NVIDIA 뉴스

알리바바가 공개한 2규모의 오픈 웨이트 모델 Qwen3.8-2.4T-A95B가 엔비디아 블랙웰 기반 GB300 NVL72에서 압도적인 추론 성능을 구현했습니다. 이 모델은 MoE 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 통해 최대 100만 토큰의 긴 컨텍스트를 효율적으로 처리하며, 사용자가 작업에 따라 추론 깊이를 조절할 수 있는 기능을 제공합니다.

엔비디아가 전력 인프라 개발사인 랑시에움에 최대 30억 달러를 투자하여 AI 데이터 센터 운영에 필요한 핵심 자산인 전력 및 그리드 연결권을 확보하려 합니다. 이는 AI 산업의 병목 현상이 칩 공급을 넘어 전기, 토지, 전력망 확보로 옮겨가고 있음을 시사합니다.

AI 인프라의 복잡성으로 인해 발생하는 하드웨어 성능 저하 및 연쇄 장애를 방지하기 위해 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 등 전 계층의 텔레메트리를 통합하는 전략이 필요합니다. NVIDIA 인프라 구성 요소를 적절한 모니터링 도구와 매핑하여 핵심 지표 중심의 단일 대시보드를 구축함으로써 장애 대응 능력을 높여야 합니다.

HPE와 NVIDIA는 데이터 및 인프라에 대한 완전한 통제권을 요구하는 규제 산업과 정부 기관을 위해 '소버린 AI' 전략을 추진합니다. 이들은 보안, 컴플라이언스, 프라이버시를 보장하는 맞춤형 AI 팩토리 솔루션을 통해 민감한 데이터를 현지 법규 내에서 안전하게 관리하며 혁신을 가속화할 수 있는 기반을 제공하고자 합니다.

엔비디아가 AI 에이전트의 비용과 효율을 동시에 최적화하는 오픈소스 라우팅 라이브러리 '네모 스위치야드'를 공개했습니다. 이 기술은 작업의 난이도와 비용, 지연시간 등을 분석해 가장 적합한 모델로 요청을 전달함으로써 운영 비용을 최대 74%까지 낮출 수 있습니다.

xAI 공동 창립자 이기르 바부슈킨이 설립한 리버 AI가 설립 두 달 만에 약 1조 5000억 원 규모의 대규모 투자를 유치했습니다. 이번 라운드에는 엔비디아와 AMD 벤처스가 전략적 투자자로 참여하여 맞춤형 오픈소스 AI 개발을 위한 강력한 기반을 마련했습니다.

라이트릭스(Lightricks)에서 분사한 LTX가 최신 오픈웨이트 비디오 모델인 LTX-2.5를 공개했습니다. 이번 모델은 영상 품질과 생성 속도를 대폭 개선했을 뿐만 아니라, 소비자용 GPU 및 맥 환경에서도 구동 가능한 경량화를 달성하여 로컬 활용 가능성을 높였습니다.

SK하이닉스가 약 5조 4천억 원을 투자해 미국 인디패키징 공장을 건설하며, 2028년 하반기 가동을 목표로 하고 있습니다. 이번 착공식은 엔비디아 등 글로벌 빅테크 리더들의 참석이 기대되는 만큼 AI 반도체 생태계 내 SK의 입지를 공고히 하는 계기가 될 전망입니다.

현대차그룹은 기존의 개별 프로세스 개선을 넘어, 신차 개발 기간 단축이라는 대규모 '톱 다운(Top-down)' AX 프로젝트를 추진하며 제조 경쟁력을 강화하고 있습니다. 이를 위해 사내 생성형 AI 플랫폼인 '에이치챗프로'를 도입하고 새만금 AIDC 설립 및 엔비디아와의 협력 등 인프라 구축에도 박차를 가하고 있습니다.

엔비디아가 기존 네모트론 3 울트라보다 약 두 배 큰 규모인 최소 1조 개의 매개변수를 가진 오픈소스 AI 모델 '네모트론 4' 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이는 고성능 오픈소스 모델을 통해 자사의 AI 생태계를 강화하고 GPU 수요를 지속적으로 창출하려는 전략의 일환입니다.

슈퍼마이크로는 엔비디아 GPU 기반 서버와 액체냉각 기술 수요 급증에 따라 전년 대비 매출이 92% 증가하는 기록적인 실적을 달성했습니다. 이와 함께 AI 특화 클라우드 기업인 코어위브 역시 매출이 112% 성장하며, 글로벌 빅테크의 인프라 투자가 하드웨어부터 클라우드까지 전방위적으로 확산되고 있음을 보여주었습니다.

AI 인프라 투자가 현금흐름을 넘어 대규모 부채와 주식 발행으로 확대되며 1873년 철도 붐과 같은 금융 위기 가능성이 언급되고 있습니다. 엔비디아는 AI 데이터센터를 투자 가능한 자산으로 만들기 위해 잔존가치를 보증하려 하며, 구글은 모델 경쟁을 넘어 TPU 기반의 범용 인프라 사업 확장에 집중하고 있습니다.

엔비디아가 300억 매개로 규모의 경량 MoE 모델인 '네모트론 3.5 라이트닝'과 효율적인 작업 배분을 돕는 '네모 스위치야드'를 공개했습니다. 또한, 1조 매개변수급 초대형 모델인 '네모트론 4' 개발 계획을 밝히며 오픈소스 AI 생태계 주도권을 통한 하드웨어 판매 증대 전략을 가속화하고 있습니다.

1873년 미국의 철도 확장과 그로 인한 경제 공황이 현재의 대규모 AI 인프라 투자 양상과 매우 유사하다는 점을 지적합니다. 특히 마이크로소프트를 제외한 주요 빅테크 기업들이 막대한 부채를 통해 AI 인프라를 구축하고 있어, 신용 경색 발생 시 시스템적 리스크가 될 수 있음을 경고합니다.

엔비디아가 대규모 에이전트 시스템에 최적화된 30B 파라미터 규모의 MoE 모델인 Nemotron 3.5 Lightning과 효율적인 요청 분산을 지원하는 오픈소스 라이브러리 NeMo Switchyard를 발표했습니다. 이번 발표는 다양한 크기의 모델을 조합해 특정 작업에 최적화된 에이전트를 구축하고, 비용과 성능 사이의 균형을 맞추는 기술적 토대를 제공합니다.

NVIDIA JetPack 7.2.1은 개발자의 의도를 실제 하드웨어 성능으로 연결하는 '에이전트 기반 비디오 스킬'과 Python 환경에서의 고성능 영상 처리를 지원하는 PyNvVideoCodec 2.2를 도입했습니다. 또한, 상위 모델인 Thor에서 T3000 성능을 에뮬레이션할 수 있는 기능을 추가하여 효율적인 AI 비디오 파이프라인 개발을 지원합니다.

Together AI는 AI 인프라 공급 부족에 대응하고자 IBM 클라우드와 2억 4천만 달러 규모의 GPU 컴퓨팅 계약을 체결했습니다. 이를 통해 2027년 1분기부터 엔비디아 HGX B300 시스템 기반의 대규모 추론 서비스를 제공할 예정입니다.

NVIDIA는 장시간 실행되는 AI 에이전트의 비용과 지연 시간을 줄이기 위해 최적화된 Nemotron 3.5 Lightning 모델을 공개했습니다. 이 모델은 30B MoE 구조를 통해 높은 정확도를 유지하면서도 기존 유사 규모 모델 대비 최대 4배 빠른 출력 속도를 제공하며, NeMo Switchyard를 통한 지능형 모델 라우팅을 지원합니다.

NVIDIA NeMo Switchyard는 AI 에이전트가 작업의 난이도, 비용, 인프라 상태에 따라 최적의 모델(Frontier vs Specialized)을 선택하도록 돕는 SDK입니다. 이를 통해 개발자는 단일 모델 사용 시 발생하는 높은 비용과 지연 시간을 줄이면서도 필요한 수준의 정확도를 유지할 수 있습니다.

한국기술교육대학교 엇커사업단이 로봇 시뮬레이션, CAE 물리 검증, 디지털 트윈 기술을 통합한 피지컬 AI 실무 교육 과정을 완료했습니다. 이번 교육은 엔비디아의 아이작 심과 옴니버스를 활용하여 가상 환경에서 학습된 모델을 실제 협동로봇에 적용하는 S2R(Sim-to-Real) 기술 실습을 포함했습니다.