NVIDIA GTC Taipei at COMPUTEX: Live Updates on What’s Next in AI
Quick Summary
NVIDIA는 GTC Taipei at COMPUTEX에서 장기 실행 AI 에이전트용 Nemotron 3 Ultra, Nemotron Coalition 확대, Build a Claw와 NemoClaw 기반 보안 런타임, 그리고 Isaac GR00T 로보틱스 개발 플랫폼 업데이트를 통해 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 실제 배포 흐름을 강조했다.
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💡 한 줄 요약
NVIDIA는 GTC Taipei at COMPUTEX에서 장기 실행 AI 에이전트용 Nemotron 3 Ultra, Nemotron Coalition 확대, Build-a-Claw와 NemoClaw 기반 보안 런타임, 그리고 Isaac GR00T 로보틱스 개발 플랫폼 업데이트를 통해 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 실제 배포 흐름을 강조했다.
📌 핵심 요약
- 행사는 Jensen Huang의 키노트, 현장 데모, 산업별 AI 혁신을 다루는 라이브 업데이트 형식으로 진행되며, AI 팩토리, 확장 인프라, 에이전틱 AI, 피지컬 AI가 주요 축으로 제시됐다.
- NVIDIA는 장기 실행 에이전트를 위한 개방형 모델 Nemotron 3 Ultra를 공개했고, 이 모델은 추론 속도를 최대 5배 높이고 복잡한 에이전틱 작업 비용을 최대 30% 낮추는 것을 목표로 한다.
- Perplexity, Palantir, ServiceNow, CrowdStrike, Glean, Harvey, Greptile 등 여러 기업이 Nemotron 3 Ultra를 검색, 코딩, 법률 워크플로, 고객 서비스, 보안, 엔터프라이즈 자동화에 적용하거나 지원하고 있다.
- H Company, NAVER Cloud, Nous Research, Prime Intellect가 Nemotron Coalition에 합류해 데이터, 학습 환경, 평가 프레임워크, 도메인 전문성을 바탕으로 차세대 Nemotron 4 계열의 기반이 될 개방형 프런티어 모델 개발에 참여한다.
- Build-a-Claw와 NemoClaw는 개발자가 장기 실행 에이전트를 안전하게 구성·배포하도록 돕는 경험과 청사진을 제공하며, Isaac GR00T 업데이트는 휴머노이드 로봇 개발을 데이터 수집부터 시뮬레이션, 검증, 실제 하드웨어 배포까지 하나의 흐름으로 연결한다.
🧩 주요 포인트
- 행사는 Jensen Huang의 키노트, 현장 데모, 산업별 AI 혁신을 다루는 라이브 업데이트 형식으로 진행되며, AI 팩토리, 확장 인프라, 에이전틱 AI, 피지컬 AI가 주요 축으로 제시됐다.
- NVIDIA는 장기 실행 에이전트를 위한 개방형 모델 Nemotron 3 Ultra를 공개했고, 이 모델은 추론 속도를 최대 5배 높이고 복잡한 에이전틱 작업 비용을 최대 30% 낮추는 것을 목표로 한다.
- Perplexity, Palantir, ServiceNow, CrowdStrike, Glean, Harvey, Greptile 등 여러 기업이 Nemotron 3 Ultra를 검색, 코딩, 법률 워크플로, 고객 서비스, 보안, 엔터프라이즈 자동화에 적용하거나 지원하고 있다.
- H Company, NAVER Cloud, Nous Research, Prime Intellect가 Nemotron Coalition에 합류해 데이터, 학습 환경, 평가 프레임워크, 도메인 전문성을 바탕으로 차세대 Nemotron 4 계열의 기반이 될 개방형 프런티어 모델 개발에 참여한다.
- Build-a-Claw와 NemoClaw는 개발자가 장기 실행 에이전트를 안전하게 구성·배포하도록 돕는 경험과 청사진을 제공하며, Isaac GR00T 업데이트는 휴머노이드 로봇 개발을 데이터 수집부터 시뮬레이션, 검증, 실제 하드웨어 배포까지 하나의 흐름으로 연결한다.
🧠 상세 정리
1. GTC Taipei의 초점: 에이전틱 AI와 피지컬 AI
원문은 NVIDIA GTC Taipei at COMPUTEX를 실시간 업데이트형 보도로 소개하며 시작한다. 행사에는 전 세계 개발자, 연구자, 산업 리더들이 모여 최신 AI 돌파구를 논의하는 것으로 설명된다. 다루는 주제는 AI 팩토리와 확장 인프라에서 장기 실행 에이전트, 물리 세계에서 작동하는 AI까지 넓게 걸쳐 있다. 글의 흐름은 단순한 행사 스케치에 그치지 않고, NVIDIA가 모델, 런타임, 개발 도구, 로보틱스 플랫폼을 어떻게 하나의 생태계로 묶고 있는지 보여주는 방향으로 전개된다.
2. Nemotron 3 Ultra: 장기 실행 에이전트를 위한 개방형 모델
가장 먼저 비중 있게 다뤄지는 발표는 Nemotron 3 Ultra의 출시다. NVIDIA는 이 모델을 장기 실행 에이전트를 위해 설계된 개방형 모델로 설명하며, Nemotron Coalition의 기여가 포함됐다고 밝힌다. 장기 실행 에이전트는 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어 정보를 해석하고, 다음 단계를 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 평가한 뒤 여러 차례 반복하며 복잡한 작업을 수행한다. 따라서 더 넓은 탐색 공간을 더 짧은 시간에 다루면서 정확도를 높일 수 있는 효율적인 모델이 필요하다는 문제의식이 제시된다.
3. 속도, 비용, 오케스트레이션을 겨냥한 모델 구조
Nemotron 3 Ultra는 복잡한 에이전틱 작업에서 최대 5배 빠른 추론을 제공하고 비용을 최대 30% 낮출 수 있다고 소개된다. 이는 에이전트가 같은 작업을 더 빨리 끝내거나 같은 시간 안에 더 많은 작업을 처리하도록 하기 위한 성능 지표다. 원문은 이 모델을 5,500억 파라미터 규모의 mixture-of-experts 모델로 설명하며, 자율 워크플로에서 가장 어려운 추론과 오케스트레이션을 담당한다고 말한다. 예시로는 장시간 코딩 세션의 아키텍처 결정, 수백 개 연구 자료의 종합, 수천 개 상호 의존 제약의 검증이 제시된다.
4. 초기 도입 기업과 실제 적용 영역
원문은 Nemotron 3 Ultra의 초기 도입 사례를 여러 기업 이름과 함께 구체적으로 나열한다. Aible은 AIbleClaw 플랫폼에 통합해 다양한 도메인에서 안전한 장기 실행 에이전트를 대규모로 구축할 수 있게 한다고 설명된다. Glean은 모델 비종속 에이전트 하네스에 Nemotron 3 Ultra를 제공하고, Nemotron 3 Nano로 미세조정한 에이전틱 검색 모델도 함께 제공한다. Greptile은 코드 리뷰 플랫폼의 코드베이스 인덱싱에 통합해 낮은 비용으로 높은 정확도의 코드 리뷰를 지원하려 하며, Harvey는 법률 워크플로 구축과 배포를 지원한다.
5. 검색, 보안, 엔터프라이즈 자동화로 확장되는 사용처
Perplexity는 Nemotron 3 Ultra를 검색과 Perplexity Computer에 사용하며, 작업 성격에 따라 미세조정된 개방형 모델이나 독점 모델로 라우팅하는 에이전트 라우터를 활용한다고 소개된다. CrowdStrike와 Palantir는 복잡한 데이터 분석, 작업 조율, 운영 간소화를 돕는 새로운 장기 실행 AI 에이전트 구축을 위해 이 모델을 채택한다고 언급된다. ServiceNow, Applied Compute, CodeRabbit, Dataiku도 추가 도입 기업으로 제시된다. 이 대목에서 원문은 Nemotron 3 Ultra가 소프트웨어 개발, 심층 연구, 고객 서비스, 보안, 기업 자동화에 걸친 범용 에이전트 모델로 배치되고 있음을 보여준다.
6. 에이전트 하네스 생태계와 NemoClaw 연결
Nemotron 3 Ultra는 에이전트 트레이스에 학습되고 에이전트 하네스에 최적화됐다고 설명된다. 이를 통해 개발자는 선호하는 프레임워크를 선택하면서도 정확도를 유지할 수 있다는 점이 강조된다. BlackBox AI, Cline, Factory AI, Hermes Agent, Kilo Code, LangChain Deep Agents, OpenClaw, OpenCode, OpenHands, Pi 같은 에이전트 플랫폼과 하네스가 새로운 Nemotron 모델을 지원한다고 원문은 밝힌다. 또한 Nemotron 3 Ultra는 NVIDIA NemoClaw blueprint와 함께 작동해 기업이 보안 런타임, 개방형 모델, 도메인별 스킬을 기반으로 자율 에이전트를 대규모로 운영하도록 돕는 구조로 제시된다.
7. Nemotron Coalition 확대와 개방형 모델 전략
H Company, NAVER Cloud, Nous Research, Prime Intellect가 Nemotron Coalition에 합류했다는 내용도 중요한 전환점이다. 이들은 데이터, 학습 환경, 평가 프레임워크, 도메인 전문성 등 서로 다른 강점을 제공해 NVIDIA DGX Cloud에서 학습되는 개방형 프런티어 모델 개발을 지원한다고 설명된다. 원문은 이 협력이 향후 Nemotron 4 계열의 기반이 될 것이라고 밝힌다. 이어 Nemotron 음성 인식 모델과 Nemotron 3.5 Content Safety 모델도 소개되며, 전자는 40개 언어 로케일의 실시간 스트리밍 ASR을, 후자는 23개 안전 범주와 여러 언어의 콘텐츠 분류 및 기업 맞춤 정책을 지원한다고 정리된다.
8. 오픈 웨이트, 배포 선택권, 개발자 도구
Nemotron 모델군은 오픈 웨이트, 데이터셋, 레시피와 함께 제공되어 조직이 투명성과 통제권을 갖고 도메인 특화 워크플로에 맞게 커스터마이즈할 수 있다고 설명된다. 개발자는 NVIDIA NeMo 같은 도구를 사용해 모델을 맞춤화하고 평가하며 최적화할 수 있다. 원문은 개방형 모델이라는 특성 때문에 규제, 데이터 주권, 데이터 현지화 요건을 충족해야 하는 환경에도 배포할 수 있다는 점을 강조한다. 배포 채널로는 Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, build.nvidia.com의 NVIDIA NIM 마이크로서비스, NVIDIA Cloud Partners와 추론 플랫폼, 클라우드 서비스 제공업체 생태계가 언급된다.
9. Build-a-Claw와 보안 장기 실행 에이전트 개발
GTC Taipei 현장에는 Build-a-Claw 경험도 소개된다. 참가자들은 OpenClaw와 Hermes Agent에서 시작해 claw의 페르소나를 설정하고, 에이전트 스킬을 추가하고, 스케줄을 구성한 뒤 NVIDIA NemoClaw blueprint와 NVIDIA OpenShell 런타임을 사용해 환경에 맞게 안전하게 배포한다. 원문은 claw를 단일 작업을 끝내고 사라지는 에이전트가 아니라, 목표를 향해 지속적으로 작업하고 장애물을 만나면 적응하며 상태 업데이트를 표면화하고 개발자가 떠난 뒤에도 백그라운드에서 실행되는 장기 실행 에이전트로 정의한다. 이러한 시스템은 기업 자동화, 에이전틱 커머스, 자율 인프라의 엔진으로 제시되며, 보안 런타임의 필요성이 핵심 조건으로 강조된다.
10. Isaac GR00T 업데이트와 휴머노이드 로봇 개발 루프
글의 후반부는 NVIDIA Isaac GR00T 업데이트를 통해 피지컬 AI 영역으로 이동한다. 휴머노이드 로봇 개발은 시연 수집, 데이터 생성과 정제, 정책 학습, 시뮬레이션 테스트, 전체 소프트웨어 스택 검증, 실제 하드웨어 배포까지 이어지는 복잡한 순환 과정을 요구한다고 설명된다. Isaac GR00T는 Isaac Teleop, Isaac Lab, Isaac Sim, Isaac ROS, GR00T open models, NVIDIA Jetson Thor를 통합해 데이터에서 배포까지 이어지는 처방적 개발 방식을 제공한다. Agility, Boston Dynamics, Figure, Skild AI 등 여러 로보틱스 기업이 관련 구성요소를 사용하고 있으며, GR00T 모델 다운로드 27만4천 건과 GR00T X Embodiment Sim 데이터셋 1천만 건 이상 다운로드도 생태계 확산의 지표로 제시된다.
🧾 핵심 주장 / 시사점
- 원문에서 NVIDIA의 핵심 메시지는 개별 모델 성능 발표보다 장기 실행 에이전트를 실제 기업 환경에 배포하기 위한 모델, 하네스, 보안 런타임, 도구 생태계를 함께 제시하는 데 있다.
- Nemotron 3 Ultra는 단순 챗봇용 언어모델이 아니라 반복 계획, 도구 호출, 검증, 장기 코딩·연구 작업을 수행하는 에이전트의 오케스트레이션 모델로 포지셔닝된다.
- Isaac GR00T 업데이트는 에이전틱 AI 논의가 소프트웨어 자동화에만 머물지 않고, 시뮬레이션과 로봇 제어를 거쳐 물리 세계의 자동화로 확장되고 있음을 보여준다.
✅ 액션 아이템
- AI 인프라 담당자는 NVIDIA의 GTC Taipei 발표를 GPU, 네트워킹, 로보틱스, 산업 파트너십으로 나눠 영향 범위를 정리한다.
- COMPUTEX 발표에서 데이터센터 공급망, 대만 생태계, AI PC·로보틱스 전략이 어떻게 연결되는지 추적한다.
- NVIDIA 발표가 특정 제품 공개를 넘어 AI 인프라 표준과 파트너 생태계에 어떤 신호를 주는지 검토한다.
❓ 열린 질문
- GTC Taipei 발표에서 AI 인프라 시장의 다음 병목으로 가장 강하게 드러난 영역은 무엇일까?
- NVIDIA의 대만·COMPUTEX 중심 메시지는 글로벌 AI 공급망 전략을 어떻게 보여줄까?
- GPU, 네트워킹, 로보틱스 발표를 함께 보면 기업의 AI 도입 로드맵은 어떻게 달라져야 할까?
