SIGGRAPH에서의 NVIDIA, 에이전틱 및 피지컬 AI로 그래픽스와 시뮬레이션을 발전시키다

올해 로스앤젤레스에서 7월 23일 목요일까지 진행되는 SIGGRAPH 컨퍼런스에서 참가자들은 첨단 그래픽스 연구, 뉴럴 렌더링, 시뮬레이션, AI가 사람과 기계가 세계를 창조하고 이해하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 확인할 수 있습니다.

7월 20일 진행된 NVIDIA 키노트에서는 NVIDIA의 AI 연구 및 엔지니어링 리더인 Neil Ashton, Edward Liu, Ming-Yu Liu가 AI가 만들고 AI를 위한 뉴럴 렌더링 기법, 월드 모델, 시뮬레이션 방식을 소개했습니다.

NVIDIA와 파트너사가 SIGGRAPH 컨퍼런스에서 선보인 최신 소식을 아래에서 확인해 보세요.

NVIDIA 키노트 요약
Model Context Protocol 연결로 콘텐츠 제작에 에이전틱 AI를 접목
새로운 Synthetic Video Detector NIM 마이크로서비스
로컬 피지컬 AI를 위한 오픈 월드 모델 Cosmos 3 Edge
NVIDIA Agent Toolkit과 함께하는 DGX Station 기반 NVIDIA NemoClaw
가상 세계와 피지컬 AI를 위한 연구 성과

SIGGRAPH 키노트에서 NVIDIA 리더들이 제시한 그래픽스와 피지컬 AI의 새로운 시대 🔗

NVIDIA Cosmos Lab 부사장 Ming-Yu Liu가 SIGGRAPH 2026에서 발표하고 있다.

NVIDIA의 AI 연구 및 엔지니어링 리더들은 오늘 SIGGRAPH 무대에 올라 뉴럴 렌더링, 월드 모델, 시뮬레이션 분야의 최신 성과를 공유했습니다. 모든 영역에서 디지털 세계를 창조하고 활용하는 방식을 바꾸고 있는 이 기술들은 크리에이티브 도구, 산업 디자인, 로보틱스, 자율 시스템에 적용할 수 있습니다.

NVIDIA 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 인트로 영상에서 “크리에이터와 디자이너에게는 상상력을 확장할 만큼 강력하고, 아이디어를 자유롭게 구체화할 만큼 유연하며, 자신의 비전을 의도한 그대로 실현할 만큼 정밀한 도구가 필요합니다”라며 “게임이든 영화든 로보틱스든 공장 디지털 트윈이든, 목표는 동일합니다. 바로 물리적 세계와 같은 충실도와 사실감으로 동작하는 가상 세계를 창조하는 것입니다”라고 말했습니다.

NVIDIA 응용 딥러닝 연구 디렉터 Edward Liu는 3D 기반 뉴럴 렌더링을 선보이며 발표의 포문을 열었습니다.

그는 NVIDIA의 최신 뉴럴 렌더링 기술이 예술적 의도 보존, 프레임 간 시간적 안정성 확보, 4K 콘텐츠의 실시간 렌더링이라는 세 가지 핵심 연구 과제를 어떻게 해결하는지 공유했습니다.

Edward Liu는 “예술적 방향성에 대한 제어는 저희에게 매우 흥미로운 연구 방향입니다”라며 “시뮬레이션이 세계를 정의하고, 생성이 그 외형을 풍부하게 하며, 아티스트가 결과를 이끌어 냅니다. 마치 과거 프로그래머블 셰이더와 레이 트레이싱이 그래픽스를 확장했던 것처럼, AI가 그래픽스를 확장하고 있습니다”라고 말했습니다.

NVIDIA 저명 엔지니어(distinguished engineer) Neil Ashton은 기상 예측, 자동차 공기역학, 열 설계 등에 응용되는 AI 물리학(AI physics) 분야의 혁신을 다뤘습니다.

기후 및 기상 연구에서 NVIDIA Earth-2 오픈 모델 제품군은 시뮬레이션 데이터로 학습한 AI 모델을 통해 과학자들이 시뮬레이션 해상도를 새로운 수준으로 끌어올리면서도 기존 방식과 동등하거나 그 이상의 정확도를 달성할 수 있도록 지원합니다.

NVIDIA 저명 엔지니어 Neil Ashton이 SIGGRAPH 2026에서 NVIDIA Earth-2에 대해 발표하고 있다.

Ashton은 “저희가 직면한 과제는 기상과 기후에서 이러한 AI 모델을 성공적으로 활용한 경험을, 미래의 항공기와 자동차, 데이터센터를 설계할 수 있도록 우리가 살아가는 세계로 옮겨오는 것입니다”라며 “NVIDIA가 정말로 집중하고 있는 것 중 하나가 바로 그 비전을 실현하도록 돕는 일입니다”라고 말했습니다.

Ashton은 NVIDIA Research와 파트너사가 개발한 최신 모델 아키텍처가 모델 체크포인트를 수백 메가바이트 수준으로 압축한다고 소개했습니다. 이는 백만 배에 달하는 압축으로, 1초 이내에 물리적으로 정확한 시각화를 가능하게 합니다.

NVIDIA Cosmos Lab 부사장 Ming-Yu Liu는 피지컬 AI 시스템 개발을 가속하는 월드 파운데이션 모델 플랫폼인 NVIDIA Cosmos를 통해 제공되는 월드 모델의 최신 성과를 공유했습니다.

그는 “파운데이션 모델을 파운데이션 모델답게 만드는 것은 방대하고 다양한 데이터를 소화하는 능력입니다”라며 “저희는 세계 이해, 예측, 시뮬레이션, 행동을 포함한 다양한 물리적 작업을 위한 데이터로 Cosmos를 학습시켰습니다. 하나의 백본으로 서로 다른 모든 작업을 해결합니다”라고 말했습니다.

Ming-Yu Liu는 NVIDIA Cosmos 3에 전역적 이해 능력을 부여하는 데 사용된 mixture-of-transformers 모델 아키텍처를 설명했습니다. 이 기능은 휴머노이드 로봇, 그리퍼, 자율주행차 등 서로 다른 임바디먼트(embodiment)에서 물리적으로 정확한 결과를 구현할 수 있게 합니다.

그는 “모든 임바디먼트는 서로 다른 언어를 구사합니다”라며 “저희의 해법은 공통의 어휘를 구축하는 것입니다”라고 말했습니다.

NVIDIA Cosmos는 다양한 크기의 오픈 모델 제품군을 포함해 폭넓은 배포 사례에 걸쳐 개발자를 지원합니다. 오늘 공개된 최신 모델은 실시간·온디바이스 실행을 위해 설계된 40억 파라미터 모델 Cosmos 3 Edge입니다.

Ming-Yu Liu는 또한 클로즈드 루프 시뮬레이터 모음인 Cosmos-Dreams를 발표했으며, 동료가 단일 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU에서 구동되며 단 하나의 프레임으로부터 전체 세계를 생성하는 자율주행차용 시뮬레이터를 시연했습니다.

개발자는 Cosmos-Dreams를 사용해 실제 차량 플릿에 배포하기 전에 모델의 정확도를 검증하거나, 현실에서 만들기 어려운 AI 생성 시나리오로 모델을 학습시켜 운영 비용을 절감하면서 개발을 가속할 수 있습니다.

전체 키노트를 시청하고 Cosmos 3 Edge에 대해 자세히 알아보세요.

AI 에이전트, 크리에이티브 도구를 수백만 명에게 확장하다 🔗

이미지 제공: Epic Games.

주요 크리에이티브 애플리케이션들이 Model Context Protocol(MCP) 연결을 개방해, 크리에이터가 주도권을 유지하는 가운데 AI 에이전트가 장면, 샷, 타임라인, 에셋, 편집 작업이 이루어지는 도구 내부에서 직접 작업할 수 있도록 하고 있습니다.

20년이 넘는 기간 동안 GPU 가속 뷰포트와 CUDA 기반 이펙트부터 NVIDIA RTX PRO 레이 트레이싱, AI 디노이징, 뉴럴 렌더링, 실시간 시뮬레이션에 이르기까지 NVIDIA의 기술은 아티스트, 스튜디오, 개발자가 전 세계의 게임, 영화, TV 프로그램, 광고 콘텐츠를 제작하는 데 사용하는 DCC 도구를 가속해 왔습니다.

MCP는 가속 크리에이티비티의 다음 장을 열고 있습니다. 애플리케이션은 단순히 더 빨라지는 것을 넘어 에이전트에 대응할 수 있는(agent-ready) 형태로 진화하고 있습니다.

가속을 넘어 행동으로

MCP로 연결된 도구를 사용하면 아티스트나 테크니컬 디렉터는 에이전트에게 누락된 텍스처가 없는지 장면을 점검하거나, 일관되지 않은 색상 관리를 표시하거나, 익스포트 변형본을 준비하거나, 데일리(dailies)용 플레이블라스트(playblast)를 생성하거나, 파이프라인 규칙에 맞는지 샷을 검증하도록 요청할 수 있습니다. 이 모든 과정에서 창작에 관한 결정은 사람의 손에 남습니다.

뷰포트, 렌더링, 시뮬레이션, AI 이펙트를 가속했던 바로 그 NVIDIA 플랫폼이 이제 전문 크리에이터를 위해 설계된 시스템에서 로컬 에이전트, 모델 추론, 다중 애플리케이션 워크플로우를 구동할 수 있습니다.

NVIDIA RTX PRO 워크스테이션, DGX Spark, DGX Station 시스템은 가속 AI 성능을 아티스트, 개발자, 스튜디오 파이프라인에 더 가깝게 제공하도록 설계됐습니다. 모델과 에이전트를 로컬에서 실행하면 응답성을 높이고 외부 서비스에 대한 의존도를 낮추며 민감한 창작 데이터를 통제된 환경 안에 유지하는 데 도움이 됩니다.

NVIDIA Agent Toolkit 역시 원격 MCP 서버에 연결하는 MCP 클라이언트와 모든 MCP 클라이언트에 도구를 게시하는 MCP 서버를 포함해 MCP 통합을 지원합니다.

크리에이티브 생태계, 에이전트에 대응하다

크리에이티브 생태계 전반에서 크리에이티브 애플리케이션과 플랫폼이 MCP 연결 또는 MCP 대응 워크플로우를 공개하며, AI 에이전트가 실제 프로덕션 맥락에 더욱 밀착해 접근할 수 있도록 하고 있습니다.

Adobe는 Firefly, Express, Creative Cloud 전반으로 크리에이티브 에이전트를 확장해, 크리에이터가 원하는 결과를 설명하면 어시스턴트가 다단계 워크플로우를 조율하는 AI Assistant 경험을 제공합니다. 또한 Adobe는 Adobe 커넥터를 통해 전문가급 크리에이티브 도구를 서드파티 AI 플랫폼으로 가져와, 사람들이 창작하고 일하는 어디에서나 크리에이티브 역량을 확장합니다. 개발자를 위해서는 Adobe Express Developer MCP Server를 제공해, AI 코딩 어시스턴트가 공식 문서와 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 활용해 Adobe Express 애드온을 구축할 수 있도록 합니다.

Affinity by Canva는 MCP를 활용해 자연어 자동화를 Affinity에 직접 접목하는 Claude용 AI Connector를 선보였습니다. 디자이너는 Claude에게 레이어와 아트보드 이름 변경, 여러 채널에 맞춘 에셋 크기 조정 및 재포맷, 일괄 편집 적용, 벡터 패스 최적화, 전달용 파일 준비 등 반복적인 프로덕션 작업을 처리하도록 요청할 수 있습니다. 개별 작업을 넘어 Claude는 사용자의 워크플로우에 맞춘 재사용 가능한 스크립트와 맞춤 기능을 구축하도록 도와, 프로덕션 부담을 줄이고 크리에이티브 전문가가 디자인에 더 집중할 수 있는 시간을 확보해 줍니다.

Blender는 Blender Lab을 통해 경량 MCP 서버를 제공하며, Blender의 Python API와 문서, 복잡한 설정에 대한 자연어 인터페이스를 지원합니다. 독립 아티스트와 스튜디오에게 Blender는 창작의 무게 중심을 바꾸지 않으면서도 오픈 크리에이티브 도구가 어떻게 에이전트로 접근 가능해질 수 있는지를 보여주는 좋은 사례입니다.

Boris FX Silhouette는 이제 AI 어시스턴트가 프로젝트 내부에서 직접 작업할 수 있는 MCP 서버를 포함합니다. Silhouette의 FX Scripting API를 일급(first-class) MCP 도구로 활용해, 어시스턴트는 프로젝트를 점검하고 노드 트리를 구성하며 셰이프와 키프레임을 편집하고 프레임을 렌더링할 수 있습니다. 새로운 환경설정 패널은 MCP 패키지를 설치하고, 곧바로 붙여넣을 수 있는 클라이언트 구성을 생성하며, 연결을 테스트해 설정을 간소화합니다. 인터랙티브 온라인 모드는 활성 세션에 연결되고, 오프라인 모드는 자동화, 배치 처리, 대규모 워크플로우를 위한 헤드리스 인스턴스를 실행합니다.

Foundry Griptape는 MCP를 기본 지원하며, 전문 VFX 파이프라인을 위해 특별히 설계된 AI 오케스트레이션을 제공합니다. 이 통합을 통해 스튜디오는 필요한 추적성과 창작 제어를 유지하면서 여러 AI 모델과 에이전트를 안전하게 관리할 수 있습니다. Blender, Foundry Nuke 같은 도구와 통합되는 Griptape는 클린업, 매트 페인팅, 품질 관리 등 반복적인 프로덕션 작업을 자동화하는 한편, 아티스트가 창작 과정의 최종 결정권을 유지하도록 보장합니다.

SideFX는 새로운 APEX Script 워크플로우를 통해 Houdini 22에 MCP 지원을 도입하고 있습니다. AI 어시스턴트는 엄선된 APEX Script 구문, 함수, 문서, 예제 모음에 접근해 아티스트가 절차적 캐릭터 리그(rig)용 코드를 생성하고 다듬도록 돕습니다. SideFX의 초기 구현은 APEX Script와 캐릭터 리깅에 초점을 맞추며, 커뮤니티가 개발한 MCP 서버는 에이전트가 Houdini와 상호작용하는 더 폭넓은 방법을 제공합니다.

Unreal Engine은 최근 MCP를 통해 AI 클라이언트를 Unreal Editor에 연결하는 기능을 발표하며, 표준화된 프로토콜을 통해 에디터 기능과 상호작용할 수 있는 AI 워크플로우를 가능하게 했습니다. 게임 개발자, 버추얼 프로덕션 팀, 실시간 아티스트에게 이는 장면, 에셋, 프로젝트 상태를 추론할 수 있는 어시스턴트로 가는 문을 여는 것입니다.

NVIDIA RTX PRO와 DGX 시스템이 로컬 AI 에이전트를 창작 작업에 어떻게 더 가깝게 가져오는지 SIGGRAPH에서 확인해 보세요.

NVIDIA AI for Media, 뉴스룸의 합성 영상 탐지를 돕다 🔗

매일 영상은 세계 곳곳의 가장 큰 이야기를 눈앞에 펼쳐 보입니다. 대륙을 넘나드는 속보부터 지역 사회를 재편하는 사건, 전 세계 사람들을 하나로 잇는 순간까지 말이죠. 24시간 쉼 없이 돌아가는 뉴스 사이클에서 신뢰할 수 있는 영상은 사람들이 무슨 일이 벌어지고 있는지 확인하고, 그것이 왜 중요한지 이해하며, 서로 연결된 채 최신 정보를 유지하는 매개체입니다.

그렇기에 영상에 대한 대중의 신뢰는 그 어느 때보다 중요합니다. SIGGRAPH에서 NVIDIA는 NVIDIA AI for Media 플랫폼의 일부로 편집 및 미디어 워크플로우에 AI 기반 탐지 신호를 제공하는 Synthetic Video Detector NVIDIA NIM 마이크로서비스를 발표했습니다.

이 NIM 마이크로서비스는 영상을 프레임 단위로 분석해 합성 콘텐츠 포함 여부에 대한 분류 점수를 산출합니다. 편집 팀은 이 점수를 활용해 검토할 클립의 우선순위를 정하거나, 의심스러운 영상을 표시·격리하거나, 심층 분석을 위해 상위 단계로 넘길 수 있습니다.

이 마이크로서비스는 기존의 검증 관행을 대체하기보다는, 시간에 민감한 결정을 위한 또 하나의 신호를 제공합니다. 팀이 편집 기준을 지키고 대중의 신뢰를 보장하면서도 신속하게 움직이도록 돕는 것이죠.

Synthetic Video Detector는 뉴스룸과 소셜 영상 워크플로우에서 흔히 일어나는 압축, 크기 조정, 크롭, 재인코딩 이후에도 효과적으로 작동합니다. NVIDIA 테스트에서 이 모델의 정확도는 비압축 영상에서 최대 92%, 15% 압축 시 87%, 50% 압축 시 82%에 달했습니다.

이 NIM 마이크로서비스는 NVIDIA RTX 시스템에서 1080p 영상을 최소 22밀리초, NVIDIA L40 GPU에서 약 30밀리초 만에 처리할 수 있습니다.

영상이 존재하는 곳에 탐지 기능을 배포

기업은 온프레미스, 엣지, 하이브리드, 승인된 에어갭(air-gapped) 환경을 포함해 민감한 영상이 캡처·저장·배포되는 지점에 더 가깝게 이 NIM 마이크로서비스를 배포할 수 있습니다. 이러한 유연성은 팀이 영상 데이터, 접근 권한, 운영에 대한 통제력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

파트너사의 도입은 이미 Synthetic Video Detector를 모델 역량에서 배포 가능한 미디어 인프라로 전환하는 데 기여하고 있습니다. Wowza는 Wowza Video Intelligence Framework를 통해 이 마이크로서비스를 임베드해, 170개국 이상에서 3만 5,000건이 넘는 배포에 사용되는 라이브 스트리밍 워크플로우에 실시간 합성 영상 탐지 기능을 도입하고 있습니다.

이러한 규모가 중요한 이유는, 방송사, 정부 기관, 금융 기관, 핵심 인프라 운영자 등 합성 미디어 위험에 가장 많이 노출된 조직 상당수가 데이터 상주(residency), 보안, 운영 통제에 대한 엄격한 요건에도 직면해 있기 때문입니다.

Wowza는 고객이 이미 사용하는 영상 인프라 계층과 Synthetic Video Detector를 결합함으로써, 민감한 영상을 자체 환경 안에 유지하면서도 팀이 의심스러운 영상을 실시간으로 표시할 수 있도록 인제스트 및 스트리밍 운영에 더 가깝게 AI 기반 검증 기능을 제공할 수 있습니다.

NVIDIA Synthetic Video Detector NIM 마이크로서비스를 사용해 보세요.

소프트웨어 제품 정보와 관련한 고지 사항을 확인하세요.

이제 오픈으로 제공되는 NVIDIA Cosmos 3 Edge, 로컬 피지컬 AI를 위해 프론티어 월드 모델을 엣지 GPU로 가져오다 🔗

피지컬 AI 시스템은 물리적 환경을 인식하고 추론하며 예측하기 위해 월드 모델에 의존합니다. 그러나 현실 세계는 방대하고 예측하기 어려우며 늘 변화합니다.

창고를 이동하는 로봇이든 공장 현장을 모니터링하는 카메라 네트워크든, 피지컬 AI 시스템은 지금 무슨 일이 벌어지고 있는지 이해하고, 다음에 무슨 일이 일어날지 추론하며, 실질적인 영향을 미칠 만큼 빠르게 행동해야 합니다. 지금까지 이러한 프론티어 AI를 엣지에서 구현하려면 흔히 모델 역량과 배포 효율성을 맞바꿔야 했습니다.

이제 제공되는 NVIDIA Cosmos 3 Edge는 그러한 트레이드오프를 없애는 데 도움을 줍니다. 이 40억 파라미터 옴니모델(omnimodel)은 NVIDIA Jetson, NVIDIA RTX PRO, NVIDIA DGX 시스템은 물론 GeForce RTX GPU에서 메모리 효율적인 배포와 높은 처리량을 위해 최적화됐습니다.

NVIDIA Cosmos 3를 확장한 이 컴팩트 월드 파운데이션 모델은 텍스트, 이미지, 영상, 주변 사운드, 행동을 이해하고 생성할 수 있습니다. 이 모델의 mixture-of-transformers 아키텍처는 온디바이스에서 물리적으로 정확한 실시간 비전 분석과 로봇 행동을 가능하게 합니다.

Cosmos 3 Edge는 엣지에서 프론티어 피지컬 AI를 구현합니다. 해당 파라미터 클래스의 비전 분석 성능에서 VANTAGE-Bench 1위를 기록했으며, 사후 학습(post-training)을 통해 최첨단 로봇 러닝을 가능하게 합니다.

로보틱스, 자율주행차, 스마트 인프라 전반의 온디바이스 피지컬 AI

개발자는 NVIDIA DGX Station 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터를 사용해 독점 로봇·센서 데이터로 Cosmos 3 Edge를 사후 학습시켜 특화된 월드 액션 모델을 구축한 뒤, 조작이나 이동(locomotion)을 포함한 실시간 로봇 제어 정책을 위해 NVIDIA Jetson Thor에 배포할 수 있습니다. Agile Robots, Doosan Robotics, Siemens, Skild AI는 로보틱스 워크플로우를 위해 Cosmos 3 Edge를 평가하고 있는 파트너사에 포함됩니다.

자율주행차의 경우 Cosmos 3 Edge는 리소스가 제한된 하드웨어에서 도로 장면 이해, 교통 상황 추론, 객체 의도 예측, 정책 모델 증류(distillation)를 지원합니다. 이 모델은 NVIDIA Alpamayo 비전 언어 행동(vision language action) 모델을 포함한 자동차 정책 모델 증류를 위한 학생(student) 백본으로 활용될 수 있습니다.

스마트 인프라의 경우 Cosmos 3 Edge는 Jetson Thor에서의 실시간 추론을 통해, 교통 모니터링, 공공 안전, 물류, 산업 검사를 위해 라이브 영상 스트림을 추론하는 비전 에이전트에 최고 수준의 처리량과 정확도를 제공합니다. 개발자는 또한 20억 파라미터 NVIDIA Nemotron 기반 추론 모듈을 NVIDIA Jetson Orin 8GB에서 독립적으로 실행할 수 있습니다. Centific, Vaidio, YUAN은 엣지에서 구동되는 비전 에이전트를 가속하기 위해 Cosmos 3 Edge를 평가하고 있습니다.

이제 오픈으로 제공되는 Cosmos 플랫폼

Cosmos 3 Edge는 피지컬 AI 월드 모델을 개발하기 위한 더 폭넓은 NVIDIA Cosmos 플랫폼의 일부입니다. Cosmos 3가 Edge(4B), Nano(16B), Super(64B) 크기로 제공되면서, 개발자는 엣지 배포부터 고충실도 생성까지 개발 단계별로 알맞은 모델을 선택할 수 있습니다.

Cosmos 3 Edge, Cosmos 3 Nano, Cosmos 3 Super는 지금 Hugging Face에서 제공되며, 추론 및 사후 학습 프레임워크와 레시피는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

손쉬워진 AI 에이전트: NVIDIA Agent Toolkit으로 DGX Station에서 개인용 AI 에이전트를 로컬로 구축·실행하기 🔗

슈퍼 에이전트가 데스크톱에 도착했습니다. NVIDIA DGX Station은 AI 시대를 위한 궁극의 데스크사이드 슈퍼컴퓨터로, NVIDIA Agent Toolkit과 함께라면 단 세 단계만으로 설정을 마치고 약 30분 만에 시스템을 구동할 수 있습니다.

DGX Station에서 NVIDIA Agent Toolkit은 NVIDIA NemoClaw, NVIDIA Nemotron 3 Ultra 오픈 모델, 에이전트가 접근 가능한 도구·스킬로서의 NVIDIA Omniverse 라이브러리, 그리고 보안 런타임을 인터넷 연결이 필요 없는 단일 로컬 시스템 안에 결합합니다. 워크로드가 확장되면 개발자는 여러 시스템을 연결해 동시 사용자, 더 많은 에이전트, 더 큰 모델을 서비스할 수 있습니다.

이를 통해 크리에이터와 엔지니어는 로컬에서 곧바로 실행할 수 있는 시스템으로 자신만의 지능을 소유할 수 있습니다. 모델, 에이전트, 도구로 구성된 풀 스택은 사용자 자신의 데이터와 지식으로 맞춤화된 도메인 특화 “슈퍼 에이전트”를 만들고 실행할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

DGX Station의 오픈 NVIDIA Agent Toolkit 스택은 다음을 포함합니다.

NVIDIA NemoClaw: 맞춤형 자율 에이전트를 구축하기 위한 오픈 blueprint로, 모델·하네스·런타임을 하나로 패키징해 특화된 도메인 특화 에이전트를 구축하는 팀의 출발점이 됩니다.
NVIDIA Nemotron 3 Ultra: 프론티어급 5,500억 파라미터 오픈 모델로, DGX Station GB300 시스템에서 구동되도록 최적화됐으며, 팀이 자체 도메인에 맞게 맞춤화할 수 있는 모델 계층 역할을 합니다.
NVIDIA Omniverse 라이브러리: 에이전트 스킬을 물리 시뮬레이션과 3D 에셋 워크플로우로 확장해, 크리에이티브 및 엔지니어링 전문가에게 범용 에이전트 역량을 훨씬 뛰어넘는 도구를 제공합니다.
NVIDIA OpenShell: 오픈 소스 보안 런타임으로, 에이전트가 도구·시스템·데이터와 상호작용하는 방식에 대해 정의된 정책에 따라 에이전트를 샌드박스화하고 통제합니다.
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip: 최대 20페타플롭스의 FP4 AI 연산 성능과 748GB의 코히런트 메모리를 제공해, DGX Station의 책상 위에서 데이터센터급 성능으로 Nemotron Ultra와 같은 대형 모델을 실행합니다.
NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC: DGX Station에서 최대 800GB/s의 대역폭을 제공해 매우 빠르고 효율적인 네트워크 연결을 구현하며, 최대 두 대의 DGX Station을 연결해 모델 용량과 성능을 한층 확장할 수 있도록 지원합니다.

규모에 맞춘 하네스 효율성

에이전트를 대규모로 운영하는 팀에게 DGX Station에서는 경제성이 근본적으로 달라집니다. 오픈 하네스에 맞게 튜닝된 Nemotron 3 Ultra는 하드웨어를 구매한 뒤에는 토큰당 비용 없이 최첨단 성능을 제공하므로, 사용자는 한 번 구축한 뒤 필요한 만큼 마음껏 실행할 수 있습니다.

NVIDIA는 NVIDIA Omniverse 라이브러리를 Blender에 통합하는 blueprint를 발표했습니다. 이를 통해 NemoClaw 에이전트는 피지컬 AI 워크플로우를 위한 3D 장면을 준비할 수 있도록 호출 가능한 RTX 센서 시뮬레이션 및 물리 도구를 갖추게 됩니다.

DGX Station에서 디자이너와 엔지니어는 프론티어 모델, 오픈 하네스, 보안 런타임, 3D 도구 등 이 워크플로우의 핵심 요소를 한 대의 장비 안에서 실행할 수 있으며, 이 모든 것은 오픈 blueprint를 통해 연결되고 배포됩니다.

프론티어 모델은 NemoClaw를 특화된 서브 에이전트로 오케스트레이션해, DGX Station에서 로컬로 구동되며 Omniverse 도구와 Blender에 직접 접근하는 에이전트에게 도메인 특화 작업을 위임할 수 있습니다.

LangChain은 자사의 Deep Agents 하네스를 Nemotron 3 Ultra에 맞게 튜닝해, 디자이너와 엔지니어에게 벤치마크를 선도하는 에이전틱 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 구현하는 프로덕션 준비 경로를 제공합니다.

Nous Research는 자사의 Hermes Agent 하네스를 위해 Nemotron 3 Ultra를 미세 조정하고 프로덕션 워크로드에 채택했습니다. 이는 지능을 소유하는 가치를 그대로 보여주는 사례입니다. 개발자의 스택에 맞게 모델을 튜닝하면 특정 도메인에서 더 빠르고 더 유능한 에이전트를 구현할 수 있습니다. Hermes Agent는 또한 Blender를 Model Context Protocol 카탈로그에 추가해, 팀이 에이전트에서 Blender를 직접 활성화할 수 있도록 했습니다. 이는 DGX Station에서 구동될 수 있는, 도구를 활용하는 NemoClaw 에이전트의 실제 사례입니다.

OpenClaw를 운영하는 팀에게 이 스택은 가능성을 한층 넓혀 줍니다. Nemotron 3 Ultra, Omniverse 도구, DGX Station의 로컬 추론을 OpenClaw의 지속적이고 장시간 실행되는 에이전트가 그것들을 바탕으로 계속해서 행동할 수 있는 환경으로 가져오기 때문입니다.

새로운 플레이북으로 빠르게 개발하고 배포하기

NemoClaw와 듀얼 노드 배포로 개발자가 곧바로 에이전트를 구축·실행할 수 있도록 돕는 두 가지 새로운 플레이북이 지금 제공됩니다.

“Connect Two DGX Stations for Distributed Workloads”는 최대 두 대의 DGX Station 시스템을 연결해 확장 가능한 성능으로 강력한 모델을 실행하는 방법을 안내합니다.
“Run NemoClaw With a Local LLM / On Dual DGX Station”은 DGX Station에 NemoClaw를 설정해 Nemotron Ultra의 프론티어 지능으로 곧바로 사용할 수 있는 에이전트를 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다.

NVIDIA DGX Station은 ASUS, Dell Technologies, Exxact, GIGABYTE, HP, MSI, Supermicro에서 제작되어 주문할 수 있습니다.

DGX Station에서 NVIDIA NemoClaw와 Nemotron Ultra를 시작해 보세요.

NVIDIA, 그래픽스 연구 성과를 시뮬레이션과 피지컬 AI로 확장하다 🔗

올해 SIGGRAPH에서 NVIDIA의 연구는 단지 진짜처럼 보이는 세계를 만드는 데 그치지 않고, 사실적으로 동작하며 실시간으로 반응하는 세계를 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.

그러한 전환은 NVIDIA가 채택된 21편의 기술 논문 전반을 관통하는 흐름으로, 가상 세계를 생성하고 현실 세계에서 기계 학습을 이끄는 실시간 시스템의 토대가 되고 있습니다.

결과물이 게임이든 영화든 로봇이든 공장 디지털 트윈이든, 목표는 동일합니다. 바로 3D에 기반하고 물리 법칙의 지배를 받으며 크리에이터가 이끄는 AI 생성 세계로 창작의 캔버스를 넓히는 것입니다.

가장 명확한 증거는 MotionBricks에 있습니다. 35만 개가 넘는 모션 클립으로 학습되어 게임 엔진 속도로 구동되는 실시간 모션 모델로, 크리에이터가 캐릭터의 움직임을 지시하고 연결할 수 있게 합니다. 화면 속 애니메이션 캐릭터를 구동하는 바로 그 모델이 방 안의 Unitree G1 휴머노이드 로봇도 구동하며, 컴퓨터 그래픽스와 시뮬레이션을 활용해 피지컬 AI 개발을 가속합니다.

대규모 모션 데이터셋으로 생성형 컨트롤러를 학습시키는 프레임워크인 GPC는 그 아이디어를 확장합니다. NVIDIA는 대규모 인간 모션으로 단일 컨트롤러를 사전 학습시켜, 새로운 작업으로 이전 가능한 운동 능력을 부여합니다. 이는 운동 제어를 위한 파운데이션 모델의 시작이라고 볼 수 있습니다.

이러한 움직임을 테스트할 가상 세계를 구축하기 위해, ArtiFixer는 지저분한 실제 3D 캡처를 깔끔하고 완전한 가상 장면으로 변환합니다. 또한 단 하나의 광선도 추적하지 않고 장면의 지오메트리로부터 곧바로 포토리얼 전역 조명(global illumination)을 예측하는 새로운 방법을 포함합니다.

이러한 가상 세계가 현실 세계처럼 동작하도록, 새로운 솔버(solver)는 눈, 모래, 탄성체처럼 시뮬레이션하기 어려운 소재를 NVIDIA Newton 물리 엔진 안에서 생생하게 구현합니다.

그리고 크리에이터가 주도권을 유지할 수 있도록, VideoNeuMat 파이프라인은 생성형 영상 모델에서 뽑아낼 수 있는 재사용 가능하고 재조명(relightable) 가능한 소재를 제공하며, ARDY 자기회귀 확산(autoregressive diffusion) 모델은 텍스트 프롬프트로 3D 캐릭터 모션을 실시간으로 조종할 수 있게 합니다.

위에 링크된 논문들은 오픈으로 제공되며, 코드와 모델을 무료로 다운로드할 수 있습니다. SIGGRAPH의 NVIDIA와 함께 자세히 알아보세요.