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GTC 2026에서 IBM과 NVIDIA는 파일럿 프로젝트에서 전사적 AI를 전면 생산으로 발전시키는 데 중점을 둔 10년간의 전략적 파트너십을 대폭 확장한다고 발표했습니다. 이 협력은 GPU 네이티브 데이터 분석, 지능형 문서 처리, 규제 산업을 위한 보안 인프라를 포함한 전사적 AI 채택의 여러 주요 장벽을 해결합니다. 두 회사는 함께 데이터 기반, 최적화된 하드웨어, 전문 컨설팅 서비스를 포괄하는 통합 스택을 제공하여 조직이 파편화된 데이터를 관리하고 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
IBM 회장 겸 CEO인 Arvind Krishna는 전사적 AI의 다음 단계는 데이터, 인프라 및 오케스트레이션의 심층 통합에 달려 있다고 언급했습니다. 그는 이 파트너십이 기업이 AI 실험에서 안정적이고 운영 가능한 배포로 전환하는 데 필요한 도구를 제공하기 위해 구축되었다고 말했습니다. NVIDIA 설립자이자 CEO인 Jensen Huang은 CUDA 가속을 데이터 계층에 직접 통합함으로써 전통적인 데이터 처리를 실시간 인텔리전스 엔진으로 변환하고 있다고 강조했습니다.
cuDF 및 Presto를 통한 구조화된 데이터 분석 가속
이번 발표의 핵심 기술 초점은 NVIDIA의 cuDF 라이브러리를 IBM watsonx.data 내의 Presto SQL 엔진과 통합하는 것입니다. 이 오픈 소스 조합은 대규모 데이터 세트에 대한 GPU 가속 쿼리를 가능하게 하여 구조화된 데이터에서 통찰력을 추출하는 시간과 비용을 크게 절감합니다.
이 솔루션은 Nestlé의 Order-to-Cash 데이터 마트에서 라이브 프로덕션 환경에서 검증되었습니다. 이 데이터 마트는 44개의 글로벌 테이블에 걸쳐 테라바이트의 데이터를 처리합니다. 기존 CPU 기반 인프라에서는 데이터 새로 고침 주기 하나가 15분이 걸렸고 하루에 몇 번만 실행할 수 있었습니다. GPU 가속 watsonx.data 엔진으로 전환한 후 Nestlé는 쿼리 런타임을 3분으로 단축했습니다. 이는 가격 대비 성능 30배 향상과 운영 비용 83% 절감을 제공합니다. Nestlé의 최고 정보 및 디지털 책임자인 Chris Wright는 이 기능이 거의 실시간 운영 데이터를 통해 제조 및 물류에서 더 빠른 의사 결정을 가능하게 한다고 언급했습니다.
Docling 및 Nemotron을 통한 비구조화 데이터 잠금 해제
SharePoint 사이트 및 콘텐츠 관리 시스템과 같은 비구조화 형식에 잠긴 데이터를 처리하기 위해 IBM과 NVIDIA는 IBM Docling 및 NVIDIA Nemotron 오픈 모델을 사용하는 공동 솔루션을 출시했습니다. Docling은 원본 소스에 대한 완전한 추적성을 유지하면서 복잡한 문서를 AI 준비 형식으로 표준화하고 변환합니다.
NVIDIA Nemotron 모델과 결합하면 플랫폼은 멀티모달 콘텐츠의 수집 속도를 높입니다. 초기 테스트에서는 기존의 많은 오픈 소스 대안보다 훨씬 높은 처리량을 보여줍니다. 이 접근 방식은 내부 지식 기반을 자동화된 추론에 더 쉽게 접근하고 일관되게 만들어 기업이 AI를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하도록 돕습니다.
GPU 최적화 인프라 및 주권 AI
이 파트너십은 스토리지 및 인프라에도 깊이 확장됩니다. NVIDIA는 GPU 네이티브 고급 분석 엔진을 위해 10PB의 고성능 스토리지를 공급하기 위해 IBM Storage Scale System 6000을 선택했습니다. NVIDIA DGX 플랫폼에 대해 인증 및 검증된 Storage Scale 6000은 IBM의 고병렬 처리량과 NVIDIA의 GPU 데이터 파이프라인을 병합하여 I/O 병목 현상을 제거합니다.
엄격한 데이터 상주 및 규제 규칙이 있는 조직의 경우, 두 회사는 IBM Sovereign Core와 NVIDIA 인프라 간의 통합을 모색하고 있습니다. 이 노력은 GPU 집약적인 AI 워크로드가 정의된 지리적 경계 내에서 완전히 실행될 수 있도록 하여 컴퓨팅 성능을 저하시키지 않으면서 거버넌스 및 규정 준수를 보장하는 것을 목표로 합니다.
Blackwell 및 Red Hat을 통한 AI 스택 확장
IBM은 2026년 2분기 초부터 IBM Cloud에 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 배포하여 대규모 모델 학습 및 고처리량 추론을 목표로 할 계획이라고 발표했습니다. Blackwell 아키텍처는 Red Hat AI Factory에 NVIDIA 및 VPC 서버와 함께 통합되어 데이터 상주에 대한 엔터프라이즈급 제어를 제공합니다.
또한 IBM Consulting은 IBM Consulting Advantage 플랫폼을 통해 Red Hat AI Factory를 NVIDIA와 함께 제공할 예정입니다. 이는 데이터 준비, 모델 개발 및 배포 워크플로우를 단순화하고 가속화하도록 설계되었습니다. 이러한 기술을 결합함으로써 IBM과 NVIDIA는 기업이 거버넌스 및 일관된 성능을 유지하면서 다양한 기술 환경에서 AI를 확장할 수 있는 더 쉬운 경로를 제공하는 것을 목표로 합니다.
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