간) 구글 ‘I/O 2026'를 통해 구글 및 삼성과의 기술 협업으로 탄생한 차세대 인텔리전트 아이웨어를 공개했다. 인텔리전트 아이웨어는 사용자의 일상에 자연스럽게 스며들어, 필요한 순간 즉각적인 도움을 제공하기 위해 개발된 웨어러블 기기다. 젠틀몬스터의 첫번째 인텔리전트 아이웨어 컬렉션은 음성 기반 AI 기능이 탑재된 오디오 글래스로 구성되며, 올 가을 정식 출시될 예정이다. 신제품은 오디오 글래스에 내장 스피커와 카메라, 마이크가 탑재돼 있어 음악 감상과 통화, 사진 촬영 등이 가능하다. 또한 사용자는 구글의 ‘제미나이(Gemini)’와의 음성 상호작용을 통해 주변 환경에 대한 정보를 실시간으로 확인하고, 길 안내 및 라이브 번역 서비스 등을 이용할 수 있다. 더 나아가 “지금 찍은 사진 편집해 줘”, “배달 주문해 줘”와 같은 복합적인 작업도 음성 명령만으로 간편하게 수행할 수 있다. 젠틀몬스터는 글로벌 아이웨어 브랜드로서 쌓아온 노하우를 바탕으로, 오디오 글래스의 디자인과 착용감을 구현했다. 단순히 기술 구현에 그치지 않고 일상에서 자연스럽게 착용할 수 있는 세련된 외관을 담아내며 웨어러블 아이웨어의 새로운 기준을 제시한다. 이번 제품은 구글과의 협업으로 선보이는 만큼, 감각적인 디자인과 높은 실용성을 동시에 갖춘 것이 특징이다. 이번 구글 I/O 2026에서는 젠틀몬스터와의 협업으로 탄생한 인텔리전트 아이웨어의 첫 번째 디자인이 최초 공개됐다. 이를 통해 젠틀몬스터는 브랜드 고유의 파격적이고 미래지향적인 DNA를 바탕으로 기존 웨어러블 테크 카테고리의 틀을 확장하는 새로운 방향성을 제시했다. 이번 제품은 스마트 기술과 젠틀몬스터 특유의 대담하고 독창적인 미학을 조화롭게 결합한 것이 특징이다.

대장 2026.05.20

[인공지능] 서린씨앤아이, 국제인공지능대전 AI EXPO KOREA에서 리드텍 제품군 소개

서린씨앤아이, 국제인공지능대전 AI EXPO KOREA에서 리드텍 제품군 소개 리드텍 국내 공식 파트너사 자격으로 주요 협력사 부스 내 엔비디아 라인업 지원 컴퓨터 관련 주요 부품 수입 유통 전문 업체 서린씨앤아이(대표: 전덕규 www.seorincni.co.kr)가 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 개최되는 국제인공지능대전 AI EXPO KOREA 2026에 글로벌 그래픽카드 제조사 리드텍의 엔비디아 워크스테이션 및 서버용 GPU 라인업을 파트너사를 통해 선보였다. 이번 행사는 국내 주요 서버 및 시스템 솔루션 파트너사들의 전시 공간에 리드텍의 제품과 홍보물을 지원하는 협력 형태로 진행되었다. 서린씨앤아이의 리드텍 엔비디아 라인업은 각 파트너사의 전시 목적과 형태에 맞춰 제공되었다. 커스텀 수랭 PC 및 서버 제작 전문 업체인 영재컴퓨터 부스에는 실제 시스템 적용 환경을 확인할 수 있는 GPU 실물과 관련 카탈로그가 함께 배치되었으며 하드웨어 솔루션 전문 기업 한미마이크로닉스와 수랭식 서버 솔루션 전문 기업 에이치쓰리솔루션 부스에는 실물 대신 리드텍 엔비디아 라인업의 상세 제원이 기재된 전용 팜플렛을 비치해 방문객들에게 정보를 제공했다. 파트너사 부스를 통해 소개된 핵심 제품은 엔비디아 RTX 프로 블랙웰 시리즈다. 해당 제품군은 과거 쿼드로 명칭으로 분류되던 전문가용 그래픽카드의 최신 아키텍처 적용 라인업이다. 고연산 인공지능 추론 및 딥러닝 모델링 대규모 데이터 센터 환경에 특화된 연산 능력을 갖춘 워크스테이션 및 서버 전용 GPU로 다양한 산업용 랙마운트 시스템과 결합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이번 국제인공지능대전 AI EXPO KOREA 2026을 통해 파트너사 부스에서 소개된 리드텍의 엔비디아 RTX 프로 블랙웰 및 관련 전문가용 라인업은 서린씨앤아이를 통해 국내 정식 수입 및 유통이 진행되며 기업 및 연구소 등에서 해당 제품을 도입할 경우 제조사인 리드텍과 서린씨앤아이가 규정하는 공식 보증 기준에 따라 정규 사후 보증 서비스를 동일하게 지원받을 수 있다. @seorincni @nvidia @micronics

대장 2026.05.08

[인공지능] 한국의 물가가 그리고 전기 요금이 싸니까 오는겨? ! ? !!!

왜? 오는건지 대충 이해가 가는데.. 결국 서민들의 전기요금은 오른다는 말이네.. AI 전기먹는 하마.. 물론, 우리나라산업 발전에 이득이 되겟지만.. 결국 서민들 물가압력의 단서가 될듯… 전쟁중인 나라에서 전쟁억지력으로 포방부를 키우고 버티고 있지만… 아직 에너지 독립국이거나 에너지 보존장치를 독보적으로 만들거나, 핵융합에너지를 양산하는 나라가 아닌이상… 이런 뉴스들은 결국 10~15년뒤 우리나라 서민들의 기본물가를 올릴 것…. 오지마라…

호호야 2026.04.30

[인공지능] 구글 Tensor G6 칩, 약 5년 전에 처음 선보였던 구형 GPU와 함께 출시될 전망

구글답게 텐서(Tensor)급 칩의 성능을 의도적으로 제한하려는 시도를 하지 않았다면 오히려 이상했을 것입니다. 그리고 이러한 안타까운 추세는 곧 출시될 텐서 G6 SoC에서도 계속될 것으로 보이는데, 이 칩에는 무려 2021년에 출시된 GPU가 탑재될 가능성이 매우 높습니다! 새로운 유출 정보에 따르면, 구글 텐서 G6 칩은 2021년에 처음 선보였던 PowerVR CXT-48-1536 GPU를 탑재할 것으로 보입니다. 독자 여러분도 잘 아시다시피, 우리는 몇 달 전 텐서 G5 칩에 수 세대 전의 ARM CPU 코어를 사용한 구글을 신랄하게 비판한 바 있습니다. 다행히도 최근 유출된 정보에 따르면, 구글은 곧 출시될 텐서 G6 칩에 (현재로서는) 최신인 ARM C1 Ultra 및 C1 Pro CPU 코어를 탑재하기로 결정했으며, 유일한 빅 코어의 클럭 속도는 4.11GHz로 설정될 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고, 전작의 옥타코어 아키텍처와 달리, 곧 출시될 텐서 G6 SoC는 1+4+2 형식의 7코어 아키텍처를 채택할 것으로 보입니다. 이러한 후퇴는 비용 절감을 위한 편의주의적 결정으로 추정됩니다. 하지만 최근 나온 소식은 받아들이기 훨씬 더 어렵습니다. Android Authority가 인용한 Mystic Leaks 텔레그램 채널의 한 소식통에 따르면, 구글 텐서 G6 칩은 무려 2021년에 출시된 PowerVR CXT-48-1536 GPU를 탑재할 것이라고 합니다. 보아하니 구글은 텐서 G6 칩의 다이 크기를 최소화하려는 기이한 집착 때문에 5년 전 GPU에 의존하고 있는 것으로 보이며, 특히 AI 워크로드와 관련해서는 NPU가 그 공백을 메워주기를 바라고 있는 듯합니다. 특히 DRAM 비용이 계속 치솟는 상황에서, 이러한 기이한 선택이 구글의 마진 확보에 도움이 될 것이라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 매우 안타까운 점은, 픽셀 11 시리즈 구매자들이 이 일로 인해 속아 넘어가고 있다는 사실입니다. 다행히도, 곧 출시될 SoC에는 새로운 타이탄 M3 보안 칩이 탑재될 예정이다. 잘 모르는 분들을 위해 설명하자면, 구글의 타이탄급 보안 코프로세서는 암호화 키와 생체 정보를 포함한 사용자 데이터를 하드웨어 수준에서 보호해 준다. 🔗 원문 링크: https://wccftech.com/google-tensor-g6-chip-likely-to-launch-with-an-ancient-gpu-that-debuted-around-5-years-back/

따노스 2026.04.29

[인공지능] DeepSeek-V4 기술보고서 저자 명단 공개 핵심인력 대기업 이직

DeepSeek은 지난주 58페이지에 달하는 V4 기술 보고서를 발표했으며, 약 300명에 달하는 ‘연구 및 엔지니어링’ 저자 명단이 주목을 받았다. 창업자 량원펑(梁文鋒)은 모든 연구원, 엔지니어와 함께 공동 저자로 이름을 올렸다. 명단 중 10명은 ‘퇴사’로 표기되어 있으며, 그중에는 왕빙쉔(王炳宣), 웨이하오란(魏浩然), 궈다야(郭達雅) 등 핵심 간부 멤버들도 포함되어 있다. 보도에 따르면, 2025년 하반기부터 현재까지 DeepSeek의 핵심 연구개발 멤버 최소 5명의 퇴사가 확인되었다. 보도에 따르면, DeepSeek 1세대 대규모 언어 모델의 핵심 저자인 왕빙쉔은 텐센트로, V2의 핵심 기여자인 루오푸리는 샤오미로, R1의 핵심 연구원인 궈다야는 바이트댄트(ByteDance)의 Seed 팀에 합류했으며, 다중 모달 기술 핵심 연구원인 룽촨도 퇴사 후 자율주행 기술 기업 원롱치행(Yuanrong Qixing)에 합류했다. OCR 시리즈의 핵심 저자인 웨이 하오란의 퇴사 후 행방은 아직 공개되지 않았으며, 이들 핵심 연구개발 인력은 기반 모델, 추론, OCR, 다중 모달 등 4대 핵심 기술 분야를 아우르고 있다. 양적 사모펀드 거물인 환방량화(幻方量化)가 2023년에 설립한 인공지능 기업인 DeepSeek은 DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1 등의 모델 오픈소스화와 뛰어난 성능을 바탕으로 2025년 한때 전 세계 AI 분야의 기술적 벤치마크가 되었다. IT홈(IT之家)의 4월 24일 보도에 따르면, DeepSeek-V4 모델 프리뷰 버전이 정식 출시되었으며 동시에 오픈소스로 공개되었다. DeepSeek-V4는 백만 단어 규모의 초대형 컨텍스트를 갖추고 있으며, 에이전트(Agent) 능력, 세계 지식 및 추론 성능 면에서 모두 국내 및 오픈소스 분야를 선도하고 있다. 광고 고지: 본문 내에 포함된 외부 연결 링크(하이퍼링크, QR 코드, 비밀번호 등 형태를 포함하되 이에 국한되지 않음)는 더 많은 정보를 전달하고 검색 시간을 절약하기 위한 것이며, 결과는 참고용일 뿐입니다. IT지아의 모든 기사에는 본 고지가 포함되어 있습니다. 🔗 원문 링크: https://www.ithome.com/0/944/264.htm

따노스 2026.04.29

[인공지능] 엔비디아의 루빈이 구글의 가상 머신에 탑재되며, 다중 사이트 클러스터를 약 100만 개의 GPU 규모로 확장하다

구글과 엔비디아는 최근 출시된 A5X 인스턴스의 성능을 강화하기 위해 최대 100만 대의 엔비디아 GPU를 사용자에게 제공하기로 협력했습니다. 이번 발표는 추론 비용을 절감하고 토큰 처리량을 향상시키기 위한 양사의 최신 협력의 일환입니다. A5X 시스템은 AI 워크로드를 위한 단일 및 다중 클러스터 컴퓨팅 인프라 구축을 가능하게 하는 엔비디아의 네트워크 가속기를 기반으로 합니다. A5X 인스턴스는 에이전트형 인공지능 워크로드를 실행하도록 특별히 설계된 구글의 최신 제품입니다. 이는 구글의 AI 하이퍼컴퓨터 포트폴리오의 일부로, 이 포트폴리오는 구글의 제미니(Gemini) 플랫폼과 소비자 및 기업용 AI 서비스에도 활용되고 있습니다. 최근 발표에서 구글은 맞춤형 Arm 기반 CPU, 8세대 텐서 프로세서, 네이티브 PyTorch TPU 지원 및 A5X 인스턴스를 탑재한 새로운 가상 머신을 포함하여 하이퍼컴퓨터에 대한 대대적인 업그레이드를 발표했습니다. 이러한 새로운 기능들은 문제나 과제를 단계적으로 해결하는 데 중점을 두는 AI 에이전트 그룹에 의존하는 에이전트형 AI 워크로드를 특별히 겨냥하여 설계되었습니다. A5X 인스턴스는 NVIDIA의 최신 Vera Rubin AI GPU에서 작동하도록 설계된 구글 최초의 인스턴스입니다. 세부 사항에 따르면, A5X는 이더넷 기반 클라우드 인프라에서 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 NVIDIA의 ConnectX-9 NIC를 사용할 예정입니다. 이 NIC는 구글의 버고(Virgo) 플랫폼과 결합되어 사용자가 단일 클러스터에서 최대 80,000개의 루빈 GPU에, 멀티사이트 클러스터에서는 960,000개의 GPU에 접근할 수 있게 해줍니다. 구글의 버고 플랫폼은 단일 데이터 센터 내에서 여러 AI 칩을 연결할 수 있게 해줍니다. NVIDIA의 루빈(Rubin) GPU와 연동되는 것은 물론, 구글의 텐서 처리 장치(TPU)도 지원한다. 버고는 단일 데이터 센터 내에서 최대 134,000개의 TPU를, 여러 사이트에 걸쳐 100만 개 이상의 칩을 연결할 수 있다. NVIDIA에 따르면, A5X 인스턴스는 이전 세대에 비해 토큰당 추론 비용을 10분의 1로 낮추고 메가와트당 처리량을 10배 높일 수 있다. NVIDIA는 또한 Cadence 및 Siemens와 같은 기업의 제품들이 자사의 인프라를 통해 구동되며 Google Cloud에서 이용 가능하다고 언급하며, 물리적 및 산업용 AI에 대해서도 간략히 다루었습니다. 또한 Google의 Gemini 플랫폼은 사이버 보안과 같은 다양한 산업 분야에 에이전트 기반 모델과 워크플로를 배포할 수 있다고 덧붙였습니다. 🔗 원문 링크: https://wccftech.com/nvidias-rubin-lands-inside-googles-virtual-machine-stretching-multi-site-clusters-to-nearly-1-million-gpus/

따노스 2026.04.28

[인공지능] 오픈AI, 가장 지능적인 AI 모델 GPT-5.5 공개… 토큰 비용 1/35 수준으로 절감, 메가와트당 성능 50배 향상

OpenAI는 오늘(4월 24일) 최신 AI 모델 GPT-5.5를 공개했다. 이는 현재까지 가장 지능적이고 직관적인 모델로, 에이전트 기반 코딩(Agentic Coding), 컴퓨터 활용, 과학 연구 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 이전 모델인 GPT-5.4와 비교해 동일한 작업을 수행할 때 필요한 토큰(Token) 사용량도 줄어든 것이 특징이다. OpenAI의 사장 Greg Brockman은 GPT-5.5의 핵심 혁신으로 “더 적은 지시로 더 많은 작업을 수행할 수 있는 능력”을 강조했다. 특히 모호한 문제를 처리할 때 높은 자율성을 발휘하며, 사용자 의도를 빠르게 이해하고 복잡한 다단계 작업을 스스로 계획하고 실행할 수 있다는 점이 주요 강점이다. 코드 작성 및 디버깅, 온라인 리서치, 데이터 분석, 다양한 도구 간 연동 작업에서 특히 뛰어난 성과를 보인다. GPT-5.5의 가장 큰 특징은 ‘에이전트(Agent) 능력’이다. 사용자가 세부 단계를 일일이 지정할 필요 없이, 다소 추상적인 복합 작업만 제시하면 모델이 스스로 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 결과를 검증하고, 완료될 때까지 작업을 지속적으로 수행한다. 성능 측면에서도 GPT-5.5는 지능과 속도의 균형을 한층 강화했다. 모델 규모와 성능이 향상되었음에도 불구하고 실제 서비스 환경에서 토큰당 지연 시간은 GPT-5.4와 동일한 수준을 유지했으며, 동일 작업 수행 시 필요한 토큰 수는 크게 감소했다. Artificial Analysis의 Coding Index에서는 경쟁 모델 대비 절반 비용으로 최첨단(SOTA) 수준의 성능을 달성했다. Terminal-Bench 2.0 테스트에서는 82.7%의 정확도를 기록했다. GitHub 문제 해결을 평가하는 SWE-Bench Pro에서는 58.6%를 달성했으며, Expert-SWE 등 장기 과제에서도 이전 모델을 능가했다. 기업 활용 사례에서도 성과가 두드러진다. OpenAI 내부에서는 85% 이상의 직원이 매주 Codex를 사용하고 있으며, 재무팀은 이를 활용해 7만 페이지 이상의 세무 문서를 검토하며 업무 효율을 크게 향상시켰다. NVIDIA등 파트너 기업 역시 디버깅 시간을 수일에서 수시간으로 단축했다고 밝혔다. 현재 GPT-5.5는 Plus 및 Pro 사용자에게 제공되고 있으며, API 버전도 곧 출시될 예정이다. 가격은 입력 기준으로 100만 토큰당 5달러, Pro 버전은 30달러로 책정됐다.

따노스 2026.04.24

[인공지능] SpaceX, GPU 자체 생산 계획 밝혀—1조 7,500억 달러 IPO 문서에 포함

SpaceX가 비공개로 제출한 1조 7,500억 달러 규모의 S-1 신고서 유출 내용에 따르면, 자사 GPU를 직접 생산할 계획이 포함된 것으로 나타났습니다. 해당 문서는 장기적인 반도체 공급 계약이 부족한 상황에서, 필요한 프로세서 일부를 자체적으로 생산하기 위해 수십억 달러를 투자할 의도를 밝히고 있습니다. 특히 Reuters에 따르면, 사내에서 생산할 반도체는 AI 가속용 ASIC이 아니라 GPU로 언급된 점이 주목됩니다. 다만 명칭에 대해서는 여전히 해석의 여지가 있습니다. 이번 소식은 머스크가 새로운 TeraFab 반도체 제조 프로젝트에서 Intel의 14A 공정을 활용하고, SpaceX가 생산 시설을 운영할 것이라고 발표한 직후 전해졌습니다. Reuters가 확인한 S-1 문서에는 향후 대규모 자본 지출의 이유 중 하나로 ‘자체 GPU 생산(manufacturing our own GPUs)’이 명시되어 있습니다. 이는 SpaceX가 주요 칩 공급업체들과 장기 계약을 충분히 확보하지 못한 상황과도 관련이 있는 것으로 보입니다. 일론 머스크는 전날, Tesla에서 개발한 반도체를 생산하기 위해 SpaceX가 대규모 반도체 제조 시설을 건설 및 운영할 것이라고 확인했지만, ‘자체 GPU’ 개발 계획은 이번에 새롭게 드러난 내용입니다. Reuters는 기업마다 AI 가속기를 부르는 명칭이 다르다는 점도 지적합니다. AMD와 NVIDIA는 이를 ‘GPU’라고 부르는 반면, Google은 ‘TPU’, Microsoft는 ‘가속기(Accelerator)’, SambaNova는 ‘RDU’라는 용어를 사용합니다. 대부분의 하이퍼스케일 클라우드 기업과 하드웨어 업체들은 이러한 칩을 ASIC(특정 용도 집적회로)으로 분류합니다. SpaceX가 Tesla의 AI 칩과 별도로 ASIC을 명시하지 않은 점을 고려할 때, Reuters는 SpaceX가 ‘자체 GPU’라는 이름으로 기존 Tesla AI 프로세서와는 다른 개념의 칩을 설계 및 생산하려는 것으로 보고 있습니다.

따노스 2026.04.24

[인공지능] Groq의 추론 칩, 비용은 NVIDIA Blackwell 대비 5분의 1 수준—속도는 2배

AI 컴퓨팅 용량이 지속적으로 증가하는 가운데, 컴퓨팅 인프라 제공업체 Nebius의 한 전문가는 AlphaSense와의 인터뷰에서 업계 현황을 설명했습니다. 성능 측면에서는 여전히 NVIDIA의 최첨단 AI GPU가 업계를 선도하고 있지만, 비용 기준이 변화하면서 대안 솔루션의 인기가 점점 높아지고 있다는 분석입니다. 또한 AI 컴퓨팅 수요는 여전히 매우 높아, 서비스 제공업체들은 100%에 가까운 가동률을 유지하며 비용을 낮추고 투자 수익을 극대화할 수 있는 상황입니다. 해당 전문가는 현재 AI 인프라 가격이 사용되는 GPU 종류와 사전 예약 여부에 따라 달라진다고 설명했습니다. 온디맨드 기준으로 NVIDIA H100은 시간당 2.95달러, H200은 3.50달러, 최신 Blackwell B200은 시간당 4.90달러에서 6.50달러 사이입니다. 한편, 사전 예약 시 가격은 낮아집니다. 최소 10,000개의 GPU를 1~2년 계약으로 예약할 경우, H100은 1.50달러, H200은 2.20달러, B200은 최소 3.50달러 수준입니다. 2025년 말, NVIDIA는 칩 스타트업 Groq과 비독점 라이선스 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이는 당시 NVIDIA의 최대 규모 계약으로, Groq의 AI 추론 기술이 포함되었습니다. Nebius 전문가는 현재 기업 워크로드 수요의 90~95%가 추론에서 발생한다고 설명합니다. 이는 기업들이 자체 소프트웨어를 개발하기보다 사전 학습된 모델이나 API를 활용하는 경향이 강해졌기 때문입니다. AI 인프라 시장에서는 학습에서 추론으로의 전환뿐만 아니라, 비용 구조의 변화도 동시에 진행되고 있습니다. 이와 함께 NVIDIA GPU의 대안 칩에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 백만 토큰당 비용 비교: NVIDIA Blackwell vs. Groq 새로운 비용 구조에서는 사용량을 토큰 단위, 또는 백만 토큰 기준으로 과금하는 방식이 확산되고 있습니다. 이에 따르면 Groq의 칩은 백만 토큰당 0.05~0.10달러 수준으로 매우 경제적인 반면, NVIDIA의 B100, B200, B300은 약 0.25달러로 약 5배 높은 비용입니다. 또한 Groq 칩은 비용뿐 아니라 속도에서도 경쟁력을 보이며, 초당 최대 800토큰을 처리할 수 있어 NVIDIA 칩의 약 450토큰 대비 거의 두 배에 달합니다. 출처 : https://wccftech.com/nvidias-ai-chips-see-alternatives-emerge-amidst-pricing-model-shift-to-cost-per-million-tokens/

따노스 2026.04.24

[인공지능] 퀀텀에이아이 ‘AI 메모리 장벽’ 넘다. 차세대 초압축 기술 ‘퀀텀퀀트’ 공개

인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 모델의 크기와 문맥 처리 용량이 비약적으로 늘어나고 있는 가운데, 이를 뒷받침할 핵심 메모리 관리 기술인 ‘퀀텀퀀트(QuantumQuant)’가 베일을 벗으며 업계의 이목을 집중시키고 있다. 기존 ‘터보퀀트’의 한계를 수학적 패러다임으로 극복 최근까지 AI 업계에서는 구글 리서치 등이 제안한 ‘터보퀀트(TurboQuant)’ 기술이 KV 캐시(Key-Value Cache) 압축의 표준으로 주목받아 왔다. 하지만 터보퀀트는 극좌표 변환을 통한 무작위 회전을 이용해 자료를 압축하기 때문에 초고차원 벡터에서는 랜덤 회전을 위한 계산량이 급격히 증가해 적용하기 어렵다는 제한점이 있다. 퀀텀퀀트는 바로 이 지점에서 탄생한 기술로, 퀀텀에이아이 연구진이 세계 최초로 터보퀀트의 구조적 한계를 완벽히 극복해 제안한 차세대 AI 양자화 알고리즘이다. 퀀텀퀀트의 가장 큰 특징은 기존 기술로는 처리가 불가능하다고 여겨졌던 초고차원 컨텍스트 벡터를 컴퓨팅 자원의 낭비 없이 실시간으로 압축할 수 있다는 점이다. 기존 방식은 고차원 데이터 처리를 위해 거대한 행렬 계산과 반복적인 최적화 과정을 거치며 계산의 양이 증가하는 단점이 있는 데 반해, 퀀텀퀀트는 합성(composition)을 통한 simplex 공간 내에서 양자화해 랜덤 회전 없이 압축이 가능하므로 연산 복잡도를 획기적으로 낮출 수 있다. 따라서 저장 용량을 터보퀀트 대비 수분의 일로 줄이면서도 정보 복원력은 오히려 높이는 데 성공했다. 정보 손실 0%에 도전하는 정밀 복원력 기술력의 핵심은 압축 후 데이터를 되돌렸을 때 발생하는 ‘정보의 왜곡’을 어떻게 잡느냐에 있다. 퀀텀퀀트는 단순 수치 비교인 평균 제곱 오차(MSE)를 넘어, 정보 엔트로피의 흐름까지 고려한 정밀 보정 기법을 적용했다. 이는 금융권의 복잡한 약관 분석이나 고도의 상담 에이전트 등 미세한 정보 차이가 결과의 신뢰도를 결정짓는 전문 분야에서 독보적인 성능을 발휘한다. 업계 전문가들은 퀀텀퀀트의 등장이 B2B AI 서비스 생태계 전반을 뒤흔들 것으로 전망하고 있다. 특히 고가의 HBM(고대역폭 메모리) 의존도를 낮추면서도 서비스 속도를 수 배 이상 끌어올릴 수 있어 거대 AI 모델의 대중화를 앞당길 ‘마스터키’로 평가받는다. 퀀텀에이아이는 퀀텀퀀트가 기존 기술의 한계를 단순히 개선한 수준이 아니라, 데이터 압축을 수학적 관점이 아닌 통계계산의 시각에서 이루어낸 성과라며, 앞으로 텍스트는 물론 음성, 이미지 등 모든 멀티모달 데이터를 아우르는 핵심 연산 표준으로 자리 잡을 것이라고 강조했다.

대장 2026.04.23

[인공지능] 네이버, 연관검색어 서비스 이달 종료

네이버가 2005년 도입 이후 약 19년 만에 '연관검색어' 서비스를 종료(2026년 4월 말 예정) 한다 밝혔습니다. AI 검색('AI 브리핑') 서비스와의 기능 중복 및 고도화 네이버는 사용자의 검색 의도를 파악해 맞춤형 요약 정보를 제공하는 'AI 브리핑'이 도입되면서, 단순 키워드를 나열하는 연관검색어 기능이 중복된다고 판단한 것으로 보입니다. AI 검색 체제로의 전환 이번 개편은 단순한 기능의 삭제를 넘어 네이버의 정체성을 '포털'에서 'AI 에이전트'로 전환하겠다는 선언과도 같습니다. 그동안 연관검색어가 맡아온 '탐색의 확장' 기능은 이제 AI가 실시간으로 문맥을 분석해 제시하는 '함께 많이 찾는' 서비스와 'AI 브리핑'이 이어받게 됩니다. 이용자들은 이제 정해진 키워드 목록에 갇히지 않고, 자신의 질문에 담긴 미묘한 의도까지 파악해 내는 AI와 소통하며 더욱 정교한 검색 경험을 누리게 될 전망입니다. 이러한 적극적 변화에는 네이버가 AI브리핑 도입 이후 2위 인 구글과 격차를 벌리며 7년만에 최고 검색엔진 점유율을 확보한데 따른 것으로 보고 있습니다. 검색 환경 변화('검색'보다 '답변': AI 브리핑이 가져온 질서의 변화) 사용자들이 AI 엔진을 통해 답변을 얻은 후 검색을 종료하는 '제로 클릭(Zero-click)' 현상이 대중화되면서, 하단 키워드 클릭 기반인 연관검색어의 활용도가 감소했습니다. AI 브리핑 도입 이후 전체 검색 질의의 20% 이상을 커버할 정도로 빠르게 안착했으며, 연내에 그 비중을 2배 이상 확대할 계획입니다. 실제로 AI 브리핑이 적용된 세션에서는 평균 질의 수가 기존 대비 약 40%나 성장하며 사용자들의 높은 호응을 얻고 있습니다. 이는 사용자들이 이제 리스트를 훑어보는 검색보다 AI가 정리해 주는 '정답'에 더 매력을 느끼고 있음을 증명합니다. 하지만 비즈니스 실무자들에게 이러한 변화는 마냥 달갑지만은 않은 소식일 수 있습니다. AI가 검색 결과 상단에서 모든 정보를 요약해 주면서 사용자가 외부 링크를 클릭할 필요가 없어지는 '제로 클릭 서치' 현상이 가속화되고 있기 때문입니다. 이미 정보 탐색 목적의 검색 중 60% 이상이 링크 클릭 없이 종료되고 있으며, 이는 웹사이트 트래픽에 의존해온 기업들에게 직접적인 위협이 되고 있습니다. 과거처럼 상위 노출만으로 유입을 보장받던 시대는 사실상 끝난 셈입니다. 특히 광고성 정보로 점철된 저품질 콘텐츠는 AI의 필터링 대상 1순위가 되고 있습니다. AI는 광고 멘트를 배제하고 신뢰할 수 있는 핵심 정보만을 추출해 요약하기 때문에, 정보를 가장한 광고들은 더 이상 사용자에게 도달할 기회조차 얻기 힘들어졌습니다. 이제 기업들은 사용자들을 자신의 웹사이트로 '낚아오는' 전략이 아니라, AI가 생성하는 답변 안에 자사의 브랜드가 어떻게 언급되고 인용될지를 고민해야 하는 불확실성의 시대를 맞이하고 있습니다. https://blog.naver.com/naver_search/224242858950

태나아빠 2026.04.08

[인공지능] 신세계, 챗GPT로 이마트에서 AI쇼핑

신세계그룹은 2026년 들어 AI 기반의 인프라 구축과 유통 서비스 고도화를 중심으로 한 파격적인 AI 전환(AX) 로드맵을 추진하고 있습니다. 주요 전략은 '소버린 AI(Sovereign AI)' 확보와 '풀스택 AI(Full-stack AI) 사업자'로의 진화입니다. 이를 위해 지난 3월 16일 리플렉션 AI와 손잡고 국내 최대 규모(250MW) AI 데이터 센터를 구축한다고 밝힌데 이어 4월 6일 오늘, 오픈AI와 MOU를 맺고 AI 쇼핑 서비스를 구체화 할 것을 밝혔습니다. 오픈AI는 이미 월마트, 음식배달 플랫폼 도어대시와 협력에 나섰고, 생성형 AI '챗GPT' 내에서 상품 탐색과 비교가 가능한 '쇼핑 리서치' 기능을 선보일 계획 입니다. 신세계룹은 2027년까지 보유한 방대한 구매 및 소비자 데이터와 오픈AI의 생성형 AI 기술을 결합해 검색 없이도 고객 성향을 예측해 상품을 추천하고 구매까지 연결하는 챗GPT 기반 ‘완결형 AI 커머스’ 모델을 구축하겠다 밝혔습니다. 단순한 상품 추천을 넘어 이마트 상품에 대한 검색, 결제, 배송까지 한 번에 처리하는 구조로 “내일 부대찌게 해 먹을 메뉴 준비해줘” 라고 챗GPT 대화창에 남기면 알아서 재료를 모두 구매하고 배송까지 자동으로 진행하는 형태 입니다. 연내에는 이마트 앱에 ‘AI 쇼핑 에이전트’ 기능도 도입하겠다고 밝혔습니다. 이마트 고객의 구매 패턴을 학습해 상품을 추천해주고. 매장 방문 시 자동으로 주차 등록하는 등 AI기반 편의 기능을 제공하겠다는 전략 입니다.. 또한 업무생산성을 높이기 위해 사내 AI 업무를 적극 도입해 전사적인 AI 전환과 신규 비즈니스 기회 발굴, 임직원 대상 AI 활용 교육과 프로그램 개발 등으로 AI 적용 범위를 넓힌다는 계획을 밝혔습니다.

태나아빠 2026.04.06

[인공지능] 무인공장, K-다그팩토리 시대 본격화

카이스트가 만든 인공지능 무인공장 플랫폼, '카이로스(KAIROS)'입니다. 물류 로봇이 최적의 경로를 알아서 찾아가고 천장의 운반로봇은 공중에서 부품을 나릅니다. 협동 로봇은 정밀하게 부품을 조립하고, 휴머노이드 로봇은 꼼꼼하게 완성품을 검수합니다. 서로 다른 로봇들이 마치 '오케스트라' 처럼 한 몸으로 움직이는데, 이 모든 상황이 공장 전체를 가상 공간으로 옮겨놓은 '디지털 트윈'에서 실시간으로 통합 제어됩니다. 센서로 수집된 많은 데이터들은 사람의 뇌 같은 AI 에이전트로 저장돼 처리되는 겁니다. 작년 선보인 샤오미의 다크팩토리.. 불꺼진 공장, 즉 사람하나 없이 24시간/7일 무중단으로 돌아가는 공장이 전세계 제조 생산분야의 핵심 트랜드가 되면서 제조의 생산효율은 초단위로 관리되고 향상되며 인간의 역할이 사라져 버리는 시대가 가속화 되고 있습니다. Ai로 인한 변화는 이제 막을 수 없습니다. 하지만 이미 AI로 인한 일자리 감축이 본격적으로 시작되고 있지만 사람들을 위한 AI세금과 보편적 기본 소득의 논의는 아직 시작되지 않고 있습니다.

태나아빠 2026.03.30

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인텔 공인대리점 3사, 인텔 정품 CPU ‘AI와 함께 발전하는 시대’ 프로모션

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