[NVIDIA 글로벌 AI 서밋] 인공지능(AI)와 컴퓨팅 혁신, 일본을 중심으로

NVIDIA는 일본 도쿄에서 세 번째 글로벌 AI 서밋을 개최하며 AI 기술 혁신과 함께 다가오는 디지털 시대를 선도할 방향을 제시했다. 수천 명의 개발자, 임원, 기술 리더가 참여한 가운데 AI 활용 및 최신 기술 적용에 대한 인사이트를 공유하며, NVIDIA 창립자이자 CEO인 젠슨 황과 소프트뱅크 CEO 손정의가 일본의 AI 리더십을 주제로 대담을 이어가는 자리다.

특히 지역 맞춤형 언어 모델 개발, 자율주행 및 로봇 공학 등 광범위한 산업 전반에서 조명하는 AI 인프라 확장과 차세대 기술 개발에서 일본과의 협력 모색이 주요 안건으로 올랐다.

# 일본을 중심으로 한 AI와 컴퓨팅 혁신의 진화

NVIDIA 켄 브라운은 "일본은 새로운 AI 기술과 데이터 센터 솔루션의 중심지가 될 것"이라며 "NVIDIA는 일본의 주요 기업 및 클라우드 제공업체와의 협력을 통해, 고성능 GPU와 고속 네트워킹 기술을 결합하여 AI 인프라를 확장하고 있다"라고 발표했다.

마사타카 오사키 매니저는 일본 내 AI 생태계 조성을 위해 NVIDIA가 추진하는 다양한 활동을 소개했다. "세계적인 도전 과제를 해결하기 위해 설립된 NVIDIA는 AI와 가속 컴퓨팅의 잠재력을 믿는다"며, "일본과의 파트너십은 글로벌 표준을 설정하는 데 중요한 역할을 하고 있다"고 강조했다.

로니 바시슬러, NVIDIA 통신 부문 책임자는 현재 전통적인 컴퓨팅 구조에서 'AI 팩토리'로 전환하는 흐름을 설명하며, 일본의 클라우드 제공업체들과 협력해 자국 AI 인프라의 주권을 확립하는 동시에 주요 산업 전반에서 혁신을 이룰 것이라고 전했다. 특히 SoftBank와의 협력을 통해 일본 내 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터 구축을 목표로 하며, 자율주행 및 로봇 공학 등 다양한 분야에 최적화된 AI 모델을 지원하고 있다.

# 지역 맞춤형 AI와 글로벌 인프라

기존 언어 모델의 한계를 인식한 NVIDIA는 일본의 주요 기관과 협력하며 일본어 및 문화적 특성을 반영한 언어 모델을 구축하고 있다. 후지쯔의 타카네 모델은 금융 및 법률, 공공 서비스 등 높은 정확도를 요구하는 분야에 최적화되었고, 고토바 모델은 의료 분야에서 환자 대화와 콜센터 대화를 분석해 의료 기록 생성과 자동 회의록 작성에 활용되고 있다. 이러한 모델은 산업 전반에 AI 기술을 확산시키고, 일본의 산업 표준을 높이는 역할을 하고 있다.

# AI로 재창조되는 일본의 전통 산업

NVIDIA는 물리적 AI의 도입으로 로봇, 자동차, 물류 등 일본의 전통적 산업을 새롭게 정의하고 있다. 이를 위해 AI 모델 학습을 위한 NVIDIA DGX, 시뮬레이션을 위한 Omniverse, 엣지 컴퓨팅을 위한 Jetson의 세 가지 플랫폼이 주요 기술로 제시된다.

도요타는 Omniverse에서 생성된 합성 데이터를 사용해 금속 단조 로봇을 학습시키고 있으며, 야스카와는 ISAAC과 Omniverse 플랫폼을 활용해 적응형 로봇 팔 '모터맨 넥스트'를 개발 중이다. 이러한 기술을 통해 다양한 산업 분야에서 로봇이 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 적응성과 효율성을 향상하고 있다.

세븐앤아이 홀딩스는 Omniverse와 Metropolis Vision AI를 활용해 고객 행동을 시뮬레이션하고, 이를 기반으로 로봇 매장을 개발하며 일본의 리테일 환경에 혁신을 도입하고 있다.

# AI의 의료 및 생명공학 혁신

NVIDIA는 고령화 문제로 인해 증가하는 의료비 문제 해결에 AI 솔루션을 제안했다. 일례로 Holoscan을 통해 명령 해석부터 복잡한 수술 지원에 이르는 물리적 AI가 의료 시스템에 도입되고 있다. 후지필름은 AI 네트워크를 활용한 암 스크리닝 솔루션을, 올림푸스는 클라우드 연결 내시경을, 쇼와대학은 실시간 3D 이미지를 생성하는 수술 현미경 도구를 개발하고 있다.

또한 NVIDIA Bionemo 플랫폼은 실험실 연구를 가속화하여 생명공학 및 생물학적 프로세스에 대한 새로운 통찰을 제공하고 있으며, 도쿄 기반의 스텔리스 파마는 Bionemo 생체분자 모델을 사용해 생물의약 연구를 30배 이상 가속화했다. 이 외에도 Bionemo NIM 마이크로서비스는 서울대와 요하네스 구텐베르크 대학과 협력해 단백질 구조 예측을 23배 가속화하는 알파폴드 모델을 도입했다.

# 현장에서 나온 1문 1답

Q: 일본의 로봇 관련 기업들이 AI를 더 빠르게 채택하기 위해 고려해야 할 사항은 무엇인가요?
A: 일본은 AI 기술을 실제 로봇 기계에 적용할 시점에 있으며, 세계적인 로봇 강국으로서 일본의 고유한 정신을 로봇에 담아낼 기회가 도래했습니다.

Q: 소프트뱅크의 VRAN 인프라를 통해 수익을 창출할 수 있는 AI 애플리케이션의 예는?
A: 소프트뱅크는 5G 네트워크 상에서 생성형 AI 솔루션을 시연할 예정이며, 이를 통해 수익 창출 가능성을 높일 계획입니다.

Q: 국가들이 글로벌 제공업체 대신 자국 AI 인프라를 구축하는 이유는 무엇인가요?
A: 많은 경우 자국 데이터의 주권적 성격이 중요하며, 언어, 문화, 보안 데이터 등의 특성을 반영하기 위해 자국 내 AI 인프라가 필수적입니다.

By 김현동 에디터  [e-mail]
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