엔비디아가 오는 4월 21일~22일 서울 디캠프 마포에서 AI 에이전트 체험 프로그램인 ‘빌드 어 클로Build-a-Claw)’를 전 세계 최초로 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026의 공식 프로그램으로 마련했다. 빌드 어 클로는 참가자가 엔비디아 전문가와 함께 자신만의 AI 에이전트를 직접 만들어보는 체험형 세션으로, 지난 3월 열린 GTC 2026에서 공개되었다. 참가자들은 오픈클로와 네모클로를 활용해 대규모 언어 모델 기반의 AI 에이전트를 구축하고 사용자의 목적에 맞게 맞춤화하는 과정을 경험할 수 있다. 엔비디아는 이번 프로그램을 통해 어디서나 실행할 수 있고 보안성이 높은 에이전트를 빠르게 제작하는 방법을 공유할 계획이라고 설명했다.     행사 현장에서는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크를 활용한 에이전트 구축 환경을 제공한다. 방문객은 제품을 직접 체험하고 구매 상담을 받을 수 있다. 엔비디아 DGX 스파크는 에이수스, 기가바이트 등 글로벌 파트너사와 국내 공식 파트너사인 리더스시스템즈를 통해 공급한다. 이번 행사는 사전 등록 없이 누구나 현장을 방문해 무료로 참여할 수 있다. 현장 방문객에게는 선착순으로 엔비디아 공식 굿즈와 기념품을 증정한다. 또한 DGX 스파크를 미리 구매 신청하면 엔비디아 전문가와 1대 1로 60분 동안 진행하는 프라이빗 빌드 세션을 예약할 수 있는 혜택을 제공한다.

엔비디아가 미국 샌프란시스코에서 열리는 게임 개발자 콘퍼런스(GDC)에서 RTX GPU와 DGX 스파크 데스크톱 슈퍼컴퓨터를 기반으로 AI 비디오 생성 워크플로를 간소화하는 업데이트를 공개했다. 이번 발표는 게임 개발자와 아티스트가 엔비디아 RTX AI PC를 활용해 더욱 몰입감 있는 세계관과 캐릭터를 창조하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 이번 행사에서 인기 생성형 AI 도구의 진입 장벽을 낮춘 신규 컴피UI(ComfyUI) 앱 뷰(App View)를 선보였다. 또한 실시간 4K 업스케일러인 ‘RTX 비디오 슈퍼 레졸루션’을 컴피UI에서 사용할 수 있도록 지원하며, 개발자에게는 이를 파이썬 휠(Python Wheel) 형태로 제공한다. 현재 NVFP4와 FP8 모델 버전은 플럭스.2 클라인(FLUX.2 Klein)을 지원하고 있으며, 향후 LTX-2.3에 대한 NVFP4 지원도 추가될 예정이다. 엔비디아에 따르면 이를 통해 최대 2.5배의 성능 향상과 60%의 메모리 사용량 절감이 가능하다.     컴피UI의 새로운 앱 뷰는 노드 그래프 구조에 익숙하지 않은 사용자를 위해 단순한 인터페이스를 제공한다. 사용자는 프롬프트를 입력하고 파라미터를 조정한 뒤 생성 버튼을 누르는 것만으로 작업을 수행할 수 있다. 기존의 노드 기반 인터페이스는 ‘노드 뷰(Node View)’라는 이름으로 유지되어 사용자의 숙련도에 따라 두 모드를 자유롭게 오갈 수 있도록 했다. 성능 측면에서도 개선이 이루어졌다. RTX GPU 기반의 성능은 지난해 9월 대비 40% 향상되었으며, 컴피UI는 NVFP4와 FP8 데이터 포맷을 기본적으로 지원한다. 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 NVFP4 포맷을 사용하면 성능은 최대 2.5배 높아지고 VRAM 사용량은 60%까지 줄어든다. FP8 포맷 활용 시에는 성능 1.7배 향상과 VRAM 40% 절감 효과를 기대할 수 있다. 더 빠른 4K 비디오 생성을 위한 설루션도 강화됐다. 엔비디아 RTX 비디오 슈퍼 레졸루션을 활용하면 낮은 해상도로 빠르게 생성한 프리뷰 영상을 고품질 4K로 즉시 업스케일링할 수 있다. 이 기능은 컴피UI 내 노드 형태로 제공되어 사용자가 직접 생성 워크플로를 구축하는 데 유용하다. 또한 엔비디아는 AI 개발자를 위해 무료 파이썬 패키지를 공개하고 깃허브 샘플 코드 등을 제공한다. 이 패키지는 RTX GPU의 텐서 코어에서 직접 실행되어 일반적인 로컬 업스케일러보다 최대 30배 빠른 속도를 구현하며 VRAM 사용량도 줄인다. 엔비디아는 “이러한 도구가 콘셉트 탐색과 스토리보드 제작 등 초기 창작 과정의 효율을 높이고 초보자의 AI 비디오 모델 접근성을 개선할 것”이라고 밝혔다.

XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   지멘스는 건설업계 및 전기 산업의 인력 부족 문제를 해결하고자, 에듀케이션XR(EducationXR)을 활용하는 차세대 교육 및 영업 지원 플랫폼인 누마(Pneuma)를 구축했다. 이번 호에서는 누마가 어떻게 하나의 원활하고 기기에 구애받지 않는 허브에서 XR 기반 학습, AI 기반 지원, 모바일용 기술 문서에 대한 액세스를 제공하는지 살펴본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     지멘스는 전기화, 자동화, 소프트웨어 및 디지털 트윈 연료 산업, 인프라 및 운송 분야의 글로벌 기술 기업이다. 미국에 있는 지멘스는 인프라를 개선하고, 산업 생산성을 높이고, 지속 가능한 에너지 시스템을 구현하는 혁신적인 설루션을 제공한다. 지멘스는 스마트 인프라스트럭처 전기 제품 부문 내에서 주택 건물부터 병원 및 데이터 센터와 같은 중요한 인프라에 이르기까지 안전하고 효율적인 전기 설치를 보장하는 포괄적인 로드 센터, 회로 차단기, 패널보드, 스위치 장치, 측정 설루션 및 제어 제품 포트폴리오를 제공한다. 지멘스는 미국 건설업계, 특히 전기 산업에서 급격한 숙련된 인력 부족에 직면하여 교육과 인력 개발을 현대화하기 시작했다. 도전 과제는 디지털을 우선시하는 최신 학습자의 참여를 유도하는 확장 가능하고 접근성이 뛰어난 인터랙티브 학습 플랫폼을 만들어 효율, 안전성, 실무 성과를 개선하는 것이었다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 지멘스는 에듀케이션XR(EducationXR)을 활용하는 차세대 교육 및 영업 지원 플랫폼인 누마(Pneuma)를 구축했다. 이 플랫폼은 모든 모바일, 데스크톱 및 VR 헤드셋에 몰입형 경험을 제작 및 배포하는 데 사용되는 유니티(Unity) 개발자 플랫폼이다.   결과 XR 시뮬레이션을 사용하여 지식 보존을 3배 개선 주요 전기 설치 작업에 대한 숙련도를 높이는 데 필요한 시간을 70% 단축 처음 6개월 동안 1만 개 이상의 AI 기반 질문에 답변 외부 사용자의 주당 참여율(85% 이상) 지멘스 에듀케이트 아메리카(Siemens Educates America)를 통해 2만 5000명의 학습자와 교육 담당자에게 도달 미국 전역에서 누마에 액세스하는 내부 및 고객 사용자 1000명 이상 중앙 집중형 셀프 서비스 콘텐츠 액세스를 통해 교육 및 지원 비용 대폭 절감 유니티의 크로스 플랫폼 엔진 덕분에 모바일, 데스크톱, AR, VR 기기 전반에 원활하게 배포 가능   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   직원의 과제 : 디지털 세계에서 기술 격차 해소 미국 건설 산업, 특히 전기 산업은 급급한 기술 부족에 직면하고 있다. 인력의 노화, 전기화 수요 증가, 프로젝트 복잡도 증가, 새로운 디지털 기술의 조합으로 인해 교육 역량과 실제 수요 사이의 격차가 커지고 있다. 전기 인프라가 복잡해질수록 영업 엔지니어, 전기 시공사, 학습자 등 전문가는 정확한 제품 정보를 빠르게 찾고, 설치 절차를 이해하고, 새로운 디지털 툴을 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. 기존의 교육 방식은 더 이상 충분하지 않다. 학습자와 숙련된 전기 공학자는 위험, 다운타임, 불일치 없이 실습을 진행할 수 있는 유연하고 확장 가능하며 기술적인 설루션을 필요로 하며, 이런 설루션은 디지털 노멀과 네이티브 모두에게 매력적이다. 지멘스는 자체 교육 툴과 내부 지원 시스템을 발전시킬 필요성을 인식하고 몰입형 기술에서 해결책을 찾았다. 이전에는 지멘스의 XR 교육 모듈이 수동으로 VR 헤드셋에 추가되었으며 배포, 확장성 또는 유저 친화적인 액세스를 위한 중앙 집중형 플랫폼이 부족했다. ‘광고 지면’의 타깃 고객 액세스 경험은 단편화되어 리소스를 많이 사용했다.   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   누마, 더 스마트한 인력을 위한 스마트 교육 지멘스는 기술 가이드, 몰입형 학습 및 AI 기반 지원을 위한 원스톱 허브 역할을 하는 혁신적인 애플리케이션인 누마를 도입했다. 누마는 내부 팀과 외부 고객 모두를 염두에 두고 설계되었으며 인터랙티브 콘텐츠, 실시간 데이터 액세스, 크로스 디바이스 접근성을 지능적으로 조합한다. 누마는 유니티 실시간 3D 엔진과 에듀케이션XR 플랫폼을 활용하여 다음과 같은 기능을 제공하여 기존의 교육과 최신 디지털 요구 사항 간의 격차를 해소한다. 몰입형 XR 교육 모듈 : 실시간 전압이나 하드웨어 없이 실전 전기 훈련을 위한 사실적인 시뮬레이션 3D 및 XR 호환 제품 시각화 : 전기 부품을 설치하기 전에 살펴보고 학습할 수 있는 인터랙티브 모델 AI 기반 콘텐츠 검색 : 제품 질문에 답변하고, 기술 자료를 추천하고, 학습 가이드를 제공하는 생성형 AI 어시스턴트이다. 실무 지원 : 3D 조립 및 설치 지침 가이드 중앙 집중식 리소스 액세스 : 사양 시트부터 동영상 튜토리얼까지 누마는 모바일, 데스크톱 및 VR 전반에 걸쳐 통합된 콘텐츠 경험을 제공한다.   주요 기능 모든 기기에서 웹 및 모바일 액세스 가능 크로스 플랫폼 XR 학습 환경 인터랙티브 튜토리얼 및 가이드식 시뮬레이션 제품 쿼리, 문제 해결, 애셋 추천을 위한 생성형 AI 확장 가능한 교육 과정 개발을 위한 에듀케이션XR 기반 콘텐츠 제작 에듀케이션XR의 코리 하이젠레이더(Cory Heizenrader) CEO는 “에듀케이션XR은 크로스 플랫폼 자동 멀티플레이어(폰, 태블릿, 데스크톱, VR 등)를 갖춘 제작 제품군이다. 우리는 최첨단 XR 지원과 유연성 때문에 유니티를 선택했다”고 전했다.   유니티로 구축한 누마의 기반 기술 유니티는 누마의 몰입형 경험의 기반이 된다. 유니티 크로스 플랫폼 기능을 통해 지멘스와 에듀케이션XR은 모든 기기에서 통합되고 일관된 교육 및 지원 경험을 제공할 수 있으며, 이는 현장의 디지털 네이티브에 도달하는 데 필수이다. 이 과정은 크리에이터가 에듀케이션XR의 카페인(Caffeine) 패키지를 유니티 에디터로 다운로드하여 에듀케이션XR 자격 증명을 통해 로그인하거나, 조직에서 에듀케이션XR과 IT를 통합하기로 결정한 경우 안전한 SSO를 통해 로그인한다. 디자인 단계가 끝나면 3D 모델을 유니티 가져와서 단계별 인터페이스를 통해 크리에이터가 간단한 방식으로 콘텐츠를 제작하는 방법을 안내한다.   ▲ 출처 : 지멘스   유니티가 지멘스의 누마 플랫폼 각 레이어를 지원하는 방법은 다음과 같다. 카페인으로 콘텐츠 제작 : 지멘스는 에듀케이션XR의 커스텀 유니티 패키지인 카페인을 유니티 에디터에서 직접 사용한다. 커스텀 에듀케이션XR 언어인 플로(Flow)를 통한 비주얼 스크립팅과 모든 경험 수준의 크리에이터를 위한 드래그 앤 드롭 유저. ‘광고 지면’의 타깃 고객 경험이 포함되어 있다. 교육 모듈, 제품 데모, 시뮬레이션은 15분 만에 제작할 수 있으며, 에듀케이션XR의 클라우드 인프라를 통해 자동으로 배포되므로 실행 파일을 생성하고 배포할 필요가 없다. 크로스 플랫폼 배포 : 유니티의 렌더링 파이프라인과 XR 통합(URP, AR Foundation, AI Navigation, Splines)을 통해 모바일, 데스크톱, VR 및 AR 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있다. 누마는 윈도우, 맥OS, 안드로이드, 퀘스트(Quest), 피코(Pico) 및 패스스루 지원 XR 헤드셋에서 실행된다. XR 모드를 위한 AR 파운데이션 : 유니티의 AR 파운데이션(AR Foundation)은 휴대폰을 공간 교육 기기로 변환한다. 교육생은 모바일 AR을 사용하여 가상 환경을 보고 상호 작용할 수 있다. VR 헤드셋이 필요하지 않다. 실시간 시뮬레이션 및 멀티플레이어 : 유니티는 모든 디바이스에서 멀티플레이어(multiplayer) 시뮬레이션을 지원하므로, 하드웨어와 관계없이 팀이 함께 훈련할 수 있다. 이렇게 하면 강의실, 작업 현장, 원격 장소에서 동기화된 학습이 가능하다. 지멘스는 유니티 에듀케이션XR을 통해 기기나 경험 수준에 관계없이 모든 유저. '광고 지면'의 타깃 고객이 일관되고 최첨단 디지털 학습을 이용할 수 있도록 지원한다.   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   지멘스의 데이비드 콰텔라(David Quatela) 북미지역 일렉트리컬 제품 마케팅 매니저는 “유니티 엔진과 강력한 성능을 에듀케이션XR의 출력 및 별도의 기능과 결합하는 능력은 인력 개발 및 건설 기술 작업을 통해 지멘스의 시장 진출 방식을 바꿔 놓았다”고 설명했다.   스파크 변경 결과 누마는 6개월 만에 지멘스의 인력과 확장된 전기 산업 생태계에 혁신적인 영향을 미쳤다. 누마의 AI 기반 어시스턴트를 통해 1만 개 이상의 제품 및 설치 질문에 대한 답변을 얻어, 매뉴얼을 검색하거나 지원 티켓을 확대하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있었다. 기술 지식에 대한 즉각적인 액세스 덕분에 효율이 향상되었을 뿐만 아니라, 작업에 대한 유저 및 ‘광고 지면’의 타깃 고객 신뢰도도 높아졌다. 유니티 기반 XR 교육 모듈 덕분에 지멘스는 지식 보존이 세 배 증가하여 학습자가 복잡한 절차를 더 효과적으로 수용할 수 있도록 지원했다. 실제 시나리오에서는 중요한 설치 및 문제 해결 작업에 필요한 시간을 70% 단축하여 시간을 절약하고, 비용이 많이 드는 오류를 줄이면서 건설 현장의 다운타임을 최소화할 수 있다. 신속하고 열정적인 도입이 이루어졌다. 지멘스의 내부 팀, 계약업체, 유통 파트너를 아우르는 1000명 이상의 사용자를 바탕으로, 누마는 몰입형 교육과 지원을 위한 핵심 지점으로 빠르게 자리매김하고 있다. 지멘스 에듀케이트 아메리카 이니셔티브를 통해 2만 5000명 이상의 학습자와 강사가 참여하여 업계의 증가하는 기술 격차를 해소할 수 있었다. 외부 사용자도 참여를 유지하고, 매주 상호 작용률이 85% 이상이며, 하루 평균 125건의 AI 기반 콘텐츠 쿼리로 플랫폼 가치가 있을 뿐만 아니라 필수라는 확실한 신호이다.   ▲ 출처: 지멘스   측정할 수 있는 결과와 높은 참여도의 조합을 통해 유니티의 기술과 에듀케이션XR의 교육 모듈 및 지멘스의 심층적인 업계 전문 지식이 어떻게 전체 전기 생태계에서 전문가 교육, 지원 및 역량 강화 방식을 적극적으로 재구성하고 있는지 확인할 수 있다. 실시간 제품 데이터와 AI 기반 영업 툴에 액세스할 수 있는 배포업체 단계별 AR 지침 및 가상 시뮬레이션을 활용할 수 있는 건축업체 XR 모듈 및 온디맨드 지원을 통해 실습 학습을 경험하는 학습자 더 빠른 온보딩, 더 높은 일관성, 미래 지향적 인재 확보를 위한 기업   숙련된 무역의 미래 : 확장형 학습을 위한 장벽 해소 지멘스는 더 많은 AI 기반 콘텐츠 제작 툴, 콘텐츠 라이브러리의 추가 XR 교육 모듈, 더 많은 트레이드 역할을 지원하기 위해 다양한 분야에 걸쳐 광범위한 롤아웃을 통해 누마를 확장하고 있다. 유니티 모듈식 툴셋과 커스텀 스크립팅, 애셋 파이프라인, 기기 호환성에 대한 광범위한 지원은 이러한 비전을 확장하는 데 핵심 역할을 할 것이다.   ▲ 출처 : 지멘스   현대적인 인력 개발을 위한 청사진 지멘스는 단순히 교육 문제를 해결하는 것이 아니라 업계의 인력 개발 및 지원 방식을 더 광범위하게 바꾸는 데 기여하고 있다. 몰입형 XR 학습, AI 기반 지원, 기술 정보에 대한 일관된 온디맨드 액세스를 통합함으로써, 누마는 조직이 온보딩 시간을 줄이고, 작업의 정확도를 높이고, 지속적인 기술 개발을 지원하도록 지원하고 있다. 이러한 툴은 반드시 기존의 학습을 대체할 필요가 없으며, 이를 보완하고 강화하여 교육의 접근성과 참여도를 높이고 현재 건설 환경의 현실에 더 잘 부합한다. 지멘스는 지멘스 에듀케이트 아메리카와 같은 프로그램 및 NECA, IBEW 및 IEC와의 파트너십을 통해 업계에 진출하는 숙련된 인재의 파이프라인을 강화하는 데 도움을 준다. 지식을 더 쉽게 공유하고 전문가가 최신 인프라 및 전기화의 요구 사항을 충족할 수 있도록 더 잘 준비된 미래를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 ‘엔비디아 지포스 프레스 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 행사는 CES 2026에서 발표된 최신 엔비디아 지포스 기술을 국내에 소개하고, 엔비디아의 차세대 기술 혁신 방향을 공유하기 위해 마련됐다. 엔비디아의 게이밍 기술은 게임 성능과 그래픽 품질을 동시에 향상시키며 전 세계 게이머에게 몰입감 있는 경험을 제공하고 있다. 엔비디아 지포스(GeForce) RTX GPU는 수준 높은 플레이를 위한 필수품으로 자리 잡았으며, RTX 기술은 현재 800개 이상의 게임과 애플리케이션에서 활용되고 있다. 또한 최신 블랙웰(Blackwell)을 탑재한 컴퓨터는 개발자와 크리에이터의 다양한 워크로드를 지원하고 있다. 엔비디아는 이번 달 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026을 통해 게이밍, 개발, 창작에 걸친 차세대 기술을 대거 선보였다. 이번 엔비디아 지포스 프레스 콘퍼런스는 CES 2026에서 발표된 주요 기술을 한국에서 다시 한번 조명하고, 핸즈온 데모를 통해 기술을 직접 체험하고 이해할 수 있도록 구성됐다.     행사는 엔비디아 제프 옌(Jeff Yen) APAC 테크니컬 마케팅 디렉터의 발표로 시작됐다. 옌 디렉터는 최근 공개된 엔비디아 기술을 중심으로 차세대 게이밍 환경과 RTX AI PC의 진화 방향, 그리고 실시간 렌더링과 AI 기술의 결합이 만들어갈 새로운 사용자 경험을 소개했다. 특히 옌 디렉터는 RTX AI PC를 차세대 PC 컴퓨팅의 핵심 플랫폼으로 강조했다. RTX AI PC는 지포스 RTX GPU를 기반으로 고성능 그래픽 처리와 AI 연산을 로컬 환경에서 동시에 수행할 수 있도록 설계된 PC 플랫폼으로, 생성형 AI와 고급 크리에이티브 워크플로를 로컬에서 보다 빠르고 효율적으로 실행할 수 있다. 엔비디아는 RTX AI PC를 통해 게이머는 물론 개발자와 크리에이터까지 아우르는 새로운 PC 사용 경험을 제시하고 있으며, AI가 일상적인 PC 작업 전반으로 확산되는 흐름 속에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 이어진 데모 세션에서는 ▲지포스 RTX GPU를 장착해 로컬 환경에서 고성능 그래픽 처리와 AI 연산을 수행할 수 있는 차세대 PC 플랫폼인 ‘RTX AI PC’ ▲2세대 트랜스포머 모델을 적용해 400개 이상의 게임과 애플리케이션에서 향상된 이미지 품질을 제공하는 AI 기반 뉴럴 렌더링 기술인 ‘DLSS 4.5’ ▲가변 주사율(variable refresh rate, VRR) 기술을 기반으로 체감 1000Hz 이상의 모션 선명도를 제공하는 차세대 게이밍 디스플레이 ‘지싱크 펄사(G-SYNC Pulsar)’ ▲엔비디아 GB10 그레이스(Grace) 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 데스크톱 AI 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크(DGX Spark)’ 등 CES에서 주목받은 기술이 실제 게임과 애플리케이션 환경에서 구현되는 모습이 시연됐다. 참가자들은 프레임 속도 개선, 이미지 품질 향상, 가속 컴퓨팅 효과 등 엔비디아 기술의 실사용 성능을 직접 확인하며, 차세대 게이밍과 AI 워크플로의 활용 가능성을 보다 구체적으로 이해할 수 있었다. 엔비디아는 앞으로도 게이밍과 AI 분야 전반에서 기술 혁신을 이어가며, 한국 시장에서 보다 몰입감 있는 게이밍 경험과 효율적인 AI 워크플로를 지원하기 위해 지속적으로 노력할 계획이라고 전했다.

엔비디아가 CES 2026에서 향상된 레벨 2 포인트-투-포인트(point-to-point) 운전자 보조 기능을 탑재한 엔비디아 드라이브 AV(NVIDIA DRIVE AV) 소프트웨어를 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)에 탑재한다고 밝혔다. 엔비디아는 오랜 파트너십을 이어온 메르세데스-벤츠를 시작으로, 올해 말까지 드라이브 AV 소프트웨어를 미국 도로에 선보일 예정이다. 메르세데스-벤츠의 신형 CLA는 벤츠의 첫 MB.OS 플랫폼 적용 차량이다. 이는 엔비디아의 풀스택 드라이브 AV 소프트웨어, AI 인프라 및 가속 컴퓨팅으로 구동되는 첨단 운전자 보조(ADAS) 기능을 선보일 예정이다. 이러한 설계로 향후 업그레이드와 신규 기능이 무선 업데이트(OTA)가 가능해지며, 이는 공장 출고 시점부터 메르세데스-벤츠 스토어를 통해 제공될 예정인 ‘MB. 드라이브 어시스트 프로(MB.DRIVE ASSIST PRO)’의 기능 개선에도 적용된다.      엔비디아 드라이브AV는 핵심 주행을 위한 AI 엔드-투-엔드 스택과 함께, 엔비디아 할로스(Halos) 안전 시스템을 기반으로 중복장치(redundancy)와 안전 가드레일(guardrail)을 추가하는 병렬적 전통적 안전 스택을 사용한다. 그 결과 차량은 방대한 양의 실제 및 합성 주행 데이터를 학습하게 되며, 인간과 유사한 의사결정 능력을 바탕으로, 운전자가 복잡한 환경과 조건에서도 안전하게 주행할 수 있도록 돕는다. 소비자들에게는 차량이 안전하고 안심할 수 있는 주행을 지원하는 중복장치와 페일 세이프(fail-safe, 안전장치) 점검 기능이 갖춰져 있다는 점에서 더 큰 신뢰와 안심을 줄 수 있다. 할로스는 차량이 정의된 안전 매개변수 내에서 작동하도록 보장한다. 이 통합 아키텍처는 확장된 기능을 갖춘 고급 레벨 2 자율 주행 능력을 가능하게 한다. 여기에는 복잡한 도시 환경에서의 지점 간 도시 내비게이션, 사전 충돌 회피 기능을 포함한 고급 능동 안전 시스템, 좁은 공간에서의 자동 주차 등이 포함된다. 또한 시스템과 운전자 간의 협력적 조향도 지원한다. 엔비디아 딥러닝 모델은 차세대 AI 보조 도시 주행 시스템을 구동한다. 이 모델들은 교통 상황을 종합적으로 해석하여 차량이 혼잡하거나 낯선 지역에서도 차선 선택, 방향 전환, 경로 추종을 통해 지능적으로 주행하도록 지원한다. 그리고 도로 이용자를 인지하고 충돌 방지를 위해 양보하거나 경미한 충돌 방지, 정지 등 선제적 대응이 가능해진다. 또한 운전자가 원하는 목적지까지 안전하게 주행하도록 지원할 수 있다. 한편, 엔비디아와 메르세데스-벤츠는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리를 활용한 디지털 우선(digital-first) 접근 방식을 통해 자동차 제조 분야를 혁신하고 있다. 공장과 조립 라인의 디지털 트윈을 통해 엔지니어는 가상 환경에서 운영 전반을 설계, 계획, 그리고 최적화해 가동 중단 시간을 줄이고 반복 작업 주기를 줄일 수 있다. 옴니버스와 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 개발자가 지능형 주행 소프트웨어를 실제 환경에 배포하기 전에 시뮬레이션 환경에서 철저히 테스트하고 검증하도록 지원한다. 엔비디아 기반의 지능형 주행 시스템은 클라우드-투-카(cloud-to-car) 개발 과정을 통해 실제 주행 데이터를 수십억 마일의 시뮬레이션 주행 데이터로 변환한다. 이러한 개선 속도를 가속화하는 기술로는 ▲엔비디아 DGX 시스템의 대규모 GPU 컴퓨팅을 활용한 드라이브 AV 기초 모델 훈련 인프라 ▲물리적으로 정확한 테스트와 시나리오 생성을 가능하게 하는 엔비디아 옴니버스와 코스모스 시뮬레이션 환경 ▲인지, 센서 융합, 의사 결정 과정을 실시간으로 처리하는 엔비디아 드라이브 AGX(DRIVE AGX) 가속 컴퓨팅 및 안전하고 고도화된 자율주행 경험을 위한 컴퓨팅과 센서 아키텍처를 제공하는 드라이브 하이페리온(DRIVE Hyperion) 등이 있다. 엔비디아의 알리 카니(Ali Kani) 자동차 부문 부사장은 “자동차 산업이 피지컬 AI를 도입하면서 엔비디아는 데이터와 소프트웨어를 통해 모든 차량을 프로그래밍 가능하고, 업데이트 가능하며, 지속적으로 개선하도록 만드는 지능의 백본이다. 메르세데스-벤츠와 신형 CLA를 시작으로, 안전, 디자인, 엔지니어링과 AI 기반 주행 분야에서의 성과는 모든 차량을 살아 움직이고 학습하는 기계로 탈바꿈시킬 것”이라고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 세계적으로 주목받고 있는 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 플랫폼 아키텍처를 소프트웨어 공학 관점에서 분석하고, 오픈소스 기술을 활용한 구현 방법을 정리한다. 팔란티어의 핵심은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 통합하고 확장하는 개방성에 있다. 이번 호에서는 국방이나 제조 분야에서 팔란티어가 어떻게 검증된 오픈소스 기술 기반 위에 독자적인 온톨로지(ontology)라는 의미론적 추상화 계층을 구축했는지, 그리고 그 구조를 파헤쳐 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   팔란티어 아키텍처 팔란티어 아키텍처의 근간에는 ‘대체가 아닌 통합’이라는 철학이 있다. 이는 기업이 이미 막대한 투자를 한 데이터레이크, ERP, CRM과 같은 기존 IT 환경을 교체하는 대신, 이들을 하나로 묶고 그 가치를 증대시키는 플랫폼 역할을 하는 것이다. 이러한 철학은 아키텍처의 명확한 관심사 분리로 이어진다. 배포, 오케스트레이션, 데이터 처리와 같은 하위 계층은 의도적으로 쿠버네티스(Kubernetes), 스파크(Spark), 플링크(Flink) 등 보편적인 오픈소스 표준 위에 구축된다. 이를 통해 고객의 기존 기술 스택 및 엔지니어링 역량과 마찰 없이 통합된다. 반면, 온톨로지, AI 플랫폼(AIP)과 같은 상위 계층에는 팔란티어의 독자적인 지적 재산이 집중된다. 이 구조는 고객이 새로운 데이터베이스나 컴퓨팅 엔진이 아닌, 기존 자산과 상호 작용하는 새로운 패러다임을 구매하게 만들어 비즈니스 가치를 제안한다. 플랫폼의 안정성과 확장성은 두 가지 핵심 기술, 즉 자율 배포 시스템인 아폴로(Apollo)와 쿠버네티스 기반의 컨테이너 오케스트레이션 기판인 루빅스(Rubix)에 의해 뒷받침된다. 이 기반 위에서 데이터 통합 및 분석 플랫폼인 파운드리(Foundry), 국방 및 정보 분석에 특화된 고담(Gotham), 그리고 AI 모델을 온톨로지와 연결하는 AIP(Artificial Intelligence Platform)가 운영된다.   그림 1. 팔란티어 아키텍처 구조 개념도   그림 2. 국방 분야 서비스인 팔란티어 고담 플랫폼   그림 3. 서비스의 지속적인 자율 통합/배포(CI/CD)를 위한 팔란티어 아폴로   데이터 처리 워크플로 팔란티어의 워크플로는 이기종의 파편화된 데이터 소스를 연결하고, 이를 구조화된 지식으로 변환하여 온톨로지 모델로 변환한다.   데이터 수집 및 파싱 PDF, 문서, 이미지와 같은 비정형 데이터는 먼저 ‘미디어 셋(media sets)’이라는 파일 모음으로 수집된다. 데이터를 파싱하는 과정은 블랙박스가 아니다. 개발자는 파이썬(Python)이나 자바(Java) 변환과 저수준 파일 시스템 API를 사용하여 직접 파이프라인을 구축한다. 이는 결정론적이고, 테스트 가능하며, 버전 관리가 가능한 파이프라인을 통해 신뢰성과 거버넌스를 확보하는 엔지니어링 중심의 접근 방식이다. 더 나아가 AIP는 AI 기반 파싱 기능을 제공한다. 이는 사전 훈련되거나 맞춤화된 AI 모델(예 : NLP 모델)을 파이프라인 내에 통합하여 개체명 인식, 요약과 같은 정교한 작업을 수행하는 방식이다. 이 구조는 엔지니어가 견고한 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 엔지니어가 그 안에 두뇌 역할을 하는 모델을 배포하는 효율적인 이중 계층 시스템을 만든다.   기반 처리 기술 이러한 데이터 변환 및 통합 로직은 독점 엔진에 종속되지 않는다. 모든 데이터는 아파치 파케이(Apache Parquet), 아브로(Avro)와 같은 표준 형식으로 저장되며, 대규모 배치 처리를 위한 아파치 스파크, 실시간 스트림 처리를 위한 아파치 플링크와 같은 오픈소스 런타임을 사용한다.   온톨로지 메타모델 온톨로지는 팔란티어의 핵심 차별화 요소로, 기업의 모든 데이터, 모델, 프로세스를 현실 세계의 대응물(공장, 고객, 제품 등)과 연결하는 의미론적, 동역학적 계층이다. 이는 기업의 ‘디지털 트윈(digital twin)’ 역할을 한다. 온톨로지의 개념은 객체 지향 프로그래밍(OOP)과 매우 유사하다. 객체(object)는 클래스(class)에 해당한다. 온톨로지의 ‘항공기’ 객체 유형은 OOP의 Aircraft 클래스와 같다. 속성(property)은 속성(attribute)에 해당한다. ‘항공기’ 객체의 ‘꼬리 번호’ 속성은 Aircraft 클래스의 tailNumber 속성과 같다. 연결(link)은 객체 간의 관계(association)에 해당한다. ‘조종사’가 ‘항공기’에 탑승한다는 연결은 Pilot 객체와 Aircraft 객체 간의 관계를 정의한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국레노버가 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 컴팩트한 AI 워크스테이션 ‘씽크스테이션 PGX(ThinkStation PGX)’를 출시했다. 새롭게 선보인 씽크스테이션 PGX는 AI 연구자, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 등을 위한 전문 AI 워크스테이션이다. 최대 1페타플롭(1000 TOPS) AI 연산 성능을 제공하며 최대 2000억 개 파라미터를 가진 대규모 생성형 AI 모델을 처리할 수 있다. 128GB 통합 시스템 메모리를 탑재해 사용자는 최신 추론 AI 모델을 실험하고, 미세 조정 및 추론 작업을 원활하게 수행할 수 있다. 두 대의 시스템을 연결하면 최대 4050억 개 파라미터를 가진 더 큰 AI 모델까지 처리 가능하다. 1.13리터의 사이즈와 최소 1.2kg의 무게로 공간 활용성을 높였다.     씽크스테이션 PGX는 엔비디아 DGX OS와 엔비디아 AI 소프트웨어 스택은 물론, 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter) 등 개발자에게 익숙한 도구와 프레임워크가 사전 구성되어 있다. 이를 통해 개발자는 데스크톱 환경에서 대규모 AI 모델을 즉시 프로토타이핑하고, 미세 조정 및 추론 과정을 거쳐 데이터센터나 클라우드로 손쉽게 배포할 수 있다. 생성형 AI 모델의 규모와 복잡성이 급격히 증가함에 따라 로컬 환경에서의 개발은 점점 더 많은 제약에 직면하고 있다. 대규모 모델의 프로토타이핑, 튜닝, 추론에는 방대한 GPU 메모리와 연산 성능이 요구된다. 씽크스테이션 PGX는 이러한 한계를 극복하고 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 강력하면서도 경제적인 플랫폼을 제공한다. 이에 따라 개발자는 AI 온프레미스 클러스터나 클라우드 컴퓨팅 환경의 리소스를 한층 효율적으로 활용할 수 있다. 또한 씽크스테이션 PGX 사용자는 엔비디아 AI 플랫폼 소프트웨어 아키텍처를 기반으로 코드를 거의 수정하지 않고도 데스크톱 환경에서 가속화된 클라우드 또는 데이터센터 인프라로 모델을 원활하게 이전 가능하다. 이를 통해 프로토타이핑, 미세 조정, 반복 등 개발 작업을 손쉽게 수행할 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “생성형 AI 시대를 맞아 기업과 연구기관의 AI 개발 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다”며, “고성능이면서도 컴팩트한 씽크스테이션 PGX는 전문가들이 클라우드 인프라의 복잡성과 비용 부담 없이 확장 가능한 AI 기능을 구현할 수 있는 최적의 설루션”이라고 말했다. 이어 “레노버는 워크스테이션 포트폴리오를 지속적으로 확장해 전문가들이 생성형 AI 혁신을 가속화하고 채택할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 덧붙였다.

델 테크놀로지스가 네트워크 연결 없이 데스크 환경에서 최대 2000억개 매개변수의 LLM(대규모 언어 모델)을 지원하는 AI 시스템 ‘델 프로 맥스 위드 GB10(Dell Pro Max with GB10)’을 출시한다고 밝혔다.  최근 생성형 AI의 패러다임이 인간의 개입 없이 여러 AI가 협력하고 자율적으로 의사결정을 내리는 ‘에이전틱 AI’로 전환되고 있다. AI 성능 향상을 위한 매개변수 증가와 멀티모달 AI 모델 개발이 가속화됨에 따라, AI 워크로드를 안전하고 비용 효율적으로 빠르게 처리할 수 있는 로컬 컴퓨팅 환경의 중요성이 커지고 있다. 새롭게 발표된 델 프로 맥스 위드 GB10은 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰(NVIDIA GB10 Grace Blackwell) 슈퍼칩을 탑재해 AI 개발을 위한 고성능을 제공한다. 최대 2000억개 매개변수의 LLM을 로컬 환경에서 직접 프로토타이핑, 미세조정, 추론까지 할 수 있다는 것이 특징이다. GB10 슈퍼칩은 20코어의 고성능 Arm 아키텍처를 탑재한 그레이스 CPU와 블랙웰 GPU를 결합해 최대 1페타플롭(1초당 1000조번 연산 처리)의 AI 연산 성능을 제공한다.     이 제품은 128GB LPDDR5x 통합 시스템 메모리를 제공하며, 2TB 및 4TB NVMe SSD 옵션을 선택할 수 있어 방대한 데이터 처리와 복잡한 AI 워크로드를 원활히 운영할 수 있다. 또한, TPM 2.0 보안과 안전한 샌드박스 환경 구축을 통해 중요한 기업 데이터를 안전하게 보호할 수 있다.  우분투 리눅스 기반의 엔비디아 DGX OS 및 AI 소프트웨어 스택을 탑재해 AI 개발자가 데스크톱과 데이터센터 환경을 자유롭게 넘나들며 워크로드를 구현할 수 있는 것 또한 특징이다. 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7)으로 델 프로 맥스 위드 GB10 두 대를 연결하면 최대 4000억 개 매개변수 모델도 원활히 처리 가능하다. 또한 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)’를 기반으로 데스크 환경에서의 프로토타입 제작부터 데이터 센터 배포까지 원활하게 확장할 수 있다. 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 엔비디아 AI 워크벤치(NVIDIA AI Workbench) 및 주피터랩(JupyterLab)과 독커(Docker) 등이 기본 탑재되어 별도의 설치 과정 없이 개봉 즉시 AI 모델 개발과 테스트를 시작할 수 있다. 델은 델 프로 맥스 위드 GB10가 강력한 성능을 기반으로 AI 시대의 다양한 사용자에게 새로운 가능성을 제시한다고 전했다.. 대학 등 연구기관에서는 ‘라마 3.3 70B(Llama 3.3 70B)’와 같은 대규모 언어 모델을 해당 제품에서 직접 실행해 연구 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 스타트업 등 중소규모 기업은 추론, 미세 조정, 프로토타이핑 등 AI 개발의 전 과정을 로컬 환경에서 수행하며 복잡한 인프라 구축 없이도 혁신을 빠르게 이어갈 수 있다. 헬스케어나 금융 서비스와 같이 민감한 데이터를 다루는 업계에서는 데이터를 외부로 반출하지 않고 고급 AI 모델을 안전하게 학습 및 운용하여 데이터 보안을 실현하고 리스크를 줄일 수 있다. 크리에이터와 개발자들은 엔터프라이즈급 컴퓨팅 파워를 활용해 외부 인프라 구축 등의 추가 비용 없이, 자신만의 작업 공간에서 비전 모델을 미세 조정하고, AI 기반 콘텐츠를 제작하는 창의적인 프로젝트를 손쉽게 구현할 수 있다. 델 프로 맥스 위드 GB10은 공기 흐름을 최적화한 섀시 디자인을 적용해 장시간 사용 시에도 온도와 소음을 효과적으로 제어하며 안정적인 성능을 유지한다. 델 프로 맥스 위드 GB10은 10월 16일에 출시될 예정이며, 최대 3년간의 델 지원 서비스(Dell Service & Support)가 제공된다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “온프레미스 환경에서 AI를 구현하는 수요가 증가하는 가운데, 델 프로 맥스 위드 GB10은 엔비디아 GB10 슈퍼칩 기반의 강력한 성능으로 개인용 데스크 환경에서 AI 프로젝트를 실행할 수 있는 획기적인 설루션”이라면서, “델 테크놀로지스는 델 프로 맥스 라인업에 최신 AI 기술을 발빠르게 적용해 제품 포트폴리오를 지속적으로 확장하고 있고, 많은 기업이 보안이나 비용 등의 제약 없이 로컬에서 AI 혁신을 구현하도록 지원하고 있다”고 말했다.

엔비디아가 차세대 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘엔비디아 DGX 스파크(NVIDIA DGX Spark)’의 국내 예약 주문을 시작한다고 밝혔다. DGX 스파크는 책상 위에 올려 놓을 수 있는 크기의 AI 슈퍼컴퓨터로 생성형 AI, 거대 언어 모델(LLM), 고속 추론 등 다양한 AI 워크플로를 로컬 환경에서 효율적으로 구현할 수 있도록 설계됐다. AI 개발이 고도화됨에 따라, 조직은 데이터 보안 강화와 지연 최소화, 배포 유연성 등을 고려해 로컬 환경에서 직접 AI 모델을 개발하고 실행할 수 있는 시스템을 요구하고 있다. DGX 스파크는 이러한 수요에 대응해 데스크톱 환경에서도 데이터 크기나 위치, 모델 규모에 제약 없이 민첩하고 효율적인 AI 개발이 가능하도록 지원한다.     DGX 스파크는 데스크톱 폼팩터에 최적화된 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip)을 탑재해 FP4 정밀도 기준, 최대 1페타플롭의 AI 성능을 제공한다. 또한, 고성능 엔비디아 커넥트-X(Connect-X) 네트워킹으로 두 대의 엔비디아 DGX 스파크 시스템을 연결해 최대 4,050억 개 파라미터의 AI 모델을 처리할 수 있다. DGX 스파크는 128GB 메모리를 탑재했으며, 엔비디아 AI 소프트웨어 스택이 사전 설치돼 있다. 이를 통해 딥시크, 메타, 구글 등에서 선보인 최대 2000억 개 파라미터의 최신 AI 모델도 로컬 환경에서 직접 프로토타이핑, 미세 조정, 추론할 수 있다. 또한, 사용자는 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter), 올라마(Ollama) 등 익숙한 개발 도구를 사용할 수 있으며, 이를 DGX 클라우드나 가속화된 데이터센터 환경으로 손쉽게 확장할 수 있다. 이와 함께 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 엔비디아 블루프린트(Blueprint)에 대한 액세스를 통해 AI 애플리케이션을 더욱 빠르게 개발하고 배포할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 “DGX 스파크는 올해 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스인 GTC와 컴퓨텍스(COMPUTEX)에서 공개된 이후 큰 관심을 받아왔으며, 이번 국내 예약 주문을 계기로 본격적인 보급이 기대된다”고 전했다. DGX 스파크의 국내 예약 주문은 엔비디아 공식 홈페이지를 통해 진행된다. 국내 주요 파트너사 중 원하는 업체를 선택해 예약할 수 있으며, 대량 구매도 가능하다. 공식 파트너사로는 에즈웰에이아이, 비엔아이엔씨, 디에스앤지, 아이크래프트, 리더스시스템즈, 메이머스트, MDS테크, 유클릭, 씨이랩, 제스프로가 있다.