25년 AI 대형 컨퍼런스로 본 앞으로의 전망

DTW, 컴퓨텍스, 레드햇 서밋, MS빌드

델 테크놀로지스 월드 2025(DTW 2025)’, 대만 ‘컴퓨텍스 2025’, ‘레드햇 서밋 2025’, ‘MS 빌드 2025’

4개 대형 컨퍼런스에서 모두 AI를 중심축으로 한 인프라 전략, 플랫폼 생태계, 오픈소스 확산, 개발자 환경의 미래를 조망한다.

AI를 중심으로 델은 AI로 비즈니스 ROI를 증명하고, 엔비디아는 컴퓨팅 기반을, MS는 플랫폼 지형을, 레드햇은 오픈소스 민주화를 각각 주도하고 있다

첫 번째, 델 테크놀로지스 DTW 2025에서 AI는 ‘실행과 증명의 시간’으로

‘델 AI 팩토리 2.0’을 통해 AI 도입의 엔드투엔드(End-to-End)를 포괄하는 완전관리형 플랫폼으로 기업 고객이 클라우드와 온프레미스를 넘나들며 AI를 유연하게 구현할 수 있는 기반 제시했다.

델 AI 팩토리 2.0은 더욱 빠른 AI 모델 학습, 추론 등을 위한 엔비디아 기반의 각종 하드웨어 제품과 엔비디아의 AI 풀스택

솔루션 등으로 구성돼 기업의 '에이전틱 AI' 수요를 충족시킬 것으로 분석된다.

에이전틱 AI 시장이 2028년까지 빠른 속도로 성장할 것이며 제프 클라크 델 제품 및 운영 부문 부회장은 "2028년 생성형 AI와의 상호작용 중 3분의 1은 에이전틱 AI가 차지할 것"이라고 전망하며 이를 가능케 한 건 매우 빠른 기술의 발전이라고 짚었다.에이전틱 AI 활성화는 토큰 생성 수 증가와 관련이 깊다. AI와 나누는 명령과 응답 등 자연어 처리 작업이 모두 토큰 기반이기 때문이다. 토큰 수가 늘어날수록 에이전틱 AI의 대답 퀄리티가 더욱 향상되며 고품질의 에이전틱 AI은 기업의 업무 효율성과 투자대비수익(ROI) 시기를 앞당기는 요인이 될 수 있다.

두 번째 컴퓨텍스 2025 하드웨어 중심의 AI 생태계

‘하나의 거대한 GPU’, 엔비디아의 강력한 AI 플랫폼인 GB200 NVL72시스템은, 소버린 모델부터 양자 컴퓨팅까지 가능하다. 작은 엔비디아 DGX 스파크(DGX Spark)부터 랙에 장착된 RTX PRO 서버(RTX PRO Server)에 이르기까지 다양한 시스템을 소개했다.

NVIDIA GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩으로 구동되는 NVIDIA DGX Spark는 전력 효율적이고 컴팩 폼 팩터로 1 petaFLOP AI 성능을 제공한다.

NVIDA Grace Blackwell아키텍처를 바탕으로 1petaFLOP의 AI성능을 FP4정밀도로 경함이 가능하며 대용량 통합 시스템 메모리와 함께 최대 2,000억 개의 매개변수가 있는 AI모델을 통해 AI개발 및 테스크 워크로드 실행이 가능하다

또한 NVIDIA ConnectX네트워킹으로 2개의 DGX Spark시스템을 함께 연결하여 최대 4,050억 개의 매개변수가 있는 AI모델을 처리할 수 있다

사전 설치된 NVIDIA AI 소프트웨어 스택과 128GB의 메모리를 사용하여 개발자는 최대 2,000억 개의 매개변수를 사용하고 DeepSeek, Meta, Google 등의 기업에서 제공하는 최신 추론 AI 모델을 로컬로 프로토타입을 제작하면서, 파인 튜닝하고 추론해 보고 데이터센터나 클라우드에 원활하게 배포할 수 있다.

또한 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼이 덴마크의 게피온(Gefion) 슈퍼컴퓨터에 탑재돼 AI와 양자 엔지니어링의 융합 가능성이 한층 확대되었고

황 CEO는 기업과 정부를 위한 에이전틱 AI 안전성 블루프린트(Agentic AI Safety blueprint)를 포함한 일련의 에이전틱 AI 블루프린트 소개하고 있다.

또한 이번에 출시한 NV링크 퓨전은 AI모델 구동·처리 속도를 높이는 초고속 칩투칩(C2C) 인터커넥트 기술로 자체 GPU 간 통신을 고속화해 여러개 칩을 단일 제품처럼 빠른 처리가 가능하다.

NV링크 퓨전으로 클라우드 제공업체에 AI 데이터센터(AI 팩토리)를 수백만 개의 GPU로 손쉽게 확장할 수 있는 경로를 제공하는 기술이다. 자체 GPU 통신에 한정된 기술을 개방해 맞춤형 칩(ASIC) 등 랙 스케일 솔루션을 확대했다.

젠슨 황 CEO도 "NV링크 퓨전을 활용하면 '스펙트럼-X'라 부른 엔비디아의 시스템(이더넷 네트워킹 지원 인프라)을 사용할 수 있고, 원하면 여러 맞춤형 칩을 혼합해 쓸 수 있다"고 강조했다.

AI하드웨어 경쟁 심화로

퀄컴, 미디어텍, 폭스콘 등 주요 칩·시스템 기업들도 일제히 AI 서버, 로봇, 커스텀 ASIC 내놓았다.

세번째,'레드햇 서밋 2025'

‘레드햇 서밋 2025’에서 발표된 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 10(RHEL 10)’은 AI 기반 시스템 운영, 양자내성암호, 이미지 기반 관리 등의 기능을 통해 전통적인 리눅스 운영체제를 AI 시대에 맞개 재정의했다.

AI 시장은 크게 두 가지 모델로 나뉘는데 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등이 제공하는 클로즈드 모델은 사용자가 일정 비용을 지급해야만 접근할 수 있으며 내부 구조나 학습 데이터, 파라미터(매개변수) 등은 공개되지 않는다. 반면, 메타를 비롯한 일부 기업은 모델 가중치와 학습 코드를 조건부로 공개하며 오픈소스 AI 모델 생태계를 지향하고 있다.

딥시크의 저비용·고성능 모델 'R1'은 가중치를 포함한 핵심 구성 요소를 공개해 누구든지 커스터마이징(맞춤 제작)하거나 자체 모델 개발에 활용할 수 있도록 하면서 개발 비용은 오픈AI 'GPT-4'의 18분의 1 수준에 불과하며 주요 벤치마크에서 뛰어난 성능을 입증했다.

대표적인 폐쇄형 모델 기업인 오픈AI도 올해 들어 전략 변화 가능성을 시사했다.

다만 AI 산업 추세가 클로즈드에서 오픈소스로 이동하면서 오픈소스 AI 개발의 중요성이 주목받는 것과 달리, 메타의 '라마' 같은 모델 외에 확인 가능하며 구체적인 정의가 거의 없다.

오픈소스 솔루션 기업인 레드햇은 직접 AI 모델을 생산하지 않지만 대신 사용자 접근이 가능한 라이선스를 가진 모델이면 다른 모델과 상호작용하게 하여 특정 기술이나 지식을 가르치는 식의 활동을 할 수 있도록 한다.

또한 레드햇의 RHEL 10에는 리눅스 관리에 필요한 핵심적 기술 격차를 해소를 위해 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이트스피드(Red Hat Enterprise Linux Lightspeed)’가 도입했다. 생성형 AI를 플랫폼 내에 직접 통합함으로써 자연어 인터페이스를 통해 상황에 맞는 안내와 실행 가능한 권장 사항을 제공한다.

특히 생성형 AI를 명령어 기반 CLI에 통합한 ‘라이트스피드’는, 오픈소스가 AI 도입의 복잡성을 해소하고 민주화할 수 있다는 비전을 강조한 대표 사례이다.

네 번째 MS빌드2025

마이크로소프트(MS) 사티아 나델라 CEO는 ‘MS 빌드 2025’에서 “앞으로 개발자는 직접 코딩하는 사람이 아니라, AI에게 코딩을 위임하는 사람이 될 것”이라고 강조하며, 모든 사용자가 자신만의 AI 에이전트를 만들고 배포하는 시대가 도래했다고 말했다.

깃허브 코파일럿에 도입된 에이전트 기능, MS의 개방형 개발자 도구 강화 전략은 그 일환의 하나이다.

오픈 에이전틱 웹을 현실화하기 위해 MS는 개방적인 AI 생태계 만들기에 초점을 맞추고 더 많은 개발자가 MS의 AI 생태계에 참여할 수 있도록 ‘애저’에서 사용할 수 있는 AI 모델을 확대할 계획이다. 우선 MS 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서비스인 애저에 일론 머스크의 AI 스타트업인 xAI가 개발한 ‘그록3’와 ‘그록3 미니’ 모델을 도입하겠다고 밝혔다. 추후 프랑스의 AI 스타트업 미스트랄과 독일의 블랙 포레스트 랩스의 모델도 제공할 예정이며 이를 통해 애저 고객이 이용할 수 있는 AI 모델 수는 1900개를 넘어설 예정이다.

더불어 ‘깃허브 코파일럿’이라는 한층 진일보한 새로운 AI 코딩 에이전트를 공개했다. 간단한 지시만으로 전체 코드를 작성하고 작업이 끝나면 이용자에게 검토를 요청한다.

오픈AI도 ‘코덱스’라는 AI 코딩 에이전트를 연구용 프리뷰 형태로 공개하였다.

이를 통해 공통적으로 AI 에이전트들이 자유롭게 협력하고 소통하는 생태계를 구축하려고 한다.