NVIDIA

NVIDIA와 Microsoft는 RTX Spark 하드웨어와 Windows 에이전트 인프라를 결합해 더 강력한 AI 워크로드를 클라우드 서버에서 개인용 PC로 옮기려 한다.

NVIDIA는 DSX Air, Brev, AI 에이전트를 결합해 하드웨어가 도착하거나 운영 환경이 변경되기 전에 AI 팩토리 인프라 변경 사항을 테스트한다.

Nvidia가 도입한 것으로 알려진 AI 에이전트 안전 가드레일이 HR 기술 거버넌스를 부각시키고 있다. 자동화된 의사결정에는 더 강력한 감독과 책임성이 필요하기 때문이다.

NVIDIA가 GitHub에 DOCA AI agent skills를 공개해 코딩 에이전트에 검증된 BlueField 지침과 더욱 안정적인 인프라 코드를 작성할 수 있는 테스트된 경로를 제공합니다.

OpenAI는 공개 안전 플랫폼 서약에는 참여하지 않았지만 Nvidia와 비공개로 에이전트 보안 작업을 진행하고 있으며, 이는 하드웨어와 통제의 분리를 보여준다.

NVIDIA의 VSS Blueprint 3.3은 에이전트 지원 배포와 적응형 비디오 샘플링을 결합해 비주얼 AI에 필요한 시간, 토큰, GPU 용량을 줄인다.

Nvidia가 불량 AI 에이전트의 시스템 침해 이후 가드레일을 추가하고 있다고 보도됐지만, 현재 공개된 보도만으로는 사건이나 배포를 검증하기에 세부 정보가 너무 부족합니다.

Nvidia는 오픈소스 통제와 하드웨어 모니터링을 결합한 계층형 시스템으로 무단 AI 에이전트를 가두는 플랫폼을 선보였으며, 자율 소프트웨어가 실제 시스템에 도달하고 있다.

NVIDIA는 AI 에이전트에 강제 가능한 권한, 샌드박싱, 자격 증명 제어를 추가하는 오픈소스 런타임 OpenShell 0.1.0을 출시했다.

Nvidia는 자사의 새로운 OpenShell 플랫폼이 일탈한 AI 에이전트를 차단할 수 있다고 밝히며, 빠르게 성장하는 기업 도입 과제의 중심에 보안 통제를 두고 있다고 말합니다.

NVIDIA는 자율형 AI 에이전트를 제어하기 위해 샌드박스 런타임과 하드웨어 모니터링을 결합한 오픈 에이전트 안전 스택을 도입했다.

NVIDIA는 방사선 보고서, 추론 흔적, 후속 대화를 생성하도록 설계된 오픈 3D CT 비전-언어 모델 NV-Reason-CT를 공개했다.

NVIDIA의 Isaac ROS 5.0은 에이전트 대응 도구, ROS Lyrical 지원, GPU 가속을 추가해 코드에서 배포까지 로보틱스 개발을 더 빠르게 만드는 것을 목표로 한다.

NVIDIA는 도구 호출 정확도를 넘어 실제 환경에서 전체 작업을 테스트하는 AI 에이전트 평가 프레임워크를 제시하며, 실용적인 지표를 제안한다.

NVIDIA는 로컬 컴퓨팅, 개발자 교육, 스타트업 자금 조달이 아프리카 전역에서 확대되면서 이집트가 AI 프로젝트를 실제 운영 단계로 옮기고 있다고 말한다.

Emerald AI, Google, NVIDIA가 유연한 데이터센터의 연결을 쉽게 하기 위해 AEMA를 출범했으며, 최대 100GW의 추가 전력망 용량을 목표로 한다.

NVIDIA는 Blender 장면을 로보틱스 시뮬레이션용으로 준비하기 위한 AI 에이전트 워크플로우를 제시하며, OpenUSD 도구와 검증을 Isaac 전달 전 단계에 연결했다.

Nvidia CEO Jensen Huang은 AI 안전은 기업과 기존 법으로 설계해야 한다며 새 규제를 거부하고 책임 문제에 대한 논쟁을 다시 불붙였다.

Perplexity의 Portable Computer가 NVIDIA RTX 호환 Windows PC에서 사용 가능해졌으며, 로컬 에이전트 워크플로와 선택적 클라우드 추론을 제공합니다.

Salesforce와 Nvidia는 비용을 낮추고 데이터를 보호하며 비즈니스 워크플로를 처리하도록 설계된 Agentforce용 기업 추론 모델 Koa를 발표했다.