요약:
엔비디아 CEO 젠슨 황은 유럽에 인공지능 구현 속도를 높일 것을 촉구했습니다. 많은 투자자들이 컴퓨팅 성능 인프라에 대한 막대한 투자 수익에 대해 의문을 제기하기 시작하는 상황에서 그는 AI의 전망에 대해 여전히 낙관적입니다. 현재 AI 붐을 뒷받침하는 칩을 보유한 캘리포니아주 산타클라라에 본사를 둔 이 회사는 이번 베를린 컨퍼런스에서 유럽 시장을 겨냥한 새로운 데이터센터 하드웨어, 소프트웨어, 모델을 출시했으며, 현지 유수의 기업과의 협력도 발표했다.
"유럽이 AI 배당의 혜택을 받고 진정으로 AI 생태계와 AI 경제를 구축하려면 모든 단말 산업에 AI 사용을 허용해야 한다." Huang Renxun은 수요일 NVIDIA Berlin GTC 컨퍼런스에서 이렇게 말했습니다. 그는 자동차, 금융, 의료 분야를 예로 들며 “각계가 AI 기업으로 변신해야 한다”고 말했다.
이번 기자회견은 황런순의 유럽 여행 일정 중 일부다. 그는 현지 기업과 잇따라 계약을 체결하며 유럽의 정치·재계 지도자들에게 AI의 안전성을 입증했다. 이번 방문은 업계의 민감한 노드와 일치한다. AI 부문의 주가는 지난 2주 동안 계속해서 압박을 받고 있으며, 면밀히 관찰되고 있는 필라델피아 반도체 지수(Philadelphia Semiconductor Index)는 2008년 이후 최장 연속 하락세를 마감했다.
Huang Renxun과 그의 고위 경영진은 전 세계 여러 곳에서 GTC 컨퍼런스를 개최하여 AI의 최첨단 발전을 소개하는 동시에 지속적으로 확장되는 제품 매트릭스에 대한 비즈니스 기회를 확장했습니다.
이 신제품에는 기업이 컴퓨팅 하드웨어 배포를 신속하게 완료할 수 있도록 지원하는 컨테이너형 미니 데이터 센터인 DSX Pod가 포함되어 있습니다. Nvidia에 따르면 서버, 케이블 및 지원 파이프라인은 단일 컨테이너에 사전 설치 및 디버깅됩니다. 고객이 도착한 후 전원을 켜고 동일한 모델의 다른 장치와 상호 연결하여 사용하면 됩니다.
Dell과 같은 NVIDIA 파트너가 개발한 이 솔루션은 하드웨어 배포 주기를 원래 6개월에서 14일로 단축했습니다.
이 컨테이너 제품은 1기가와트 미만의 중소 규모 컴퓨팅 성능 배포에 적합합니다. 데이터 센터 프로젝트는 일반적으로 전력 소비를 핵심 측정 지표로 사용하며 전원 공급 장치는 컴퓨팅 인프라의 주요 제약 조건입니다.
NVIDIA는 유럽의 많은 고객들이 DSX AI 데이터센터 솔루션과 최신 Vera Rubin 프로세서를 채택했으며, NVIDIA가 투자한 데이터센터 개발사인 Nscale도 그중 하나라고 밝혔습니다.
Nvidia는 세계에서 가장 가치 있는 상장 기업이며, 공급망 용량 병목 현상으로 인해 오랫동안 성장이 제한되어 왔습니다. 이를 위해 IFI, 삼성전기, 신싱전자 등이 패키징 기판 공급을 늘릴 예정이다. 앰코는 2028년 말까지 칩 패키징 생산 능력을 4배로 늘릴 계획입니다. KYEC전자가 칩 테스트 역량을 확대한다. NVIDIA는 또한 칩 간의 데이터 통신 속도를 높이기 위해 패키지 내 광학 상호 연결 기술을 발전시키고 있습니다.
AI가 인간의 통제를 벗어나는 것에 대한 시장의 우려가 커지면서 NVIDIA는 AI 에이전트(여러 대형 모델과 프로그램을 예약하는 지능형 에이전트)가 정의된 범위 내에서 실행되도록 제한하는 지원 소프트웨어를 개발하고 있습니다. NVIDIA는 에이전트가 승인 없이 데이터에 액세스하고 설계자가 승인하지 않은 운영 권한을 얻는 것을 방지하기 위해 일련의 소프트웨어 및 하드웨어 참조 솔루션을 제공합니다.
실체지능(로봇이 속한 궤도) 측면에서 엔비디아는 빠른 발전을 보이고 있다고 밝혔다. 올해 상반기 이 부문 매출은 전년 대비 최대 30% 증가해 규모가 약 110억 달러에 달했다.
엔비디아는 AI 기반 첨단 방사선 치료 장비 구현을 위해 지멘스 사업부와 협력할 예정이라고 밝혔다. 이런 종류의 장비는 환자의 호흡과 자세 변화를 실시간으로 모니터링하고 방사선량을 동적으로 조정할 수 있습니다.
휴머노이드 로봇은 AI가 현실 세계에 구현되기 위한 핵심 운반체이지만 구현이 매우 어렵다. 많은 기업들이 주요 문제를 해결하기 위해 NVIDIA 칩과 소프트웨어에 의존하고 있습니다.
Nvidia는 이 트랙의 연구 개발이 매우 복잡하고 막대한 투자가 필요하다고 말했습니다. 현재는 자금력이 강한 기업만 참여할 수 있다.
연구 및 개발 문턱을 낮추기 위해 NVIDIA는 Siling Robotics와 손을 잡고 과학 연구자들이 사용할 수 있는 오픈 소스 로봇 개발 플랫폼을 만들었습니다. 플랫폼의 지원 하드웨어는 Jetson Thor가 장착된 Agile ONE SN 휴머노이드 로봇입니다.
자동차 분야에서 볼보는 NVIDIA 칩을 사용하여 자율주행차를 개발합니다. Volkswagen의 상용차 사업에서는 NVIDIA 솔루션을 사용합니다. Bolt Technology OU는 NVIDIA 소프트웨어 및 하드웨어를 사용하여 자율 주행 택시를 개발하고 있습니다.
댓글