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.

엔비디아가 ‘엔비디아 GTC 파리’ 행사에서 앤시스 및 덴마크 AI 혁신 센터(DCAI)와 협력해 유체역학용 양자 알고리즘 개발 가속화에 나섰다고 발표했다. AI 슈퍼컴퓨팅은 새로운 양자 애플리케이션의 개발을 가속화하며 항공우주, 자동차, 제조업 등 핵심 산업에서 획기적인 발전을 이끌고 있다. 이러한 가능성을 보여주는 사례로, 앤시스는 DCAI에서 운영하는 슈퍼컴퓨터 ‘게피온(Gefion)’에서 실행되는 엔비디아 쿠다-Q(NVIDIA CUDA-Q) 양자 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 유체역학 응용을 위한 양자 알고리즘을 발전시키고 있다고 발표했다. 덴마크 최초의 AI 슈퍼컴퓨터인 게피온은 엔비디아 DGX SuperPOD과 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand) 네트워킹으로 상호 연결돼 있다. 앤시스는 오픈 소스인 엔비디아 쿠다-Q 소프트웨어 플랫폼을 활용해, 이 슈퍼컴퓨터의 성능을 기반으로 유체역학에 적용 가능한 양자 알고리즘의 GPU 가속 시뮬레이션을 수행했다. 쿠다-Q는 GPU 가속 라이브러리를 활용해, 게피온이 ‘양자 격자 볼츠만 방법(Quantum Lattice Boltzmann Method)’이라 불리는 알고리즘 계열의 복잡한 시뮬레이션을 실행할 수 있게 한다. 앤시스는 이 알고리즘이 39큐비트 양자 컴퓨터에서 어떻게 작동할지 시뮬레이션함으로써, 유체역학 응용에 미칠 영향을 빠르고 비용 효율적으로 탐색할 수 있었다.     엔비디아의 양자와 쿠다-X(CUDA-X) 부문 수석 이사인 팀 코스타(Tim Costa)는 “미래의 실용적인 양자 응용 분야를 발견하려면, 연구자들이 현재 그에 걸맞은 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있어야 한다. 엔비디아는 앤시스, DCAI와 같은 협력 파트너들에게 양자 컴퓨팅의 영향력을 확장할 수 있도록 슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다”고 말했다. 앤시스의 프리스 바네르지(Prith Banerjee) 최고기술책임자는 “쿠다-Q의 GPU 가속 시뮬레이션을 통해 우리는 양자 응용이 실제로 영향을 발휘하기 시작하는 영역에서 이를 연구할 수 있었다. 우리는 엔비디아 그리고 DCAI와의 협력을 통해 전산유체역학(CFD)과 같은 공학 분야에서 양자 컴퓨팅의 역할을 확장해 나가고 있다”고 말했다. DCAI의 나디아 칼스텐(Nadia Carlsten) CEO는 “우리는 쿠다-Q를 통해 게피온을 사용하는 연구자들이 양자-클래식 하이브리드 컴퓨팅을 실현할 수 있는 가능성을 직접 목격하고 있다. 엔비디아, 앤시스와의 파트너십 덕분에 양자 기술과 AI 슈퍼컴퓨팅 간의 융합을 이끌어낼 수 있었다”고 말했다.

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    

엔비디아가 GTC 2025에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션(NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition)’을 발표했다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 비주얼 컴퓨팅과 엔터프라이즈 AI를 위해 구축된 첫 번째 블랙웰 기반 데이터센터 GPU이다. 이는 모든 산업에서 높은 성능을 요구하는 AI, 그래픽 애플리케이션을 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. 이전 세대인 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 아키텍처 기반 L40S GPU에 비해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU는 다양한 엔터프라이즈 워크로드에서 성능이 크게 향상된다. 예를 들어, 에이전틱 AI(Agentic AI) 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 처리량은 최대 5배 증가되고, 유전체 염기서열 분석은 약 7배로 가속화되며, 텍스트-비디오 생성은 3.3배, 렌더링 속도는 2배 이상 빨라진다. RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 워크스테이션과 서버 GPU로 이뤄진 엔비디아 RTX PRO 블랙웰 시리즈에 속한다. 이번 엔비디아 GTC에서 발표된 RTX PRO 라인업은 여러 산업의 AI와 창의적인 워크로드를 지원하는 데스크톱, 랩톱, 데이터센터 GPU로 구성된다. 여러 분야의 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 통해 데이터 분석, 엔지니어링 시뮬레이션, 생성형 AI, 비주얼 컴퓨팅과 같은 워크로드에서 높은 성능을 구현할 수 있다. 여기에는 건축, 자동차, 클라우드 서비스, 금융 서비스, 게임 개발, 의료, 제조, 미디어, 엔터테인먼트, 소매업 등의 산업이 포함된다. 콘텐츠 제작, 반도체 제조, 유전체 분석 기업들은 이미 컴퓨팅 집약적인 AI 지원 워크플로를 가속화하기 위해 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션의 기능을 활용하고 있다.     RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션은 데이터센터 환경에서 연중무휴 24시간 운영할 수 있게 설계된 수동 냉각 장치 형태로, 강력한 RTX AI와 그래픽 기능을 제공한다. 96GB의 초고속 GDDR7 메모리와 멀티 인스턴스 GPU(MIG)를 갖춘 RTX PRO 6000은 최대 4개의 완전히 격리된 인스턴스로 분할될 수 있다. 각 인스턴스는 24GB의 메모리를 사용할 수 있어, AI 워크로드와 그래픽 워크로드를 동시에 실행할 수 있다. RTX PRO 6000은 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)을 통해 안전한 AI를 구현하는 범용 GPU이다. 이는 강력한 하드웨어 기반 보안으로 AI 모델과 민감한 데이터를 무단 접근으로부터 보호한다. 이에 따라 물리적으로 격리된 신뢰할 수 있는 실행 환경을 제공해 데이터를 사용하는 동안 전체 워크로드를 보호한다. 또한, RTX PRO 6000은 엔터프라이즈급 배포에서 효과적으로 사용될 수 있도록 고밀도 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 구성돼 분산 추론 워크로드를 수행할 수 있다. 더불어 엔비디아 vGPU 소프트웨어를 통해 가상 워크스테이션을 제공하며, AI 개발과 고도의 그래픽 애플리케이션을 구동하는 데 사용될 수 있다. RTX PRO 6000 GPU는 광범위한 AI 모델에 걸쳐 강력한 추론 성능을 제공하며, 복잡한 가상 환경의 사실적인 실시간 레이 트레이싱을 가속화한다. 여기에는 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어, DLSS 4, 통합된 미디어 파이프라인, FP4 정밀도를 지원하는 2세대 트랜스포머 엔진(Transformer Engine) 등 최신 블랙웰 하드웨어와 소프트웨어 혁신이 포함된다. 기업들은 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU에서 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 플랫폼을 대규모로 실행할 수 있다. 이를 통해 이미지와 비디오 생성, LLM 추론, 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 디지털 트윈, 로보틱스 시뮬레이션 등의 에이전틱 AI, 물리 AI 애플리케이션 개발과 배포를 더욱 원활하게 진행할 수 있다. 엔비디아는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 플랫폼이 5월부터 전 세계 파트너를 통해 출시될 예정이라고 소개했다. 클라우드 서비스 제공업체와 GPU 클라우드 제공업체 중에서는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, IBM 클라우드, 코어위브, 크루소, 람다, 네비우스, 벌처가 최초로 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 인스턴스를 제공할 계획이다. 시스코, 델 테크놀로지스, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 레노버, 슈퍼마이크로는 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션을 탑재한 서버를 제공할 예정이다. 이 외에도 어드밴텍, 애티나, 에이브레스, 애즈락랙, 에이수스, 컴팔, 폭스콘, 기가바이트, 인벤텍, MSI, 페가트론, 퀀타 클라우드 테크놀로지(QCT), 미텍 컴퓨팅, 네이션게이트, 위스트론, 위윈 등의 기업도 이 서버를 제공할 계획이다.

엔비디아가 미국 새너제이에서 열린 GTC에서 주요 CAE 소프트웨어 공급업체들이 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 플랫폼을 도입해 자사 시뮬레이션 도구를 최대 50배까지 가속화한다고 발표했다. 이들 공급업체에는 앤시스, 알테어, 케이던스, 지멘스, 시높시스 등이 포함된다. 가속화된 CAE 소프트웨어와 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리 그리고 성능을 최적화하는 블루프린트를 병용하면 자동차, 항공우주, 에너지, 제조, 생명과학 분야 제품의 개발 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 설계 정확도는 높이면서 에너지 효율을 유지할 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다. 소프트웨어 제공업체는 고객이 실시간 인터랙티브 기능을 갖춘 디지털 트윈을 개발하도록 지원할 수 있으며, 이제 엔비디아 블랙웰 기술을 통해 이를 가속화할 수 있다. CAE 소프트웨어 업계에서는 자사 소프트웨어에 블랙웰을 통합하는 생태계가 확장되고 있다. 여기에는 대표적으로 알테어, 앤시스, 비욘드매스, 케이던스, 콤솔, 엔지스(ENGYS), 플렉스컴퓨트, 헥사곤, 루미너리 클라우드, M-스타, 오토데스크 계열사인 나바스토, 뉴럴 콘셉트, 엔톱, 리스케일, 지멘스, 심스케일, 시높시스, 볼케이노 플랫폼스 등이 있다.     케이던스는 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 가속 시스템을 활용해 항공기의 이착륙 시뮬레이션이라는 전산유체역학(CFD)의 대형 과제를 해결하고 있다. 케이던스는 단일 엔비디아 GB200 NVL72 서버에서 케이던스 피델리티(Fidelity) CFD 솔버를 사용해 수십억 개의 셀 시뮬레이션을 24시간 이내에 실행했다. 이는 기존의 수백만 개 코어를 가진 CPU 클러스터에서도 며칠이 지나야 완료가 가능한 작업이었다. 이 혁신을 바탕으로 항공우주 산업은 더 안전하고 효율적인 항공기를 설계하면서도, 비용이 많이 드는 풍동 실험 횟수는 줄여 출시까지 걸리는 시간을 단축할 수 있을 전망이다. 리스케일이 새롭게 출시한 CAE 허브(CAE Hub)를 활용하면 엔비디아 기술과 더불어 다수의 독립 소프트웨어 공급업체가 개발한 쿠다 가속 소프트웨어에 간편하게 접속할 수 있다. 리스케일 CAE 허브는 클라우드에서 엔비디아 GPU와 엔비디아 DGX Cloud(DGX 클라우드)에 기반한 유연하고 향상된 성능의 컴퓨팅과 AI 기술을 제공한다. 고속 항공기를 만드는 붐 슈퍼소닉(Boom Supersonic)은 리스케일 CAE 허브에서 실시간 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)와 블랙웰 가속 CFD 솔버를 사용할 예정이다. 이를 통해 새로운 초음속 항공기 설계와 최적화에 나설 계획이다. 제품 개발 주기의 대부분이 시뮬레이션에 기반한 붐 슈퍼소닉은 블랙웰 GPU로 가속화된 리스케일 플랫폼을 통해 다양한 비행 조건을 테스트하고 시뮬레이션을 반복하며 요구 사항을 개선할 전망이다. 실시간 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 현재 일반적으로 사용이 가능하며, 리스케일 CAE 허브에도 포함돼 있다. 이 블루프린트는 엔비디아 쿠다-X 라이브러리와 엔비디아 피직스네모 AI, 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 통합했다. 더불어 물체 부근의 공기 움직임을 연구하는 외부 공기역학을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 최초로 추가했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “엔비디아 블랙웰에서의 쿠다 가속 물리 시뮬레이션은 실시간 디지털 트윈을 개선하고 엔지니어링 프로세스 전반을 재구상하고 있다. 사실상 모든 제품이 물리적으로 구현되기 훨씬 전에 디지털 트윈으로 먼저 생성되고 생명력을 얻을 날이 다가오고 있다”고 말했다.

테라다인 로보틱스와 자회사인 유니버설 로봇이 엔비디아 GTC 2025에서 AI 기반 로봇 설루션 제품군을 공개한다고 밝혔다. 이는 2024년에 발표한 UR AI 엑셀러레이터의 첫 공개 시연으로, 상업적으로 실행 가능한 애플리케이션을 포함한다.   엔비디아와 유니버설 로봇이 공동 개발한 UR AI 엑셀러레이터는 협동로봇에서 고급 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 툴킷으로, 개발자가 AI 제품 출시 기간을 단축할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 기술이다.   UR AI 엑셀러레이터는 협동로봇에 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 통합하여, 보다 지능적인 작업 수행을 돕는다. AI 엑셀러레이터의 AI 기반 물체 인식과 적응형 작업 수행을 통해 실시간으로 사물을 인식하고 최적의 작업 경로를 결정할 수 있으며, 사용자는 비정형 작업 환경에서도 유연하게 대응할 수 있는 자율 조정 기능을 사용할 수 있다. 고성능 GPU를 활용해 복잡한 데이터 분석을 빠르게 처리하여 정밀한 작업을 수행하는 것도 가능하다.     이번 GTC 2025에서 공개하는 UR AI 액셀러레이터는 테라다인 로보틱스의 자회사인 유니버설 로봇이 엔비디아와 협력하여 설계한 툴킷으로, 유니버설 로봇의 차세대 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 X(PolyScope X)에 AI 엑셀러레이터를 제공함으로써 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. UR AI 엑셀러레이터는 엔비디아 젯슨 AGX 오린 시스템 온 모듈에서 실행되는 엔비디아 아이작 가속 라이브러리와 AI 모델에 의해 구동된다. 테라다인 로보틱스의 제임스 데이비슨(James Davidson) 최고 AI 책임자는 “물리적 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 대응할 수 있는 능력을 갖추게 함으로써 지금까지는 범위를 벗어났던 복잡한 사용 사례에서 종종 요구되는 다목적성과 문제 해결 능력을 제공할 수 있다”면서, “AI로 강화된 로봇은 단순히 사전 프로그래밍된 명령을 실행하는 데 그치지 않고, 감각 입력을 기반으로 학습하고 적응하는 것은 물론 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추게 된다”고 말했다.   그는 이어 “로봇이 끊임없이 변화하는 레이아웃과 장애물이 있는 물류창고를 탐색하는 물류 작업을 하는 경우, 예측이 어려운 변화무쌍한 환경 속에서 로봇이 조립 작업을 지원하는 건설 현장에 우리의 AI 설루션이 도움이 될 것”이라면서, “UR AI 액셀러레이터는 협동로봇이 주변 환경을 더 잘 이해하고 최적의 경로를 계획하며, 이전에는 관리할 수 없었던 공간에서 안전하고 효율적으로 작업을 실행할 수 있도록 도와준다”고 덧붙였다.   테라다인 로보틱스 그룹의 우지왈 쿠마르(Ujjwal Kumar) 대표는 “새로운 물리적 AI 애플리케이션을 엔비디아 GTC 2025 참가자들에게 공유할 수 있게 되어 기쁘다. 우리의 UR AI 엑셀러레이터는 개발자에게 확장 가능한 플랫폼을 제공해 애플리케이션을 구축하는 것은 물론, 위험 요소를 제거하고 출시 시간을 단축할 수 있도록 지원한다”면서, “UR AI 액셀러레이터로 구동되는 새로운 파트너 애플리케이션은 유니버설 로봇이 이전에는 해결할 수 없었던 협동로봇 분야의 과제를 해결하면서 물리적 AI를 위한 선호 플랫폼이 되고 있음을 명확하게 보여준다”고 말했다.  디푸 탈라(Deepu Talla) 엔비디아 로보틱스 및 에지 컴퓨팅 사업 부사장은 “엔비디아의 아이작 로봇 플랫폼을 통한 생성형 AI 및 시뮬레이션의 발전으로 인해 로봇 공학 및 물리적 AI 배포가 가속화되고 있다”며 “테라다인 로보틱스와의 협력을 통해 그들의 광범위한 개발자 및 파트너 네트워크에 우리의 최신 기술과 이점을 제공할 수 있게 됐다”고 말했다.

엔비디아가 자사의 연례 콘퍼런스인 GTC에서 엔비디아 그레이스 블랙웰(NVIDIA Grace Blackwell) 플랫폼을 기반으로 한 엔비디아 DGX 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크(DGX Spark)’와 ‘DGX 스테이션(DGX Station)’을 발표했다. DGX 스파크와 DGX 스테이션은 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 플랫폼을 기반으로 한 고성능 그레이스 블랙웰 데스크톱 슈퍼컴퓨터이다. 이들 제품은 AI 개발자, 연구자, 데이터 과학자, 학생이 데스크톱에서 대규모 모델을 프로토타입 제작, 미세 조정, 추론할 수 있도록 지원한다. 사용자는 이러한 모델을 로컬에서 실행하거나 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud), 기타 가속 클라우드, 데이터센터 인프라에 배포할 수 있다. DGX 스파크와 DGX 스테이션은 기존에 데이터센터에서만 사용할 수 있었던 그레이스 블랙웰 아키텍처의 성능을 데스크톱으로 가져온다. DGX 스파크와 DGX 스테이션을 개발하는 글로벌 시스템 빌더로는 에이수스, 델 테크놀로지스, HP, 레노버 등이 있다.     DGX 스파크는 작은 크기의 AI 슈퍼컴퓨터로, 수백만 명의 연구자, 데이터 과학자, 로봇 개발자, 학생에게 높은 성능과 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 생성형 AI와 물리 AI의 한계를 뛰어넘을 수 있도록 지원한다. DGX 스파크의 핵심은 데스크톱 폼 팩터에 최적화된 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip)이다. GB10은 5세대 텐서 코어(Tensor Core)와 FP4를 지원하는 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재해 초당 최대 1000조 회의 연산을 수행할 수 있다. 또한, 엔비디아 코스모스 추론(Cosmos Reason) 월드 파운데이션 모델과 엔비디아 GR00T N1 로봇 파운데이션 모델 비롯한 최신 AI 추론 모델을 통해 미세 조정과 추론을 수행할 수 있다. GB10 슈퍼칩은 엔비디아 NV링크(NVLink)-C2C 상호 연결 기술을 사용해 5세대 PCIe 대비 5배 높은 대역폭을 지원하는 CPU+GPU 코히어런트 메모리 모델을 구현한다. 이를 통해 GPU와 CPU 간 데이터에 액세스해 메모리 집약형 AI 개발자 워크로드 성능을 최적화할 수 있다. DGX 스파크 사용자는 엔비디아의 풀스택 AI 플랫폼을 사용해 코드를 거의 변경하지 않고도 모델을 데스크톱에서 DGX 클라우드 또는 기타 가속화된 클라우드나 데이터센터 인프라로 원활하게 이동할 수 있다. 이를 통해 그 어느 때보다도 쉽게 워크플로의 프로토타이핑, 미세 조정, 반복 작업을 수행할 수 있다. DGX 스테이션은 데스크톱에 AI 개발을 위한 데이터센터 수준의 성능을 구현한다. 이는 엔비디아 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩이 탑재된 첫 번째 데스크톱 시스템으로, 대규모 훈련과 추론 워크로드 가속화를 위한 784GB의 코히어런트 메모리 공간을 갖추고 있다. GB300 데스크톱 슈퍼칩은 최신 세대 텐서 코어와 FP4 정밀도를 갖춘 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU를 탑재하고 있다. 또한 NV링크-C2C를 통해 고성능 엔비디아 그레이스 CPU에 연결돼 빠른 시스템 통신과 높은 성능을 지원한다. 또한, DGX 스테이션은 하이퍼스케일 AI 컴퓨팅 워크로드를 강화하도록 최적화된 엔비디아 커넥트X(ConnectX)-8 슈퍼NIC(SuperNIC)를 갖추고 있다. 초당 최대 800기가비트(Gb/s)의 네트워킹을 지원하는 커넥트X-8 슈퍼NIC는 빠르고 효율적인 네트워크 연결을 제공한다. 이를 통해 보다 큰 워크로드에서도 다수의 DGX 스테이션을 고속 연결하고, AI 워크로드를 위한 네트워크 가속 데이터 전송을 구현한다. 엔비디아는 “이러한 최첨단 DGX 스테이션 기능과 엔비디아 쿠다(CUDA)-X AI 플랫폼을 결합하면 탁월한 데스크톱 AI 개발 성능을 확보할 수 있다”고 설명했다. 또한 사용자는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 사용해 엔비디아 NIM 마이크로서비스에 액세스할 수 있다. 이를 통해 엔터프라이즈 지원이 포함된 고도로 최적화되고 배포하기 쉬운 추론 마이크로서비스를 사용할 수 있다. 엔비디아에 따르면 DGX 스파크 시스템의 사전 예약은 3월 19일 시작하며, DGX 스테이션은 올해 하반기에 에이수스, BOXX, 델, HP, 람다 랩스, 슈퍼마이크로와 같은 제조 파트너를 통해 출시될 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “AI는 컴퓨팅 스택의 모든 계층을 변화시키고 있다. AI 네이티브 개발자와 AI 네이티브 애플리케이션을 위해 설계된 새로운 유형의 컴퓨터가 등장하는 것은 필연적인 일이다. 새로운 DGX 개인용 AI 컴퓨터를 통해 AI가 클라우드 서비스부터 데스크톱, 에지 애플리케이션까지 확장될 것”이라고 말했다.

엔비디아가 자사의 연례 행사인 GTC에서 제너럴 모터스(GM)와 AI, 시뮬레이션, 가속 컴퓨팅을 활용한 차세대 차량, 공장, 로봇 개발을 위해 협력한다고 발표했다. 양사는 GM의 공장 계획과 로보틱스 최적화용 AI 제조 모델 학습을 위해 맞춤형 AI 시스템을 함께 구축할 예정이다. 여기에는 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)가 탑재된 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 비롯한 엔비디아 가속 컴퓨팅 플랫폼이 활용된다. 또한, GM은 향후 첨단 운전자 지원 시스템과 차량 내 향상된 안전 운전 경험을 위해 엔비디아 드라이브 AGX(DRIVE AGX) 차량용 하드웨어 기술을 활용할 계획이다. GM은 시뮬레이션과 검증을 비롯한 다양한 분야에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU 플랫폼에 투자해 왔다. 이제 양사의 협력은 자동차 공장 설계와 운영 혁신으로 확대되고 있다. GM은 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 사용해 조립 라인의 디지털 트윈을 생성하고 가상 테스트와 생산 시뮬레이션을 통해 생산 중단 시간을 줄일 계획이다. 이 과정에는 자재 취급, 운송, 정밀 용접 등 작업에 이미 사용 중인 로보틱스 플랫폼을 훈련시켜 제조 안전성과 효율성을 높이는 것이 포함된다. 이 밖에도 GM은 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반의 엔비디아 드라이브 AGX에서 차세대 차량을 구축할 예정이며, 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 운영 체제를 실행한다. 초당 최대 1000개의 TOPS를 제공하는 이 차량용 컴퓨터가 안전한 자율주행차를 대규모로 개발하고 배포하는 속도를 향상시킬 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     GM의 메리 배라(Mary Barra) 회장 겸 CEO는 “GM은 엔비디아와 오랜 파트너십을 유지해 왔으며, 운영 전반에 걸쳐 엔비디아 GPU를 사용하고 있다. AI는 제조 공정을 최적화하고 가상 테스트를 가속화함은 물론, 더 스마트한 차량을 제작하는 동시에 직원들이 기술적인 작업에 더 집중할 수 있게 해 준다. 기술과 인간의 창의적 사고를 결합함으로써, GM은 차량 제조 과정뿐만 아니라 다른 분야에서도 새로운 수준의 혁신을 이어가고 있다”고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “물리 AI의 시대가 도래했다. 엔비디아는 GM과 함께 차량에서부터 제조 공장에 이르는 운송 수단을 혁신하고 있다. GM의 비전, 기술, 노하우에 맞춘 AI 시스템을 구축하기 위해 GM와 협력하게 돼 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다. 한편, 엔비디아는 GM과 함께 3월 21일까지 진행되는 엔비디아 GTC 글로벌 AI 콘퍼런스에서 노변 대담을 연다고 전했다. 이 자리에서 양사는 상호 간 협력 확대를 논의하는 한편, 차량 제조와 차량 소프트웨어 개발을 변화시키는 AI에 대해 심도 있게 다룬다. 

엔비디아는 자사의 AI 콘퍼런스인 GTC 2025를 3월 17일~21일 미국 캘리포니아 새너제이에서 개최한다고 발표했다. 이 콘퍼런스에서는 AI 분야의 뛰어난 인재들이 한 자리에 모여 물리 AI, 에이전틱 AI(agentic AI), 과학적 발견 분야에서 일어나고 있는 혁신 기술을 선보일 예정이다. 올해 GTC에서는 2만 5000명의 참석자, 30만 명의 온라인 참석자가 참여해 미래를 만들어가는 기술에 대해 자세히 알아볼 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 현지 시간으로 3월 18일 오전 세상을 변화시키는 AI와 가속 컴퓨팅 기술을 중심으로 기조연설을 진행한다. 기조연설은 엔비디아 공식 홈페이지에서 생중계되며 온디맨드로 다시 시청할 수 있다. 온라인에서는 별도의 등록 없이 기조연설을 시청할 수 있다. 현장 참석자들은 행사장에 일찍 도착해 팟캐스트 ‘어콰이어드(Acquired)’ 가 진행하는 라이브 프리게임 쇼와 기타 깜짝 행사를 즐길 수 있다. 이는 온라인에서도 생중계돼 온라인 참석자들도 프리게임 쇼를 함께 시청할 수 있다.     AI는 이제 주류가 돼 사람들의 삶을 만들어가는 일상적인 브랜드의 기반을 이루고 있다. GTC에서는 세계 최대 규모의 기업들과 혁신적인 스타트업, 주요 학계의 석학들이 모여 업계 전반에 걸쳐 AI가 미치는 혁신적인 영향을 살펴볼 예정이다. 1000개 이상의 세션, 2000명의 연사, 400여 개에 이르는 전시업체 규모로 열리는 이번 GTC에서는 엔비디아의 AI와 가속 컴퓨팅 플랫폼이 기후 연구부터 의료, 사이버 보안, 휴머노이드 로보틱스, 자율주행차 등에 이르는 크고 어려운 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴볼 예정이다. 콘퍼런스 참석자들은 다양한 산업을 아우르는 수십 개의 데모, 실습 교육, 자율주행차 전시와 시승 등을 체험할 수 있다.  이번 행사에는 UC 버클리 로봇 학습 연구소, 웨이모, 오픈AI, 펩시코, 메타, 미스트랄AI, 액센츄어, 마이크로소프트, 보스턴다이내믹스, 리비안, 델타항공, 애질리티 로보틱스 등에서 연설을 진행한다. 그리고 어도비, Arm, 에어비앤비, AWS, BMW 그룹, 코카콜라 컴퍼니, 델 테크놀로지스,포드, 폭스콘, 구글 클라우드, MLB, NFL, OCI, 화이자, 로크웰 오토메이션, 세일즈포스, 삼성, 서비스나우, SK하이닉스,소프트뱅크, TSMC, 우버, 볼보, 폭스바겐 등 900개 이상의 조직이 참여할 예정이다. 엔비디아는 대규모 언어 모델(LLM)과 물리 AI부터 클라우드 컴퓨팅과 과학적 발견에 이르기까지 자사의 풀스택 플랫폼이 차세대 산업 혁명을 주도하고 있다고 소개한다. 젠슨 황 CEO는 “AI는 가능성의 한계를 뛰어넘어 어제의 꿈을 오늘의 현실로 만들고 있다. GTC는 최고의 과학자, 엔지니어, 개발자, 크리에이터들이 함께 모여 더 나은 미래를 상상하고 만들어가는 자리이다. GTC에 참여해 새롭게 진화한 엔비디아 컴퓨팅을 비롯한 산업과 사회를 변화시킬 AI, 로보틱스, 과학, 예술 분야의 혁신적인 기술들을 가장 먼저 만나보길 바란다”고 전했다. 한편, 엔비디아는 3월 20일 GTC에서 첫 번째 퀀텀 데이(Quantum Day)를 개최할 예정이다. 이 행사에는 전 세계 양자 컴퓨팅 커뮤니티와 업계 주요 인사들이 한자리에 모인다. 양자 컴퓨팅 업계의 리더들은 젠슨 황 CEO와 함께 패널 토론에 참여해 양자 컴퓨팅의 현재와 미래를 조명할 예정이다. 이 패널 토론회는 생중계되며 온디맨드로 제공된다.