NVIDIA 뉴스

NVIDIA Transformer Engine을 활용해 JAX 환경에서 MoE(Mixture of Experts) 학습 처리량을 10.4배 개선하여 DeepSeek-V3의 성능을 비약적으로 높였습니다. 이 기술은 토큰을 버리지 않는 'Dropless MoE' 방식을 지원하며, 불규칙한 데이터 구조(Ragged Tensors)를 효율적으로 처리하는 최적화된 커널을 제공합니다.

8월 글로벌 벤처 펀딩 규모는 전년 대비 122% 증가한 420억 달러를 기록했으며, Y Combinator는 딜 횟수 면에서, General Catalyst는 대규모 라운드 리드 면에서 가장 활발했습니다. 특히 Nvidia는 AI 스타트업을 대상으로 투자 속도를 급격히 높이며 기술 공급자를 넘어 핵심 투자자로 부상하고 있습니다.

NIPA는 미국 엔비디아 본사에서 글로벌 AI 평가기관 AA와 업무협약을 체결하고 국내 AI 모델의 글로벌 성능 검증 및 신뢰도 제고를 추진한다. 이번 협약에는 한국의 AI 경쟁력이 세계 3위 수준임을 인증하는 내용이 포함되었으며, 엔비디아와의 AI 인프라 및 글로벌 진출 협력 방안도 함께 논의되었다.

업스테이지의 김성훈 대표와 진윤정 CFO가 미국 엔비디아 본사를 방문하여 GPU 지원을 포함한 5가지 협력 안건을 논의했습니다. 이번 방문은 엔비디아 측의 직접적인 초청으로 이루어졌으며, 양사는 향후 긴밀한 소통과 협력을 이어가기로 했습니다.

한국항공우주연구원이 2027년 7월까지를 1차 AX 이행 기간으로 정하고, 항공우주 전문 지식과 데이터를 AI와 연결하는 '카리 브레인' 플랫폼 구축에 착수했습니다. 엔비디아 B200 등 고성능 GPU 인프라를 기반으로 연구 개발과 행정 업무 전반에 생성형 AI를 도입하여 연구 효율성을 극대화할 계획입니다.

ZLUDA와 AMD HIP SDK를 활용하여 Windows 환경의 AMD GPU에서 CUDA 전용 애플리케이션과 LibTorch 워크로드를 구동할 수 있는 새로운 기술 스택이 공개되었습니다. 현재 Radeon RX 9060 XT에서 검증되었으며, cuBLAS 등 주요 CUDA 라이브러리의 호환성을 확보하여 AI 학습 및 추론 가능성을 입증했습니다.

ZLUDA와 AMD HIP/ROCm을 결합하여 Windows AMD GPU에서 CUDA용 프로그램을 실행할 수 있게 하는 자동화 스크립트 프로젝트가 소개되었습니다. Radeon RX 9060 XT 환경에서 LibTorch 기반의 강화학습 모델 학습을 성공적으로 검증하며 하드웨어 호환성 레이어의 실효성을 입증했습니다.

젠슨 황 엔비디아 CEO는 AI 기업 투자와 GPU 공급이 맞무린 구조가 단순한 자금 순환이 아닌 거대한 가치 창출 과정임을 강조하며 시장의 우려를 일축했습니다. 다만, AI 인프라 투자 규모가 급증함에 따라 실제 수요와 주문량 사이의 괴리 및 하이퍼스케일러의 부채 리스크에 대한 경계의 목소리도 공존하고 있습니다.

앤스로픽(Anthropic) 연구원을 비롯한 AI 내부자들의 인류 멸종 경고에 대해, 엔비디아와 그라인드르 등 주요 경영진들이 이를 근거 없는 공포나 기업 가치 부풀리기를 위한 전략으로 비판하며 대립하고 있습니다. AI 안전성 이슈가 단순한 기술적 문제를 넘어 규제와 시장 독점 논란으로 확산되는 양상입니다.

엔비디아가 앤트로픽의 IPO를 위해 최대 100억 달러(약 13.4조 원) 규모의 앵커 투자 참여를 논의하고 있습니다. 이번 투자가 성사될 경우 AI 하드웨어와 소프트웨어 생태계 간의 전략적 협력 관계가 더욱 공고해질 것으로 보입니다.

NVIDIA의 Personal AI Router는 동일 네트워크 내 여러 컴퓨터의 GPU 자원을 활용해 AI 요청을 분산 처리하는 로컬 추론 라우터입니다. Ollama와 LM Studio를 지원하며, 기존 API 호환성을 유지하면서 여러 에이전트의 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

현대차그룹은 자체 자율주행 시스템 '아트리아 AI'의 양산 시점을 2029년 하반기로 조정하고, 그 공백을 엔비디아 솔루션 기반의 차량으로 메우기로 했습니다. 이는 중간 단계의 제품 출시보다는 최종 목표인 고도화된 자율주행 기술의 완성도를 높이고 실차 데이터를 확보하기 위한 전략적 결정입니다.

현대차그룹은 2028년 엔비디아 기반의 레벨 2++ 주행 기능을 시작으로, 2029년 하반기에는 자체 개발한 '아트리아 AI'를 양산차에 탑재할 계획이다. 이를 위해 센서 표준화와 데이터 플라이휠 전략을 통해 실도로 데이터를 대규모로 확보하고 AI 학습 성능을 지속적으로 고도화하는 전략을 추진한다.

현대차그룹은 엔비디아와의 협업을 통해 2028년 레벨2+ 자율주행을 상용화하고, 2029년에는 독자적인 '아트리아 AI'를 탑재한 차량을 선보이는 투트랙 로드맵을 공개했습니다. 외부 기술로 양산 속도를 높이는 동시에, 확보된 실차 데이터를 자체 AI 고도화에 활용하는 데이터 플라이휠 체계를 구축할 계획입니다.

엔비디아는 칩 판매를 넘어 고객의 데이터센터 수익을 보증하고 자금 조달을 돕는 금융 서비스로 사업 영역을 확장하며 AI 인프라 수요를 관리하고 있습니다. 이는 하이퍼스케일러의 자체 칩 개발에 대응해 네오클라우드와 오픈 웨이트 모델 생태계를 육성하려는 전략이지만, 수요 둔화 시 막대한 재무적 부담을 떠안을 수 있는 리스크를 내포합니다.

엔비디아가 200억 달러 규모로 진행한 그로크의 핵심 기술 및 인력 확보(acquihire)가 미 법무부의 반독점 조사 대상이 되었습니다. 하지만 엔비디아가 이미 개방형 랙 설계와 네트워킹 기술을 통해 타사 칩도 수용 가능한 생태계를 구축했기에, 이번 규제가 시장 경쟁 구도를 근본적으로 바꾸기는 어려울 것이라는 전망이 나옵니다.

옴니사는 가상 데스크톱 플랫폼 '호라이즌'과 'NVIDIA vGPU'를 결합하여 API가 없는 레거시 프로그램이나 고성능 렌더링이 필요한 작업에 AI 에이전트를 활용하는 네 가지 사례를 발표했습니다. 이를 통해 AI 개발 환경의 효율화부터 시각적 데이터를 분석하는 시각적 AI까지 기업의 AI 인프라 활용 범위를 획기적으로 넓힐 수 있습니다.

엔비디아의 프리미엄 클라우드 서비스는 막대한 비용으로 인해 초기 스타트업과 개인 개발자에게 큰 진입 장벽이 됩니다. 대신 알리바바와 텐센트 클라우드의 저렴한 CPU 인스턴스를 활용해 데이터 전처리, 벡터 DB 호스팅 등 GPU가 필요 없는 워크로드를 운영함으로써 인프라 비용을 극적으로 절감할 수 있습니다.

글로벌 상위 10대 <0xED><0x8C><0xB9>리스 기업의 2분기 매출이 AI 서버 및 ASIC 수요 폭증에 힘입어 전년 동기 대비 73% 성장했습니다. 엔비디아가 압도적 1위를 수성한 가운데, AMD는 에이전틱 AI 확산에 따른 CPU 수요로 퀄컴을 밀어내고 3위를 기록했습니다.

엔비디아가 AI 다음의 핵심 먹거리로 AI 보안 기술을 낙점하며, 하드웨어와 보안 기업, 사용자가 협력하는 새로운 산업 모델을 제시했습니다. 다만, 기술의 높은 비용 부담과 실효성에 대한 불확실성으로 인해 업계 내에서도 긍정적 전망과 신중론이 팽팽하게 맞서고 있습니다.