엔비디아(NVDA)와 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 중심 데이터센터 구축과 물리적 AI 구현을 위한 협력을 대폭 확장한다. 12월 2일(현지시간) 진행된 AWS 리인벤트(re:Invent) 행사에서 양사는 커스텀 반도체, 클라우드 인프라, 오픈 모델, 그리고 물리적 AI 기술에 이르는 전방위 협업안을 발표했다.

이번 파트너십 확대의 핵심은 엔비디아 NVLink Fusion 기술을 통해 GPU 연산의 확장성과 성능을 강화하고, AWS의 차세대 AI 전용 칩인 트레이니엄4(Trainium4)와 그라비톤(Graviton) CPU와의 통합 구현에 있다. 제슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO는 “GPU 연산 수요는 기하급수적으로 증가 중이며, 이는 더 똑똑한 AI를 만들고 AI는 다시 수요를 끌어올리는 선순환을 촉발하고 있다”고 설명했다.

나아가 AWS는 AI 데이터센터 전용 클라우드인 AI 팩토리에 엔비디아의 최신 GPU인 Blackwell 아키텍처 기반 HGX B300 및 GB300 NVL72를 적용하기로 했다. 이들은 기업 고객 및 각국 정부의 AI 수요를 충족하는 동시에, 지역별 데이터 주권을 고려한 보안 설계도 함께 지원하여 글로벌 인프라로 확대된다.

AWS는 또한 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 플랫폼을 중심으로 엔비디아의 오픈소스 모델 네모트론(Nemotron) 지원을 확대했다. 이를 통해 개발자들은 텍스트·코드·이미지·비디오 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 에이전트 기반 생성형 AI를 쉽게 구축할 수 있다. 특히 엔비디아의 Nano 2와 Nano 2 VL 모델을 활용하면 전문화된 에이전트형 애플리케이션 개발이 가능하다.

데이터 처리 효율성을 높이기 위해 양사는 SW 레이어도 함께 공동 설계하고 있다. 예컨대, Amazon OpenSearch Service는 엔비디아의 오픈소스 라이브러리 cuVS를 통해 벡터 인덱스 구축에 GPU 가속을 도입하고, 이로써 벡터 기반 검색과 데이터 클러스터링에서 서버리스 성능 향상을 기대할 수 있다.

생산 단계의 에이전트형 AI에서는 엔비디아의 NeMo Agent Toolkit과 Strands Agents, 그리고 AWS의 AgentCore 인프라가 통합되어, 대규모 실서비스 환경에서도 유연하고 확장 가능한 에이전트가 작동할 수 있도록 지원된다.

현실 세계와 상호작용하는 AI, 즉 물리적 AI 분야에서도 엔비디아와 AWS는 협력의 속도를 높이고 있다. 로봇, 자율주행차, 스마트 빌딩 같은 실세계 기계학습을 위한 데이터 수집 및 검증을 시뮬레이션 상에서 사전 학습할 수 있도록, 엔비디아 코스모스(Nvidia Cosmos) 플랫폼을 AWS 클라우드로 옮겼다. 이 모델은 실세계의 물리적 상호작용, 객체 간 관계, 운동 예측까지 포함하는 고차원 시뮬레이션을 기반으로 한다.

엔비디아는 이러한 세계 모델을 NIM 마이크로서비스 형태로 Amazon EKS에 탑재해, 클라우드 기반의 로봇 제어와 실시간 시뮬레이션 처리까지 지원할 수 있도록 확장했다. 이에 따라 AI 에이전트는 현실 상황에 대한 더 깊은 이해를 바탕으로 복잡한 작업을 스스로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 된다.

엔비디아와 AWS의 전략적 연대는 단순한 기술 협업을 넘어, 클라우드를 중심으로 AI 기술을 산업 전반에 '물리화'하는 전환을 예고한다. 업계에서는 이러한 움직임이 향후 AI 인프라 시장의 판도를 좌우할 주요 변수가 될 것으로 보고 있다.