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TL;DR
NVIDIA와 Microsoft가 에이전트 AI(Agentic AI)의 실질적 구현을 위해 하드웨어, 런타임, 데이터 계층을 아우르는 통합 스택을 발표했다. RTX Spark와 DGX Station for Windows를 통해 로컬 환경에서 에이전트 개발을 지원하고, Microsoft Foundry를 통해 Nemotron 및 Cosmos 3 모델을 Azure에서 제공한다. Microsoft Fabric Data Warehouse에 NVIDIA 가속 컴퓨팅을 통합하여 SQL 실행 속도를 최대 7배 향상했다. Fairwater AI 데이터센터에 Grace Blackwell 및 Vera Rubin 플랫폼을 도입하여 추론 처리량을 10배 개선하고 비용을 절감했다.
대상 독자
에이전트 AI 애플리케이션을 개발하는 엔지니어 및 기업 IT 의사결정자
의미 / 영향
이번 협력은 하드웨어부터 클라우드, 온프레미스까지 에이전트 AI를 위한 수직 통합 스택을 제공하여 기업의 AI 도입 장벽을 낮춘다. 특히 로컬과 클라우드를 아우르는 일관된 인프라는 보안과 성능이 중요한 엔터프라이즈 환경에서 에이전트 AI의 실질적 배포를 가속화할 것이다.
섹션별 상세
RTX Spark 노트북과 DGX Station for Windows는 로컬 환경에서 에이전트 모델을 구축하고 실행하는 하드웨어 플랫폼이다. GB300 Grace Blackwell Ultra 칩을 탑재한 DGX Station은 최대 1조 파라미터 모델을 구동하며 20 페타플롭스의 FP4 성능을 제공한다.
근거
- DGX Station for Windows는 최대 1조 파라미터 모델을 구동하며 20 페타플롭스의 FP4 성능을 제공한다. — Reinventing Windows for Agents 섹션
기업은 Azure 상에서 Microsoft Foundry를 통해 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 및 Cosmos 3 등 오픈 모델을 활용해 에이전트 시스템을 구축한다. Nemotron 3 Ultra는 긴 추론 작업에 최적화되었으며, Cosmos 3는 비전 추론과 행동 생성을 지원하는 물리 AI용 옴니모델이다.
Microsoft Fabric Data Warehouse에 NVIDIA 가속 컴퓨팅이 통합되어 고동시성 워크로드에서 CPU 대비 SQL 실행 속도가 최대 7배 향상되었다. 이는 에이전트가 데이터를 실시간으로 쿼리하고 추론하는 데 필요한 데이터 접근성을 보장한다.
근거
- Microsoft Fabric Data Warehouse에서 SQL 실행 속도가 CPU 대비 최대 7배 향상되었다. — Accelerating Enterprise Data Warehouses for the AI Era 섹션
Cosmos 3를 기반으로 로봇, 자율주행 등 물리적 세계에서 계획하고 행동하는 시스템을 지원한다. 또한 GitHub Copilot에 통합된 NVIDIA OpenShell은 에이전트의 외부 호출을 정책 기반으로 격리하여 보안을 강화한다.
Fairwater Wisconsin 데이터센터는 Grace Blackwell 시스템을 기반으로 가동을 시작했으며, Vera Rubin 플랫폼을 통해 메가와트당 추론 처리량을 10배 개선했다. NVIDIA Dynamo 및 Grove 프레임워크는 Kubernetes 환경에서 분산 추론을 최적화한다.
근거
- Vera Rubin 플랫폼은 메가와트당 추론 처리량을 10배 개선한다. — Fairwater Wisconsin Goes Live 섹션
용어 해설
- Agentic AI
- — 단순한 텍스트 생성을 넘어 스스로 계획을 수립하고 도구를 사용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 시스템. 작업의 시작부터 완료까지의 과정을 주도적으로 관리하는 것이 특징이다.
- Physical AI
- — 로봇, 자율주행차, 산업용 기기 등 물리적 세계에서 환경을 인식하고 추론하며 행동을 생성하는 AI 기술. 디지털 트윈과 시뮬레이션을 통해 학습하고 실제 환경에 배포된다.
- Petaflop
- — 컴퓨터의 연산 성능을 나타내는 단위로, 초당 1,000조 번의 부동소수점 연산을 수행할 수 있음을 의미한다. AI 모델 학습 및 추론 속도를 측정하는 주요 지표로 사용된다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 03.수집 2026. 06. 03.출처 타입 RSS
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