NVIDIA GTC 2026 대회가 이번 주 미국 캘리포니아 산호세에서 개최되었으며, 3월 16일부터 19일까지 진행됩니다. 190개국에서 온 3만 명 이상의 개발자, 연구원 및 기업 대표가 참가하며, 총 1000여 개 세션이 예정되어 있습니다.

이전에 대회에서 여러 중요한 신호가 이미 발표되었습니다: NVIDIA는 이전에 인수한 Groq 기술을 자사 제품 라인에 통합하고 있으며, 삼성은 NVIDIA를 위한 AI 칩 생산에 처음 참여할 예정입니다. 동시에 OpenAI는 NVIDIA의 새로운 추론 칩 세대의 초기 고객 중 하나가 될 전망입니다. 이러한 일련의 움직임은 NVIDIA가 AI 교육 칩의 주요 업체에서 더 나아가 추론 칩 시장으로 확장하고, 공급망 다양화를 통해 TSMC에 대한 의존성을 낮추고 있음을 보여줍니다.

올해 대회에서는 "빌드어클로"라는 OpenClaw 전용 체험 영역이 설치되었습니다. 참가자들은 NVIDIA 엔지니어의 지도 아래에서 실시간으로 실행 가능한 AI 에이전트를 맞춤 및 배포할 수 있습니다.

AI 산업의 연례 기술 발표 플랫폼 중 하나로, NVIDIA CEO 황렌훈은 3월 17일 베이징 시간으로 새벽 2시에 기조 연설을 진행했으며, 전문은 여기에서 확인할 수 있습니다: 《황렌훈 GTC 연설 전문: 2027년 시장 수요가 1조 달러를 초과할 것; 모두가 OpenClaw 전략 수립해야 함》.BlockBeats AI 모니터링팀 1M AI News는 대회의 핫 이슈 및 주요 내용을 실시간으로 업데이트하며, 최신 소식은 아래와 같습니다:

3월 18일

Mistral, GTC에서 Forge 발표: 기업이 소유 데이터로부터 제로부터 맞춤 AI 모델을 훈련

감시에 따르면, 프랑스 AI 기업 Mistral은 GTC 대회에서 기업용 플랫폼 Forge를 발표했으며, 기업 및 정부는 Mistral의 오픈 가중치 모델 라이브러리를 사용하여 소유 데이터에서 제로부터 맞춤 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 미세 조정 및 RAG와는 다르게, Forge는 완전한 재훈련을 지원하며, 비영어 자연어 처리, 높은 수직 도메인, 강화 학습을 통해 에이전트 시스템을 훈련해야 하는 시나리오에 적합합니다.

Forge는 합성 데이터 파이프라인 생성 도구를 갖추고 있으며, Mistral의 "전선 배치 엔지니어" (FDE) 팀이 고객 현장에 내장되어 데이터 정리 및 평가 구축을 지원합니다. 초기 파트너사로는 Ericsson, 유럽 우주국, 네덜란드 칩 장비 제조업체 ASML 등이 있습니다. Mistral CEO 아서 멘쉬는 올해의 연간 반복 매출이 10억 달러를 넘을 것으로 전했습니다.

NVIDIA, 중국 H200 칩 생산 재개: 황량훈 CEO, 중미 양국 승인 획득 확인

1M AI 뉴스의 보도에 따르면, NVIDIA CEO 황량훈은 GTC 2026 컨퍼런스에서 중국 시장을 대상으로 한 H200 칩 생산 라인을 재가동 중이라고 발표했습니다. 그는 이미 중미 양국 정부의 허가를 받았으며, 중국의 다수 고객으로부터 구매 주문을 받았다며 "우리의 공급망이 가동 중"이라고 말했습니다. 생산 재개 작업은 몇 주 전에 시작되었습니다.

H200는 NVIDIA의 이전 세대 Hopper 아키텍처를 기반으로 한, 미국 수출 제한을 충족하기 위해 중국 시장을 위해 설계된 버전입니다. 이전에 트럼프 행정부는 작년 4월 중국 수출에 라이센스 신청이 필요하다고 요구했고, NVIDIA는 이에 따라 55억 달러의 손실을 인정하고 중국 판매를 중단했습니다. 지난해 12월 정책이 변화하여 NVIDIA는 판매 재개가 허용되었으나 기한을 정해 엄격한 조건이 따라왔습니다: 배송량 상한선 설정, 제삼자 검토 필수, 미국 정부에 25%의 매출 분배.

황량훈은 이전에 NVIDIA 블랙웰 및 루빈 시리즈가 2027년까지 1조 달러를 넘을 매출을 창출할 것으로 예상했지만, 해당 목표에 중국 H200 판매 금액은 포함되지 않았습니다.

3월 17일

NVIDIA, 물리 AI를 위한 '데이터 공장' 공개: Cosmos 모델 기반의 대량 훈련 데이터 생성, 4월 공개

1M AI 뉴스에 따르면, NVIDIA는 GTC 컨퍼런스에서 Physical AI Data Factory Blueprint을 발표했습니다. 이는 로봇, 시각 AI 에이전트 및 자율 주행을 대상으로 하는 오픈 소스 참조 아키텍처로, 훈련 데이터 생성, 증강 및 평가를 자동화된 파이프라인으로 통합합니다. NVIDIA Omniverse 및 시뮬레이션 기술 부사장 Rev Lebaredian은 "이 새로운 시대에는 컴퓨팅 파워가 데이터입니다."라고 말했습니다.

이 청사진은 세 가지 모듈화된 구성 요소로 구성됩니다:

1. Cosmos Curator: 대규모 실제 및 합성 데이터 세트를 처리, 정제 및 주석 처리합니다.

2. Cosmos Transfer: 환경 및 조명 변형을 통해 데이터 양을 지수적으로 확장하여 실제 세계에서 채집하기 어려운 꼬리 장면을 커버합니다.

3. Cosmos Evaluator: 생성된 데이터에 대해 물리적 정확성 평가 및 필터링을 자동으로 수행하며, GitHub에서 오픈 소스로 제공됩니다.

Orchestration Framework OSMO는 Claude Code, OpenAI Codex, Cursor 등의 AI 프로그래밍 에이전트를 통합하여 계산 리소스를 자동으로 관리하고 병목 현상을 해결할 수 있습니다. Microsoft Azure 및 Nebius는 각자의 클라우드 인프라에 이 청사진을 통합했으며, FieldAI, Hexagon Robotics, Skild AI, Uber, Teradyne Robotics 등이 사용 중입니다.

NVIDIA도 Alpamayo 1.5를 훈련하는 데 이 청사진을 활용하며, 이는 NVIDIA에 따르면 자율 주행의 꼬리 장면에 중점을 둔 최초의 오픈 소스 추론 기반 시각 언어 액션(VLA) 모델이며, 네비게이션 가이드, 조건 제어 힌트 및 다중 카메라 유연 구성을 지원합니다. 자율 주행 트럭 기술 회사 PlusAI는 Alpamayo를 해당 트럭 플랫폼에 적용할 예정입니다. 완전한 청사진은 4월에 GitHub에서 오픈 소스로 공개될 예정입니다.

NVIDIA, Google DeepMind와 협력하여 AlphaFold 데이터베이스 확장, nvQSP로 약물 시뮬레이션 가속화 77배

1M AI News 에 따르면, NVIDIA는 GTC 컨퍼런스에서 BioNeMo 플랫폼의 다양한 의료 AI 발전을 발표했습니다. 단백질 약물 디자인 모델 Proteina-Complexa는 구조 기반 약물 발견과 치료 단백질 개발을 가속화할 수 있으며, 노보 노르디스, Viva Biotech 및 Manifold Bio가 이 모델을 사용하여 특이적인 단백질을 디자인하고 실험적 검증을 완료했습니다.

NVIDIA는 Google DeepMind, EMBL 유럽 생물정보연구원 및 서울대학교와 협력하여 AlphaFold 단백질 구조 데이터베이스를 약 3000만 개의 단백질 복합체 예측으로 확장했으며, 이 중 170만 개의 고신뢰도 예측이 AlphaFold 데이터베이스에 통합되어 새로운 약물 타깃 및 질병 생물학 발견을 가속화하는 데 사용됩니다.

엔비디아는 nvQSP를 출시했습니다. 이는 GPU 가속 양자 시스템 약리학 시뮬레이션 엔진으로, 기준 테스트에서 전통적인 단일 스레드 CPU 시뮬레이션보다 77배 빠르며, 연구자들이 임상 실험 이전의 계산 모델에서 수백 가지 용량 수준 및 환자 하위 집단을 탐색할 수 있게 합니다.

삼성, GTC에서 제7 세대 HBM4E 최초 공개: 단일 핀 16Gbps, 대역폭 4TB/s, 제6 세대 HBM4는 베라 루빈에 양산 중

1M AI News에 따르면, 삼성전자가 엔비디아 GTC 컨퍼런스에서 제7 세대 하이브리드 메모리 HBM4E를 최초로 공개했습니다. 단일 핀 속도는 16Gbps이며, 총 대역폭은 4.0 TB/s입니다. 이는 삼성 HBM4E의 실물 글로벌 데뷔입니다.

동시에 공개된 제6 세대 HBM4는 양산 단계에 들어가, 엔비디아 베라 루빈 플랫폼을 위해 디자인되었습니다. 제6 세대 10nm급 DRAM 공정(1c 공정)을 사용하여 안정적인 속도인 11.7Gbps를 달성했으며, 8Gbps인 산업 표준을 초과하며 최대 13Gbps로 향상될 수 있습니다. 삼성은 16층 이상 스택이 가능한 혼성 구리 본딩(HCB) 기술을 소개했으며, 열 저항이 전통적인 열 가압 본딩(TCB)보다 20% 이상 낮아집니다.

삼성은 함께 엔비디아 AI 인프라를 위한 다양한 부품도 공개했습니다: 상용화된 SOCAMM2 저전력 서버 메모리 모듈(최초의 양산 모듈), PCIe 6.0 기반 PM1763 SSD, 그리고 엔비디아 BlueField-4 STX 스토리지 아키텍처 구성 요소로서의 PM1753 SSD. 삼성 반도체 AI 센터장이자 부사장인 Yong Ho Song은 3월 17일 특별 강연에서, 양사가 반도체 제조에 에이전트 AI와 디지털 트윈을 적용하는 협력에 대해 상세히 소개할 예정입니다.

엔비디아, BlueField-4 STX 스토리지 아키텍처와 CMX 컨텍스트 메모리 플랫폼 공개: 에이전트 AI의 긴 문맥 추론에는 새로운 세대의 저장장치가 필요

1M AI News에 따르면, 엔비디아가 GTC 컨퍼런스에서 BlueField-4 STX를 출시했습니다. 이는 에이전트 AI를 위한 모듈식 스토리지 참조 아키텍처입니다. 전통적인 데이터 센터 저장소는 다단계, 다도구, 다세션 사이에서 실시간 엑세스 컨텍스트 메모리 요구 사항을 충족시킬 수 없기 때문에, STX는 데이터를 항상 GPU 근처에 두어 언제든지 사용할 수 있도록 합니다.

최초의 랙급 제품 CMX 콘텍스트 메모리 스토리지 플랫폼은 STX의 핵심으로, GPU 메모리를 확장 가능한 고성능 콘텍스트 층으로 변환하여 전통적인 스토리지 대비 최대 5배의 초당 토큰 처리량 향상, 효율성이 4배 향상하고 데이터 취합 속도가 두 배로 향상했습니다. 하위 시스템은 저장 전용 BlueField-4 프로세서에 의해 구동되며 Vera CPU 및 ConnectX-9 SuperNIC이 통합되어 Spectrum-X 이더넷과 함께 작동합니다.

CoreWeave, Crusoe, IREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 및 Vultr은 STX를 채택하여 콘텍스트 메모리 스토리지를 배포할 계획입니다. 스토리지 업체 측면에서 DDN, 델 테크놀로지, HPE, IBM, NetApp, Nutanix, VAST Data, WEKA를 포함한 15개 회사가 STX를 기반으로 AI 스토리지의 다음 세대 제품을 설계 중입니다. 이 플랫폼은 올해 하반기에 출시될 예정입니다.

엔비디아 GTC에서 Nemotron 3의 세 가지 새로운 모델 발표: Ultra는 엣지 인퍼런스에 주력, VoiceChat은 음성 인식, 대형 모델, 음성 합성을 통합한 모델

1M AI 뉴스에 따르면, 엔비디아는 GTC 컨퍼런스에서 Nemotron 3 오픈 모델 패밀리를 확장하여 AI 에이전트를 위한 새로운 다중 모달 모델 세 가지를 추가했습니다:

1. Nemotron 3 Ultra: 엣지 수준의 지능에 초점을 맞춘 모델로, NVFP4 형식을 사용하여 Blackwell 플랫폼에서 5배의 처리량 효율성을 구현했으며, 프로그래밍 어시스턴트, 검색 및 복잡한 워크플로 자동화 시나리오를 대상으로 함

2. Nemotron 3 Omni: 오디오, 비전 및 언어 이해 능력을 통합하여 비디오 및 문서에서 효율적으로 통찰을 추출할 수 있음

3. Nemotron 3 VoiceChat: 실시간 대화를 지원하며, AI가 동시에 청취하고 응답하며 자동 음성 인식(ASR), 대형 언어 모델 처리 및 음성 합성(TTS)을 단일 시스템에 통합합니다

동시에 엔비디아는 Nemotron 보안 모델 및 에이전트 검색 파이프라인을 발표했습니다. 전자는 텍스트 및 이미지에서 안전하지 않은 콘텐츠를 감지하고, 후자는 에이전트 출력의 관련성과 정확성을 향상시킵니다. 또한, 엔비디아는 이미 11월 11일에 Nemotron 3 Super 차기 모델을 먼저 출시했습니다. 이 모델은 1200억 개의 매개변수(120억 개의 활성 매개변수)를 갖춘 혼합형 Mamba-Transformer MoE 모델로, 100만 토큰 컨텍스트 창을 네이티브로 지원하며 처리량은 이전 세대 대비 5배 이상 향상되었습니다. OpenClaw 에이전트 벤치마크 핀치벤치에서 85.6%의 점수를 기록하여 동등한 모델 중 최고의 오픈 모델이 되었습니다.

CodeRabbit、CrowdStrike、AI 프로그래밍 도구 Cursor、Factory、ServiceNow 및 AI 검색 엔진 Perplexity와 같은 기업들이 Nemotron 모델을 Agent 애플리케이션에 배포했습니다. AI 연구 플랫폼인 Edison Scientific은 Nemotron을 자체 AI 과학자 Kosmos에 통합하여 5만 명 이상의 연구원을 지원하며 수백 개의 연구 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다. 공식 발표에 따르면 연구를 몇 달이 걸리는 작업을 하루만에 완료할 수 있습니다.

NVIDIA GTC 로봇 풍경: Cosmos 3 통합 세계 모델 출시, GR00T N2 로봇 전략 랭킹 1위, 디즈니 스노우볼 무대에 오름

에 따르면, NVIDIA는 GTC 컨퍼런스에서 일련의 물리적 AI 신제품을 발표했으며, 세계적인 로봇 생태계의 산업 거물, 인간형 로봇 선구자 및 수술 로봇 제조업체들과 협업했습니다. 황인훈은 "물리적 AI가 이미 도래했고, 모든 산업 기업이 로봇 기업이 될 것"이라고 말했습니다.

주요 제품 발표:

1. Cosmos 3: 합성 세계 생성, 시각적 추론 및 동작 시뮬레이션을 통합한 최초의 통합 세계 기본 모델로, 복잡한 환경에서의 일반적인 로봇 지능 개발을 가속화하는 데 사용됩니다.

2. Isaac Lab 3.0: 초기 액세스 버전으로, DGX 수준의 인프라에서 대규모로 로봇 학습을 지원하며, 새로운 Newton 물리 엔진 1.0과 PhysX SDK로 구성되었으며, 다중 물리 시뮬레이션 및 복잡한 민첩한 제어 지원이 추가되었습니다.

3. GR00T N1.7: 상용 라이센스가 포함된 초기 액세스 버전으로, 대량 생산 로봇 배포에 대한 고급 민첩 제어 등의 일반 기능을 제공합니다.

4. GR00T N2 (미리보기): DreamZero 연구를 기반으로 한 차세대 로봇 기본 모델로, 새로운 세계 동작 모델 아키텍처를 채택하여 새로운 작업 및 환경에서의 성공률이 주류 시각 언어 동작 모델의 두 배 이상입니다. 현재 MolmoSpaces 및 RoboArena 랭킹에서 1위를 차지하고 있으며, 연말까지 출시 예정입니다.

산업 로봇 분야에서 200만 대 이상의 글로벌 설치 대수를 보유한 판우크, ABB 로보틱스, YASKAWA, KUKA는 Omniverse 라이브러리와 Isaac 시뮬레이션 프레임워크를 가상 디버깅 솔루션에 통합하고 있으며, Jetson 모듈을 컨트롤러에 통합하여 엣지 AI 추론에 활용하고 있습니다. 인간형 로봇 분야에서 1X, AGIBOT, Agility, Boston Dynamics, Figure 등의 기업은 Cosmos, Isaac Sim 및 Isaac Lab을 활용하여 개발 속도를 높이고 있습니다. 의료 로봇 분야에서는 CMR Surgical이 Cosmos-H를 활용하여 Versius 수술 시스템을 교육하고 있으며, Johnson & Johnson은 Isaac Sim 및 Cosmos 후속 교육 워크플로우를 통해 Monarch 비뇨기 과정을 교육하고 있으며, Medtronic은 IGX Thor로 수술 로봇 시스템에 기능적 안전성을 제공하고 있습니다.

대회의 주요 순간 중 하나는 디즈니의 참여였습니다: 디즈니는 NVIDIA Warp 프레임워크를 사용하고 Newton 물리 엔진에 통합된 GPU 가속 물리 시뮬레이터인 Kamino을 사용하여 올라프와 BDX 로봇 캐릭터의 움직임 전략을 훈련시켜, 올라프가 자신의 열을 관리하고 충돌 소음을 줄이도록 학습했습니다. 허영훈은 연사로 나섰으며 올라프 로봇과 함께 특별 출연했으며, 올라프는 3월 29일 파리 디즈니랜드에서 처음으로 공식적으로 무대에 오를 예정입니다.

NVIDIA GTC에서 Nemotron 3 세 가지 새로운 모델을 발표: Ultra는 선도적 추론을 강조하며, VoiceChat은 음성 인식, 대형 모델, 음성 합성을 하나로 통합

1M AI News의 보도에 따르면, NVIDIA는 GTC 대회에서 Nemotron 3 오픈 모델 패밀리를 확장하여 AI 에이전트를 대상으로 하는 세 가지 멀티모달 모델을 추가했습니다:

1. Nemotron 3 Ultra: 선도적 지능을 목표로, Blackwell 플랫폼에서 NVFP4 형식으로 5배의 처리량 효율을 달성했으며, 프로그래밍 어시스턴트, 검색 및 복잡한 워크플로 자동화 시나리오를 대상으로 합니다.

2. Nemotron 3 Omni: 오디오, 비전 및 언어 이해 능력을 통합하여 비디오와 문서에서 효율적으로 통찰력을 추출합니다.

3. Nemotron 3 VoiceChat: 실시간 대화를 지원하며, AI가 동시에 청취하고 응답할 수 있으며, 자동 음성 인식(ASR), 대형 언어 모델 처리 및 음성 합성(TTS)을 하나의 시스템으로 통합합니다.

NVIDIA는 동시에 Nemotron 보안 모델 및 에이전트 검색 라인을 발표했는데, 전자는 텍스트 및 이미지에서 안전하지 않은 콘텐츠를 감지하고, 후자는 에이전트 출력의 관련성과 정확성을 향상시킵니다. 이외에도, NVIDIA는 이번달 11일에 Nemotron 3 Super를 먼저 출시했는데, 이는 1200억 매개 변수(120억 활성 매개 변수)의 혼합 Mamba-Transformer MoE 모델로, 원활한 100만 토큰 컨텍스트 창을 기반으로 하며, 처리량은 전 세대보다 5배 이상 향상되었으며, OpenClaw 에이전트 벤치마크 PinchBench에서 85.6%의 점수로 업계 최고의 오픈 모델이 되었습니다.

CodeRabbit, CrowdStrike, AI 프로그래밍 도구 Cursor, Factory, ServiceNow 및 AI 검색 엔진 Perplexity 등의 회사들이 Nemotron 모델을 에이전트 응용 프로그램에 배포했습니다. AI 연구 플랫폼인 Edison Scientific은 Nemotron을 자체 AI 연구원 코스모스에 통합하여, 5만 명 이상의 연구원을 지원하며, 수백 가지 연구 작업을 병행하며, 수개월 연구를 하루만에 완료할 수 있다고 설명하고 있습니다.

네이비디아, 우주 컴퓨팅에 진출: Vera Rubin Space-1 모듈 출시, AI 연산력은 H100의 25배

에 따르면, 네이비디아는 GTC 컨퍼런스에서 우주 컴퓨팅 분야에 진입을 선언했으며, Space-1 Vera Rubin 모듈을 출시했습니다. 이 모듈은 운영 중인 데이터 센터용으로 설계되었으며, 2개의 Rubin GPU와 1개의 Vera CPU가 통합되어 있습니다. AI 추론 연산력은 최대 H100의 25배로, 대형 언어 및 기본 모델이 궤도 상에서 직접 실행될 수 있게 되었습니다.

황인훈은 다음과 같이 말했습니다: "우주 컴퓨팅, 최후의 전선, 이미 도래했습니다. 위성 성층의 배치와 심층 우주 탐사가 진행됨에 따라, 지능은 데이터 생성하는 곳에 존재해야 합니다." 그는 또한 우주 내 냉각이 해결되지 않은 공학적 과제라고 밝혔습니다: "우주에는 열전달도 없고 대류도 없으며, 복사만 있는데, 이러한 시스템들을 어떻게 우주 공간에서 냉각할 수 있는지에 대해 명확히 알아야 합니다."

Space-1 모듈은 크기, 무게 및 전력 제약이 있는 환경을 고려하여 설계되었으며, 궤도 상에서 자체 분석, 실시간 데이터 처리 및 과학 발견을 지원합니다. 최초의 협력사는 우주 태양광 회사 Aetherflux, 개인 우주 정거장 개발사 Axiom Space, 위성 통신 회사 Kepler Communications, 지구 관측 회사 Planet Labs, Sophia Space 및 클라우드 컴퓨팅 위성 기업 Starcloud 등이 포함됩니다. 구체적인 상장일은 아직 발표되지 않았습니다.

황인훈은 "Claude Code와 OpenClaw가 Agent의 전환점을 일으켰다"고 밝혔다: 네이비디아가 OpenShell 안전 런타임을 출시, 17개 기업 거물이 참여

에 따르면, 네이비디아는 GTC 컨퍼런스에서 Agent Toolkit 오픈 플랫폼을 출시했으며, 핵심 구성 요소는 오픈소스 안전 런타임 OpenShell입니다. 이는 자율 운영 AI 에이전트에 정책 기반의 보안, 네트워크 및 프라이버시 펜스를 제공합니다. 황인훈은 발표에서 다음과 같이 말했습니다: "Claude Code와 OpenClaw가 Agent의 전환점을 일으켰으며, AI를 생성 및 추론에서 행동까지 확장했습니다. 직원들은 최첨단, 전문화된 및 맞춤형 Agent로 구성된 팀에 의해 강화되며, 기업 소프트웨어 산업은 전문화된 에이전트 플랫폼으로 진화하고 있으며, IT 산업은 다음 대규모 확장의 임계점에 있습니다."

에이전트 툴킷에는 LangChain과 공동으로 구축된 오픈 소스 AI-Q Blueprint이 포함되어 있으며, 최첨단 모델을 사용하여 조정을 담당하고, Nemotron 오픈 모델이 연구를 담당하는 하이브리드 아키텍처를 채택하여 쿼리 비용을 50% 이상 절감할 수 있습니다. NVIDIA가 AI-Q Blueprint을 사용하여 개발한 현재의 Agent는 DeepResearch Bench와 DeepResearch Bench II 두 목록에서 모두 1위를 차지하고 있습니다.

보안 측면에서, NVIDIA는 Cisco, CrowdStrike, Google, Microsoft Security 및 TrendAI와 협력하여 OpenShell을 이들의 네트워크 및 AI 보안 도구와 호환되게 만들고 있습니다. CrowdStrike는 '보안으로 설계된 AI 블룔프린트'를 발표하면서 Falcon 플랫폼의 보호 기능을 직접 NVIDIA AI Agent 아키텍처에 통합했습니다.

17개의 소프트웨어 플랫폼 공급업체가 Agent 툴킷에 액세스했습니다. : Adobe, Amdocs, Atlassian, Box, Cadence, Cisco, Cohesity, CrowdStrike, Dassault Systèmes, IQVIA, Palantir, Red Hat, SAP, Salesforce, Siemens, ServiceNow 및 Synopsys. 그 중 Salesforce는 Slack을 주요 인터페이스 및 조정 레이어로 사용하여 Agentforce Agent를 실행하고, 시멘스는 Nemotron 기반의 Fuse EDA AI Agent를 출시하여 칩 및 PCB 설계 풀 프로세스 자동화를 제공합니다.

NVIDIA, 최초의 Groq 칩 LPX 공개: Vera Rubin과 함께 목단당 추론 효율성 35배 향상, 그리고 다음 세대 Kyber 프로토 타입 공개

1M AI News에 따르면, Groq 3 LPU(언어 처리 단위)는 NVIDIA가 지난해 12월 AI 추론 칩 스타트업 Groq를 약 20억 달러에 인수한 후 발표한 첫 번째 칩으로, 올해 3분기부터 선적될 예정입니다. Groq 3 LPX 랙은 256개 LPU를 수용하며, 128GB의 온칩 SRAM 및 초당 640TB의 확장 인터커넥션 대역폭을 갖추고 있습니다. 회사 측은 LPX가 Vera Rubin NVL72와 함께 배치될 때, 목단당 추론 처리량이 35배 향상되고, 동시에 조리개 단위의 맥락 추론 시나리오로 수조 매개변수 및 백만 토큰의 소득 잠재력을 해제한다고 설명했습니다. 황인훈은 이 두 가지 프로세서를 '극단적인 차이지만 서로 통일된' 것으로 설명하며, LPX의 온칩 메모리는 모델에서 사용 가능한 총 메모리 용량을 크게 확장합니다. LPX 랙은 올해 하반기에 Vera Rubin 플랫폼과 함께 출시될 예정입니다.

대회에서 황인훈은 코드명 Kyber의 차세대 랙 아키텍처 프로토타입을 소개했습니다. Kyber는 144개 GPU의 컴퓨팅 트레이를 수직으로 배치하여 물리적 밀도를 높이고 지연 시간을 줄이는 변화를 가져왔으며, Vera Rubin Ultra 후속 플랫폼에 탑재될 예정이며, 2027년에 출시될 예정입니다.

엔비디아가 DLSS 5 발표: 전통 3D 그래픽과 생성적 AI 융합, 황인훈은 이 경로가 각 산업을 휩쓸 것이라고 언급

1M AI News에 따르면, 엔비디아는 GTC 대회에서 DLSS 5를 발표했으며, 전통적인 3D 그래픽의 구조화된 데이터를 생성적 AI 모델과 융합하여 GeForce GPU가 로컬에서 실시간 4K 사진 수준의 렌더링을 실현할 수 있게 하였으며, 각 장면 요소를 픽셀 단위로 광선화하지 않아도 됩니다. 황인훈은 이 방법을 "제어 가능한 3D 그래픽과 확률적 생성적 AI의 융합"으로 설명하며, 전자를 "완전 예측 가능"하고 후자를 "높은 현실성"으로 설명하며, 두 가지를 결합하여 개발자가 "아름답고 제어 가능한" 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원합니다.

황인훈은 DLSS 5의 기술적 경로를 더 넓은 패러다임 전이의 발판으로 설정하며, "구조화된 정보와 생성적 AI를 융합하는 방법은 산업 하나 뒤에 또 다른 산업에서 재현될 것"이라고 언급했습니다. 그는 Snowflake, Databricks, BigQuery 등 기업 데이터 플랫폼을 예로 들며, 미래의 AI 에이전트가 구조화 및 생성적 데이터베이스 모두에 액세스하여 작업을 처리할 것이라 예측했습니다.

엔비디아 황인훈 최신 연설: Vera Rubin 7개 칩 모두 양산, 1조 달러의 컴퓨팅 파워 주문 예측

1M AI News에 따르면, 엔비디아 공동 창업자 겸 CEO인 황인훈은 GTC 2026 대회에서 Vera Rubin 플랫폼의 전면 양산을 공식 발표했으며, 총 7가지의 새로운 칩을 통합하여 다섯 가지의 랙 시스템을 포함하는 AI를 위한 슈퍼 컴퓨터로 설계되었습니다.

핵심 랙인 Vera Rubin NVL72는 72개의 Rubin GPU 및 36개의 Vera CPU를 통합하며 NVLink 6으로 상호 연결됩니다. Blackwell 플랫폼과 비교하여 대형 혼합 전문가 모델을 교육하기 위해 필요한 GPU 수가 1/4로 줄었으며, 와트당 추론 처리량은 최대 10배까지 증가하였으며, 토큰당 비용은 1/10로 감소했습니다.

완전한 AI 공장 인프라를 형성하는 다섯 가지 랙 시스템 유형 :

- Vera Rubin NVL72 GPU 랙

- Vera CPU 랙 (Vera CPU 256 개, 전통 CPU 대비 효율성 2 배, 속도 향상 50 %)

- Groq 3 LPX 추론 가속 랙

- BlueField-4 STX 스토리지 랙 (AI 에이전트 키패어 캐시용으로 설계되었으며, 추론 처리량이 최대 5 배 향상)

- Spectrum-6 SPX 이더넷 랙

전력 관리 측면에서, NVIDIA는 DSX 플랫폼을 동시에 출시했습니다: DSX Max-Q는 고정 전력 한도 내에서 AI 인프라를 30% 이상 배포할 수 있으며, DSX Flex는 이전에 활용하지 못했던 100GW의 유휴 전력망 용량을 활성화할 수 있습니다.

AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud 및 CoreWeave, Lambda, Nebius 등의 클라우드 서비스 제공 업체 및 Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo, Supermicro 등의 시스템 제조업체는 올해 하반기에 Vera Rubin 제품을 출시할 것이라고 발표했습니다. Anthropic, Meta, Mistral AI 및 OpenAI는 이미 이 플랫폼을 사용하여 보다 대규모의 모델을 교육할 것임을 명확히 밝혔습니다.

황련훈은 2025년부터 2027년까지 Blackwell 및 Vera Rubin 시스템의 총 주문이 지난해 GTC에서 제시한 5000 억 달러 예측보다 최소 1조 달러에 이를 것으로 예상했다.

NVIDIA가 NemoClaw 출시하여 간단한「랍스터」 지원

최근 오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw로 더욱 잘 알려진 "랍스터"에 대한 관심이 높아졌고, NVIDIA (NVDA.O)도 사용자들이「랍스터」를 지원할 NemoClaw를 출시했습니다. NVIDIA CEO 인황련훈은 월요일 GTC 행사에서, OpenClaw 에이전트 플랫폼용 NemoClaw를 발표했으며, 사용자는 OpenClaw에 대한 최적화된 배포 툴체인을 설치할 수 있는 단 한 줄의 명령만 필요합니다. NemoClaw는 NVIDIA 에이전트 툴킷 소프트웨어를 사용하여 OpenClaw에 최적화를 제공합니다. 이는 OpenShell을 설치하고 오픈 모델 및 격리된 샌드박스를 제공하여 자율 주체에게 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 제공합니다.

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