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[컴퓨터] 엔비디아, AI 보안 위한 엔지니어링 접근법 제시… 에이전트 스택 전 계층 보호

엔비디아가 AI 보안을 위한 엔지니어링 접근법을 제시했다. AI 보안은 엔지니어링의 문제다. 이는 명확한 보안 요구사항, 강제 적용 가능한 통제 수단, 명확한 책임 주체, 그리고 보안 조치가 실제로 작동한다는 것을 입증할 수 있는 증거가 필요하다는 의미다. 기술은 변해도 보안의 기본 원칙은 변하지 않는다 인터넷과 클라우드 컴퓨팅은 소프트웨어가 작동하는 방식을 변화시켰지만, 신원을 확인하고, 접근을 제어하며, 노출을 제한하고, 보호 조치가 제대로 작동하는지 검증해야 한다는 핵심 보안 원칙은 여전히 유효하다. AI 에이전트는 추론하고, 도구를 사용하며, 접하는 데이터에 따라 행동을 조정하는 등 새로운 기능을 제공한다. 이러한 기능을 안전하게 활용하기 위해서는 기존에 확립된 보안 원칙을 새로운 운영 환경에 맞게 적용해야 한다. 이처럼 빠른 변화는 조직에 부담으로 작용한다. 조직은 AI가 제공하는 생산성 향상의 이점을 활용하고자 하지만, 이러한 시스템을 관리하고 보호하기 위한 보안 관행은 여전히 발전 중이다. 보안은 전체 에이전트 스택에 달려 있다 애플리케이션은 코드, 데이터, 신원, 서비스, 인프라에 의존한다. 보안은 이러한 구성 요소들이 어떻게 함께 작동하는지에 따라 좌우되며, AI 에이전트는 이러한 시스템을 확장한다. 모델은 기능을 제공하고, 하네스(harness)는 컨텍스트, 도구, 워크플로우를 구성하며, 런타임 환경은 작업이 실행되는 인프라를 제공한다. 이 스택의 각 부분은 각각의 보안 책임을 지닌다. 데이터, 명령, 작업이 시스템을 거쳐 이동하는 과정에서 적절한 보호를 구현하려면 각 계층에 걸쳐 통제 수단을 적용해야 한다. 예를 들어, 고객 정보를 업데이트하는 에이전트가 첨부 문서에서 악의적인 명령을 접한 뒤, 고객 데이터를 승인되지 않은 대상으로 내보내려고 시도할 수 있다. 이 경우 네트워크 정책은 해당 데이터 전송을 차단해야 하며, 보호된 로그에는 도구 호출 시도, 인가 결정, 실행 결과가 기록돼야 한다. 이를 통해 보안 팀은 어떤 도구가 사용됐고, 어느 대상으로 접근을 시도했는지 파악할 수 있다. 고객 정보를 업데이트할 수 있는 권한이 해당 데이터를 외부로 내보낼 수 있는 권한까지 자동으로 확장돼서는 안 된다. 에이전트는 추가 권한을 요청할 수는 있지만, 스스로 해당 권한을 승인할 수는 없다. 에이전트 운영 방식에 보안 내재화하기 에이전트가 잘못된 판단을 내리더라도 보안 경계는 유지돼야 한다. 에이전트가 실행되는 환경은 에이전트가 수행할 수 있는 작업 범위를 결정하므로, 에이전트의 추론과는 독립적으로 파일, 네트워크 대상, 프로세스에 대한 제한을 설정해야 한다. 명령과 안전장치는 행동을 유도하는 데 도움이 될 수 있지만, 보안을 위해서는 실제로 강제 적용할 수 있는 경계 또한 필요하다. 각 에이전트에는 추적 가능한 신원과 할당된 작업 범위로 제한된 자격 증명이 필요하다. 조직은 에이전트가 어떤 정보에 접근할 수 있는지, 어떤 시스템을 변경할 수 있는지, 어떤 작업에 승인이 필요한지를 명확하게 정의한 정책을 마련해야 한다. 이러한 경계 안에서도 중대한 작업이나 권한 변경에는 사람의 승인이 필요하다. 또한 팀은 에이전트가 사용하는 도구, 스킬, 종속 요소의 출처와 무결성을 검증해야 한다. 문제가 발생할 경우, 도구 호출 내역, 인가 결정, 실행 결과에 대한 보호된 기록은 조사자가 사건의 경위를 재구성하는 데 도움이 된다. 접근 권한을 취소하고 사고를 격리하기 위한 명확한 절차가 마련돼 있어야 이러한 증거를 실제 대응 조치로 이어갈 수 있다. 엔비디아 오픈쉘(OpenShell)은 에이전트가 직접 변경할 수 없는 외부 영역에서 정책을 강제 적용하는 오픈 소스 보안 런타임이다. 샌드박스 환경에서 에이전트의 실행을 격리하는 동시에, 데이터와 네트워크, 시스템 리소스에 대한 접근 방식을 제어한다. 오픈 시큐어 AI 얼라이언스(Open Secure AI Alliance) 파트너사들은 오픈쉘을 기반으로 다양한 솔루션을 개발하고 있다. 시스코(Cisco)의 디펜스클로(DefenseClaw)는 거버넌스 계층을 추가하며, 제이프록(JFrog)은 오픈쉘과 통합해 에이전트 스킬을 스캔하고 검증하며, 에이전트가 어떤 스킬에 접근할 수 있는지에 대한 정책을 적용한다. 엔지니어링 팀에는 보안을 입증할 수 있는 증거가 필요하다 배포에 앞서 팀은 적절한 통제 수단이 에이전트의 권한 범위를 넘어서는 자격 증명을 획득하려는 시도나 민감한 데이터를 승인되지 않은 대상으로 전송하려는 시도를 실제로 차단할 수 있다는 증거를 확보해야 한다. 테스트에는 권한 변경을 시도하거나 모니터링 기능을 방해하려는 행위도 포함돼야 한다. 또한 모델, 도구, 워크플로우에 중대한 변경이 발생할 때마다 테스트를 반복해야 한다. 명확하게 지정된 책임자는 이러한 테스트 결과를 바탕으로 시스템의 배포 준비 여부를 판단하고, 실패한 테스트가 반드시 시정 조치로 이어지도록 해야 한다. 테스트나 실제 운영 과정에서 발견된 실패는 재현하고 조사해 해결해야 한다. 발견된 각 문제를 반복 가능한 테스트 항목으로 전환하면, 향후 릴리스에서도 수정 사항이 지속적으로 제대로 작동하는지 확인할 수 있다. 대표적인 사례로는 반복적인 공격 시뮬레이션을 통해 방어 체계를 테스트하고 강화하는 크라우드스트라이크(CrowdStrike)의 세이프마인드(SafeMind)와, 모델과 애플리케이션이 변화함에 따라 지속적으로 레드팀 테스트를 수행하는 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks)의 프리즈마 에어스(Prisma AIRS)가 있다. 방어자는 적시에 적합한 도구를 활용해야 한다 보안 실패를 조사하려면 작업, 데이터, 운영 환경에 적합한 역량을 갖춘 도구가 필요하다. 오픈 모델과 폐쇄형 모델은 서로 다른 요구사항을 상호 보완적으로 충족한다. 폐쇄형 모델은 관리형 기능과 서비스를 제공하는 반면, 오픈 모델은 방어자가 관련 구성 요소를 직접 살펴보고 전략을 조정하며, 자신이 통제하는 인프라에서 작업할 수 있는 선택지를 제공한다. 보안 사고가 발생했을 때 이러한 통제권은 민감한 증거를 자체 환경 내에 유지하면서 문제를 재현하고, 수정 사항을 실제 시스템을 대상으로 테스트하는 데 도움이 될 수 있다. 고성능 AI는 취약점을 찾고, 수정 사항을 검증하며, 공격을 조사하는 과정에서도 활용될 수 있다. 이러한 AI의 가치는 재현 가능한 발견 사항, 검증 가능한 수정 결과, 대응 시간 단축과 같은 기준을 통해 평가해야 한다. 관련 사례로는 AI를 활용한 코드 보안을 제공하는 캐피털 원(Capital One)의 벌른헌터(VulnHunter)와, 소프트웨어 패키지를 AI 기반으로 분석해 악성코드와 변조 여부를 탐지하는 리버싱랩스(ReversingLabs)의 스펙트라 어슈어(Spectra Assure)가 있다. 개방형 협업을 통해 방어자에게 유리한 환경 만들기 무엇이 실패했는지, 어떤 통제 수단이 효과를 발휘했는지, 수정 사항이 어떻게 검증됐는지에 대한 증거를 공유하면 다른 팀들도 자체 시스템의 보안을 강화할 수 있다. 엔비디아의 보안 연구와 오픈 시큐어 AI 얼라이언스는 연구 결과와 실질적인 도구, 전문 지식을 더 폭넓은 보안 커뮤니티와 공유함으로써 이러한 협업을 지원한다. AI 보안은 엔지니어링의 문제다. 모든 에이전트 배포 환경에는 강제 적용 가능한 보안 경계, 명확한 책임 주체, 그리고 보호 조치가 실제로 작동한다는 것을 입증할 수 있는 증거가 필요하다. 개방형 연구와 공동으로 활용할 수 있는 도구는 더 많은 방어자가 이러한 기준을 충족하고, AI 역량이 발전함에 따라 보안 수준도 지속적으로 향상할 수 있도록 지원한다. @nvidia

브로홍 2026.09.30

[인공지능] 엔비디아, 윈도우 RTX PC에서 ‘퍼플렉시티 포터블 컴퓨터’ 지원

엔비디아가 퍼플렉시티(Perplexity)의 로컬 AI 에이전트 플랫폼인 ‘포터블 컴퓨터(Portable Computer)’의 윈도우(Windows) RTX PC 지원 확대를 발표했다. 로컬 모델의 성능이 향상되면서, AI 에이전트는 민감한 정보를 기기 내에 보관하는 동시에 PC에서 더 많은 작업을 직접 처리할 수 있게 됐다. 포터블 컴퓨터는 여러 단계의 작업을 계획하고 수행하는 에이전트인 퍼플렉시티 컴퓨터(Perplexity Computer)의 로컬 버전이다. 엔비디아(NVIDIA) GPU로 가속되는 포터블 컴퓨터는 로컬 모델을 활용해 데이터를 분석하고, 여러 파일에 걸쳐 정보를 취합하며, 반복적인 작업을 처리한다. 민감한 정보는 기기 내에 보관되며, 로컬에서 완료한 작업에는 퍼플렉시티 컴퓨터 크레딧이 소모되지 않는다. 또한 사용자는 더욱 고도화된 연구와 추론이 필요한 경우 클라우드 모델로 작업을 확장할 수 있다. 이제 퍼플렉시티는 호환되는 엔비디아 지포스(GeForce) RTX PC와 엔비디아 RTX PRO 워크스테이션(RTX PRO Workstation)을 위한 윈도우용 퍼플렉시티 앱에 포터블 컴퓨터를 추가해, 더 많은 윈도우 PC 사용자에게 강력한 에이전틱 AI를 제공한다. 이번 출시는 기존 엔비디아 DGX 스파크(DGX Spark) 시스템과 리눅스(Linux)를 실행하는 RTX PC에 대한 지원을 기반으로 한다. 엔비디아 RTX로 구동되는 로컬 에이전트 퍼플렉시티는 하나의 앱에서 로컬 AI와 클라우드 AI를 결합한다. 이를 통해 사용자가 PC에서 민감한 파일을 활용하는 동시에, 내장 브라우저와 독자적인 SPACE 샌드박스 등 퍼플렉시티 컴퓨터의 기본 제공 도구를 활용할 수 있다. 더욱 고도화된 추론이 필요한 작업의 경우 포터블 컴퓨터는 클라우드 지원이 필요한 시점을 파악하고, 정보를 기기 외부로 전송하기 전에 사용자에게 동의를 요청한다. 앱은 큐원 3.8 27B(Qwen 3.8 27B)와 같은 로컬 모델을 활용해 설정을 간소화한다. 해당 모델은 퍼플렉시티 컴퓨터와 함께 작동하도록 사후 훈련됐으며, 엔비디아 RTX GPU에 최적화됐다. 사용자는 로컬 AI를 실행하는 데 일반적으로 필요한 모델을 직접 조사하거나 복잡한 소프트웨어 스택을 구성하지 않고도 에이전트를 작업에 투입할 수 있다. 마이크로소프트 아웃룩(Microsoft Outlook), 원드라이브(OneDrive), 워드(Word), 구글 드라이브(Google Drive), 지메일(Gmail), 슬랙(Slack), 깃허브(GitHub)용 커넥터를 통해 사용자의 일상적인 업무 흐름에 포함된 기존 파일과 앱 전반으로 이러한 에이전트 경험을 확장할 수 있다. 예를 들어 에이전트는 다음과 같은 작업을 지원할 수 있다. - 엔지니어링: 연결된 깃허브 프로젝트에서 열려 있는 풀 리퀘스트(pull request)를 검토하고, 상태별로 정리한 뒤 다음 단계를 파악할 수 있다. 컴퓨터는 오래된 문서를 찾아내고 검토를 위해 업데이트를 제안할 수도 있다. - 금융: 컴퓨터에 2년간의 증권사 거래 요약, 통합 1099 양식과 세금 신고서를 제공하면, 반복적으로 보유한 자산 가운데 불필요한 수수료와 세금 부담을 가장 많이 발생시키는 항목을 추적할 수 있다. 이 과정에서 모든 수치는 정확한 파일과 페이지를 인용하며, 문서 자체가 챗봇에 전송되지 않는다. - 스타트업: 컴퓨터에 활성화가 정체된 이유를 질문하면 에이전트가 퍼널 데이터를 로컬에서 분석한다. 설치와 최초 완료 작업 사이에서 신규 가입자가 이탈하는 지점을 파악한 뒤, 주요 인사이트를 조직의 슬랙(Slack) 채널에 게시한다. 지금 윈도우 PC에서 포터블 컴퓨터 사용하기 포터블 컴퓨터는 VRAM 24GB 이상을 탑재한 엔비디아 지포스 RTX와 RTX PRO GPU에서 이용할 수 있다. 엔비디아 DGX 스테이션(DGX Station) 지원도 곧 제공될 예정이다. 지금 퍼플렉시티 포터블 컴퓨터를 사용해 볼 수 있다. 엔비디아 로컬 AI 최신 업데이트 - Z.ai의 GLM 5.3 플래시(GLM 5.3 Flash)는 낮은 비용으로 뛰어난 성능과 비주얼 인텔리전스를 제공하며, DGX 스테이션과 듀얼 DGX 스파크 시스템에 최적화됐다. - 딥시크-v4.1 플래시(DeepSeek-v4.1 Flash)는 복잡한 AI 에이전트 워크로드에서 KV 캐시 메모리 요구량과 운영 비용을 크게 줄이며, 비용 대비 뛰어난 인텔리전스를 제공한다. - 큐원은 오픈 웨이트 멀티모달 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델 큐원3.8-플래시-넥스트(Qwen3.8-Flash-Next)를 출시했다. 함께 공개된 큐원4의 초기 프리뷰는 NVFP4를 활용해 단일 DGX 스파크에서 로컬로 실행할 수 있으며, 체급을 뛰어넘는 성능을 제공한다. - GLM 5.3은 7,440억 파라미터를 갖춘 Z.ai의 플래그십 모델로, DGX 스테이션과 DGX 스파크 시스템 4대로 구성된 클러스터에서 수 시간 동안 실행되는 에이전트 세션에 맞춰 튜닝됐다. X, 인스타그램(Instagram), 틱톡(TikTok), 페이스북(Facebook)에서 엔비디아 RTX 스파크를 팔로우하고 엔비디아 로컬 AI 뉴스레터를 구독해 최신 소식을 받아볼 수 있다. 또한 링크드인(LinkedIn)과 X에서 엔비디아 워크스테이션(Workstation)을 팔로우할 수 있다. @nvidia

브로홍 2026.09.17

[출판] [신간] 바이브 코딩: 프로덕션의 원칙

바이브 코딩: 프로덕션의 원칙 생성형 AI와 에이전트로 완성하는 소프트웨어 개발의 미래 책 소개 생각의 속도로 개발하라! 생성형 AI 시대, 개발의 판도를 바꾸는 ‘바이브 코딩’ 인터넷 등장 이후 소프트웨어 개발 생태계를 뒤흔든 가장 파괴적인 변화가 시작되었다. 구글·아마존 출신의 전설적 엔지니어 스티브 예기와 《피닉스 프로젝트》의 거장 진 킴이 AI 시대를 코딩과 함께 살아가는 사람들을 위한 명확한 로드맵을 제시한다. 이 책은 코드 자동완성을 넘어 의도와 흐름을 중심으로, AI를 자유자재로 지휘해 견고한 프로덕션급 시스템을 구축하는 실전 방법론을 다룬다. 복잡한 문법과 환경 설정의 제약에서 벗어나 대화형 개발로 전환하는 법, 생소한 언어와 프레임워크도 자유롭게 활용하는 역량, 그리고 혼자서도 팀 단위의 프로젝트를 빠르게 완수하는 압도적 생산성을 경험해보라. 서지 정보 출판사 제이펍 저작권사 IT Revolution 원서명 Vibe Coding: Building Production-Grade Software With GenAI, Chat, Agents, and Beyond (9781966280026) 도서명 바이브 코딩: 프로덕션의 원칙 부제 생성형 AI와 에이전트로 완성하는 소프트웨어 개발의 미래 지은이 진 킴, 스티브 예기 옮긴이 이보라 출판일 2026. 09. 03 페이지 500쪽 판 형 크라운판변형(170*225*2.9) 제 본 무선(soft cover) 정 가 30,000원 ISBN 979-11-24205-84-6 (93000) 키워드 챗GPT, 제미나이, 클로드, 커서, 코덱스, 아키텍처, 에이전틱코딩, 인공지능코딩, AI에이전트, 콘텍스트엔지니어링 분 야 인공지능 / 생성형 AI 출판사 서평 AI 에이전트 시대의 ‘바이브 코딩’ 완벽 지침서 생성형 AI의 등장 이후 소프트웨어 개발 생태계는 인터넷 혁명에 비견될 만큼 파괴적인 변화를 맞이하고 있다. 이제 개발자는 문법과 복잡한 세부 구현에 갇혀 밤을 새우는 대신, 자연어로 원하는 바를 설명하고 AI가 이를 눈앞에서 즉시 실현해내는 ‘바이브 코딩’의 시대를 살아가고 있다. 코드 자동완성을 넘어, 인간의 의도와 맥락을 중심에 두고 복잡한 소프트웨어를 직관적이고 빠르게 구축하는 거대한 개발 패러다임의 전환이 시작된 것이다. 이 책은 구글과 아마존을 거치며 대규모 시스템을 지휘해온 전설적인 개발자 스티브 예기와 데브옵스 구루이자 베테랑 저자인 진 킴이 의기투합하여 쓴 바이브 코딩 전문서다. 두 거장은 단발성 프롬프트 팁이나 특정 도구 설명에 치중하는 대신, AI 에이전트 체계와 협업하며 '프로덕션 레벨'의 견고한 소프트웨어를 만들어내는 정교한 전략과 패러다임을 집대성했다. 바이브 코딩은 개발자를 대체하는 것이 아니라, 자잘한 단순 작업에서 벗어나 시스템 전체의 구조와 완성도를 지휘하는 ‘헤드 셰프’로 탈바꿈시킨다. 지루한 보일러플레이트 코드 작성과 에러 수정의 늪에서 벗어나, 여러 아이디어를 동시에 빠르게 탐색하고 검증하는 창의적인 업무와 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 책은 콘텍스트 관리부터 에이전틱 워크플로, 신뢰할 수 있는 테스트와 클린 코드 원칙까지 시간이 지나도 변하지 않을 바이브 코딩의 본질을 담아냈다. 개인의 생산성 향상에서 출발하여 팀과 조직 단위의 협업 프로세스로 확장해 나가는 실전 가이드를 탑재하였으며, AI라는 강력한 파도 위에서 주도권을 쥐고자 하는 모든 소프트웨어 엔지니어와 테크 리더에게 가장 확실한 이정표가 되어줄 것이다. 추천사 이 책은 속도와 생산성의 향상에 머무르지 않고 더 큰 도전, 자율적 설계, 배움의 즐거움, 그리고 더 나은 선택을 위한 다각도의 검토까지 아우르며 대학이 길러내야 할 미래 인재의 방향을 제시합니다. 나아가 교육·연구·행정의 현장에서 AI를 어떻게 균형 있게 활용할 것인지 깊이 고민하게 합니다. _김정은, 인하대학교 디지털혁신전략센터장 이 책은 본질적인 질문에 대해 콘텍스트 관리, 새로운 개발 방법론, 구체적인 실행 지침 등 폭넓은 영역에 걸쳐 명쾌한 요령과 의미를 전달할 뿐만 아니라, 개발 문화 전체를 관통하는 핵심 통찰을 전달합니다. _맹기완, 뉴런데브 유튜브 채널 운영자 및 기업 대표 이 책은 단순 도구 사용법이나 모델 변화에 따라 계속 바뀌는 프롬프트 작성법에 의존하지 않습니다. 대신 바이브 코딩에서 결코 변하지 않을 핵심 원칙을 골라낸 뒤, 흥미로운 요리사 비유와 현업의 풍부한 실무 경험담을 입혀서 ‘아, 이렇게 하면 저렇게 되겠구나!’ 하는 깨달음을 선사합니다. _박재호, 레인보우브레인 CTO 단순 반복 작업에서 벗어나 나만의 아이디어를 빠르게 실험하고, 결과물에 대한 온전한 심리적 소유감을 느끼며 개발의 진짜 재미를 되찾는 경험은 무척 짜릿합니다. AI 기반의 융합 기술이나 로보틱스처럼 복잡한 시스템을 고민하는 수많은 엔지니어와 연구자들에게, 이 책은 기술을 대하는 완전히 새로운 감각을 선사할 것입니다. _박지섭, KOREATECH 미래융합학부 교수 이 책은 바이브 코딩을 단순히 낙관적 서사로만 소비하지 않습니다. 오히려 요구 사항 정의부터 아키텍처 설계, 검증, 배포에 이르기까지 소프트웨어 개발의 전 과정을 어떻게 오케스트레이션해야 하는지를 비전공자의 시선에서도 명확히 이해할 수 있도록 정교하게 풀어냅니다. _윤혜식, 투마일스 대표 이 책은 그 개념을 쉽게 풀어내는 데 그치지 않고, 왜 지금 이 방식이 중요한지, 그리고 누구나 어떻게 시작할 수 있는지를 차분하고 친절하게 보여줍니다. 기술을 ‘배우는’ 시대를 넘어 기술로 ‘만들어보는’ 시대에, 이 책은 변화의 선두에 선 이들에게 든든한 출발점이 되어줄 것입니다. _이선민, 재정경제부 전략경제자문단 AI Agent 커머스분과위원 AI 전환기는 업무 환경이 급변하고 기존의 일하는 방식이 해체되어 재정의되는 시기입니다. 이러한 격변기에는 일의 본질이 무엇인지 탄탄한 철학으로 중심을 잡는 사람, 그리고 신기술이 더 많은 사람에게 도움이 되도록 부작용을 경계하며 친절하고 안전하게 길잡이가 되어주는 사람이 무척 절실하고 귀합니다. 이 책은 그 필요성에 정확히 부합하는 가이드북입니다. _이재흥, 시민기술네트워크 상임이사(국가인공지능전략위원회 민간위원) AI를 단순한 도구가 아니라 유능한 개발 동료이자 팀원으로 활용하려면 무엇을 맡기고 무엇을 통제해야 하는지 구체적으로 짚어줍니다. 단순히 토이 프로젝트를 넘어 상용화 수준의 프로덕션 바이브 코딩을 원한다면, 이 책이 가장 현실적이고 명확한 이정표가 되어줄 것입니다. _한재선, 다오랩 랩장 & KAIST 전산학부 겸직교수 책 속으로 바이브 코딩은 저희의 삶을 바꾸었듯이, 여러분의 삶도 바꿀 수 있습니다. 바이브 코딩을 익히면 더 야심 찬 프로젝트를 맡을 수 있고, 더 빠르고 자율적으로 일할 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은, 주도적으로 소프트웨어를 만드는 즐거움을 다시 발견하게 된다는 점입니다. 이는 선임 아키텍트, 갓 코딩 부트캠프를 졸업하고 입사한 사회 초년생, 혹은 수년 전에 개발에서 물러났지만 새로운 가능성을 엿보고 있는 분들 모두에게 해당됩니다. (23쪽) AI 동료는 머릿속 원대한 비전을 실행 가능한 작업 단위로 세분화하도록 도와줍니다. 그중 일부 작업은 에이전트가 스스로 처리하도록 에이전트에게 위임하고, 일부는 당신이 직접 AI와 협업하여 설계와 구현을 진행할 수도 있습니다. AI는 당신이 허락하는 한 실무를 담당하는 개발자, 멘토, 디자이너, 아키텍트, 코드 리뷰어, 페어 프로그래머로서 모든 단계에서 도움을 줄 수 있습니다. (63쪽) AI 코딩은 개발 생태계 전반에 걸쳐 연쇄적인 확산이 가능한 시스템 리스크(systemic risk)를 안고 있습니다. AI가 야기할 시스템 리스크에 걸린 판돈은 우리가 기존 소프트웨어 개발에서 마주했던 어떤 비용보다 더 클 수 있으며, 실패 시 훨씬 엄청난 악몽을 불러올 것입니다. 그러나 우리가 지난 수십 년간 실무를 통해 쌓아온 원칙과 관행은 새 시대에 맞게 개선되어, AI 코딩에 숨겨진 함정을 피할 수 있도록 도와줄 것입니다. (102쪽) 효과적인 프롬프팅을 위한 기법에서 시작해, 코딩 에이전트라는 놀라운 개념을 탐구하고, 이어 AI 도우미들에게 도구에 대한 직접적인 접근 권한을 부여하는 것이 여러분의 개발 경험 전반을 어떻게 바꿀 수 있는지를 깊게 탐구할 예정입니다. 진이 비디오 발췌 프로젝트에서 돌파구를 찾아내고, 스티브가 UI 디버깅을 하며 얻었던 깨달음을 포함해, 각 접근 방식에 대한 실제 예제를 단계별로 살펴봅시다. (166쪽) 바이브 코더들은 셰프들이 할 수 없는 일을 할 수 있습니다. 우리는 비디오 게임을 할 때처럼 언제든 중간에 체크포인트를 만들고(저장) 마음대로 그 지점으로 돌아갈 수 있습니다. AI 자체에는 체크포인트 기능이 내장되어 있지 않습니다. 대부분은 진행 상황을 저장하고 복원 기능을 제공하는 깃 등의 버전 관리 시스템을 사용해 체크포인트를 만듭니다. (291쪽) 그런데 AI가 프런트엔드와 백엔드 모두를 다룰 수 있다면, 과거 프런트엔드와 백엔드 팀 분리를 위해 내렸던 결정들이 장애물이 될 수 있습니다. 프런트엔드와 백엔드용 에이전트가 각각 존재해 별개로 코딩을 하고, 두 에이전트는 각각 다른 개발자가 운영한다고 가정해봅시다. 이때 두 에이전트가 서로 겹치는 영역에 대한 정보를 공유할 수 있을까요? 작업 조정과 동기화는 가능할까요? 차라리 AI 에이전트 하나가 모든 것을 처리하도록 맡기는 게 더 나을 수도 있습니다. (410쪽) 바이브 코딩이 돌아가는 주방에선 나만의 프롬프트, 글로벌 규칙, AGENTS.md 파일, 공유 메모리 같은 것들이 프로젝트 표준 역할을 수행합니다. 프로젝트 표준이 있으면 누구나 숙련된 바이브 코더들이 발견한 훌륭한 팁과 접근 방식을 활용할 수 있습니다. 시행착오를 겪으며 비틀거리는 대신, 프로젝트 투입 첫날부터 거인의 어깨 위에 서서 작업할 수 있다는 소리입니다. (456쪽) 지은이 소개 진 킴 Gene Kim 1999년부터 고성과 기술 조직을 전문적으로 연구하고 있다. 엔터프라이즈 보안 소프트웨어 기업인 트립와이어의 창립자이자 CTO로서 13년간 재직했다. 그의 저서들은 누적 100만 부 이상 판매되었으며, 《유니콘 프로젝트》는 월스트리트 저널 베스트셀러로 선정되었다. 또한 《피닉스 프로젝트》, 《데브옵스 핸드북》, 《Wiring the Winning Organization》 등을 공동 집필했다. 공저로 참여한 《Accelerate》로 싱고 출판상(Shingo Publication Award)을 받았으며, 2025년엔 《Wiring the Winning Organization》으로 미국품질학회(ASQ)가 주관하는 크로스비 메달(Crosby Medal)을 수상했다. 2014년부터 엔터프라이즈 테크놀로지 리더십 서밋(Enterprise Technology Leadership Summit)을 주최하며 대규모의 복잡한 조직에서 일어나는 기술 변혁을 지속적으로 탐구하고 있다. 스티브 예기 Steve Yegge 1992년 지오워크스(GeoWorks)에서 컴퓨터 프로그래머로 커리어를 시작했다. 1998년부터 2005년까지 아마존에서 시니어 엔지니어 및 시니어 매니저로 근무하면서 2-티어 아키텍처에서 N-티어 서비스 아키텍처로의 전환을 이끌고 고객 서비스 툴 전담 부서를 총괄했다. 2005년부터 2018년까지는 구글에서 시니어 스태프 엔지니어 및 시니어 엔지니어링 매니저로 재직했다. 구글 재직 당시 그가 구축한 내부 지식 엔진 그록은 구글의 코드 검색 시스템과 연동되어 99%라는 압도적인 내부 만족도를 기록하기도 했다. 이후 싱가포르의 차량 공유 및 결제 플랫폼 기업인 그랩(Grab)에서 엔지니어링 총괄을 역임했으며, 2022년부터는 소스 그래프(Sourcegraph)에서 코디(Cody) AI 어시스턴트 개발을 주도했다. 2011년에 작성한 <Yegge Rant>와 2024년에 작성한 <주니어 개발자는 죽었다>라는 글로도 잘 알려져 있다. 옮긴이 소개 이보라 모던웹연구소 대표로서 AI와 블록체인을 결합한 연구 및 서비스 개발에 집중하고 있다. 마이크로소프트 MVP로 선정되었으며, 금융기관, IT 기업, 대학 등에서 강의를 병행하고 있다. 서강대학교 미래교육원 겸임교수로 재직하며 디지털자산 최고위 과정, 오픈소스 개발, 메타버스 입문 등을 강의했고, ‘모던 JavaScript 튜토리얼’ 한국어 프로젝트(ko.javascript.info)를 리드하며 국내 자바스크립트 생태계 발전에 기여했다. 옮긴 책으로는 《You Don’t Know JS Yet》(한빛미디어, 2024)이 있다. 대한민국 최대 여성 IT인 커뮤니티를 운영하는 비영리단체 ‘위민후코드코리아’의 대표이자 (사)시민과기술의 이사로 활동하면서 IT인의 사회 공헌과 성장을 이끄는 데 앞장서고 있다. 차례 한국어판 추천사 009 / 옮긴이 머리말 014 / 헌사 017 추천사 018 / 서문: 먼저 읽어주세요! 023 / 시작하며 027 PART 1 왜 바이브 코딩인가? CHAPTER 01 미래는 도래했다 062 바이브 코딩의 등장 064 바이브 코딩을 둘러싼 논쟁 066 어른을 위한 바이브 코딩 067 생산성이 10배 향상되었다는 주장: 진의 이야기 069 당신은 라인 담당자가 아닌 헤드 셰프다 072 결론 076 CHAPTER 02 프로그래밍, 승자는 없고 생존자만 남다 078 주요 프로그래밍 기술 발전사 079 이제는 더 나은 방법이 있다 081 1990년대의 컴퓨터 그래픽스: 스티브의 이야기 083 결론 085 CHAPTER 03 바이브 코딩의 가치 086 더 빨리 코드를 작성하라 087 더 야심 차게 도전하라 088 더 자율적으로 일하라 090 더 즐겁게 일하라 094 더 많은 선택지를 탐색하라 095 최고의 컨시어지, AI 098 결론 100 CHAPTER 05 모든 지식 노동을 바꾸는 AI 113 소프트웨어 바깥에서의 파괴적 변화 114 주니어 개발자 논쟁을 넘어: 엔지니어링 팀에 미치는 AI의 진정한 영향 116 개발자 일자리는 줄어들지 않고 더 많아질 것 119 AI가 연간 전 세계 GDP 100% 성장을 이끌 수 있을까? 122 결론 124 CHAPTER 06 네 가지 바이브 코딩 사례 연구 126 CNC 머신을 위한 OSS 펌웨어 업로더 구축 126 크리스틴 허드슨, 다시 코딩을 시작하다 129 700명의 아디다스 개발자 사례 131 부킹닷컴의 개발자 생산성 향상 사례 133 결론 135 CHAPTER 07 배워야 할 기술들 136 빠르고 빈번한 피드백 루프 만들기 137 모듈화 139 학습과 재학습 받아들이기 142 자신만의 전문 분야 마스터하기 145 결론 147 PART 2 바이브 코딩 이론과 실습 CHAPTER 08 바이브 코딩 주방 입성 환영 인사 153 첫 번째 바이브 코딩 세션 154 AI에게 언제 도움을 요청할 것인가? 162 추가로 제안하는 실습 163 결론 164 CHAPTER 09 주방과 AI 협업자 이해하기 166 바이브 코딩 루프 167 진의 비디오 클립 생성 툴 169 코딩 에이전트와 함께한 바이브 코딩 세션 179 도구 없는 주방장은 잔소리꾼일 뿐 185 바이브 코딩 핵심 관행 정리 189 코딩 인터페이스의 캄브리아기 폭발 198 결론 199 CHAPTER 10 콘텍스트 도마 관리하기 201 AI 수셰프의 클립보드 202 콘텍스트 이해하기 205 콘텍스트 포화의 위험성 209 출력 콘텍스트 윈도의 한계 210 클립보드에 무엇을 올릴 것인가? 212 서로 반대되는 두 가지 콘텍스트 관리 전략 213 결론 217 CHAPTER 11 보상 함수 하이재킹 219 아기 세기 문제 221 골판지 머핀 문제 223 대충 처리하기 문제 225 쓰레기 투기 문제 228 결론 231 CHAPTER 12 헤드 셰프 마인드셋 233 AI를 도구가 아니라 팀원으로 대하기 234 복잡한 작업 쪼개기 241 AI 어르지 말기 253 관리를 넘어 AI를 가속하는 단계로 258 AI에게 어느 정도의 자유를 줄 것인가? 260 결론 264 PART 3 바이브 코딩을 위한 툴과 기법 CHAPTER 13 개발자 도구의 캄브리아기 폭발 속 항해하기 271 개발자 도구의 캄브리아기 폭발 272 MCP로 AI와 다양한 도구 연결하기 277 MCP 동작 원리 280 결론 285 CHAPTER 14 내부 개발 루프 287 예방 290 감지 302 교정 313 결론 321 CHAPTER 15 중간 개발 루프 323 예방 324 감지 340 교정 346 결론 355 CHAPTER 16 외부 개발 루프 357 예방 358 감지 384 교정 391 결론 398 PART 4 개인 개발자를 넘어서 CHAPTER 17 라인 담당자에서 헤드 셰프로: AI 팀을 지휘하기 406 헤드 셰프를 위한 심화 수업 407 레이어 3을 바꾸는 AI 410 레이어 2에서 개선해야 할 영역들 412 1890년대, 헤드 셰프의 탄생 414 제시가 온콜일 때 누가 바이브 코딩을 할 수 있을까? 418 모두가 바이브 코딩을 하는 시대 421 생성형 AI와 DORA 지표 423 아디다스 개발자 700명의 바이브 코딩 파일럿 프로그램 복습하기 429 부킹닷컴의 바이브 코딩 파일럿 프로그램 복습하기 433 사회 기술의 대가 435 결론 436 CHAPTER 18 바이브 코딩 문화 조성하기 439 리더가 해야 할 일: 경영 전략 세우기 440 사례 연구: 리더보드 447 신시대의 채용: 면접에서 무엇을 평가할 것인가? 448 결론 451 CHAPTER 19 사람과 AI가 공존하는 개발 팀을 위한 표준 만들기 454 협업형 요리책: 공유 AI 규칙과 표준 만들기 455 마인드 멜드와 AI 수셰프: 조정 비용 줄이기 458 소프트웨어 분야에 등장할 새로운 역할들 461 컴퓨터 과학 교육과정에서 예상되는 변화 465 결론 468 APPENDIX A 마무리 및 실천을 위한 제언 473 APPENDIX B 주요 용어집 477 APPENDIX C 내부/중간/외부 루프 481 미주 485 / 참고문헌 490 / 찾아보기 496 @jpub

대장 2026.08.31

[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

[컴퓨터] 엔비디아, 전 세계 AI 에이전트 구동 위한 ‘베라 CPU’ 출시

엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 아시아 최대 ICT 전시회 컴퓨텍스(COMPUTEX) 2026을 맞이해 개최한 엔비디아 GTC 타이베이(NVIDIA GTC Taipei)에서 글로벌 기술 선도 기업들이 AI 에이전트를 위해 설계된 최초의 CPU인 엔비디아 베라(Vera)를 도입할 계획이라고 발표했다. 엔비디아 베라는 현재 본격 양산 단계에 진입한 차세대 프로세서다. 이는 x86 CPU 대비 작업 완료 속도를 1.8배 향상시켜 에이전틱 AI, 강화학습, 데이터 처리 등 다양한 산업 분야의 워크로드를 지원해 데이터 센터의 토큰 수익을 증대시킨다. 현재까지 약 250만 대가 출하된 엔비디아 그레이스TM(GraceTM) CPU의 성공을 기반으로, 베라는 에이전트가 단순한 질문 답변을 넘어 행동하고, 코드를 실행하며, 도구를 사용하고, 결과를 평가하는 등 최신 데이터센터의 가장 까다로운 AI 워크로드에서 CPU 성능과 에너지 효율성을 새로운 차원으로 끌어올린다. 다양한 금융 업계 선도기업, 글로벌 AI 연구소, 하이퍼스케일러가 베라 CPU 도입을 검토하고 있으며, 여기에는 뉴욕증권거래소(NYSE), 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI), 스페이스XAI(SpaceXAI), 바이트댄스(ByteDance), 코어위브(CoreWeave), 람다(Lambda), 네비우스(Nebius), 엔스케일(Nscale), 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, OCI) 등이 포함된다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “AI 에이전트가 컴퓨팅 자원의 최대 수요자가 될 것이다. 베라는 이를 위해 설계된 최초의 CPU로, 탁월한 성능, 효율성, 프로그래밍 유연성을 바탕으로 하이퍼스케일 환경에서 에이전틱 AI를 구동하도록 설계됐다”고 말했다. 뉴욕증권거래소 그룹 사장 린 마틴(Lynn Martin)은 “뉴욕증권거래소는 독보적인 인프라의 기반이 되는 시스템의 지연 시간, 처리량, 신뢰성을 최적화하는 데 집중하고 있다. 뉴욕증권거래소는 하루에 1조 1천억 건 이상의 메시지를 처리한다. 레드판다(Redpanda)·HPE와 협력해 엔비디아 베라 CPU를 활용함으로써, 우리는 용량을 확장하는 동시에 지연 시간을 최적화하며, 고성능의 유연한 AI 기반 시장 인프라를 구축할 것”이라고 말했다. 클로드(Claude)를 개발한 AI 혁신 기업 앤트로픽은 CPU 집중형 에이전틱 워크로드를 확장하기 위해 베라 도입을 검토 중이다. 앤트로픽 컴퓨팅 부문 책임자 제임스 브래드버리(James Bradbury)는 “컴퓨팅 성능의 확장은 모델 성장에 있어 중요한 촉진제다. 에이전틱 워크로드를 해결하는 과정에서 베라가 생태계의 유망한 구성 요소로 부상하는 것을 지켜보게 돼 매우 기쁘다”고 말했다. 엔비디아 베라를 기반으로 한 OCI 슈퍼클러스터(Supercluster)는 하이퍼스케일 AI 슈퍼컴퓨팅의 새로운 시대를 열고 있다. OCI 수석 부사장 마헤시 티아가라잔(Mahesh Thiagarajan)은 “OCI는 훈련, 추론, 에이전틱 AI에 대한 급증하는 수요를 충족하기 위해 AI 인프라를 빠르게 확장하고 있다. 엔비디아 베라 CPU를 도입함으로써 OCI는 차세대 AI 환경 전반에서 높은 처리량의 추론과 데이터 처리 워크로드를 지원할 것”이라고 말했다. 포로닉스(Phoronix)의 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면, 엔비디아 베라는 코드 컴파일, 파이썬(Python), 자바(Java), 데이터베이스 처리를 포함한 에이전틱 워크로드 전반에서 가장 빠른 종합 성능을 보였다. 이러한 워크로드는 에이전트 도구 사용과 샌드박스 실행 등 최신 AI 인프라의 핵심 단계에 속하며, 더 빠른 CPU 성능은 더 높은 에이전트 처리량과 상호작용을 제공한다. 에이전트 시대를 위한 맞춤형 CPU AI 팩토리의 경제성은 코어(core) 중심에서 토큰(token)당 비용 중심으로 전환되고 있으며, 이에 따라 에이전트 작업, 데이터 처리, 오케스트레이션을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 CPU가 필요하다. 베라는 엔비디아의 맞춤형 CPU 코어인 올림푸스(Olympus)를 기반으로 설계돼, 파이썬 런타임, 샌드박스 코드 실행, 오케스트레이션 로직, 분석 파이프라인 등의 전환을 뒷받침하는 CPU 작업을 지원한다. 베라는 더 많은 명령어를 처리하고, 애플리케이션 동작을 예측하며, 수많은 동시 실행 환경·쿼리·데이터 처리 작업 간에 데이터를 이동하도록 설계됐다. 베라는 88개의 올림푸스 코어, 공간적 멀티스레딩(Spatial Multithreading) 기술, 최대 1.2TB/s 대역폭의 LPDDR5X 메모리 서브시스템을 탑재했다. 이를 통해 에이전트는 CPU 병목 현상이 발생하는 단계에서 지연 시간을 줄일 수 있으며, AI 팩토리는 가속기를 지속적으로 가동할 수 있다. 베라 CPU는 독립형 CPU 인프라부터 긴밀하게 결합된 가속 시스템까지 AI 팩토리 전반에 도입할 수 있다. 베라는 AI 팩토리가 더 높은 엔드투엔드 처리량과 더 빠른 솔루션을 제공하도록 지원하며, 훈련, 추론, 에이전트 실행 전반에 걸쳐 응답성과 효율성을 향상시킨다. 베라는 2세대 엔비디아 NV링크TM-C2C 인터커넥트(NVLinkTM-C2C interconnect) 기술을 통해 엔비디아 베라 루빈 플랫폼의 호스트 CPU 역할을 수행한다. 이 기술은 CPU와 GPU 간 최대 1.8TB/s의 코히어런트 대역폭을 제공한다. 또한 랙 규모로 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 확장해 에이전틱 워크로드를 보호한다. 엔비디아 베라 블루필드-4 STX(Vera BlueField-4 STX) 프로세서는 베라를 고성능 네트워킹, 스토리지 가속화, 온칩 보안 기능과 통합해 설계 단계부터 보안을 고려한 AI 네이티브 데이터 플랫폼을 구축한다. 광범위한 생태계 지원 베라 CPU는 대규모 에이전틱 AI와 강화학습 환경을 위한 고밀도 수냉식 랙과 엔터프라이즈, 클라우드, 데이터 처리, AI 팩토리 구축을 위한 유연한 2소켓 공랭식 시스템으로 제공된다. 베라 CPU 기반 시스템을 제공하는 주요 인프라 공급업체는 에이브레스(Aivres), 애즈락 랙(ASRock Rack), 에이수스(ASUS), 컴팔(Compal), 델(Dell), 폭스콘(Foxconn), 기가바이트(GIGABYTE), HPE, 하이브 솔루션스(Hyve Solutions), 인벤텍(Inventec), 레노버(Lenovo), 미텍 컴퓨팅(MiTAC Computing), MSI, 페가트론(Pegatron), 퀀타 클라우드 테크놀로지(Quanta Cloud Technology, QCT), 슈퍼마이크로(Supermicro), 위스트론(Wistron), 위윈(Wiwynn) 등이 있다. 주요 OEM 업체인 델, HPE, 레노버, 슈퍼마이크로는 x86을 넘어서는 최초의 표준 CPU인 베라를 독립형 CPU 서버 구성으로 제공할 예정이다. 베라 CPU 도입 예정인 주요 클라우드 서비스 제공업체로는 아카마이(Akamai), 바이트댄스, 클라우드플레어(Cloudflare), 코어위브, 크루소(Crusoe), 람다, 네비우스, 엔스케일, OCI, 레드판다, 스타버스트(Starburst), 투게더 AI(Together AI), 벌처(Vultr) 등이 있다. 출시 일정 베라 시스템은 올해 가을부터 시스템 제조사와 클라우드 파트너사를 통해 공급될 예정이다. @nvidia

브로홍 2026.06.02

[컴퓨터] 엔비디아, RTX PC·DGX 스파크에서 ‘헤르메스’ 가속…자체 개선형 AI 에이전트 지원

엔비디아가 엔비디아(NVIDIA) RTX PC와 DGX 스파크(DGX Spark)에서 누스 리서치(Nous Research)의 AI 에이전트 ‘헤르메스(Hermes)’를 로컬 환경에서 지원한다고 밝혔다. 에이전틱 AI는 사용자의 업무 수행 방식을 변화시키고 있다. 오픈클로(OpenClaw)의 성공 이후, 커뮤니티는 새로운 오픈소스 에이전틱 프레임워크를 적극적으로 수용하고 있다. 최근 공개된 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)는 출시 3개월도 채 되지 않아 깃허브(GitHub) 스타 14만 개를 돌파했으며, 오픈라우터(OpenRouter)에 따르면 지난주 기준 전 세계에서 가장 많이 사용되는 에이전트로 기록됐다. 누스 리서치가 개발한 헤르메스는 신뢰성과 자체 개선 기능을 중점으로 설계됐으며, 이는 기존 에이전트에서 구현하기 어려웠던 특성으로 꼽힌다. 헤르메스는 특정 공급업체나 모델에 종속되지 않는 설계를 기반으로 상시 가동되는 로컬 환경에서의 사용에 최적화돼 있다. 엔비디아 RTX PC, 엔비디아 RTX PRO 워크스테이션, 엔비디아 DGX 스파크는 헤르메스를 24시간 최대 성능으로 구동하기에 이상적인 하드웨어다. 알리바바(Alibaba)의 새로운 고성능 오픈 웨이트 거대 언어 모델(large language models, LLM) 시리즈인 큐웬 3.6(Qwen 3.6)은 헤르메스와 같은 로컬 에이전트 구동에 최적화돼 있다. 큐웬 3.6의 27B와 35B 파라미터 모델은 이전 세대의 120B, 400B 파라미터 모델보다 뛰어난 성능을 제공하며, 엔비디아 RTX와 DGX 스파크에서 가속화된 에이전틱 AI 구현을 지원한다. 헤르메스, 가속화된 로컬 AI 에이전트 기능 헤르메스는 다른 인기 있는 에이전트와 마찬가지로 메시징 앱과 연동되고, 로컬 파일과 애플리케이션에 접근할 수 있으며, 24시간 상시 실행된다. 특히 다음 네 가지 차별화된 기능이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. - 자체 진화 기술: 헤르메스는 자체적으로 새로운 기술을 생성하고 개선한다. 복잡한 작업을 수행하거나 피드백을 받을 때마다, 이를 기술 형태로 저장해 시간이 지날수록 스스로 적응하고 성능을 향상시킨다. - 독립형 서브 에이전트: 헤르메스는 서브 에이전트를 특정 하위 작업만 수행하는 단기 독립 작업자로 운영한다. 각 서브 에이전트에는 집중된 컨텍스트와 도구 세트가 제공돼 체계적인 작업 구조를 유지하고 혼란을 최소화한다. 이를 통해 더 작은 컨텍스트 윈도우로 헤르메스를 실행할 수 있어 로컬 모델 환경에 적합하다. - 설계 단계부터 고려된 안정성: 누스 리서치는 헤르메스에 포함된 모든 기술, 도구, 플러그인을 검증하고 스트레스 테스트를 실시한다. 그 결과 헤르메스는 지속적인 디버깅이 발생하는 대부분의 다른 에이전트 프레임워크와 다르게 300억 파라미터급 로컬 모델 환경에서도 안정적으로 작동한다. - 동일 모델 기준 더 뛰어난 성능: 여러 프레임워크에서 동일한 모델을 사용한 개발자 비교 테스트 결과, 헤르메스에서 일관적으로 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 차별점은 프레임워크에 있다. 헤르메스는 단순한 얇은 래퍼(wrapper)가 아닌 능동형 오케스트레이션 계층으로, 작업 단위의 실행 대신 지속적인 온디바이스 에이전트 작동을 구현한다. 헤르메스 에이전트와 이를 구동하는 LLM은 모두 로컬에서 실행되도록 설계됐으며, 이에 따라 하드웨어 성능이 사용자 경험의 품질에 직접적인 영향을 미친다. 엔비디아 RTX GPU는 이러한 워크로드에 최적화되도록 설계됐다. 큐웬 3.6, 로컬 환경에서 구현하는 데이터센터급 인텔리전스 최신 큐웬 3.6 모델은 호평을 받은 큐웬 3.5 시리즈를 기반으로 개발됐으며, 로컬 AI 에이전트의 성능을 한 단계 더 끌어올렸다. 새롭게 공개된 큐웬 3.6 35B 모델은 약 20GB의 메모리만으로도 70GB 이상의 메모리가 필요한 1,200억 파라미터 모델을 뛰어넘는 성능을 제공한다. 또한 큐웬 3.6 27B는 더 많은 활성 파라미터(active parameters)를 갖춘 새로운 고밀도 모델로, 큐웬 3.5 397B와 같은 4,000억 파라미터 모델급의 정확도를 제공하면서도 크기는 16분의 1 수준에 불과하다. 고성능 RTX GPU는 모델의 신속한 성능을 구현하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이러한 모델은 헤르메스와 같은 로컬 에이전트에 최적화돼 있으며, 엔비디아 GPU와 DGX 스파크는 이를 가장 빠르게 실행할 수 있는 환경을 제공한다. 엔비디아 텐서 코어(Tensor Cores)는 AI 추론 성능을 가속화해 더 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 구현한다. 이를 통해 헤르메스는 다단계 작업을 수행하거나 자체 기술 개선을 단 몇 초 만에 완료할 수 있다. DGX 스파크, 상시 실행되는 에이전틱 컴퓨터 헤르메스와 같은 에이전트는 요청 응답, 다단계 작업 계획, 자율 실행, 자체 개선 등을 지속적으로 수행하도록 설계됐다. 엔비디아 DGX 스파크는 하루 종일 지속되는 에이전틱 워크플로우를 위해 설계된 콤팩트하고 효율적인 독립형 시스템으로, 이러한 에이전트에 이상적인 솔루션이다. 엔비디아 DGX 스파크는 128GB 통합 메모리와 1페타플롭급 AI 성능을 갖춰 1,200억 파라미터 규모의 전문가형 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 모델을 상시 실행할 수 있다. 또한 새로운 큐웬 3.6 35B 모델은 더 작은 공간에서 동등한 수준의 인텔리전스를 제공하며, 더 빠른 실행 속도와 함께 사용자가 동시 워크로드를 처리할 수 있도록 지원한다. 사용자는 최적의 성능과 사용 편의성을 위해 헤르메스 DGX 스파크 플레이북(Hermes DGX Spark playbook)을 참고할 수 있다. 또한 여기에서 엔비디아 ‘빌드 잇 유어셀프(Build It Yourself)’ 에이전틱 AI 시리즈에서 진행되는 실습 세션에 등록해 네모클로(NemoClaw)와 오픈쉘(OpenShell) 기반 자율형 AI 에이전트 구축 방법을 확인할 수 있다. 엔비디아 하드웨어에서 헤르메스 시작하기 엔비디아 하드웨어에서 헤르메스를 로컬로 실행하는 방법은 매우 간단하다. 시작하려면 헤르메스 깃허브 저장소(Hermes GitHub repository)에 접속한 뒤, 원하는 로컬 모델, 런타임과 연동할 수 있다. 라마.cpp(llama.cpp), LM 스튜디오(LM Studio), 올라마(Ollama)를 통해 큐웬 3.6과 함께 헤르메스를 실행할 수 있다. 헤르메스 에이전트는 LM 스튜디오와 올라마를 기본으로 지원해 로컬 에이전트를 가장 손쉽게 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 개인용 에이전트의 가능성을 탐색하는 로컬 AI 애호가부터, 워크플로우를 위한 로컬 툴링을 개발하는 개발자까지, 엔비디아 하드웨어 기반 헤르메스는 독보적인 성능과 신뢰성을 갖춘 기반을 제공한다. 최신 오픈 모델과 엔비디아 RTX 하드웨어에 최적화된 에이전트 관련 업데이트는 RTX AI 개러지(RTX AI Garage)를 통해 지속적으로 공개될 예정이다. RTX AI PC 최신 업데이트 사항 - 엔비디아 RTX PRO GPU는 라마.cpp에서 큐웬 3.6 모델 실행 시 최대 3배 빠른 토큰 생성 속도를 제공한다. 이를 통해 로컬 AI에 필요한 실시간 응답성을 구현하며, 에이전트가 다단계 작업을 처리하고 자체 스킬을 개선해 끊김 없는 워크플로우를 유지할 수 있도록 지원한다. - 구글(Google)의 젬마 4(Gemma 4) 26B 및 31B 모델이 이제 NVFP4 체크포인트로 제공돼 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU에서 더 빠른 성능을 발휘한다. NVFP4 체크포인트를 구글의 새로운 멀티 토큰 프리딕션(Multi-Token Prediction) 드래프터와 결합해 동일한 출력 품질에서 최대 3배 더 빠른 추론 속도를 제공한다. 이를 통해 엔비디아 GPU에서 최첨단 수준의 추론 작업을 로컬로 실행할 수 있다. - 4월에 출시된 미스트랄 미디엄(Mistral Medium) 버전 3.5에는 라마.cpp와 올라마의 호환성 업데이트가 포함돼, 사용자가 엔비디아 RTX PRO와 DGX 스파크 시스템에서 실행할 수 있다. - 엔비디아는 최근 보안성을 강화하고 로컬 모델을 지원함으로써 엔비디아 장치에서 오픈클로 환경을 최적화하는 오픈소스 스택인 엔비디아 네모클로를 공개했다. 네모클로는 WSL2(Windows Subsystem For Linux)를 지원해 마이크로소프트(Microsoft) 플랫폼의 애호가와 개발자들에게도 혜택을 제공한다. @nvidia

브로홍 2026.05.17

[컴퓨터] 조텍, 24시간 상시 가동 ‘AI 에이전트’ 전용 무소음 미니PC 특가 패키지 출시

- ZBOX CI343 Edge 기반의 ‘AI 에이전트’ 전용 미니PC 패키지 구성 - 0dB 무소음 팬리스 설계와 저전력으로 365일 안정적인 자동화 환경 제공 - 램 16GB, SSD 1TB 포함 풀세트 구성, 약 13% 할인된 799,000원에 판매 오리지널 미니 PC 제조사 조텍(ZOTAC)이 복잡한 고사양 서버 없이도 24시간 중단 없는 AI 자동화 워크플로우를 구축할 수 있는 ‘AI 에이전트 입문용 미니PC 세트’를 특가 출시한다고 밝혔다. 이번 패키지는 저전력·무소음 설계의 스테디셀러 ‘ZBOX CI343 Edge’을 주축으로, 고대역폭 DDR5 16GB SODIMM 메모리와 1TB의 M.2 NVMe SSD를 결합하여 안정적인 에이전트 구동 환경을 제공한다. 일반적인 AI 모델 학습에는 고성능 GPU가 필수적이나, 수집된 데이터를 바탕으로 특정 과업을 수행하는 ‘AI 에이전트’와 ‘자동화 스크립트’ 운영에는 시스템의 가용성과 저전력 효율이 더 중요한 요소로 꼽힌다. ‘ZOTAC ZBOX CI343 Edge’은 N100 프로세서의 효율적인 멀티태스킹 능력을 바탕으로 실시간 시장 데이터 크롤링 및 감성 분석 봇 구동, 파이썬 기반의 API 연동 업무 자동화, 그리고 경량형 RAG(검색 증강 생성) 시스템의 에지 노드로 활용하기에 최적화되어 있다. 특히 리눅스나 라즈베리파이 대비 접근성이 높은 윈도우 환경에서 안정적인 ‘세컨드 서버’를 구축하려는 사용자들에게 합리적인 대안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 ZBOX CI343 Edge는 쿨링 팬이 없는 팬리스(Fan-less) 설계를 채택해 완전한 0dB 무소음을 구현했다. 이는 소음 민감도가 높은 주거 공간이나 사무실에서도 365일 상시 구동이 가능함을 의미하며, 물리적 가동 부품이 없어 먼지 유입으로 인한 고장 가능성을 획기적으로 낮췄다. 또한 피크 부하 시에도 매우 낮은 전력을 소모하여 단일 보드 컴퓨터(SBC) 수준의 유지 비용으로도 강력한 윈도우 기반 자동화 환경을 유지할 수 있다. 조텍은 이번 특가 이벤트를 통해 개별 부품 구매 시 약 920,000원에 달하는 구성을 약 13% 할인된 799,000원에 제공한다. 1TB의 넉넉한 스토리지와 16GB의 DDR5 메모리를 기본 탑재하여, 데이터 로그 적재와 다중 에이전트 프로세스 실행 시에도 병목 현상을 최소화했다. 이는 단순 학습용을 넘어 실무 단계의 자동화 파이프라인을 구축하려는 마케터나 개발 입문자들에게 매력적인 기회가 될 것으로 보인다. 조텍 코리아 관계자는 “거창한 AI 서버가 아니더라도 누구나 자신만의 자동화 비서를 가질 수 있는 시대를 열고자 이번 패키지를 기획했다.”며, “파이썬 공부를 시작하는 학생부터 업무 자동화를 원하는 직장인까지 폭넓은 활용이 가능할 것”이라고 전했다. * 조텍 AI 에이전트 미니 PC 세트 바로 가기 : https://tagtag.co.kr/product/detail.html?product_no=2390 @zotac

조텍 오피셜 2026.03.23

[이벤트] AI에이전트 미니PC지원 댓글이벤트

조텍 x 빌런 조텍과 빌런이 함께하는 빅 이벤트가 찾아왔습니다!! 🙀 AI 에이전트 미니PC 댓글 이벤트🙀 AI 개인화 시대를 앞당길, 조텍 AI 에이전트 미니PC 런칭 기념으로 조텍 AI 에이전트 전용 미니PC가 생긴다면 어떻게 활용하고 싶은지 댓글을 남겨주세요! 이벤트 참여 기간 : 2026년 04월 05일(일)까지 당첨자 발표 : 2026년 04월 06일(월) 댓글을 남겨주신 분들 중 한분께 빌런 운영진의 심사를 통해 당첨자를 선발합니다! 이벤트 기간 연장 안내 당초 3월 29일까지 진행 예정이였던 본 이벤트 기간을 사이트 불안정으로 인해 4월 5일까지 일주일간 더 연장합니다. 자세한 내용은 공지를 참고해 주세요. 참여방법 : 조텍 AI 에이전트 전용 미니 PC가 생긴다면 어떤 작업에 사용하고 싶은지 댓글로 남겨주세요. 경품 : ZOTAC 입문용 AI-agent PC 세트 (ZOTAC ZBOX CI343 edge + KLEVV D5-5600 16GB + KLEVV M.2 NVMe SSD 1TB) *제세공과금 당첨자 부담 *성인만 참여 가능 *중복 당첨 불가 🚨이벤트 참여 필독 사항🚨 1. 본 이벤트는 탁탁몰 (https://tagtag.co.kr) 회원 가입이 반드시 필요합니다. (이미 탁탁몰 회원인 경우 동일 정보로 커뮤니티 빌런 가입 필수) 2. 탁탁몰 가입정보와 커뮤니티 빌런 가입정보(이름, 연락처, 이메일 등)이 다른 경우 이벤트 당첨이 취소 됩니다. 3. 미성년자는 이벤트에 참여 할 수 없습니다. 4. 당첨시 제세공과금(22%)은 본인 부담이며, 세무 신고를 위해 신분증 사본을 요청 할 수 있습니다. 5. 당첨자 발표 후 개별 연락이 일정 기간 닿지 않을 시 당첨은 취소 됩니다. 6. 경품 전달시 본인 여부를 확인 하오니 타인 명의로 대리 수령은 불가 합니다. 위 사항을 지키지 않을 경우 당첨이 무효 됩니다. @zotac

캡틴빌런 2026.03.17

[일상/생활] AI끼리 글 쓰고 댓글 다는 커뮤니티

https://www.moltbook.com/ 몰트북이라는 사이트인데, 레딧과 유사한 커뮤니티 라고 합니다. 차이점이라면 Ai 계정을 만들 수 있는데 이렇게 하면 Ai가 알아서 게시물도 쓰고 댓글도 쓰고 알아서 커뮤니티 활동을 합니다. 몰트북을 만든 슐리히트는 사이트 운영을 자신의 AI 에이전트인 ‘클로드 클로더버그’에게 맡겼다고 합니다. 게시물을 모니터링하고, 공지를 올리고, 악성 이용자에 노출 제한 조치를 하는 것도 AI 라고.. 슐리히트는 NBC에 “나는 그(AI)가 뭘 하는지 전혀 모른다. 단지 그런 일을 할 수 있는 능력을 줬을 뿐이고, 그는 그걸 수행할 뿐”이라고… 커뮤니티 관리자도 Ai고, 글을 쓰고 댓글도 달고 욕도 하는 회원도 Ai…. Ai들 끼리 서로 경험을 공유하고 상호 작용을 하는 요지경 같은 사이트 입니다. 내가 이야기 하고 있는게 Ai인지 분간 못하는 커뮤니티 시대가 열릴까 두렵네요.

전백광 2026.02.03

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