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NVIDIA의 AI 에이전트(Agentic AI) 투자 확대: 클라우드부터 PC까지 총망라하는 전략

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인공지능 기술의 발전과 함께 최근 ‘AI 에이전트(Agentic AI)’라는 개념이 주목받고 있습니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어 추론하고, 계획하며, 행동할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 특히 NVIDIA는 이 AI 에이전트 시장에 큰 투자를 하며 미래 성장 동력으로 삼고 있습니다. 이번 글에서는 NVIDIA가 어떻게 AI 에이전트 기술에 투자하고 있는지, 그리고 왜 이 분야에 주목하는지 살펴보겠습니다.

AI 에이전트(Agentic AI)란 무엇인가?

AI 에이전트는 단순한 챗봇이나 자동화 도구가 아닙니다. 이들은 독립적으로 추론하고, 대화하며, 다양한 맥락에 적응할 수 있는 인공지능 시스템입니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 이를 다음과 같이 설명했습니다:

“AI 에이전트는 웹사이트에 접속하여 글과 동영상을 해석하고, 필요하다면 동영상을 재생하여 배우고, 이해한 다음 그 새로운 지식을 활용해 자신의 임무를 완수할 수 있습니다.”

이러한 AI 에이전트는 점점 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되면서, 과학적 발견부터 기업 업무, 고객 서비스에 이르기까지 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다.

AI 에이전트의 개념도 출처: USFunds.com

NVIDIA의 AI 에이전트 투자 이유

1. 거대한 시장 잠재력

NVIDIA가 AI 에이전트에 투자하는 가장 큰 이유는 그 엄청난 시장 잠재력 때문입니다. 젠슨 황 CEO는 CES 2025에서 “AI 에이전트는 수조 달러 규모의 기회”라고 언급했습니다. 시장 조사 기관인 MarketsandMarkets에 따르면, AI 에이전트 시장은 2030년까지 급격한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 또한 Grand View Research는 기업용 AI 에이전트 시장이 2030년까지 463억 달러에 이를 것으로 전망했으며, 연평균 성장률(CAGR)은 무려 43.8%에 달할 것으로 예측했습니다.

2. 기술 혁신의 주도권 확보

NVIDIA는 인공지능 반도체 시장에서 이미 강력한 입지를 구축했지만, 소프트웨어와 플랫폼으로의 확장을 통해 AI 생태계 전반에 대한 주도권을 확보하고자 합니다. AI 에이전트는 이러한 전략의 핵심 요소로, 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 통합 솔루션을 제공함으로써 NVIDIA의 경쟁 우위를 강화합니다.

3. 다양한 산업 분야로의 적용 가능성

AI 에이전트는 금융, 의료, 소매, 제조 등 거의 모든 산업 분야에서 적용될 수 있습니다. NVIDIA는 이러한 광범위한 적용 가능성을 통해 다양한 산업과의 협력 기회를 확대하고, 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.

NVIDIA와 Microsoft의 AI 에이전트 협력

NVIDIA는 최근 Microsoft와의 협력을 통해 클라우드에서 PC까지 AI 에이전트 혁신을 가속화하고 있습니다. 이 협력의 핵심 요소들을 살펴보겠습니다.

Microsoft Discovery와 NVIDIA 마이크로서비스 통합

Microsoft는 Microsoft Build 행사에서 ‘Microsoft Discovery’라는 플랫폼을 발표했습니다. 이 플랫폼은 연구원들이 AI 에이전트를 활용하여 전체 발견 과정을 변화시킬 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 다양한 산업 분야에서 새로운 제품의 시장 출시 시간을 단축하고, 모든 과학자들을 위한 발견 과정을 가속화하고 확장할 수 있습니다.

Microsoft Discovery는 NVIDIA의 ALCHEMI NIM 마이크로서비스를 통합해 화학 시뮬레이션을 위한 AI 추론을 최적화하고, 물성 예측과 후보 추천을 통해 재료과학 연구를 가속화합니다. 또한 NVIDIA BioNeMo NIM 마이크로서비스를 통합하여 약물 발견을 위한 AI 모델 개발을 촉진합니다.

실제로 Microsoft의 연구원들은 이 플랫폼을 사용하여 데이터센터의 침지냉각에 유망한 특성을 가진 새로운 냉각제 프로토타입을 기존 방법보다 훨씬 빠른 200시간 내에 발견할 수 있었습니다.

NVIDIA Blackwell GPU를 활용한 인프라 구축

Microsoft는 전 세계 AI 최적화 Azure 데이터센터에 NVIDIA GB200 NVL72 랙 규모 시스템을 사용하여 수십만 개의 NVIDIA Blackwell GPU를 신속하게 배포하고 있습니다. 이를 통해 성능과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, OpenAI와 같은 고객들이 이미 이 인프라에서 생산 워크로드를 실행하고 있습니다.

Microsoft는 이러한 Azure AI 데이터센터가 현재 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 10배 더 높은 성능을 제공할 것으로 예상하며, 올해 말까지 100% 재생 에너지로 운영될 계획입니다.

Windows 11에서의 생성형 AI 가속화

AI는 PC 소프트웨어를 디지털 휴먼부터 글쓰기 도우미, 지능형 에이전트, 창의적 도구에 이르기까지 완전히 새로운 경험으로 변화시키고 있습니다. NVIDIA RTX AI PC는 Windows 11에서 생성형 AI를 쉽게 시작하고 더 큰 성능을 발휘할 수 있게 합니다.

Microsoft Build에서 NVIDIA와 Microsoft는 Windows 11 PC의 개발을 단순화하고 추론 성능을 높이기 위한 AI 추론 스택을 공개했습니다. NVIDIA의 TensorRT는 RTX AI PC를 위해 새롭게 설계되었으며, 업계 최고의 TensorRT 성능과 온디바이스 엔진 빌딩, 8배 더 작은 패키지 크기를 결합하여 1억 대 이상의 RTX AI PC에 원활한 AI 배포를 가능하게 합니다.

기업용 AI 에이전트의 실제 활용 사례

NVIDIA의 AI 에이전트 기술은 이미 다양한 산업 분야에서 실제로 활용되고 있습니다. 몇 가지 주목할 만한 사례를 살펴보겠습니다.

패션 분야: 도쿄 COACH 매장의 가상 스타일리스트 ‘imma’

도쿄 하라주쿠의 Cat Street에 위치한 COACH Play 매장에서는 ‘imma’라는 가상 스타일리스트가 자연스러운 실시간 대화를 통해 개인화된 스타일링 조언을 제공합니다. COACH의 디지털 휴먼과 AI 기반 소매 분야 진출을 기념하는 이 이니셔티브는 최첨단 기술과 패션을 결합하여 몰입형 고객 경험을 창출합니다.

출처: NVIDIA Blog – AI 기술을 활용한 디지털 휴먼

Aww Inc.에서 개발하고 NVIDIA ACE 기술을 기반으로 하는 imma는 생생한 상호작용과 맞춤형 스타일 제안을 제공합니다. 이 경험은 역동적이고 각본이 없는 대화를 가능하게 하여 방문객과 개인적인 수준에서 연결하도록 설계되었으며, COACH의 핵심 가치인 용기와 자기표현을 강조합니다.

금융 분야: 캐나다 왕립은행의 ‘Jessica’ AI 에이전트

캐나다 왕립은행은 직원들이 사기 보고를 처리하는 데 도움을 주는 ‘Jessica’라는 AI 에이전트 아바타를 개발했습니다. Jessica의 도움으로 은행 직원들은 가장 최신 정보에 접근하여 사기 보고를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있어 고객 서비스가 향상됩니다.

의료 분야: 대만과 미국 병원의 AI 도우미

Ubitus와 대만 타이페이에 위치한 Mackay Memorial Hospital은 AI 기반 디지털 휴먼을 통해 병원 방문을 더 쉽고 친근하게 만들고 있습니다. 이 생생한 아바타들은 고급 8K 얼굴 스캐닝을 통해 만들어지며, NVIDIA ACE 기술을 통합한 Ubitus의 AI 모델로 생명력을 얻습니다.

인터랙티브 터치스크린에 배치된 이 디지털 휴먼들은 병원 내비게이션, 건강 교육, 등록 지원을 제공하여 일선 직원의 부담을 줄입니다. 또한 소아과에서는 대기 시간 동안 불안감을 줄이기 위한 정서적 지원도 제공합니다.

미국 신시내티 어린이 병원도 소아 환자 경험을 향상시키기 위해 디지털 아바타 기술의 잠재력을 탐구하고 있습니다. 지속적인 혁신 노력의 일환으로, 병원은 “Care Companions”라는 상호작용하는 친근한 아바타의 초기 설계를 위해 NVIDIA의 Digital Human Blueprint와 같은 플랫폼을 평가하고 있습니다.

동영상 분석을 위한 AI 에이전트

글로벌 데이터 트래픽의 절반 이상이 동영상인 반면, 그 중 1% 미만만 분석된다는 점에 착안하여 NVIDIA는 조직이 이 미활용 자원을 활용할 수 있도록 새로운 블루프린트를 출시했습니다. NVIDIA의 Metropolis 플랫폼을 기반으로 한 VSS(Video Search and Summarisation)용 AI 블루프린트는 기업이 방대한 양의 동영상 콘텐츠를 이해하고 요약할 수 있는 비전 AI 에이전트를 개발할 수 있게 합니다.

이러한 에이전트는 비전-언어 모델(VLM)과 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 실시간 분석을 수행하고, 요약을 생성하며, 복잡한 이벤트를 설명할 수 있습니다. 제조 현장 모니터링부터 도시 인프라 관리에 이르기까지, VSS 블루프린트는 이미 Pegatron과 같은 기업과 대만 가오슝의 스마트 시티 운영자들에 의해 사용되고 있습니다. 그 결과로는 결함률 67% 감소와 최대 80% 더 빠른 사고 대응 시간이 포함됩니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation), 음성 전사, GPU 가속 처리와 같은 기능을 갖춘 VSS 블루프린트는 동영상이 많은 산업에서 생산성 향상을 의미합니다. 심지어 NHL(미국 국립 하키 리그)도 AI 에이전트를 사용하여 실시간으로 경기 영상에 태그를 지정하고, 요약하고, 검색하고 있습니다.

NVIDIA의 Enterprise AI Factory와 AI 데이터 플랫폼

이러한 에이전트를 구축하는 것은 백엔드에서 전체 스택 작업이 필요합니다. NVIDIA의 Enterprise AI Factory 검증 설계는 현대적이고 가속화된 인프라에서 에이전트 AI를 배포하기 위한 청사진을 제공합니다. 이는 RTX PRO 6000 Server Edition GPU, NeMo Retriever, 마이크로서비스 및 파트너 통합을 실행하도록 맞춤화되어 대화형, 지식 인식 에이전트를 위한 플러그 앤 플레이 백엔드를 제공합니다.

AI 데이터 플랫폼 참조 설계는 컴퓨팅을 스토리지에 더 가깝게 가져옵니다. 이는 수백만 개의 내부 문서를 검색하고 실시간으로 응답해야 하는 AI 에이전트에게 중요합니다. IBM, VAST Data, NetApp과 같은 기업들은 AI가 데이터 계층에서 직접 추론할 수 있도록 GPU와 NeMo Retriever를 스토리지 솔루션에 내장하고 있습니다.

이 인프라는 이미 대규모로 제조되고 있습니다. Foxconn, Supermicro, ASUS, Wistron과 같은 대만 원설계제조업체(ODM)는 NVIDIA의 BlueField DPU부터 Spectrum-X 이더넷까지 전체 NVIDIA 스택을 포함하는 AI 데이터 플랫폼 호환 시스템을 생산하고 있습니다.

출처: NVIDIA Blog – NVIDIA Enterprise AI Factory 개념도

결론: AI 에이전트의 미래와 시사점

NVIDIA의 AI 에이전트 투자 확대는 인공지능 산업의 새로운 흐름을 보여줍니다. 단순한 자동화나 데이터 분석을 넘어, AI는 이제 독립적으로 추론하고 행동할 수 있는 에이전트로 진화하고 있습니다. 이러한 발전은 기업들에게 새로운 기회를 제공하는 동시에, 기존 업무 방식의 변화를 요구합니다.

NVIDIA와 Microsoft의 협력 사례에서 볼 수 있듯이, AI 에이전트는 클라우드부터 PC까지 전 영역에서 혁신을 가속화하고 있습니다. 특히 과학적 발견, 의료, 금융, 소매 등 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트의 활용 가능성은 무궁무진합니다.

하지만 AI 에이전트의 발전은 기술적 도전뿐만 아니라 윤리적, 사회적 문제도 함께 가져옵니다. 개인정보 보호, 책임성, 일자리 변화 등의 문제는 앞으로 우리 사회가 함께 해결해 나가야 할 과제입니다.

NVIDIA의 행보를 통해 볼 때, AI 에이전트는 단순한 트렌드가 아닌 인공지능의 미래 방향성을 결정짓는 핵심 기술로 자리잡을 것으로 보입니다. 기업들은 이러한 변화에 어떻게 대응하고 활용할 것인지 전략을 수립해야 할 시점입니다.

참고자료:

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