넷앱은 시스코와 함께 안전하고 확장 가능한 AI 구축을 지원하는 새로운 ‘플렉스포드(FlexPod)’ 검증 설루션을 발표했다. 이번 설루션은 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지를 아우르며 AI 워크로드가 요구하는 복잡성을 줄이고, 기업이 보다 빠르고 안정적으로 AI를 도입할 수 있도록 돕는다. 새로운 플렉스포드 설루션을 통해 양사는 검색증강생성(RAG) 및 시맨틱 검색 등 엔터프라이즈 AI 구축을 위한 플렉스포드 기반 검증 아키텍처를 제공한다. 넷앱 AFX, 넷앱 AI 데이터 엔진, 엔비디아 및 시스코 시큐어 AI 팩토리를 활용한 데이터 관리와 보안 및 AI 운영 기능도 함께 지원한다. 기존 데이터를 활용한 AI 추론 및 RAG 워크플로를 지원하는 사전 통합형 AI 인프라와 원격 및 분산 환경에서 AI 추론, 컨테이너, 가상화 워크로드를 지원하는 에지 컴퓨팅 환경 등도 포함한다. 특히 엔터프라이즈 AI 구축 환경에서는 엔비디아 AI 데이터 플랫폼 기반의 넷앱 AI 데이터 엔진과 시스코의 AI 네트워킹 및 보안 기술을 결합하여 데이터 탐색, 준비, 거버넌스, 보안 역량을 강화했다. 이를 통해 기업은 AI 팩토리를 보다 효율적으로 설계하고 확장할 수 있으며, 대규모 환경에서도 안정적인 AI 운영이 가능하다는 것이 넷앱의 설명이다. 엔비디아의 제이슨 하디 스토리지 기술 부문 부사장은 “기업이 AI의 잠재력을 실현하기 위해서는 데이터 탐색과 거버넌스, 데이터 준비 기능이 인프라 수준에서 지원되어야 한다”면서, “엔비디아 AI 데이터 플랫폼에서 공동 설계되고 시스코 시큐어 AI 팩토리로 검증된 넷앱 AI 데이터 엔진은 조직이 플렉스포드 인프라에 AI 팩토리를 대규모로 배포할 수 있는 준비된 데이터 기반을 제공한다”고 밝혔다. 넷앱의 댈러스 올슨 최고사업책임자(CCO)는 “IT팀이 모든 환경에서 안정적이고 일관된 성능을 제공해야 하는 과제를 안고 있는 가운데, AI 워크로드는 데이터 인프라에 대한 요구사항도 빠르게 높아지고 있다”면서, “넷앱과 시스코의 플렉스포드 파트너십은 이미 고객의 인프라 관리 및 유지보수 시간을 최대 20% 절감하는 성과를 입증했다. 양사는 이번 협력을 통해 기업이 보다 안정적이고 효율적으로 AI를 도입할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 시스코의 제레미 포스터 수석부사장은 “기업들이 AI 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 전환하면서 보안은 선택이 아닌 필수 요소가 됐다”면서, “넷앱과의 협력을 통해 시스코 시큐어 AI 팩토리를 넷앱의 검증된 플렉스포드 설루션으로 확장함으로써, 고객이 데이터 노출, 거버넌스 격차, 규정 준수 문제와 같은 AI 관련 특정 리스크를 해결하는 동시에 AI 인프라 배포 및 운영 방식을 간소화하도록 돕고 있다”고 말했다.

알리바바는 ‘구현형 지능(embodied intelligence)’ 분야의 발전을 보여주는 큐원 기반 로보틱스 파운데이션 모델 스위트 ‘큐원 로봇 스위트(Qwen-Robot Suite)’를 공개했다. 큐원 로봇 스위트는 세 가지 핵심 모델로 구성된다. 범용 비전-언어-액션(VLA) 모델인 ‘큐원 로봇매닙(Qwen-RobotManip)’, 확장 가능한 비전-언어 내비게이션(VLN) 모델인 ‘큐원 로봇내브(Qwen-RobotNav)’, 구현형 지능을 위한 비디오 월드 모델인 ‘큐원 로봇월드(Qwen-RobotWorld)’가 그 핵심이다. 이 모델 스위트는 이동성과 조작, 물리 세계의 동작 원리 등 물리적 상호작용의 다양한 측면을 포괄적으로 다루도록 설계됐다. 알리바바에 따르면 실제 로봇이 다양한 환경에 자연스럽게 적응하고, 낯선 환경에서도 새로운 작업을 처리하며, 처음 접하는 물체와도 자연스럽게 상호작용하면서 물리 법칙을 따르고 자연어 지시를 정확히 수행할 수 있다. 큐원 로봇 스위트는 큐원의 고도화된 멀티모달 역량인 언어 이해, 시각적 인식, 공간 추론을 물리적 세계로 확장한다. 세 모델은 로보챌린지(RoboChallenge) 등 수십 개의 로봇 평가 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 다양한 환경에서 새로운 작업과 지시를 처리하는 일반화 능력을 바탕으로 물리 공간에서 범용 에이전틱 시스템 구축을 위한 유력한 기반 기술로 평가받고 있다. 큐원 로봇 스위트는 현재 로보틱스 분야의 일부 알리바바 클라우드 기업 고객을 대상으로 실제 환경 파일럿 테스트를 진행 중이다. 큐원 3.5-4B VL 모델을 기반으로 구축된 VLA 모델 큐원 로봇매닙은 로보틱스 리포지토리, 인간 조작 영상, 합성 인간-로봇 데이터셋 등 전적으로 오픈소스 데이터로 구성된 3만 8000시간 이상의 데이터를 학습에 활용했다. 대규모 실제 로봇 기반 구현형 AI 평가인 로보챌린지에서 1위를 기록했으며, AgileX ALOHA, Franka, UR, ARX 등 주요 로봇 하드웨어 플랫폼에서 검증을 완료했다. 알리바바는 큐원 로봇매닙이 분포 외(out-of-distribution) 일반화 능력이 특히 뛰어나다고 밝혔다. 새로운 환경에서의 모바일 조작을 평가하는 이벤치(EBench)에서 1위를 달성했으며, 장면 변화 평가인 RoboTwin-Clean2Rand Hard에서 69.4%, 처음 접하는 지시 수행 평가인 RoboTwin-IF에서 72.0%를 기록했다. 또한 서로 다른 로봇 플랫폼 간 전이 성능 부문에서 기존 최고 수준 대비 3배 향상된 성능을 달성해, 재학습을 최소화하면서 다양한 로봇 하드웨어에 모델을 배포할 수 있게 됐다. 큐원3-VL을 기반으로 개발된 큐원 로봇내브는 궤적 계획 및 비전-언어 추론에 걸쳐 1560만 건의 정제된 샘플로 학습됐다. 이 VLN 모델은 에이전틱 내비게이션 시스템을 위한 확장 가능한 내비게이션 엔진이자 통합 인터페이스로 기능한다. 계획 모듈이 업무별 재학습 없이 추론 시점에 내비게이션 작업 모드와 컨텍스트 전략을 동적으로 선택할 수 있도록 설계돼, 구현형 질문 응답(EQA)과 같은 장기 과제를 처리하는 에이전틱 시스템의 핵심 구성 요소로 활용될 수 있다. EQA는 로봇이 “제 출입증을 어디에 두었나요?” 처럼 물리 공간에 관한 질문에 답하는 AI 태스크다. 큐원 로봇내브는 에이전틱 시스템에 통합될 경우 내비게이션 단계를 크게 줄이면서도 주요 벤치마크에서 높은 수준의 EQA 성능을 달성한다. 또한 이전에 접하지 않은 다양한 실제 환경에서도 강력한 일반화 능력을 발휘한다. 큐원 로봇월드는 현재 관측값을 기반으로 물리 법칙에 부합하는 미래 시각 변화를 예측하는 비디오 월드 모델이다. 실시간 시각 장면과 자연어 지시를 입력받아 물리 세계의 이후 변화를 예측한다. 20개 이상의 로봇 형태와 500개의 동작 범주에 걸쳐 2억 프레임 이상을 포함하는 860만 건의 비디오-텍스트 쌍으로 학습됐으며, 로봇을 위한 합성 비디오 학습 데이터를 생성하고 실행 전 미래 궤적을 시뮬레이션할 수 있다. 이 기능은 로봇 조작, 구현형 계획 수립, 복잡한 실내 내비게이션 분야에 폭넓게 적용될 수 있다. 구현형 월드 모델 평가인 EWMBench와 로봇 학습 데이터 생성 평가인 DreamGen Bench에서 모두 1위를 달성했다. 큐원 로봇 스위트는 범용 AI 모델을 물리 공간의 실용적인 에이전트로 전환하는 가능성을 열어준다. 범용 큐원 모델은 로보틱스 모델과 직접 연계돼 일반 지능과 물리적 행동 사이의 간극을 메우는 특화 도구로 활용될 수 있다. 예를 들어, “코티커피 매장에 초록색 우산이 놓여 있는지 확인해 줘” 와 같은 개방형 요청을 처리하는 에이전틱 워크플로에서, 범용 큐원 모델이 상위 전략 기획자 역할을 맡고 큐원 로봇내브가 실시간 실행 도구로 기능할 경우 해당 시스템은 실제 물리 공간을 자율적으로 탐색해 근거 기반 답변을 반환할 수 있다. 알리바바는 향후 큐원 로봇 스위트를 물리적 에이전트 생태계 전반에 통합해, 복잡하고 변화하는 실제 환경에서 고도의 자율 인식, 공간 의사결정, 장기 실행 능력을 갖춘 에이전트 구현을 목표로 한다.

슈나이더 일렉트릭이 글로벌 소비재(CPG) 제조업계를 대상으로 실시한 ‘2026 산업용 AI 소비재 설루션 조사’ 결과를 발표했다. 이번 조사는 전 세계 소비재 제조업 분야 임원 1453명을 대상으로 진행했으며, 슈나이더 일렉트릭과 아비바가 공동 발간한 보고서 ‘유행을 넘어 : 경쟁력 있는 소비재 제조를 위한 실용적 AI’에 수록됐다. 조사에 따르면 현재 제조 지연, 설비 가동 중단, 장비 고장 등으로 인한 생산 비효율은 최종 제품 제조 원가의 평균 20.3%를 차지하는 것으로 나타났다. 또한 생산 지연, 재작업, 품질 편차, 자산 활용 최적화 부족 등으로 인해 제조 매출의 평균 15.2%가 손실되고 있는 것으로 조사됐다. 응답에 참여한 제조업체들은 향후 생산 비효율과 비용 압박이 심화될 것으로 전망했다. 특히 이러한 손실 비중은 내년 21.37%까지 증가하고, 2030년에는 29.14% 수준에 이를 것으로 예상했다. 이러한 상황에서 많은 제조업체는 AI, 데이터, 자동화를 결합한 산업용 인공지능(Industrial AI)을 핵심 경쟁력 확보 수단이자 생산성 향상과 비용 절감의 핵심 수단으로 인식하고 있다. 현재 AI가 핵심 운영 및 의사결정 전반에 통합돼 있다고 답한 기업은 13%에 불과했으나, 2030년에는 37%가 AI를 핵심 운영 체계로 활용할 것으로 전망했다. 이에 따라 향후 4년간 약 3배 수준의 도입 확대가 예상된다. AI 투자 효과에 대한 기대 역시 높게 나타났다. 응답자의 32.7%는 AI 프로젝트를 통해 50%~74% 수준의 투자수익률(ROI)을 기대한다고 답했다. 7.9%는 100% 이상의 ROI를 기대해 투자 비용을 1년 이내에 회수할 수 있을 것으로 전망했다. 반면 현재 AI 활용 성과는 기대 수준에 미치지 못하고 있다. 응답자의 70%는 현재 AI ROI가 20% 미만이라고 답했으며, 이 중 28.4%는 ROI가 5% 이하라고 응답했다. AI 확산의 주요 장애요인으로는 AI 및 데이터 과학 인력 부족(43.0%), 레거시 자동화 시스템 및 인프라(37.5%), 운영 데이터 부족(36.3%), 조직 구성원의 변화 저항(25.7%) 등이 꼽혔다. 이는 사이버보안 및 규제 준수 문제(21.7%)보다 높은 수치로, 기술 자체보다 디지털 전환 기반 마련이 더욱 중요한 과제로 인식되고 있음을 보여준다. 슈나이더 일렉트릭의 세실 베르셀리노 산업 자동화 서비스 부문 수석부사장은 “산업용 AI가 약속하는 혁신적인 성과를 실현하기 위해서는 기술 도입뿐 아니라 데이터 기반 운영 체계와 조직 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다”면서, “슈나이더 일렉트릭은 자사의 등대공장 운영 경험과 SE 어드바이저리 서비스(SE Advisory Services)를 기반으로 고객들이 디지털 전환 목표를 실질적인 성과로 연결할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.

케이던스가 반도체 설계 검증을 위한 자율 가상 AI(인공지능) 엔지니어를 선보였다. 케이던스는 대만에서 열린 ‘컴퓨텍스 2026’에서 칩스택 AI 슈퍼 에이전트(ChipStack AI Super Agent)를 레벨 5 자율성 수준으로 확장했다고 밝혔다. 이 가상 엔지니어는 엔비디아의 네모트론 모델을 기반으로 한 케이던스의 AI 구동 전자 설계 자동화(EDA) 포트폴리오를 바탕으로 구축됐으며, 엔비디아 오픈쉘 런타임을 통해 보안을 강화했다. 새로운 에이전트 기능 덕분에 고객들은 자동화된 작업 흐름 안에서 역동적인 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 현재 엔비디아의 엔지니어 수천 명은 설계를 검증하기 위해 연간 수십억 시간의 컴퓨팅 시간을 사용해 수백만 개의 테스트를 수행하고 있다. 엔지니어들은 칩스택 에이전트를 활용해 케이던스의 엑셀리움 로직 시뮬레이션(Xcelium Logic Simulation)과 재스퍼 정식 검증(Jasper Formal Verification)으로 수백 개의 동적 시뮬레이션을 실행하게 된다. 이를 통해 RTL 검증 주기를 40배 이상 단축할 수 있으며, 보통 5주일이 걸리던 검증 루프를 하루 미만으로 줄여 복잡한 반도체 설계 검증을 크게 가속화할 수 있다. 칩스택 AI 슈퍼 에이전트는 이제 레벨 5 자율성으로 작동하며, 복잡한 칩 설계와 검증 워크플로를 독립적으로 수행하는 동시에 엔지니어가 필요에 따라 점검하고 안내하며 협업할 수 있도록 지원한다. 협업 환경과의 기본 통합 및 코덱스나 클로드 코드 같은 도구와의 호환성을 제공해 자율적인 활동에 대한 투명성을 높이고, 팀이 시스템의 진행 상황과 결정을 파악할 수 있도록 돕는다. 단계별 프롬프트에 의존하는 대신 칩스택 AI 슈퍼 에이전트는 중간 결과를 평가하고 다음 행동을 결정하며 사양 이해, RTL 생성, 검증 계획, 정식 분석, 시뮬레이션, 디버그 및 설계 수렴과 같은 작업 전반에 걸쳐 마무리를 위해 반복 처리를 수행한다. 이를 통해 엔지니어는 개별 작업을 수행하는 역할에서 결과물을 감독하고 의도를 안내하는 역할로 전환되며, 자율 검증 워크플로는 최첨단 배포 환경에서 기존에 몇 주씩 걸리던 검증 주기를 하루 미만으로 줄여준다. 케이던스만의 차별점은 자율 에이전트의 행동이 회사의 핵심 물리 기반 설계 및 검증 엔진과 긴밀하게 결합되어 있다는 점이다. 이를 통해 AI가 지시하는 행동이 검증된 계산 모델과 사인오프 정확도가 높은 결과를 기반으로 유지되므로, 위험 부담이 큰 엔지니어링 프로그램에 필요한 신뢰를 구축할 수 있다. 생산 배포를 지원하기 위해 칩스택 AI 슈퍼 에이전트는 엔비디아 오픈쉘 런타임 내에서 실행된다. 이는 자율 에이전트를 위한 샌드박스 환경으로, 정책 제어, 격리, 도구, 인프라 및 설계 데이터에 대한 관리형 액세스를 통해 거버넌스를 강제하고 민감한 지식재산권(IP)을 보호하는 데 도움을 준다. 케이던스의 물리 기반 엔진과 오픈쉘의 보안 아키텍처는 감독형 파일럿에서 생산 등급의 자율 워크플로로 나아가는 실용적인 경로를 제공한다. 이번 발표는 엔비디아의 기술을 바탕으로 한 케이던스의 에이전트 AI 혁신 속도를 보여준다. 2025년 11월 칩스택을 인수한 후 케이던스는 2026년 2월 첫 제품을 출시했으며, 4월 케이던스라이브에서 AI 슈퍼 에이전트 포트폴리오로 확장했다. 이 자리에서 맞춤형 및 아날로그 설계를 위한 비라스택 AI 슈퍼 에이전트(ViraStack AI Super Agent), 디지털 구현 및 사인오프를 위한 이노스택 AI 슈퍼 에이전트(InnoStack AI Super Agent), 설계 스택 전반에서 에이전트 워크플로를 조율하는 오케스트레이션 프레임워크인 케이던스 에이전트스택(Cadence AgentStack)을 소개했다. 케이던스는 이제 이러한 기능을 완전한 자율성으로 확장하고 있다. 케이던스 시스템 검증 그룹의 폴 커닝햄 부사장 겸 총괄 매니저는 “고객들이 엔지니어들의 전문 지식을 활용해 더 빠르고 자신 있게 야심 찬 실리콘 설계를 추진할 수 있도록 AI를 활용하고 있다”면서, “칩스택 AI 슈퍼 에이전트를 통해 우리는 한 단계 더 나아가고 있다. 엔지니어를 보조하는 AI에서 벗어나 실제 설계와 검증 작업을 구현할 수 있는 자율 가상 엔지니어로 진화하고 있으며, 이 가상 엔지니어는 사인오프 정확도가 높은 케이던스의 엔진을 기반으로 안전하고 통제된 환경에서 작동하므로 팀이 확신을 갖고 더 빠르게 혁신할 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 티모시 코스타 컴퓨터 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “반도체 설계가 복잡해짐에 따라 엔지니어링 팀은 보안, 제어 또는 신뢰를 타협하지 않으면서 검증을 가속화할 수 있는 AI 에이전트가 필요하다”면서, “엔비디아 오픈쉘로 케이던스의 칩스택 AI 슈퍼 에이전트를 보호하고 네모트론 모델로 구동함으로써, 케이던스는 칩 설계 워크플로에 통제된 자율성을 부여하고 있으며, 이를 통해 고객에게 첨단 반도체를 개발하고 검증할 수 있는 더 빠르고 안전한 경로를 제공한다”고 전했다. 칩스택 AI 슈퍼 에이전트의 레벨 5 자율 기능과 에이전트스택 오케스트레이션 프레임워크는 2026년 하반기에 초기 가입 고객을 대상으로 제공될 예정이다.

로크웰 오토메이션은 산업용 통합 사이버 보안 설루션인 시큐어OT(SecureOT) 제품군을 강화하기 위해 신규 제품 3종을 출시한다고 밝혔다. 이번에 선보인 설루션은 OT 사이버 보안 평가 스위트, 시큐어OT 플랫폼 관리형 서비스, 관리형 보안 원격 접속 서비스다. 최근 산업 현장에서는 운영 기술(OT) 자산의 가시성을 확보하고, 늘어나는 사이버 보안 경보에 대응하는 일이 주요 과제로 떠올랐다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 이번 신제품은 추가 인프라나 전문 인력을 늘려야 하는 부담을 줄이면서 산업 기업들이 사이버 위협에 선제적이고 탄력적으로 대응할 수 있도록 돕는다. OT 사이버 보안 평가 스위트(OT Cybersecurity Assessment Suite)는 다양한 산업 환경에 맞춘 모듈화된 평가 방식을 제공한다. OT 특화 데이터 수집 기능과 인사이트를 결합해, 기업들이 보안 현황을 명확히 파악하고 운영 복원력을 높이도록 지원한다. 또한 로크웰 오토메이션의 OT 전문가들이 개발한 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델을 활용해 분석 과정을 간소화하고 평가 기준을 표준화했다. 이를 통해 결과 도출과 후속 조치의 효율성을 높였다는 것이 로크웰 오토메이션의 설명이다. 시큐어OT 플랫폼 관리형 서비스(SecureOT Platform Managed Services)는 위험 및 취약점 관리 설루션인 시큐어OT 플랫폼에 산업별 전문성을 결합한 서비스다. 위험 우선순위 관리, 관리형 플랫폼 업데이트, 지속적인 자산 파악 및 재고 관리 등을 지원한다. 로크웰 오토메이션의 기술 영업 담당자가 고객과 체계적인 논의를 진행하므로, 보안팀이 가동 중단을 최소화하면서 사이버 보안 리스크에 신속하게 대응할 수 있다. 관리형 보안 원격 접속 서비스(Managed Secure Remote Access : MSRA)는 OT 자산을 신원 기반의 관리 환경에서 안전하게 연결한다. 특정 공급업체에 종속되지 않는 방식으로 제공되며, 로크웰 오토메이션의 관리를 통해 위험을 줄이고 운영 효율을 높인다. 클라우드 기반 원격 액세스 계층을 통해 OT 자산 지원, 턴키 방식 구축, 강력한 신원 보안, 내부 팀 업무 부담 감소 등을 제공해 고객이 신속하게 운영을 시작할 수 있도록 돕는다. 각 시설 환경에 맞춰 확장할 수 있어, 신속한 문제 해결과 외부 공급업체와의 안전한 협업이 가능하다. 이와 함께 로크웰 오토메이션은 새롭게 개편된 OT 사이버 보안 정책 및 절차 설루션도 제공한다. 이 서비스는 로크웰 오토메이션의 OT 거버넌스, 위험 및 규정 준수 전문가들이 국제 표준과 프레임워크, 모범 사례를 기반으로 개발한 종합 문서를 제공해 기업 전반의 OT 보안 프로그램 강화를 지원한다. 로크웰 오토메이션 마리아 엘스 사이버 보안 프로젝트 부문 수석 글로벌 제품 관리자는 “OT 환경의 현재 상태를 이해하는 것은 미래 보안 전략을 수립하기 위한 출발점”이라면서, “제조업체들은 생산을 늦추지 않으면서도 사이버 보안을 강화해야 하는 과제에 직면해 있다. 시큐어OT는 명확한 진단, 우선순위가 지정된 실행 계획, 전문 관리형 설루션을 결합해 산업 조직이 핵심 자산을 보호하면서 플랜트를 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 이어 “또한 AI를 활용해 취약점을 파악하고, 자동화를 통해 효율성을 높이며, 고급 인텔리전스를 기반으로 분석을 지원하고 최신 위험 요소를 식별할 수 있도록 돕는다”고 덧붙였다. 제조 및 핵심 인프라 기업을 위한 이번 신규 설루션은 로크웰 오토메이션의 SecureOT 산업용 사이버 보안 포트폴리오를 한층 강화한다. 제조업체는 OT 보안 체계를 평가하고 보호할 수 있으며, 변화하는 위협 환경에 맞춰 보안 체계를 지속적으로 개선해 나갈 수 있다. SecureOT 설루션 제품군은 자동화 라이프사이클 전반에 내장된 제품 보안 기능, IEC 62443-4-1 성숙도 레벨 4 인증, 로크웰 오토메이션의 산업 사이버 보안 역량 등을 기반으로 한다. 평가, 관리 서비스, 보안 원격 접속 등 기능을 결합해 제조업체들이 OT 위험을 효과적으로 관리하고 장애 대응력을 높일 수 있도록 돕는다.

엔비디아는 국내 주요 기업인 SK하이닉스, SK텔레콤, 네이버와 각각 장기 기술 파트너십 및 인프라 구축 협력을 발표하며 AI(인공지능) 생태계 확장에 나섰다. 이번 협력은 단순한 부품 공급이나 하드웨어 도입을 넘어, 차세대 메모리 공동 개발과 기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축, 소버린 AI 모델 고도화 등 전방위적인 기술 융합을 포함한다. 엔비디아와 SK하이닉스는 AI 팩토리 구축을 위한 장기 기술 파트너십을 체결했다. 양사는 엔비디아의 차세대 AI 슈퍼컴퓨터인 베라 루빈(Vera Rubin)과 베라(Vera) CPU, 개인용 AI PC를 위한 RTX 스파크 프로세서, 젯슨 토르(Jetson Thor) 로보틱스 컴퓨팅 플랫폼에 탑재될 차세대 메모리를 공동 개발할 예정이다. 또한 SK하이닉스는 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용해 반도체 시뮬레이션과 TCAD 워크플로를 가속화한다. 복잡한 반도체 제조 환경을 최적화하기 위해 옴니버스(Omniverse)와 오픈USD(OpenUSD), 쿠옵트(cuOpt) 최적화 엔진을 결합한 자율 팹 운영용 팩토리 디지털 트윈 고도화도 함께 추진한다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며, 그 성능을 발휘하기 위해서는 첨단 메모리가 필수이다. SK하이닉스와 함께 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 최첨단 모델 훈련부터 에이전틱 AI, 피지컬 AI에 이르기까지 전 세계적으로 가속되고 있는 AI 인프라 확장을 지원할 것”이라고 말했다. 최태원 SK그룹 회장 역시 “SK하이닉스와 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고 있으며, 반도체 설계와 제조 전반에 AI를 적용하고 있다. 이러한 노력은 미래 AI 인프라의 방향을 결정하는 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. SK텔레콤은 엔비디아의 DSX 플랫폼을 활용해 국내에 기가와트급 AI 클라우드를 구축한다는 계획을 세웠다. 양사는 오는 2027년 첫 번째 AI 팩토리 가동을 목표로 협력하며, SK텔레콤은 엔비디아 클라우드 파트너인 NCP로 글로벌 프로그램에 참여한다. 엔비디아에 따르면 이 인프라는 소프트웨어와 하드웨어를 아우르는 엔비디아 DSX 풀스택 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 설계되어 토큰당 생성 비용을 낮추고 운영 효율을 높일 수 있다. 나아가 엔비디아와 SK그룹은 차세대 AI 팩토리 아키텍처 공동 연구를 통해 반도체부터 전력망까지 인프라 전 영역에서 혁신을 모색하기로 했다. 네이버도 엔비디아 DSX 플랫폼을 활용해 소버린 AI 인프라 확장에 나선다. 초기 55메가와트(MW) 규모로 시작해 향후 기가와트급까지 확장되는 이 AI 인프라는 네이버의 차세대 하이퍼스케일 데이터센터인 ‘각 세종’에 투입된다. 네이버는 엔비디아 네모트론(Nemotron) 3 울트라 오픈 모델을 자체 데이터로 파인튜닝해 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X) 모델을 고도화할 계획이다. 특히 네이버는 한국 기업 최초로 네모트론 연합에 참여해 오픈 모델 개발에 기여하며, 올해 하반기에는 네모클로(NemoClaw) 블루프린트를 기반으로 한 AI 에이전트 플랫폼을 국내에 출시한다. 또한 코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델을 기반으로 ‘서울 월드 모델’ 개발도 진행한다. 네이버에 따르면 엔비디아 DSX 플랫폼은 AI 팩토리에 최적화된 스택으로 최저 토큰 비용을 달성하고 인프라 확장을 견인할 수 있다. 이러한 일련의 협력은 2025년 공개된 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획에서 한 단계 더 진전된 연장선에 있다. 지난해 발표가 정부와 국내 주요 기업들이 총 25만 개 이상의 GPU를 도입하겠다는 하드웨어 중심의 양적 확장에 관한 청사진이었다면, 이번 발표는 차세대 아키텍처 공동 연구, 맞춤형 핵심 메모리 개발, 국가별 데이터 주권을 지키는 소버린 AI 플랫폼 구축 등 고도화된 기술 결합을 의미한다. 엔비디아가 한국 기업들과 파트너십을 맺는 것은 한국이 가진 세계적 수준의 반도체 제조 역량과 통신 인프라, 그리고 독자적인 플랫폼 기술을 글로벌 AI 생태계 구축의 핵심 구성 요소로 인정했기 때문으로 분석된다. 이는 국내 산업계가 단순한 기술 소비자를 넘어, 글로벌 AI 가치사슬의 핵심 공급망이자 공동 개발자로 도약하는 계기가 될 전망이다.