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[IT뉴스][현장] 젠슨 황 "CPU도 이젠 인간 아닌 에이전트용"···피지컬 AI를 위한 변명

온카뱅크관리자

2026-06-01 18:17:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 엔비디아, 베라 루빈·PC·피지컬 AI 전면전 베라 루빈 CPU 주장하며 생태계 장악 선언 말 고삐 조이는 하네스(harness) 개념으로 온디바이스 AI GPU로 밀어붙이겠다는 것 
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 <img alt="젠슨 황 엔비디아 CEO가 2026년 컴퓨텍스 키노트에서 대만 지도를 중심으로 수백 개 협력사 로고를 띄우며 AI 생태계의 규모를 강조하고 있다. GPU·CPU·네트워크·클라우드·소프트웨어 기업이 하나의 공급망으로 연결된 구조를 제시했다. / 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181418321obzb.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="4564TRoMG3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181418321obzb.jpg" width="658">
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 젠슨 황 엔비디아 CEO가 2026년 컴퓨텍스 키노트에서 대만 지도를 중심으로 수백 개 협력사 로고를 띄우며 AI 생태계의 규모를 강조하고 있다. GPU·CPU·네트워크·클라우드·소프트웨어 기업이 하나의 공급망으로 연결된 구조를 제시했다. / 이상헌 기자
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 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI) 산업의 다음 국면을 "에이전트 시대"로 규정했다. 단순히 대규모언어모델(LLM)이 답변을 생성하는 단계를 넘어, AI가 관찰하고 추론하고 계획하고 도구를 사용하며 실제 업무를 수행하는 구조로 이동하고 있다는 설명이다.
 1일 대만 타이베이 난강 국제컨벤션센터(TICC)에서 열린 열린 2026년 컴퓨텍스 키노트 세션에서 젠슨 황은 "유용한 AI, 수익성 있는 AI가 도래했고 컴퓨트 수요가 제약 조건이 됐다"고 말했다. 그는 대만 공급망이 그 수요를 감당하기 위해 전면 가동되고 있다며 베라 루빈(Vera Rubin)이 본격 양산 단계에 들어섰다고 밝혔다.
 엔비디아가 이날 전면에 내세운 핵심 제품은 베라 루빈 NVL72다. 젠슨 황은 베라 루빈이 단순히 AI를 실행하기 위한 시스템이 아니라 "에이전트를 실행하기 위해 만든 시스템"이라고 강조했다. 과거 호퍼(Hopper)가 사전학습, 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)이 추론에 초점을 맞췄다면, 베라 루빈은 에이전틱 AI를 처리하기 위한 다중 랙·팟 스케일 슈퍼컴퓨터라는 설명이다.
 베라 루빈 시스템은 TSMC 3나노 공정, CoWoS-R·CoWoS-L 패키징, 마이크론·SK하이닉스·삼성의 HBM4 메모리, 커넥트X9, 슈퍼NIC, 블루필드4 DPU, 스펙트럼-X 이더넷 포토닉스 등으로 구성된다. 엔비디아는 베라 루빈 컴퓨터가 6조개 트랜지스터, 130만개 부품, 고효율 수랭식 버스바, 5000A 이상 전류 처리 구조를 갖췄다고 설명했다.
 젠슨 황은 그레이스 블랙웰 랙 하나를 조립하는 데 과거 2시간이 걸렸지만, 베라 루빈 체계에서는 5분 수준으로 줄었다고 말했다. 그는 이를 "익스트림 코디자인(extreme co-design)"의 결과라고 표현했다. 칩, 패키지, 보드, 랙, 네트워크, 데이터센터까지 통째로 설계해 AI 팩토리의 생산성을 끌어올리겠다는 전략이다.
 CPU도 에이전트용으로 재정의
 이번 키노트의 가장 중요한 메시지는 CPU의 역할 재정의였다. 젠슨 황은 "기존 CPU는 인간을 위해 만들어졌지만, 이제는 에이전트를 위한 CPU가 필요하다"고 말했다. 과거 CPU는 사람이 초 단위로 상호작용하는 클라우드 임대 모델에 맞춰 설계됐지만, 에이전트는 나노초 단위 응답을 요구한다는 것이다.
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 엔비디아는 이를 위해 베라 CPU를 공개했다. 베라 CPU는 에이전트 하네스, 오케스트레이션, 도구 호출, 데이터베이스 접근, KV 캐시 관리, 모델 실행 보조 등 GPU 주변의 병목을 줄이기 위해 설계됐다. 젠슨 황은 "에이전트가 도구를 호출하고 데이터베이스를 접근할 때마다 응답 시간이 늦어지면 다음 단계로 넘어갈 수 없다"며 저지연 CPU의 필요성을 강조했다.
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 <img alt="젠슨 황 엔비디아 CEO가 컴퓨텍스 2026 키노트에서 차세대 베라(Vera) CPU 플랫폼을 소개하고 있다. 화면에는 베라 루빈 GPU 시스템, 베라 컴퓨트, 베라 블루필드 스토리지 구성이 함께 제시돼 있으며, CPU·GPU·DPU·스토리지를 하나의 에이전틱 AI 인프라로 통합하려는 엔비디아의 수직 계열화 전략을 보여주는 장면이다. / 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181419610rjdc.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="88jAqmSr5F" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181419610rjdc.jpg" width="658">
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 젠슨 황 엔비디아 CEO가 컴퓨텍스 2026 키노트에서 차세대 베라(Vera) CPU 플랫폼을 소개하고 있다. 화면에는 베라 루빈 GPU 시스템, 베라 컴퓨트, 베라 블루필드 스토리지 구성이 함께 제시돼 있으며, CPU·GPU·DPU·스토리지를 하나의 에이전틱 AI 인프라로 통합하려는 엔비디아의 수직 계열화 전략을 보여주는 장면이다. / 이상헌 기자
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 베라 CPU는 올림푸스(Olympus) 코어 기반으로 설계됐다. 엔비디아는 10와이드 디코드 엔진, 신경망 기반 분기 예측기, 대형 아웃오브오더 엔진, 그래프 엔진 기반 프리패처, LPDDR5X 메모리, 2세대 확장형 코히어런시 패브릭 등을 적용했다고 설명했다. 발표에 따르면 베라 CPU는 x86 대비 메모리 지연시간을 40% 낮추고, 에이전틱 샌드박스 성능을 1.8배 높인다.
 젠슨 황은 베라 CPU가 SQL 처리에서 3배, 실시간 스트림 처리에서 6배 성능 향상을 보였다고 주장했다. 그는 뉴욕증권거래소(NYSE) 실시간 스트림 처리 사례를 언급하며 "CPU 워크로드에서 이런 수준의 X팩터 성능 향상은 드물다"고 말했다.
 엔비디아는 베라 CPU가 앞으로 새로운 성장 동력이 될 것이라고 밝혔다. 젠슨 황은 "에이전트는 사람보다 훨씬 많아질 것이고, 이들은 매우 참을성이 없다"며 "CPU도 에이전트 시대에 맞게 다시 설계돼야 한다"고 했다.
 젠슨 황슨 슬라이드에서 'NVIDIA Vera – CPU for the Age of AI'라는 도전적인 제목이 붙였다. 하지만 베라 CPU는 범용 컴퓨팅을 담당하는 독립 프로세서라기보다 GPU 중심 AI 인프라를 지원하는 제어 계층 성격이 강하다.
 물론 엔비디아가 CPU를 에이전트 하네스, KV 캐시 관리, 데이터 이동, 오케스트레이션 등 AI 실행 환경 최적화에 활용하고 있는 만큼 전통적인 x86 CPU와 직접 비교하기 어렵다는 반론도 있다.
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 젠슨 황 CEO 역시 베라 CPU를 범용 애플리케이션 처리보다 에이전트 실행 과정에서 발생하는 지연시간과 병목 해소를 위한 구성 요소로 설명했다. 이에 따라 일각에서는 베라가 새로운 CPU 아키텍처라기보다 GPU 중심 시스템을 보조하는 전용 프로세서에 가깝다는 해석도 나오고 있다. 로봇 팔에 뇌를 심겠다고?··· 젠슨 황의 '젯슨 토르' 피지컬 AI가 아니다
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 <img alt="엔비디아가 제시한 에이전틱 AI 구조를 도식화한 이미지다. 중앙의 하네스(Harness)가 관찰(Observe)·추론(Reason)·행동(Act) 루프를 반복 수행하며 대규모언어모델(LLM)을 제어하고, 외부의 도구(Tools &amp; Skills), 보안·거버넌스(Security &amp; Governance), 메모리(Memory), 오케스트레이션(Orchestration) 계층과 연결되는 모습을 보여준다. 엔비디아는 에이전트를 단순한 LLM이 아니라 하네스와 실행 환경이 결합된 시스템으로 정의하며, AI 경쟁의 중심이 모델 자체보다 오케스트레이션·도구 호출·메모리 관리·인프라 통합으로 이동하고 있음을 강조했다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181420947bqmd.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="6O6PYJNdtt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181420947bqmd.png" width="658">
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 엔비디아가 제시한 에이전틱 AI 구조를 도식화한 이미지다. 중앙의 하네스(Harness)가 관찰(Observe)·추론(Reason)·행동(Act) 루프를 반복 수행하며 대규모언어모델(LLM)을 제어하고, 외부의 도구(Tools &amp; Skills), 보안·거버넌스(Security &amp; Governance), 메모리(Memory), 오케스트레이션(Orchestration) 계층과 연결되는 모습을 보여준다. 엔비디아는 에이전트를 단순한 LLM이 아니라 하네스와 실행 환경이 결합된 시스템으로 정의하며, AI 경쟁의 중심이 모델 자체보다 오케스트레이션·도구 호출·메모리 관리·인프라 통합으로 이동하고 있음을 강조했다. / GPT-5.5
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 LLM과 하네스의 결합이 돌파구 네모트론 3 울트라 버전도 공개
 젠슨 황은 이날 발표에서 에이전틱 AI를 위한 네 가지 구성요소를 제시했다. 첫째는 고유 모델, 둘째는 하네스(harness), 셋째는 도구와 스킬, 넷째는 런타임이다. 그는 이 네 가지가 현대 기업용 에이전트 운영체제의 기본 구조가 될 것이라고 설명했다.
 엔비디아는 이를 위해 엔터프라이즈 AI용 에이전트 툴킷을 공개했다. 해당 툴킷에는 수정 가능한 오픈 모델, 하네스, 도구·라이브러리, 런타임이 포함된다. 젠슨 황은 클로드 코드, 코덱스 같은 외부 에이전트도 오픈셸(OpenShell)이라는 보안 샌드박스 안에서 실행할 수 있다고 말했다. 오픈셸은 보안 정책, 권한, 프라이버시, ID 보호를 관리하는 기업용 에이전트 실행 환경으로 소개됐다.
 그는 오픈셸이 레드햇, 캐노니컬, 마이크로소프트 등과 함께 확산될 것이라고 밝혔다. 엔비디아는 오픈셸을 클라우드, 온프레미스, 디바이스 환경 전반에서 실행 가능한 런타임으로 제시했다.
 키노트 중반부에서는 케이던스(Cadence)와의 반도체 설계 에이전트 협력이 공개됐다. 엔비디아와 케이던스는 칩 설계 검증을 위한 '칩 디자인 슈퍼 에이전트'를 구축하고 있다. 젠슨 황은 칩 설계가 엔비디아가 수행하는 가장 중요한 업무 중 하나라며, 수천명의 엔지니어와 막대한 컴퓨트 시간이 들어가는 설계 검증을 AI 에이전트로 단축하겠다고 밝혔다.
 오픈AI의 코덱스가 전체 과정을 오케스트레이션하고, 케이던스 칩스택이 RTL 검증 루프를 실행하며, 네모트론(Nemotron)과 오픈셸 기반 서브에이전트가 RTL 생성, 테스트벤치 작성, 회귀 테스트, 디버깅을 수행하는 구조가 제시됐다. 엔비디아는 기존에 수주가 걸리던 검증 사이클을 수시간 단위로 줄일 수 있다고 설명했다.
 젠슨 황은 "엔비디아는 수천명의 칩 디자이너를 갖고 있으며 앞으로 수십만 케이던스 슈퍼 에이전트를 고용하게 될 것"이라고 말했다. 이는 인간 엔지니어를 완전히 대체한다는 뜻보다, 반도체 설계 검증 루프에 대량의 소프트웨어 에이전트를 투입해 개발 속도를 압축하겠다는 의미로 해석된다.
 엔비디아는 이날 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra)도 발표했다. 젠슨 황은 네모트론 계열을 "세계가 자체 에이전트를 만들 수 있도록 제공하는 오픈 모델 시스템"이라고 설명했다. 엔비디아는 모델뿐 아니라 학습 데이터와 학습 스크립트까지 공개하겠다고 밝혔다.
 네모트론 3 울트라는 상태공간모델(SSM)과 전문가혼합(MoE)을 결합한 하이브리드 구조로 소개됐다. 젠슨 황은 이 모델이 기존 최고 수준 오픈 모델 대비 5배 빠르고, 전체 FLOPS와 추론 시간 기준 30% 낮은 비용으로 실행된다고 주장했다. 그는 "빠르게 생각할 수 있으면 같은 비용으로 더 오래 생각할 수 있다"고 말했다.
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 엔비디아는 네모트론 4도 개발 중이라고 밝혔다. 젠슨 황은 네모트론, 하네스, 도구, 런타임을 묶은 툴킷이 기업들이 자체 에이전트를 만들 수 있게 하는 기반이라고 강조했다.
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 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4efc1208d9fdeee30ac82a093801fa36d47f751872447be5315af242707130ba" data-idxno="459098" data-type="photo" dmcf-pid="6t2w2hYC1L" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="엔비디아와 마이크로소프트가 공개한 'Reinvent PC' 구조는 AI PC의 중심축이 거대 클라우드 모델이 아니라 PC 내부에서 직접 구동되는 온디바이스(On-Device) 모델임을 보여준다. DeepSeek·Gemma·GLM·GPT-OSS·Kimi·MiniMax·Nemotron·Qwen 등은 OpenShell 아래 로컬 실행 계층에 배치된 반면, Claude와 ChatGPT 등은 필요 시 연결되는 외부 클라우드 노드로 분리됐다. AI 산업의 경쟁이 단순 모델 성능에서 벗어나 메모리 효율성, 전력 소비, 오프라인 실행 능력, 하드웨어 최적화 중심으로 이동하고 있음을 보여주는 장면이다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181422354kvvg.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="PjF3cqfz11" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181422354kvvg.png" width="658">
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 엔비디아와 마이크로소프트가 공개한 'Reinvent PC' 구조는 AI PC의 중심축이 거대 클라우드 모델이 아니라 PC 내부에서 직접 구동되는 온디바이스(On-Device) 모델임을 보여준다. DeepSeek·Gemma·GLM·GPT-OSS·Kimi·MiniMax·Nemotron·Qwen 등은 OpenShell 아래 로컬 실행 계층에 배치된 반면, Claude와 ChatGPT 등은 필요 시 연결되는 외부 클라우드 노드로 분리됐다. AI 산업의 경쟁이 단순 모델 성능에서 벗어나 메모리 효율성, 전력 소비, 오프라인 실행 능력, 하드웨어 최적화 중심으로 이동하고 있음을 보여주는 장면이다. / GPT-5.5
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 MS와 40년만 PC 재창조 선언하며 피지컬 AI와 Cosmos 3 구조 제안
 후반부에서는 마이크로소프트와 함께 추진하는 PC 재창조 전략이 공개됐다. 젠슨 황은 40년 전 PC 산업의 핵심이 윈도우, BIOS, 드라이버, 멀티미디어 API 등으로 구성된 추상화 구조였다고 설명했다. 그는 이제 AI 시대에는 운영체제 위에 대규모언어모델이 결합되고, 애플리케이션은 에이전틱 런타임으로 대체될 것이라고 말했다.
 엔비디아는 RTX Spark 기반 차세대 AI PC를 공개했다. 발표에 따르면 RTX Spark는 블랙웰 RTX GPU, 6144개 CUDA 코어, 1페타플롭 AI 성능, 미디어텍과 공동 개발한 20코어 그레이스 CPU, NVLink, 128GB 통합 메모리, TSMC 3나노 공정, 700억개 트랜지스터를 갖춘 칩으로 구성된다.
 젠슨 황은 이 칩을 "33년이 걸려 만들 수 있었던 컴퓨터"라고 표현했다. CUDA 기반 과학, 물리, 생물학, 유전체학, 그래픽스, AI 애플리케이션과 기존 윈도우 애플리케이션이 모두 실행되며, 동시에 에이전트도 구동할 수 있다는 설명이다.
 시연에서는 RTX Spark 노트북에서 로컬 에이전트가 건축 설계를 수행하는 장면이 등장했다. 사용자가 대지, 콘셉트 스케치, 스타일 무드보드, 요구사항을 입력하면 에이전트가 라이노(Rhino)를 열어 지형과 건물 형태를 만들고, 내부 구조를 생성하며, 블렌더(Blender)로 모델을 넘겨 렌더링하고, Flux 2 모델로 사실적 이미지를 생성하는 흐름이 제시됐다.
 엔비디아는 어도비 포토샵과 프리미어도 RTX Spark에 맞춰 재설계됐으며, MCP 서버를 통해 노트북의 에이전트와 상호작용할 수 있다고 밝혔다. 젠슨 황은 PC가 앞으로 단순히 앱을 실행하는 도구가 아니라, 집 안에서 24시간 작동하는 개인 AI 컴퓨터가 될 것이라고 말했다.
 엔비디아는 노트북뿐 아니라 데스크톱, 워크스테이션까지 포함하는 새로운 윈도우 호환 AI PC 제품군도 발표했다. DGX Station급 워크스테이션은 768GB 메모리, 20페타플롭 성능, 8TB/s 메모리 대역폭을 제공하며 대형 모델 개발자와 에이전트 개발자를 위한 데스크사이드 슈퍼컴퓨터로 제시됐다.
 젠슨 황은 "10년 뒤 PC는 지금 우리가 생각하는 PC와 전혀 다를 것"이라며 "스마트폰이 더 이상 전화기만을 의미하지 않게 된 것처럼, PC도 에이전트 컴퓨터로 재정의될 것"이라고 말했다. [단독] 엔비디아와 MS 합작 차세대 PC에 클로드 배제됐다
 마지막 축은 피지컬 AI였다. 젠슨 황은 에이전틱 AI를 "디지털 로봇"이라고 표현하며, 같은 패턴이 클라우드, PC, 로봇, 자율주행차, 기지국, 농기계, 제조 장비, 위성까지 확장될 것이라고 밝혔다.
 그는 피지컬 AI에서 가장 큰 문제는 데이터라고 강조했다. 언어모델은 인간이 인터넷에 남긴 텍스트를 학습할 수 있었지만, 로봇과 물리 AI에는 로봇 관점의 1인칭 데이터가 부족하다는 것이다. 기존 세계의 영상 데이터는 대부분 3인칭 시점이기 때문에 로봇이 실제 행동을 학습하기 어렵다는 설명이다.
 엔비디아는 이를 해결하기 위해 Cosmos 3를 발표했다. Cosmos 3는 피지컬 AI용 오픈 프론티어 옴니 모델로 소개됐다. 텍스트, 이미지, 영상, 소리, 행동 데이터를 받아 물리 세계를 이해하고, 다음 장면을 생성하며, 시뮬레이션과 정책 학습을 지원하는 구조다.
 Cosmos는 언어모델처럼 장면을 설명하고 중요한 요소를 표시할 수 있으며, 월드모델로서 물리적으로 그럴듯한 합성 영상을 생성할 수 있다. 시뮬레이터로는 정책 학습과 평가를 닫힌 루프 안에서 수행할 수 있고, 월드 액션 모델로 후처리하면 로봇의 행동 생성에도 활용될 수 있다는 설명이다.
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 젠슨 황은 "데이터와 컴퓨트가 AI를 만들었다면, 이제 AI가 생긴 뒤에는 컴퓨트가 데이터가 된다"고 말했다. 이는 실제 물리 데이터를 무한정 수집하기 어려운 상황에서 시뮬레이션과 합성 데이터가 피지컬 AI 학습의 핵심 자원이 된다는 뜻이다.
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 <img alt="젠슨 황 엔비디아 CEO가 컴퓨텍스 2026 키노트에서 주요 기업 임원진과 협력 생태계를 캐릭터 피규어 형태로 소개하고 있다. 대만 야시장을 배경으로 한 이 장면은 엔비디아를 단순한 반도체 기업이 아닌 수많은 파트너와 인재가 연결된 거대한 AI 생태계로 표현한 것이다. / 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181423655oojh.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Q7DUDK6bG5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/552814-8XPEppr/20260601181423655oojh.jpg" width="658">
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 젠슨 황 엔비디아 CEO가 컴퓨텍스 2026 키노트에서 주요 기업 임원진과 협력 생태계를 캐릭터 피규어 형태로 소개하고 있다. 대만 야시장을 배경으로 한 이 장면은 엔비디아를 단순한 반도체 기업이 아닌 수많은 파트너와 인재가 연결된 거대한 AI 생태계로 표현한 것이다. / 이상헌 기자
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 자율주행과 휴머노이드 확장 엔비디아는 GPU 회사에서 이제 인프라 회사로 이동한다
 엔비디아는 자율주행용 오픈 모델인 ALMIO2도 공개했다. 젠슨 황은 엔비디아 하이페리온(Hyperion)을 채택한 자동차 제조사들이 세계 자동차 생산의 약 80%를 대표하며, 모빌리티 서비스의 약 97%와 연결될 수 있다고 말했다.
 시연에서는 차량이 주행 중 차선 변경, 정지 차량 회피, 보행자 양보, 교차로 통과 등을 스스로 설명하며 운전하는 장면이 등장했다. 젠슨 황은 이를 "세계 최초의 추론하는 자율주행차"라고 표현했다. 그는 차가 계속 말을 하면 탑승자는 미칠 수 있지만, 차량 내부에서 스스로 설명하며 추론하는 것은 중요하다고 말했다.
 휴머노이드 로봇 영역에서는 Isaac GR00T 플랫폼과 레퍼런스 휴머노이드 로봇이 공개됐다. 엔비디아는 모델, 데이터 생성, 시뮬레이션, 런타임, 운영체제를 포함한 휴머노이드 개발 스택을 제공한다. 새 레퍼런스 로봇은 샤프가 만든 손, 손당 25자유도, 전체 31자유도, 키 약 6피트, 무게 약 150파운드 구조로 소개됐다.
 엔비디아는 대학과 연구기관이 처음부터 로봇 플랫폼을 구축하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위해 완전 통합된 레퍼런스 플랫폼을 제공한다고 설명했다. Isaac Lab, Isaac Teleop, Omniverse, Cosmos, Isaac ROS, Jetson Thor가 하나의 파이프라인으로 연결된다.
 키노트의 메시지는 명확했다. 엔비디아는 더 이상 단순 GPU 회사가 아니라 AI 인프라 회사라는 것이다. 젠슨 황은 "그레이스 블랙웰이 AI, 특히 추론을 처리하기 위해 만들어졌다면, 베라 루빈은 에이전트를 실행하기 위해 만들어졌다"고 말했다. 그는 베라 루빈이 GPU를 넘어 분산·분리형 에이전트 처리 시스템이며, 엔비디아는 고객이 최대 매출과 최대 수익을 만들 수 있도록 돕는 인프라 회사가 됐다고 강조했다.
 엔비디아가 강조한 에이전틱 AI 구조는 대규모언어모델(LLM) 위에 하네스(Harness)와 오케스트레이션 계층을 덧씌운 형태다. 모델이 직접 세계를 이해하고 통제하는 구조라기보다, 프롬프트 관리와 도구 호출, 메모리 접근, 재시도 루프 등을 외부 계층이 반복적으로 조율하는 방식이다. 겉으로는 하나의 지능처럼 보이지만 실제 내부에서는 다수의 작업 흐름과 호출 체계가 순환하며 작동한다.
 이 때문에 에이전트가 복잡해질수록 추론 비용과 지연시간도 함께 증가한다. 관찰(Observe), 추론(Reason), 계획(Plan), 행동(Act) 단계를 반복하는 동안 컨텍스트 재적재와 데이터베이스 접근, 외부 툴 호출, 결과 검증 과정이 연쇄적으로 발생한다. 엔비디아가 베라(Vera) CPU와 블루필드(BlueField), 스토리지 시스템, 네트워크 패브릭을 동시에 강조한 이유도 이러한 오버헤드를 감당하기 위해서다.
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 에이전트 시대의 병목은 GPU 자체보다 오케스트레이션 과정에서 발생하는 토큰 비용 급증이다. 젠슨 황은 연설 초반부터 토큰 경제의 장점을 미화하는 데 공을 들였다. 그는 모델·하네스·도구·런타임이라는 표준 구조를 제시하며 이를 처리할 베라 CPU, 루빈 GPU, 블루필드 DPU, 스펙트럼-X 네트워크까지 수직 통합했다. AI 경쟁의 중심축이 모델 성능에서 실행 환경과 인프라 통제력으로 이동하고 있다는 점을 보여주는 대목이다.
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 대만 타이베이 난강전람관 인근 공연장에 마련된 컴퓨텍스 2026 젠슨 황 키노트 현장 전경. / 이상헌 기자
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 ☞하네스(Harness) = 원뜻은 말이나 짐승을 묶어 방향을 통제하는 마구·고삐 장치다. AI에서 하네스는 LLM 주변에 씌워진 외부 제어 계층을 의미한다. 프롬프트 관리, 도구 호출, 권한 통제, 메모리 관리, 검증, 재시도, 오케스트레이션 등을 담당하며 모델이 어떤 순서로 행동할지 결정한다. 즉 모델이 엔진이라면 하네스는 운전대와 고삐에 해당한다.
 반면 헤르메스(Hermes Agent)는 누스리서치(Nous Research)가 개발한 개별 에이전트 시스템이다. 하네스가 에이전트를 통제하는 운영 구조라면, 헤르메스는 자기반복 루프에 의존한다. 즉 호출이 늘어날수록 컨텍스트 재적재, 메모리 접근, 검증 절차가 연쇄적으로 발생해 토큰 소비가 기하급수적으로 증가한다. 이 때문에 복잡한 에이전트일수록 성능 경쟁 못지않게 토큰 비용 폭증 문제가 중요한 병목으로 지목된다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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