NVIDIA 로컬 AI 하드웨어의 보급이 확대되고 공동 개발을 위한 새 소프트웨어가 추가된다. 파트너사의 DGX Spark 64GB 시스템은 10월 23일부터 출시되며, Windows 기반 DGX Station 시스템은 12월 출시가 예상된다. 2026년 10월 21일 GTC Berlin에서 공개된 이번 업데이트는 개인 데스크톱 에이전트부터 팀에 서비스를 제공하는 기업 관리형 시스템까지 아우른다. 다만 일부 소프트웨어 기능은 아직 제공되지 않고 출시가 예정된 상태다.
핵심 요점
- DGX Spark 64GB 시스템은 10월 23일부터 출시된다. 수동으로 구성한 클러스터는 이미 최대 8대를 지원한다.
- DGX Station에 기업 관리 통합 기능이 추가되며, 출시 예정인 Windows 버전은 제조 애플리케이션과 온프레미스 에이전트를 대상으로 한다.
- 로컬 코딩용 Recursive Flint를 사용할 수 있으며, NVIDIA가 성능 수치를 발표한 새로운 모델 지원 및 추론 최적화도 함께 제공된다.
목차
- NVIDIA 로컬 AI 출시 현황: 지금 이용할 수 있는 기능은?
- DGX Spark를 공동 개발 백엔드로 활용하는 방법
- 기업 DGX Station 사용자의 환경은 어떻게 바뀌나?
- Recursive Flint, 또 다른 로컬 코딩 옵션 추가
- 모델 및 추론 업데이트로 소프트웨어 스택 확장
- 결론
NVIDIA 로컬 AI 출시 현황: 지금 이용할 수 있는 기능은?
이번 발표는 서로 다른 사용자를 대상으로 한다. RTX Spark는 Windows PC에서 개인 에이전트를 실행하고, DGX Spark는 Linux 애플리케이션 개발을 지원하며, DGX Station은 더 큰 규모의 기업용 워크로드를 겨냥한다. 실질적인 차이는 하드웨어 용량뿐만 아니라 사용자가 개인 데스크톱 어시스턴트, 공동 개발 백엔드 또는 팀이 관리하는 추론 서비스 중 무엇을 필요로 하는지에 있다.
RTX Spark는 10월 16일 출시됐다. NVIDIA에 따르면 ASUS, Dell Technologies, HP, Lenovo, Microsoft 및 MSI의 노트북을 현재 이용할 수 있으며, Acer 제품은 추후 출시될 예정이다. Underdog Desktop Agent도 다운로드할 수 있다. NVIDIA에 따르면 이 에이전트의 Husky 추론 엔진은 모델을 기기 내에서만 실행하므로, 사용자 데이터를 PC 밖으로 전송하지 않고 에이전트 처리 작업을 로컬에서 수행한다.
Linux 기반 DGX Station 시스템은 이미 출하 중이다. Windows 버전은 향후 출시 예정이며, NVIDIA는 파트너사 시스템이 12월에 출시될 것으로 예상한다. GTC Berlin에서 발표한 로컬 AI 보고서는 현재 제공되는 기능과 이달 말 출시 예정인 도구, 그리고 곧 조기 액세스로 제공될 서비스를 별도로 구분한다.
| 항목 | 세부 내용 |
|---|---|
| DGX Spark 64GB | 파트너사의 출시는 10월 23일 금요일 시작된다. |
| DGX Spark 클러스터링 | 수동 구성으로 최대 8대를 지원하며, 8대에 대한 NVIDIA Sync 지원은 이달 중 예정돼 있다. |
| Sync Model Launcher | 하드웨어 구성에 맞는 모델과 컨테이너를 선택하고 다운로드하는 기능이 이달 말 출시될 예정이다. |
| Windows용 DGX Station | 제조 애플리케이션 및 에이전트 지원을 포함한 파트너사 시스템이 12월 출시될 예정이다. |
| NVIDIA Cloud Functions | 공유 로컬 모델 엔드포인트를 위한 Linux 기반 DGX Station용 조기 액세스 서비스로 출시될 예정이다. |
| Recursive Flint | 지원되는 NVIDIA 로컬 하드웨어에서 Apache 2.0 라이선스의 오픈 웨이트로 사용할 수 있다. |
DGX Spark를 공동 개발 백엔드로 활용하는 방법
새로운 DGX Spark 64GB 구성은 10월 23일 금요일부터 파트너사를 통해 출시된다. NVIDIA는 실행 가능한 워크로드로 Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB와 Qwen3.8 27B 등을 제시했다.
더 많은 용량이 필요한 개발자를 위해 DGX Spark는 내장된 ConnectX-7 네트워킹을 통해 최대 8대의 시스템을 수동으로 구성하는 클러스터를 지원한다. NVIDIA는 통합 메모리 1TB를 갖춘 8대 구성에 대해 소규모 팀이 공유하면서 동일한 모델을 대상으로 여러 세션을 동시에 실행할 수 있는 백엔드라고 설명한다. 추가 용량은 더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트 및 동시 에이전트 실행을 지원한다.
이 수동 클러스터링 기능은 DGX Spark 8대에 대한 지원이 예정된 NVIDIA Sync와 별개다. Sync에는 이달 말 Model Launcher도 추가될 예정이다. 이 런처는 하드웨어 구성에 맞는 모델과 컨테이너를 다운로드하고, 모델을 OpenCode에 연결하며, 유지보수 및 문제 해결을 위한 DGX Spark Skills를 불러오도록 설계됐다.
10월 DGX Spark 소프트웨어 업데이트에는 기기가 어플라이언스 모드로 실행되는 동안 네트워크를 전환할 수 있는 Wi-Fi Assistant가 추가된다. 또한 OpenCode를 통해 NVIDIA Sync에 워크플로 중심의 유지보수 및 문제 해결 안내가 제공된다.
기업 DGX Station 사용자의 환경은 어떻게 바뀌나?
NVIDIA에 따르면 DGX Station은 748GB의 일관된 메모리와 최대 20페타플롭스의 AI 성능을 제공한다. Sync는 이제 Linux 기반 DGX Station 시스템 두 대 간의 연결을 지원하며, 새로운 관리 통합 기능은 기업이 시스템을 프로비저닝하고 관리하는 방식을 지원한다.
통합 대상에는 Absolute Security, Cisco의 Splunk, Fleet Device Management, Microsoft Intune, Perforce Puppet, Progress Software Chef 및 Tanium이 포함된다. 이들 통합 기능의 목적은 DGX Station을 별도로 관리되는 개발 시스템으로 두는 대신 기존 기업 설정 및 관리 프로세스에 편입하는 것이다.
출시 예정인 Windows 버전은 이러한 접근 방식을 엔지니어링 소프트웨어 분야로 확장한다. NVIDIA는 Dassault Systèmes, MathWorks, Rockwell Automation 및 Siemens 등의 제조 애플리케이션을 지원한다고 밝혔다. 또한 사용자는 온프레미스 환경에서 Hermes Agent, Perplexity 또는 Aible을 통해 에이전트를 실행할 수 있다.
이와 별도로 NVIDIA Cloud Functions는 Linux 기반 DGX Station용 조기 액세스 서비스로 출시될 예정이다. 팀은 로컬 모델 엔드포인트를 공유 카탈로그에 등록하고 OpenAI 호환 진입점을 통해 이용할 수 있게 된다. NVIDIA에 따르면 개발자는 애플리케이션 코드를 변경하지 않고 엔드포인트 뒤에서 작동하는 모델을 교체할 수 있으며, 동료들은 시스템에 직접 접근하지 않고도 공유 모델을 이용할 수 있다.
Recursive Flint, 또 다른 로컬 코딩 옵션 추가
Recursive Superintelligence는 10월 21일 Recursive Flint를 공개했다. 이 코딩 모델은 400억 개의 매개변수로 구성된 전문가 혼합 아키텍처를 사용하며, 활성 매개변수는 25억 개다. Apache 2.0 라이선스에 따른 오픈 웨이트는 Hugging Face에서 제공된다.
NVIDIA는 64GB RTX Spark에서 초당 220토큰을 넘는 생성 속도를 기록했다고 밝혔다. 또한 Recursive의 자동화 연구 시스템을 통해 개발한 특수 커널이 모델의 가중치를 변경하지 않고 생성 속도를 55% 높였다고 설명했다. 이는 NVIDIA가 발표한 성능 결과이며, 독립적으로 검증된 측정값은 아니다.
Flint는 RTX Spark, DGX Spark, GeForce RTX 및 RTX PRO 하드웨어에서 실행할 수 있다. 개발자는 NVIDIA의 NeMo 도구를 사용해 추가 사후 학습도 수행할 수 있어, 팀이 모델을 다운로드한 뒤 자체 코딩 워크플로에 맞게 조정할 수 있다.
모델 및 추론 업데이트로 소프트웨어 스택 확장
NVIDIA는 Nemotron, GLM, DeepSeek, Qwen, MiniMax 및 Liquid AI의 모델과 Black Forest Labs의 FLUX 이미지 모델을 지원할 예정이다. Nemotron Bolt E4B 4GB는 10월 23일 출시 예정이며, 로컬 음성 어시스턴트와 임베디드 인터페이스 등이 주요 활용 분야로 제시됐다.
새로운 메모리 최적화 체크포인트는 추론 중 사용되는 캐시에 더 많은 용량을 남기는 것을 목표로 한다. NVIDIA는 llama.cpp 및 vLLM 엔진의 성능 개선도 발표했다. 지정된 RTX PRO 워크로드의 에이전트 작업은 최대 1.4배, DGX Spark 워크로드에서는 최대 1.3배 빨라졌으며, DGX Station 워크로드는 처리량이 최대 1.2배 높아졌다.
로보틱스 팀을 위해 NVIDIA는 DGX Station용 오픈소스 참조 워크플로 3종을 공개했다. 강화학습 개선, 정교한 조작 훈련, 합성 데이터 생성을 위한 월드 모델 사후 학습을 다룬다. 이 워크플로는 이미 출시된 기능이며, 출시 예정인 Windows 하드웨어 및 조기 액세스 서비스인 Cloud Functions와는 구분된다.
결론
이번 업데이트로 로컬 AI 사용자는 개인 에이전트에서 공유·관리형 워크로드로 확장할 수 있는 선택지가 늘어났다. Spark 수동 클러스터링, 기업용 통합 기능 및 Recursive Flint는 현재 이용할 수 있다. 다음 출시 일정은 10월 Spark 하드웨어 출시, 이달 중 예정된 Sync 기능 추가, 그리고 12월 출시가 예상되는 Windows DGX Station 시스템이다.
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