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[인공지능] H3C 코리아, 포레스터 평가서 ‘Strong Performer’ 선정… AI 네트워크 기술력 주목

포레스터 데이터센터 네트워크 평가서 우수 성과 기업 선정 AI 에이전트 기반 네트워크 자동화 및 통합 관리 기술 강화 102.4Tbps 스위치와 DDC 아키텍처로 AI 인프라 경쟁력 확대 디지털 인프라 솔루션 기업 H3C 코리아(지사장 팀 자오)는 H3C가 글로벌 시장조사기관 포레스터 리서치(Forrester Research)의 ‘The Forrester Wave: Data Center Network Solutions, Q3 2026’ 보고서에서 ‘Strong Performer(우수 성과 기업)’로 선정됐다고 밝혔다. H3C는 고성능 네트워크 아키텍처와 AI 기반 운영 자동화, 통합 관리 플랫폼을 중심으로 데이터센터 네트워크 솔루션을 강화하고 있다. 특히 대규모 GPU 클러스터를 위한 고속 스위칭 기술과 지능형 네트워크 관리 기능을 결합해 AI 데이터센터의 연결 성능과 운영 효율을 높이는 데 주력하고 있다. 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 증가하면서 데이터센터 네트워크에도 높은 처리 성능과 안정적인 운영 환경이 요구되고 있다. AI 모델 학습에는 수많은 GPU가 동시에 참여하며, GPU 사이에서 발생하는 대규모 데이터 전송을 처리하려면 충분한 네트워크 대역폭과 낮은 지연 시간이 필요하다. 여기에 장비 수가 늘어나면서 네트워크 구성과 장애 관리도 복잡해지고 있어 운영 자동화의 중요성이 커지고 있다. H3C는 네트워크 장비의 성능 개선과 함께 AI를 활용한 운영 기술 개발에 집중하고 있다. 네트워크 구축부터 정책 관리, 상태 분석과 성능 최적화까지 관리 기능을 통합하고, AI 컴퓨팅 환경의 변화에 맞춰 네트워크를 효율적으로 운영하는 기술을 확대하고 있다. AI 에이전트로 네트워크 운영 지능화 H3C는 차세대 네트워크 전략인 ‘Agentic AI-Defined Network’를 통해 AI 에이전트를 네트워크 운영에 적용하고 있다. 관리자가 장비별로 설정을 변경하거나 장애 원인을 직접 분석해야 했던 기존 방식에서 벗어나, AI가 운영 데이터를 분석하고 필요한 작업을 지원하는 관리 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 이를 위한 주요 기술은 의도 기반 네트워크 운영(Intent-Based Networking)이다. 관리자가 원하는 운영 목표와 정책을 지정하면 관리 플랫폼이 해당 요구사항을 분석해 설정을 검증하고, 여러 장비에 필요한 구성을 일괄 적용한다. 실시간 텔레메트리(Telemetry) 데이터도 수집해 네트워크 트래픽과 장비 상태를 지속적으로 분석하며, 운영 환경 변화에 따른 설정 조정과 장애 대응을 지원한다. AD-DC 통합 네트워크 관리 플랫폼은 네트워크 자동 구축과 정책 관리, 실시간 모니터링, 장비 수명주기 관리 기능을 통합 제공한다. 데이터센터에 설치된 다양한 네트워크 장비를 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있으며, 장비별 운영 정보와 네트워크 상태를 종합적으로 분석해 장애 발생 지점과 원인을 확인하는 데 활용한다. AI 에이전트는 수집된 데이터를 바탕으로 네트워크 성능을 분석하고 최적화 작업을 지원한다. AI 학습 과정에서 특정 연결 구간에 트래픽이 집중되거나 네트워크 상태가 변하면 관련 데이터를 분석해 대응 작업을 보조한다. 자연어 기반 운영 기능도 지원해 관리자가 복잡한 명령어를 사용하지 않고 네트워크 상태를 조회하거나 관리 작업을 수행할 수 있다. H3C는 이러한 기술을 기반으로 네트워크 운영 자동화를 고도화하고, 장애 발생 이후 조치하는 방식에서 운영 상태를 지속적으로 분석하고 문제에 선제적으로 대응하는 관리 환경을 구축할 계획이다. 이를 통해 대규모 데이터센터에서 반복적인 관리 작업을 줄이고 네트워크 운영의 안정성과 효율성을 높인다는 방침이다. 102.4Tbps 스위치로 AI 연결 성능 강화 네트워크 운영 기술과 함께 고성능 하드웨어 개발도 강화하고 있다. H3C는 DDC(Diversified Dynamic Connectivity, 다원화된 동적 연결) 아키텍처를 기반으로 대규모 GPU 클러스터와 이기종 AI 컴퓨팅 자원을 연결하고, 높은 데이터 전송량과 복잡한 통신 환경에 대응하는 무손실 네트워크 기술을 개발하고 있다. AI 모델 학습 과정에서는 다수의 GPU가 연산 결과를 주고받으며 동기화 작업을 수행한다. 네트워크 혼잡으로 데이터 전송이 지연되거나 패킷 손실이 발생하면 일부 GPU의 연산이 완료되더라도 다른 GPU의 데이터 전송을 기다려야 한다. 따라서 GPU 성능을 충분히 활용하려면 네트워크 대역폭뿐 아니라 낮은 지연 시간과 안정적인 데이터 전송이 함께 확보돼야 한다. DDC 아키텍처는 이러한 AI 클러스터의 통신 특성을 고려해 설계됐다. 컴퓨팅 자원의 규모와 연결 구성이 달라져도 네트워크를 유연하게 확장할 수 있으며, 대규모 AI 학습 환경에서 발생하는 높은 트래픽 부하를 안정적으로 처리하는 데 중점을 뒀다. 하드웨어 부문에서는 단일 칩 기준 102.4Tbps의 스위칭 용량을 지원하는 차세대 AI 네트워크 스위치 제품군을 선보였다. CPO(Co-Packaged Optics)와 NPO(Near-Packaged Optics) 등 차세대 광연결 기술을 적용해 대용량 데이터 전송에 필요한 고대역폭 연결과 전력 효율 개선을 추진하고 있다. CPO는 광학 부품을 스위칭 칩과 동일한 패키지에 배치하고, NPO는 칩 가까이에 광학 부품을 배치하는 방식이다. 광학 부품과 스위칭 칩 사이의 전기 신호 전송 거리를 줄여 신호 손실과 전력 소모를 낮추는 기술로, 고속 데이터 전송이 빈번한 AI 데이터센터에서 활용도가 높다. H3C는 이를 통해 랙 내부와 랙 간 연결을 비롯한 다양한 AI 클러스터 네트워크 환경에 대응하고 있다. 고성능 네트워크 장비의 운영 효율을 높이기 위한 AD-DC AI 컴퓨팅 버전도 제공한다. 컴퓨팅과 네트워크, 스토리지 자원에 대한 통합 관리를 지원하며, 데이터센터 구축 자동화와 실시간 모니터링, AI 학습 워크로드 관리 기능을 결합했다. 네트워크 구성에 필요한 작업을 줄이는 동시에 운영 과정에서 수집한 데이터를 장애 분석과 성능 최적화에 활용할 수 있다. H3C는 DDC 아키텍처와 102.4Tbps 스위칭 기술, AD-DC 플랫폼을 결합해 AI 데이터센터에 필요한 네트워크 성능과 관리 효율을 함께 강화하고 있다. 고속 데이터 전송을 지원하는 하드웨어와 AI 기반 운영 기술을 연계함으로써 GPU 클러스터의 규모가 확대되더라도 안정적인 네트워크 환경을 유지하고, 컴퓨팅 자원의 활용도를 높이는 것이 목표다. 포레스터 웨이브 Strong Performer 선정은 H3C가 추진해 온 데이터센터 네트워크 기술 개발과 시장 전략을 알리는 계기가 됐다. H3C는 앞으로도 고성능 스위칭과 무손실 네트워크, AI 기반 운영 자동화 기술에 대한 투자를 확대하고, 기업과 데이터센터 사업자의 AI 인프라 구축 수요에 대응하는 제품과 솔루션을 지속적으로 선보일 계획이다. 특히 네트워크 하드웨어와 지능형 관리 플랫폼의 기술 연계를 강화해 글로벌 AI 데이터센터 네트워크 시장에서 사업 경쟁력을 높여 나갈 방침이다. H3C 코리아 팀 자오 지사장은 “AI 데이터센터의 경쟁력은 GPU와 서버의 처리 성능뿐 아니라 대규모 컴퓨팅 자원을 얼 마나 빠르고 안정적으로 연결하고 운영하느냐에 달려 있다”며 “H3C는 고성능 스위칭 기술과 AI 기반 네트워크 운영 역량을 결합해 데이터센터의 효율성과 안정성을 높이고, 한국 시장에서도 기업 고객과 파트너가 차세대 AI 인프라를 구축할 수 있도록 기술 지원과 협력을 강화해 나가겠다”고 말했다. @h3c

대장 2026.10.23

[인공지능] 엔비디아, 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터서 내결함성 양자 컴퓨팅 사상 최대 규모 시뮬레이션 구현

엔비디아가 유럽 최초의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 주피터(JUPITER)에서 기록적인 규모의 양자 컴퓨팅 시뮬레이션을 수행했다고 발표했다. 이를 통해 연구진은 기존 방식 대비 90% 적은 큐비트를 필요로 하는 선도적인 내결함성 양자 컴퓨팅 접근 방식인 매직 스테이트 배양(magic state cultivation) 기술을 종합적으로 탐구하고 검증할 수 있게 됐다. 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터(Jülich Supercomputing Centre)의 엔비디아(NVIDIA) GH200 슈퍼칩 시스템에서 실행된 이 104큐비트 시뮬레이션은 현재까지 수행된 내결함성 양자 프로세서의 종합 시뮬레이션 가운데 최대 규모다. 이번 시뮬레이션은 실제 양자 프로세서가 내결함성 연산을 수행하는 방식을 기록적인 규모로 모델링했다. 이러한 높은 수준의 정밀도는 연구진이 실제 시스템을 구축하기 전에 향후 설계의 성능을 예측하는 데 필요한 데이터와 도구를 제공한다. 이를 통해 하드웨어의 시행착오에 대한 의존도를 줄이고, 신약 개발, 금융 모델링, 재료과학 등 다양한 분야에서 실용적인 양자 컴퓨팅 애플리케이션의 개발을 앞당길 수 있다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “실용적인 양자 컴퓨팅을 구현하기 위해서는 매우 복잡한 내결함성 시스템이 필요하며, 이러한 시스템이 대규모 환경에서 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 구축의 핵심이다. 율리히에서 거둔 이번 성과는 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨터가 협력해 기존에는 접근하기 어려웠던 연구 과제를 해결할 수 있음을 보여준다. 이를 통해 혁신적인 양자 컴퓨팅 애플리케이션의 개발을 가속화할 수 있을 것”이라고 말했다. 율리히 슈퍼컴퓨팅 센터 소장 크리스텔 미힐센(Kristel Michielsen)은 “유럽의 주피터에 대한 투자는 연구진이 기존에는 접근하기 어려웠던 문제들을 탐구할 수 있도록 한다”며, “엔비디아와의 협력을 통해 이러한 역량을 양자 컴퓨팅 분야로 확장하고, 과학자들이 유용한 애플리케이션 구현 가능성이 높은 설계에 대해 보다 정확한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다. 실용적인 양자 컴퓨팅 구현에 필요한 자원 절감 큐비트는 물리학적 한계에서 작동하기 때문에, 이를 제어하는 데 필요한 상호작용 과정에서 오류를 유발하는 노이즈가 불가피하게 발생한다. 이러한 노이즈가 존재하는 환경에서도 연산을 수행하는 내결함성 양자 컴퓨팅을 구현하려면 매직 스테이트가 필요하다. 매직 스테이트는 내결함성 양자 연산 과정에서 지속적으로 소모되는 큐비트의 특정 배열을 의미한다. 내결함성 양자 컴퓨터는 매직 스테이트를 반복적으로 생성해야 한다. 따라서 매직 스테이트 생성 방식을 조금만 최적화해도 실용적인 양자 컴퓨터 구축에 필요한 자원을 크게 줄일 수 있다. 엔비디아 연구진은 실제와 유사한 노이즈 환경에서 해당 과정을 시뮬레이션함으로써 최첨단 매직 스테이트 배양 방식을 검증했다. 이를 통해 연구진이 향후 기술 개선 방안을 개발하고 테스트하는 데 필요한 도구를 제공했다. 앞서 율리히 연구소에서는 노이즈가 없는 이상적인 조건에서 50큐비트 시뮬레이션을 수행하며 획기적인 성과를 거둔 바 있다. 이번 연구는 실제 하드웨어 노이즈 환경에서 매직 스테이트 배양을 시뮬레이션함으로써 연구진이 오류의 영향을 이해할 수 있도록 지원한다. 연구 개발에서 엑사스케일 시뮬레이션으로의 확장 매직 스테이트 배양 시뮬레이션은 연구진이 실제 양자 하드웨어를 구축하기 전에 설계를 평가하고 개선할 수 있도록 지원한다. 그러나 필요한 메모리 용량은 큐비트 수에 따라 기하급수적으로 증가할 수 있어, 대규모 시뮬레이션은 기존 컴퓨팅 시스템으로는 수행하기 어렵다. 엔비디아 가속 양자 연구 센터(NVIDIA Accelerated Quantum Research Center, NVAQC)의 엔비디아 GB200 NVL72 시스템은 주피터 프로젝트의 개발 플랫폼으로 활용됐다. 이를 통해 연구진은 GPU 4개에서 수백 개 규모로 테스트를 확장한 후, 주피터의 GPU 8,192개를 활용하는 단계까지 발전시킬 수 있었다. 연구진은 NVAQC를 활용해 시뮬레이션 기법의 개발과 테스트를 가속화하고, 주피터에서 얻은 결과를 비교하며, 추가적인 컴퓨팅 자원에 따라 정확도가 어떻게 변화하는지 분석했다. 이를 통해 기존 몇 주가 소요되던 시뮬레이션 작업을 단 며칠로 단축했으며, 연구팀이 주피터의 엑사스케일 컴퓨팅 성능을 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 이번 프로젝트는 양자 컴퓨팅 시스템의 규모가 커짐에 따라 시뮬레이션의 중요성과 복잡성이 더욱 증가한다는 점을 보여준다. 또한 NVAQC와 같은 가속 컴퓨팅 클러스터에서 시뮬레이션 방법을 개발하고 검증한 뒤, 가장 까다로운 연산에 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터를 활용하는 방식의 효과도 입증했다. 이번 시뮬레이션에는 엔비디아 cu퀀텀(NVIDIA cuQuantum) 소프트웨어가 활용돼 고도로 최적화된 성능과 확장성을 구현했다. 또한 엔비디아 쿠다-Q(NVIDIA CUDA-Q) 플랫폼의 내결함성 논리 계층을 사용해 매직 스테이트 회로를 구현했다. @nvidia

브로홍 2026.10.23

[인공지능] 엔비디아, 범용 로봇 개발 위한 아이작 플랫폼 고도화

브로홍 2026.10.22

[인공지능] 앤트로픽, 대형 인명 피해 우려 시 AI 모델 공개를 막는 법안 제안

지난 1년 동안 인공지능이 초래할 수 있는 잠재적 위험에 대한 우려가 이어졌으며, AI 안전을 위한 올바른 방향을 둘러싼 논쟁도 격렬하게 벌어졌다. 이제 앤트로픽(Anthropic)이 정부가 AI 산업을 어떻게 규제해야 하는지에 대한 자체적인 구상을 내놓은 것으로 보인다. 폴리티코(Politico)는 최근 보도에서 이 AI 연구소가 의회에서 채택을 검토하기를 바라는 새로운 AI 안전 법안 초안을 여러 관계자에게 제시하고 있다고 전했다. 이 법안은 특정 상황에서 AI 모델의 공개와 배포를 차단할 수 있도록 규정하고 있다. 폴리티코에 따르면 이러한 상황은 '예측 가능하고 임박한 위험'이 존재하는 경우로, 50명 이상의 사망 위험이 있거나 10억 달러 이상의 재산 피해가 발생할 수 있는 상황을 의미한다. 해당 매체는 문제가 되는 재앙적 위험이 "생물학 무기의 제작 또는 배포, 모델이 개발자의 통제를 벗어나는 상황, 또는 사이버 공격에서 비롯되어야 한다"고 설명했다. 여기서 제시된 50명과 10억 달러라는 기준은 최근 법률로 제정된 캘리포니아주 법안인 상원법안 53호(Senate Bill 53)의 기준과 유사하다. 이 법안 역시 이러한 상황을 '재앙적 위험(catastrophic risk)'에 해당하는 것으로 정의했다. 앤트로픽의 법안은 미국 상무부에 등록된 '독립 평가자(independent evaluators)'를 통해 모델이 재앙을 초래할 가능성을 분석할 수 있도록 제안한다. 폴리티코에 따르면 이러한 평가자들은 "보수가 평가 결과에 따라 달라지지 않는다는 조건"하에 AI 연구소로부터 직접 보수를 받을 수도 있다. 다만 이러한 제안된 제도가 보수 지급이 평가에 영향을 미치지 않도록 어떻게 보장할 수 있을지는 분명하지 않다. 딥마인드(DeepMind)의 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 회장은 몇 달 전 자율적으로 운영되는 AI 규제 기관이 금융업계의 금융산업규제기구(FINRA)를 본떠야 한다는 의견을 제시한 바 있다. 앤트로픽의 법안 초안에 따르면 평가자가 임박한 재앙적 위험이 존재한다고 판단할 경우, 72시간 이내에 상무부에 이를 통보해야 한다. 이후 상무부는 워싱턴 D.C.의 판사에게 해당 모델의 공개 중단을 요청해야 한다. 폴리티코에 따르면 이 법안은 어떠한 연방 기관도 자체적인 재량으로 모델의 배포를 중단할 수 없도록 명시적으로 금지하고 있다. 앤트로픽은 테크크런치의 논평 요청에 즉각 응답하지 않았지만, 대변인은 폴리티코에 해당 법안 초안의 존재를 확인했다. 대변인은 "이 법안은 앤트로픽의 첨단 AI 프레임워크(Anthropic's Advanced AI Framework)에 명시된 제안들을 반영한 것으로, 우리는 지난 6월부터 연방 및 주 의회 의원들을 대상으로 이를 지지해 왔습니다"라고 말했다. 이 정책 초안에서 제시한 이론적 위험은 최근 기술 업계가 가장 크게 우려해 온 사건들과는 다소 거리가 있다. 인명 피해 가능성을 경고하는 사람들도 있지만, 주요 우려는 대체로 에이전트형 해킹(agentic hacking)의 위협에 집중되어 왔다. AI 프로그램이 인간 운영자의 지시를 따르지 않고 공개 인터넷상의 웹사이트를 해킹한 것으로 보이는 일련의 사건들은 모델에 적절한 보안 통제 장치가 부족할 수 있다는 우려를 불러일으켰다. 앤트로픽과 같은 기업들은 AI 연구소들 스스로도 초래하는 데 일조한 이러한 위기 상황에 대한 해결책을 제시하기 위해 자신들이 선호하는 방안을 내놓고 있다. 실제로 AI 연구소들은 자신들이 판매하는 기술이 인류 문명의 종말을 초래할 수 있다고 끊임없이 경고하면서도, 의무적인 정부 감독에는 대체로 반대해 왔다. 대신 이들은 자발적인 내부 상주 평가자(embedded evaluators) 제도를 제안해 왔다. 이는 AI 조직 내부에 배치되어 모델에서 잠재적인 위험이나 악용의 징후가 나타나는지 감시하는, 이른바 '중립적인' 제3자 관찰자를 의미한다. 그럼에도 앤트로픽이 법안 제정을 제안했다는 사실만으로도 업계의 다른 기업들이 내놓은 규제 제안보다는 약간 더 나아간 것으로 보인다. 여기에는 최근 AI 산업에는 새로운 법률이 전혀 필요하지 않다고 주장한 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 이끄는 엔비디아도 포함된다. 출처 : https://techcrunch.com/2026/10/20/anthropic-pitches-ai-safety-bill-that-may-block-a-model-if-50-people-could-be-killed/

햄토리 2026.10.21

[인공지능] 구글, 엔비디아 AI 생태계에 도전하는 TorchTPU 공개

화요일 구글은 오랫동안 기다려온 자사의 파이토치(PyTorch) 버전인 TorchTPU를 이제 오픈소스 프로젝트로 이용할 수 있다고 발표했다. 이로써 구글은 대부분의 AI 애플리케이션이 기본적으로 엔비디아의 칩, 즉 GPU에서 실행되도록 작성되는 AI 업계에서 엔비디아의 지배력을 무너뜨리려는 아마존의 움직임에 합류했다. 파이토치는 AI 애플리케이션 개발자와 스타트업이 AI 모델을 구축하고, 학습시키고, 실행하는 데 사용하는 인기 있는 오픈소스 도구 모음이다. 일부 추산에 따르면 AI 애플리케이션의 85%가 파이토치를 사용한다. 파이토치는 대규모 언어 모델(LLM)이 세상을 바꿀 것이라고는 누구도 예상하지 못했던 2016년, 당시 페이스북이었던 메타가 처음 개발했다. 당시 엔비디아의 GPU는 이미 AI 연구의 표준 하드웨어였기 때문에 파이토치의 많은 기능이 엔비디아 GPU에 특화되어 작동하도록 만들어졌다. 2022년 메타는 여러 중요한 오픈소스 프로젝트를 관리하는 비영리 단체인 리눅스 재단에 파이토치를 이관했다. 구글의 버전인 TorchTPU를 사용하면 AI 애플리케이션을 텐서 처리 장치(Tensor Processing Unit, TPU)라고 불리는 구글의 AI 칩에서 실행할 수 있다. 또한 기존 파이토치 애플리케이션을 TPU로, 나아가 구글 클라우드로 쉽게 이전할 수 있다. 개발자는 애플리케이션을 다시 작성할 필요 없이 간단한 설정 변경만으로 이를 수행할 수 있다. 아마존도 월요일 자체 파이토치 버전인 TorchNeuron을 출시하면서 비슷한 발표를 했다. TorchNeuron을 사용하면 코드를 다시 작성하지 않고도 AI 애플리케이션을 아마존이 자체 개발한 AI 칩인 트레이니움(Trainium)과 AWS로 이전할 수 있다. 아마존은 파이토치에 대한 엔비디아의 영향력을 약화시키기 위해 한 걸음 더 나아가고 있다고도 밝혔다. 아마존은 다양한 기능을 엔비디아 칩에서 분리하는 코드를 파이토치의 메인 프로젝트에 제출하고 있으며, 이를 통해 파이토치가 기본적으로 모든 하드웨어에 더욱 개방적으로 작동하도록 만들고 있다. 그러나 구글은 몇 가지 측면에서 아마존보다 한발 앞서 있을 수도 있다. 구글은 TorchTPU의 기능과 코드 라이브러리가 기존 파이토치와 마찬가지로 인기 있는 AI 개발 도구들과 원활하게 작동하도록 메타, 허깅페이스(Hugging Face), 인퍼랙트(Inferact, vLLM 개발사), 래딕스아크(RadixArk, SGLang 개발사) 등과 직접 협력했다고 밝혔다. 또한 구글은 개발자들이 애플리케이션을 구글의 칩과 클라우드로 이전하고 그 과정에서 발생하는 오류를 수정할 수 있도록 지원하는 전용 도구인 TPU 에이전트 스위트(TPU agent suite)를 출시했다. 휴대전화, 노트북, 임베디드 기기에서 AI를 실행하는 데 사용되는 인기 도구 LiteRT도 파이토치 AI 애플리케이션과 더욱 원활하게 작동하도록 업데이트했다. 물론 이러한 변화가 AI 애플리케이션 개발자들이 대체 칩과 클라우드로 쉽게 이전할 수 있게 됐다는 이유만으로 엔비디아의 하드웨어를 대거 포기할 것이라는 의미는 아니다. 하지만 아마존과 구글이 엔비디아의 우위를 끝내기 위해 노력하고 있다는 점은 분명하다. 출처 : https://techcrunch.com/2026/10/20/google-has-joined-amazon-in-attacking-nvidias-stronghold-with-ai-app-developers/

햄토리 2026.10.21

[인공지능] 엔비디아, 서울 코엑스서 ‘RTX 스파크’ 출시

엔비디아가 10월 16일(금) 서울 코엑스(COEX)에서 엔비디아 RTX 스파크(NVIDIA RTX Spark) 출시 행사를 개최했다. 이번 행사는 서울을 비롯한 베를린, 타이베이, 샌프란시스코, 이스탄불, 베이징 등 세계 각지에서 진행됐다. RTX 스파크는 슬림 프리미엄 윈도우(Window) PC에서 RTX 그래픽과 엔비디아 풀스택 AI 플랫폼을 결합하며, 창작 가속과 몰입감 있는 게이밍, 강력한 로컬 AI 성능을 선보인다. RTX 스파크 노트북은 올해 6월 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 ‘리그 오브 레전드(League of Legends)’ 월드 챔피언십(World Championship) 6회 우승자인 ‘페이커’ 이상혁을 포함한 현 월드 챔피언 T1 선수단과 만난 자리에서 한국에 처음 소개됐다. 수십 년간 축적된 엔비디아의 혁신 기술을 하나의 슈퍼칩에 집약한 RTX 스파크는 최대 128GB의 통합 메모리와 강력한 성능을 바탕으로 더 큰 AI 모델과 고도화된 에이전트를 로컬에서 실행할 수 있다. 하나의 PC에서 크리에이터, 개발자, 게이머는 익숙한 윈도우 플랫폼을 기반으로 일상적인 작업 환경과 새로운 AI 경험을 원활하게 오갈 수 있으며, 에이전틱 시대에 맞는 컴퓨팅 환경을 활용할 수 있다. 국내 RTX 스파크 출시를 기념해 코엑스에서 열린 이번 행사에서 참가자들은 RTX 스파크를 직접 체험하고, 창작과 개발, 게이밍 관련 데모를 살펴봤다. 또한 같은 관심사를 가진 참가자들과 교류하며 로컬 AI의 다양한 가능성을 확인했다. 엔비디아 개발자 협력 부문 부사장 케이타 이다(Keita Iida)는 엔씨(NC) 배재현 부사장과 함께 대담을 진행하며 RTX 스파크의 등장으로 달라질 게이밍의 미래를 논의했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “RTX 스파크는 엔비디아 AI, RTX 그래픽, 쿠다(CUDA)의 성능을 마이크로소프트 윈도우와 하나의 PC에 결합해 창작과 게이밍, 개인용 AI 에이전트 실행을 지원한다. 엔비디아는 마이크로소프트와 PC 업계 파트너사들과 함께 크리에이터, 개발자, 게이머에게 새로운 세대의 윈도우 PC를 선보인다. 이는 오늘날의 업무는 물론 앞으로 함께 일하게 될 개인용 AI 에이전트까지 고려해 설계된 제품”이라고 말했다. 국내에서는 에이수스(ASUS), HP, 레노버(Lenovo), MSI의 웹사이트와 주요 판매처를 통해 RTX 스파크 노트북을 구매할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.10.21

[인공지능] 사진을 한 번만 보는 대신 확대하면서 추론하는 AI 등장

제품을 출시하기도 전에 기업가치 3억 달러를 인정받으며 5,500만 달러의 시드 투자를 유치한 팔로알토 소재 AI 스타트업 엘로리안(Elorian)이 금요일 첫 번째 모델을 공개했다고 테크크런치가 단독으로 확인했다. Glimpse라는 이름의 이 모델은 API 접근과 채팅 인터페이스를 제공하는 연구용 프리뷰 형태로 출시된다. 이 모델의 핵심 주장은 무엇일까? 오늘날의 AI 모델들은 언어와 코드를 다루는 능력이 뛰어나지만, 여전히 실제로 사물을 제대로 보지는 못한다는 것이다. 대부분의 멀티모달 모델은 이미지를 한 번 살펴본 뒤 이를 토큰으로 변환하고, 이후 텍스트를 기반으로 추론한다. 마치 기억에 의존해 사진을 설명하는 것과 비슷하다. 반면 Glimpse는 원본을 계속해서 다시 살펴본다. 추론 도중 이미지의 특정 영역을 잘라 확대하거나, 동영상에서 특정 프레임을 추출하거나, 코드를 실행해 보고 있는 대상을 측정하거나 비교할 수 있다. 엘로리안은 이러한 메커니즘을 ‘시각적 스크래치 공간(visual scratch space)’이라고 부른다. 스마트폰 사진에서 자신이 본 것이 맞는지 다시 확인하기 위해 손가락으로 화면을 확대하는 사람을 떠올리면 된다. 구글 딥마인드 출신 연구원이자 엘로리안 CEO인 앤드루 다이(Andrew Dai)가 AI가 여전히 제대로 보지 못한다는 사실을 가장 분명하게 깨달은 순간 중 하나는 보드게임을 하던 날이었다. 지난해 그는 친구들과 막 끝낸 보드게임의 사진을 찍어 최첨단 AI 모델에 누가 이기고 있는지 물었다. 하지만 모델은 답하지 못했다. 그는 테크크런치에 “보드게임마다 고유한 시각적 언어가 있고, 각각의 도상 체계와 기호가 있습니다”라고 말했다. 이어 “성인이라면 아주 적은 양의 텍스트만으로도 무슨 일이 벌어지고 있는지 쉽게 이해할 수 있지만, 이러한 모델들은 기호가 무엇을 의미하는지 직관적으로 파악하지 못합니다”라고 설명했다. 그는 “사람은 텍스트가 없는 이케아 조립 설명서를 보고도 이케아 가구를 조립할 수 있잖아요? 그런데 AI 모델은 왜 그러지 못할까요?”라고 말했다. 이러한 접근 방식이 완전히 새로운 것은 아니다. 오픈AI는 2025년 o시리즈 모델에 추론 과정에서 이미지를 자르고 확대하는 기능을 추가했다. 하지만 엘로리안이 내세우는 차별점은 이러한 기능을 중심으로 모델 전체를 설계했으며, 그 과정에서 비용도 낮췄다는 것이다. 회사에 따르면 소규모 팀이 수백 개의 GPU를 사용해 Glimpse를 학습시켰으며, 모델의 크기는 성능 비교 대상으로 삼은 최첨단 시스템들보다 상당히 작다. Glimpse의 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.60달러, 출력 토큰 100만 개당 3달러다. Sonnet이나 Sol 같은 중간급 모델보다는 저렴하지만, Haiku나 Luna 같은 경량 모델보다는 비싸다. 그러나 엘로리안의 자체 평가에 따르면 Glimpse는 과학 차트 추론과 짧은 동영상 설명 생성에서 GPT-6 Astra보다도 뛰어난 성능을 보였으며, 다른 시각적 추론 작업에서도 경쟁력 있는 결과를 기록했다. 엘로리안은 6개월 전 스트라이커 벤처 파트너스(Striker Venture Partners), 멘로 벤처스(Menlo Ventures), 알티미터 캐피털(Altimeter Capital)이 공동 주도하고 엔비디아와 구글 수석 과학자 제프 딘(Jeff Dean)이 참여한 투자 유치를 발표하며 비공개 개발 단계에서 벗어났다. 초기 목표 고객은 대량의 동영상 데이터를 보유한 기업들이다. 여기에는 로봇 기업, 과학 연구소, 미디어 및 크리에이티브 기업들이 포함된다. 장기적으로 엘로리안은 단순히 보는 것에서 행동하는 것으로 나아가고자 한다. 이는 장면에 대한 모델을 구축하고, 이를 활용해 행동을 선택하는 것을 의미하며, 로봇을 직접 제어하는 것도 포함된다. 다이는 내년에 회사가 모든 시각적 추론 테스트에서 선두를 차지하는 “세계 최고의 시각적 추론 모델”을 구축하는 것을 목표로 하고 있다고 말했다.

햄토리 2026.10.18

[인공지능] 엔비디아, 구글 팔콘 트랜스포트 지원… 커넥트X-10 기반 AI 네트워킹 상호운용성 강화

엔비디아가 구글(Google)과 향후 출시될 엔비디아 커넥트X-10 슈퍼NIC(ConnectX-10 SuperNIC)와 블루필드(BlueField) DPU에서 팔콘 트랜스포트(Falcon Transport)를 지원할 계획이라고 발표했다. 이를 통해 대규모 AI 인프라의 네트워크 효율성을 개선할 예정이다. 팔콘(Falcon)은 혼잡 상황에서 패킷 손실이 발생할 수 있는 이더넷(Ethernet) 네트워크에서 데이터를 안정적으로 전송하도록 설계된 전송 프로토콜이다. 멀티패스 로드 밸런싱, 프로그래밍 가능한 혼잡 제어, 하드웨어 기반 손실 복구, 연결별 보안 기능을 통해 AI와 스토리지 워크로드를 지원한다. 이번 협력은 엔비디아의 하드웨어 가속 기술과 DOCA 소프트웨어를 결합해 팔콘을 구현하고, 엔비디아 네트워킹을 구글의 데이터센터 전송 환경으로 확장한다. 엔비디아와 구글의 NIC는 공통 전송 프로토콜을 통해 통신할 수 있으며, 애플리케이션은 표준 RDMA 프로그래밍 인터페이스를 유지할 수 있다. 팔콘은 여러 경로에 트래픽을 분산하고, 혼잡 상황에 적응하며, 손실된 패킷을 복구하고 연결을 보호한다. 이를 통해 이더넷 패브릭이 확장되는 환경에서도 워크로드가 가용 대역폭을 보다 효율적으로 활용하고 예측 가능한 성능을 유지할 수 있도록 지원한다. @nvidia

브로홍 2026.10.16

[인공지능] 에이수스, 엔비디아 RTX Spark 탑재 차세대 AI 크리에이터 노트북 ‘ProArt P16 및 P14’ 공개

에이수스가 엔비디아 RTX Spark 프로세서를 탑재해 강력한 AI 성능과 효율적인 크리에이티브 작업 환경을 제공하는 차세대 AI 크리에이터 노트북 ‘프로아트 P16·P14(ProArt P16·P14)’를 공개하고 오는 16일 공식 출시한다. 프로아트 P16 및 프로아트 P14는 엔비디아 RTX Spark 프로세서를 기반으로 강력한 AI 및 그래픽 성능을 갖춘 전문 크리에이터용 AI 노트북이다. 두 제품 모두 디바이스에서 직접 AI 작업을 처리할 수 있는 로컬 AI 환경을 지원해 인터넷 연결 없이도 다양한 AI 기능을 활용할 수 있으며, 영상 및 이미지 편집, 그래픽 디자인, AI 기반 콘텐츠 제작 등 고성능이 요구되는 작업을 보다 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. 이와 함께 ▲프로아트 크리에이터 허브(ProArt Creator Hub)는 고사양 작업에 맞춰 시스템 리소스를 지능적으로 최적화하며, ▲뮤즈트리(MuseTree)와 ▲스토리큐브(StoryCube)는 각각 생성형 이미지 제작과 AI 기반 장면 인식·미디어 정리·어셋 관리 기능을 지원해 창작 경험을 한층 끌어올렸다. 여기에 엔비디아 RTX 및 CUDA 가속을 기반으로 생성형 AI와 복잡한 작업 자동화 성능을 강화했으며, 에이수스 자체 앱은 물론 오픈소스 생성형 AI 플랫폼 컴피UI(ComfyUI)까지 활용 범위를 넓혔다. 또한 에이수스의 독자적인 에이전트 AI ‘제니 클로(Zenni Claw)’와 뮤즈트리의 연동을 통해 AI 에이전트가 콘텐츠 생성부터 편집, 어셋 관리까지 여러 작업 단계를 유기적으로 연결할 수 있다. 프로아트 P16(ProArt P16)은 16인치 대화면과 강력한 성능을 슬림한 폼팩터에 구현한 프리미엄 AI 노트북이다. 1.29cm의 얇은 두께와 약 1.77kg의 경량 디자인으로 휴대성을 한층 강화했으며, 최대 99.9Wh 대용량 배터리를 탑재해 장시간 작업이 필요한 환경에서도 높은 활용도를 자랑한다. 정밀한 CNC 가공을 적용한 견고한 섀시로 내구성과 디자인 완성도까지 갖췄다. 디스플레이는 최대 UHD+ 고해상도와 120Hz 고주사율을 지원하는 ASUS 루미나 프로 OLED 터치(ASUS Lumina Pro OLED Touch)를 탑재해 생생하고 부드러운 화면을 구현한다. 이와 함께 Delta E<1 수준의 높은 색 정확도와 최대 1,600니트 HDR 피크 밝기, 반사 방지 기술을 갖춰 영상 및 이미지 편집 등 정밀하고 선명한 색 표현이 필요한 작업에 적합하다. 프로아트 P14(ProArt P14)는 1.39cm의 슬림한 두께와 약 1.48kg의 라이트한 무게로 뛰어난 휴대성을 갖춘 14인치 AI 노트북이다. 얇고 가벼운 디자인에도 다양한 I/O 포트를 갖춰 카메라, 외장 스토리지, 외부 디스플레이 등 주변기기를 편리하게 연결할 수 있으며, 별도의 동글 사용을 최소화해 이동 중에도 효율적인 작업 환경을 제공한다. 최대 3K 고해상도와 120Hz 고주사율을 지원하는 ASUS 루미나 프로 OLED 터치 디스플레이를 탑재해 선명하고 부드러운 화면 전환을 구현한다. Delta E<1 수준의 높은 색 정확도와 최대 1,100니트 HDR 피크 밝기, 반사 방지 기술을 지원해 사진 및 영상 편집부터 그래픽 디자인까지 색 정확도가 중요한 다양한 전문 작업에 최적화됐다. 두 제품 모두 슬림한 폼팩터에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 앰비언트 쿨링 시스템을 적용해 고성능 AI 및 그래픽 작업 시 발생하는 열을 효과적으로 제어한다. 또한 미 국방성 밀스펙(MIL-STD) 테스트를 완료해 뛰어난 내구성을 갖췄으며, 정밀한 햅틱 터치패드를 적용해 편리하고 직관적인 작업 환경을 제공한다. 프로아트 P16은 나노 블랙(Nano Black) 단일 색상으로 출시되며, 프로아트 P14는 나노 블랙과 네오 화이트(Neo White) 두 가지 색상으로 구성된다. 신제품은 지난 8일(목)부터 에이수스 공식 온라인스토어를 비롯해 네이버, 11번가, 이베이, 컴퓨존 등 주요 온라인 채널에서 예약 판매를 진행하고 있으며, 오는 16일(금) 공식 출시될 예정이다. 에이수스 관계자는 “프로아트 P16과 P14는 엔비디아 RTX Spark™의 강력한 AI 및 그래픽 성능과 에이수스의 크리에이터용 기술력을 결합한 차세대 AI 노트북”이라며 “앞으로도 엔비디아와의 긴밀한 협력을 통해 AI 기반 크리에이티브 경험을 지속 확대하고, 전문 크리에이터들이 보다 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있는 작업 환경을 제공해 나갈 것”이라고 전했다.

브로홍 2026.10.15

[인공지능] 엔비디아, RTX 스파크 출시 앞두고 글로벌 PC 앱 생태계 확대

엔비디아가 10월 16일(현지 시간) 엔비디아 RTX 스파크(NVIDIA RTX Spark) 노트북 출시를 앞두고, RTX PC에서 생태계 파트너들과 함께 AI 모델, 에이전트 도구, 크리에이티브 기능, 게이밍 성능 향상을 제공하는 소프트웨어 업데이트를 선보인다. 소프트웨어 업데이트는 10월 13일(현지 시간)부터 시작되며, RTX 스파크 출시 주간과 이후 몇 주 동안 추가 기능이 제공될 예정이다. 이번 업데이트는 RTX 스파크 출시 시점에 지원되는 수천 개의 애플리케이션과 게임, AI 모델을 기반으로 한다. 새롭게 추가되거나 제공될 주요 기능은 다음과 같다. - RTX 스파크 출시에 앞서 신규 로컬 AI 앱, 도구 지원 확대: 새로운 에이전트 통합 기능과 도구를 통해 로컬 환경에서 AI 모델과 에이전트를 더욱 쉽게 실행할 수 있다. 엔비디아 페어(PAIR)는 RTX 스파크 지원과 함께 정식 버전으로 출시되며, 허깅페이스(Hugging Face)는 라마 윈도우(Llama Windows)를 선보인다. - 로컬 AI 에이전트·게이밍용 네모트론 3.5 볼트 모델 발표: RTX 스파크의 개인용 AI 에이전트에 최적화된 새로운 네모트론 3.5 볼트(Nemotron 3.5 Bolt) 74B A9B 모델이 10월 15일(현지 시간) 출시된다. 대화형 에이전트와 인터랙티브 게임 캐릭터를 위해 설계된 네모트론 3.5 볼트 E4B 모델은 10월 23일(현지 시간) 공개된다. - 엔비디아 브로드캐스트 2.3, 어도비, 컴피UI로 RTX에 신규 크리에이티브 기능 추가: 현재 이용 가능한 엔비디아 브로드캐스트 2.3(Broadcast 2.3)은 사전 녹화 콘텐츠용 효과, 새로운 스튜디오 보이스(Studio Voice) 프로필, 에이전트 제어 기능을 추가하며, 베타 버전의 비디오 업스케일링과 프레임 생성 기능을 제공한다. 컴피UI(ComfyUI)는 RTX 비디오 프레임 생성(RTX Video Frame Generation)과 HDR을 추가하며, 어도비(Adobe)는 RTX 스파크에 맞춰 크리에이티브 애플리케이션을 최적화한다. 추가 기능과 최적화는 향후 몇 주에 걸쳐 제공될 예정이다. - RTX 스파크, 10월 16일(현지 시간) 수백 개 인기 게임·DLSS 5 지원과 함께 출시: RTX 스파크 노트북은 인기 PC 게임과 DLSS, 레이 트레이싱, 리플렉스(Reflex), 지싱크(G-SYNC) 등 RTX 기술, 주요 멀티플레이어 게임의 안티치트 시스템을 지원한다. - DLSS 5, 2배 빠른 AI 모델과 신작 게임 통합 지원: 한층 더 빠른 DLSS 5 3D 가이드 뉴럴 렌더링(3D-Guided Neural Rendering) AI 모델이 10월 16일(현지 시간) ‘NBA 2K27’에 도입되며, 프레임 속도를 최대 1.4배 높인다. ‘호그와트 레거시(Hogwarts Legacy)’, ‘연운(Where Winds Meet)’, RTX 리믹스(RTX Remix)에도 추가로 적용될 예정이다. - 이번 주 신규 DLSS 지원 게임·엔비디아 앱 업데이트 공개: ‘콜 오브 듀티: 모던 워페어 4(Call of Duty: Modern Warfare 4)’를 비롯해 DLSS로 가속되고 향상된 게임들이 출시될 예정이다. 신규 엔비디아 앱(NVIDIA App) 베타 버전에는 DLSS 프레임 생성의 더 빠른 퍼포먼스 모드도 포함된다. 엔비디아, 로컬 AI 에이전트·게이밍용 네모트론 3.5 볼트 모델 발표 엔비디아가 효율적인 로컬 AI 실행에 최적화된 새로운 네모트론 3.5 볼트 모델 2종을 선보인다. 네모트론 3.5 볼트 74B A9B는 코딩, 조사, 모니터링, 도구 활용 등의 작업을 수행하는 상시 실행형 개인 에이전트를 위해 설계됐다. 특히 RTX 스파크에 최적화된 이 740억 파라미터 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 모델은 90억 활성 파라미터를 사용하며, 24GB 메모리 용량 내에서 실행할 수 있다. 해당 모델은 10월 15일(현지 시간)부터 이용할 수 있으며, 라마.cpp(llama.cpp), 올라마(Ollama), vLLM, LM 스튜디오(LM Studio)를 지원한다. 10월 23일(현지 시간)에는 반응성이 뛰어난 대화형 에이전트와 인터랙티브 게임 캐릭터를 위해 설계된 소형 모델인 네모트론 3.5 볼트 E4B가 출시될 예정이다. 개발자와 게이머는 ‘엘더스크롤 5: 스카이림(The Elder Scrolls V: Skyrim)’의 AI NPC 모딩 플랫폼인 ‘스카이림넷(SkyrimNET)’을 통해 모델을 체험할 수 있으며, 게임 속 캐릭터와의 역동적인 대화와 상호작용을 구현할 수 있다. RTX 스파크용 신규 로컬 AI 앱·도구 공개 엔비디아와 생태계 파트너들은 새로운 소프트웨어를 통해 로컬 환경에서 AI 에이전트와 모델을 더욱 쉽게 실행할 수 있도록 지원한다. - 허깅페이스 라마 윈도우: 명령줄을 사용하지 않고도 라마.cpp를 통해 개방형 AI 모델을 검색하고 다운로드해 로컬에서 실행하는 무료 오픈소스 윈도우 애플리케이션이다. 이 앱은 RTX 스파크에 최적화됐다. - 엔비디아 페어: 이제 정식 출시되는 무료 오픈소스 도구로, 로컬 네트워크에 연결된 호환 PC 간에 AI 컴퓨팅 자원을 공유할 수 있다. 최신 버전은 RTX 스파크와 라마.cpp를 지원하며, 로컬 환경에서 추론을 수행하면서 AI 워크로드를 여러 기기에 분산해 처리할 수 있다. - 에이전트 지원 애플리케이션·도구: 새로운 통합 기능과 MCP 서버, 스킬을 통해 에이전트가 브로드캐스트, 엔비디아 앱, RTX 리믹스, 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 애플리케이션과 연동된다. 헤르메스(Hermes), 오픈클로(OpenClaw), 퍼플렉시티(Perplexity) 등을 비롯한 도구 업데이트도 로컬 AI 기능을 확장한다. 엔비디아 브로드캐스트 2.3, 어도비, 컴피UI, RTX 스파크용 새로운 크리에이터 도구 제공 새로운 소프트웨어 업데이트를 통해 인기 크리에이티브 애플리케이션에 AI 기능과 RTX 가속이 추가된다: - 엔비디아 브로드캐스트 2.3: 최신 버전은 오프라인 파일 처리, 베타 RTX 비디오 슈퍼 레졸루션(RTX Video Super Resolution)과 프레임 생성, 새로운 스튜디오 보이스 프로필을 추가한다. 또한 호환되는 AI 에이전트가 브로드캐스트 기능을 제어할 수 있도록 MCP를 지원한다. - 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud): 어도비는 포토샵(Photoshop), 프리미어(Premiere), 서브스턴스 3D(Substance 3D)를 RTX 스파크에 맞게 최적화하고 있다. 지원되는 애플리케이션에서 AI, 편집, 색 보정, 효과 워크플로우의 성능을 최대 2배 높인다. 포토샵과 프리미어의 AI 기능 최적화는 베타 버전에서 이용할 수 있으며, 서브스턴스 3D 업데이트는 추후 제공될 예정이다. - 컴피UI: 크리에이터는 새로운 RTX 비디오 프레임 생성과 HDR 노드를 이용할 수 있다. 이를 통해 AI 생성 영상의 품질을 개선하고 프레임 속도를 높이며, 편집과 색 보정을 위한 HDR 콘텐츠를 준비할 수 있다. - 블렌더(Blender): 뷰포트의 상호작용성을 개선하는 DLSS 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction) 지원이 오는 11월 블렌더 5.3에 추가될 예정이다. RTX 스파크, 수백 개 인기 게임·DLSS 5 지원과 함께 출시 10월 16일(현지 시간) 엔비디아 RTX 스파크 노트북이 출시되며, ‘컨트롤 레조넌트(CONTROL Resonant)’, ‘사이버펑크 2077(Cyberpunk 2077)’, ‘포트나이트(Fortnite)’, ‘기어스 오브 워: E-데이(Gears of War: E-Day)’, ‘원신(Genshin Impact)’, ‘호그와트 레거시’, ‘붕괴: 스타레일(Honkai: Star Rail)’, ‘마블 라이벌즈(Marvel Rivals)’, ‘나라카: 블레이드포인트(NARAKA: BLADEPOINT)’, ‘NBA 2K27’, ‘월드 오브 워크래프트(World of Warcraft)’ 등 수백 개의 인기 게임을 지원한다. 엔비디아 블랙웰(Blackwell) RTX GPU와 엔비디아 그레이스(Grace) CPU를 탑재한 RTX 스파크는 DLSS 5 3D 가이드 뉴럴 렌더링, 레이 트레이싱, 엔비디아 리플렉스, 지싱크를 비롯한 전체 RTX 게이밍 기술을 지원한다. DLSS 5, 2배 빠른 AI 모델 적용... 신규 게임 통합과 RTX 리믹스 업데이트 공개 엔비디아는 새로운 성능 최적화와 게임 통합을 통해 DLSS 5를 지속적으로 발전시키고 있다. - 2배 빠른 DLSS 5 모델: 한층 빠른 DLSS 5 3D 가이드 뉴럴 렌더링 모델이 10월 16일(현지 시간) ‘NBA 2K27 시즌 2(NBA 2K27 Season 2)’와 함께 출시된다. 지원되는 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU, RTX 스파크 노트북, 지포스 나우(GeForce NOW)에서 프레임 속도를 최대 1.4배 높일 수 있다. 이번 최적화를 반영한 DLSS 5 AI 모델은 지난 3월 공개된 모델보다 처리 속도가 10배 빨라졌다. - 신규 DLSS 5 지원 게임: ‘호그와트 레거시’는 11월 5일(현지 시간) DLSS 5를 추가하며, ‘연운’은 11월 말 업데이트를 통해 DLSS 5를 지원할 예정이다. - RTX 리믹스: 10월 23일(현지 시간) 제공되는 신규 업데이트는 모더를 위한 DLSS 5 지원을 추가한다. 컴피UI 연동과 일괄 처리 기능을 통해 AI 기반 텍스처 생성 작업 워크플로우를 간소화한다. 이번 주 신규 DLSS 지원 게임·엔비디아 앱 업데이트 공개 엔비디아는 다른 DLSS 기술도 지속적으로 개선하고 있다. 이번 주 엔비디아 앱을 통해 DLSS 4.5 프레임 생성, 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation), 다이내믹 프레임 생성(Dynamic Frame Generation)에 적용할 수 있는 새로운 고속 퍼포먼스 모드(Performance Mode) 베타 버전이 공개된다. 이 기능은 엔비디아 앱을 통해 수백 개의 게임과 앱에 적용할 수 있다. 이와 함께 DLSS로 성능을 높이거나 그래픽을 개선한 게임이 출시되고 업데이트될 예정이다: - ‘콜 오브 듀티: 모던 워페어 4’ 캠페인 얼리 액세스가 10월 16일(현지 시간) 시작되며, DLSS 4.5를 지원한다. - ‘크로스아웃 리마스터드(Crossout Remastered)’ DLSS 4.5 업데이트가 10월 22일(현지 시간) 제공된다. - ‘어몽 더 트롤스(Among The Trolls)’는 10월 14일(현지 시간) DLSS, 레이 트레이싱 지원과 함께 출시된다. - ‘기어 클럽 언리미티드 3(Gear.Club Unlimited 3)’는 DLSS와 패스 트레이싱을 지원하며, 현재 플레이 가능하다. - ‘퍼마프로스트(Permafrost)’는 DLSS 4.5와 레이 트레이싱을 지원하며, 현재 플레이 가능하다. - ‘팍스 오토크라티카(Pax Autocratica)’는 DLSS 4.5를 지원하며, 현재 플레이 가능하다. - ‘아크 레이더스(ARC Raiders)’의 ‘프로즌 트레일(Frozen Trail)’ 업데이트는 DLSS를 지원하며, 현재 플레이 가능하다. 한편 신규 엔비디아 앱 베타 업데이트에는 DLSS 프레임 생성, 멀티 프레임 생성, 다이내믹 멀티 프레임 생성을 위한 한층 빠른 퍼포먼스 모드인 ‘프리셋 C(Preset C)’가 추가된다. 이는 경량 AI 모델을 사용해 더 높은 프레임 속도를 우선시하며, 지포스 RTX 40 시리즈, RTX 50 시리즈, RTX 스파크 노트북에서 이용할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.10.15

[인공지능] 엔비디아, 하이퍼스케일러와 협력해 차세대 AI 팩토리 위한 개방형 표준 공개

엔비디아가 하이퍼스케일러와 함께 차세대 AI 팩토리의 시설 설계와 전력망 복원력을 위한 새로운 개방형 표준을 공개했다. AI 인프라가 전 세계적으로 확장되기 위해서는 첨단 하드웨어뿐 아니라 산업 전반이 모두 활용할 수 있는 공통 기반이 필요하다. 엔비디아(NVIDIA)는 OCP 글로벌 서밋(OCP Global Summit)에서 AMD, 구글(Google), 메타(Meta)와 협력해 이러한 기반을 마련하는 새로운 개방형 사양을 발표했다. 개방형 데이터센터 사양v0.7(Open Data Center Specification v0.7)은 전력 아키텍처부터 냉각 인프라, 물리적 배치까지 차세대 AI 팩토리 시설 설계를 위한 통합 청사진을 정의한다. 구글, 메타, 마이크로소프트(Microsoft), 엔비디아가 공동 발표한 OCP 전력망 복원력 사양(OCP Grid Resilience Specification)은 대규모 AI 인프라가 전력망 장애 발생 시 어떻게 작동해야 하는지를 규정한다. 여기에는 전력망과의 연결을 유지하고, 자동으로 대응하며, 2초 이내에 거의 전체 부하 수준으로 복구하는 것이 포함된다. 위와 같은 표준이 공개됨에 따라 전 세계 제조업체들은 인프라 구축을 위한 공통 목표를 갖게 됐다. 장비 제조업체, 코로케이션(colocation) 제공업체, 데이터센터 운영업체는 개별 고객의 전용 사양을 기다릴 필요 없이 전 세계에서 건설 중인 AI 팩토리를 구동할 인프라 계층을 설계, 제작, 공급할 수 있다. 이러한 사양은 엔비디아 DSX 레퍼런스 설계(DSX Reference Design)와 호환되며, 시설 배치와 전력 아키텍처부터 전력망 신호를 실시간으로 모니터링하고 이에 대응하는 소프트웨어에 이르기까지, 검증되고 즉시 도입 가능한 구현 방안을 제공한다. 베라 루빈(Vera Rubin) AI 팩토리를 구축하는 운영업체는 이제 개방형 커뮤니티 표준에서 실제 운영 시스템까지 이어지는 명확한 경로를 확보하게 됐다. @nvidia

브로홍 2026.10.14

[인공지능] 원더쉐어, AI 기반 전문 영상 편집 기능 강화한 ‘필모라 16’ 출시

브로홍 2026.10.14

[인공지능] AMD, 랙 스케일 에이전틱 AI 컴퓨팅 솔루션 ‘AMD 헬리온’ 공개

AMD는 오픈 컴퓨트 프로젝트(Open Compute Project, OCP) 사양 설계를 기반으로 AMD 컴퓨팅 기술을 적용한 개방형 에이전틱 AI 인프라 청사진, AMD 헬리온 (AMD Helion) 에이전틱 AI 랙을 공개했다. AMD 헬리온은 AMD 헬리오스(AMD Helios™) 랙스케일 솔루션의 개방형 플랫폼 접근 방식을 바탕으로 파트너와 고객에게 에이전틱 AI 인프라를 유연하게 구성할 수 있는 선택지를 제공하도록 설계됐다. 고객은 AMD 헬리온을 통해 AI 에이전트가 수행하는 작업에 맞춰 CPU 성능과 코어 밀도, 전력을 GPU 가속과 조합할 수 있다. AMD 컴퓨트 및 엔터프라이즈 AI 부문 수석 부사장 겸 총괄 책임자 댄 맥나마라(Dan McNamara)는 “에이전틱 AI는 단일 워크로드가 아니다. 개인용 에이전트, 엔터프라이즈 애플리케이션, 코드 실행, 복잡한 워크플로 등 다양한 영역에 걸쳐 있으며, 각각 서로 다른 컴퓨팅 요구 사항이 있다. 이를 지원하려면 각 워크로드에 맞게 최적화되고 다양한 요구에 대응할 수 있는 컴퓨팅과 인프라가 필요하다. AMD 헬리온은 AMD 에픽(AMD EPYC™)의 성능, 개방형 소프트웨어, 유연한 랙 설계를 결합해 파트너가 고객 요구에 맞는 시스템을 구축하고 가용 전력을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다. AMD 헬리온의 OCP 사양 기반 랙 청사진은 개방형 소프트웨어를 지원하며, 수랭식과 공랭식 등 다양한 구성으로 제공될 수 있다. 고객은 필요에 따라 폭넓은 구성을 설계할 수 있다. 예시는 다음과 같다. • CPU 전용 랙: 6세대 AMD 에픽 프로세서를 탑재해 최대 32,768개의 CPU 코어를 지원할 수 있다. 하이퍼스케일 고객을 대상으로 설계됐으며, 에이전트 실행을 위한 전용 컴퓨팅 용량과 별도의 모델 추론 인프라 연결을 제공한다. • 올인원 랙: AMD 에픽 CPU 노드, AMD 인스팅트(AMD Instinct™) MI350P GPU 노드, 범용 컴퓨팅을 하나의 플랫폼에 결합한다. 파트너와 고객이 엔터프라이즈 에이전틱 AI를 위한 올인원 시스템을 구축할 수 있도록 설계됐다. AMD 헬리온은 고객이 기존 IT 인프라에 에이전틱 AI를 도입하고, 기존 투자를 새로운 AI 기능의 기반으로 활용할 수 있도록 지원한다. 파트너는 고객의 워크로드에 맞춰 CPU와 GPU 구성을 조정하고, 각 구축 환경의 성능·전력·비용 요구 사항에 따라 에이전트 실행, 모델 추론, 지원 컴퓨팅을 구성할 수 있다. AMD는 AMD 헬리온 사양을 OCP에 제안해 커뮤니티가 추가로 개발하고 도입할 수 있도록 할 계획이다. AMD 헬리온 에이전틱 랙 구성은 현재 생태계 파트너들과 개발 중이며, 2026년 11월 출시 예정이다. 생태계 지원 AMD는 개방적이고 유연한 플랫폼, 워크로드에 최적화된 폭넓은 컴퓨팅 포트폴리오, 생태계 전반의 협력을 통해 AI 인프라의 다음 단계를 만들어가고 있다. AMD 헬리온은 이러한 접근 방식을 에이전틱 AI로 확장해 파트너가 에이전트의 작업에 맞춰 소프트웨어와 컴퓨팅을 조합하고, 고객이 변화하는 요구 사항에 따라 유연하게 규모를 확장할 수 있도록 지원한다. • 시스코 컴퓨트 부문 수석 부사장 겸 총괄 책임자 제레미 포스터(Jeremy Foster)는 “에이전틱 AI는 고객이 인프라에 기대하는 바를 바꾸고 있다. 컴퓨팅 성능뿐 아니라 시스템 전체가 어떻게 연결되고 관리되며 보안을 유지하는지가 중요하다. AMD 헬리온과 시스코의 풀스택 인프라 역량을 결합하면 고객은 변화하는 요구에 맞춰 에이전틱 워크로드를 각 환경에 유연하게 도입·운영·확장할 수 있다”고 말했다. • 델 테크놀로지스 컴퓨트 및 네트워킹 부문 수석 부사장 아룬 나라야난(Arun Narayanan)은 “델 파워랙(Dell PowerRack)은 고객에게 타협 없는 선택지를 제공하며, AMD 헬리온 에이전틱 랙 레퍼런스 디자인 지원을 통해 차세대 에이전틱 AI에도 이러한 가치를 확장한다. AMD의 랙스케일 아키텍처와 델의 랙스케일 시스템 제공 및 차별화된 엔지니어링 역량을 결합하고, 델 파워랙 네트워킹 및 스토리지로 구축을 확장할 수 있도록 함으로써 고객은 대규모 에이전틱 컴퓨팅을 도입할 수 있는 완전하고 검증된 경로를 확보하게 된다. 여기에는 델이 제공해 온 관리 용이성과 신뢰성도 포함된다”고 말했다. • 혼하이 테크놀로지 그룹(Hon Hai Technology Group)은 “AI 인프라 분야에서 AMD와의 협력을 지속적으로 확대하고 있으며, 새로운 AMD 헬리온 에이전틱 AI 랙 레퍼런스 디자인을 지원한다. 개방형 아키텍처를 기반으로 하는 이 플랫폼은 6세대 AMD 에픽 프로세서와 유연한 CPU·GPU 구성을 결합해 하이퍼스케일 데이터센터와 엔터프라이즈 에이전틱 AI 워크로드를 지원한다. 앞으로도 랙 수준 시스템 통합과 글로벌 제조 역량을 바탕으로 생태계 파트너들과 협력해 랙스케일 에이전틱 AI 솔루션을 발전시키고 차세대 AI 인프라 도입을 가속화할 것”이라고 밝혔다. • HPE HPC 및 AI 인프라 솔루션 부문 수석 부사장 겸 총괄 책임자 트리시 담크로거(Trish Damkroger)는 “차세대 AI 워크로드에는 개방형 랙스케일 아키텍처가 제공하는 규모와 효율성, 유연성이 필요하다. 최근 AMD 헬리오스 구축을 위한 고객 계약에서도 이를 확인할 수 있다. HPE와 AMD는 수십 년간 개방형 표준을 함께 추진해 왔으며, AMD 헬리온을 통해 이러한 노력을 이어가고 있다. HPE의 수십 년간의 전문성과 혁신을 바탕으로 공랭식 및 직접 수랭식 네트워킹을 강화한 개방형 대규모 시스템을 제공해 AI의 다음 시대를 열어가고 있다”고 말했다. • 레노버 인프라 솔루션 그룹 부사장 스콧 패티(Scott Patti)는 “에이전틱 AI가 실제 운영 환경에 도입되면서 고객은 어디에서 어떤 방식으로 이를 구축할지 유연하게 선택할 수 있어야 한다. 이는 레노버 하이브리드 AI 어드밴티지(Lenovo Hybrid AI Advantage)의 핵심이며, AMD 헬리온은 고객이 원하는 환경과 워크로드를 지원하는 선택지를 더욱 넓혀줄 것”이라고 말했다. • 슈퍼마이크로 최고사업책임자 비크 말랴라(Vik Malyala)는 “슈퍼마이크로는 데이터센터 빌딩 블록 솔루션(Data Center Building Block Solutions®, DCBBS)을 통해 개방형 ORv3 준수 랙스케일 아키텍처인 AMD 헬리온의 시장 도입을 지원하며 차세대 에이전틱 AI 인프라 구축을 가속화하고 있다. OCP가 채택한 랙스케일 설계, 통합, 수랭, 소프트웨어, 구축 서비스 분야에서 검증된 역량을 바탕으로 첨단 에이전틱 AI 아키텍처를 실제 운영 가능한 솔루션으로 구현한다. AMD와 함께 고객이 에이전틱 AI를 더 빠르게 도입하고 효율적으로 확장하며 온라인 서비스 개시까지 걸리는 시간을 단축할 수 있도록 지원한다”고 말했다. • 위윈(Wiwynn) 사장 겸 CEO 윌리엄 린(William Lin)은 “AMD 헬리온은 에이전틱 AI 인프라를 위한 개방적이고 유연한 기반을 제공한다. 위윈은 랙 수준 통합과 첨단 냉각 분야의 역량을 바탕으로 AMD와 협력해, 하이퍼스케일 고객이 에이전틱 AI 시대의 까다로운 워크로드와 전력 요구 사항, 데이터센터 환경에 맞춰 시스템을 구성할 수 있도록 지원하게 되어 기쁘다”고 말했다. @amd

브로홍 2026.10.14

[인공지능] 엔비디아, 생산성·내구성·유연성 갖춘 AI 팩토리로 투자 수익 극대화

엔비디아가 높은 생산성, 내구성, 범용성을 기반으로 AI 팩토리의 투자수익률(ROI)을 극대화하는 엔비디아(NVIDIA) 플랫폼의 강점을 밝혔다. AI 팩토리는 메가와트, 나아가 기가와트 단위로 구축된다. 메가와트급 AI 팩토리 하나를 구축하는 데는 약 6,000만 달러에 소요되며, AI 팩토리 운영 기업은 투자수익률(ROI)에 대한 명확한 전망이 있어야만 이처럼 대규모 자본 투자를 결정할 수 있다. AI 팩토리의 수익률을 결정하는 세 가지 핵심 요소는 다음과 같다. 1. 수익 창출 능력: AI 팩토리가 생산 가능한 모든 토큰을 판매한다고 가정했을 때 1년 동안 창출할 수 있는 수익 2. 유효 수명: AI 하드웨어가 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 기간 3. 수요: AI 팩토리가 생산하는 토큰에 대한 수요 규모 한 요소의 강점만으로 다른 요소의 약점을 완전히 상쇄할 수는 없다. 높은 수익 창출 능력을 갖췄더라도 생산 가능한 토큰의 일부만 판매한다면 그 의미가 줄어든다. 수요가 높더라도 불과 1년 만에 최대 생산 능력을 유지하지 못한다면 마찬가지다. 이 세 가지는 독립적인 요소가 아니다. 더 다양한 워크로드를 처리할 수 있는 AI 팩토리는 더 많은 수요를 확보할 수 있으며, 이를 통해 해마다 지속적으로 수익을 창출할 수 있다. 엔비디아 AI 팩토리는 이 세 가지 요소를 모두 극대화하도록 설계됐다. 주요 특징은 다음과 같다. - 생산성: 메가와트당 최고 수준의 처리량과 최저 수준의 토큰당 비용을 제공해 수익 창출 능력을 극대화한다. - 내구성: 엔비디아 GPU와 시스템은 출하 후에도 수년 동안 지속적으로 수익을 창출해 유효 수명을 연장한다. - 범용성: 모든 단계와 환경에서 모든 유형의 AI는 물론, AI와 직접 관련되지 않은 다양한 워크로드까지 처리할 수 있어, 대응 가능한 수요의 범위와 규모를 확대한다. 엔비디아 플랫폼은 높은 생산성, 내구성, 범용성을 바탕으로 AI 팩토리 ROI를 극대화한다. 풀스택에 걸친 엔지니어링 공동 설계는 AI 팩토리의 처리량을 극대화하며, 지속적인 소프트웨어 최적화를 통해 구축된 하드웨어가 출하 후 수년이 지나도 높은 생산성을 유지할 수 있도록 한다. 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리는 AI 팩토리에서 모든 종류의 가속 컴퓨팅 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다. 여기에 표준화된 아키텍처를 기반으로 검증된 레퍼런스 설계를 배포할 수 있어, 모든 운영자가 이를 손쉽게 활용할 수 있다. 생산성: 메가와트당 최대 토큰 처리량과 최저 토큰 비용 전력은 AI 팩토리의 확장을 제한하는 결정적인 제약 요소다. 따라서 메가와트당 초당 토큰 처리량은 수익 창출 능력을 좌우하는 핵심 지표가 된다. 동일한 전력 범위에서 더 많은 토큰을 생성할수록 더 많은 수익을 창출할 수 있으며, 토큰당 비용이 낮을수록 수익성도 높아진다. 세미애널리시스 에이전트X(SemiAnalysis AgentX) 데이터에 따르면, 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72 시스템은 엔비디아 GB300 NVL72 대비 메가와트당 처리량이 30배 이상 높으며, 딥시크 V4 프로(DeepSeek V4 Pro) 모델에서는 100만 토큰당 비용을 최대 45분의 1 수준으로 낮춘다. 이러한 큰 폭의 성능 향상은 전체 스택에 걸친 ‘극한의 공동 설계(extreme codesign)’를 통해 구현된다. 모델과 워크로드부터 소프트웨어, 컴퓨팅, 네트워킹, 메모리에 이르기까지 모든 요소를 하나의 시스템으로 함께 최적화한 결과다. GLM 5.3에서 엔비디아 GB300 NVL72 성능에 대한 세미애널리시스 에이전트X 분석 여기서 두 가지 질문이 뒤따른다. 먼저, 새로운 세대가 나올 때마다 토큰 비용이 크게 낮아진다면 컴퓨팅 수요도 감소할 것인가 하는 질문이다. 답은 그렇지 않다. 오히려 컴퓨팅 수요는 확대된다. 토큰 비용이 낮아지면 경제성을 확보하는 활용 사례가 더 많아지고, 이러한 새로운 활용 사례에서 소비되는 토큰은 효율성 향상으로 절감된 규모를 넘어선다. 두 번째는 내구성에 관한 질문이다. 새로운 세대가 이전 세대보다 성능 향상을 거듭하면서, 기존 세대의 하드웨어가 어떻게 지속적으로 가치를 창출할 수 있는지에 대한 것이다. 내구성: 기존 하드웨어의 지속적인 수익 창출 모든 워크로드에 최신 시스템이 필요한 것은 아니다. 워크로드의 복잡성과 특성에 따라 적합한 시스템이 다르기 때문에, 차세대 제품이 출시된 후에도 이전 세대 시스템이 지속적으로 수익을 창출할 수 있다. 2020년 출시된 엔비디아 A100 GPU는 6년이 지난 지금도 상용 서비스에 활용되며 경제적 가치를 입증하고 있다. 코어위브(CoreWeave)는 최근 2020년 처음 도입한 A100 GPU의 주문 기간을 2029년까지 연장했다. 주요 사업자들은 수년에 걸쳐 서버 감가상각 기간을 계속 늘려왔다. 감가상각 기간은 하드웨어가 더 이상 수익을 창출하지 못하게 되는 시점을 가정한 것으로, 그 기간은 계속해서 늘어나고 있다. 2026년 9월 발표된 스프라우트(Sprout)의 데이터센터 GPU의 생산적 수명(The Productive Life of a Data Center GPU) 분석은 모든 주요 사업자 전반에서 이러한 감가상각 기간이 어떻게 변화해왔는지 보여준다. 모든 주요 사업자가 서버의 사용 수명을 연장했다. (출처: 스프라우트, 데이터센터 GPU의 생산성 수명, 2026년 9월) 데이터는 스프라우트가 기업 공시와 언론 보도를 바탕으로 집계했으며, 회계상 내용연수는 실제 물리적 수명을 보수적으로 추정한 지표다. 마이크로소프트(Microsoft)의 엔비디아 V100 GPU는 회계상 내용연수인 6년을 넘어 8.4년간 운영됐다. 바커(Barkr)는 시스템의 중고 판매 가격을 바탕으로, 8개의 GPU가 탑재된 H100 시스템의 유효 수명을 5~6년, GB300 NVL72의 유효 수명을 9~10년으로 평가했다. 실리콘 데이터(Silicon Data)에 따르면, 출시된 지 6년이 지난 A100 GPU는 여전히 초기 가격의 약 25%에 해당하는 가치를 유지하고 있다. 이는 5년의 감가상각 기간을 적용할 경우 이미 1년여 전에 가치가 0이 됐어야 한다는 점과 대비된다. 오른 데이터(Ornn Data)의 분석에서도 시장에서 A100 GPU를 5년 계약으로 임대할 때의 시장 가격이 1개월 계약 대비 약 80% 수준이라고 분석했다. 엔비디아 GPU를 프로그래밍하는 소프트웨어 플랫폼인 쿠다(CUDA)는 여러 세대에 걸쳐 호환된다. 따라서 새로운 아키텍처가 출시되더라도 운영자가 기존에 보유한 하드웨어의 활용 가치는 사라지지 않는다. 또한 지속적인 소프트웨어와 커널 최적화를 통해 기존 하드웨어의 성능이 지속적으로 향상된다. 동일한 플랫폼에서 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, 추론, 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 다양한 워크로드를 모두 실행할 수 있다. 새로운 유형의 작업 역시 기존 하드웨어에서 바로 수행할 수 있다. 이것이 바로 범용성이다. 하나의 시스템이 처리할 수 있는 작업의 종류가 다양할수록, 더 오랜 기간 활용될 수 있다. 범용성: 모든 유형, 단계, 환경에서 AI 구현 특정 작업 하나만을 위해 구축된 AI 팩토리는 해당 워크로드의 수요가 지속된다는 전제에 의존한다. 반면, 다양한 워크로드를 실행할 수 있는 AI 팩토리는 작업이 변화하더라도 지속적으로 활용되며 수익을 창출할 수 있다. 엔비디아 AI 팩토리는 언어, 비전, 생물학, 물리학, 로보틱스 등 다양한 분야에서 오픈 모델과 독점 모델을 포함한 모든 유형의 AI 모델을 실행할 수 있다. 데이터 처리부터 사전 학습, 사후 학습, 추론에 이르는 모든 단계를 지원한다. 하이퍼스케일과 AI 클라우드부터 소버린 프로그램, 기업 데이터센터, 엣지에 이르기까지 모든 환경에서 작동 가능하다. 엔비디아 플랫폼은 높은 범용성을 바탕으로 모든 유형의 AI 워크로드를 모든 단계와 환경에서 실행할 수 있다. 이러한 작업이 모두 AI 모델을 구축하고 실행하는 데만 사용되는 것은 아니다. 동일한 인프라에서 데이터 처리, 과학 컴퓨팅, 시뮬레이션, 그래픽 등 다양한 작업을 실행할 수 있다. AI 여부와 상관없이 이러한 모든 워크로드는 동일한 병렬 연산을 기반으로 하며, 엔비디아 GPU는 수천 개의 코어에서 이러한 연산을 동시에 처리하도록 설계됐다. 쿠다를 통해 하나의 칩으로 빛을 시뮬레이션하고, 단백질 접힘을 분석하며, 다음 토큰을 예측할 수 있다. 그 위에는 1,000개 이상의 사전 구축된 쿠다-X 라이브러리가 제공되며, 심층 신경망부터 계산 리소그래피, 양자 회로 시뮬레이션, 벡터 검색, 기후 모델링에 이르기까지 다양한 영역을 지원한다. 1,000만 명 이상의 개발자가 이를 기반으로 개발을 진행하고 있다. 이러한 특성 덕분에 엔비디아 GPU는 단일 워크로드를 위해 설계된 맞춤형 ASIC이 아닌 범용 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 활용된다. 여기서 범용성이란 단순히 일반적인 기능만 제공한다는 의미가 아니다. 텐서 코어(Tensor Cores)와 트랜스포머 엔진(Transformer Engine)을 통해 프로그래밍 가능한 아키텍처에 AI에 최적화된 하드웨어를 결합함으로써, 단일 칩에서 전문성과 유연성을 동시에 제공한다. 이 모든 것을 실행하는 단일 아키텍처 덕분에 활용도가 높게 유지되며, 그에 따른 높은 투자 수익도 보장된다. 이러한 범용성은 다양한 고객의 실제 운영 환경에서도 확인할 수 있다. - 릴리(Lilly): 1,016개의 GPU로 구성된 온프레미스 클러스터에서 단백질, 저분자, 유전체학 모델을 구축 및 운영하며, 자체 팀을 위한 챗봇과 에이전틱 워크플로우를 구축한다. - 핀터레스트(Pinterest): 엔비디아 블랙웰(Blackwell), 호퍼(Hopper) 및 이전 아키텍처를 아우르는 14,000개의 GPU로 구성된 하이퍼스케일 클라우드에서 비전 언어 모델을 사후 학습하고 배포하고 있다. - 레볼루트(Revolut): 엔비디아 cuDF를 활용해 수십억 건의 거래 기록 데이터를 처리한 후, AI 클라우드에서 파운데이션 모델을 학습 및 배포한다. - 런웨이(Runway): 엔비디아 호퍼에서 월드 모델을 학습하고, 클라우드 인프라를 활용해 엔비디아 블랙웰 플랫폼에서 서비스를 제공한다. - 텍사스 A&M 대학교(Texas A&M University): 슈퍼컴퓨터에서 분자 시뮬레이션과 AI 신약 개발을 수행하며, 26개 프로젝트와 7개 기관에 걸쳐 95~98%의 활용도를 기록하고 있다. 이러한 범용성은 AI 이외의 분야에서도 확인할 수 있다. 코즘(Cosm)은 엔비디아 기반의 분산형 데이터센터를 운영하며, 고해상도 동영상 재생, 스트리밍, 실시간 그래픽, 동기화된 디스플레이 전반에 걸쳐 유연한 컴퓨팅 리소스를 제공한다. 다쏘 시스템(Dassault Systèmes)은 위치타 주립대학교(Wichita State)의 항공기 인증과 루시드 모터스(Lucid Motors)의 차량 설계에 활용되는 버추얼 트윈 시뮬레이션을 지원한다. 또한 유니레버(Unilever)는 사진 촬영 대신 디지털 트윈을 활용해 제품 이미지를 제작함으로써 제작 비용을 절반으로 줄였다. 이처럼 엔비디아 AI 팩토리의 활용 범위는 특정 사례에 한정하기 어려울 만큼 폭넓다. 엔비디아 AI 팩토리는 높은 생산성, 내구성, 범용성을 갖추도록 설계됐다. 이를 통해 더 높은 수익성을 제공하는 토큰을 생성하고, 유효 수명을 연장하며, 보다 폭넓고 지속적인 수요에 대응할 수 있다. 이러한 특성이 AI 팩토리의 투자 수익을 극대화한다. @nvidia

브로홍 2026.10.09

[인공지능] 엑스리얼 XR글래스 ‘아우라(AURA)’ 199만 원부터

XR글래스 제조사 엑스리얼(XREAL)이 신제품 아우라(AURA)를 가격을 공개했다. ‘아우라’는 엑스리얼만의 독보적인 경량 XR 글래스 및 첨단 광학 기술에 관한 전문성을 안드로이드 XR, 제미나이 및 XR용 스냅드래곤® 리얼리티 엘리트(Snapdragon® Reality Elite)와 결합한 제품이다. 엑스리얼은 구글, 퀄컴 테크놀로지스와의 긴밀한 협력을 통해 아우라를 개발했다. 제품은 95그램 미만의 편안하고 세련된 시스루 안경과 구글 플레이가 탑재된 안드로이드 XR을 실행하는 유선 연결형 컴퓨트 퍽(연산장치)을 결합한 형태로, 사용자가 몰입감 넘치는 공간 컴퓨팅을 경험하며 현실 세계를 직접 볼 수 있게 돕는다. 사용자의 정밀한 손 추적 기능과 풍부한 보스 사운드, 70도에 달하는 넓은 시야각이 특징이며, 탐색용 트랙패드 역할도 수행한다. 포켓 클립이나 랜야드 클립을 통해 간편한 휴대도 가능하다. 컴퓨트 퍽 저장용량은 12GB RAM, 256GB 또는 16GB RAM, 512GB 두 종류로, 국내 판매 가격은 각각 1,990,000원 2,290,000원이다. 사이즈는 미디움(60-66mm), 라지(66-72mm) 두 가지로, 사용자의 편안한 착용경험을 제공한다. 엑스리얼 공식 홈페이지 또는 네이버 스마트 스토어에서 예약 보증금을 납부하면 사전 주문이 가능하다. 7일(현지시각) 이전에 제품 예약 및 예약금을 납부한 고객을 대상으로 독점 사전 주문이 시작됐으며, 일반 판매 주문은 출시 시점에 맞추어 진행된다. 신규 고객은 엑스리얼 공식 홈페이지 또는 네이버 스마트 스토어에서 예약금을 납부하면 우선 배송 혜택을 받을 수 있다. 쉬츠 (Chi Xu) 엑스리얼 공동 창업자 겸 CEO는 “공간 컴퓨팅은 이제 새로운 단계로 접어들고 있으며, 엑스리얼 아우라는 지금을 위해 설계됐다”며, “가볍고 투명한 안경에 안드로이드 XR, 제미나이, 스냅드래곤 기반 성능을 결합한 아우라는 영화 애호가, 게이머, 스포츠 팬, 사무직, 개발자 등 다양한 직군에게 더욱 편안한 착용감과 개방성, 주변과 연결된 새로운 컴퓨팅 경험을 선사할 것이며, 조만간 전세계 어디에서나 이 새로운 XR기반 공간 컴퓨팅을 경험할 수 있게 될 것이다”라고 말했다.

대장 2026.10.09

[인공지능] 하림 ‘치킨 스테이크 담백한 닭안심’ 출시

하림 ‘치킨 스테이크’ 시리즈는 신선한 국내산 닭고기의 주요 부위를 먹기 좋게 손질한 뒤, 소금과 후추만으로 깔끔하게 밑간한 제품이다. 간편하게 완성도 높은 한 끼를 경험할 수 있는 양념육 수요에 맞춰 제품군을 확대하는 한편, 앞서 선보인 ‘촉촉한 닭가슴살’과 ‘쫄깃한 닭정육(닭다리살)’이 꾸준히 인기를 얻자 닭안심 부위로도 선택지를 넓혔다. 닭안심은 닭가슴살 안쪽에 붙어 있는 길쭉하고 작은 근육으로, 닭가슴살처럼 지방이 적고 단백질이 풍부하지만 상대적으로 식감이 부드러워 선호도가 높은 부위다. ‘치킨 스테이크 담백한 닭안심’ 역시 이러한 부위의 특성을 살려 연한 육질과 담백한 맛을 즐길 수 있는 제품으로, 한 팩(300g)당 53g의 단백질을 섭취할 수 있어 맛있게 식단 관리가 가능하다. 조리법도 간단하다. 예열한 프라이팬에 기름을 살짝 두르고 잘 뒤집어 가며 5분~7분간 노릇하게 구워주면 먹음직스러운 닭고기 스테이크가 완성되며, 기호에 따라 버터나 허브를 넣어 풍미를 더해도 더욱 맛있다. 180도로 예열한 에어프라이어에 넣고 10분~12분간 데우면 표면이 살짝 튀겨지듯 익혀져 ‘겉바속촉’ 식감을 즐길 수 있다. 아스파라거스, 양파, 버섯 등 취향에 맞는 가니시를 곁들이면 홈파티 메뉴로도 손색없는 근사한 요리가 된다. 신제품 ‘치킨 스테이크 담백한 닭안심’은 10월 7일부터 GS더프레시에서 가장 먼저 만나볼 수 있다. 하림은 이번 신제품 출시를 기념해 GS더프레시에서 10월 7일부터 13일까지 ‘치킨 스테이크’ 3종(△담백한 닭안심 △촉촉한 닭가슴살 △쫄깃한 닭정육)부터 ‘쯔란봉 양념구이’, ‘트러플 닭목살 구이’ 등 인기 양념육 제품들을 구매할 시 1+1 추가 증정하는 프로모션을 진행할 계획이다.

대장 2026.10.06

[인공지능] 3세대 AI 글래스 ‘레이밴 메타 Gen 3’ 공개

레이밴 메타(Ray-Ban Meta)가 3세대 AI 글래스 ‘레이밴 메타 Gen 3’를 10월 12일 공식 출시하며, 역대 가장 폭넓은 제품 포트폴리오를 선보인다. 대표 아이콘 ‘웨이페어러(Wayfarer)’에 레이밴을 상징해온 클래식 ‘에비에이터(Aviator)’, 그리고 ‘제나(Zena)’가 AI 글래스로는 처음 합류하며 총 3가지 스타일로 라인업을 완성했다. 특징은 레이밴을 대표하는 ‘에비에이터’가 최초로 레이밴 메타 라인업에 합류했다는 점이다. 1937년 기능적 목적으로 처음 등장한 ‘에비에이터’는 시대를 거치며 자유와 개성, 자기표현을 상징하는 아이콘으로 자리 잡은 대표 모델이다. 레이밴 메타 Gen 3는 이러한 클래식 헤리티지에 메타 AI(Meta AI)와 핸즈프리 촬영, 몰입감 있는 오디오 기술을 결합해 한층 진화한 경험을 제공한다. 여기에 레이밴의 또 다른 아이콘인 ‘웨이페어러’의 진화가 이어지며, 대담한 기하학적 캣아이 실루엣의 신제품 ‘제나’까지 합류해 다채로운 취향을 가진 소비자를 위한 선택의 폭을 넓혔다. 디자인은 일반 선글라스처럼 자연스러운 착용감에 초점을 맞췄다. 템플 높이를 약 1mm, 두께를 약 0.3mm 줄여 한층 슬림해졌으며, 카메라와 LED 개구부 크기를 기존 대비 36% 줄여 더욱 간결하고 세련된 인상을 완성했다. 또한 머리 모양에 맞게 조절할 수 있는 ‘컴포트 템플 팁(Comfort Temple Tips)’을 적용해 개인별로 한층 편안한 착용감을 제공한다. 성능도 한 단계 진화했다. 3K 울트라 HD 카메라로 핸즈프리 촬영을 지원하며, 선명한 오디오 및 음성 인터랙션을 위해 마이크를 기존 5개에서 6개로 늘렸다. 또한 메타 AI 및 자주 사용하는 기능에 빠르게 접근할 수 있도록 설정 가능한 액션 버튼이 새롭게 추가됐고, 전력 효율 개선으로 최대 9시간의 배터리 사용이 가능해졌다. 렌즈는 클리어, 선(무도수), 편광, 트랜지션스(변색)의 4가지 타입으로 제공되며, 폭넓은 도수 렌즈 옵션도 지원한다. 시즌 한정으로는 아쿠아마린, 제이드, 코퍼 등 새로운 컬러의 트랜지션스 렌즈를 스타일별로 매칭해 선보인다. 여기에 도수 렌즈 착용자를 위해 설계된 ‘블레이저 옵틱스(Blayzer Optics, Gen 2)’와 ‘스크라이버 옵틱스(Scriber Optics, Gen 2)’에도 ‘트랜스패런트 샤이니 다크 올리브’, ‘샤이니 브릭 브라운’, ‘트랜스패런트 샤이니 오션 블루’ 등 새로운 시즌 컬러가 추가돼 시력 교정이 필요한 소비자에게 한층 다채로운 스타일 선택지를 제공한다. 3세대 레이밴 메타는 오는 10월 12일 국내 출시되며, 일부 백화점 및 안경원 매장에서 구매할 수 있다. 권장 소비자가는 74만 원부터 시작한다.

대장 2026.10.06

[인공지능] 엔비디아 DGX 스파크 64GB, 23일 최초 공개... 최대 1,000억 파라미터 모델 로컬 실행

- 10월 23일 최초 공개... 최대 1,000억 파라미터 모델 로컬 실행 - 엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트로 DGX 스파크 연결... 메모리·성능 확장 - 에이전트 개발부터 AI 애플리케이션까지 다양한 로컬 AI 활용 지원 엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 컴팩트한 개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크(NVIDIA DGX Spark)의 64GB 구성을 새롭게 공개했다. 로컬 AI는 토큰 단위로 더욱 유용해지고 있다. AI 에이전트가 실험 단계를 넘어 일상적인 개발 환경으로 자리 잡으면서, 더욱 강력해진 오픈 모델은 보다 많은 디바이스에 탑재 가능한 크기로 축소되고 있다. 동시에 로컬에서 실행할 수 있는 선택지도 점점 다양해지고 있다. 엔비디아 DGX 스파크는 10월 중 주요 제조사 파트너인 에이서(Acer), 에이수스(ASUS), 델(Dell), 기가바이트(Gigabyte), HP, MSI를 통해 64GB 통합 메모리 구성으로 출시된다. 개발자, 연구자, AI 애호가들은 새로운 64GB 구성을 통해 DGX OS와 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 바로 활용할 수 있다. DGX 스파크 64GB는 디바이스에서 로컬 에이전트를 실행할 수 있어 클라우드에 의존하지 않고도 자체 처리가 가능하다. 또한 워크로드가 증가하면 엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트(Sync Cluster Assistant)를 통해 별도의 추가 설정 없이 두 대의 시스템을 하나의 클러스터로 연결할 수 있다. 개인용 AI 슈퍼컴퓨팅을 위한 새로운 시작점 DGX 스파크는 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 컴퓨팅, 통합 메모리, 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7) 네트워킹, 엔비디아 쿠다(CUDA) 가속 AI 소프트웨어 스택을 하나의 시스템에 결합했다. 이는 에이전트, 추론, 파인튜닝, 데이터 과학, 엣지 개발을 위한 완전한 로컬 AI 플랫폼이다. 컴팩트한 개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 DGX 스파크는 모든 작업에서 클라우드 인스턴스를 사용할 필요 없이 개발자가 자신의 데이터로 모델을 실험할 수 있는 환경을 제공한다. 새로운 64GB 구성은 주요 제조사 파트너를 통해 제공되며, 도입 부담을 낮춘 가격대로 제공된다. 기존 128GB 모델과 동일한 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip), DGX OS, 전체 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 그대로 제공하며, 최대 1,000억 파라미터 모델과 이를 기반으로 구축된 에이전트 애플리케이션을 디바이스에서 완전히 실행할 수 있다. 64GB 시스템 두 대를 클러스터로 연결하면 메모리와 성능을 함께 확장할 수 있다. 엔비디아가 자체적으로 진행한 큐원(Qwen) 3.8 27B 테스트에서 두 시스템을 클러스터로 구성했을 때 단일 시스템 대비 최대 1.7배의 성능을 기록했다. 또한 워크로드 요구에 따른 추가 확장도 가능하다. DGX 스파크는 에이전트 개발에 필요한 환경을 갖췄다. 엔비디아 에이전트 툴킷(Agent Toolkit), 쿠다-X(CUDA-X) AI 라이브러리, 네모트론(Nemotron) 오픈 모델과 올라마(Ollama), vLLM, 쿠다 지원 파이토치(PyTorch) 등 주요 런타임을 기본 지원한다. 개발자는 전원을 켠 후 몇 분 만에 모델을 실행할 수 있다. 블렌더(Blender)는 이 플랫폼을 지원하는 최초의 주요 크리에이터 애플리케이션 중 하나로, 사전 구성된 설치 프로그램이 곧 제공될 예정이다. 엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트로 손쉽게 확장 개발자는 현재 프로젝트에 필요한 메모리로 시작해, 파이프라인이 확장됨에 따라 커진 워크로드에 맞춰 멀티 노드 클러스터로 원활하게 확장할 수 있다. 모든 DGX 스파크에는 엔비디아 커넥트X-7 NIC가 기본 탑재된다. 이와 함께 두 대의 시스템을 QSFP 케이블로 직접 연결해 메모리를 128GB로 확장하고, 최대 2,000억 파라미터 모델까지 지원 범위를 확장할 수 있다. 동시에 메모리 대역폭을 두 배로 늘리고 최대 1.7배의 성능을 활용할 수 있다. 엔비디아 싱크(Sync) 앱은 간편한 멀티 노드 클러스터 구성을 지원한다. 클러스터 어시스턴트 기능은 연결된 시스템을 감지하고, 디바이스 구성을 검증하며, 커넥트X-7 네트워크를 구성해 개발자가 인프라보다 작업 자체에 집중할 수 있도록 한다. 모든 노드는 동일한 엔비디아 소프트웨어 스택을 활용하므로, 한 대에서 두 대로 확장할 때 소프트웨어를 다시 구성할 필요가 없다. 한편 이달 말부터 엔비디아 싱크 모델 런처(Sync Model Launcher)를 통해 몇 번의 클릭만으로 로컬 AI를 간편하게 실행할 수 있다. 개발자는 단일 DGX 스파크 시스템 또는 클러스터에서 큐원 3.8 27B를 다운로드하고 실행할 수 있으며, 엔비디아 싱크가 연결된 디바이스에서 모델이 실행되도록 구성해 노트북에서도 해당 모델에 접근할 수 있다. 아울러 런처는 오픈코드(OpenCode)가 해당 모델을 사용할 수 있도록 설정해, 개발자가 브라우저에서 바로 코딩을 시작할 수 있도록 지원한다. DGX 스파크 개발자 활용 사례 새로운 DGX 스파크 64GB는 최대 1,000억 파라미터 모델을 디바이스에서 완전히 실행할 수 있어 다양한 작업에 활용할 수 있다. 개발자와 AI 애호가는 메모리 용량에 맞는 모델을 단일 시스템에서 실행할 수 있으며, 더 많은 메모리와 컴퓨팅이 필요한 워크로드의 경우 엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트를 통해 여러 대의 DGX 스파크를 연결할 수 있다. 다음은 세 가지 주요 워크플로우 예시다: - AI 에이전트 24시간 실행: DGX 스파크에서 코딩 또는 연구용 에이전트를 실행해 코드를 검토하고, 문서를 분석하거나, 여러 단계의 작업을 수행할 수 있다. 클러스터를 구성하면 더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트 윈도우 또는 동시에 작동하는 여러 에이전트를 위한 추가 용량을 확보할 수 있다. - 일상적으로 활용하는 PC에서 AI 애플리케이션 구동: 노트북이나 데스크톱에서 에이전트 또는 크리에이티브 애플리케이션을 사용하는 동시에 DGX 스파크에서 언어 또는 이미지 생성 모델을 실행할 수 있다. DGX 스파크가 모델 추론을 처리하는 동안 PC에서는 다른 작업을 수행할 수 있다. - 워크로드 증가에 따른 확장: 하나의 작업이 단일 시스템의 처리 범위를 넘어 더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트 윈도우 또는 여러 에이전트 요청을 동시에 처리해야 하는 경우, 엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트를 활용할 수 있다. 200 GbE 패브릭으로 연결된 두 대의 DGX 스파크 64GB 시스템은 메모리를 128GB로 통합하며, 소프트웨어 환경을 재구성할 필요 없이 한 대에서 실행하던 워크플로우를 두 대로 확장할 수 있다. DGX 스파크 시작하기 DGX 스파크 64GB는 10월 23일(현지 시간)을 시작으로 에이서, 에이수스, 델, 기가바이트, HP, MSI를 통해 4,999달러부터 구매할 수 있다. @nvidia @msi @gigabyte @acer

대장 2026.10.06

[인공지능] 엔비디아 젠슨 황 CEO, 2026 밴 플리트상 수상…“한국과 미국, 함께 미래 만들어가고 있어”

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 지난 9월 28일(현지 시간) 미국 뉴욕에서 열린 코리아 소사이어티(The Korea Society) 연례 갈라에서 2026 밴 플리트상(James A. Van Fleet Award)을 수상했다. 밴 플리트상은 한미 관계 발전에 크게 기여한 개인이나 기관에 수여되는 상이다. 이번 수상은 엔비디아가 AI, 반도체, 컴퓨팅 전반에서 한국의 기술·산업 생태계와 긴밀한 협력을 이어가고 있는 가운데 이뤄졌다. 젠슨 황 CEO는 수상소감을 통해 한국과 오랜 기간 이어온 인연을 돌아보고, AI 시대에서 한국이 수행할 역할에 대한 기대를 밝혔다. 수십 년간 이어진 한국과의 인연, 한국의 변화 “놀라운 기적” 젠슨 황 CEO는 엔비디아 초창기부터 한국과 쌓아온 오랜 인연 덕분에 이번 수상이 자신에게 더욱 특별한 의미를 지닌다고 말했다. 그는 회사를 세우고 새로운 컴퓨팅 산업을 개척해 나가던 시절 처음 한국과 인연을 맺었다고 회상했다. 이후 수십 년 동안 한국과 함께 성장하며, 기술을 받아들이던 국가에서 글로벌 기술 산업의 최전선에 선 국가로 변화하는 과정을 직접 지켜봤다고 말했다. 젠슨 황 CEO는 지난 수십 년간 한국이 이뤄낸 변화를 “놀라운 기적”이라고 표현하며, 한국인의 회복탄력성과 더 큰 도약을 향한 열망을 강조했다. 또한 한미 관계가 그 어느 때보다 중요한 의미를 지니는 시점에 두 위대한 국가가 만나는 지점에 설 수 있어 자랑스럽다고 말했다. AI 시대, 한국의 차별화된 강점 젠슨 황 CEO는 시상식 후 진행된 대담에서 한국이 AI를 적극적으로 활용하는 동시에 이를 수출할 수 있는 역량을 갖추고 있다고 강조했다. 그는 기술에 대한 한국의 열정을 핵심 강점으로 제시하며, 한국은 새로운 기술을 개발하는 데 그치지 않고 이를 사회와 산업 전반에 빠르게 확산할 수 있는 유리한 위치에 있다고 설명했다. 함께 구축하는 ‘인텔리전스 팩토리’ 젠슨 황 CEO는 AI를 전기와 인터넷에 이은 새로운 형태의 인프라로 설명하며, 앞으로 국가와 사회, 기업에 점점 더 큰 동력을 제공할 것이라고 말했다. 또한 한국의 제조 역량을 강조하며, 한국이 사회에 동력을 제공할 ‘인텔리전스 팩토리’를 구축하고 있으며 엔비디아와 함께 이를 만들어가고 있다고 말했다. 이와 함께 양측이 함께 만들어갈 미래에 대한 기대를 밝혔다. 젠슨 황 CEO는 “두 위대한 국가가 만나는 지점에 서서, 양국이 함께 미래를 만들어가는 여정에 동참할 수 있어 큰 영광”이라고 말했다. 이번 행사에서 젠슨 황 CEO는 한국과의 오랜 인연을 돌아보고, AI 시대 한국의 기술 수용력과 제조 역량에 대한 기대를 강조했다. @nvidia

브로홍 2026.10.05

[인공지능] AMD, 임베디드 설계 및 개발 전 과정에 에이전틱 AI 역량 제공

브로홍 2026.10.04

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