AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 10월 7일(현지 시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘윈도우 AI 앤 서피스(Windows AI and Surface)’ 행사에서 엔비디아(NVIDIA)와 마이크로소프트(Microsoft)의 윈도우(Windows) PC AI 에이전트를 위한 하드웨어·소프트웨어 공동 설계 협력을 소개했다.

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 이날 행사에서 “엔비디아는 윈도우를 계기로 설립됐다. 이제 AI 에이전트가 윈도우에 도입되고 있다”고 말했다.

이어 젠슨 황 CEO는 수십 년에 걸친 엔비디아의 윈도우, 마이크로소프트 지원을 되짚으며 “엔비디아의 전체 여정을 돌아보면 윈도우는 그 중심에 있었다. 윈도우가 없었다면 지포스(GeForce)도 없었을 것”이라고 말했다.

젠슨 황 CEO는 10월 7일(현지 시간) 미국 샌프란시스코 도그패치 스튜디오(Dogpatch Studios)에서 열린 ‘윈도우 AI 앤 서피스’ 행사에서 전 백악관 수석 AI 정책고문 스리람 크리슈난(Sriram Krishnan)이 진행한 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)와의 대담을 통해 엔비디아의 과거와 장기적인 비전을 에이전틱 시대로 연결했다.

사티아 나델라 CEO는 “젠슨에게 전적으로 공을 돌리고 싶은 부분은 현재나 내일이 아닌, 장기적인 흐름 속에서 이 기술이 무엇이 될 수 있는지에 대한 일관된 비전이다. 그 비전이 우리를 지금의 순간으로 이끌었다”고 말했다.

젠슨 황 CEO는 “개인용 컴퓨터는 최고의 도구이며, 나에게도 최고의 도구이고 한 세대 전체에게도 최고의 도구다. 에이전트가 컴퓨터에 존재하는 에이전틱 시대에는 에이전트가 개인용 어시스턴트가 된다”고 말했다.

행사는 사티아 나델라 CEO의 발표로 시작됐으며, 이후 마이크로소프트 윈도우·디바이스 부문 총괄 부사장 파반 다불루리(Pavan Davuluri)가 에이전틱 시대를 위해 설계된 윈도우 업데이트를 소개했다.

마이크로소프트는 윈도우를 에이전트를 위한 안전한 플랫폼으로 전환하기 위해 마이크로소프트 실행 컨테이너(Microsoft Execution Containers, MXC)의 정식 제공을 발표했다. MXC는 운영체제 수준의 인프라로, 에이전트가 운영체제의 제어 아래 백그라운드에서 안전하고 지속적으로 실행될 수 있도록 지원한다.

파반 다불루리 총괄 부사장은 “마이크로소프트는 이러한 기반 기술을 윈도우에 직접 구축해 에이전트를 안전하게 보호하고, 모니터링하며, 관리할 수 있도록 지원한다. MXC, 마이크로소프트 시큐리티(Microsoft Security), 에이전트 365(Agent 365)를 통해 윈도우에서 에이전트의 잠재력을 최대한 활용할 수 있다”고 설명했다.

사티아 나델라 CEO는 젠슨 황 CEO와의 대담에서도 이 부분을 다시 강조했다. 그는 “에이전트가 실행되는 데스크톱을 가장 안전한 환경으로 만들어야 했다”고 말했다.

젠슨 황 CEO는 “사티아가 강조한 부분은 우리가 알고 있는 차세대 IT의 기반이 될 것이다. 윈도우와 다이렉트X(DirectX)가 애플리케이션 구축을 혁신했던 것처럼, MXC는 에이전트의 구축과 배포를 혁신할 것”이라고 말했다.

RTX 스파크, 윈도우 PC의 새로운 시작... 노트북 사전 주문 가능

젠슨 황 CEO와 사티아 나델라 CEO가 발표한 내용 중 하나로 RTX 스파크(RTX Spark)가 소개됐다. RTX 스파크는 엔비디아의 전체 AI 스택을 윈도우 노트북과 소형 데스크톱에 탑재한다. 노트북은 현재 사전 주문이 가능하며, 10월 16일(현지 시간)부터 판매된다. 소형 데스크톱은 11월부터 출시된다.

윈도우는 로컬 AI를 일상적인 업무에 더욱 가깝게 가져오고 있으며, 개발자들은 새로운 하드웨어를 통해 더욱 강력해진 모델을 PC에서 직접 실행할 수 있게 된다. 파반 다불루리 총괄 부사장은 서피스 랩톱 울트라(Surface Laptop Ultra)를 소개하며 이러한 비전을 엔비디아 RTX 스파크와 연결했다.

그는 “서피스 랩톱 울트라는 엔비디아 RTX 스파크를 기반으로 설계됐다. 최대 128GB의 통합 메모리와 최대 1페타플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 갖춰, 기존 PC에서는 실행하기 어려운 모델도 이 노트북에서 실행할 수 있다”고 말했다.

RTX 스파크 시스템은 에이서(Acer), 에이수스(ASUS), 델(Dell), HP, 레노버(Lenovo), 마이크로소프트, MSI, 기가바이트(Gigabyte)에서 출시된다. 슬림 노트북부터 상시 작동하는 에이전트를 위해 설계된 소형 데스크톱까지 다양한 형태로 제공된다.

RTX 스파크는 최대 6,144개의 코어를 갖춘 엔비디아 블랙웰(Blackwell) RTX GPU와 600GB/s로 연결된 최대 20코어 엔비디아 그레이스(Grace) CPU를 결합한다.

1페타플롭의 FP4 AI 성능과 최대 128GB의 통합 메모리를 갖춘 RTX 스파크는 로컬 AI 구동에 적합하다. 51B n-그램을 갖춘 125B 모델인 큐원 3.8 플래시 넥스트(Qwen 3.8 Flash Next)와 같은 모델을 실행할 수 있으며, 여러 클라우드 모델에 상응하는 인텔리전스를 제공한다. 이때 사용량 제한 없이 클라우드로 데이터를 전송하지 않고 모델을 실행할 수 있다.

RTX 스파크는 엔비디아 하드웨어 전반을 아우르는 소프트웨어 스택인 엔비디아 쿠다(CUDA) 플랫폼 전체를 구동하며, PC를 사용하는 다양한 방식을 지원한다:

- 개발자: 모델, 도구, 워크플로우를 다시 작성할 필요 없이 이동할 수 있으며, RTX 스파크와 DGX 스테이션에서 동일한 엔비디아 AI 스택을 사용할 수 있다.

- 크리에이터: NVFP4 지원 5세대 텐서 코어(Tensor Core)와 하드웨어 가속 AV1, 4:2:2 비디오 인코딩·디코딩, DLSS와 RTX 레이 트레이싱을 전체 제작 파이프라인에서 활용할 수 있다.

- 게이머: DLSS 5, 리플렉스(Reflex), 지싱크(G-SYNC)를 통해 1440p 해상도에서 100 FPS 이상의 속도로 AAA 게임을 플레이할 수 있다.

소형 데스크톱 구성은 동일한 RTX 스파크 슈퍼칩을 상시 작동에 최적화된 소형 섀시에 탑재한다. 이를 통해 에이전트를 지속적으로 실행할 수 있는 전용 로컬 AI 시스템을 제공한다. 지금 RTX 스파크를 사전 주문할 수 있다.

윈도우용 엔비디아 DGX 스테이션, 기업용 데스크톱에서 구현하는 최첨단 AI 컴퓨팅

한편 이번 행사에서는 윈도우용 엔비디아 DGX 스테이션(NVIDIA DGX Station for Windows)도 공개됐다. 이는 윈도우 생태계에 GB300 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)급 AI 인프라를 직접 제공하는 최초의 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터다.

파반 다불루리 총괄 부사장은 “윈도우용 엔비디아 DGX 스테이션을 통해 최첨단 모델을 로컬에서 실행 가능한 강력한 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있다. 한때 클러스터를 임대해야만 수행할 수 있었던 작업을 이제 데스크사이드 슈퍼컴퓨터에서 수행할 수 있다”고 말했다.

지금까지 DGX 스테이션은 리눅스(Linux)에서 구동됐으며, 이에 따라 기업 개발자들은 서로 다른 두 개의 환경을 유지해야 했다. 하나는 고성능 AI 워크로드를 위한 리눅스 환경이고, 다른 하나는 생산성 도구, 애플리케이션, 워크플로우를 위한 윈도우 환경이었다.

포춘 500(Fortune 500) 기업의 대다수가 윈도우를 표준 환경으로 사용하는 가운데, 이러한 환경의 격차로 개발자들은 시간과 자원을 소모해 왔다. 개발자들은 AI 컴퓨팅을 이용하기 위해 리눅스로 이동하거나, 대규모 모델 개발과 멀티 에이전트 워크로드를 위한 하드웨어 선택지가 제한된 윈도우 환경에 머물러야 했다.

윈도우용 엔비디아 DGX 스테이션은 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩(GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip)을 기반으로 하며, 748GB의 코히어런트 메모리(coherent memory)와 최대 20페타플롭의 FP4 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이를 통해 최대 1조 파라미터 규모의 모델을 로컬에서 실행할 수 있다.

AI 네이티브 기업과 주요 연구소, 기업의 개발자와 연구자들은 기존 윈도우 애플리케이션과 인프라에 직접 연결되는 상시 작동 AI 에이전트를 구축하고 실행할 수 있다. 또한 주 업무용 시스템을 벗어나지 않고 대규모 모델의 파인튜닝과 추론을 수행할 수 있다. 필요한 경우 WSL을 통해 리눅스 AI 툴체인도 계속 사용할 수 있다.

이미경 기자/honga@mediapic.co.kr

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