NVIDIA Agentic AI 전략

세계 가전쇼(CES) 2025의 NVIDIA 키노트 중에서 에이전틱 AI에 대해 스쳐 지나 갔는 데, 구체적으로 어떤 내용인지 궁금해서 조사해보았다. 더욱이 요즘은 생성형 AI 분야에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 넘어서 에이전틱 AI(Agentic AI)로 트렌드가 빠르게 넘어가고 있다. 에이전틱 AI(Agentic AI)란 한마디로 말해서, 인간의 개입 없이도 목표 지향적으로 문제를 인식하고, 복잡한 작업을 계획 및 수행하며, 그 과정에서 학습과 적응을 반복할 수 있는 자율적 인공지능 시스템을 말할 수 있다. 단순히 명령을 수행하는 생성형 AI를 넘어, 스스로 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 적절한 도구를 선택하고 실행하는 자율적 인공지능 시스템을 의미한다. 이 AI는 상황에 따라 판단을 내리고, 변화하는 조건에 유연하게 대응하며, 학습을 통해 점점 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 설계되어 있다. 1. Agentic AI의 핵심 개념 인식(Perceive): 센서, 데이터베이스, 디지털 인터페이스 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 처리함. 추론(Reason): 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 작업을 이해하고 솔루션을 생성하며, 콘텐츠 제작, 비전 처리, 추천 시스템 등 특정 기능을 위한 전문 모델을 조율함. 행동(Act): API를 통해 외부 도구 및 소프트웨어와 통합하여 수립한 계획에 따라 작업을 신속하게 실행함. 학습(Learn): 피드백 루프를 통해 상호작용에서 생성된 데이터를 시스템에 공급하여 모델을 지속적으로 개선함. 2. NVIDIA의 Agentic AI 생태계 NVIDIA는 에이전틱 AI를 구현하기 위해 다양한 도구와 플랫폼을 다음과 같이 제공한다. NVIDIA NIM (Inference Microservices): 사전 훈련된 AI 모델을 최적화된 컨테이너 형태로 제공하여, 빠른 배포와 확장을 가능하게 해 주는 서비스. NVIDIA NeMo: 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 마이크로서비스를 제공함. NVIDIA 블루프린트(Blueprints): 디지털 휴먼, 멀티모달 검색 증강 생성(RAG) 등 다양한 생성형 AI 사용 사례를 위한 참조 애플리케이션을 제공함. 3. 에이전틱 AI의 활용 사례 에이전틱 AI는 다양한 산업 분야에서 다음과 같이 활용되고 있다. 고객 서비스: AI 에이전트가 셀프 서비스 기능을 강화하고 일상적인 커뮤니케이션을 자동화하여 고객 지원을 개선함. 사이버 보안: 에이전틱 AI는 위협 탐지 및 대응을 자동화하여 보안 운영 센터의 효율성을 높임. 의료 및 과학 연구: 데이터 분석과 복잡한 문제 해결을 위한 도구로 활용되어, 예를 들어 환자 데이터를 분석하여 개인화된 치료법을 제안함. 4. 결론 NVIDIA의 에이전틱 AI는 자율적인 판단과 행동을 통해 복잡한 문제를 해결하는 차세대 인공지능으로, 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 이를 통해 기업은 생산성과 효율성을 높이고, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 5. 참고 에이전틱 AI란 무엇인가? How Agentic AI Enables the Next Leap in Cybersecurity Agentic AI란?

May 6, 2025 - 11:38

세계 가전쇼(CES) 2025의 NVIDIA 키노트 중에서 에이전틱 AI에 대해 스쳐 지나 갔는 데, 구체적으로 어떤 내용인지 궁금해서 조사해보았다. 더욱이 요즘은 생성형 AI 분야에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 넘어서 에이전틱 AI(Agentic AI)로 트렌드가 빠르게 넘어가고 있다.

에이전틱 AI(Agentic AI)란 한마디로 말해서, 인간의 개입 없이도 목표 지향적으로 문제를 인식하고, 복잡한 작업을 계획 및 수행하며, 그 과정에서 학습과 적응을 반복할 수 있는 자율적 인공지능 시스템을 말할 수 있다.

단순히 명령을 수행하는 생성형 AI를 넘어, 스스로 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 적절한 도구를 선택하고 실행하는 자율적 인공지능 시스템을 의미한다. 이 AI는 상황에 따라 판단을 내리고, 변화하는 조건에 유연하게 대응하며, 학습을 통해 점점 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 설계되어 있다.

1. Agentic AI의 핵심 개념

인식(Perceive): 센서, 데이터베이스, 디지털 인터페이스 등 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 처리함.
추론(Reason): 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 작업을 이해하고 솔루션을 생성하며, 콘텐츠 제작, 비전 처리, 추천 시스템 등 특정 기능을 위한 전문 모델을 조율함.
행동(Act): API를 통해 외부 도구 및 소프트웨어와 통합하여 수립한 계획에 따라 작업을 신속하게 실행함.
학습(Learn): 피드백 루프를 통해 상호작용에서 생성된 데이터를 시스템에 공급하여 모델을 지속적으로 개선함.

2. NVIDIA의 Agentic AI 생태계

NVIDIA는 에이전틱 AI를 구현하기 위해 다양한 도구와 플랫폼을 다음과 같이 제공한다.

NVIDIA NIM (Inference Microservices): 사전 훈련된 AI 모델을 최적화된 컨테이너 형태로 제공하여, 빠른 배포와 확장을 가능하게 해 주는 서비스.
NVIDIA NeMo: 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 마이크로서비스를 제공함.
NVIDIA 블루프린트(Blueprints): 디지털 휴먼, 멀티모달 검색 증강 생성(RAG) 등 다양한 생성형 AI 사용 사례를 위한 참조 애플리케이션을 제공함.

3. 에이전틱 AI의 활용 사례
에이전틱 AI는 다양한 산업 분야에서 다음과 같이 활용되고 있다.

고객 서비스: AI 에이전트가 셀프 서비스 기능을 강화하고 일상적인 커뮤니케이션을 자동화하여 고객 지원을 개선함.
사이버 보안: 에이전틱 AI는 위협 탐지 및 대응을 자동화하여 보안 운영 센터의 효율성을 높임.
의료 및 과학 연구: 데이터 분석과 복잡한 문제 해결을 위한 도구로 활용되어, 예를 들어 환자 데이터를 분석하여 개인화된 치료법을 제안함.

4. 결론
NVIDIA의 에이전틱 AI는 자율적인 판단과 행동을 통해 복잡한 문제를 해결하는 차세대 인공지능으로, 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 이를 통해 기업은 생산성과 효율성을 높이고, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.

5. 참고