[디지털투데이 황치규 기자] AI칩 개발 업체 엔비디아 생태계가 하드웨어 인프라 회사들을 넘어 기업용 소프트웨어 업체들로까지 빠르게 확산하고 있다.

18일(현지시간) 미국 새너제이에서 엔비디아가 개최한 AI 개발자 컨퍼런스 GTC2024에선 보안부터 비즈니스 애플리케이션 분야에 걸쳐 엔비디아와 중량급 기업용 소프트웨어 회사들이 동맹을 맺었다는 소식들이 쏟아졌다.

클라우드 기반 엔드포인트 보안 업체인 크라우드스트라이크는 엔비디아와 협력을 맺고 자사 팔콘 XDR 플랫폼에서 엔비디아 AI 컴퓨팅을 제공한다고 발표했다.

회사 측에 따르면 이번 협력으로 크라우드스트라이크 팔콘 데이터와 GPU에 최적화된 엔비디아 AI 파이프라인 및 소프트웨어가 결합돼  양사 고객들이 맞춤 생성형 AI 모델을 구현할수 있도록 지원한다.

크라우드스트라이크는 엔비디아 가속 컴퓨팅, 엔비디아 모피어스 및 엔비디아 NIM 마이크로서비스 등을 활용해 거대 언어 모델(LLM) 기반 맞춤형 애플리케이션을 엔터프라이즈 기업들에게 제공한다는 목표다.

팔콘 플랫폼이 제공하는 맥락(contextual) 데이터와 결합해  페타바이트 규모 로그 처리, 위협 헌팅( threat hunting) 개선, 공급망 공격 탐지, 사용자 행동 이상 징후 식별, 새로운 익스플로잇 및 취약성을 사전에 방어할 수 있는 AI 기반 애플리케이션 등을 포함해 다양한 분야 활용 사례들을 구현할 수 있을 것이라고 회사 측은 강조했다.

조치 커츠 크라우드스트라이크 CEO는 CNBC와 인터뷰를 통해 "반도체 대기업인 엔비디아 AI 기술을 활용해 더욱 진화하고 비용 효율적인 서비스를 제공할 수 있다"면서 "대용량 보안 데이터를 생산하는 입장에서 고객들이 엔비디아 모피어스 프레임워크를 고객들이 자체 LLM을 구현하는데 활용하게 할 수 있다"면서 "우리는 데이터가 있고 엔비디아는 컴퓨팅과 소프트웨어가 있다"고 말했다.

이번 GTC에선 세계적인 비즈니스 애플리케이션 업체인 SAP와 엔비디아가 협력도 발표됐다.

양사 협력은 기업 고객들이 SAP 클라우드 솔루션과 애플리케이션 포트폴리오에서 데이터와 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 골자다. SAP 쥴(Joule) 코파일럿과 SAP 클라우드 솔루션, 애플리케이션 포트폴리오 전반에 걸쳐 확장 가능한 기업 맞춤형 생성형 AI 기능을 제공하는 것을 포함하고 있다.

엔비디아와 SAP는 SAP 데이터스피어(Datasphere) 솔루션, SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP), 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP) 등 SAP 클라우드 솔루션에 생성형 AI를 통합하기 위해 협력할 계획이다.  

SAP는 엔비디아 생성형 AI 파운드리 서비스를 사용해 영역별 시나리오에 맞게 LLM을 미세 조정하고 새로운 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 애플리케이션을 배포할 예정이다. 엔비디아와 SAP는 통합 기능을 2024년말 제공할 예정이다.

크리스찬 클라인 SAP CEO는 "기업 고객들은 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 첨단 기술을 활용하기를 원한다. 이번 협력은 기업용 AI 잠재력과 기회를 극대화하는 기술에 투자하는 우리 전략의 핵심이다. 거대 AI 기능을 제공하는 엔비디아 전문성은 SAP가 클라우드에서 혁신의 속도를 가속화하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

이스라엘의 AI 데이터셋 전문 스타트업인 데이터루프(Dataloop)도 엔비디아와 제휴를 발표했다.

데이터루프는 이번  협력을 통해 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼을 자사 플랫폼에 통합해 기업용 AI 애플리케이션 구축 및 개선에 나선다. 데이터루프는 생성형  AI가 모든 비즈니스 활동에서 최대 70%를 자동화할 수 있지만, 많은 기업들이 개념 증명 또는 파일럿 단계를 벗어나지 못하는 등 AI 도입은 만만치 않으며, 여기저기 흩어져 있는 데이터도 AI 도입에 걸림돌이라고 강조한다.

엔비디아와 협력은 보다 잘 관리되고 최적화된 데이터를 기반으로 효율적인 AI 개발을 촉진하도록 지원할 것이라고 데이터루프는 설명했다. 데이터루프 플랫폼에 엔비디아 NIM 마이크로서비스 등을 통합함으로써 고객들은 AI 배포 속도를 높이고 플랫폼에서 제공되는 다른 툴 및 애플리케이션과 상호 작용을 강화할 수 있을 것이라고 덧붙였다.