NVIDIA, 모듈형 AI 공장 공개…현장 구축 6개월→14일

NVIDIA가 10월 21일 GTC Berlin 2026에서 모듈형 AI 공장 설계인 NVIDIA DSX POD를 공개하고, 현장 기반 설비를 갖추면 배치 기간을 6개월에서 14일로 줄일 수 있다고 밝혔다. 파트너가 컨테이너 내부에 NVIDIA Vera Rubin 기반 AI 공장을 구축하고 통합·검증을 마친 뒤 현장으로 운송하는 방식이다.

NVIDIA는 유럽 기술 생태계에 약 100억 달러를 투입하기로 했으며 1만2000곳 이상의 파트너와 협력하고 있다고 설명했다. 발표에 앞서 Paris, London, Stockholm, Dublin을 일주일간 방문했고, 유럽 기업의 AI 생산 기반 확대를 기조연설 의제로 제시했다. AI 공장은 고성능 컴퓨터에서 모델을 실행해 토큰과 디지털 지능을 생산하는 인프라를 뜻한다.

Jensen Huang NVIDIA 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 기조연설에서 “이 AI 경제의 일부가 되려면 AI를 소비하기만 할 것이 아니라 AI를 생산해야 한다”고 말했다. 이어 “우리는 여기 유럽에서 그 모든 것을 할 수 있고, 실제로 이미 시작했다”고 밝혔다.

NVIDIA의 AI 공장 플랫폼은 하드웨어, 시스템 소프트웨어, CUDA-X 라이브러리, 모델을 포괄한다. Jensen Huang CEO는 본격 생산 중인 Vera Rubin이 모델과 대규모 언어모델을 넘어 AI 에이전트 전체를 처리하도록 컴퓨팅 플랫폼의 범위를 넓힌다고 설명했다. 기조연설에서는 여러 최신 랙 규모 하드웨어도 선보였다.

NVIDIA에 따르면 NVIDIA DSX AI Factory Platform은 냉각용 물 소비를 최대 100% 줄이고, 같은 AI 산출량을 최대 30% 적은 전력으로 생산할 수 있다. NVIDIA DSX POD의 현장 배치 기간 단축은 전력 등 현장 기반 설비 준비를 전제로 한다.

NVIDIA는 AI 공장 활용을 개인용 컴퓨터로도 확장했다. 지난주 출시한 RTX Spark 노트북은 RTX 그래픽과 NVIDIA의 AI 플랫폼을 결합한 얇은 고급형 Windows PC로, 콘텐츠 제작과 게임, 로컬 AI 실행을 지원한다. Jensen Huang CEO는 1페타플롭 성능과 128GB 메모리를 갖춘 RTX Spark를 2016년 OpenAI에 전달한 DGX-1과 비교하며 크기 차이를 소개했다.

시연 영상에서는 AI 에이전트가 Hugging Face의 Microduck 훈련을 도왔다. 에이전트는 Isaac Sim에서 코스를 만들고 로봇을 시뮬레이션한 뒤 클라우드로 훈련 작업을 보냈으며, 학습한 제어 정책을 RTX Spark에서 평가한 후 실제 로봇에 배치하는 과정을 수행했다. 무대에 등장한 Microduck 4대는 지시에 따라 앉거나 일어서고 잠자는 동작을 선보였다.

NVIDIA는 로봇 연구자를 위한 Isaac GR00T 기반 참조 휴머노이드 Agile ONE SN도 발표했다. 31자유도 본체를 갖춘 이 플랫폼은 내년 공급을 예상하며, 연구 준비 기간을 수주에서 수일로 줄이도록 설계했다. 연구자는 모듈형 구성에서 전체 작업 흐름을 쓰거나 필요한 구성 요소만 선택할 수 있다.

Agile ONE SN의 기반인 NVIDIA 공개 물리 AI 스택은 데이터 수집용 Isaac Capture, 로봇 지능용 GR00T 모델, 시뮬레이션 훈련용 Isaac Lab, 실행 환경인 Isaac OS를 포함한다. NVIDIA는 공개 물리 AI 데이터셋도 제공하며, Agility Robotics, Figure, KUKA, NEURA Robotics 등이 같은 플랫폼을 활용하고 있다고 설명했다.

기업용 에이전트 분야에서는 접근 권한과 실행 환경을 통제하는 보안 설계를 공개했다. Jensen Huang CEO는 에이전트를 모델, 작업과 메모리를 조율하는 하네스, 하네스를 격리하는 샌드박스, 지식, 도구 등 다섯 요소로 설명하며, 파일·자원·네트워크·도구에 접근하는 자율 에이전트에는 최소 권한과 모니터링이 필요하다고 말했다.

NVIDIA OpenShell Reference Architecture for Safe AI Agents는 NVIDIA OpenShell을 바탕으로 한 전체 계층의 보안 설계다. NVIDIA OpenShell은 정책에 따라 동작하는 오픈소스 실행 환경으로, 에이전트와 에이전트가 영향을 줄 수 있는 시스템 사이에서 커널 수준의 샌드박스 격리를 제공한다. Jensen Huang CEO는 에이전트를 실행할 때마다 권한이 달라지므로 권한·정책 집행·모니터링도 동적으로 바뀌어야 한다고 설명했다.

기업 지식을 연결하는 NVIDIA Agent Knowledge Foundation도 발표 목록에 올랐다. 문서의 비정형 정보와 데이터베이스의 정형 데이터를 에이전트에 연결하는 모델·라이브러리 모음이다. NVIDIA는 문서 해석, 질의 임베딩, 관련 정보 재순위화를 위한 Nemotron 도구와 정형 데이터 예측용 NVIDIA Kumo 모델을 소개했다.

NVIDIA는 산업별 AI 개발의 출발점으로 공개 모델을 제시했다. 언어용 Nemotron, 월드 파운데이션 모델용 Cosmos, 휴머노이드 로봇용 GR00T, 자율주행차용 Alpamayo, 양자·고전 컴퓨팅용 Ising, 물리학 AI용 Earth-2가 대상이다. 모델과 재현용 데이터·스크립트를 제공하고 기업이 자체 데이터로 용도에 맞게 사후 학습하도록 지원한다.

Jensen Huang CEO는 기업이 독자 데이터를 활용해 만드는 지능을 ‘주권적 지능’으로 표현했다. NVIDIA는 에이전트가 사고·추론·반복 작업과 도구 사용을 수행하고 유용성이 높아질수록 토큰 소비도 늘어난다고 설명했다. 모델뿐 아니라 기업 지식과 실행 도구를 함께 연결하는 구상이다.

NVIDIA CUDA-X는 과학·공학·연구·창작 작업에 쓰이는 가속 라이브러리 모음으로, 에이전트가 사용하는 시뮬레이터와 해석기, 데이터 처리 엔진의 실행을 가속한다. NVIDIA는 가속 컴퓨팅 플랫폼을 활용하는 개발자가 1100만명 이상이라고 밝혔다.

NVIDIA Agent Toolkit 시연은 기업 지식·모델·도구를 결합한 산업 적용 사례를 다뤘다. Lila Sciences에서는 에이전트가 가상 실험을 통해 자동화 실험실의 작업 방향을 정하면서 B세포 림프종 치료 후보 설계를 도왔고, Siemens의 Erlangen 공장에서는 신제품 생산 준비 계획을 디지털 트윈에서 시험했다. Dassault Systèmes 사례에서는 엔지니어링 에이전트가 시뮬레이션으로 차량 설계 문제를 찾고 설계를 보완하는 과정을 선보였다.

NVIDIA와 Siemens Healthineers는 AI 기반 방사선 치료도 개발하고 있다. Nemotron 에이전트가 치료 계획을 조율하고, Isaac for Healthcare 플랫폼과 Omniverse 라이브러리는 장치·환자 해부 구조의 디지털 트윈으로 종양 표적화를 시뮬레이션한다. IGX Thor와 결합한 Holoscan은 실시간 영상·센서 데이터를 연결해 환자 움직임에 맞춘 치료 조정을 지원하도록 설계했다.

Jensen Huang CEO는 적응형 방사선 치료를 물리 AI 적용 사례로 설명했다. 치료 중 환자의 몸과 종양 형태가 바뀌면 시스템이 변화를 감지하고 종양 위치를 파악해 구획을 나눈 뒤 방사선 표적을 조정해야 한다는 내용이다.

통신 분야에서는 기지국을 분산형 AI 인프라로 활용하는 방안을 제시했다. Jensen Huang CEO는 10만개 거점과 약 100기가와트 규모의 분산 데이터센터를 언급하며 AI가 주파수 이용 효율을 높일 수 있다고 말했다. NVIDIA는 거의 8년에 걸친 작업 끝에 Nokia와 함께 T-Mobile 네트워크에서 자사 첫 상용 전화 통화를 수행했다고 밝혔다.

자동차 분야에서는 NVIDIA Hyperion 컴퓨팅 플랫폼을 채택하는 차량군이 늘고 있다고 설명했다. Bolt와 Lucid, Mercedes-Benz, Volkswagen Commercial Vehicles, Einride는 Hyperion 기반 자율주행 이동 서비스 사례를 선보이며 레벨 3·레벨 4 차량과 향후 로보택시 차량군의 적용 가능성을 제시했다. 자율주행 소프트웨어는 로보택시와 차량 호출 서비스를 연결한다.

Volvo Cars는 자동화 주행을 위해 Hyperion과 NVIDIA Alpamayo Stack 소프트웨어를 도입한다. NVIDIA는 자율주행차를 대규모로 개발·검증·배치하도록 돕는 AI·안전 기술도 발표했다. Jensen Huang CEO는 Volkswagen의 밴과 JLR, Volvo, Mercedes-Benz의 차세대 차량이 Hyperion과 호환될 예정이라고 밝혔다.

GTC Berlin은 사흘간 열리며 STATION-Berlin에서 에이전트 AI, 로봇공학, 물리 AI, 공개 모델, 가속 컴퓨팅을 다루는 100개 이상의 세션을 진행한다. NVIDIA는 AI 공장부터 기업용 에이전트, 자동차·로봇까지 연결하는 기술과 적용 사례를 행사에서 소개했다.