HP코리아가 개발자와 데이터 사이언티스트 등 AI 직군 종사자를 위한 새로운 워크스테이션 ‘ZGX 나노 G1n AI 스테이션(ZGX Nano G1n AI Station)’을 국내 출시한다. ZGX 나노 G1n은 150mm 정사각형 크기의 소형 데스크톱 폼팩터에 대규모 AI 모델 실행을 위한 연산 환경을 구현했다. 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 직접 처리하는 로컬 방식으로 AI 개발과 추론을 수행해 클라우드 의존을 줄였다. ‘ZGX 나노 AI 스테이션’은 미래의 업무(Future of Work)를 새롭게 정의한다는 기업 비전 아래 HP가 새롭게 선보인 라인업이다. 로컬 AI 컴퓨팅 수요 증가, 데이터 보안 강화 필요성 증대, 클라우드 비용 부담 등 변화하는 환경에 대응하기 위해 고안됐다. 이번 ZGX 나노 G1n은 기존 데스크톱·노트북 환경에서 부족했던 대형 모델 처리와 개발자 경험을 보완하고, 기업의 AI 워크플로를 단계적으로 확장할 수 있는 기반을 제공한다.     ZGX 나노 G1n은 컴팩트한 폼팩터 안에 대규모 모델 처리를 위한 연산 체계를 갖췄다. 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 기반 아키텍처로 페타플롭(Petaflop, 초당 1000조 회 연산)급 성능과 최대 1000 TOPS(AI 전용 연산 단위) 성능을 제공하며, 128GB 통합 시스템 메모리를 적용해 최대 2000억 파라미터(매개변수)급 모델을 로컬에서 직접 실행 가능하다. ZGX 나노 G1n 두 대를 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7)으로 연결하면 처리 가능한 모델 규모가 최대 4050억(405B) 파라미터로 확장돼, 별도 데이터센터 구축 없이도 내부 수요에 맞춰 연산 환경을 유연하게 확장할 수 있다. HP는 개발자를 위한 다양한 소프트웨어도 지원한다. ZXG 나노 G1n 와 함께 제공되는 ‘ZGX 툴킷(Toolkit)’은 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code), ML플로우(MLFlow), 올라마(OlLAMa), 언슬로스(Unsloth) 등 주요 개발 도구를 포함해, 개발자의 초기 설정 부담을 줄이고 반복 작업 흐름을 간소화한다. 비주얼 스튜디오 코드 확장 프로그램을 이용할 경우 네크워크에 연결된 ZGX 나노 장치를 수동 IP 설정 없이 자동으로 검색·연결할 수 있어 개발 준비 과정도 한층 단순해졌다. 뿐만 아니라 엔비디아 AI 소프트웨어 스택과의 결합을 통해 대규모 언어 모델(LLM) 등 고성능 AI 워크로드를 클라우드 의존 없이 로컬에서 직접 처리할 수 있는 개발 환경을 제공한다. 로컬 환경이 주는 이점도 갖췄다. ZGX 나노 G1n은 AI 모델 학습과 추론을 로컬에서 처리해 외부 전송 과정에서 발생할 수 있는 노출 위험을 줄이며, 민감한 데이터를 기업 내부에서 일관되게 관리할 수 있어 보안 기준이 높은 환경에서도 안정적인 개발 작업을 지원한다. 클라우드 환경에서 발생하는 지연을 줄여 장기 프로젝트에서도 예측 가능한 비용 구조를 유지할 수 있고, 로컬에서 바로 작업을 이어갈 수 있어 운영 효율이 높다. HP 코리아의 김대환 대표는 “AI 개발 환경에서 속도·보안·비용 효율은 기업 경쟁력과 직결된다”면서, “ZGX 나노 G1n은 개발자가 복잡한 설정 없이 작업을 시작하고, 고도화된 모델까지 로컬에서 다룰 수 있는 환경을 제공한다. AI 개발의 속도와 안정성, 효율을 새로운 수준으로 끌어올릴 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 오픈 모델, 데이터, 라이브러리로 구성된 엔비디아 네모트론 3(NVIDIA Nemotron 3) 제품군을 발표했다. 산업 전반에서 투명하고 효율적이며 목적에 맞게 특화된 에이전틱 AI 개발을 지원하기 위한 네모트론 3 모델은 하이브리드 잠재 전문가 혼합 방식(mixture-of-experts : MoE) 아키텍처를 도입했다. 엔비디아는 “개발자가 대규모 환경에서 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 기업들이 단일 모델 기반 챗봇에서 협업형 멀티 에이전트 AI 시스템으로 전환함에 따라, 개발자들은 통신 과부하, 맥락 이탈, 높은 추론 비용 등 점점 더 많은 과제에 직면하고 있다. 또한 복잡한 워크플로를 자동화할 모델을 신뢰하기 위해 투명성에 대한 요구도 커지고 있다. 네모트론 3는 이러한 과제를 해결하며, 고객이 전문화된 에이전틱 AI를 구축하는 데 필요한 성능과 개방성을 제공한다. 네모트론 3 MoE 모델 제품군은 세 가지 규모로 구성된다. ▲네모트론 3 나노(Nano)는 300억 개의 파라미터를 갖춘 소형 모델로, 한 번에 최대 30억 개의 파라미터를 활성화해 목적에 맞는 고효율 작업을 수행한다. ▲네모트론 3 슈퍼(Super)는 약 1000억 개의 파라미터와 토큰당 최대 100억 개의 활성 파라미터를 갖춘 고정확도 추론 모델로, 멀티 에이전트 애플리케이션에 적합하다. ▲네모트론 3 울트라(Ultra)는 약 5000억 개의 파라미터와 토큰당 최대 500억 개의 활성 파라미터를 갖춘 대규모 추론 엔진으로, 복잡한 AI 애플리케이션을 지원한다. 현재 제공 중인 네모트론 3 나노는 컴퓨팅 비용 효율이 가장 뛰어난 모델로, 낮은 추론 비용으로 소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, AI 어시스턴트 워크플로, 정보 검색과 같은 작업에 최적화돼 있다. 이 모델은 고유한 하이브리드 MoE 아키텍처를 활용해 효율성과 확장성 측면에서 향상된 성능을 제공한다. 네모트론 3 나노는 네모트론 2 나노 대비 최대 4배 높은 토큰 처리량을 달성하며, 추론 토큰 생성량을 최대 60%까지 줄여 추론 비용을 절감한다. 또한 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원해 더 많은 정보를 기억할 수 있으며, 장시간에 걸친 다단계 작업에서도 정보 간 연결성을 높여 정확도를 향상시킨다. 네모트론 3 슈퍼는 낮은 지연 시간으로 다수의 협업 에이전트가 복잡한 작업을 수행해야 하는 애플리케이션에 강점을 보인다. 네모트론 3 울트라는 심층 연구와 전략적 계획 수립이 요구되는 AI 워크플로를 위한 고급 추론 엔진 역할을 수행한다. 네모트론 3 슈퍼와 울트라는 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반의 초고효율 4비트 NVFP4 훈련 포맷을 사용해 메모리 요구 사항을 줄이고 훈련 속도를 가속화한다. 이러한 효율성 덕분에 기존 인프라에서도 높은 정밀도 포맷 대비 정확도를 유지한 채 더 대규모 모델 훈련이 가능하다. 네모트론 3 모델 제품군을 통해 개발자는 특정 워크로드에 적합한 규모의 오픈 모델을 선택할 수 있다. 또한, 수십 개에서 수백 개의 에이전트로 확장하는 동시에 복잡한 워크플로에서 더 빠르고 정확한 장기 추론 성능의 이점을 누릴 수 있다.     네모트론 3 나노는 현재 허깅 페이스에서 제공되며, 베이스텐(Baseten), 딥인프라(DeepInfra), 파이어웍스(Fireworks), 프렌들리에이아이(FriendliAI), 오픈라우터(OpenRouter), 투게더 AI(Together AI) 등 추론 서비스 제공업체를 통해서도 이용할 수 있다. 네모트론 3 나노는 엔비디아 가속 인프라 전반에서 안전하고 확장 가능한 배포를 위해 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로도 제공된다. 퍼블릭 클라우드 고객의 경우, 네모트론 3 나노는 아마존웹서비스(AWS)에서 아마존 베드록(Amazon Bedrock, 서버리스 방식)을 통해 제공될 예정이며, 구글 클라우드, 코어위브, 크루소, 마이크로소프트 파운드리, 네비우스, 엔스케일, 요타에서도 곧 지원될 예정이다. 네모트론 3 슈퍼와 네모트론 3 울트라는 2026년 상반기에 제공될 예정이다. 또한, 엔비디아는 전문화된 AI 에이전트를 구축하기 위한 훈련 데이터세트와 최첨단 강화학습 라이브러리 컬렉션을 공개했다. 총 3조 개의 토큰으로 구성된 새로운 네모트론 사전 훈련, 사후 훈련, 강화학습 데이터세트는 고도화된 추론과 코딩, 다단계 워크플로 사례를 풍부하게 제공해 높은 역량을 갖춘 도메인 특화 에이전트 구축을 지원한다. 개발 속도를 높이기 위해 엔비디아는 네모트론 모델의 훈련 환경과 사후 훈련 기반을 제공하는 오픈소스 라이브러리인 네모 짐(NeMo Gym)과 네모 RL을 함께 공개했다. 또한 모델의 안전성과 성능을 검증할 수 있도록 네모 이밸류에이터(Evaluator)도 선보였다. 모든 도구와 데이터세트는 현재 깃허브(GitHub)와 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 제공되고 있다. 네모트론 3는 LM 스튜디오(LM Studio), 라마.cpp(lLAMa.cpp), SGLang, vLLM을 통해 지원된다. 이와 함께 프라임 인텔렉트(Prime Intellect)와 언슬로스(Unsloth)는 네모 짐의 즉시 사용 가능한 훈련 환경을 자사 워크플로에 직접 통합하고 있으며, 이를 통해 강력한 강화학습 훈련 환경에 보다 빠르고 손쉽게 접근할 수 있다. 엔비디아 네모트론은 엔비디아의 소버린 AI 전략을 지원한다. 유럽부터 대한민국에 이르는 다양한 조직들이 자체 데이터, 규제, 가치에 부합하는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 개방적이고 투명하며 효율적인 모델 채택을 가능하게 한다. 네모트론 3의 초기 도입 기업으로는 액센츄어, 케이던스, 크라우드스트라이크, 커서, 딜로이트, EY, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 팔란티어, 퍼플렉시티, 서비스나우, 지멘스, 시놉시스, 줌 등이 있다. 이들은 제조, 사이버보안, 소프트웨어 개발, 미디어, 커뮤니케이션 등 다양한 산업 전반의 AI 워크플로를 구현하기 위해 네모트론 제품군의 모델을 통합하고 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “오픈 혁신은 AI 발전의 토대이다. 네모트론을 통해 우리는 첨단 AI를 개방형 플랫폼으로 전환해, 개발자들이 대규모 환경에서 에이전틱 시스템을 구축하는 데 필요한 투명성과 효율을 제공하고 있다”고 말했다. 서비스나우의 빌 맥더멋(Bill McDermott) 회장 겸 CEO는 “엔비디아와 서비스나우는 수년간 AI의 미래를 함께 만들어왔으며, 최고의 순간은 아직 오지 않았다. 오늘 우리는 모든 산업의 리더들이 에이전틱 AI 전략을 빠르게 추진할 수 있도록 지원하는 데 있어 중요한 진전을 이루고 있다. 서비스나우의 지능형 워크플로 자동화와 엔비디아 네모트론 3의 결합은 탁월한 효율, 속도, 정확성을 바탕으로 계속해서 업계 표준을 제시할 것”이라고 말했다.

PTC 코리아가 12월 4일 ‘PTC 이노베이션 익스체인지 2025(Innovation Exchange 2025)’를 개최했다. 이번 행사에는 PTC 주요 고객사, 제조업계 관계자, 업계 전문가 등 약 250여 명이 참석한 가운데 국내 제조 설루션 업계의 인사이트를 교류하는 자리가 마련됐다. 특히, PTC는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 이에 기반한 AI 로드맵 및 전략을 국내 시장에 소개했다. 제조산업에서 AI를 활용하려면 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI가 일관된 답변을 제공할 수 있어야 한다. PTC는 정확하게 구조화된 데이터 기반(파운데이션) 위에 AI 기술을 내재화하는 한편, 제품 라이프사이클 전반에서 데이터를 구조적·체계적으로 관리하여 AI를 구동할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞출 계획이다. 이를 위해 PTC는 CAD, PLM(제품 수명주기 관리), ALM(애플리케이션 수명주기 관리), SLM(서비스 수명주기 관리) 등 설루션 포트폴리오를 중심으로 AI 기능을 제공하는 어시스턴트를 꾸준히 개발해 탑재할 예정이다.     행사에서 기조연설을 맡은 PTC의 톰 비안키(Tom Bianchi) 수석 부사장은 설계부터 운영까지 흩어져 있는 데이터를 유기적으로 연결하고 전체 제품 라이프사이클을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원하겠다는 향후 비즈니스 방향을 제시했다. 이어 PTC 프랑수아 라미(Francois LAMy) 수석 부사장은 PTC 인텔리전트 제품 라이프사이클 전반에 걸친 AI 결합 및 활용 방향을 설명했다. 아울러 PTC 킴벌리 킹(Kimberly King) 최고 파트너 책임자가 글로벌 기술 파트너십을 기반으로 AX 혁신 전략을 소개하고, PTC 코리아 지수민 설루션 컨설팅 본부장이 한국 시장 AI 전략 및 디지털 전환 방향성에 대해 발표했다. 한편, 이날 행사에서 PTC 코리아는 AI 및 클라우드 서비스에 전문성을 가진 디지털 엔지니어링 플랫폼 기업 에티버스와 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약을 통해 PTC와 에티버스는 함께 항공우주·방위 산업과 의료기기와 같이 복잡성이 높은 산업군에서 보다 차별화된 엔지니어링 서비스를 제공하고 시장 공략 및 고객 지원을 강화할 계획이다. PTC 코리아 김도균 대표는 “PTC가 새롭게 제시한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전과 AI 전략을 한국 시장에 정식으로 소개하는 이번 행사는 중요한 이정표가 될 것”이라며, “PTC는 시장 내 변화와 복잡성이 커지고 제품 개발 속도가 더욱 빨라지는 환경에서 국내 기업이 디지털 전환을 가속화하고 경쟁력을 높일 수 있도록 더욱 적극적으로 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (28)   피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver)는 고급 다물리학 CFD(전산유체역학) 해석 엔진으로, 대형 소용돌이 시뮬레이션(LES)을 항공우주, 자동차, 터보 기계 분야의 주류로 확장한 기술이다. 고유의 스케일링 기능을 갖춘 피델리티 LES 솔버는 고도화된 유체 역학 문제를 정확하게 예측할 수 있도록 설계되어, 공기소음학, 공기역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름 문제 등 전통적으로 복잡한 CFD 문제를 해결한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   피델리티 LES 솔버의 주요 특징 고정밀 시뮬레이션 : 이 솔버는 공기소음학, 공기역학, 연소, 열 전달 및 다상 흐름 등 복잡한 유체 역학 문제를 해결하는 데 적합하며, 특히 정확도가 중요한 분야에서 큰 장점을 제공한다. 메시 생성 : 클리핑된 보로노이 다이어그램을 이용하여 폴리헤드럴 메시(mesh)를 빠르고 확장 가능하며, 복잡한 기하학적 형상을 처리할 수 있는 견고한 방법으로 생성한다. 사용자는 필요한 곳에 해상도를 조정하거나, 복잡한 기하학적 구조에 대해 낮은 해상도의 시뮬레이션을 실행하고, 움직이는 기하학도 시뮬레이션할 수 있다. 확장성 : CPU 기반 또는 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경에서 높은 확장성을 제공하여, 큰 규모의 계산 집약적인 시뮬레이션을 수행할 때도 속도나 정확도를 희생하지 않고 처리할 수 있다. 고급 수치 방법 및 모델 : LES의 예측 정확성을 실현하려면 단순히 시간 의존성을 활성화하고 난류 모델을 변경하는 것 이상이 필요하다. 피델리티 LES 솔버는 안정성과 정확성을 높이기 위해 고급 수치 방법과 모델을 결합하여 다양한 시나리오에서 효과적으로 작동한다.   피델리티 LES 솔버의 적용 분야 항공우주 : 항공기 부품 주변의 흐름 역학을 예측하거나, 소음 발생을 이해하고, 공기역학 성능을 최적화하는 데 유용하다. 자동차 : 자동차 설계에서 공기 저항, 연소 모델링, 공기소음학 등의 시뮬레이션에 필수적인 도구이다. 터보 기계 : 터빈, 압축기 등과 같은 기계에서의 흐름을 정확히 시뮬레이션하여 효율성 및 신뢰성을 개선하는 데 도움을 준다. 피델리티 LES 솔버는 복잡하고 실제적인 시나리오에서 고급 CFD 설루션을 요구하는 엔지니어나 연구자에게 유용한 도구이다.   그림 1. 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)로 생성된 실물 크기 혼다 피트(Honda Fit)의 폴리헤드럴 메시   해석기는 다양한 유동 영역(저속 유동, 충격파를 동반한 고속 유동, 반응 유동 등)을 처리할 수 있도록 비정형 격자에 대한 이산 엔트로피 프레임워크(discrete entropy framework)를 일반화한 유한체적법(finite volume approach) 기반의 이산화(discretization) 기법을 사용한다. 이 방식은 복잡한 센서, 업윈딩 하이브리드화(upwinding hybridization), 또는 안정성을 위한 계수 조정 없이도 안정적이고 균일한 플럭스 이산화(flux discretization)를 가능하게 한다. 이 고유한 이산화 기법은 최신의 서브그리드 스케일 모델링(subgrid scale modeling) 및 벽면 모델링(wall modeling)과 결합되어, 격자 해상도에 대해 뛰어난 강인성을 가진 LES 기능을 제공한다.(그림 2)   그림 2. 샌디아 불꽃 D(Sandia FLAMe D) 실험 결과와 피델리티 LES 솔버의 다양한 격자 크기 결과 비교(위 : 온도 등고선, 아래 : 중심선 평균 및 RMS(평균제곱근) 온도)   공기역학(Aerodynamics) 피델리티 LES 솔버는 복잡한 형상의 공기역학력을 예측할 수 있으며, 저마하(low–Mach)에서 초음속(supersonic)에 이르기까지 다양한 유동 영역에서 정확한 예측이 가능하다. 예를 들어, 미세한 형상 설계 변경으로 인한 차량 항력 변화를 포착하거나(그림 3), 상용 항공기에서 높은 받음각(angle of attack) 조건에서의 실속(stall) 발생 시점을 정확히 식별할 수 있다.   그림 3. 피델리티 LES 솔버를 활용한 고정밀 CFD 시뮬레이션.(위 : 최대 양력, 실속(stall) 특성 및 분리 패턴 예측을 목표로 한 상용 항공기의 고정밀 시뮬레이션, 아래 : 자동차의 외부 공기역학 시뮬레이션)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 10월 22일 ‘고가의 GPU 없이도 최대 VRAM 96GB 작업 가능, HP Z AI 워크스테이션 및 사용기 소개’를 주제로, 강력한 미니 워크스테이션’을 표방한 HP Z2 미니 G1A(HP Z2 Mini G1A)를 소개하는 시간을 마련했다. AI와 디지털 콘텐츠 작업을 하고 있거나 시작하려는 기업·개인에게 G1A는 현실적인 대안이 될 것으로 기대된다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 이사, HP코리아 차성호 이사, 마루인터내셔널 배현수 부장   미니지만 96GB VRAM… ‘새로운 가성비 워크스테이션’ HP코리아 차성호 이사는 워크스테이션은 “단순 고성능 PC가 아니라, R&D·엔지니어링에서 무거운 애플리케이션을 장시간 안정적으로 돌리기 위해 설계된 장비”라고 정의했다. Z2 미니 G1A는 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max Pro) 기반 16코어 CPU, 통합형 CPU·GPU 구조를 채택해 지연 시간을 줄이고, 128GB 통합 메모리 중 최대 96GB를 VRAM으로 할당할 수 있는 것이 핵심이다. 기존에 96GB VRAM을 구성하려면 RTX 6000급 GPU 두 장이 필요했고, GPU 비용만 수천만 원이 들었다. Z2 미니는 이와 비슷한 메모리 용량을 훨씬 적은 비용으로 활용할 수 있어 기존에는 메모리 부족 때문에 시도조차 어려웠던 워크플로를 가능하게 하는 장비라는 설명이다. 폼팩터는 300W 파워 내장 미니 박스 형태로 책상 위·아래, 모니터 뒤, 랙 장착 등 다양한 설치가 가능하며, 팬·성능 모드를 선택해 저소음/성능/랙 환경에 맞게 튜닝할 수 있다. 타깃으로는 3D 모델링, 렌더링, 콘텐츠 제작, AI·LLM 개발, 데이 터 사이언스 등이 제시됐다. 차성호 이사는 “이 제품은 96GB VRAM을 통해 기존에는 메모리 한계 때문에 불가능했던 워크플로를 가능하게 만드는 새로운 형태의 미니 워크스테이션”이라고 말했다.   DCC·CAD·LLM까지… 실사용으로 본 성능과 활용성 마루인터내셔널 배현수 부장은 Z2 미니 G1A(AMD 라이젠 AI 맥스 프로 395, RAM 64GB)로 DCC·CAD·LLM·AI 이미지까지 실제 업무에 가까운 테스트를 진행한 사례를 발표했다. 시네벤치(Cinebench) 멀티코어 벤치마크에서는 애플의 M1 울트라보다 높은 점수가 나와 “생각보다 훨씬 강력한 성능”이라고 평가했다. 시네마 4D(Cinema 4D)에서는 약 2만 5000개 파트, 3100만개 폴리곤 규모의 CAD 기반 신을 무리 없이 조작했고, 레드시프트(Redshift) 및 브이레이(V-Ray) CPU 렌더에서도 대용량 신을 안정적으로 처리했다. 지브러시(ZBrush)에서는 1억 1000만개 폴리곤 모델도 부드럽게 다뤄, 대용량 메시에 강점을 보였다. 아이언캐드(IronCAD) 대형 어셈블리(2만 1800개 부품, 860MB 크기) 테스트에서는 RTX 2060 노트북과 비슷한 뷰포트 성능을 보여, CAD 엔지니어가 “이 작은 장비에서 이 정도 퍼포먼스가 나올 줄 몰랐다”며 놀랐다는 후기도 전했다. LLM 측면에서는 LM 스튜디오(LM Studio)로 20B급 모델을 로컬에서 구동해 실사용 감각을 확인했고, 올라마(OlLAMa) 기반 라마 모델로 한글 Q&A도 테스트했다. 배 부장은 “외부 챗GPT(ChatGPT)를 쓰기 어려운 보안 환경에서 로컬 LLM 실험용 장비로 충분히 의미가 있다”고 강조했다. 콤피UI(ComfyUI)를 통한 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)도 설정 변경 후 동작을 확인해, 로컬 AI 이미지 실험 환경으로서 가능성을 보여줬다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스 코리아는 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 기반의 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘Ascent GX10(어센트 GX10)’을 국내 공식 출시한다고 밝혔다. 에이수스 어센트 GX10은 높은 AI 성능과 공간 효율을 제공한다. 손바닥 정도의 사이즈임에도 최대 1000TOPs의 AI 성능을 구현하여 AI 연구원, 데이터 과학자뿐만 아니라 AI 기반 개발 및 연구를 필요로 하는 개인 및 기업 프로젝트에도 최적의 성능을 제공한다.     어센트 GX10은 내장된 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 통해 FP4 정밀도 기준 최대 1페타플롭의 AI 성능을 지원한다. 이를 위해 최신 세대 CUDA(쿠다) 코어와 5세대 텐서(Tensor) 코어를 탑재하였으며, NVLink C2C 인터커넥트를 통해 연결된 20개의 Arm 아키텍처 기반 고효율 코어를 포함하고 있다. 또한 128GB의 통합 시스템 메모리를 통해 최대 2000억개의 매개변수를 처리할 수 있으며, 엔비디아 커넥트X(NVIDIA ConnectX) 네트워크 인터페이스 카드를 활용해 GX10 시스템 두 대를 연결하여 라마 3.1(LLAMa 3.1)과 같이 더 많은 매개변수를 가진 대형 AI 모델도 효율적으로 학습하고 처리할 수 있다. 에이수스는 어센트 GX10이 가진 성능을 최대한 발휘할 수 있는 간편한 AI 모델 개발을 위한 쉬운 개발 환경을 제공한다. 개발자는 엔비디아 AI 소프트웨어 라이브러리를 사용할 수 있으며, 엔비디아 NGC 카탈로그와 엔비디아 개발자 포털에서 제공되는 소프트웨어 개발 키트(SDK), 오케스트레이션 도구, 프레임워크, 모델 등 다양한 리소스를 지원받을 수 있다. 여기에 더해 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)와 NIM 마이크로 서비스도 지원하여 다양한 연구 및 개발, 테스트가 가능하다. 에이수스는 국내 공식 대리점인 코잇, 크로스젠, 유니퀘스트, 대원CTS를 통해 어센트 GX10의 구매 및 상담이 가능하다고 전했다.

김지현 지음 / 2만 원 / 크레타    AI로 만드는 부의 지도와 미래 전략 기술의 변화 속도는 인간의 시간을 훨씬 뛰어넘고 있다. 지난 1년간의 변화는 과거 10년을 무색하게 했고, 한 달의 변화가 작년 한 해를 압축할 정도다. 불과 1년 전만 해도 AI는 삶 속에 스며들 것으로 전망했지만, 이제는 거대한 비약을 이루며 서비스와 제품이 쏟아져 나오는 현실에 직면했다. 기술은 더 이상 선택지가 아니며, 사회, 경제, 문화, 기업, 정치, 외교까지 압도하고 비즈니스 모델은 이를 기반으로 매년 180도 변화한다. 2026년을 관통하는 IT 키워드는 'AI 에이전트 시대의 개막'과 '메타버스의 부활' 두 가지로 압축된다. AI는 이제 도구가 아닌, 인간을 대신해 움직이는 새로운 인터페이스 개념으로 기기와 소프트웨어, 앱과 서비스 전체에 탑재되어 우리의 손발이 될 것이다. 메타버스는 MR(혼합현실) 디바이스와 AI 에이전트가 결합하면서 긴 잠에서 깨어나 다시 한번 도약할 것으로 전망된다. 이 책은 AI 에이전트와 메타버스가 이끄는 세 번째 혁명의 문 앞에서, 다가올 2026년을 준비하기 위한 IT 기술의 흐름과 전략, 그리고 대한민국의 미래를 담았다. AI 에이전트가 여는 새로운 플랫폼 시대와 대한민국의 소버린 AI 전략 2026년 IT 산업은 '일하는 AI'가 현실이 되는 해다. 대답하고 글을 생성하던 AI는 이제 목표를 이해하고 계획을 세워 스스로 일을 끝내는 디지털 대리인으로 거듭났다. 지난 3년간 LLM에서 RLM, LAM으로 이어지는 진화는 'AI 에이전트'라는 형태, 즉 인간과 나란히 일하는 파트너로서 AX(AI 트랜스포메이션)를 이끌고 있다. 이 책은 이러한 변화 속에서 개인과 기업이 어떤 기술을 자동화하고 어떠한 역량을 쌓아야 하는지 명확히 제시하고자 했다. 동시에 미국과 중국의 AI 패권 경쟁 속에서 한국이 취해야 할 AI 전략, 즉 '소버린 AI'를 향한 의지를 강조했다. 한국은 반도체와 네트워크 강점을 기반으로 AI 데이터센터, 국산 LLM, 산업별 에이전트 서비스 생태계를 동시에 키워야 하는 시점을 맞이했다. 기업 또한 AX 전략을 강화하고, AI 윤리, 안정성, 데이터 주권 문제에 대한 책임의식도 가져야 한다고 역설했다. 이 책은 기술, 산업, 국가 전략을 동시에 관통하며 2026년을 준비하는 기업 리더와 실무자에게 꼭 필요한 전략서가 될 것이다. 생각하는 AI와 행동하는 AI가 만나 혁신가 AI가 활동하는 2026년, 이 책을 통해 실행 가능한 통찰을 얻길 바란다.

아마존웹서비스(AWS)가 포괄적인 에이전틱 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’를 출시한다고 발표했다. AWS는 “미션 크리티컬 시스템 구축 경험을 바탕으로 개발된 아마존 베드록 에이전트코어는 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 종합 에이전트 플랫폼으로, 에이전트의 비결정적 특성에 최적화된 프로덕션 환경을 제공한다”고 소개했다. 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트를 파일럿에서 프로덕션까지 신속하게 전환하고 개발자가 에이전트를 구축, 배포, 운영하는 데 필요한 완전한 기반을 제공한다. 개발자는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 에이전트에 도구, 메모리, 데이터를 손쉽게 연결할 수 있으며, 몇 줄의 코드로 안전하고 확장 가능한 런타임 환경에 배포할 수 있다. 또한 엔터프라이즈급 접근 제어 및 관리 기능을 통해 안정적으로 운영할 수 있다. 이 모든 기능은 인프라를 관리 없이 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 선택해 쉽게 시작할 수 있다. 에이전트코어는 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 완전 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다. 기업은 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며 엔터프라이즈급 인프라 및 도구에 대한 액세스와 함께 높은 유연성을 제공한다. 에이전트코어는 통합 또는 개별 사용이 가능한 컴포저블(composable) 서비스를 제공한다. 기업은 크루AI, 구글 ADK, 랭그래프, 라마인덱스, 오픈AI 에이전트 SDK, 스트랜드 에이전트 등 선호하는 프레임워크와 아마존 베드록에서 제공되는 모델 또는 오픈AI, 제미나이 등 아마존 베드록 외부 모델을 사용하여 필요한 에이전트코어 서비스를 선택할 수 있다.     에이전트코어 코드 인터프리터(AgentCore Code Interpreter)는 격리된 환경에서 에이전트가 코드를 안전하게 생성하고 실행할 수 있게 하며, 에이전트코어 브라우저(AgentCore Browser)는 대규모 웹 애플리케이션 상호작용을 지원한다. 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)는 기존 API와 AWS 람다(AWS LAMbda) 함수를 에이전트 호환 도구로 전환하고 기존 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP) 서버에 연결하며, 지라, 아사나, 젠데스크 등 서드파티 비즈니스 도구 및 서비스와의 원활한 통합을 제공한다. 에이전트코어 아이덴티티(AgentCore Identity)를 통해 에이전트는 오스(OAuth) 표준을 사용한 적절한 인증 및 권한 부여로 이러한 도구에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있다. AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있어야 한다. 에이전트코어 메모리(AgentCore Memory)는 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리하지 않고도 정교하고 컨텍스트를 인식하는 경험을 만들 수 있도록 지원하며, 에이전트가 사용자 선호도, 과거 상호작용, 관련 컨텍스트에 대한 상세한 이해를 구축하고 유지할 수 있게 한다. 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 기반의 에이전트코어 옵저버빌리티(AgentCore Observability)는 실시간 대시보드와 상세한 감사 추적을 통해 포괄적인 모니터링을 제공한다. 기업은 모든 에이전트 작업을 추적하고 문제를 신속하게 디버깅하며 성능을 지속적으로 최적화할 수 있다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry : OTEL) 호환성을 통해 다이나트레이스, 데이터독, 아리제 피닉스, 랭스미스, 랭퓨즈 등 기존 모니터링 도구와 통합된다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션과 달리 실행 시간이 불규칙하다. 에이전트코어 런타임(AgentCore Runtime)은 이러한 변동성(variability)에 대응해 필요에 따라 제로에서 수천 개의 세션으로 자동 확장되며 장시간 실행 작업을 위한 업계 최고 수준의 8시간 런타임을 제공한다. 에이전트코어는 에이전트가 안전하게 작동할 수 있도록 모든 서비스에 보안을 내장했다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경과 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 지원하여 네트워크 트래픽을 비공개로 안전하게 유지한다. 에이전트코어 런타임은 마이크로VM 기술을 통해 매우 높은 수준의 보안을 제공하여 각 에이전트 세션에 고유한 격리된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 데이터 유출을 방지하고 모든 상호작용의 무결성을 유지한다. 에이전트코어는 키로(Kiro), 커서AI(Cursor A)I와 같은 통합 개발 환경(IDE)과 호환되는 MCP 서버를 통해 프로덕션급 에이전트 구축을 지원한다. AWS는 “시작까지 단 몇 분밖에 걸리지 않지만 이는 단순한 도구가 아니라 강력한 보안을 유지하면서 제로에서 수천 개의 세션으로 즉시 확장할 수 있는 완전한 기능의 프로덕션급 설루션”이라고 소개했다. 아마존 디바이스 운영 및 공급망(Amazon Devices Operations & Supply Chain) 팀은 에이전트코어를 사용하여 에이전틱 제조 접근 방식을 개발하고 있다. AI 에이전트들은 제품 사양을 사용하여 함께 작업하며 수동 프로세스를 자동화하며 협업한다. 한 에이전트는 제품 요구사항을 읽고 품질 관리를 위한 상세한 테스트 절차를 만들고, 다른 에이전트는 제조 라인의 로봇에 필요한 비전 시스템을 훈련시킨다. 그 결과 기존에 며칠이 걸리던 객체 감지 모델 미세 조정이 1시간 이내에 높은 정밀도로 단축됐다. 에이전트코어는 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 도쿄, 더블린, 프랑크푸르트, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 9개 AWS 리전에서 정식 출시됐다. 기업은 에이전트코어에서 작동하도록 설계된 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)의 사전 구축된 에이전트 및 도구를 통해 가치 실현 시간을 가속화할 수 있다.

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.

SAP가 10월 6일부터 3일간 미국 라스베이거스에서 새롭게 선보인 연례행사 ‘SAP 커넥트(SAP Connect)’를 개최했다고 밝혔다. SAP는 이번 행사에서 AI, 데이터 및 애플리케이션의 통합이 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지를 선보였다. 특히 이번 발표에서 ▲인간과 협력해 성과를 높이는 쥴(Joule)의 역할 기반 AI 어시스턴트 네트워크 ▲더 깊은 인사이트를 제공하는 확장형 데이터 생태계 ▲공급망 리스크를 사전에 예측하는 소프트웨어 등의 설루션을 공개하며, 비즈니스 운영 방식에 대한 새로운 혁신을 제시했다.     SAP는 비즈니스 스위트의 가치 창출 중심에 있는 핵심 AI 엔진으로서 쥴의 차세대 단계를 공개했다. SAP 비즈니스 스위트 전반의 애플리케이션과 데이터를 기반으로, SAP는 쥴에 새로운 세대의 역할 인식형 어시스턴트를 도입했다. 각 어시스턴트는 특정 비즈니스 역할을 수행하는 사람과 함께 협업하도록 설계됐으며, 쥴의 어시스턴트는 업무에 적합한 에이전트를 활용해 이를 구성, 조율 및 관리함으로써 인간이 보다 높은 수준의 인사이트와 생산성을 발휘하는 데 집중할 수 있도록 한다. 특히 전문화된 쥴 에이전트(Joule Agent) 라이브러리는 특정 기능 내에서 복잡한 워크플로를 수행하도록 설계되어 쥴의 어시스턴트를 지원한다. 피플 매니저 어시스턴트(People Manager Assistant)는 보상 이상 징후와 같은 문제를 발견하고 해결하는 데 도움을 주는 새로운 피플 인텔리전스 에이전트(People Intelligence Agent)를 포함한 전문 에이전트 팀을 조율해 관리자가 성과를 이끌 수 있도록 지원한다. 또한 새롭게 선보이는 재무 계획 어시스턴트(Financial Planning Assistant)는 현금 흐름을 최적화하고 이자 수익을 높이는 새로운 현금 관리 에이전트(Cash Management Agent)를 포함한 전문 에이전트 그룹의 도움을 받아 재무 담당자가 효율성을 높일 수 있도록 돕는다. 이처럼 새로운 역할 인식형 AI 어시스턴트는 개별 비즈니스 영역에서 성과를 향상시키기 위해 사람과 협력할 뿐 아니라, 복잡한 전사적 문제를 해결하기 위해 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 함께 해결한다. 데이터는 AI 혁신의 원동력이지만, 여전히 여러 시스템에 분산되어 있는 경우가 적지 않다. SAP는 이번 행사에서 이러한 장벽을 없애기 위해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 커넥트(SAP Business Data Cloud Connect : SAP BDC 커넥트)를 선보였다. SAP BDC 커넥트는 SAP BDC를 파트너 플랫폼과 안전하게 연결해, 조직과 기술의 경계를 넘어 비즈니스 데이터 제품이 양방향으로 오갈 수 있도록 지원한다. 아울러 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 데이터는 SAP 시스템 내에 안전하게 보관되면서도 고객의 기존 데이터 플랫폼에서 즉시 액세스할 수 있으며, 비용이 많이 드는 복제 없이도 비즈니스 맥락을 그대로 유지할 수 있다. 그 결과, 사일로는 줄어들고, 데이터 파이프라인은 단순해지며, 중복은 사라지고, 필요한 시점과 장소에 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 제공할 수 있다. 또한 SAP는 데이터브릭스(Databricks)와 구글 클라우드(Google Cloud)가 SAP BDC 커넥트를 지원하는 첫 공식 파트너이며, 향후 더 많은 파트너가 추가될 예정이라고 밝혔다. SAP 데이터브릭스(SAP Databricks)는 지난 2월 SAP BDC 내의 데이터 서비스로 유지될 것이라고 발표한 바 있으며, SAP BDC 커넥트는 개방형 데이터 생태계 전반에 걸쳐 이러한 혜택을 확장했다. 이번 파트너십은 고객에게 분석 및 AI를 위한 데이터 제품에 대해 더욱 신속하게 접근할 수 있고, 원천 데이터에서 실시간 비즈니스 성과로 전환하는 과정을 한층 빠르고 간단하게 수행할 수 있도록 지원한다. SAP의 차별화된 가치 제안의 핵심은 데이터가 생성되고 AI 기반 인사이트를 경험하는 엔터프라이즈 애플리케이션이다. SAP 공급망 오케스트레이션(SAP Supply Chain Orchestration)은 쥴의 역량과 실시간 지식 그래프를 결합한 새로운 AI 네이티브 설루션으로, 여러 단계의 공급업체까지 실시간 위험을 감지하고 이에 대한 대응을 효과적으로 조율한다. 이를 통해 고객은 비용을 절감하고 공급망을 원활하게 유지할 수 있다. SAP 인게이지먼트 클라우드(SAP Engagement Cloud)는 새로운 고객 경험 설루션으로, 비즈니스에 중요한 맥락을 활용하여 고객, 공급 업체 및 기타 이해관계자 전반에 걸쳐 상호작용을 개인화한다. 또한 이번 행사에서는 차세대 SAP 아리바(SAP Ariba) 조달 제품군이 조달부터 공급업체 관리에 이르기까지 지출 관리의 모든 단계에 인텔리전스를 제공하는 AI 네이티브 설루션으로 주목받기도 했다. SAP의 무하마드 알람(Muhammad ALAM) 제품 엔지니어링 총괄 및 이사회 임원은 “불확실성이 일상이 된 시대에 기업이 성장하기 위해서는 최고의 애플리케이션을 단순히 조합하는 것 이상의 접근 방식이 필요하다”면서, “이번 행사에서 발표한 내용은 AI, 데이터 및 애플리케이션이 하나로 결합되어 더 나은 의사결정, 더 빠른 실행, 그리고 확장할 수 있는 혁신을 주도하는 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite)의 강력한 힘을 보여준다”고 말했다.