HPE는 진화하는 사이버 위협으로부터 중소기업(SMB) 네트워크를 보호하기 위해 설계된 새로운 다기능 네트워크 설루션인 ‘HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이(HPE Networking Instant On Secure Gateway)’를 선보였다. 이는 엔터프라이즈급 보안을 간편한 구축 및 관리 기능과 결합해 전문 IT 인력이나 많은 리소스 없이도 중소기업이 자사의 네트워크를 안전하게 보호할 수 있도록 지원한다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 네트워크 트래픽을 지능적으로 모니터링, 필터 및 운영을 통해 안전하고 허가된 활동만을 허용하고, 악의적인 위협을 사전에 차단하는 1차 방어선 역할을 한다. 방화벽 보호, 침입 탐지 및 차단, VPN 지원, WAN 고가용성 등 핵심 보안 기능을 하나의 간편한 설루션에 통합함으로써, 중소기업이 직면한 주요 사이버 보안 과제를 효과적으로 해결하고 네트워크 보호를 간소화한다.     HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 두 가지 모델로 제공되며, 각 모델은 규모와 사용자 요구에 맞는 적절한 성능과 보호 수준을 제공하도록 설계되었다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이 SG1004(HPE Networking Instant On Secure Gateway SG1004)는 1기가만 지원하는 4포트 유선 시큐어 게이트웨이로, 기본 라우팅, WAN 복원력, VPN, 방화벽 및 IDS/IPS 옵션을 제공한다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이 SG2505P(HPE Networking Instant On Secure Gateway SG2505P)는 멀티 기가 지원 5포트 시큐어 게이트웨이로, 더 높은 성능과 클래스 4 POE 지원을 제공하며, 액세스 포인트에 총 64W의 전력 공급 및 SG1004가 지원하는 모든 기능을 포함한다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 IDS/IPS 서명을 자동으로 업데이트하여 실시간 위협 탐지 및 차단 기능을 제공, 새로운 위협으로부터 보호한다. 여러 핵심 보안 기능을 하나의 플랫폼에 통합함으로써 여러 도구와 벤더에 대한 의존도를 줄이고, 네트워크 보안 관리의 최신화를 촉진한다. 보안 기능을 통합한 HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 하드웨어 비용을 절감하고 서드파티 도구에 대한 의존도를 최소화한다. 고가용성 기능을 통해 다운타임을 최소화하며, 자동화된 사고 대응으로 위협을 신속하게 해결해 비즈니스의 원활한 운영을 지원한다. 또한, 자동화된 정책 시행 및 감사 추적 기능을 통해 클라우드 관리형 게이트웨이는 데이터 보호와 로그 기록을 자동화하여 규제 준수를 용이하게 한다. 또한, HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 하나의 통합된 직관적인 인터페이스를 통해 중소기업이 전체 네트워크를 관리할 수 있는 단일 클라우드 시스템을 제공, 전문 IT 인력 없이도 쉽게 관리할 수 있다. 투명한 구독 모델은 숨겨진 비용을 없애 중소기업이 고급 엔터프라이즈급 보안을 보다 쉽게 접근하고 합리적인 가격에 이용할 수 있도록 한다. HPE 아루바 네트워킹의 아몰 미트라(Amol Mitra) 월드와이드 SMB 총괄 부사장은 “오늘날 중소기업은 제한된 IT 자원과 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 복잡해지는 사이버 위협으로부터 네트워크를 방어해야 하는 지속적인 과제에 직면해 있다”며, “전담 보안팀이나 충분한 예산이 없는 많은 중소기업이 효과적인 네트워크 보호에 어려움을 겪고 있으며, 기존 보안 설루션은 민첩성과 유연성, 클라우드 보안, 고도화된 위협 탐지 기능이 부족해 보안에 대한 잘못된 안정감을 주고, 결과적으로 기업을 위협에 노출시킨다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 이러한 격차를 해소하고, 중소기업이 많은 자원 없이도 엔터프라이즈급 보호를 제공받으며 급변하는 디지털 환경 속에서 안전을 유지할 수 있도록 지원한다”고 전했다. HPE 아루바 네트워킹의 마크 애블릿(Mark Ablett) 아태 지역 부사장은 “아시아태평양 및 일본 지역의 중소기업은 혁신을 확대하고 생산성을 높이며 일자리와 기회를 창출함으로써 지역 경제 성장의 핵심 동력으로 작용하고 있다. 그러나 이들이 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 고유한 과제와 요구에 맞춘 특화된 설루션이 필요하다”며, “HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 이러한 기업들이 네트워크 보호와 운영 간소화를 위한 고급 보안 설루션을 제공하며, 관리가 용이한 기능을 통해 중소기업들이 더욱 안전하게 혁신하고 확장할 수 있도록 지원한다. 이 혁신은 중소기업들이 더욱 연결되는 환경 속에서 자신감을 가지고 성장할 수 있도록 돕는 핵심 요소”라고 전했다.

엔비디아가 에이전트 기반 AI 플랫폼 개발을 가속화하고 기업의 생산성을 높이는 ‘엔비디아 네모 마이크로서비스(NVIDIA NeMo microservices)’를 정식 출시했다고 밝혔다. 이번에 정식 출시된 엔비디아 네모 마이크로서비스는 기업 IT 부서가 데이터 플라이휠(flywheel)을 활용해 직원 생산성을 높일 수 있는 AI 팀원을 빠르게 구축하도록 지원한다. 이 마이크로서비스는 엔드 투 엔드 개발자 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 최첨단 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 개발을 가능하게 하고, 추론 결과, 비즈니스 데이터, 사용자 선호도에 기반한 데이터 플라이휠을 통해 지속적인 최적화를 지원한다. 데이터 플라이휠을 통해 기업 IT 부서는 AI 에이전트를 디지털 팀원으로 온보딩할 수 있다. 이러한 에이전트는 사용자 상호작용과 AI 추론 과정에서 생성된 데이터를 활용해 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있다. 이를 통해 ‘사용’을 ‘인사이트’로, ‘인사이트’를 ‘실행’으로 전환할 수 있다.     데이터베이스, 사용자 상호작용, 현실 세계의 신호 등의 고품질 입력이 지속적으로 제공되지 않으면 에이전트의 이해력은 약화된다. 그 결과, 응답의 신뢰성은 떨어지고 에이전트의 생산성도 저하될 수 있다. 운영 환경에서 AI 에이전트를 구동하는 모델을 유지하고 개선하기 위해서는 세 가지 유형의 데이터가 필요하다. 인사이트를 수집하고 변화하는 데이터 패턴에 적응하기 위한 추론 데이터, 인텔리전스를 제공하기 위한 최신 비즈니스 데이터, 모델과 애플리케이션이 예상대로 작동하는지를 판단하기 위한 사용자 피드백 데이터가 그것이다. 네모 마이크로서비스는 개발자가 이 세 가지 유형의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 네모 마이크로서비스는 에이전트를 구동하는 모델을 선별하고, 맞춤화하며, 평가하고, 안전장치를 적용하는 데 필요한 엔드 투 엔드 툴을 제공함으로써 AI 에이전트 개발 속도를 높인다. 엔비디아 네모 마이크로서비스는 ▲대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정을 가속화해 최대 1.8배 높은 훈련 처리량을 제공하는 네모 커스터마이저(Customizer) ▲개인과 산업 벤치마크에서 AI 모델과 워크플로의 평가를 단 5번의 API 호출로 간소화하는 네모 이밸류에이터(Evaluator) ▲ 0.5초의 추가 지연 시간만으로 규정 준수 보호 기능을 최대 1.4배까지 향상시키는 네모 가드레일(Guardrails)을 포함한다. 이는 네모 리트리버(Retreiver), 네모 큐레이터(Curator)와 함께 사용돼, 맞춤형 엔터프라이즈 데이터 플라이휠을 통해 AI 에이전트를 구축하고, 최적화하며, 확장하는 과정을 기업이 보다 수월하게 수행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 네모 마이크로서비스를 통해 AI 에이전트의 정확성과 효율성을 높이는 데이터 플라이휠을 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 통해 배포되는 네모 마이크로서비스는 온프레미스 또는 클라우드의 모든 가속 컴퓨팅 인프라에서 엔터프라이즈급 보안, 안정성, 지원과 함께 손쉽게 운영할 수 있다. 이 마이크로서비스는 기업들이 수백 개의 전문화된 에이전트를 협업시키는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 있는 현재 정식 출시됐다. 각 에이전트는 고유의 목표와 워크플로를 가지고 있으며, 디지털 팀원으로서 복잡한 업무를 함께 해결하며 직원들의 업무를 보조하고, 강화하며, 가속화한다. 엔비디아 네모 마이크로서비스로 구축된 데이터 플라이휠은 사람의 개입을 최소화하고 자율성을 극대화하면서 데이터를 지속적으로 선별하고, 모델을 재훈련하며, 성능을 평가한다. 네모 마이크로서비스는 라마(Llama), 마이크로소프트 파이(Microsoft Phi) 소형 언어 모델 제품군, 구글 젬마(Google Gemma), 미스트랄 등 폭넓은 인기 오픈 모델을 지원한다. 또한, 기업은 엔비디아 가속 인프라, 네트워킹, 그리고 시스코, 델, HPE, 레노버(Lenovo) 등 주요 시스템 제공업체의 소프트웨어를 기반으로 AI 에이전트를 실행할 수 있다. 액센츄어(Accenture), 딜로이트(Deloitte), EY를 비롯한 거대 컨설팅 기업들 역시 네모 마이크로서비스를 기반으로 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 구축하고 있다.

지난 3월 19일 ‘솔리드 엣지 유니버시티 코리아’가 서울 양재동 엘타워에서 개최됐다. 이 행사는 한국의 제조업체와 엔지니어에게 솔리드 엣지의 최신 기능과 디지털 전환 전략을 소개하는 자리로 마련됐다. 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장을 만나 이야기를 나눴다.  ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스 마케팅 부사장 브리핑   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 주최하고 있는 ‘솔리드 엣지 유니버시티(Solid Edge University)’는 제품 개발 지식을 향상시키고, 지멘스 소프트웨어 사용자 및 전문가와 교류할 수 있는 글로벌 이벤트다. 업계 리더의 기조연설과 최신 기술 동향 소개, 다양한 주제의 세션을 통해 참가자들의 역량을 높이고, 전 세계 솔리드 엣지 사용자 및 전문가와 네트워킹을 하면서 경험과 지식을 공유하고 있다. 또한 솔리드 엣지의 최신 기능을 직접 체험하고 활용 사례를 접할 수 있는 자리다.   중소기업 제조업체를 위한 디지털 전환 기회 이날 존 폭스 부사장은 언론매체 기자들과 그룹 인터뷰에 앞서 ‘제품 설계 및 개발에서의 디지털 전환’이란 주제로 프레젠테이션을 진행했다. 국내 중소기업의 성공적인 디지털 혁신 사례로 소개된 린나이코리아는 1000명의 직원이 스토브, 오븐, 보일러 등을 생산하는 제조기업이다. 과거 수작업 중심의 데이터 관리로 반응 속도가 느리고 비효율적이라는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 린나이코리아는 지멘스의 솔리드 엣지와 팀센터(Teamcenter)를 도입해 중앙집중식 데이터 관리 체제로 전환했다. 결과적으로 연간 100만 달러의 비용을 절감했으며, 직원 1인당 연간 50시간의 업무 효율성을 높이는 성과를 달성했다. 특히 실시간 설계 데이터 공유를 통해 서비스 팀과의 협업이 획기적으로 개선됐다.   ▲ 국내 디지털 전환 사례로 소개된 린나이코리아   디지털 트윈과 엑셀러레이터 포트폴리오 지멘스는 디지털 전환을 위해 더욱 정밀한 디지털 트윈 구축을 목표로 하고 있으며, 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오를 통해 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 시스템 간 상호작용을 지원하고, 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공하고 있다. 이 포트폴리오에는 심센터(Simcenter), 팀센터, 옵센터(Opcenter)가 포함되어 있으며, 최근 브라우저부터 데스크톱까지 유연하게 확장 가능한 설계 설루션을 묶은 ‘디자인센터(Designcenter)’를 선보였다. 또 다른 디지털 전환 활용 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티(Tremonia Mobility)는 독일 도르트문트에 본사를 둔 프리미엄 미니버스 제조사다. 이 회사는 지멘스의 디자인센터를 도입해 설계 주기를 20% 줄이고, 설계 속도를 30% 높여 친환경 교통 설루션 개발에 기여하고 있다.   ▲ 디지털 전환 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티   클라우드 및 AI 기반의 혁신 : 솔리드 엣지 X 지멘스는 최근 클라우드와 AI 기술을 적극적으로 적용한 ‘솔리드 엣지 X(Solid Edge X)’를 발표했다. 이 설루션은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공되어 사용자는 언제 어디서나 로그인 기반으로 설계 작업이 가능하며, AI 기반의 개인화된 생산성 향상 도구를 통해 작업 효율성을 극대화할 수 있다. 팀센터 X (Teamcenter X)를 통한 데이터 관리 기능도 내장되어 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템으로의 확장이 쉬우며, 솔리드 엣지 2025와 높은 데이터 상호 운용성도 제공한다. 특히 AI 기반의 설계 코파일럿은 자연어로 설계 작업을 안내하고 자동화를 지원하며, 향후 솔리드 엣지 2026에서는 AI 기반의 자석식 스냅 어셈블리 기능을 통해 보다 빠르고 정확한 부품 조립을 지원할 예정이다.   ▲ 클라우드 기반의 SaaS 형태로 제공되는 솔리드 엣지 X   중소기업과 스타트업을 위한 맞춤형 지원 지멘스는 중소기업 및 스타트업의 디지털 전환 지원에도 힘쓰고 있다. 최근 글로벌 조사에 따르면 중소기업의 92%가 디지털 전환 예산을 확보하고 있으며, 76%는 전담 인력을 배치하는 등 적극적으로 디지털 전환을 추진하고 있다. 지멘스는 한국 중소벤처기업부와 협력해 스타트업에게 프리미엄 솔리드 엣지 소프트웨어를 무료로 제공하고 있으며, 이를 통해 혁신적 제품 개발과 시장 출시를 가속화할 수 있도록 지원하고 있다. 존 폭스 부사장은 “지멘스는 클라우드와 AI 기술을 통해 중소기업과 스타트업이 빠르게 변화하는 시장 환경에서도 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있도록 돕고 있다”며, “지멘스는 엔지니어링 소프트웨어의 지원뿐 아니라 기술 컨설팅, 글로벌 네트워킹 등 다양한 지원책을 제공해 스타트업의 성장을 적극 지원해 나갈 계획”이라고 강조했다.   기자간담회 Q&A   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 존 폭스 마케팅 부사장   Q. 솔리드 엣지와 타사 제품의 차별점은? 솔리드 엣지는 중소기업용으로, NX는 대기업용으로 설계되었다. 두 제품 모두 통합된 커널 환경을 사용한다는 것이 특징이다. 지멘스의 제품군은 모듈화되어 있어, 사용자가 불연속적 업그레이드 없이 마이그레이션할 수 있다.   Q. 지멘스에 별도의 AI 개발 팀이 있나? 지멘스는 별도의 AI 전담 팀을 운영하고 있진 않다. 대신 각 부서별로 AI 전문가를 두고 있으며, AI 전문업체와 협업하는 방식으로 AI 기능을 추가해 제품을 개발하고 있다.    Q. 클라우드 기반 제품인 솔리드 엣지 X의 주요 타깃은? 솔리드 엣지 X는 기존 고객과 신규 고객 모두를 타깃으로 한다. 신규 고객의 경우 최신 기술에 대한 관심이 높기 때문에 적극적으로 새로운 툴에 많은 관심을 보이고 있으며, 한국에서는 특히 스타트업 지원 프로그램과 정부 협력을 통해 새 제품의 보급을 활발하게 추진 중이다.    Q. 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술의 활용 수준은 어느 정도인가? 지멘스는 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술을 통해 설계와 시뮬레이션의 정밀성을 크게 높였다. 생산성과 설계 효율을 높이는 자동화 기능과 자석식 스냅 어셈블리 같은 혁신 기능을 지속적으로 추가하며 시장을 선도하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 22    AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” – 젠슨 황   AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래 엔비디아는 2024년과 2025년 GTC(GPU Technology Conference)에서 AI 기술을 통해 산업 전반에 걸친 변화를 이끌어가고 있다. 젠슨 황은 기조연설에서 기술 혁신이 사회적, 경제적 구조를 재편하는 ‘변화의 파도’라고 강조하며, 엔비디아가 그 중심에서 미래를 설계하고 있음을 확신시켰다.  엔비디아는 두 해 동안 AI 혁신을 가속화하며 다양한 제품과 플랫폼을 선보였다. 2024년에는 GB200 AI 플랫폼과 블랙웰(Blackwell) DGX B200 GPU를 통해 성능 향상에 초점을 맞췄다면, 2025년에는 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 기반의 NVL72 등 차세대 하드웨어와 지속 가능성을 강조하며 더 큰 비전을 제시했다.   표 1. 2024년과 2025년 엔비디아의 주요 발표 비교   인공지능 혁명의 변곡점에서 인류는 늘 기술의 발전과 함께 새로운 시대를 맞이해 왔다. 산업혁명이 증기기관과 전기를 통해 생산 방식을 혁신했던 것처럼, 디지털 혁명은 인터넷과 스마트폰을 통해 세상을 연결했다. 그리고 지금, 우리는 또 하나의 거대한 변곡점에 서 있다. 바로 AI 혁명이다. 2025년 3월, 엔비디아의 GTC에서 젠슨 황 CEO는 기조연설을 통해 AI가 변화의 중요한 시점에 도달했음을 선언했다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘스스로 사고하고 결정하는 존재’로 발전하고 있으며, 이 거대한 변화가 기업, 산업, 그리고 인간의 삶 전반에 걸쳐 영향을 미칠 것이라고 강조했다. 이번 GTC 2025에서 가장 주목받은 키워드는 에이전틱 AI(agentic AI)와 추론 AI(reasoning AI)였다. 기존의 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 주력했다면, 이제 AI는 자율적으로 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 산업 전반의 패러다임을 뒤흔드는 파도와 같다. 이러한 흐름 속에서 엔비디아는 블랙웰 GPU라는 차세대 칩을 공개하며, 인공지능 모델의 효율성을 비약적으로 향상시키는 새로운 하드웨어 시대를 열었다. 또한 옴니버스 클라우드 API(Omniverse Cloud API), AI 팩토리(AI Factories) 등의 개념을 통해 AI가 단순한 연구 도구가 아니라, 실제 산업을 자동화하고 혁신하는 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주었다. 그렇다면 우리는 이러한 변화의 바람 속에서 어떤 선택을 해야 할까? AI 혁명의 파도를 넘는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 무엇일까? 엔비디아의 발표를 중심으로 AI 산업이 어디로 흘러가고 있는지, 그리고 그 변화 속에서 우리는 무엇을 준비해야 하는지를 하나씩 짚어보자. “AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것” – 젠슨 황   블랙웰, AI의 새로운 엔진 기술 혁신의 역사는 더 빠르고 더 강력하며 더 효율적인 도구를 만들려는 인간의 끝 없는 도전과 함께 발전해 왔다. AI 산업도 예외가 아니다. 과거에는 단순한 이미지 분석과 음성 인식이 AI의 주요 활용 분야였다면, 이제는 스스로 학습하고 결정을 내리며 복잡한 문제를 해결하는 AI가 요구되고 있다. 하지만 이런 고도화된 AI 모델을 운용하려면 엄청난 연산 능력이 필요하며, 이를 뒷받침할 강력한 하드웨어가 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황이 가장 먼저 소개한 것은 블랙웰 GPU였다. 그는 “AI의 미래를 가속하는 가장 강력한 엔진”이라며, 블랙웰이 기존 호퍼(Hopper) 아키텍처를 넘어선 새로운 시대의 핵심 기술이라고 강조했다. 그렇다면 블랙웰 GPU는 무엇이 다를까? 블랙웰 GPU는 기존 호퍼 아키텍처 대비 연산 성능이 2배 이상 향상되었으며, 특히 대규모 AI 모델을 실행할 때의 전력 효율이 4배 증가했다. 이는 곧 더 적은 에너지로 더 강력한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있다는 의미다. 젠슨 황은 연설에서 “블랙웰은 단순한 속도 개선이 아니라, AI 연구자들이 더 크고 복잡한 모델을 현실적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라고 설명했다. 이제 AI 연구자는 엄청난 비용을 감수하지 않고도 보다 정교한 생성형 AI, 실시간 데이터 처리, 고도화된 시뮬레이션 등을 구현할 수 있게 되었다. 엔비디아는 블랙웰 GPU와 함께 옴니버스 클라우드 API를 발표했다. 이는 단순한 클라우드 컴퓨팅 설루션이 아니라, AI 모델 개발 및 실행을 위한 강력한 협업 플랫폼이다. 옴니버스 클라우드 API는 데이터센터, AI 연구소, 기업의 IT 인프라를 하나의 거대한 AI 네트워크로 연결하여, 개발자들이 실시간으로 협업하고 AI 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 자율주행, 산업 자동화, 로보틱스 같은 분야에서 AI의 혁신 속도를 극적으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 젠슨 황은 “AI 개발은 더 이상 한 기업이나 연구소만의 일이 아니다. 옴니버스 클라우드 API를 통해 전 세계의 AI 개발자가 하나로 연결될 것”이라며, AI 연구의 새로운 생태계를 제시했다. 또 한 가지 주목할 점은 AI 팩토리(인공지능 공장) 개념이다. 젠슨 황은 AI를 ‘새로운 산업 혁명의 동력’으로 표현하며, AI 팩토리가 데이터를 가공하고 AI 모델을 대량으로 생산하는 핵심 인프라가 될 것이라고 설명했다. 이 개념을 이해하려면 기존 제조업과 비교해보면 쉽다. 과거에는 자동차나 전자제품을 생산하는 공장이 경제의 중심이었지만, 미래에는 AI를 학습하고, 최적화하고, 배포하는 ‘AI 공장’이 가장 중요한 인프라가 될 것이다. 젠슨 황은 AI 팩토리가 AI 기반 자율주행, 로봇, 데이터 분석, 금융 모델링 등 다양한 산업에서 필수 역할을 하게 될 것이라고 강조했다. 블랙웰 GPU, 옴니버스 클라우드 API, AI 팩토리는 단순한 기술 발전이 아니다. 이들은 AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것을 의미한다. 과거에도 GPU의 성능 향상이 AI 산업에 변화를 가져온 적이 있다. 2012년 알렉스넷(AlexNet)이 GPU 가속을 이용해 딥러닝의 가능성을 처음 보여줬고, 2017년 트랜스포머(transformer) 모델이 등장하며 자연어 처리 AI가 급격히 발전했다. 그리고 2025년에는 블랙웰이 AI의 자율성과 창의성을 한 단계 끌어올리는 전환점이 될 것이다. 젠슨 황이 기조연설에서 블랙웰을 소개하며 한 말이 특히 인상적이었다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” 이 말은 곧, 우리가 맞이할 AI의 미래가 이전과는 전혀 다른 차원이라는 것을 시사한다. 그리고 그 변화를 가속하는 엔진이 바로 블랙웰이다. “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다.” – 젠슨 황   엔비디아가 던진 화두, 에이전틱 AI와 추론 AI AI 기술의 발전은 단순히 연산 능력을 향상시키는 것에 그치지 않는다. 더 중요한 것은 AI의 ‘사고 방식’이 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지의 AI는 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 역할을 해왔다. 하지만 이제 AI는 스스로 목표를 설정하고, 상황에 맞게 판단하며, 능동적으로 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 바로 이러한 변화의 핵심 개념이다. 그는 이 두 가지 개념이 AI를 단순한 도구에서 ‘자율적 지능’으로 변화시키는 결정적 요소라고 설명했다. 그렇다면 에이전틱 AI와 추론 AI는 무엇이며, 어떤 변화를 가져올까? 에이전틱 AI의 핵심은 AI가 인간의 지시 없이도 능동적으로 목표를 설정하고, 실행할 수 있도록 만드는 것이다. 기존의 AI는 주어진 데이터와 명령에 따라 최적의 결과를 도출하는 ‘수동적’ 존재였다. 하지만 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결하는 ‘능동적’ 존재로 변하고 있다. 젠슨 황은 에이전틱 AI를 활용하면 인간이 직접 개입하지 않아도 AI가 알아서 문제를 해결하는 시대가 열린다고 강조했다. 추론 AI는 한 단계 더 나아가, AI가 단순한 패턴 인식을 넘어 논리적 사고를 수행할 수 있도록 만드는 기술이다. 기존 AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 패턴을 기반으로 예측을 수행했지만, 그 과정에서 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하지 못하는 경우가 많았다. 그러나 추론 AI는 AI가 논리적인 판단을 수행하고, 의사결정의 과정을 설명할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 젠슨 황은 “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다”며, 추론 AI가 향후 AI 발전의 핵심이 될 것이라고 강조했다. 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 개별적인 개념이 아니라, 서로 결합될 때 가장 강력한 시너지를 발휘한다. 에이전틱 AI는 AI가 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록 한다. 추론 AI는 AI가 단순한 계산이 아니라, 논리적 사고를 통해 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 이 두 가지가 결합되면, AI는 단순한 보조 도구를 넘어서 ‘진정한 지능(Artificial General Intelligence : AGI)’에 가까워질 것이다. 이러한 AI의 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 파도를 일으킬 것이며, 기업들은 단순한 AI 도입을 넘어서 AI를 기업 전략의 중심으로 삼아야 하는 시점에 이르렀다. “AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.” – 젠슨 황   AI 팩토리, AI 혁명을 생산하는 공장 이제 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 하나의 ‘산업’으로 성장하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 개념 중 하나가 바로 AI 팩토리(인공지능 공장)이다. 그는 AI 팩토리를 가리켜 ‘미래 산업의 심장’이라고 표현했다. 그렇다면 AI 팩토리란 무엇이며, 왜 중요할까? 이 개념이 가져올 변화는 무엇일까? 기존의 데이터센터는 단순한 컴퓨팅 인프라였다. 하지만 AI 팩토리는 데이터를 학습하고, AI 모델을 훈련하며, 새로운 AI 설루션을 ‘생산’하는 역할을 한다. 즉, AI가 AI를 만들어내는 공장이다. 젠슨 황은 AI 팩토리를 자동차 산업에 비유하며 설명했다. “과거에는 사람이 손으로 자동차를 조립했지만, 지금은 로봇이 자동차를 생산한다. AI도 마찬가지다. 미래에는 사람이 AI를 개발하는 것이 아니라, AI 팩토리에서 AI가 스스로 AI를 만들어내게 될 것이다.” 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터가 아니라 AI 혁명을 대량 생산하는 공장이 된다. 젠슨 황은 GTC 2025에서 "AI 팩토리를 구동하는 핵심 연산 장치는 블랙웰 GPU가 될 것"이라고 강조했다. AI 팩토리에서 생산되는 것은 반도체나 기계가 아니라 AI 자체다. 이 공장에서 에이전틱 AI, 추론 AI, 자율주행 AI, 생성형 AI 등이 대량으로 생산된다. 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터를 넘어 새로운 AI 산업의 허브가 된다. AI 팩토리가 등장하면 기업과 산업이 근본적으로 변화한다. 특히, 데이터를 기반으로 하는 모든 산업이 AI 팩토리를 도입할 가능56 · 성이 높다. 결국 AI 팩토리는 단순한 연구소가 아니라, 실제 AI 모델을 ‘대량 생산’하여 산업에 공급하는 핵심 인프라가 된다. 젠슨 황은 AI 팩토리의 등장이 단순한 기술 발전이 아니라 경제 패러다임의 변화라고 강조했다. 이제 기업은 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다. “AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다.” – 젠슨 황   AI의 도입, AI가 기업을 재설계한다 AI 혁명은 더 이상 선택이 아니다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 메시지는 명확했다. "AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다." 이제 AI는 기업 운영의 한 요소가 아니라 기업의 핵심 전략, 구조, 성장 엔진 자체로 변화하고 있다. 기업은 어떻게 AI를 도입하고 있으며, AI 도입이 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까? 과거 AI 도입은 단순한 자동화 도구 활용이었다. 그러나 이제 AI 도입(AI adoption)은 기업의 핵심 역량을 AI 중심으로 전환하는 과정이다. AI 도입은 이제 단순한 기술의 도입이 아니라, 기업의 전략과 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 과정이다. AI 도입이 빠르게 진행될 수록, 기업들은 직접 AI를 개발하는 것이 아니라 필요한 AI 서비스를 구독하는 방식으로 활용하는 시대가 열리고 있다. AI 도입이 가속화되면서 기업들은 완전히 새로운 방식으로 운영되고 있다. 특히, 의사결정 구조, 업무 방식, 조직 문화가 AI 중심으로 변화하고 있다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니다. AI 도입이 진행될 수록, 기업의 핵심 전략과 비즈니스 모델 자체가 AI 중심으로 변화하고 있다. 결국, AI 도입을 성공적으로 수행하는 기업만이 미래 시장에서 생존하고 성장할 수 있을 것이다.    표 2. 기존 기업 vs. AI 중심 기업의 차이점   AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” – 젠슨 황   네트워킹, AI 시대의 연결과 협업 AI가 기업의 핵심 전략이 되고 산업 전체가 AI 기반으로 재편되는 과정에서, 네트워킹(networking)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 기업은 독립적으로 성장하는 전략을 취했지만, 이제 AI 시대에서는 기업 간 협력, 데이터 공유, AI 연구 협업이 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황은 이렇게 말했다. “AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” 그렇다면 AI 시대의 네트워킹은 어떻게 이루어지고 있으며, 어떤 기업이 AI 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 있을까? AI 네트워킹의 의미는 ‘AI는 연결을 필요로 한다’로 해석된다. AI 혁명이 가속화될 수록 기업들은 서로 연결될 필요가 있다.  즉, AI 네트워킹이란 기업들이 AI를 더 빠르고, 더 효율적으로, 더 윤리적으로 활용하기 위해 서로 협력하는 과정을 의미한다. AI 네트워킹을 실현하는 방식은 다양하지만, 현재 가장 중요한 세 가지 협력 모델을 살펴보자. AI 팜(AI farms)을 통해 개별 기업이 AI 인프라를 구축하는 부담을 줄이고, 더 빠르게 AI를 도입할 수 있다. AI 얼라이언스(AI alliance)를 통해 기업들은 경쟁이 아닌 협력을 기반으로 AI 혁신을 가속화하고 있다. 즉, AI 데이터 공유는 이제 개인정보 보호를 유지하면서도 기업들이 협력할 수 있는 새로운 방식으로 발전하고 있다. AI 네트워킹이 활성화됨에 따라, 기업들은 완전히 새로운 방식으로 연결되고 협력하고 있다. AI 시대에는 한 산업 내에서 경쟁하는 것이 아니라, 다양한 산업과 연결되는 것이 핵심 전략이 된다. 결과적으로, AI 네트워킹을 활용하는 기업들은 새로운 기회를 창출하고, 더 빠르게 AI 중심으로 전환하고 있다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” – 젠슨 황   AI 시대의 미래, 우리는 어디로 가는가 AI 혁명은 이제 단순한 기술 발전을 넘어 산업, 사회, 인간의 삶 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황은 말했다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다. ”그렇다면 AI의 미래는 어디로 향하고 있으며, 우리는 AI와 함께 어떤 세상을 만들어가야 할까? 에이전틱 AI와 추론 AI의 발전이다. 즉, AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, 인간과 협력하는 ‘실제적인 파트너’가 되는 시대가 다가오고 있다. 기존의 AI는 패턴을 학습하는 방식이었다. 그러나 추론 AI는 스스로 논리적으로 사고하고 추론하는 능력을 갖춘다. 즉, AI가 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능적인 사고를 할 수 있는 존재로 변화하고 있다. AI가 점점 더 지능적으로 발전하면서, 우리는 ‘AI와의 관계를 어떻게 설정할 것인가’라는 근본적인 질문을 마주하게 되었다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 존재로 변화하고 있다. AI가 고도화될 수록 우리는 AI의 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 고민을 깊게 해야 한다. 결과적으로, 각국이 AI 규제와 발전 전략을 다르게 설정하면서 AI 패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI는 단순한 기술이 아니라, 인류가 새로운 방식으로 사고하고 일하고 살아가는 방식을 바꾸는 거대한 전환점이 되고 있다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” – 젠슨 황   변화의 바람을 넘어, AI와 함께 새로운 항해를 시작하다 AI 혁명은 거대한 바람이 아니라, 이제는 우리가 타고 항해해야 할 파도다. 과거에는 변화가 두려운 것이었다. 그러나, AI와 함께라면 우리는 변화 속에서도 새로운 기회를 창출할 수 있다. 엔비디아 GTC 2025에서 젠슨 황이 던진 질문을 기억하자. “AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” 이제 우리는 AI와 함께 새로운 항해를 시작할 준비를 해야 한다.   그림 1. 엔비디아 기업 성장 맵(GTC 2024, 2025, Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  엔비디아가 미국 새너제이에서 열린 GTC에서 AI 팩토리의 설계와 최적화를 지원하는 새로운 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)를 공개했다고 밝혔다. 이제 AI가 하나의 주류로 자리 잡으며, AI 훈련과 추론 전용 인프라이자 인텔리전스 생산의 핵심인 AI 팩토리에 대한 수요가 그 어느 때보다 급증하고 있다. 이러한 AI 팩토리(AI 훈련과 추론을 전담하는 특수 목적 인프라)의 대부분은 기가와트급 규모로 건설될 예정이다. 이러한 규모의 AI 팩토리를 구축하는 것은 엄청난 엔지니어링과 물류 작업이 필요한 일이다. 1기가와트 규모의 AI 팩토리 건설에는 공급업체, 건축가, 시공업체, 엔지니어 등 수만 명의 인력이 필요하며, 약 50억 개의 부품과 21만 마일 이상의 광케이블을 제작, 배송, 조립해야 한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 현지 시간으로 3월 18일 진행된 GTC 기조연설에서 엔비디아의 데이터센터 엔지니어링 팀이 옴니버스 블루프린트에서 1기가와트급 AI 팩토리를 계획, 최적화, 시뮬레이션할 수 있는 애플리케이션을 어떻게 개발했는지 그 과정을 소개했다. 엔지니어링 팀은 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼(Cadence Reality Digital Twin Platform)과 ETAP와 같은 선도적인 시뮬레이션 툴에 연결해 인프라 건설이 시작되기 훨씬 전, 전력과 냉각 그리고 네트워킹을 테스트하고 최적화할 수 있다. 시뮬레이션 우선 접근 방식을 채택하는 엔지니어링 AI 팩토리 AI 팩토리 설계와 운영을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD) 라이브러리를 사용한다. 이를 통해 개발자는 건물 자체, 엔비디아 가속 컴퓨팅 시스템, 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)이나 버티브(Vertiv)와 같은 공급업체의 전력 또는 냉각 장치 등 서로 다른 소스에서 3D 데이터를 수집할 수 있다. 이 블루프린트는 수십억 개의 AI 팩토리 구성 요소에 대한 설계와 시뮬레이션을 통합함으로써 엔지니어가 다음과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. l  구성 요소 통합과 공간 최적화 - 엔비디아 DGX SuperPOD, GB300 NVL72 시스템 그리고 50억 개의 구성 요소의 설계와 시뮬레이션을 통합한다. l  냉각 시스템 성능과 효율성 - 엔비디아 쿠다(CUDA)와 옴니버스 라이브러리로 가속화된 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼을 사용해 버티브와 슈나이더 일렉트릭의 하이브리드 공랭식 또는 수랭식 솔루션을 시뮬레이션하고 평가한다. l  전력 분배와 신뢰성 - ETAP로 확장 가능한 이중화 전력 시스템을 설계해 전력 블록의 효율성과 신뢰성을 시뮬레이션한다. l  네트워킹 토폴로지(Networking topology)와 논리 - 엔비디아 스펙트럼-X(Spectrum-X) 네트워킹과 엔비디아 에어(Air) 플랫폼으로 고대역폭 인프라를 미세 조정한다. 옴니버스로 엔지니어링 사일로 해소 AI 팩토리 건설에서 가장 큰 과제 중 하나는 전력, 냉각, 네트워킹 등 각 분야의 팀이 개별적으로 운영되면서 비효율성과 잠재적인 오류를 초래한다는 점이다. 옴니버스 블루프린트를 활용하면 엔지니어들은 다음과 같은 방식으로 협업할 수 있다. l  맥락을 공유하며 협업 - 여러 엔지니어링 분야가 실시간 시뮬레이션을 공유하며 병렬로 설계하고 조정할 수 있어, 한 영역의 변경이 다른 영역에 미치는 영향을 즉시 파악할 수 있다. l  에너지 사용 최적화 - 실시간 시뮬레이션 업데이트를 통해 AI 워크로드에 가장 효율적인 설계를 도출할 수 있다. l  오류 발생 지점 제거 – 배포 전에 이중화 구성을 검증함으로써 비용이 많이 드는 다운타임 위험을 최소화할 수 있다. l  실제 환경 모델링 - 다양한 AI 워크로드가 냉각 성능, 전력 안정성, 네트워크 혼잡도에 미치는 영향을 예측하고 테스트할 수 있다. 이 블루프린트는 실시간 시뮬레이션을 각 엔지니어링 분야와 통합함으로써 운영 비용 모델링과 전력 활용 최적화를 위한 다양한 구성 방안을 탐색할 수 있도록 한다. 실시간 시뮬레이션으로 빨라지는 의사 결정 젠슨 황 CEO의 시연에서 엔지니어들은 실시간으로 AI 팩토리 구성 요소를 조정하고 그 영향을 즉시 확인할 수 있었다. 예를 들어, 냉각 레이아웃을 조금만 조정해도 효율성이 크게 개선됐는데, 이는 기존 문서 기반 설계에서는 놓치기 쉬운 요소이다. 또한, 기존에는 몇 시간씩 소요되던 시뮬레이션 결과를 단 몇 초 만에 확인해 전략을 테스트하고 개선할 수 있었다. 최적의 설계가 확정된 후에는 공급업체와 건설 팀과의 원활한 소통을 도와 실제 건축물이 모델 그대로 정확한 시공이 이루어질 수 있도록 보장했다. 미래를 대비하는 AI 팩토리 AI 워크로드는 지속적으로 변화한다. AI 애플리케이션의 차세대 물결은 전력, 냉각, 네트워킹에 대한 수요를 더욱 증가시킬 것이다. AI 팩토리 설계와 운영을 위한 옴니버스 블루프린트는 이러한 변화에 대비할 수 있도록 다음과 같은 기능을 제공한다. l  워크로드 인식 시뮬레이션 - AI 워크로드의 변화가 데이터센터 규모에서 전력과 냉각에 어떤 영향을 미칠지 예측한다. l  장애 시나리오 테스트 - 전력망 장애, 냉각 누수, 전력 급등을 모델링해 시스템 회복력을 보장한다. l  확장 가능한 업그레이드 - AI 팩토리 확장을 계획하고, 몇 년 후의 인프라 요구 사항을 예측한다. 또한 개조와 업그레이드를 계획할 때 비용과 다운타임을 쉽게 테스트하고 시뮬레이션해 미래에 대비한 AI 팩토리를 구축할 수 있다. AI 팩토리 운영자에게 있어 앞서 나간다는 것은 단순히 효율성을 높이는 것만이 아니라, 하루에 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있는 인프라 장애를 방지하는 것이기도 하다. 1기가와트 AI 팩토리의 경우, 매일 발생하는 다운타임으로 1억 달러 이상의 비용이 발생할 수 있는데, 이 블루프린트는 인프라 문제를 미리 해결함으로써 위험과 배포 시간을 모두 줄여준다. AI 팩토리 운영을 위한 에이전틱 AI로 가는 길 엔비디아는 AI 기반 운영으로 확장하기 위한 다음 단계의 블루프린트를 마련하기 위해 버테크(Vertech)와 파이드라(Phaidra)와 같은 주요 기업들과 협력하고 있다. 버테크는 엔비디아 데이터센터 엔지니어링 팀과 협력해 고급 AI 팩토리 제어 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템은 IT와 운영 기술 데이터를 통합해 운영 안정성과 가시성을 향상시킨다. 파이드라는 엔비디아와 협력해 강화 학습 기반 AI 에이전트를 옴니버스에 통합하고 있다. 이러한 에이전트는 실시간 시나리오 시뮬레이션을 통해 열 안정성과 에너지 효율을 최적화한다. 그리고 하드웨어와 환경 변화에 맞춰 지속적으로 적응하는 디지털 트윈을 생성한다. AI 데이터센터의 폭발적 성장 AI는 전 세계 데이터센터 환경을 빠르게 재편하고 있다. AI 기반 데이터센터 업그레이드에 1조 달러가 투자될 것으로 예상되는 가운데, 디지털 트윈 기술은 더 이상 선택이 아닌 필수다. AI 팩토리 설계와 운영을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 엔비디아와 파트너 에코시스템이 이러한 변화를 주도할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 팩토리 운영자는 끊임없이 진화하는 AI 워크로드에 앞서 나가고, 다운타임을 최소화하며, 효율성을 극대화할 수 있다. 관련 링크 디지털 트윈을 활용해 기가와트급 AI 팩토리 구축하기    

시스코가 기업용 엔터프라이즈 AI 기술 설루션을 제공하기 위해 엔비디아와 파트너십을 확대한다고 밝혔다. 기업들은 AI가 성장의 핵심 요소라는 점을 인식하고 있지만, AI 레디 데이터센터 운영에 필요한 기술적 복잡성과 보안 요구 사항을 해결해야 하는 과제로 인해 여전히 도입 초기 단계에 머물러 있다. 이번 파트너십 확대는 AI 워크로드에 대한 수요를 충족하려는 조직에 유연성과 선택권을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히 데이터센터와 클라우드, 사용자 간에 고성능, 저지연, 전력 효율성이 뛰어난 연결을 지원한다. 시스코와 엔비디아 실리콘을 기반으로 하는 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼(Spectrum-X Ethernet networking platform)은 수많은 엔터프라이즈 AI 워크로드의 토대가 될 전망이다. 양사는 네트워킹 아키텍처 간 상호 운용성을 지원함으로써, 고객이 원하는 간소화된 풀스택 설루션을 제공하는 데 주력한다. 이번 파트너십 확대의 목표는 고객이 기존 관리 도구와 프로세스를 활용하면서도 프론트엔드부터 백엔드 네트워크까지 아우르는 공동 아키텍처를 통해 AI 인프라 투자를 최적화할 수 있도록 지원하는 것이다. 시스코와 엔비디아의 기술을 통합하고 표준화하는 것이 더 용이해짐에 따라, 고객은 적응형 라우팅, 원격 측정, 혼잡 제어, 저지연성과 같은 엔비디아 스펙트럼-X 플랫폼의 최신 및 미래 기술을 활용할 수 있다. 또한, 스플렁크 데이터 플랫폼을 포함한 시스코의 네트워킹, 보안, 디지털 회복탄력성 포트폴리오의 이점도 누릴 수 있다.  양사는 새로운 차원의 혁신을 통해 기업 내 AI 도입을 가속화하는 데 노력을 기울이고 있다. 이번 파트너십 확대는 배포 및 운영을 간소화하면서 동시에 워크로드 성능과 가시성을 개선하는 데 중점을 뒀다. AI 워크로드에 최적화된 최고 성능의 이더넷 설루션을 제공하는 것을 목표로, 엔비디아의 스펙트럼-X 아키텍처를 시스코의 실리콘 원(Silicon One)으로 확장해 시스코를 스펙트럼-X 이더넷 설루션에서 지원되는 파트너 실리콘으로 만든다. 또한, 기존에 퍼블릭 클라우드 또는 SaaS 서비스로 제한되었던 엔터프라이즈 데이터센터 이더넷 AI 프로젝트를 프로토타입 단계에서 전체 배포 단계로 전환하는 데 기여할 예정이다.     시스코의 척 로빈스(Chuck Robbins) 회장 겸 CEO는 “기업들은 AI를 빠르고 효과적으로 배포해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있으며, 많은 리더들이 투자 대비 효과와 리스크를 균형 있게 관리하는 데 어려움을 겪고 있다”며, “시스코와 엔비디아가 힘을 합쳐 이러한 문제를 해결하고, 고객이 인프라 투자를 최적화해 AI의 잠재력을 극대화할 수 있도록 도울 것”이라고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “AI는 빛의 속도로 발전해 모든 산업에 혁신을 가져올 것"이라며, “엔비디아의 스펙트럼-X는 AI를 위해 더욱 강화된 이더넷 설루션이다. 시스코의 엔터프라이즈 플랫폼과 글로벌 네트워크를 결합하면, 전 세계 기업들이 경쟁적으로 AI 혁신을 추진하는 과정에서 최첨단 엔비디아 인프라를 구축할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다.

인텔은 광범위한 데이터센터 및 네트워크 인프라 워크로드에 높은 성능과 효율을 제공하는 P-코어를 탑재한 제온 6(Xeon 6 processors with Performance-cores) 프로세서를 출시했다. 최신 인텔 제온 6 프로세서는 데이터센터와 네트워킹 분야에서 성능 향상을 제공한다. P-코어를 탑재한 인텔 제온 6700/6500 시리즈 프로세서는 최신 데이터센터에 최적화된 CPU로, 성능과 에너지 효율성 간의 균형을 제공한다. 인텔은 “폭넓은 엔터프라이즈 워크로드에서 이전 세대 대비 평균 1.4배 향상된 성능을 제공하며, AI 시스템의 기본 CPU로서 GPU와 결합해 호스트 CPU로도 높은 성능을 발휘한다”고 설명했다. 또한, 제온 6 프로세서는 높은 와트당 성능 효율을 구현해 평균적으로 5년 된 서버를 5:1 비율로 통합할 수 있으며, 인텔이 소개한 일부 사용 사례에서는 최대 10:1의 통합을 지원해 총소유비용(TCO)을 최대 68%까지 절감할 수 있다.   ▲ 인텔 제온 6 프로세서   네트워크 및 에지를 위한 인텔 제온 6는 고성능과 전력 효율을 갖춘 시스템 온 칩(SoC)으로, 가상 무선 액세스 네트워크(vRAN), 미디어, AI, 네트워크 보안을 위한 인텔의 내장 가속기를 활용해 AI 중심 환경에서 증가하는 네트워크 및 에지 수요에 대응한다. 제온6 SoC는 인텔 vRAN 부스트(vRAN Boost)를 통해 이전 세대 대비 RAN 처리 용량을 최대 2.4배 확대하고, 와트당 성능을 70% 향상시켰다. 또한, 제온 6은 인텔 미디어 트랜스코드 가속기(Intel Media Transcode Accelerator)를 내장한 서버 SoC이며, 인텔 제온 6538N과 비교해 와트당 성능을 최대 14배까지 높인다.   인텔 제온 6 SoC는 웹루트 CSI(Webroot CSI) 업로드 모델 추론 속도가 인텔 제온 D-2899NT10 대비 최대 4.3배 빠르며, AI RAN의 코어당 성능이 vRAN 부스트를 통해 이전 세대 대비 최대 3.2배 향상되었다. 38코어 시스템은 비디오 에지 서버에서 int8 추론을 통해 최대 38개의 카메라 스트림을 동시에 처리할 수 있다.   ▲ 인텔 제온 6 SoC   한편, 인텔은 기업, 통신, 클라우드, 고성능 컴퓨팅(HPC), 에지 및 AI 애플리케이션의 증가하는 수요를 충족하기 위해 새로운 이더넷 컨트롤러 및 네트워크 어댑터 제품군 2종을 공개했다. 초기 제품은 듀얼 포트 25GbE PCIe 및 OCP 3.0 규격 어댑터로 제공되며, 올해 안에 추가 스펙도 선보일 예정이다. 인텔 이더넷 E830 컨트롤러 및 네트워크 어댑터는 최대 200GbE 대역폭, 유연한 포트 구성, 정밀 시간 측정(Precision Time Measurement, PTM)을 포함한 고급 정밀 시간 기능을 제공한다. 고밀도 가상화 워크로드에 최적화되어 있으며, 강력한 보안 기능과 높은 성능을 지원한다. 인텔 이더넷 E610 컨트롤러 및 네트워크 어댑터는 컨트롤 플레인(Control Plane) 작업에 최적화된 10GBASE-T 연결을 지원한다. 610 시리즈는 높은 전력 효율성, 첨단 관리 및 보안 기능을 제공해, 네트워크 운영을 간소화하고 네트워크 무결성을 강화한다. 인텔은 제온 6 프로세서와 고성능 이더넷 설루션을 결합해, 기업이 혁신을 가속화하고 경쟁력을 확보할 수 있는 강력한 기반을 제공한다고 전했다. 인텔의 미쉘 존스턴 홀타우스(Michelle Johnston Holthaus) 임시 공동 최고경영자(CEO) 겸 인텔 프로덕트 CEO는 “인텔은 고객의 가장 큰 과제를 해결하고 비즈니스 성장을 지원하는 최첨단 리더십 제품을 시장에 선보이는 데 집중하고 있다”면서, “제온 6 제품군은 AI를 위한 업계 최고 수준의 CPU와 혁신적인 네트워킹 기능을 제공하는 동시에 효율성을 높이고 총소유비용(TCO)을 절감한다”고 말했다.