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엔비디아 파트너 '씨이랩', 옴니버스 기반 통합 솔루션 제공
젠슨 황 엔비디아(NVIDIA) CEO는 미국 캘리포니아 새너제이 SAP 센터에서 AI 산업이 모델을 학습하는 단계를 넘어 실제 서비스를 실행하는 '추론(Inference)의 시대' 로 진입했다고 선언했다. 지난 2년간 AI 컴퓨팅 수요가 백만 배 가까이 늘었고,이 흐름은 앞으로 더 가팔라질 것이라는 전망이었다. 그는 이 시대에 데이터센터의 역할을 새롭게 규정했다.
단순한 저장·처리 공간이 아니라, 토큰을 생산하는 'AI 팩토리(AI Factory)' 로 바뀐다는 것이었다. 경제성도 앞으로는 토큰 생산량으로 결정된다고 했다. 차세대 GPU 플랫폼 발표도 이어졌다.
블랙웰의 후속인 '베라 루빈(Vera Rubin)'은 동일 전력 기준으로 기존 대비 최대 5배 높은 토큰 처리량을 제공하며, 올 하반기부터 주요 클라우드에 순차 배포된다. 그 다음 세대인 '파인만(Feynman)'도 이날 처음 이름이 공개됐다. GPU 로드맵이 2년 단위로 착실히 이어지고 있음을 보여주는 장면이었다.
엔비디아가 이번 GTC 2026에서 공개한 '옴니버스 DSX 블루프린트'는 AI 팩토리를 짓기 전에 디지털 트윈 형태로 먼저 설계하고 검증하는 기능이다. 전력, 냉각, 네트워크 등 운영 환경 전반을 가상 공간에서 미리 시뮬레이션할 수 있어, AI 인프라 구축 비용과 시행착오를 줄이는 도구로 제시됐다. 국내 기업들도 이미 이 방향에 서 있었다.
삼성전자는 이번 GTC에서 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈으로 반도체 공장 운영을 가상 시뮬레이션하고, 5만 개 이상의 GPU로 구동하는 AI 팩토리 인프라를 소개했다. SK하이닉스는 AI·로봇·시뮬레이션을 결합한 스마트 제조 전략을 내놨고, 현대차그룹은 실제 공장을 통째로 가상에 복제해 로봇 동선과 공정을 사전 검증하는 '다크팩토리' 전략을 공개했다. 옴니버스 기반 디지털 트윈을 통해 공정 설계 기간이 기존 3개월에서 1주일로 줄었다는 성과도 공유됐다.
올해 GTC에서 국내 기업들이 내세운 공통 키워드는 사실상 하나였다. 이 흐름 속에서 업계 관심이 모이는 지점이 하나 더 있다. GPU를 수만 장씩 쌓는 경쟁이 본격화하면서, "얼마나 많이 갖고 있느냐"보다 "얼마나 잘 운영하느냐" 가 실질적인 AI 경쟁력의 변수로 부상하고 있다는 점이다.
거대한 인프라를 구축해도 유휴 GPU 자원이 많으면 투자 효율이 무너진다. 워크로드를 자동으로 배분하고 추론 속도를 최적화하는 오케스트레이션 소프트웨어의 역할이 이전과 달리 주목받는 이유다. 국내에서는 해당 영역의 엔비디아 공식 파트너사인 코스닥 상장사 씨이랩이 관련 솔루션을 보유하며 주목받고 있다.
씨이랩은 국내 소프트웨어 기업 최초로 엔비디아 프리퍼드 파트너(Preferred Partne)'이자 옴니버스 컴피턴시(NVIDIA Competency)를 보유하고 있으며, GPU 오케스트레이션 솔루션 '아스트라고(AstraGo)'를 비롯해 옴니버스 기반 디지털 트윈, 산업 현장용 비전(Vision) AI까지 엔비디아 생태계를 아우르는 통합 솔루션을 제공하고 있다.
특히 GPU 인프라를 효율적으로 운영·관리하는 소프트웨어 역량이 중요해지면서 관련 수요도 빠르게 확대되는 추세다. 정부도 같은 방향에서 움직이고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 12일 'AI 고속도로 구축'을 위해 약 2조800억원 규모의 GPU 확보·운영 공모를 시작했다.
지난해 추경으로 확보한 1만3000장의 GPU에 더해 블랙웰급 이상 최신 GPU를 추가로 쌓겠다는 계획이다. GPU가 늘어날수록, 그것을 효율적으로 운영할 소프트웨어 수요도 자연히 따라올 것으로 예상된다.
젠슨 황은 "피지컬 AI 시대가 본격화하면서 모든 산업 기업이 로봇 기업으로 전환하게 될 것이다"라며 키노트 말미에 다시 강조했다. GTC 2026이 그린 청사진은 GPU를 잘 만드는 회사의 이야기가 아니었다. AI 팩토리를 설계하고, 디지털 트윈으로 검증하고, 현장에서 실제로 작동시키는 풀스택 생태계 전체의 이야기였다.