엔비디아, GTC 베를린서 '유럽 AI 경제' 청사진 공개…DSX POD·개방형 모델·에이전트 보안 망라
사진 The White House / Public domain (위키미디어 커먼즈)
엔비디아가 독일 베를린에서 열린 GTC 베를린 2026에서 AI 공장 인프라, 개방형 모델, 에이전트 보안, 로컬 AI 기기를 아우르는 신제품과 협력 계획을 한꺼번에 내놓았다. 이 기사는 엔비디아 공식 블로그(NVIDIA Blog)가 올린 게시물 8건을 종합했다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)의 기조연설 실황과 함께 개방형 모델, 베라 CPU, 로컬 AI 하드웨어, 산업 제조, cuDSS, 기밀 컴퓨팅, 에이전트 툴킷을 각각 다룬 글들이다.
황 CEO는 베를린 템포드롬 무대에서 로레알·스포티파이·포르쉐·HSBC 등을 예로 들며 유럽 기업들이 이미 엔비디아와 함께 AI를 개발하고 있다고 소개했다. 이어 "AI를 소비하는 데 그치지 말고 생산해야 한다"고 강조했다. 엔비디아는 기조연설에 앞서 파리·런던·스톡홀름·더블린을 돌며 유럽 기술 생태계에 100억 달러 가까운 투자를 약속했고, 1만2000곳이 넘는 파트너와 협력하고 있다. 황 CEO는 AI를 에너지에서 애플리케이션까지 이어지는 '5층 케이크'에 빗대면서, 모델보다 인프라가 먼저 갖춰져야 한다고 말했다. 이번에 나온 발표들은 이 구상을 바탕에 두고 있다.
인프라 분야의 핵심은 DSX POD다. 파트너가 모듈형 컨테이너 안에 베라 루빈 AI 공장을 통째로 구성하고 사전 검증까지 마쳐 납품하는 참조 설계다. 엔비디아는 이를 쓰면 현장 설치 기간이 6개월에서 14일로 줄어든다고 설명했다. 베라 CPU 게시물에 따르면 네비우스·엔스케일·베르다 같은 유럽 AI 클라우드 사업자와 불·델·HPE·레노버 등 서버 제조사가 베라 기반 시스템을 만들고 있다. 에이전트용 샌드박스 업체들도 베라를 도입하고 있다.
모델 분야에서는 네모트론 3.5 슈퍼 VL과 볼트, 구조화된 업무 데이터로 예측을 수행하는 쿠모 제품군, 코스모스 3.5 월드 모델, 자율주행용 알파마요 2 엣지, 양자컴퓨팅용 이징이 공개됐다. 단백질 설계 모델 RFD4-프로테이나는 워싱턴대 베이커 연구실과 함께 만들었는데, 아미노산 200개 길이 단백질 벤치마크에서 RFdiffusion3보다 약 13배 빠르게 설계안을 생성했다.
에이전트 툴킷 게시물은 에이전트를 기업 데이터에 연결해 주는 '에이전트 지식 파운데이션'을 소개했다. 팔란티어·데이터브릭스·스노우플레이크 등이 이미 활용하고 있다. 보안 쪽에서는 커널 수준 샌드박스를 갖춘 오픈셸 참조 아키텍처가 나왔다. 기밀 컴퓨팅에는 '기밀 베어메탈' 방식이 새로 추가됐다. 프런티어 모델 개발사가 제3자 인프라 위에서도 모델과 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있게 하는 방식으로, 코히어와 구글 클라우드가 도입 계획을 밝혔다.
산업 게시물에 소개된 지멘스는 공장 운영 블루프린트(FOX)로 만든 에이전트를 자사 시스템에 통합하고 있으며, 이를 통해 약 20%의 비용 절감을 예상한다. 에를랑겐 전자공장에서는 검사 공정의 보정 시간을 40% 줄였다. 이날 일반 공급을 시작한 시뮬레이션 가속 라이브러리 cuDSS는 다쏘시스템 아바쿠스에서 8~10배, 어플라이드 머티어리얼즈에서 최대 10배의 속도 향상을 기록했다. 개인용 기기로는 지난 16일 출시된 RTX 스파크 노트북, 23일 공급이 시작되는 DGX 스파크 64GB, 12월에 나올 윈도용 DGX 스테이션이 소개됐다.
8건을 나란히 놓고 보면 글마다 앞세운 내용이 다르다. 기조연설은 '유럽이 AI를 직접 생산해야 한다'는 주권론을 전면에 내세웠다. 베라 CPU와 기밀 컴퓨팅 게시물은 유럽 클라우드 사업자와 데이터 통제권을 강조했다. 산업·cuDSS 게시물은 지멘스·다쏘·인피니언 같은 유럽 제조 강자들의 성과를 수치로 보여주는 데 집중했다. 로컬 AI 게시물의 초점은 데이터를 기기 밖으로 내보내지 않는 개인·팀 단위 AI였다. 다루는 층위는 데이터센터에서 책상 위 기기까지 제각각이지만, 모든 글이 '자기 데이터를 자기 인프라에서 돌린다'는 같은 메시지로 모인다. 황 CEO는 "유럽의 모든 기업이 AI 기업이 될 것"이라는 말로 연설을 마쳤다.
