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Claude Mods는 Anthropic이 출시한 개발자용 프로그래밍 가능 플러그인 시스템으로, ‘에이전트 하네스’가 기계 측 인터페이스에서 인간 측 인터페이스인 ‘어텐션 인터페이스’로 전환됨을 의미합니다. 이를 통해 사용자는 TypeScript/JavaScript를 활용해 Claude Code의 동작, 렌더링 및 상호작용 로직을 맞춤 설정할 수 있으며, 사람과 AI가 함께 워크플로를 설계하는 것을 가능하게 합니다. 이 메커니즘은 You Should Know와 같은 내장 기능에도 이미 적용되어 있으며, 사용자가 직접 플러그인을 구축하거나 Claude의 도움을 받아 생성하는 것도 지원합니다.
Mistral과 NVIDIA는 협력을 심화하기로 발표하고, Mistral Large 4 대형 모델, 물리 기반 모델링 파이프라인 및 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 스택(CUDA-X, Warp, Omniverse)을 통합하여 항공우주, 자동차, 반도체 등 산업 분야를 위한 AI 네이티브 엔지니어링 워크플로를 공동으로 개발할 예정입니다. 양사는 물리 기반 AI와 CAE/EDA 시나리오에서의 에이전트 역량 평가를 포괄하는 오픈소스 데이터셋과 공개 벤치마크를 공동으로 출시할 계획입니다.
2026년 10월 베를린에서 열린 GTC 컨퍼런스에서 NVIDIA는 개인, 개발자 및 기업 사용자를 위한 세 가지 온프레미스 AI 하드웨어 플랫폼을 공식적으로 출시했습니다: RTX Spark(Windows PC용 개인형 인공지능 에이전트), DGX Spark(Linux 개발 클러스터) 및 DGX Station(최첨단 AI 워크스테이션)이며, 동시에 다수의 소프트웨어 업데이트, 모델 지원 및 생태계 통합을 발표했습니다.
구글 클라우드와 엔비디아는 베라 루빈 아키텍처 기반의 A5X 인스턴스를 내달부터 정식으로 상용화한다고 발표했으며, 초기 단계에서는 미국을 대상으로 서비스를 제공하고 이후 유럽으로 확대할 예정입니다. 이 플랫폼은 NVL72 GPU, ConnectX-9 SuperNICs, Virgo 네트워크 및 4세대 액체 냉각 기술을 통합하여, 대규모 강화 학습과 생성형 에이전트 추론 등 고밀도 컴퓨팅 환경에 특화되어 설계되었습니다.
엔비디아는 유럽, 북유럽, 아프리카 및 중앙아시아의 클라우드 파트너들이 NVIDIA DSX 플랫폼 기반의 지역 AI 컴퓨팅 인프라를 대규모로 확장하고 있다고 발표했습니다. 이는 주권 컴퓨팅(현지화된 배치), 오픈 모델 지원(예: Mistral Large 4, Nemotron 시리즈) 및 AI 에이전트의 보안 경계(OpenShell 참조 아키텍처)에 중점을 두며, 학습, 추론, 물리 기반 AI 및 리테일 지능형 에이전트와 같은 다양한 시나리오를 포괄합니다.
유럽의 여러 선도적 산업 기업들이 NVIDIA CUDA-X, Omniverse, Cosmos 및 Nemotron 등 개방형 모델과 도구 체인을 대규모로 적용해 제품 설계, 시뮬레이션 최적화부터 공장 운영에 이르는 전 주기적 가치 사슬을 포괄하고 있습니다. NVIDIA Factory Operations Blueprint(FOX)는 이미 초기 액세스를 개방하여 실시간 협업 기반의 산업 인텔리전스 에이전트 구축을 지원합니다. 지멘스, 메르세데스-벤츠, 아우디, 에어버스의 공급업체 등은 다수의 검증 사례를 성공적으로 도입해 보정 시간을 40% 단축하고 근본 원인 분석 비용을 20% 절감하는 등의 실질적인 성과를 달성했습니다.
NVIDIA는 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing) 기술을 확장하여, 기밀 베어메탈 배포 옵션을 추가한다고 발표했습니다. 이를 통해 최첨단 모델 개발자들은 제3자 인프라에서 민감한 AI 워크로드를 베어메탈 방식으로 실행하면서도 모델과 데이터를 완전히 통제할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 Grace Blackwell 및 Rubin 플랫폼에 이미 통합되어 있으며, Google Cloud, Cohere 등 파트너사에서도 채택되고 있습니다.
NVIDIA의 오픈소스 에이전트 툴킷은 Agent Knowledge Foundation 등 핵심 구성 요소를 추가했으며, CUDA-X 라이브러리, Nemotron Retriever 및 Kumo 시리즈 개방형 모델, OpenShell 보안 실행 환경, NemoClaw 블루프린트를 통합해, 기업이 데이터를 이전하거나 기존 프로세스를 변경하지 않고도 감사 가능하고 관리 가능한, 비즈니스 의미를 깊이 이해하는 전용 인공지능 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.
베를린 템포드롬에서 열린 GTC 베를린 2026 컨퍼런스에서 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 다음과 같은 주요 성과를 발표했습니다: DSX POD 모듈형 AI 공장, 베라 루빈 풀스택 AI 에이전트 플랫폼, OpenShell 보안 아키텍처, 에이전트 지식 파운데이션 지식 계층, 그리고 Agile ONE SN 휴머노이드 로봇 참조 플랫폼을 선보였습니다. 또한 100억 유로 규모의 유럽 AI 투자 약속을 발표하고, 이를 통해 12,000여 개의 파트너사를 포괄할 것임을 밝혔으며, 유럽이 자주적이고 통제 가능한 AI 경제 인프라 구축을 가속화하고 있다고 강조했습니다.
설립 18개월 된 AI 원생 소프트웨어 기업 Tenex는 출력 지향 보수, MetaHarness 프레임워크 및 Opus 5.5를 기반으로 한 AI 에이전트 워크플로우를 통해 포춘 2000대 기업의 약 절반을 고객으로 두고 있습니다. 이 회사의 모델은 프로세스 표준화, 비코딩 방식의 가치 재평가, 그리고 기업 수준의 AI 도입에서 발생하는 ‘마지막 1마일’ 문제 해결에 중점을 두고 있습니다.
Tenex는 설립 18개월(2026년 기준)이며 직원 수 75명 규모의 AI 원생 소프트웨어 제공 기업으로, 포춘 2000대 기업의 약 절반과 이에 상응하는 중견기업을 고객으로 두고 있습니다. 주요 실천 사례로는 스토리 포인트를 기반으로 한 동적 엔지니어 보상 체계, AI 전략가의 품질 검증 메커니즘, Git 내부에 통합된 컨텍스트 기반 MetaHarness 프레임워크, 그리고 ‘비코딩 고부가가치 작업’에 집중하는 역량 재정립이 포함됩니다. 한편, 기업의 AI 도입은 여전히 범용 LLM 배포와 엔지니어링 측 에이전트 중심으로 집중되어 있으며, 백엔드 오피스 계열의 생산용 AI 에이전트 침투율은 약 5%에 불과한 것으로 파악됩니다.
TorchNeuron 프로파일링(파트 1): AWS Trainium에서의 시스템 수준 프로파일링.
NVIDIA는 Hugging Face와 협력해 OpenUSD 기반의 무료 개방형 시뮬레이션 준비(SimReady) 3D 아셋 라이브러리인 SimReady Central을 출시했습니다. 초기 버전에는 로봇 본체, 지그, AI 공장 인프라 등 다양한 분야를 포괄하는 검증된 산업용 아셋 2,000여 개가 포함되어 있으며, 개발자가 물리 기반 AI 학습 환경과 디지털 트윈 시나리오를 신속히 구축할 수 있도록 지원합니다.
AT&T는 OpenAI와 협력하여 법률 지식에 대한 접근성을 높이고 있습니다. 그들의 LegalEdge 팀이 인입 절차와 법적 판단의 규모 확대를 어떻게 재설계하고 있는지 알아보세요.
OpenAI가 유통 파트너들과 협력하여 일관된 안전장치를 유지하고, 책임 있는 접근을 지원하며, 우리의 이용 약관에서 기대사항을 명확히 하는 방식.
Cloudflare는 OpenAI Daybreak을 활용해 취약점을 조사하고 수정안을 제안하여 검토합니다. 또한 개발자들은 Codex를 사용해 더 빠르게 개발하고 코드 품질을 향상시킵니다.
Dharma-AI는 VocabX 방법을 제안하여, 포르투갈어 작문 자동 채점과 같은 특정 작업에 맞춰 언어 모델의 어휘표를 재구성함으로써 단어 빈도가 아닌 단어 비용을 최적화 목표로 삼습니다. 모델 구조, 파라미터 또는 학습 프로세스를 수정하지 않은 상태에서, 실험 결과 추론 비용이 77% 감소하는 동시에 평가 점수(bench score)가 0.703에서 0.810으로 향상되었습니다.
이 글은 Hugging Face와 Amazon이 공동으로 발표한 기술 블로그 시리즈의 첫 번째 편으로, AWS Trainium AI 가속 칩에서 TorchNeuron을 활용한 PyTorch 모델 추론 성능 분석 방법을 체계적으로 소개합니다. 여기에는 Neuron 백엔드 통합 원리, torch.profiler 구성 방법, NeuronConfig 및 NeuronProfiler 도구의 사용법, Neuron Explorer를 이용한 시각적 추적 등이 포함되며, RMSNorm을 사례로 삼아 세 가지 구현 방식(순수 PyTorch, torch.rms_norm 내장형 병합, torch.compile 자동 병합) 간의 장치별 처리 시간 차이를 비교합니다.
NVIDIA는 오픈소스 시계열 예측 모델인 Kumo Forecast(구 NV-Tesseract Forecasting)를 출시했습니다. 이 모델은 MOMENT-1-large Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 직접 예측과 도메인 인식 표현 및 검색(DARR)의 두 가지 경로 추론을 지원하고, 모델 구조를 수정할 필요 없이 내장된 해석 가능성 프레임워크를 탑재하고 있습니다.
OpenAI, PerturbAI, 그리고 Scripps Research가 어떻게 분산형 AI 에이전트를 사용해 수백만 개의 뇌세포 데이터에서 유망한 연구 방향을 찾아냈는지 확인해 보세요.
