Nutanix 에이전틱 AI: 기업 AI 팩토리 잠재력 극대화

Openclaw의 부상은 재무, 여행 일정 관리, 건강 모니터링과 같은 복잡한 업무를 처리하는 맞춤형 디지털 비서에 대한 대중의 관심을 촉발시켰습니다. 동시에, 이러한 에이전트 기반 시스템은 기업 내에서도 널리 보급될 준비가 되어 있으며, 다단계 워크플로를 자동화하고 부서 간 의사결정을 지원하며 비즈니스 프로세스를 혁신할 것입니다. 에이전트형 AI로의 전환에 따라, 기업의 AI 도입은 성공의 장벽이 더 이상 모델이나 개별 에이전트 구축이 아니라, 수천 개의 에이전트를 대규모로 안전하게 실행하는 데 필요한 인프라 관리의 복잡성에 있는 전환점에 도달했습니다. 지금까지 대부분의 AI 인프라는 모델 훈련이라는 "단일 대규모 작업"에 최적화되어 있었지만, "AI 동료"의 상용화 시대에는 빈번한 변경, 동적 소비, 그리고 대규모 동시 처리를 위해 설계된 플랫폼이 필요합니다.

양면적인 과제: 혁신 vs. 거버넌스

기업들은 에이전트형 AI를 확장해 나가는 과정에서 두 가지 과제에 직면해 있습니다. 한편으로는 개발자와 AI 엔지니어들이 분산된 도구, 고립된 데이터, 그리고 다양한 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 제한적인 보안 접근 권한으로 인해 제약을 받고 있다고 느끼며, 이로 인해 혁신 속도가 더뎌지고 있습니다. 다른 한편으로는 인프라 및 플랫폼 팀이 성능과 보안을 유지하고 엄격한 비용 관리를 실천하면서 대규모의 공유 AI 리소스를 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

Nutanix 에이전틱 AI: AI 팩토리를 위한 클라우드 운영 모델

바로 오늘 NVIDIA GTC에서 저희는 기업 AI 팩토리의 잠재력을 극대화하는 풀스택 소프트웨어 솔루션인 Nutanix Agentic AI 를 발표했습니다. 이 솔루션은 운영 거버넌스를 저해하지 않으면서도 개발자의 혁신 속도에 맞춰 AI 인프라를 제공할 수 있는 클라우드 운영 모델을 제공합니다.

각 프로젝트를 독립된 단위로 취급하는 대신, AI 인프라를 중앙 집중식이며 공유되고 유연성이 뛰어난 자원으로 간주함으로써, 우리는 클라우드 운영 모델을 AI 팩토리에 도입하고 있습니다. 이러한 아키텍처는 운영을 단순화할 뿐만 아니라, 동적인 다중 사용자 환경에서 토큰당 비용을 최소화함으로써 AI의 경제성을 근본적으로 최적화합니다. 자세히 알아보려면 읽어보세요

Nutanix 에이전틱 AI: 솔루션 개요

기업 인프라 및 플랫폼 팀은 AI 인프라가 사일로화된 인프라의 ‘또 다른 고립된 영역’으로 전락하는 것을 원치 않습니다. 이상적으로는 하이브리드 클라우드의 나머지 부분에 사용되는 것과 동일한 도구와 운영 모델을 활용하여 AI 팩토리를 구축, 운영 및 관리할 수 있어야 합니다. Nutanix는 하이퍼바이저의 강점과 개방형 생태계 접근 방식을 기반으로 이러한 통합된 경험을 제공할 수 있는 독보적인 입지를 갖추고 있습니다. Nutanix 에이전틱 AI 솔루션은 고객이 ‘랙에 쌓아두기만 한’ 하드웨어 환경에서 벗어나, 성능 저하 없이 대규모 추론을 위해 특별히 설계된 관리형 멀티서비스 가속 환경으로 전환할 수 있도록 지원합니다. Nutanix 에이전틱 AI는 AHV 하이퍼바이저와 Flow 가상 네트워킹을 시작으로 Nutanix 스택 전반에 걸친 여러 혁신적인 기능을 통합하여 AI 컴퓨팅을 자동으로 최적화합니다.

통합 및 보안: 인프라 파운데이션

Nutanix의 차별점은 VM 기반 노드에서 쿠버네티스를 실행하여 가속 컴퓨팅을 효율적으로 관리함으로써, 높은 성능과 강력한 보안, 효율적인 자원 활용을 제공하여 토큰당 비용을 절감한다는 점에 있습니다. 공유 인프라에는 최적화된 자원 관리와 보안이 필수적입니다. 바로 이러한 이유로 당사의 솔루션은 강력한 워크로드 격리와 간소화된 운영 관리를 위해 AHV 하이퍼바이저를 기반으로 구축되었습니다. 핵심은 성능을 저하시키지 않으면서 이러한 이점을 제공하는 것입니다.

NVIDIA 토폴로지 인식 AHV(Early Access)를 통해, 수동 조정 없이도 GPU 밀도가 높은 서버 전반에 걸쳐 워크로드 배치를 자동으로 최적화하여 최대 성능을 보장합니다. 또한, Nutanix Flow 가상 네트워킹을 NVIDIA BlueField DPU(데이터 처리 장치)로 오프로드함으로써, 네트워킹 및 보안 오버헤드를 CPU(중앙 처리 장치)에서 분리하여 최대 처리량과 강력한 격리 기능을 유지하면서 추론 사이클을 확보합니다.

가속화하기: 지능형 AI PaaS 레이어

AI 엔지니어와 에이전트형 AI 개발자들은 MLOps 수행, 모델 미세 조정, 에이전트 구축 및 실행, 그리고 이를 기업 데이터와 연결하기 위해 급속히 확장되는 다양한 도구와 프레임워크에 의존하고 있습니다. 이들의 시작을 돕기 위해, Nutanix Kubernetes Platform(NKP)에는 이제 주요 오픈소스 AI 도구 및 에이전트형 프레임워크가 포함된 내장형 카탈로그가 제공됩니다. 또한, 당사는 이 오픈 카탈로그를 Nutanix Enterprise AI(NAI) 제품의 고급 서비스로 보완합니다. NAI 2.6 버전은 성숙한 MaaS(Model as a Service) 플랫폼을 확장하여, NVIDIA 및 Hugging Face 모델을 활용한 온프레미스 추론에 대한 기업용 제어 기능을 내장하고, 새로운 AI 게이트웨이를 통해 클라우드 호스팅 및 사내 LLM 모두에 대해 표준화된 액세스, 보안 및 사용 거버넌스를 제공하는 통합 진입점을 제공합니다.

또한 MCP 서버 지원을 추가하여 에이전트가 엔터프라이즈 도구 및 데이터 소스에 안전하게 연결할 수 있도록 했습니다. 아울러 NVIDIA Nemotron 제품군의 오픈 모델, 데이터셋 및 훈련 도구에 대한 새로운 지원을 통해 개발자는 추론하고, 도구를 안전하게 사용하며, 더 높은 자율성으로 복잡한 다단계 워크플로를 실행하도록 설계된 에이전트 기반 시스템을 구축할 수 있습니다.

통합하기: AI를 위한 기반 데이터 서비스

에이전트형 AI는 엔터프라이즈급 데이터 서비스에 의존하며, 접근 가능한 데이터의 품질에 따라 그 성능이 결정됩니다. NVIDIA 검증 스토리지 솔루션이자 NVIDIA STX 프로그램의 설계 파트너인 Nutanix 통합 스토리지(NUS)는 스토리지 클러스터 내에서 GPU 가속 변환 및 벡터화를 지원함으로써 데이터 로컬리티 문제를 해결하고, 병목 현상 없는 고성능 데이터 패브릭을 제공합니다. 수천 개의 GPU 클라이언트까지 선형적으로 확장 가능하며, RDMA 기반 저지연 NFS(RDMA 기반 S3 지원 예정) 및 GPU 메모리 확보를 위한 KV 캐시 오프로드 기능을 통해, 고객은 더 큰 컨텍스트 윈도우와 더 많은 동시 사용자를 지원하면서 토큰당 총 비용을 절감할 수 있습니다.

결론: 비즈니스 경쟁력으로 작용하는 AI의 복잡성

미래는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’의 시대입니다. Nutanix는 GPU 컴퓨팅, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN), 엔터프라이즈 데이터 서비스 간의 상호작용을 조율함으로써, 단순히 하드웨어를 조립하고 설치하는 것을 넘어선 가치를 창출하고 있습니다. 우리는 AI의 복잡성을 확장 가능한 경쟁 우위로 전환하는, 안정적으로 운영되고 체계적으로 관리되는 환경을 제공합니다. NVIDIA는 물론 Cisco, Dell, Supermicro와 같은 업계 선도 기업들과의 긴밀한 엔지니어링 파트너십을 통해, Nutanix는 차세대 인텔리전스가 단순히 강력할 뿐만 아니라 지속 가능하도록 보장하고 있습니다.

미래는 에이전트 기반입니다. 그 플랫폼은 Nutanix입니다.

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