엔비디아·미스트랄AI, 약 1조 파라미터 모델로 설계 시뮬레이션 협업

최윤서 기자 2026.10.22 12:48

엔비디아와 미스트랄AI가 21일(현지시간) 공학 설계의 시뮬레이션 대기 시간을 줄이는 협업을 발표했다. 약 1조 개 파라미터의 미스트랄 라지 4에 그레이스 블랙웰 GPU 약 3,800개가 투입됐고, 물리 AI와 에이전트형 AI용 공개 벤치마크도 함께 만든다.

토포AI로 이 기사 더 깊이 읽기

엔비디아($NVDA)와 미스트랄AI(Mistral AI)가 21일(현지시간) 공학 설계의 병목으로 꼽히는 시뮬레이션 대기 시간을 줄이는 협업을 발표했다. 미스트랄의 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨팅 스택을 결합해 시뮬레이션을 빠르게 돌리고, 물리 AI와 에이전트형 AI를 평가할 공개 벤치마크도 함께 만든다는 구상이다.

이 소식은 크립토브리핑이 전했다. 협업의 핵심 대상은 두 가지 산업 소프트웨어 영역이다. 두 분야 모두 시뮬레이션에 크게 의존한다.

하나는 CAE(Computer-Aided Engineering, 컴퓨터 지원 공학)다. 제품이 응력·열·기류 아래에서 어떻게 움직이는지 컴퓨터로 검증하는 소프트웨어 분야다. 다른 하나는 EDA(Electronic Design Automation, 전자설계자동화)로, 반도체를 실제로 만들기 전에 회로를 설계하고 검증하는 데 쓰인다.

전면에 내세운 모델은 미스트랄 라지 4(Mistral Large 4)다. 전체 파라미터가 약 1조 개 규모이고, 학습에는 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) GPU 약 3,800개가 투입됐다. 두 회사가 제시한 목표는 설계안을 제안하고, 시뮬레이션하고, 결과를 학습해 다시 설계에 반영하는 '폐루프 설계'를 빠르게 반복하는 것이다. 시뮬레이션 한 번에 오래 기다려야 했던 설계 주기를 줄이겠다는 취지다.

발표에서는 성능 자체만큼 측정 체계에도 비중을 뒀다. 두 회사는 물리 AI용 공개 벤치마크와 데이터셋을 공개할 계획이다. 3D 디지털 설계 파일(CAD)에서 실제 물리 시뮬레이션까지 이어지는 과정에서 재현 가능한 평가를 지원하기 위한 것이다.

단일 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 단계의 작업을 일정 부분 스스로 수행하는 에이전트형 AI를 평가하는 항목도 포함된다. 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 플랫폼은 3D 시뮬레이션을 고도화하고 SimReady 자산을 구현하는 데 쓰인다.

두 회사의 협업은 처음이 아니다. 미스트랄은 올해 3월 엔비디아의 네모트론 연합(Nemotron Coalition)에 합류했고, 두 회사는 이전에도 미스트랄 NeMo 모델을 함께 개발했다. 이 모델은 항공우주와 자동차 같은 산업 분야의 AI 응용을 겨냥했다. 5월에는 미스트랄이 물리 AI 역량을 키우려고 엠미AI(Emmi AI)를 인수했다.

이번 발표는 AI와 산업 소프트웨어 영역의 기술 협력으로, 가상자산 시장과의 직접 연결점은 나오지 않았다.