NVIDIA

엔비디아와 마이크로소프트가 AI 에이전트가 Windows PC에서 실행되도록 하드웨어와 소프트웨어를 공동 엔지니어링한다고 발표했다.

At a Microsoft event in San Francisco on Wednesday, Jensen Huang and Satya Nadella outlined how NVIDIA and Microsoft are co-engineering hardware and software for AI agents to run on Windows PCs.

RTX Spark 노트북 예약 주문은 오늘 시작되고 10월 16일 출시되며, 소형 데스크톱은 11월에 판매될 예정이다.

Among the announcements Huang and Nadella outlined Wednesday, RTX Spark puts the full NVIDIA AI stack into Windows laptops and compact desktops, with laptop preorders open today and available October 16. Compact desktops will be available for sale in November.

RTX Spark는 최대 128GB 통합 메모리와 최대 1페타플롭의 AI 컴퓨트를 제공한다.

“We built Surface Laptop Ultra around NVIDIA RTX Spark. With up to 128 gigs of unified memory and up to a petaflop of AI compute, you can run models on this laptop that simply don’t fit on a traditional machine,” Davuluri said.

RTX Spark는 최대 6,144코어의 Blackwell RTX GPU와 600 GB/s로 연결된 최대 20코어 Grace CPU를 결합한다.

RTX Spark combines an NVIDIA Blackwell RTX GPU with up to 6,144 cores, and an up to 20-core NVIDIA Grace CPU connected at 600 GB/s.

DGX Station for Windows는 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip에서 실행되며 748GB 일관 메모리와 최대 20페타플롭 FP4 AI 컴퓨트를 제공한다.

NVIDIA DGX Station for Windows runs on the GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, delivering 748GB of coherent memory and up to 20 petaFLOPS of FP4 AI compute — enough to run models up to a trillion-parameter scale locally.

전시된 NVIDIA Vera Rubin에는 12단 36GB HBM4와 96GB SOCAMM2가 탑재되어 있습니다.

NVIDIA’s superchip “Vera Rubin,” equipped with SK hynix’s 12-layer 36GB HBM4 and 96GB SOCAMM2

Maia 200은 최신 세대 하드웨어 대비 달러당 성능이 30% 우수하고, AMD Helios 및 NVIDIA Vera Rubin 기반 차세대 랙스케일 AI 인프라를 최초로 배포하는 클라우드 제공업체 중 하나가 될 것이다.

Maia 200 continues to scale. It delivers 30% better performance per dollar than the latest-generation hardware in our fleet and is now supporting both OpenAI and MAI models. And we will be among the first cloud providers to deploy next-generation rack-scale AI infrastructure based on AMD Helios and NVIDIA Vera Rubin.

SK그룹과 NVIDIA는 글로벌 컴퓨트 수요에 대응하는 AI 인프라 구축을 위한 5,000억 달러 이상 규모의 포괄적 파트너십 계획을 발표하고 양해각서(LOI)를 체결했다.

SK Group and NVIDIA today announced plans for a $500 billion plus comprehensive partnership to establish AI infrastructure serving the surging demand for global compute. The two sides signed Letters of Intent to formalize the agreement, which spans from AI factory construction to AI memory supply.

SK텔레콤은 NVIDIA DSX 플랫폼과 SK하이닉스 HBM4로 구동되는 NVIDIA Vera Rubin 가속 컴퓨팅을 사용하는 2기가와트 규모 AI 클라우드를 구축하며, 첫 AI 팩토리는 2027년 가동 예정이다.

This cloud will use the NVIDIA DSX platform and deploy NVIDIA Vera Rubin accelerated computing powered by SK hynix HBM4, with the first AI factory planned to come online in 2027.

SK하이닉스는 NVIDIA와 장기 AI 메모리 파트너십을 체결하여 NVIDIA의 차세대 AI 메모리 안정적 공급 확보와 SK하이닉스의 성장 기반 확대를 도모한다.

SK hynix is also entering into a long-term AI memory partnership with NVIDIA. As a follow-up measure to solidify their previous long-term technical partnership, this agreement allows NVIDIA to secure a stable supply of next-generation AI memory, while enabling SK hynix to expand the foundation for growth.

이번 발표는 SK텔레콤의 한국 내 2기가와트 규모 AI 클라우드 구축 계획 발표를 포함해 SK그룹과 NVIDIA 간 수십 년에 걸친 기술 파트너십을 기반으로 한다.

Today’s announcement builds on the decades-long technology partnership between SK Group and NVIDIA, including the recently announced plans for SK Telecom to build a 2 gigawatt-scale AI Cloud in Korea.

아마존은 지난 12개월 동안 210만 개 이상의 AI 칩을 확보했으며, 그 중 절반 이상이 Trainium이었다.

Landed 2.1 million+ AI chips over the past 12 months, more than half of which were Trainium, and announced one million+ NVIDIA GPUs to be deployed starting in 2026, giving customers the widest range of accelerated compute options.

마이크론은 2026년 1분기에 HBM4 36GB 12H의 양산 출하를 시작했으며 NVIDIA Vera Rubin용으로 설계되었다.

Micron Technology, Inc. (Nasdaq: MU), has begun volume shipment of its HBM4 36GB 12H in the first quarter of calendar year 2026 and is designed for NVIDIA Vera Rubin.

마이크론은 PCIe Gen6 데이터센터 SSD를 양산한 최초의 회사이며, Micron 9650은 최대 28GB/s 순차 읽기와 550만 랜덤 읽기 IOPS를 지원한다.

Micron is the first company to mass-produce a PCIe Gen6 data center SSD.3 The Micron 9650 is optimized for energy efficiency and liquid-cooled environments, delivering high-speed, low-latency data access for AI training and inference workloads with the NVIDIA BlueField-4 STX reference architecture, supporting up to 28 GB/s sequential read throughput and 5.5 million random read IOPS.

Micron 9650은 Gen5 대비 최대 2배 읽기 성능과 100% 향상된 와트당 성능을 제공한다.

the Micron 9650 data center SSD delivers up to two times the read performance of Gen5 at 100% higher performance per watt 4 and optimized for agentic AI workloads on NVIDIA BlueField-4 STX architecture

NVIDIA DGX Spark 64GB 구성이 이번 달 Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, MSI를 통해 출시될 예정이다.

Coming this month, [NVIDIA DGX Spark](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/) will be available with 64GB of unified memory from top manufacturer partners — Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP and MSI — giving developers, researchers and AI enthusiasts a new configuration with DGX OS and the NVIDIA AI software stack ready to use from day one.

DGX Spark 64GB는 최대 1,000억 파라미터 모델을 온디바이스로 지원한다.

It supports up to 100-billion-parameter models and the agentic applications built on them, fully on device.

64GB 유닛 두 대를 QSFP 케이블로 연결하면 메모리를 128GB로 풀링하고 최대 2,000억 파라미터 모델을 지원하며 두 배의 메모리 대역폭과 최대 1.7배 성능을 제공한다.

Plus, two units can connect directly with a QSFP cable, pooling their memory to 128GB and expanding model support to up to 200 billion parameters while delivering twice the memory bandwidth and up to 1.7x the performance.

NVIDIA의 Qwen 3.8 27B 테스트에서 클러스터링된 64GB 시스템 두 대가 단일 시스템 대비 최대 1.7배 성능을 보였다.

In NVIDIA’s Qwen 3.8 27B test, two clustered 64 GB systems delivered up to 1.7x performance compared with a single system, with room to keep scaling as workloads demand.

NVIDIA Sync Model Launcher가 이달 말 제공되어 단일 또는 클러스터 DGX Spark에서 Qwen3.8 27B를 다운로드·실행할 수 있게 한다.

And coming at the end of the month, NVIDIA Sync Model Launcher makes running local AI as simple as clicking a few buttons.

DGX Spark 64GB는 10월 23일 금요일부터 4,999달러부터 구매 가능하다.

DGX Spark 64GB is available from [Acer](https://www.acer.com/us-en/desktops-and-all-in-ones/veriton-workstations/veriton-gn100-ai-mini-workstation), [ASUS](https://www.asus.com/networking-iot-servers/desktop-ai-supercomputer/ultra-small-ai-supercomputers/asus-ascent-gx10/), Dell, [Gigabyte](https://www.gigabyte.com/AI-TOP-PC/GIGABYTE-AI-TOP-ATOM), HP and [MSI](https://ipc.msi.com/product_detail/Industrial-Computer-Box-PC/AI-Supercomputer/EdgeXpert-MS-C931)on Friday, Oct. 23, starting at $4,999.

DGX Spark는 NVIDIA Grace Blackwell 컴퓨트, 통합 메모리, ConnectX-7 네트워킹, CUDA 가속 AI 소프트웨어 스택을 결합한다.

DGX Spark combines NVIDIA Grace Blackwell compute, unified memory, [NVIDIA ConnectX-7 networking](https://www.nvidia.com/en-us/networking/ethernet-adapters/) and an [NVIDIA CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda)-accelerated AI software stack in one system.

Blender가 DGX Spark 플랫폼을 지원하는 최초의 주요 크리에이터 애플리케이션 제공업체 중 하나이며, 미리 빌드된 설치 프로그램이 곧 제공될 예정이다.

Blender is among the first major creator application providers to support the platform, with a [prebuilt, downloadable installer coming soon](http://blender.org/download.).

NVIDIA RTX Spark 기반 새 Windows PC가 이번 달 Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft, MSI에서 출시될 예정이다.

New Windows PCs powered by [NVIDIA RTX Spark](https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-ifa-next-gen-agents-nv-pair-rtx-spark/) are coming this month from Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft and MSI.

Alibaba의 Qwen-Image-2.1이 NVIDIA RTX GPU, DGX Spark, DGX Station에서 로컬로 실행된다.

It runs locally on NVIDIA RTX GPUs, DGX Spark and DGX Station, giving creators more ways to create and refine images on their own hardware.

각 메가와트 AI 팩토리 비용은 약 6천만 달러이다.

Each megawatt factory costs roughly $60 million, and AI factory operators will only commit capital on that scale with a clear view of the return on investment.

SemiAnalysis AgentX 데이터에 따르면 NVIDIA Vera Rubin NVL72는 GB300 NVL72 대비 메가와트당 처리량이 30배 이상 높고 DeepSeek V4 Pro에서 백만 토큰당 비용이 최대 45배 낮다.

[SemiAnalysis AgentX](https://newsletter.semianalysis.com/p/vera-rubin-nvl72-agentic-inference) data shows NVIDIA Vera Rubin NVL72 systems deliver over 30x higher throughput per megawatt than NVIDIA GB300 NVL72, and up to 45x lower cost per million tokens on the DeepSeek V4 Pro model.

NVIDIA A100 GPU는 2020년 출하되어 6년 후에도 상업적으로 사용되고 있으며, CoreWeave는 2020년 출시 장치의 예약을 2029년까지 연장했다.

The NVIDIA A100 GPU shipped in 2020 and is still in commercial service six years later, demonstrating its continued economic value; CoreWeave recently extended bookings for units first introduced in 2020 through 2029.

Barkr는 8-GPU H100 시스템의 유효 수명을 5~6년, GB300 NVL72를 9~10년으로 추정한다.

[Barkr](https://barkr.ai/market-report#the-resale-standard-forward-looking-gpu-valuations) puts useful life at five to six years for an eight-GPU H100 system and nine to 10 years for GB300 NVL72, based on what those systems resell for.

Silicon Data에 따르면 6년 된 A100 GPU는 원래 비용의 4분의 1 가치가 있으며, Ornn Data는 A100 5년 계약 임대료가 1개월 계약의 80% 수준이라고 본다.

[Silicon Data](https://x.com/Silicon_Data/status/2100302896646512643)shows a six-year-old A100 GPU is still worth a quarter of what it cost, where a five-year depreciation schedule had it at zero more than a year ago.[Ornn Data](https://data.ornn.com/the-economics-of-open-weight-inference.pdf) finds the market paying 80% as much to rent an A100 GPU on a five-year contract as on a one-month contract.

Microsoft의 NVIDIA V100 플릿은 6년 장부 수명에 대해 8.4년을 운영했다.

Accounting life is a conservative proxy for physical life — Microsoft’s NVIDIA V100 fleet ran 8.4 years against a six-year book life.

Lilly는 1,016-GPU 온프레미스 클러스터에서 단백질·소분자·유전체 모델을 구축·실행한다.

[**Lilly**](https://blogs.nvidia.com/blog/lilly-ai-factory-live/)**:** Building and running protein, small-molecule and genomics models on a 1,016-GPU, on-premises cluster, plus chatbots and agentic workflows for its own teams.

Pinterest는 Blackwell, Hopper 및 이전 아키텍처에 걸친 14,000개 GPU에서 비전 언어 모델을 사후 학습·배포한다.

[**Pinterest**](https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/pinterest/)**:** Post-training and deploying a vision language model on a hyperscale cloud, across 14,000 GPUs spanning NVIDIA Blackwell, Hopper and earlier architectures.

Texas A&M University는 26개 프로젝트와 7개 기관에서 95-98% 활용도로 분자 시뮬레이션과 AI 신약 발견을 실행한다.

[**Texas A&M University**](https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/texas-a-m-university/)**:** Running molecular simulation and AI drug discovery on its supercomputer, at 95-98% utilization across 26 projects and seven institutions.

Unilever는 사진 촬영 대신 디지털 트윈으로 제품 이미지를 만들어 생산 비용을 절반으로 줄였다.

And [Unilever](https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/unilever/) builds product imagery from digital twins rather than photo shoots, cutting production costs in half.

더 저렴한 토큰은 더 많은 사용 사례를 경제적으로 만들고, 그 사용 사례는 절약된 효율성보다 더 많은 토큰을 소비한다.

Cheaper tokens make more use cases economical, and those use cases consume more tokens than the efficiency saved.

NVIDIA CUDA-X 라이브러리와 모델이 1,000개 이상 있으며 1,000만 명 이상의 개발자가 그 위에 구축하고 있다.

More than 1,000 ready-made CUDA-X libraries and models sit on top, covering everything from deep neural networks, computational lithography and quantum circuit simulation to vector search and climate modeling, with more than 10 million developers building on them.

사키나 피자는 NVIDIA의 데이터센터 시스템 엔지니어링 랩에서 검증 엔지니어로 일한다.

When Sakeena Fiza describes her work as a validation engineer at NVIDIA, she does so in terms more befitting a detective story than a world-class engineering lab.

그녀는 NVIDIA Rubin GPU가 시스템 수준에서 최초로 열거되었을 때의 집단적 기쁨을 가장 오래 기억에 남는 순간으로 꼽았다.

One of Fiza’s earliest and most enduring memories of working at NVIDIA is the collective joy she experienced when she saw the [NVIDIA Rubin GPU](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/rubin/) working for the first time at a system level.

Rubin GPU가 시스템 수준에서 열거되었을 때 로그에는 'NVIDIA Corporation Device'라고 표시되었다.

“It literally just said, ‘NVIDIA Corporation Device,’” she recalls. “And everyone’s cheering and celebrating because it’s the first time in the world that a Rubin GPU enumerated at a system level.”

NVIDIA AI Day Singapore는 2026년 9월 22~23일 싱가포르 래플스 시티 컨벤션 센터에서 개최된다.

[NVIDIA AI Day Singapore](https://www.nvidia.com/en-sg/ai-days/), which takes place Sept. 22-23 at the Raffles City Convention Centre, is offering attendees opportunities to explore the hands-on training, expert-led sessions and advanced tools to accelerate their work in AI and high-performance computing.

싱가포르 HTX는 NVIDIA Nemotron 3 Super 및 Nemotron 3 Nano Omni 모델을 활용한 공공 안전 AI 연구에 착수한다.

Singapore’s HTX (Home Team Science and Technology Agency) is embarking on research using the [NVIDIA Nemotron](https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/foundation-models/nemotron/) 3 Super and Nemotron 3 Nano Omni models to advance AI for public safety.

Sea Limited는 ASEAN 지역 최초로 NVIDIA Vera Rubin 플랫폼을 도입하는 기업이 된다.

Sea Limited, a global technology company founded in Singapore, is the first enterprise in the ASEAN region to adopt the [NVIDIA Vera Rubin platform](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/rubin/), further strengthening the company’s AI capabilities to better serve and create meaningful economic opportunities for millions of consumers and small businesses across Southeast Asia.

Viettel AI의 Nemotron 3 Super 미세 조정 모델은 Legal AI에 채택될 예정이다.

The model achieved the highest ranking on both the VMLU benchmark and the company’s in-house product benchmark, and it’s set to be adopted in Legal AI — an agent harness that will serve both internal Viettel Group employees and external customers.

NVIDIA가 ROSCon에서 Isaac ROS 5.0을 발표했으며, ROS 위에 구축된 GPU 가속 패키지 모음이다.

NVIDIA Isaac ROS 5.0 — a collection of GPU-accelerated packages built on ROS, released today at the [ROSCon conference](https://www.nvidia.com/en-us/events/roscon/) in Toronto, Canada — helps humans and AI agents build robots together.

Isaac ROS 5.0은 ROS Lyrical과 Ubuntu 24.04 지원을 도입했고, NVIDIA는 Open Source Robotics Alliance와 협력해 GPU를 포함한 다양한 하드웨어에서 작동하는 표준 데이터 처리 인터페이스를 ROS Lyrical에 기여했다.

Isaac ROS 5.0 introduces support for ROS Lyrical and Ubuntu 24.04, giving developers a path to adopt the latest ROS platform while continuing to accelerate demanding robotics workloads with NVIDIA accelerated computing. NVIDIA worked with the [**Open Source Robotics Alliance**](https://osralliance.org/2026/09/ros-lyrical-luth-gains-vendor-neutral-accelerated-memory-transport-from-nvidia/)to contribute a standard data-handling interface to ROS Lyrical that helps robotics software work efficiently across different computing hardware, including GPUs.

FoundationPose는 에이전트용 추론 라이브러리를 제공하여 로봇이 객체 위치와 방향을 최대 5.5배 더 빠르게 인지·추적할 수 있게 한다.

FoundationPose, a foundation model for object pose estimation and tracking, now provides an agent-ready inference library that enables robots to perceive and track the position and orientation of objects up to 5.5x faster.

Isaac ROS 5.0은 엔트리급 Jetson Orin Nano부터 고성능 Jetson Thor까지 확장 가능한 컴퓨팅을 지원한다.

Isaac ROS 5.0 supports scalable compute, from entry-level [NVIDIA Jetson Orin Nano](https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/nano-super-developer-kit/) to high-performance [Jetson Thor](https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/) devices, giving developers a path from development to deployment as robotics workloads become increasingly sophisticated.

Isaac ROS 5.0은 무료이며 오픈소스로 현재 사용 가능하다.

_Available now, Isaac ROS 5.0 is free and open source. Developers can learn more and get started with NVIDIA Isaac ROS on_[_GitHub_](https://nvidia-isaac-ros.github.io/)_._

엔비디아가 AI 팩토리 구축자가 엔비디아 DSX 요구사항을 충족하는 전력·냉각 제품을 식별하도록 돕는 자격 인증 프로그램 NVIDIA DSX Ready를 출시했다.

NVIDIA is introducing NVIDIA DSX Ready, a qualification program for partner products and solutions that meet applicable NVIDIA DSX AI factory reference design requirements.

DSX Ready의 첫 카테고리는 배터리 에너지 저장 시스템(BESS)과 냉각 분배 장치(CDU)이다.

The program launches with two initial categories: battery energy storage systems (BESS) and cooling distribution units (CDUs).

출시 시점에 인증된 BESS 솔루션은 Hitachi Energy, LG Energy Solution, Tesla의 제품이다.

At launch, DSX Ready includes qualified BESS solutions Hitachi Energy, LG Energy Solution and Tesla, and qualified CDU solutions from LG Electronics, LiquidStack and Vertiv.

출시 시점에 인증된 CDU 솔루션은 LG Electronics, LiquidStack, Vertiv의 제품이다.

At launch, DSX Ready includes qualified BESS solutions Hitachi Energy, LG Energy Solution and Tesla, and qualified CDU solutions from LG Electronics, LiquidStack and Vertiv.

인프라와 소프트웨어 전반의 추가 카테고리가 시간이 지나면서 출시될 예정이다.

Additional categories across infrastructure and software will be rolled out over time.

BESS 제공업체는 정의된 자격 경계 내에서 필수 자격 테스트를 실행하고 엔비디아 검토·승인을 위한 지원 데이터를 제출한다.

For BESS providers, partners run the required qualification tests and submit supporting data for NVIDIA review and approval within a defined qualification boundary.

자격 통과는 현장 수준 엔지니어링을 대체하거나 현장 수준 안정성을 의미하지 않는다.

Passing qualification does not replace site-level engineering or imply site-level stability.

CDU 제공업체는 CDU 자가 인증 스위트를 사용하여 특정 제품이 엔비디아 기능 요구사항을 충족하는지 판단한다.

For CDU providers, the path uses the CDU self-qualification suite to determine whether a specific offering meets applicable NVIDIA functional requirements.